Рынок MLOps — по компонентам, по режиму развертывания, по конечному использованию, по вертикали и прогноз, 2025–2034 гг.

Размер рынка MLOPS

Мировой рынок MLOps был оценен в 1,7 миллиарда долларов США в 2024 году и, по прогнозам, вырастет на 37,4% в период между 2025 и 2034 годами. Рынок интегрирован с облачными вычислениями. С переходом на облачные вычисления облачные платформы обеспечивают масштабируемость, которая имеет решающее значение для обработки больших наборов данных и сложных рабочих процессов машинного обучения. Не локальная инфраструктура не является необходимостью, поскольку облачная инфраструктура позволяет развертывать решения MLOps в различных средах, что улучшает компромисс, производительность и масштабируемость.

Например, в прошлом месяце Snowflake сообщила, что в мае 2024 года к ее возможностям MLOps будут добавлены дополнительные функции, предназначенные для управления функциями и моделями. Эти обновления направлены на решение проблем, связанных с отсутствием интегрированных и упрощенных рабочих процессов, как это делают многие предприятия. Функции включают в себя Реестр моделей Snowflake, контролируемое управление облачными моделями и вывод для эффективных масштабируемых моделей, а также предварительно выпущенный Feature Store, интегрированный инструмент управления функциями ML Snowflake, который обеспечивает надежные и согласованные данные по всему конвейеру ML.

В наш век быстрого технологического прогресса компании имеют сильную ориентацию на разработку и развертывание новых моделей машинного обучения. Скорость имеет важное значение в конкурентном ландшафте, и, таким образом, MLOps позволяет с большой эффективностью проектировать, тестировать и внедрять модели машинного обучения. Платформы MLOps облегчают CI/CD, что означает, что развертывание новых продуктов и функций может происходить быстро и с минимальной ручной работой. Увеличивается не только скорость развертывания, но и возможность улучшения моделей в режиме реального времени.

MLOPS тенденции рынка

Изменения, связанные с MLOps, переопределяют всю отрасль разработки, развертывания и управления моделями машинного обучения. Одним из основных достижений является рост и лучшее внедрение конвейеров автоматизации и непрерывной интеграции / непрерывного развертывания (CI / CD), которые помогают выпускать функции и продукты намного быстрее и с меньшим количеством ошибок. Эти трубопроводы играют важную роль в развертывании моделей машинного обучения в производственных системах без ущерба для стандарта проделанной работы.

Концепции модельного мониторинга и управления приобретают все большее значение, поскольку организации хотят обеспечить, чтобы используемые модели использовались для их оптимального потенциала при одновременном соблюдении требуемых сроков. По мере использования модели она будет уверенно отслеживать свою эффективность, а также иметь гибкость для адаптации модели к дрейфу или изменениям в моделях данных. Другим важным событием является то, что сочетание MLOps, Cloud Computing и Edge Computing позволяет росту рынка MLOps за счет поддержки автономной обработки данных с использованием автономных транспортных средств, устройств IoT и многих других подобных приложений.

Аналогичным образом, конфиденциальность и безопасность данных являются серьезной проблемой, которая касается MLOps, где на карту поставлены конфиденциальные данные для обучения модели компании и ее развертывания. Необходимо уделять больше внимания методам контроля и смягчения атак, которые могут привести к нарушению GDPR и HIPPA, что затрудняет утечку данных и защиту интеллектуальной собственности, а также создание эффективных механизмов безопасности, а также кодирование данных.

Другой серьезной проблемой MLOps остается нехватка квалифицированных кадров, которые не только хорошо разбираются в машинном обучении, но даже в его работе. Трудности со сбором данных, развертыванием, мониторингом и всем жизненным циклом моделей ИИ означают, что существует реальный разрыв в навыках, который препятствует масштабному использованию процессов MLOps.

Анализ рынка MLOps

На рынке MLOps, основанном на компонентах, сегментация включает платформы и сервисы. Платформы стали ключевыми игроками на рынке с долей 72% в 2024 году, благодаря устойчивому росту глобальных решений MLOps. Основная причина этого заключается в том, что предприятия должны иметь единое место для управления своими конвейерами данных, отслеживания экспериментов, развертывания моделей и мониторинга производительности, особенно при масштабировании своих инициатив в области ИИ.

Интеграция и управляемые услуги наряду с консалтинговыми услугами являются одними из самых быстрорастущих сегментов. Рабочие процессы внедрения MLOps в организациях довольно сложны, когда дело доходит до миграции в облако, оптимизации инфраструктуры и даже соответствия требованиям.

На рынке MLOps, основанном на конечном использовании, рынок сегментирован на крупные предприятия и МСП. В 2024 году сегмент крупных предприятий доминировал на рынке, владея долей 64,3%, основным фактором этой тенденции является устойчивый рост внедрения корпоративных решений «все в одном». Эти платформы позволяют предприятиям организовывать конвейер данных, отслеживать эксперименты, развертывать модели и контролировать производительность под единым зонтиком, который играет важную роль при масштабировании инициатив ИИ.

Интеграция и управляемые услуги наряду с консалтинговыми услугами являются одними из самых быстрорастущих сегментов. Рабочие процессы внедрения MLOps в организациях довольно сложны, когда дело доходит до миграции в облако, оптимизации инфраструктуры и даже соответствия требованиям.

