Stratistics MRC에 따르면, 세계 ModelOps 시장은 2024년 53억 1,000만 달러로 예측 기간 동안 40.3%의 CAGR로 성장하여 2030년에는 405억 5,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. ModelOps는 Model Operations의 약자로, AI 및 머신러닝 모델을 프로덕션 환경에서 배포, 모니터링, 관리 및 운영하는 데 초점을 맞춘 부문입니다. ModelOps는 데이터 과학과 IT 운영의 간극을 메워 컴플라이언스, 확장성, 신뢰성을 유지하면서 모델이 의도한 대로 실행되도록 하며, 자동화, 모니터링, 재교육, 라이프사이클 관리를 통해 모델 업데이트를 간소화하고 리스크를 줄입니다. 리스크를 줄입니다. 거버넌스, 감사 가능성, 성능 최적화에 중점을 두어 조직이 AI를 효과적으로 운영하고 모델에서 일관된 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 지원합니다.
규제 준수 및 거버넌스
모델 라이프사이클 프로세스는 거버넌스 프레임워크의 도움으로 관리되어 도덕적 적용을 보장하고 위험을 줄일 수 있습니다. 강력한 ModelOps 전략은 기업이 GDPR과 같이 점점 더 엄격해지는 데이터 프라이버시 규제를 계속 준수하기 위해 필요합니다. 규제 기관은 모델 결정에 있어 투명성을 더욱 중요시하기 때문에 거버넌스 프레임워크는 필수적입니다. 또한, 컴플라이언스 점검과 감사 추적은 벌금을 피하고 신뢰를 유지하기 위해 필수적입니다. 이러한 요소들이 결합되어 기업들이 AI 모델의 성능을 극대화하고 컴플라이언스를 보장하기 위해 ModelOps 솔루션에 자금을 투자하도록 유도하고 있습니다.
숙련된 인력 부족
기업들은 복잡한 모델과 시스템을 관리하는 데 필요한 전문 지식을 갖춘 전문가를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 숙련된 인재가 없다면 기업은 머신러닝 모델을 효과적으로 배포, 모니터링, 최적화하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 인력 부족은 또한 ModelOps 솔루션의 채택을 지연시키고 혁신과 효율성을 제한합니다. 이러한 기술 격차는 교육 비용의 상승과 외부 공급업체에 대한 의존도를 높이는 결과를 초래합니다. 전반적으로, 이러한 역할의 부족은 AI 및 머신러닝 운영의 확장을 지연시키는 결과를 초래합니다.
라이징엣지 AI 도입
엣지 AI 배포의 부상으로 모델 개발, 모니터링 및 관리가 강화되어 산업 전반의 효율성이 향상되고 있으며, ModelOps는 데이터 과학자, IT 팀 및 비즈니스 리더 간의 원활한 협업을 통해 모델 배포를 가속화하고, 모델 관리의 자동화를 촉진하여 AI 기반 솔루션의 시장 출시 시간을 단축합니다. 또한, 규모에 맞는 모델 관리 자동화를 촉진하고 AI 기반 솔루션의 시장 출시 시간을 단축하며, AI 시스템이 점점 더 복잡해짐에 따라 기업들은 지속적인 모니터링, 성능 최적화 및 거버넌스를 위해 ModelOps를 활용하고 있습니다. 이처럼 간소화에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 궁극적으로 AI 도입의 증가는 더 빠른 혁신, 더 큰 확장성, 시장 내 의사결정 개선을 위한 발판을 마련하고 있습니다.
빠른 기술 혁신
지속적인 적응이 필요하기 때문에 교육 및 업그레이드를 위한 가격 및 리소스 부담이 증가합니다. 레거시 시스템은 최신 기술과 호환되지 않는 경우가 많기 때문에 통합 문제가 발생합니다. 빠른 기술 혁신은 종종 표준화 부족으로 이어져 기업이 일관된 절차를 도입하는 데 어려움을 겪습니다. 또한, 여러 시스템을 유지하는 복잡성으로 인해 실수나 비효율성이 발생할 가능성도 높아집니다. 이러한 불안정한 시장에서 기업이 확장성과 경쟁 우위를 유지하기란 쉽지 않습니다.
COVID-19의 영향
COVID-19 사태는 산업 전반에 걸쳐 AI 및 머신러닝 솔루션의 채택을 가속화함으로써 모델옵스 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 조직은 의사결정 자동화 및 운영 최적화에 대한 압박이 증가함에 따라 강력한 모델 운영 플랫폼에 대한 수요를 촉진했습니다. 원격 근무와 공급망 단절로 인해 확장 가능하고 민첩한 AI 시스템의 필요성이 부각되었고, 기업들은 모델옵스 툴에 대한 투자에 박차를 가하고 있습니다. 그러나 팬데믹 기간 동안 특정 부문의 예산 제약으로 인해 이러한 솔루션의 도입이 일시적으로 둔화되었습니다. 팬데믹 이후, 기업들이 회복탄력성과 경쟁력을 강화하기 위해 AI 기반 혁신을 우선순위에 두면서 시장이 급성장하고 있습니다.
