سوق MLOps - حسب المكون، وطريقة النشر، والاستخدام النهائي، والقطاع، والتوقعات، 2025-2034

حجم سوق MLOps

بلغت قيمة سوق MLOps العالمي 1.7 مليار دولار أمريكي في عام 2024 ومن المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب قدره 37.4٪ بين عامي 2025 و 2034. يتكامل السوق مع الحوسبة السحابية. مع التحول إلى الحوسبة السحابية ، توفر الأنظمة الأساسية المستندة إلى السحابة قابلية التوسع التي تعتبر ضرورية في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة ومهام سير عمل التعلم الآلي المعقدة. البنية التحتية غير المحلية ليست ضرورية لأن البنية التحتية السحابية تسمح بنشر حلول MLOps عبر العديد من البيئات مما يحسن التسوية والأداء وقابلية التوسع.

على سبيل المثال ، كشفت Snowflake الشهر الماضي أنه ستتم إضافة ميزات إضافية إلى إمكانات MLOps الخاصة به والتي تهدف إلى إدارة الميزات والنماذج في مايو من عام 2024. تهدف هذه التحديثات إلى معالجة مشكلات الافتقار إلى "تدفقات عمل التعلم الآلي المتكاملة والمبسطة" ، كما فعلت العديد من الشركات. تشمل الميزات سجل نموذج Snowflake ، وإدارة النماذج المستندة إلى السحابة الخاضعة للرقابة والاستدلال على النماذج الفعالة القابلة للتطوير ، بالإضافة إلى متجر الميزات الذي تم إصداره مسبقا ، وهو أداة إدارة ميزات التعلم الآلي المتكاملة من Snowflake والتي تضمن بيانات موثوقة ومتسقة في جميع أنحاء خط أنابيب التعلم الآلي.

في هذا العصر من التقدم التكنولوجي السريع ، تتمتع الشركات بتوجه قوي نحو تطوير نماذج جديدة للتعلم الآلي ونشرها بوتيرة سريعة بشكل كبير. السرعة هي الجوهر في المشهد التنافسي ، وبالتالي ، فإن MLOps تجعل من الممكن تصميم نماذج التعلم الآلي واختبارها وتنفيذها بكفاءة كبيرة. تسهل منصات MLOps CI / CD ، مما يعني أن نشر المنتجات والميزات الجديدة يمكن أن يحدث بسرعة وبأقل قدر من العمل اليدوي. لا يتم زيادة سرعة النشر فحسب ، بل يتم أيضا توفير القدرة على تحسين النماذج أثناء تشغيلها. 

اتجاهات سوق MLOps

تعيد التغييرات المتعلقة ب MLOps تعريف الصناعة بأكملها لتطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها وإدارتها. أحد التطورات الرئيسية هو ظهور واعتماد أفضل لخطوط أنابيب الأتمتة والتكامل المستمر / النشر المستمر (CI / CD) ، والتي تساعد في إصدار الميزات والمنتجات بشكل أسرع وبأخطاء أقل. تلعب خطوط الأنابيب هذه دورا أساسيا في نشر نماذج التعلم الآلي في أنظمة الإنتاج دون المساومة على مستوى العمل المنجز.

تزداد أهمية مفاهيم مراقبة النموذج والحوكمة لأن المنظمات تريد التأكد من استخدام النماذج المستخدمة بقدرتها المثلى مع اتباع المواعيد النهائية المطلوبة أيضا. عند استخدام النموذج ، سيتتبع فعاليته بثقة بالإضافة إلى المرونة لاستيعاب انحراف النموذج أو التغييرات في أنماط البيانات. التطور المهم الآخر هو أن مزج MLOps والحوسبة السحابية والحوسبة المتطورة يمكن نمو سوق MLOps من خلال دعم معالجة البيانات المستقلة الخاصة بالموقع باستخدام المركبات ذاتية التحكم وأجهزة إنترنت الأشياء والعديد من التطبيقات المماثلة الأخرى.

وبالمثل ، تعد الخصوصية وأمن البيانات مشكلة رئيسية تتعلق ب MLOps حيث تكون البيانات الحساسة على المحك لتدريب نموذج الشركة ونشرها. يجب أن يكون هناك المزيد من التركيز على طرق التحكم والتخفيف من الهجمات التي يمكن أن تؤدي إلى انتهاك اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) و HIPPA مما يجعل تسرب البيانات وحماية الملكية الفكرية أمرا صعبا مع بناء آليات أمنية فعالة بالإضافة إلى ترميز البيانات.

تظل المشكلة الرئيسية الأخرى في MLOps هي الافتقار إلى الموارد البشرية الماهرة التي لا تعرف التعلم الآلي فحسب ، بل حتى عملياتها. تعني الصعوبات في جمع البيانات ونشرها ومراقبتها ودورة الحياة الكاملة لنماذج الذكاء الاصطناعي إدارة أن هناك فجوة حقيقية في المهارات تعيق عمليات MLOps من الاستفادة منها على نطاق واسع.

