MLOps 시장 규모 및 점유율 2025 to 2034

MLOps 시장 규모

글로벌 MLOps 시장 규모는 2024년 17억 미국 달러로 평가되었으며, 2025년부터 2034년까지 연평균성장률(CAGR) 37.4%로 성장할 전망입니다. 시장은 클라우드 컴퓨팅과 통합되고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅으로 전환되면서 클라우드 기반 플랫폼은 대규모 데이터 세트와 복잡한 머신러닝 워크플로를 처리하는 데 중요한 확장성을 제공합니다. 클라우드 인프라를 사용하면 MLOps 솔루션을 다양한 환경에 배포할 수 있으므로 온프레미스 인프라가 반드시 필요하지 않으며, 이를 통해 타협, 성능 및 확장성이 개선됩니다.

예를 들어 Snowflake는 지난달 2024년 5월에 기능과 모델을 관리하기 위한 추가 기능을 MLOps 역량에 도입할 예정이라고 밝혔습니다. 이러한 업데이트는 많은 기업이 겪고 있는 통합 및 ‘단순한 ML 워크플로의 부족’ 문제를 해결하기 위한 것입니다. 해당 기능에는 Snowflake의 모델 레지스트리, 효율적이고 확장 가능한 모델을 위한 제어된 클라우드 기반 모델 관리 및 추론 기능이 포함됩니다. 또한 사전 출시된 Feature Store는 ML 파이프라인 전반에서 신뢰할 수 있고 일관된 데이터를 보장하는 Snowflake의 통합 ML 기능 관리 도구입니다.
 

빠른 기술 발전이 이루어지는 오늘날, 기업은 새로운 머신러닝 모델을 개발하고 상당히 빠른 속도로 배포하는 데 중점을 두고 있습니다. 경쟁 구도에서는 속도가 핵심이므로 MLOps를 통해 머신러닝 모델을 매우 효율적으로 설계, 테스트 및 구현할 수 있습니다. MLOps 플랫폼은 CI/CD를 지원하므로 새로운 제품과 기능을 신속하게, 최소한의 수작업으로 배포할 수 있습니다. 배포 속도가 빨라질 뿐만 아니라 모델이 운영 중인 상태에서도 모델을 개선할 수 있습니다. 
 

MLOps 시장 동향

MLOps와 관련된 변화는 머신러닝 모델의 개발, 배포 및 관리 전반을 재정의하고 있습니다. 주요 발전 중 하나는 자동화와 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 파이프라인의 확산 및 도입 확대입니다. 이러한 파이프라인은 기능과 제품을 훨씬 더 빠르게, 버그를 줄인 상태로 출시할 수 있도록 지원합니다. 또한 작업 품질을 저하시키지 않으면서 머신러닝 모델을 운영 시스템에 배포하는 데 중요한 역할을 합니다.
 

조직은 사용 중인 모델이 최적의 성능을 발휘하는 동시에 필요한 기한을 준수하도록 해야 하므로 모델 모니터링과 거버넌스의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 모델이 사용되는 동안 모델의 효과를 안정적으로 추적할 수 있으며, 모델 드리프트나 데이터 패턴의 변화에도 유연하게 대응할 수 있습니다. 또 다른 중요한 발전은 MLOps, 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅의 결합입니다. 이는 자율 제어 차량, IoT 기기 및 기타 유사한 애플리케이션에서 자체 제어 방식의 현장별 데이터 처리를 지원함으로써 MLOps 시장의 성장을 촉진하고 있습니다.
 

마찬가지로 개인정보 보호와 데이터 보안은 MLOps에서 주요 과제입니다. 기업의 모델 학습 및 배포 과정에서 민감한 데이터가 사용되기 때문입니다. GDPR 및 HIPPA 위반으로 이어질 수 있는 공격을 통제하고 완화하는 방법에 더 많은 관심을 기울여야 합니다. 이러한 위반은 데이터 유출과 지식재산 보호를 어렵게 하므로, 효과적인 보안 메커니즘을 구축하고 데이터를 인코딩해야 합니다.
 

MLOps의 또 다른 주요 문제는 머신러닝뿐만 아니라 머신러닝 운영에도 정통한 숙련 인력이 부족하다는 점입니다. 데이터 수집, 배포, 모니터링 및 AI 모델의 전체 수명 주기 관리와 관련된 어려움으로 인해 실질적인 기술 격차가 발생하고 있으며, 이는 MLOps 프로세스가 대규모로 활용되는 것을 저해하고 있습니다.
 

