Stratistics MRC에 따르면 세계 MLOps 시장은 2024년에 14억 4,160만 달러를 차지하고, 2030년에는 115억 7,135만 달러에 이를 것으로 예측되며, 예측 기간 중 CAGR은 41.5%로 추정됩니다.
MLOps(Machine Learning Operations)는 데이터 엔지니어링, DevOps, 머신러닝 기술을 융합하여 생산 환경에서 머신러닝 모델의 배포, 모니터링, 관리를 간소화하고 확장하는 분야입니다. MLOps는 지속적인 모델 통합, 테스트 및 배포를 수행하므로 조직은 더 빠르고 안정적으로 모델을 대규모로 배포할 수 있습니다. 게다가 기업은 MLOps를 실천함으로써 운영상의 마찰을 줄이고 지속적인 학습을 통해 모델의 정확성을 향상시키고, 머신러닝(ML) 모델이 상황 변화에도 적용 가능하고 유용하게 유지되도록 수 있습니다.
인터내셔널 데이터 코퍼레이션(IDC)에 따르면 인공지능시스템에 대한 세계 지출은 머신러닝의 진보와 다양한 산업에서의 AI 채용 확대에 의해 2023년에는 979억 달러에 달할 것으로 예상되고 있습니다.
AI와 머신러닝 이용 확대
MLOps 시장을 추진하고 있는 주요 요인 중 하나는 제조, 금융, 헬스케어, 소매 등의 분야에서 AI와 머신러닝이 널리 이용되고 있다는 것입니다. 기업은 비즈니스 통찰의 생성, 프로세스 최적화, 고객 경험 향상 등 AI의 가능성을 인식하고 머신러닝 모델의 개발과 구현에 대규모 투자를 실시했습니다. 또한 현재의 비즈니스 프로세스에 AI를 통합하기가 어렵고 대량의 데이터를 관리해야 하기 때문에 강력한 MLOps 플랫폼이 점점 더 필요해지고 있습니다.
엄청난 도입 비용
MLOps 솔루션의 도입 비용이 높은 것은 MLOps 시장의 성장을 방해하는 주요 요인 중 하나입니다. 종합적인 MLOps 프레임 워크를 개발하고 구현하려면 인프라, 도구 및 인력에 대한 상당한 투자가 필요합니다. 머신러닝 모델을 수명주기 전반에 걸쳐 관리하기 위해 기업은 클라우드 서비스, 고성능 컴퓨팅 리소스 및 정교한 소프트웨어 도구에 투자해야 합니다. 게다가, 중소기업이나 예산이 제한된 기업에 있어서는 이러한 비용은 손에 들지 않을 수 있어 MLOps 솔루션을 완전히 도입할 수 없습니다.
Infrastructure-as-a-service(IaaS) 및 클라우드 컴퓨팅 성장
Infrastructure-as-a-service(IaaS)와 클라우드 컴퓨팅 업계는 빠르게 성장하고 있으며 MLOps에 새로운 시장 기회를 제공합니다. 머신러닝 모델의 개발, 배포 및 관리는 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 클라우드 플랫폼에서 제공하는 확장 가능하고 적응성이 높은 인프라에서 지원됩니다. 또한 클라우드 기반 솔루션의 인기가 높아짐에 따라 하드웨어 및 소프트웨어 리소스 관리의 복잡성과 비용이 절감되는 반면, 자동화된 모델 배포 및 지속적인 모니터링과 같은 기업이 MLOps의 이점을 활용할 수 있습니다.
시장 포화와 경쟁 격화
MLOps 시장에 진입하는 전통 테크 기업과 신흥 기업의 수가 늘어나 경쟁이 격화되고 있습니다. 이러한 경쟁의 쇄도로 인한 시장 포화로 인해 개별 MLOps 공급자가 경쟁에서 벗어나 시장 점유율을 얻는 것이 어려워지고 있습니다. 경쟁력을 유지하기 위해 사업자는 보다 정교한 기능을 제공하거나 비용을 절감해야 할 필요가 있으며, 이는 지속가능성과 수익성에 영향을 미칠 수 있음 있습니다. 또한 다양한 MLOps 솔루션이 혼란스러워 잠재 고객이 혼란스럽고 독자적인 요구 사항에 가장 적합한 것을 선택하기가 어려울 수 있습니다.
머신러닝과 인공지능(AI) 기술은 COVID-19의 유행으로 인해 다양한 산업에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 기업이 업무를 최적화하고 급속히 변화하는 상황에 적응할 필요가 있었기 때문입니다. 리모트 워크 증가, 디지털 플랫폼에 대한 의존도 증가, 데이터 기반 통찰의 임박한 필요성에 의해 머신러닝 모델을 효과적으로 관리해, 대규모로 전개할 수 있는 MLOps 솔루션에 대한 수요가 높아졌습니다. 그러나 유행성은 이미 정비된 인프라의 약점을 밝혀내고 MLOps 프레임워크의 확장성과 안전성 문제를 주목하게 되었습니다.
