MLOps 市场（2025 - 2030）

MLOps 市场摘要

2024 年全球 MLOps 市场规模预计为 21.918 亿美元，预计到 2030 年将达到 166.134 亿美元，2025 年至 2030 年复合年增长率为 40.5%。 MLOps 市场在过去几年中出现了显着增长，并且由于 COVID-19 大流行的爆发，预计将进一步大幅增长。

全球数字和互联网普及率的激增对市场的增长产生了积极影响。此外，医疗保健行业越来越多地使用人工智能和机器学习来改善患者治疗结果并简化流程。人工智能驱动的工具用于图像分析、预测建模和个性化治疗建议。 MLOps 解决方案还可以帮助医疗保健组织大规模构建和部署这些工具，同时确保遵守数据隐私法规。医疗保健领域的使用量不断增加预计将在预测期内为市场提供利润丰厚的增长机会。 t 的增加跨行业采用 MLOps 技术来提高生产力和运营也增强了未来市场的增长。此外，MLOps有助于降低整个机器学习生命周期的成本，并为未来几年的市场增长带来无限可能。

组件洞察

平台细分市场由于其优化机器学习模型管理和运营的特点，在2024年引领市场，在全球收入中占据最高份额。它帮助组织在机器学习环境中构建、管理、训练和部署模型。它通过专用工具加速业务实验，包括数据准备、分类、监控、培训和调整以及其他活动。例如，2022 年 10 月，开发者优先 MLOps 平台提供商 Weights & Biases 透露了其开发者优先 MLOps 平台的重大增强功能。最新的增强功能将促进 ML 活动服务领域预计将在预测期内显着增长。 MLOps 市场研究中的服务包括 MLOps 开发、咨询、监控服务以及许可和维护服务。 MLOps 服务使组织能够高效地开发、部署和管理机器学习模型，从而帮助组织推动增长。通过利用这些服务，组织可以加快上市时间、提高模型准确性、提高运营效率、扩展用例并促进协作。例如，2021 年 12 月，数据中心和云服务提供商 NxtGen Datacenter & Cloud Technologies Private Limited. 与 AI 初创公司 Katonic Pty Ltd. 合作，推出了 MLOps 即服务产品，以加强、简化和加速数字原生初创公司、企业、教育机构、研究机构等对 AI 的主流采用。

部署洞察

本地部署部分在 2024 年占据最大的收入份额。这归因于本地部署提供的众多优势，例如高数据安全性和保密性。企业更喜欢本地模型，因为将数据和模型保存在公司的数据中心内可以确保它们的安全并免受外部威胁。此外，借助本地基础设施，企业可以更好地控制其机器学习管道，从而提高效率并降低成本。例如，2022 年 6 月，Domino Data Lab, Inc. 宣布推出 Nexus 混合企业 MLOps 架构。该架构将使企业能够跨各种计算集群、本地、不同区域和跨云快速控制、扩展和分阶段数据科学工作。

云部分预计将在预测期内出现显着增长。灾害管理via 基于云的备份系统、自动软件升级、提高的效率和灵活性是增加深度学习软件服务和解决方案的基于云的交付模型的实施的主要优势。通过利用云基础设施，组织可以避免构建和维护数据中心的前期成本。它提供了试验不同机器学习模型和算法的灵活性，而无需投资昂贵的硬件或软件。

组织规模洞察

大型企业细分市场在 2024 年引领市场，由于大型企业越来越多地实施人工智能技术和数据科学以对其运营提供定量洞察，因此在全球收入中占据很大份额。大型企业可以通过提高机器学习模型的可扩展性和可靠性、减少部署和管理所需的时间和资源来从 MLOps 中受益。e 这些模型，并实现更快的决策和创新。此外，MLOps 可以通过自动化模型训练、测试和部署等任务来帮助大型企业扩展其 ML 模型。这可以帮助组织处理大量数据和快速变化的业务需求。

预计中小企业细分市场将在预测期内显着增长。中小企业越来越认识到采用 MLOps 来推动增长并在各自行业中获得竞争优势的价值。采用 MLOps 可以进一步增强中小企业的增长潜力，因为它使他们能够利用机器学习的力量来深入了解客户行为、优化营销活动、改进产品开发并提高运营效率。在 MLOps 的帮助下，中小企业可以获得强大的预测模型，从而推动增长并帮助他们在市场中保持竞争力。例如，2022 年 6 月，初创人工智能公司 OmniMLnce（AI）公司宣布推出Omnimizer。新平台通过弥合边缘硬件和机器学习模型之间的差距，简化并促进了机器学习操作 (MLOps)。

垂直洞察

BFSI 细分市场在 2024 年占据最大的收入份额。金融行业对机器学习的采用一直在增加，主要是为了解决收益管理、遗留系统的预测性维护和欺诈检测等特定挑战。金融机构可以使用 MLOps 自动将 ML/AI 模型集成到应用程序中，而不会在客户与银行互动的数字渠道或接触点上出现缺陷，从而增强其整体体验。此外，它还允许金融机构利用其统计数据和信息来训练模型。因此，他们不再需要将存储的数据和事实外包给第三方卖家，因为第三方卖家无法频繁地大规模交付企业级数据。