В 2024 году Соединенные Штаты занимают значительную позицию на североамериканском рынке MLOps, который, по прогнозам, к 2034 году достигнет более 11 миллиардов долларов США, что приведет к повсеместному увеличению использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в различных секторах, таких как здравоохранение, финансы и даже производство. Существует повышенный спрос на более полную и эффективную инфраструктуру MLOps, которая может хорошо интегрироваться с учебными и операционными моделями ML организации.

Американские компании начинают внедрять более сложные системы для развертывания моделей, мониторинга, управления и управления для улучшения межведомственного рабочего процесса между командами по обработке данных, ИТ и операциям. Продолжающиеся расходы на облачную инфраструктуру и высокопроизводительные вычислительные ресурсы также ускоряют рост MLOps на сервере, поскольку компании стремятся оптимизировать модельные операции и сократить время выхода на рынок.

Как и в случае с Китаем, Индией и Японией, MLOps растет из-за быстрой цифровизации ИИ в регионе, что вызывает постоянную потребность в инструментах, которые облегчают развертывание и масштабирование моделей ИИ. Электронная коммерция, производство и здравоохранение, где модификация процессов машинного обучения очень важна для эффективного функционирования операций и в рамках законов о конфиденциальности данных в регионе.

Рост принятия решений и автоматизации процессов напрямую коррелирует с ростом использования MLOps в регионе. Аналогичные модели могут быть выведены с секторами регионов, такими как финансы, автомобилестроение и розничная торговля, поскольку они стремятся улучшить развертывание своих моделей и мониторинг. Интеграция MLOps также находится на подъеме в Европе с этическими нормами, такими как конфиденциальность и соблюдение AI.

Доля рынка MLOPS

В 2024 году на Amazon, Atos, Capgemini, Cisco, Alphabet, Microsoft и IBM в совокупности приходилось 39,1% индустрии MLOps. Их присутствие на рынке подпитывается инвестициями в более передовые технологии машинного обучения, сложную облачную инфраструктуру и конкретные услуги для любого предприятия. Конкуренты, такие как Amazon и Microsoft, обслуживают многочисленные предприятия через облачные платформы AWS и Azure, предлагая специализированные и интегрированные сервисы MLOps, которые легко масштабировать.

С появлением платформ ИИ, таких как Vertex AI, Google Cloud от Alphabet находится на переднем плане. Напротив, Atos, Cap Gemini и IBM больше сосредоточены на гибридных облачных решениях и отраслевых консалтинговых услугах для решения уникальных проблем на рынке. Cisco реализует стратегию в сочетании с Z, добавляя MLOP-стратегии, такие как защита периферийных вычислений. Эти и другие компании отвечают за формирование конкуренции и инновации в принятии MLOPS для различных отраслей.

Рыночные компании MLOps

Основными игроками, работающими в индустрии MLOps, являются:

• Алфавит
• Amazon
• Атос
• Капгемини
• Cisco
• Облако
• IBM
• Microsoft
• САП

Рынок MLOps имеет уникальную структуру, состоящую как из глобальных, так и из местных игроков, которая помогает удовлетворить конкретные требования клиентов в таких отраслях, как здравоохранение, финансы, розничная торговля и производство. Даже в этом соревновании глобальные игроки превосходят местных поставщиков благодаря своим глубоким карманам, широким портфелям MLOps и возможности интеграции, масштабирования и автоматизации развертывания моделей машинного обучения.

Благодаря огромным инновационным усилиям по созданию автоматизированных трубопроводов, мониторингу моделей и защите данных они достигли неоспоримого лидерства на этих рынках, где ИИ и передовая инфраструктура хорошо приняты. Более того, они достигают еще большего доминирования на рынке, приобретая средние и крупные независимые фирмы.

Новости индустрии MLOPS

• В октябре 2024 года PayPal запустила дополнительные функции в своей платформе Cosmos, AI MLOps для разработки приложений с генеративным ИИ на основе большой языковой модели (LLM). Обновление теперь предлагает такие функции, как генерация с расширением поиска (RAG), оперативное управление LLM, семантическое хранение ИИ, оркестровка и хостинг приложений.
• В июне 2024 года JFrog приобрела компанию MLOps Qwak для дальнейшего расширения области интеграции разработки моделей ИИ в трубопроводах DevSecOps. Это соответствует предыдущим усилиям JFrog, таким как развертывание функции ML Model Management еще в сентябре 2023 года, которая предназначена для обнаружения вредоносного кода в моделях AI / ML таким образом, чтобы сканировать безопасность цепочки поставок других пакетов программного обеспечения. JFrog начал предоставлять комплексное управление моделями GenAI, интегрируясь с хабом моделей Hugging Face, что позволило комплексно управлять моделями ИИ наряду с традиционными программными артефактами.

Отчет о маркетинговых исследованиях MLOps включает в себя углубленный охват отрасли. с оценками и прогнозами по выручке ($Мн) с 2021 по 2034 год, для следующих сегментов:

Рынок по компонентам

• Платформа
• Услуги

Рынок в режиме развертывания

• облачный
• На премьерах

Рынок в конечном использовании

• Крупные предприятия
• МСП

Рынок по вертикали

• Медицинская помощь
• Розничная и электронная коммерция
• Производство и цепочка поставок
• БФСИ
• Другие

Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США.
  • Канада
• Европа
  • Великобритания
  • Германия
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Россия
  • Скандинавы
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Южная Корея
  • АНЗ
  • Юго-Восточная Азия
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
• МЭА
  • ОАЭ
  • Саудовская Аравия
  • Южная Африка