예측 기간 동안 플랫폼 부문이 최대가 될 전망
MLOps 시장에서는 플랫폼 부문이 가장 큰 점유율을 차지합니다. 모델 개발, 배포 및 모니터링은 모두 MLOps 플랫폼에서 제공하는 전 범위 도구 및 서비스를 통해 머신러닝 수명주기를 간소화합니다. 이러한 플랫폼은 버전 관리, 협업 도구, 자동 모델 교육 등 조직의 효율성과 확장성을 향상시키는 중요한 기능을 제공합니다. 또한 이러한 플랫폼은 ML 워크플로우의 다양한 단계를 단일 시스템에 통합하여 머신러닝 모델의 신속하고 안정적인 배포를 촉진하기 위해 AI 기술을 효과적으로 활용하려고 하는 기업에 필수적입니다.
예측 기간 동안 CAGR이 가장 높을 것으로 예상되는 클라우드 부문
MLOps 시장의 클라우드 부문은 가장 높은 CAGR로 성장하고 있습니다. 클라우드 기반 MLOps 솔루션은 비용 효율성, 확장성 및 유연성 측면에서 매우 유리합니다. 이러한 솔루션을 활용하면 기업은 온프레미스 하드웨어에 많은 투자를 하지 않고 클라우드 인프라를 활용하여 머신러닝 모델을 관리하고 배포할 수 있습니다. 클라우드 환경은 손쉬운 협업, 동적 리소스 할당, 다른 클라우드 기반 서비스와의 원활한 통합을 용이하게 하며, 이들 모두 머신 러닝 모델의 생성과 적용을 가속화합니다. 또한 클라우드 기술을 활용하여 데이터 처리 능력을 향상시키고 AI 업무를 자동화하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드 기반 MLOps 솔루션에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.
북미가 MLOps 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 강력한 기술 인프라, 최상급 기술 기업의 통합, 머신러닝 및 인공지능 프로젝트에 대한 대규모 투자가이 지역의 우위성의 주요 원인입니다. 북미의 지배적인 지위는 MLOps 솔루션 제공업체의 생태계가 발전하는 것 외에도 혁신과 연구에 중점을 둔 결과입니다. 또한 주요 데이터센터와 클라우드 서비스 제공업체도 이 지역에 존재하기 때문에 MLOps 관행의 보급이 촉진되고 북미는 업계의 최전선에 위치하고 있습니다.
MLOps 시장의 CAGR이 가장 높은 것은 아시아태평양입니다. 이 지역의 디지털 인프라 성장, 인공지능 기술의 활용 증가, 민간인 머신러닝 및 데이터 분석 투자 급증 등이 지역의 급성장에 기여하고 있습니다. 기술 혁신과 진보를 이끌고 있는 것은 중국, 인도, 일본 등의 나라들입니다. 게다가 MLOps 솔루션 수요는 이 지역에서 급성장하고 있는 하이테크 신흥기업이나 다양한 업계에서 디지털 전환이 중시되고 있다는 것을 뒷받침하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global MLOps Market is accounted for $1441.60 million in 2024 and is expected to reach $11571.35 million by 2030 growing at a CAGR of 41.5% during the forecast period. MLOps, or Machine Learning Operations, is a field that streamlines and scales the deployment, monitoring, and management of machine learning models in production environments by fusing data engineering, DevOps, and machine learning techniques. Organizations can more quickly and reliably deploy models at scale owing to MLOps continuous integration, testing, and delivery of models. Moreover, businesses may lower operational friction, improve model accuracy through ongoing learning, and make sure their machine learning (ML) models stay applicable and useful in changing conditions by putting MLOps into practice.
According to the International Data Corporation (IDC), global spending on artificial intelligence systems is expected to reach $97.9 billion in 2023, driven by advancements in machine learning and the growing adoption of AI across various industries.
Growing use of AI and machine learning
One of the main factors propelling the MLOps market is the extensive use of AI and machine learning in sectors like manufacturing, finance, healthcare, and retail. Businesses are investing extensively in developing and implementing machine learning models as they realize the potential of AI to generate business insights, optimize processes, and improve customer experiences. Additionally, strong MLOps platforms are becoming more and more necessary due to the difficulty of incorporating AI into current business processes and the requirement to manage massive volumes of data.
Exorbitant implementation expenses
The high cost of implementing MLOps solutions is one of the major factors impeding the growth of the MLOps market. It takes a significant investment in infrastructure, tools, and talent to develop and implement an all-encompassing MLOps framework. To manage machine learning models throughout their entire lifecycle, organizations frequently need to invest in cloud services, high-performance computing resources, and sophisticated software tools. Furthermore, these expenses might be unaffordable for smaller businesses or those with tighter budgets, which would prevent them from fully implementing MLOps solutions.
