Stratistics MRC의 조사에 따르면 세계의 MLOps 플랫폼 시장은 2025년에 18억 5,000만 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 42%로 성장하며, 2032년까지 214억 9,000만 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
MLOps 플랫폼은 조직이 머신러닝 모델의 엔드투엔드 수명주기를 확장 가능하고 자동화된 방식으로 거버넌스를 적용하면서 관리할 수 있는 통합 소프트웨어 솔루션입니다. 데이터 준비, 모델 개발, 훈련, 테스트, 배포, 모니터링, 재훈련을 위한 툴을 통합된 프레임워크 내에서 통합하고 있습니다. MLOps 플랫폼은 버전 관리, 재현성, 보안, 컴플라이언스를 보장하면서 데이터 사이언스자, 엔지니어, IT 팀 간의 협업을 지원합니다. 워크플로우 자동화와 모델 성능 및 드리프트에 대한 지속적인 모니터링을 통해 기업이 머신러닝을 효율적으로 운영하고, 프로덕션 환경으로 전환하는 시간을 단축하며, 다양한 환경에서 신뢰할 수 있는 고품질 AI 시스템을 유지할 수 있도록 지원합니다.
확장 가능한 모델 배포 자동화에 대한 수요
조직은 다양한 환경에서 AI를 빠르게 운영해야 한다는 압박에 직면해 있습니다. MLOps 플랫폼은 대규모 모델 배포, 모니터링, 거버넌스를 효율화합니다. 벤더들은 수동 개입을 줄이기 위해 오케스트레이션과 자동화 기능을 통합하고 있습니다. 효율성과 속도에 대한 요구가 높아지면서 금융, 의료, 소매 등 다양한 산업에서 도입이 가속화되고 있습니다. 확장 가능한 배포 자동화의 추진은 MLOps 플랫폼을 기업 AI 전략의 중요한 원동력으로 삼고 있습니다.
레거시 시스템과의 복잡한 통합
기업은 최신 워크플로우와 구식 IT 인프라의 정합성에 어려움을 겪고 있습니다. 이미 현대화 예산을 확보한 기존 기업에 비해 중소기업은 더 큰 문제에 직면해 있습니다. 여러 벤더 시스템 간의 상호운용성 부족으로 인해 지연이 더욱 심화되고 있습니다. 각 벤더들은 통합 부담을 줄이기 위해 모듈식 프레임워크와 API를 도입하고 있습니다. 지속적인 복잡성으로 인해 보급이 지연되고 있으며, 호환성은 MLOps 플랫폼 확장의 결정적인 요인으로 작용하고 있습니다.
엣지 AI 및 IoT 도입 확대
엣지 AI와 IoT의 도입 확대는 MLOps 프로바이더에게 큰 성장 기회를 창출하고 있습니다. 커넥티드 디바이스의 보급은 엣지 환경에서 모델을 관리하는 플랫폼에 대한 수요를 견인하고 있습니다. 실시간 모니터링 및 재교육 기능은 역동적인 환경에서의 대응력을 강화합니다. 각 벤더들은 분산형 배포를 지원하기 위해 경량 오케스트레이션 툴을 내장하고 있습니다. IoT 생태계에 대한 투자는 확장 가능한 MLOps 프레임워크에 대한 수요를 확대하고 있습니다. 엣지 AI와 IoT의 융합은 분산형 인텔리전스의 원동력으로 MLOps를 재정의하고 있습니다.
데이터 프라이버시 및 규제 이슈
기업은 기밀성이 높은 개인정보와 금융 데이터를 다루는 AI 시스템에 대한 감시 강화에 직면해 있습니다. 소규모 프로바이더는 더 큰 리소스를 가진 기존 기업에 비해 컴플라이언스 유지에 어려움을 겪고 있습니다. 지역별 규제 프레임워크는 도입 전략에 복잡성을 더하고 있습니다. 벤더들은 신뢰성을 강화하기 위해 암호화 및 익명화 기능을 내장하고 있습니다. 증가하는 규제 부담으로 인해 우선순위가 재편되고 있으며, 프라이버시 내성이 MLOps 성공의 핵심이 되고 있습니다.
COVID-19 팬데믹은 기업이 위기 대응 워크로드를 관리하기 위해 AI를 확대하면서 MLOps 플랫폼에 대한 수요를 가속화했습니다. 한편, 공급망의 혼란으로 인해 인프라 프로젝트가 지연되고 현대화 노력이 후퇴했습니다. 한편, 의료, 물류, 소매 분야에서 AI에 대한 의존도가 높아지면서 MLOps 프레임워크의 도입이 촉진되었습니다. 기업은 변동이 심한 상황에서도 정확성을 유지하기 위해 자동화된 모니터링과 재교육에 대한 의존도를 높이고 있습니다. 벤더는 설명 가능성과 컴플라이언스 기능을 내장하여 신뢰성을 강화했습니다. 이번 팬데믹은 불확실한 환경에서 혁신과 책임의 균형을 맞추는 데 있으며, MLOps 플랫폼이 필수적이라는 점을 부각시켰습니다.