예측 기간 동안 소프트웨어 플랫폼 부문이 가장 큰 시장으로 성장할 것으로 예상됩니다.
소프트웨어 플랫폼 부문은 AI 및 ML 모델의 간소화된 개발, 배포 및 관리를 가능하게함으로써 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 플랫폼은 모델 라이프사이클 프로세스를 자동화하고, 운영의 복잡성을 줄이고, 확장성을 보장하기 위한 엔드투엔드 솔루션을 제공합니다. 모니터링, 재교육, 컴플라이언스 관리와 같은 고급 기능을 통해 장기적으로 모델의 정확성과 신뢰성을 유지하는 중요한 과제를 해결합니다. 기존 IT 생태계와의 통합 기능을 통해 도입이 용이하며, 기업이 AI를 대규모로 쉽게 운영할 수 있도록 지원합니다. 또한, 다양한 모델링 프레임워크와 툴을 지원하는 능력으로 다양한 산업 분야의 요구를 충족시켜 보급을 촉진합니다.
예측 기간 동안 의료 및 생명과학 부문이 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 의료 및 생명과학 부문은 환자 결과와 업무 효율성 향상으로 인해 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이 부문은 질병 진단, 신약 개발, 맞춤형 의료를 위해 예측 모델에 의존하고 있으며, 효율적인 모델 배포 및 모니터링이 필요하며, ModelOps는 엄격한 규제 표준을 준수하고 민감한 환자 데이터를 다루는 데 필수적입니다. 전자건강기록(EHR)과 원격의료의 도입이 증가함에 따라 ModelOps를 통해 효율적으로 관리되는 강력한 AI 모델에 대한 수요가 가속화되고 있습니다. 또한, 임상 의사결정을 위한 실시간 분석에 중점을 둔 이 부문은 지속적인 모델 업데이트의 필요성을 강조하여 시장 성장을 촉진하고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 다양한 산업 분야에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 채택이 증가함에 따라 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 조직들은 ModelOps 솔루션에 투자하여 AI 모델 배포, 모니터링 및 관리를 대규모로 효율화하고 효율성과 컴플라이언스를 보장하기 위해 ModelOps 솔루션에 투자하고 있습니다. 특히 금융, 의료, 제조 등의 분야에서 보다 신속하고 정확한 의사결정이 요구됨에 따라 이러한 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 이 지역의 규제 환경의 변화와 공공 및 민간 부문의 디지털 전환 추진은 시장 확대를 더욱 촉진하고 있습니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가들이 주도하고 있는 아시아태평양의 모델옵스 시장은 향후 몇 년 동안 상당한 기술 발전과 성장을 이룰 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 남미는 자동화된 의사결정 프로세스 및 업무 효율화에 대한 수요 증가로 인해 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 브라질, 아르헨티나, 칠레는 금융, 의료, 제조 등 다양한 부문에 AI 모델을 통합하는 데 주력하고 있는 이 지역의 주요 진출국입니다. 이들 국가에는 기술 스타트업과 다국적 기업들이 진출해 있어 ModelOps 솔루션의 경쟁 구도를 형성하고 있습니다. 또한, 디지털 전환과 AI 개발을 촉진하기 위한 정부의 노력으로 인해 향후 몇 년 동안 시장 확대가 가속화될 것으로 예상됩니다.
According to Stratistics MRC, the Global ModelOps Market is accounted for $5.31 billion in 2024 and is expected to reach $40.55 billion by 2030 growing at a CAGR of 40.3% during the forecast period. ModelOps, short for Model Operations, is a discipline focused on deploying, monitoring, managing, and governing AI and machine learning models in production. It bridges the gap between data science and IT operations, ensuring models perform as intended while maintaining compliance, scalability, and reliability. ModelOps involves automation, monitoring, retraining, and lifecycle management to streamline model updates and mitigate risks. It emphasizes governance, auditability, and performance optimization, enabling organizations to operationalize AI effectively and derive consistent business value from their models.
Regulatory compliance and governance
Model lifecycle processes are managed with the aid of governance frameworks, which guarantee moral application and reduce hazards. Strong ModelOps strategies are necessary for businesses to stay in compliance with increasingly stringent data privacy regulations, like the GDPR. Governance frameworks are essential since regulatory bodies are placing a greater emphasis on transparency in model decisions. Furthermore, compliance checks and audit trails become crucial for preventing fines and upholding confidence. These elements work together to encourage companies to spend money on ModelOps solutions in order to maximise AI model performance and guarantee compliance.
Lack of skilled workforce
Companies struggle to find professionals with the necessary expertise to manage complex models and systems. Without skilled workers, businesses face challenges in deploying, monitoring, and optimizing machine learning models effectively. The shortage of talent also delays the adoption of ModelOps solutions, limiting innovation and efficiency. This skill gap results in higher training costs and increased reliance on external vendors. Overall, the inability to fill these roles slows down the scaling of AI and machine learning operations.