预计政府部门将在预测期内出现显着增长。世界各国政府越来越多地采用 MLOps 来简化公共服务、国防和医疗保健中的人工智能部署。投资重点是构建可扩展、安全且可解释的人工智能基础设施。各机构优先考虑合规性、模型治理和道德人工智能，推动对强大 MLOps 框架的需求。公私合作也在不断加强，以加速该领域的创新和技能发展。

区域洞察

由于人工智能在发达经济体、研究机构和位于该地区的各种领先人工智能公司中拥有强大的研发能力，北美将在 2024 年主导市场，占全球收入的 40.8% 以上。增加对先进技术的投资，以增强客户体验和业务运营预计这将为北美提供利润丰厚的增长机会。此外，该地区在人工智能方面拥有强大的研发能力，并且过去几年在人工智能相关技术上投入了大量资金。此外，他们还实施了支持该领域发展的政策。

美国MLOps 市场趋势

随着企业将人工智能计划从实验扩展到生产，美国的 MLOps 市场采用率迅速增加，美国的 MLOps 市场正在显着增长。人们对自动化模型部署、监控和治理的工具有着强烈的需求，特别是在金融和医疗保健等受监管领域。云提供商和初创公司正在扩展其 MLOps 产品以满足企业需求。这种增长反映出更广泛的转向将人工智能应用于现实世界的业务影响。

欧洲MLOps市场趋势

在监管、技术和行业特定因素的推动下，MLOps 在整个欧洲经历了强劲的发展势头。欧盟通过 GDPR 和《人工智能法案》等框架对数据隐私和人工智能道德的重视，加速了对 MLOps 工具的需求，这些工具可确保机器学习工作流程的合规性和透明度。德国、英国和法国等国家在采用方面处于领先地位，特别是在制造、金融和医疗保健领域。随着企业寻求可扩展的自动化模型部署和监控解决方案，基于云的 MLOps 平台越来越受到关注。然而，人才短缺和遗留 IT 系统等挑战正在减缓某些领域的采用速度。

亚太地区 MLOps市场趋势

预计亚太地区在预测期内将实现最快的复合年增长率。在快速数字化转型的推动下，MLOps 在整个亚太地区经历了显着增长信息化以及人工智能和机器学习技术的更多采用。中国、印度、日本和韩国等国家正在引领这一浪潮，大力投资人工智能基础设施和创新。该地区不断扩展的云基础设施以及对可扩展、自动化机器学习工作流程的需求正在进一步推动 MLOps 的采用。然而，数据隐私问题和缺乏熟练专业人员等挑战可能会影响某些领域的实施速度。

关键 MLOps 市场公司见解

知名公司已将产品发布和开发，然后是扩张、并购、合同、协议、伙伴关系和协作作为其主要业务战略来增加市场份额。这些公司采用了各种技术来提高市场渗透率并提升其在竞争激烈的行业中的地位。

• IBM 是全球技术领导者，业务遍及超过 17 个国家和地区。0 个国家，致力于通过负责任的技术、商业道德和环境承诺推动创新和积极影响。该公司提供一整套人工智能和混合云解决方案，旨在实现业务运营现代化、预测、自动化和安全。在 MLOps 领域，IBM 提供端到端解决方案，帮助组织高效地设计、部署和管理机器学习模型，确保与现有应用程序和基础设施无缝集成。他们的 MLOps 产品使企业能够通过自动化模型生命周期管理和大规模实施人工智能来提高生产力、降低成本并改善结果。 IBM 高度重视可持续发展和技能提升，持续帮助企业和社区在人工智能驱动的未来中蓬勃发展。

• Amazon Web Services (AWS) 于 2006 年推出，是云技术领域的全球领导者，帮助各种规模的组织进行创新和转型。IR 企业。 AWS 提供一整套云基础设施和服务，使客户能够跨行业构建、部署和扩展解决方案。在 MLOps 领域，AWS 提供了强大的工具和平台（例如 Amazon SageMaker），用于自动化和简化整个机器学习生命周期（从数据准备和模型训练到部署和监控）。这使得组织能够大规模有效地实施机器学习工作流程。 AWS 深受初创公司、企业、非营利组织和政府的信赖，致力于以客户为中心的创新和持续重塑。

近期开发

• 2024 年 7 月，微软推出了 MLOps v2 架构框架Azure，跨经典机器学习、计算机视觉和自然语言处理工作负载提供强大的端到端机器学习操作。这个新框架融合了行业最佳实践，使组织能够以更高的效率、安全性和可扩展性部署、监控和重新训练人工智能模型。 MLOps v2 借助用于数据管理、管理、模型开发和部署的模块化组件，确保可重复、可维护且可投入生产的 AI 解决方案。这些架构现已提供示例部署模板，使企业能够加速 Azure 上的 AI 之旅。

• 2025 年 3 月，慧与 (HPE) 和 NVIDIA 宣布推出新产品erprise AI 解决方案旨在加速生成式、代理式和物理式 AI 的部署。此次合作通过 HPE 的 NVIDIA AI 计算产品组合（包括交钥匙私有云 AI 产品）增强了性能、安全性和能效。 HPE 私有云 AI 现在集成了 NVIDIA AI 数据平台，支持各种规模的企业快速进行 AI 开发和部署。由 NVIDIA Blackwell 架构和先进的可观测性工具提供支持的全新 HPE AI 服务器进一步简化了 AI 运营，为企业提供更快的价值实现时间和更大的创新。

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