예측 기간 중 소프트웨어 분야가 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예측됩니다.
소프트웨어 부문은 배포 및 모니터링 효율화를 위한 플랫폼에 대한 수요에 힘입어 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 기업은 확장성과 컴플라이언스 강화를 위해 소프트웨어 기반 오케스트레이션을 AI 워크플로우에 통합하고 있습니다. 벤더들은 자동화, 재교육, 거버넌스 기능을 통합한 솔루션을 개발 중입니다. 규제 산업에서 효율성에 대한 요구가 높아지면서 이 분야에서의 채택이 가속화되고 있습니다. 기업은 소프트웨어 플랫폼이 운영 탄력성과 신뢰성을 유지하는 데 있으며, 매우 중요하다고 생각합니다. 소프트웨어의 우위는 MLOps 생태계의 기반으로서의 역할을 반영하고 있습니다.
예측 기간 중 모델 재학습 분야가 가장 높은 CAGR을 나타냄.
예측 기간 중 모델 재학습 분야는 적응형 AI 시스템에 대한 수요 증가를 배경으로 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 기업은 진화하는 데이터세트에 대응하고 모델의 정확성을 유지하기 위해 재학습 프레임워크에 대한 필요성이 점점 더 커지고 있습니다. 각 벤더들은 대응력을 강화하기 위해 자동화된 재학습 파이프라인을 MLOps 플랫폼에 통합하고 있습니다. 중소기업부터 대기업까지 다양한 산업에 맞게 확장 가능한 재학습의 혜택을 누리고 있습니다. AI 기반 자동화에 대한 투자 증가로 이 부문 수요가 증가하고 있습니다. 모델 재학습의 성장은 MLOps를 사전 예방적 최적화 툴로 재정의하는 역할을 강조하고 있습니다.
예측 기간 중 북미는 성숙한 AI 인프라와 MLOps 플랫폼의 기업 도입이 활발히 이루어지고 있으며, 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예측됩니다. 미국 및 캐나다 기업은 규제 요건 준수를 위한 컴플라이언스 중심 프레임워크에 대한 투자를 주도하고 있습니다. 주요 기술 프로바이더들의 존재는 이 지역의 우위를 더욱 강화시키고 있습니다. 확장 가능한 AI 도입에 대한 수요가 증가하면서 산업 전반에 걸쳐 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 각 벤더들은 경쟁이 치열한 시장에서 차별화를 위해 첨단 오케스트레이션 및 모니터링 기능을 통합하고 있습니다.
예측 기간 중 아시아태평양은 급속한 디지털화, AI 도입 확대, 정부 주도의 혁신 정책에 힘입어 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 동남아시아 등의 국가들은 AI 주도의 성장을 지원하기 위해 MLOps 플랫폼에 많은 투자를 하고 있습니다. 현지 기업은 확장성을 강화하고 규제 요건을 충족하기 위해 재교육 및 오케스트레이션 툴을 도입하고 있습니다. 스타트업 기업 및 지역 벤더들은 다양한 시장에 맞는 비용 효율적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 디지털 전환과 AI 도입을 촉진하는 정부 프로그램이 수요를 가속화하고 있습니다. 아시아태평양의 성장 궤적은 혁신을 빠르게 확장할 수 있는 능력으로 특징지어지며, 세계에서 가장 빠르게 성장하는 MLOps 플랫폼의 거점으로 자리매김하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global MLOps Platforms Market is accounted for $1.85 billion in 2025 and is expected to reach $21.49 billion by 2032 growing at a CAGR of 42% during the forecast period. MLOps platforms are integrated software solutions that enable organizations to manage the end-to-end lifecycle of machine learning models in a scalable, automated, and governed manner. They combine tools for data preparation, model development, training, testing, deployment, monitoring, and retraining within a unified framework. MLOps platforms support collaboration between data scientists, engineers, and IT teams while ensuring version control, reproducibility, security, and compliance. By automating workflows and continuously monitoring model performance and drift, these platforms help enterprises operationalize machine learning efficiently, reduce time to production, and maintain reliable, high-quality AI systems across diverse environments.
Demand for scalable model deployment automation
Organizations face mounting pressure to operationalize AI rapidly across diverse environments. MLOps platforms enable streamlined deployment, monitoring, and governance of models at scale. Vendors are embedding orchestration and automation features to reduce manual intervention. Rising demand for efficiency and speed is amplifying adoption across industries such as finance, healthcare, and retail. The push for scalable deployment automation is positioning MLOps platforms as a critical enabler of enterprise AI strategies.