Growth of infrastructure-as-a-service (IaaS) and cloud computing
The infrastructure-as-a-service (IaaS) and cloud computing industries are growing quickly, which is opening up new market opportunities for MLOps. Machine learning model development, deployment, and management are supported by scalable and adaptable infrastructure provided by cloud platforms like AWS, Google Cloud, and Microsoft Azure. Moreover, the growing popularity of cloud-based solutions lowers the complexity and expense of managing hardware and software resources while enabling enterprises to take advantage of MLOps advantages, like automated model deployment and continuous monitoring.
Growing market saturation and competition
A growing number of well-established tech companies and startups are entering the MLOps market, making it more competitive. Due to market saturation caused by this flood of competitors, it is harder for individual MLOps providers to stand out from the competition and take market share. In order to stay competitive, businesses may feel pressure to provide more sophisticated features or reduce costs, which could have an effect on sustainability and profitability. Additionally, the abundance of different MLOps solutions may confuse prospective clients, making it difficult for them to choose the one that best suits their unique requirements.
Machine learning and artificial intelligence (AI) technologies have become increasingly popular in a variety of industries due to the COVID-19 pandemic. This is because businesses needed to optimize their operations and adjust to rapidly changing conditions. The demand for MLOps solutions that could effectively manage and deploy machine learning models at scale increased due to the rise in remote work, increased reliance on digital platforms, and the pressing need for data-driven insights. However, the pandemic also revealed weaknesses in the infrastructure that was already in place and brought attention to issues with scaling and securing MLOps frameworks.
The Platform segment is expected to be the largest during the forecast period
The platform segment has the largest share in the MLOps market. Model development, deployment, and monitoring are all streamlined in the machine learning lifecycle by the full range of tools and services provided by MLOps platforms. These platforms offer crucial features that improve an organization's efficiency and scalability, like version control, collaboration tools, and automated model training. Furthermore, these platforms are essential for companies looking to effectively use AI technology because they facilitate the faster and more dependable deployment of machine learning models by combining different phases of the ML workflow into a single system.
The Cloud segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The cloud segment of the MLOps market is growing at the highest CAGR. Cloud-based MLOps solutions are very advantageous in terms of cost-effectiveness, scalability, and flexibility. With the help of these solutions, businesses can use cloud infrastructure to manage and deploy machine learning models without having to make significant investments in on-premise hardware. The cloud environment facilitates easy collaboration, dynamic resource allocation, and seamless integration with other cloud-based services, all of which speed up the creation and application of machine learning models. Moreover, the demand for cloud-based MLOps solutions is growing quickly as more companies use cloud technologies to improve their data processing capabilities and automate their AI operations.
The North American region is anticipated to hold the largest share of the MLOps market. The region's strong technological infrastructure, concentration of top technology companies, and large investments in machine learning and artificial intelligence projects are the main causes of its dominance. North America's dominant position is a result of its developed ecosystem of MLOps solution providers as well as its strong emphasis on innovation and research. Additionally, major data centers and cloud service providers are also present in the area, which encourages the widespread adoption of MLOps practices and puts North America at the forefront of the industry.
The MLOps market is growing at the highest CAGR in the Asia-Pacific region. The region's growing digital infrastructure, rising use of AI technologies, and a spike in investments in machine learning and data analytics from the public and private sectors are all contributing to its rapid growth. Leading the way in technological innovation and advancement are nations like China, India, and Japan. Furthermore, the demand for MLOps solutions is being driven by the region's burgeoning tech startups and growing emphasis on digital transformation across various industries.
Key players in the market
Some of the key players in MLOps market include Google LLC, Allegro AI., Domino Data Lab, Inc., Cognizant, GAVS Technologies, Amazon Web Services Inc., Databricks, Inc., IBM Corporation, Cloudera, Inc, Microsoft Corporation, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Alteryx, Valohai, DataRobot, Inc. and Neptune Labs Inc.
In August 2024, Amazon has reached an agreement to acquire chip maker and AI model compression company Perceive, a San Jose, Calif.-based subsidiary of publicly traded technology company Xperi, for $80 million in cash. The deal was disclosed Friday afternoon in a filing by Xperi with the Securities and Exchange Commission.
In May 2024, Google LLC has entered into power purchase agreements (PPAs) with two Japanese energy providers securing 60 MW of solar capacity dedicated to providing electricity to the company's data centres in Japan. The tech giant said the PPAs, the first of their kind for Google in the country, were signed with Clean Energy Connect Inc, a partner of Itochu Corp (TYO:8001), and Shizen Energy.
In August 2023, Allegro MicroSystems announced it has signed a definitive agreement to acquire Crocus Technology, a developer of magnetic sensors based on tunnel-magnetoresistance (TMR) technology. The transaction amounts to $420 million and will be paid in cash. Crocus was spun off from Grenoble, France-based research laboratory in spintronics Spintec in 2006.