MLOps 시장 분석

주요 시장 동향 파악하기

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MLOps 시장은 구성요소에 따라 플랫폼과 서비스로 구분됩니다. 플랫폼은 2024년 시장 점유율 72%를 기록하며 주요 시장 참여 부문으로 부상했습니다. 이는 기업의 글로벌 통합형 MLOps 솔루션 도입이 꾸준히 증가했기 때문입니다. 특히 AI 이니셔티브를 확대하는 과정에서 기업이 데이터 파이프라인을 관리하고, 실험을 추적하며, 모델을 배포하고, 성능을 모니터링할 수 있는 단일 관리 환경을 필요로 하는 것이 주요 요인입니다.
 

그러나 통합 및 관리형 서비스와 컨설팅 서비스도 가장 빠르게 성장하는 부문에 속합니다. 조직의 MLOps 도입 과정은 클라우드 마이그레이션, 인프라 최적화, 규정 준수와 관련해 상당히 복잡할 수 있으므로 이러한 서비스는 매우 중요한 역할을 합니다.
 

MLOps 시장은 최종 용도에 따라 대기업과 중소기업(SMEs)으로 구분됩니다. 2024년에는 대기업 부문이 64.3%의 시장 점유율을 차지하며 시장을 주도했습니다. 이러한 추세의 주요 요인은 기업의 글로벌 통합형 MLOps 솔루션 도입이 꾸준히 증가한 것입니다. 이러한 플랫폼을 활용하면 기업은 단일 환경에서 데이터 파이프라인을 구성하고, 실험을 추적하며, 모델을 배포하고, 성능을 모니터링할 수 있어 AI 이니셔티브를 확대하는 데 중요한 역할을 합니다.
 

그러나 통합 및 관리형 서비스와 컨설팅 서비스도 가장 빠르게 성장하는 부문에 속합니다. 조직의 MLOps 도입 과정은 클라우드 마이그레이션, 인프라 최적화, 규정 준수와 관련해 상당히 복잡할 수 있으므로 이러한 서비스는 매우 중요한 역할을 합니다.
 

이 시장을 형성하는 주요 세그먼트에 대해 자세히 알아보기

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2024년 미국은 북미 MLOps 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 의료, 금융, 제조 등 다양한 산업 전반에서 AI 및 머신러닝 기술의 활용이 크게 증가함에 따라 미국 MLOps 시장 규모는 2034년까지 110억 미국 달러를 초과할 전망입니다. 조직의 학습용 및 운영용 머신러닝 모델과 원활하게 통합할 수 있는 보다 포괄적이고 효과적인 MLOps 인프라에 대한 수요도 증가하고 있습니다.
 

미국 기업들은 데이터 과학, IT 및 운영팀 간 부서 간 업무 흐름을 개선하기 위해 모델 배포, 모니터링, 거버넌스 및 관리 기능을 갖춘 더욱 정교한 시스템을 도입하기 시작했습니다. 클라우드 인프라와 고성능 컴퓨팅 자원에 대한 지속적인 지출도 서버 환경에서 MLOps의 성장을 가속화하고 있습니다. 기업들이 모델 운영을 최적화하고 출시 기간을 단축하려 하기 때문입니다.
 

중국, 인도 및 일본과 마찬가지로 이 지역에서도 빠르게 진행되는 AI 디지털화로 인해 MLOps가 성장하고 있습니다. 이에 따라 AI 모델의 배포와 확장을 지원하는 도구에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. 전자상거래, 제조 및 의료 분야에서는 운영을 효율적으로 수행하고 지역의 데이터 개인정보 보호법을 준수하기 위해 머신러닝 워크플로 프로세스를 조정하는 것이 매우 중요합니다.
 

의사결정 및 프로세스 자동화의 도입이 확대되면서 해당 지역의 MLOps 활용도 직접적으로 증가하고 있습니다. 금융, 자동차, 소매업과 같은 지역 내 산업 부문에서도 모델 배포 및 모니터링을 강화하려는 움직임이 나타나면서 유사한 패턴을 확인할 수 있습니다. 또한 유럽에서는 개인정보 보호 및 AI 규정 준수와 같은 윤리적 규제가 MLOps 통합을 뒷받침하면서 MLOps 통합이 확대되고 있습니다.
 