Rising edge AI deployments
Rising edge AI deployments enhances model development, monitoring, and management, improving efficiency across industries. ModelOps ensures seamless collaboration between data scientists, IT teams, and business leaders, accelerating model deployment. It also fosters automation in managing models at scale, reducing time-to-market for AI-driven solutions. As AI systems become more complex, businesses are turning to ModelOps for continuous monitoring, performance optimization, and governance. This growing demands for streamlined. Ultimately, the rise of AI deployments is setting the stage for faster innovation, greater scalability, and improved decision-making within the market.
Rapid technological changes
The requirement for constant adaptation raises the price and resource commitment for training and upgrades. Integration issues arise because legacy systems frequently become incompatible with modern technologies. Rapid innovation often leads to a lack of standardisation, which makes it challenging for businesses to implement consistent procedures. Furthermore, there is a greater chance of mistakes and inefficiencies due to the complexity of maintaining several systems. It is difficult for businesses to maintain scalability or competitive advantages in this volatile market.
Covid-19 Impact
The COVID-19 pandemic significantly impacted the ModelOps market by accelerating the adoption of AI and machine learning solutions across industries. Organizations faced increased pressure to automate decision-making and optimize operations, driving demand for robust model operationalization platforms. Remote work and disrupted supply chains highlighted the need for scalable and agile AI systems, pushing businesses to invest in ModelOps tools. However, budget constraints in certain sectors during the pandemic slowed down the deployment of these solutions temporarily. Post-pandemic, the market is witnessing rapid growth as enterprises prioritize AI-driven transformation to enhance resilience and competitiveness.
The software platforms segment is expected to be the largest during the forecast period
The software platforms segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, by enabling streamlined development, deployment, and management of AI and ML models. These platforms offer end-to-end solutions for automating model lifecycle processes, reducing operational complexities and ensuring scalability. With advanced features like monitoring, retraining, and compliance management, they address critical challenges in maintaining model accuracy and reliability over time. Integration capabilities with existing IT ecosystems enhance adoption, making it easier for organizations to operationalize AI at scale. Additionally, their ability to support diverse modelling frameworks and tools caters to varied industry needs, driving widespread adoption.
The healthcare and life sciences segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the healthcare and life sciences segment is predicted to witness the highest growth rate, due to improved patient outcomes and operational efficiency. This sector relies on predictive models for disease diagnosis, drug discovery, and personalized medicine, necessitating efficient model deployment and monitoring. ModelOps ensures compliance with stringent regulatory standards, critical for handling sensitive patient data. The increasing adoption of electronic health records (EHRs) and telemedicine accelerates the demand for robust AI models, managed effectively through ModelOps. Additionally, the sector's focus on real-time analytics for clinical decision-making emphasizes the need for continuous model updates, thereby propelling the growth of the market.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to the increasing adoption of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) across various industries. Organizations are investing in ModelOps solutions to streamline the deployment, monitoring, and management of AI models at scale, ensuring efficiency and compliance. The need for faster and more accurate decision-making, especially in sectors like finance, healthcare, and manufacturing, is driving demand for these solutions. Additionally, the region's evolving regulatory landscape and the push for digital transformation in both public and private sectors further support the market's expansion. With countries like China, India, and Japan leading the way, the Asia Pacific ModelOps market is poised for significant technological advancements and growth in the coming years.
Over the forecast period, the South America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to the rising demand for automated decision-making processes and operational efficiency. Brazil, Argentina, and Chile are key players in the region, focusing on integrating AI models into various sectors like finance, healthcare, and manufacturing. The presence of technology startups and multinational companies in these countries is fostering a competitive landscape for ModelOps solutions. Furthermore, government initiatives aimed at promoting digital transformation and AI development are expected to accelerate the market's expansion in the coming years.
Key players in the market
Some of the key players profiled in the ModelOps Market include IBM Corporation, Google, Microsoft Corporation, Amazon Web Services, DataRobot, H2O.ai, Domino Data Lab, Cloudera, SAS Institute, Alteryx, Databricks, Algorithmia, TIBCO Software, RapidMiner, CNVRG.io, Anaconda, C3 AI and MathWorks.
In October 2024, IBM launched "Granite 3.0," the latest version of its artificial intelligence models tailored for businesses. These models are open-source, distinguishing IBM from competitors like Microsoft, which charge for access to their AI models.
In July 2024, Google Cloud announced a partnership with Mistral AI to integrate its Codestral AI model into Google's Vertex AI service. This collaboration introduced Codestral, a generative AI model designed specifically for code generation tasks, as a fully-managed service within Vertex AI.
In February 2024, IBM and Wipro announced an expansion of their partnership to deliver new AI services. Wipro introduced the Enterprise AI-Ready Platform, leveraging IBM's watsonx AI and data platform, including watsonx.ai, watsonx.data, and watsonx.governance.