ModelOps 市场规模、份额和行业分析（按部署类型（云和本地）、按应用程序（CI/CD（持续集成/持续部署）、模型生命周期管理、仪表板和报告、治理和合规性、监控和警报等（批量评分））、按行业（IT 和电信、BFSI、医疗保健、制造、零售和电子商务、政府和国防等）以及区域预测， 2026-2034

2025年，全球ModelOps市场规模为80.9亿美元。预计该市场将从2026年的114.7亿美元增长到2034年的1876.8亿美元，预测期内复合年增长率为41.82%。

由于企业对该技术的大量投资，全球 ModelOps 市场将出现显着增长。 AI模型操作化是指广泛的操作化AI（人工智能）和决策模型的治理和生命周期管理，例如机器学习、优化、规则、知识图谱以及语言和代理驱动模型。 ModelOps 简化了将模型投入生产的过程，同时保障质量性能、监控和扩展。人工智能 (AI) 的使用可以通过增强整个生命周期的模型来帮助企业充分利用其投资。例如，

• 据行业专家称，人工智能的实施正在以惊人的速度增长。 56% 的受访者表示，人工智能的采用——至少包括一项功能中的机器学习 (ML)，这一比例较 2020 年的 50% 激增。

随着高效的模型开发和部署，数据量不断增加，企业对机器学习和人工智能的投资不断增加，以及对法规遵从性的日益关注，对 ModelOps 产生了巨大的需求。

模型运营市场驱动因素

用于管理 AI/ML 生命周期的增强功能推动市场增长

ModelOps 结构提供了一种在整个生命周期中管理和操作机器学习 (ML) 模型的系统方法。它包含多个组件，这些组件共同发挥作用，以确保有效的模型开发、监控、部署、维护、协作、治理和持续改进。

通过实施ModelOps框架，企业可以在AI和ML的生命周期中熟练地完成模型。这种方法可以增强模型性能，保持准确性，促进协作，证明合规性，并允许持续开发以满足不断变化的业务需求。此外，机器学习模型的部署和开发本身就具有挑战性。例如，

• 据行业专家介绍，一个单独的机器学习模型投入生产通常需要大约 30 到 90 天的时间，生产需要一年多的时间。

由于这些因素，企业正在 ModelOps 和人工智能 (AI) 方面进行大量投资，这有助于他们通过在整个生命周期中增强模型来最大化这些投资。

ModelOps 市场限制

较高的实施成本可能会限制市场进展

ModelOps 的实施可能成本高昂，特别是当用户需要投资新的基础设施和新工具时。整个企业培训团队的成本也可能很高。因此，该技术的开发、维护和部署对于用户来说可能是昂贵的，尤其是中小型企业。

部署和基础设施的初始投资较高，包括维护和升级模型的持续运营成本。此外，评估人工智能和机器学习项目的 ROI（投资回报率）可能具有挑战性，从而限制了 ModelOps 在企业中的采用。

这些因素可能会限制小型组织的产品采用，从而阻碍市场的进步。

模型运营市场机会

在 DevOps 中采用 ModelOps 可创造大量机会

DevOps 是指开发、维护和部署软件，通常是模型辅助 API 和用于推理的协作用户界面，允许使用人工智能模型。自动化和扩展人工智能模型生命周期（包括算法选择、监控、数据准备和模型验证）可帮助企业取得更好的成果。

一些已经开发了 DevOps 来安装软件的企业正在逐步创建伴随 DevOps 的 ModelOps 生命周期。智能自动化可以通过协调 DevOps 和 ModelOps 来帮助支持响应式实践。这些技术的整合可以创造大量机会，促进市场的进步。

分割

主要见解

该报告涵盖以下主要见解：

• 微观 宏观 经济指标
• 驱动因素、限制因素、趋势和机遇
• 主要参与者采取的业务策略
• 主要参与者的综合 SWOT 分析

按部署类型分析

根据部署类型，市场分为云和本地。

由于云驱动部署的可扩展性和灵活性，基于云的细分市场在市场上取得了重大进展，使其成为开发人员的完美选择。 ModelOps 平台与云结合，有助于在财务上优化云设施和 AI 模型。企业可以选择灵活使用建模设施。因此，主要参与者正在关注市场上的云驱动解决方案。例如，

• 2022 年 1 月，ModelOp 宣布与 AWS 合作，成为 ISV（独立软件供应商）合作伙伴路径上的 AWS 技术合作伙伴。随着组织释放对云和 AI 的投资，ModelOp 直观的 AWS SageMaker 集成和可访问性简化了 AI ModelOps。

按应用分析

根据应用，市场分为 CI/CD（持续集成/持续部署）、模型生命周期管理、仪表板和报告、治理和合规性、监控和警报以及其他（批量评分）。

由于人工智能和机器学习模型的使用不断增长，以及监控这些模型的持续集成和部署的需要，预计监控和警报领域将创下最高的市场份额。此外，这些模型的实际应用使得有必要监视和发送有关各种数据漂移、异常和其他警报的警报。例如，

• 根据 Algorithmia 的一项调查，模型错误最重复的原因之一是数据漂移。据观察，60% 的数据专家至少花费 20% 的时间用于模型维护。

行业分析

按行业划分，市场分为 IT 和电信、BFSI、医疗保健、制造、零售和电子商务、政府和国防等。

ModelOps 在医疗保健领域的实施可能会出现强劲增长。人工智能可以提高能力和患者护理，同时最大限度地减少管理错误的成本。然而，机器学习模型需要使用现有数据、新的 KPI 等进行更新。此外，还对异常情况进行监督检查。现代化模型应该可以在各种系统（例如移动应用程序或实验室系统）上轻松获得，以保持结果同步。这些因素增加了 ModelOps 在医疗保健运营中的使用。

区域分析

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根据地理位置，我们对北美、亚太地区、欧洲、南美、中东和非洲的市场进行了研究。

由于云基础设施、数据分析、人工智能、机器学习等众多技术的突出，北美在 2023 年占据了最高的市场份额。该地区还拥有政府对监管合规性的大力支持，促进了不同行业对模型运营的需求。例如，

• 据行业专家介绍，目前有10%的企业使用了10个或更多的人工智能应用。此外，美国 73% 的首席人力资源官和首席执行官计划在未来三年内使用更多人工智能应用程序。

由于各种新举措和前景有助于人工智能和机器学习技术在欧洲各国的扩展，预计欧洲市场将以显着的速度增长。德国、法国、意大利、西班牙和英国等多个国家的人工智能/机器学习和数据分析支出正在推动该地区的市场增长。

涵盖的主要参与者

全球 ModelOps 市场得到整合，出现了几家大型市场参与者。该报告包括以下主要参与者的简介：

• 模型操作（美国）
• IBM（美国）
• 甲骨文（美国）
• 蒂博（美国）
• 数据块（美国）
• AWS（美国）
• 谢尔顿（英国）
• 多米诺数据实验室（美国）
• SAS Institute Inc.（美国）
• 维里通（美国）

主要行业发展

• 2023 年 9 月，Teradata 为其 ClearScape Analytics 中的 AI/ML 模型管理软件引入了 ModelOps 等新功能，以满足全球企业对现代化 AI 和分析日益增长的需求。
• 2022年6月，ModelOp 宣布发布 ModelOp Center 3.0，它具有扩展和管理企业人工智能的新的重要能力。 ModelOps 平台包括人工智能执行可见性、人工智能编排和模型风险管理创新的解决方案。