MLOps 시장 점유율

2024년 Amazon, Atos, Capgemini, Cisco, Alphabet, Microsoft 및 IBM은 MLOps 산업의 39.1%를 합산해 차지했습니다. 이들 기업의 시장 입지는 더욱 발전된 머신러닝 기술, 정교한 클라우드 인프라 및 기업별 맞춤형 서비스에 대한 투자로 강화되고 있습니다. Amazon과 Microsoft 같은 경쟁 기업은 확장하기 쉬운 맞춤형 통합 MLOps 서비스를 제공하고 AWS 및 Azure 클라우드 플랫폼을 통해 수많은 기업을 지원하고 있습니다.
 

Vertex AI와 같은 AI 플랫폼이 도입되면서 Alphabet의 Google Cloud가 선도적인 위치를 차지하고 있습니다. 반면 Atos, Cap Gemini 및 IBM은 시장의 고유한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 클라우드 솔루션과 산업별 컨설팅 서비스에 더욱 집중하고 있습니다. Cisco는 Z 조합 전략을 추진하는 동시에 엣지 컴퓨팅 보안과 같은 MLOps 전략을 추가하고 있습니다. 이러한 기업과 기타 기업들은 다양한 산업에서 MLOps 도입에 따른 경쟁 구도와 혁신을 형성하고 있습니다.
 

MLOps 시장의 주요 기업

MLOps 산업에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다.

• Alphabet
• Amazon
• Atos
• Capgemini
• Cisco
• Cloudera
• IBM
• Microsoft
• SAP
   

MLOps 시장은 글로벌 기업과 현지 기업이 함께 참여하는 고유한 구조를 갖추고 있어 의료, 금융, 소매업 및 제조업 등 다양한 산업에서 특정 고객 요구사항을 충족하는 데 기여합니다. 이러한 경쟁 환경에서도 글로벌 기업은 풍부한 자본력, 폭넓은 MLOps 포트폴리오, 머신러닝 모델의 배포를 통합·확장·자동화할 수 있는 역량을 바탕으로 현지 공급업체보다 우위를 점하고 있습니다.
 

이들 기업은 자동화된 파이프라인 구축, 모델 모니터링 및 데이터 보호 분야에서 적극적으로 혁신을 추진해 왔으며, AI와 첨단 인프라가 널리 도입된 시장에서 확고한 선도적 입지를 확보했습니다. 또한 중견 및 대형 독립 기업을 인수해 시장 지배력을 더욱 확대하고 있습니다.
 

MLOps 산업 뉴스

• 2024년 10월 PayPal은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 생성형 AI 애플리케이션 개발을 지원하는 Cosmos AI MLOps 플랫폼에 추가 기능을 출시했습니다. 이번 업데이트를 통해 검색 증강 생성(RAG), LLM 프롬프트 관리, 시맨틱 AI 스토리지, 오케스트레이션 및 애플리케이션 호스팅 등의 기능을 제공합니다.
   
• 2024년 6월 JFrog는 DevSecOps 파이프라인 내 AI 모델 개발 통합 범위를 더욱 확대하기 위해 MLOps 기업 Qwak을 인수했습니다. 이는 2023년 9월 ML Model Management 기능을 출시한 데 이은 JFrog의 기존 노력과 맥락을 같이합니다. 해당 기능은 다른 소프트웨어 패키지의 공급망 보안 스캔과 유사한 방식으로 AI/ML 모델 내 유해 코드를 탐지하도록 설계되었습니다. JFrog는 Hugging Face 모델 허브와 통합해 GenAI 모델에 대한 종합적인 관리 기능을 제공하기 시작했으며, 이를 통해 기존 소프트웨어 아티팩트와 함께 AI 모델도 종합적으로 관리할 수 있게 되었습니다.
   

MLOps 시장 조사 보고서는 다음 부문을 대상으로 2021년부터 2034년까지 매출(백만 달러) 기준 추정 및 전망을 포함해 산업을 심층적으로 다룹니다.

구성요소별 시장           

• 플랫폼
• 서비스

배포 방식별 시장

• 클라우드 기반
• 온프레미스

최종 용도별 시장

• 대기업
• 중소기업

업종별 시장

• 의료
• 소매 및 전자상거래
• 제조 및 공급망
• BFSI
• 기타

위 정보는 다음 지역 및 국가에 제공됩니다:

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