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세계의 모델옵스(ModelOps) 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 제공 제품별, 전개 형태별, 용도별, 모델별, 산업별, 지역별, 부문 예측(2025-2030년)
ModelOps Market Size, Share & Trends Analysis Report By Offering, By Deployment, By Application (CI/CD), By Model (ML Model, Graph-based Model), By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드 : 1654620
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 100 Pages
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한글목차

모델옵스(ModelOps) 시장 규모 및 동향

세계 모델옵스(ModelOps) 시장 규모는 2024년 56억 4,000만 달러로 추정되며, 2025-2030년 연평균 41.3% 성장할 것으로 예상됩니다.

산업 전반에 걸친 AI와 ML의 급속한 도입, 확장성을 갖춘 대규모 AI 도입, 비용 효율성 및 자동화 요구, AI 모델 성능 모니터링이 모델옵스(ModelOps) 시장의 주요 동인으로 작용하고 있습니다. 영향을 미치기 전에 감지하고 수정할 수 있는 도구를 제공함으로써 기업이 운영 위험을 줄이고, 일관된 의사결정을 보장하며, 잠재적인 혼란을 줄일 수 있도록 돕습니다.

ModelOps 플랫폼은 기업이 규제 요건을 충족하고, 비용이 많이 드는 컴플라이언스 위반을 방지하고, 감사 가능성을 보장하는 데 도움이 되는 거버넌스 프레임워크를 제공합니다. 감사 가능성을 보장하는 데 도움이 되는 거버넌스 프레임워크를 기술하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 12월, 기업용 AI 거버넌스 소프트웨어의 선도적 공급업체인 ModelOp은 연중 플랫폼 사용량이 크게 증가했다고 발표했습니다. 신규 고객 확보가 이러한 성장, 생성형 AI 채택, AI 포트폴리오 인텔리전스 및 거버넌스 솔루션에 대한 수요 증가를 이끌었습니다. 특히 의료, 금융 서비스, CPG(Consumer Packaged Goods) 부문에서 2년 연속으로 큰 폭의 지속적인 성장을 달성했습니다.

ModelOps는 기업이 AI 모델을 개발에서 생산으로 전환하는 속도를 향상시키고 있습니다. 시장 출시 시간을 단축함으로써 기업은 AI 기반 인사이트를 신속하게 활용하고 시장 변화와 고객 요구에 민첩하게 대응할 수 있습니다. 지속적인 비즈니스 가치를 보장하기 위해 ModelOps는 모델의 성능, 드리프트, 편향성을 지속적으로 모니터링합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 저성능 모델로 인한 수익 손실을 방지하고, AI 기반 의사결정의 일관성과 정확성을 보장하며, AI/ML 모델 배포, 모니터링 및 재교육 자동화를 통해 수작업 개입의 필요성을 줄여 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 비용 절감으로 이어집니다. 기업 입장에서는 고품질의 AI 운영을 유지하면서 리소스를 최적화할 수 있습니다.

다양한 분야의 기업들이 경쟁 우위를 확보하기 위해 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 도입하는 사례가 증가함에 따라, 배포 및 관리를 간소화하는 ModelOps 솔루션의 필요성이 대두되고 있으며, AI 모델을 효율적으로 운영하여 투자수익률(ROI)을 빠르게 확보하는 것이 최우선 과제입니다. ROI)를 보다 빠르게 확보하기 위한 최우선 과제입니다. 기업이 AI 이니셔티브를 확장하고 수많은 모델을 배포하는 가운데, ModelOps는 이러한 모델을 효율적으로 확장하고, 다양한 환경에서 일관된 성능을 보장하며, 운영 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 모델옵스(ModelOps) 시장 변수, 동향, 범위

제4장 모델옵스(ModelOps) 시장 : 제공 제품별, 추정 및 동향 분석

제5장 모델옵스(ModelOps) 시장 : 전개 형태별, 추정 및 동향 분석

제6장 모델옵스(ModelOps) 시장 : 모델별, 추정 및 동향 분석

제7장 모델옵스(ModelOps) 시장 : 용도별, 추정 및 동향 분석

제8장 모델옵스(ModelOps) 시장 : 산업별, 추정 및 동향 분석

제9장 모델옵스(ModelOps) 시장 : 지역별, 추정 및 동향 분석

제7장 경쟁 구도

LSH
영문 목차

영문목차

ModelOps Market Size & Trends:

The global ModelOps market size was estimated at USD 5.64 billion in 2024 and is expected to grow at a CAGR of 41.3% from 2025 to 2030. Rapid AI and ML adoption across industries, needs for scalability large-scale AI deployment, cost efficiency and automation, and AI model performance monitoring are primarily drivers of the ModelOps market. ModelOps helps businesses mitigate operational risks by providing tools to detect and rectify model drift or failures before they impact critical business processes, ensuring consistent decision-making and reducing potential disruptions.

Strict regulations, in various industries such as, BFSI, and healthcare require transparent, explainable, and compliant AI models. ModelOps platforms provide governance frameworks that help businesses meet regulatory requirements, avoiding costly compliance breaches and ensuring auditability. For instance, in December 2024, ModelOp, a foremost provider of AI governance software for enterprises announced a significant surge in platform usage throughout the year. New customer acquisitions drove this growth, the adoption of generative AI, and an increasing demand for its AI portfolio intelligence and governance solutions. For the second year in a row, the company achieved substantial and sustained expansion, particularly in the healthcare, financial services, and consumer packaged goods (CPG) sectors.

ModelOps enhances the speed at which companies can move AI models from development to production. This reduction in time-to-market helps businesses quickly leverage AI-driven insights, ensuring agility in responding to market changes and customer demands. To ensure ongoing business value, ModelOps continuously monitors models for performance, drift, and bias. This proactive approach helps prevent revenue losses due to underperforming models, ensuring the consistency and accuracy of AI-driven decisions. Automating AI/ML model deployment, monitoring, and retraining reduces the need for manual intervention, leading to significant cost savings. For businesses, this means optimizing resources while maintaining high-quality AI operations.

As businesses across sectors increasingly adopt artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to gain competitive advantages, the need for ModelOps solutions to streamline deployment and management becomes critical. Operationalizing AI models efficiently is a top priority to ensure a faster return on investment (ROI). As companies scale their AI initiatives and deploy numerous models, ModelOps enables them to efficiently manage these models at scale, ensuring consistent performance across different environments and reducing operational costs.

Global ModelOps Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2017 to 2030. For this study, Grand View Research has segmented the global ModelOps market report based on the offering, deployment, model, application, vertical, and region.

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. ModelOps Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. ModelOps Market: Offering Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. ModelOps Market: Deployment Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. ModelOps Market: Model Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. ModelOps Market: Application Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. ModelOps Market: Vertical Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. ModelOps Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Competitive Landscape

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