تحليل سوق MLOps

في سوق MLOps ، بناء على المكونات ، يشمل التجزئة الأنظمة الأساسية والخدمات. برزت المنصات كلاعبين رئيسيين في السوق بحصة 72٪ في عام 2024 ، بسبب النمو المطرد في اعتماد حلول MLOps العالمية الشاملة من قبل الشركات. السبب الرئيسي وراء ذلك هو حاجة المؤسسات إلى مكان واحد لإدارة خطوط أنابيب البيانات الخاصة بها وتتبع التجارب ونشر النماذج ومراقبة الأداء ، خاصة عند توسيع نطاق مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

ومع ذلك ، فإن التكامل والخدمات المدارة جنبا إلى جنب مع الخدمات الاستشارية هي من بين القطاعات الأسرع نموا. تعد مهام سير عمل اعتماد MLOps في المؤسسات معقدة للغاية عندما يتعلق الأمر بالترحيل السحابي وتحسين البنية التحتية وحتى الامتثال ، وهذا هو السبب في أن هذه الخدمات أثبتت أنها لا تقدر بثمن.

في سوق MLOps ، بناء على الاستخدام النهائي ، يتم تقسيم السوق إلى شركات كبيرة وشركات صغيرة ومتوسطة. في عام 2024 ، سيطر قطاع الشركات الكبيرة على السوق ، حيث استحوذ على حصة 64.3٪ ، وتعد الزيادة المطردة في اعتماد حلول MLOps العالمية الشاملة من قبل الشركات هي العامل الرئيسي وراء هذا الاتجاه. تسمح هذه المنصات للمؤسسات بتنظيم خط أنابيب البيانات وتتبع التجارب ونشر النماذج ومراقبة الأداء ، كل ذلك تحت مظلة واحدة مفيدة أثناء توسيع نطاق مبادرات الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك ، فإن التكامل والخدمات المدارة جنبا إلى جنب مع الخدمات الاستشارية هي من بين القطاعات الأسرع نموا. تعد مهام سير عمل اعتماد MLOps في المؤسسات معقدة للغاية عندما يتعلق الأمر بالترحيل السحابي وتحسين البنية التحتية وحتى الامتثال ، وهذا هو السبب في أن هذه الخدمات أثبتت أنها لا تقدر بثمن.

في عام 2024 ، تحتل الولايات المتحدة مكانة مهمة في سوق MLOps في أمريكا الشمالية ، ومن المتوقع أن تصل إلى أكثر من 11 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2034 ، وزيادة واسعة النطاق في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عبر قطاعات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتمويل وحتى التصنيع. هناك طلب متزايد على بنية تحتية أكثر اكتمالا وفعالية ل MLOps يمكنها الاندماج بشكل جيد مع نماذج التعلم الآلي للتدريب والتشغيل في المؤسسة.

بدأت الشركات الأمريكية في اعتماد أنظمة أكثر تطورا لنشر النماذج والمراقبة والحوكمة والإدارة لتحسين سير العمل بين الإدارات بين علوم البيانات وتكنولوجيا المعلومات وفرق العمليات. كما يؤدي الإنفاق المستمر على البنية التحتية السحابية وموارد الحوسبة عالية الأداء إلى تسريع نمو MLOps في الخادم حيث تتطلع الشركات إلى تحسين عمليات النموذج وتقليل وقتها في السوق.

كما هو الحال مع الصين والهند واليابان ، فإن MLOps آخذة في الارتفاع بسبب رقمنة الذكاء الاصطناعي سريعة الحركة في المنطقة ، مما يتسبب في حاجة مستمرة للأدوات التي تسهل نشر نماذج الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقها. التجارة الإلكترونية والتصنيع والرعاية الصحية حيث يعد تعديل عمليات سير عمل التعلم الآلي أمرا مهما جدا للأداء الفعال للعمليات وضمن حدود قوانين خصوصية البيانات في المنطقة.

يرتبط الاعتماد المتزايد لعملية صنع القرار وأتمتة العمليات ارتباطا مباشرا بزيادة استخدام MLOps في المنطقة. يمكن استنتاج أنماط مماثلة مع قطاعات المناطق مثل التمويل والسيارات والبيع بالتجزئة ، حيث تتطلع إلى تعزيز نشر النماذج ومراقبتها. كما أن تكامل MLOps آخذ في الازدياد في أوروبا مع اللوائح الأخلاقية مثل الخصوصية والامتثال لنظام الذكاء الاصطناعي الذي يدافع عنه.