Complex integration with legacy systems
Enterprises encounter difficulties aligning modern workflows with outdated IT infrastructure. Smaller firms face higher challenges compared to incumbents with established modernization budgets. The lack of interoperability across multi-vendor systems adds further delays. Vendors are introducing modular frameworks and APIs to ease integration burdens. Persistent complexity is slowing penetration making compatibility a decisive factor for scaling MLOps platforms.
Growth in edge AI and IoT deployments
Growth in edge AI and IoT deployments is creating strong opportunities for MLOps providers. Connected device adoption is driving demand for platforms that manage models at the edge. Real-time monitoring and retraining capabilities strengthen responsiveness in dynamic environments. Vendors are embedding lightweight orchestration tools to support distributed deployments. Investment in IoT ecosystems is amplifying demand for scalable MLOps frameworks. The convergence of edge AI and IoT is redefining MLOps as a driver of decentralized intelligence.
Data privacy and regulatory challenges
Enterprises face rising scrutiny over AI systems handling sensitive personal and financial data. Smaller providers struggle to maintain compliance compared to incumbents with larger resources. Regulatory frameworks across regions add complexity to deployment strategies. Vendors are embedding encryption and anonymization features to strengthen trust. The growing regulatory burden is reshaping priorities making privacy resilience central to MLOps success.
The Covid-19 pandemic accelerated demand for MLOps platforms as enterprises scaled AI to manage crisis-driven workloads. On one hand, supply chain disruptions slowed infrastructure projects and delayed modernization efforts. On the other hand, rising reliance on AI in healthcare, logistics, and retail boosted adoption of MLOps frameworks. Enterprises increasingly relied on automated monitoring and retraining to maintain accuracy during volatile conditions. Vendors embedded explainability and compliance features to strengthen trust. The pandemic underscored MLOps platforms as essential for balancing innovation with accountability in uncertain environments.
The software segment is expected to be the largest during the forecast period
The software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, driven by demand for platforms that streamline deployment and monitoring. Enterprises are embedding software-based orchestration into AI workflows to strengthen scalability and compliance. Vendors are developing solutions that integrate automation, retraining, and governance features. Rising demand for efficiency in regulated industries is amplifying adoption in this segment. Enterprises view software platforms as critical for sustaining operational resilience and trust. The dominance of software reflects its role as the backbone of MLOps ecosystems.
The model retraining segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the model retraining segment is predicted to witness the highest growth rate, supported by rising demand for adaptive AI systems. Enterprises increasingly require retraining frameworks to ensure models remain accurate with evolving datasets. Vendors are embedding automated retraining pipelines into MLOps platforms to strengthen responsiveness. SMEs and large institutions benefit from scalable retraining tailored to diverse industries. Rising investment in AI-driven automation is amplifying demand in this segment. The growth of model retraining highlights its role in redefining MLOps as a proactive optimization tool.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, supported by mature AI infrastructure and strong enterprise adoption of MLOps platforms. Enterprises in the United States and Canada are leading investments in compliance-driven frameworks to align with regulatory mandates. The presence of major technology providers further strengthens regional dominance. Rising demand for scalable AI deployment is amplifying adoption across industries. Vendors are embedding advanced orchestration and monitoring features to differentiate offerings in competitive markets.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, fueled by rapid digitalization, expanding AI adoption, and government-led innovation initiatives. Countries such as China, India, and Southeast Asia are investing heavily in MLOps platforms to support AI-driven growth. Local enterprises are adopting retraining and orchestration tools to strengthen scalability and meet regulatory expectations. Startups and regional vendors are deploying cost-effective solutions tailored to diverse markets. Government programs promoting digital transformation and AI adoption are accelerating demand. Asia Pacific's trajectory is defined by its ability to scale innovation quickly positioning it as the fastest-growing hub for MLOps platforms worldwide.
Key players in the market
Some of the key players in MLOps Platforms Market include IBM Corporation, Microsoft Corporation, Google Cloud, Amazon Web Services, Inc., Salesforce, Inc., SAP SE, Oracle Corporation, DataRobot, Inc., Fiddler AI, Inc., Arthur AI, Inc., H2O.ai, Inc., Domino Data Lab, Inc., Weights & Biases, Inc., Intel Corporation and Allegro AI, Inc.
In March 2024, Microsoft expanded its Azure AI infrastructure globally with new NVIDIA H100 Tensor Core GPU-based virtual machines, significantly scaling the high-performance computing backbone required for training and serving large models. This infrastructure expansion directly supported the scalability demands of enterprise MLOps pipelines on Azure.
In May 2023, IBM and SAP expanded their longstanding partnership to integrate SAP software with IBM's hybrid cloud and AI solutions, including Watson AI. This collaboration specifically aims to provide joint customers with industry-specific AI workflows and MLOps capabilities embedded within SAP environments.