الحصة السوقية ل MLOps

في عام 2024 ، استحوذت Amazon و Atos و Capgemini و Cisco و Alphabet و Microsoft و IBM مجتمعة على 39.1٪ من صناعة MLOps. يتم تعزيز وجودهم في السوق من خلال الاستثمارات في تقنيات التعلم الآلي الأكثر تقدما ، والبنية التحتية السحابية المتطورة ، والخدمات المحددة تجاه أي مؤسسة. يخدم المنافسون مثل Amazon و Microsoft العديد من المؤسسات من خلال منصات AWS و Azure السحابية من خلال تقديم خدمات MLOps مخصصة ومتكاملة يسهل توسيع نطاقها.

مع إدخال منصات الذكاء الاصطناعي مثل Vertex الذكاء الاصطناعي ، تحتل Google Cloud من Alphabet المقدمة. في المقابل ، تركز Atos و Cap Gemini و IBM بشكل أكبر على الحلول السحابية المختلطة والخدمات الاستشارية الخاصة بالصناعة لمعالجة المشكلات الفريدة في السوق. تتبع Cisco الإستراتيجية في تركيبة Z مع إضافة استراتيجيات MLOPs مثل أمان الحوسبة المتطورة. هذه الشركات وغيرها مسؤولة عن تشكيل المنافسة والابتكار في اعتماد MLOPS لمختلف الصناعات.

شركات سوق MLOps

اللاعبون الرئيسيون العاملون في صناعة MLOps هم:

• أبجد
• الامازون
• أتوس
• كابجيميني
• سيسكو
• كلاوديرا
• آي بي إم
• مايكروسوفت
• نسغ
  

يتمتع سوق MLOps بهيكل فريد يتكون من لاعبين عالميين ومحليين مما يساعد في تلبية متطلبات العملاء المحددة عبر صناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والبيع بالتجزئة والتصنيع. حتى في هذه المنافسة، يتفوق اللاعبون العالميون على البائعين المحليين نظرا لجيوبهم العميقة، ومحافظ MLOps الواسعة، والقدرة على دمج نماذج التعلم الآلي وتوسيع نطاقها وأتمتتها.

بفضل جهود الابتكار الهائلة في إنشاء خطوط الأنابيب الآلية ومراقبة النماذج وحماية البيانات ، فقد حققوا ريادة لا جدال فيها في هذه الأسواق حيث يتم اعتماد الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية المتقدمة بشكل جيد. علاوة على ذلك ، يحققون هيمنة أكبر على السوق من خلال الاستحواذ على شركات مستقلة متوسطة إلى كبيرة.

أخبار صناعة MLOps

• في أكتوبر 2024 ، أطلقت PayPal ميزات إضافية في منصة Cosmos ، الذكاء الاصطناعي MLOps لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي المدعومة بنموذج اللغة الكبير (LLM). يوفر التحديث الآن ميزات مثل الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) والإدارة السريعة ل LLM وتخزين الذكاء الاصطناعي الدلالي والتنسيق واستضافة التطبيقات.
  
• في يونيو 2024 ، اشترت JFrog شركة MLOps Qwak لتوسيع نطاق تكامل تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي داخل خطوط أنابيب DevSecOps. يتماشى هذا مع جهود JFrog السابقة مثل طرح ميزة ML Model Management في سبتمبر 2023 ، والتي تم تصميمها لاكتشاف التعليمات البرمجية الضارة داخل نماذج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي بطريقة تشبه الفحص الأمني لسلسلة التوريد لحزم البرامج الأخرى. بدأت JFrog في توفير إدارة شاملة لنماذج GenAI من خلال التكامل مع مركز نموذج Hugging Face ، وبالتالي تمكين الإدارة الشاملة لنماذج الذكاء الاصطناعي جنبا إلى جنب مع القطع الأثرية للبرامج التقليدية.
  

يتضمن تقرير أبحاث السوق MLOps تغطية متعمقة للصناعة مع تقديرات وتوقعات من حيث الإيرادات (مليون دولار) من 2021 إلى 2034 ، للقطاعات التالية:

السوق حسب المكون           

• رصيف
• خدمات

التسويق حسب وضع النشر

• المستندة إلى السحابة
• محلي

السوق حسب الاستخدام النهائي

• الشركات الكبيرة
• المتوسطه

السوق حسب العمودي

• الصحيه
• البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية
• التصنيع وسلسلة التوريد
• BFSI
• الاخرين

يتم توفير المعلومات المذكورة أعلاه للمناطق والبلدان التالية:

• أمريكا الشمالية
  • الولايات المتحدة
  • كندا
• أوروبا
  • المملكة المتحدة
  • ألمانيا
  • فرنسا
  • إيطاليا
  • إسبانيا
  • روسيا
  • بلدان الشمال الأوروبي
• آسيا والمحيط الهادئ
  • الصين
  • الهند
  • اليابان
  • كوريا الجنوبية
  • ANZ
  • جنوب شرق آسيا
• أمريكا اللاتينية
  • البرازيل
  • المكسيك
  • الأرجنتين
• الشرق الأوسط وأفريقيا
  • الامارات
  • المملكة العربية السعودية
  • جنوب أفريقيا