机器学习运营 (MLOps) 市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（本地、云、其他）、涵盖的应用程序（BFSI、医疗保健、零售、制造、公共部门）、区域见解和预测到 2035 年

机器学习运营 (MLOps) 市场规模

MLOps 市场预计将从 2025 年的 11.1 亿美元增长到 2026 年的 15.7 亿美元，2027 年达到 22.3 亿美元，到 2035 年将扩大到 363.6 亿美元，2026-2035 年复合年增长率为 41.8%。企业人工智能部署、机器学习管道自动化和云原生平台推动了爆炸式增长。大型企业采用率接近 62%，基于云的解决方案使用率超过 71%，DevOps 集成加速扩展，北美占据约 45% 的市场份额。

由于医疗保健、BFSI 和零售等行业越来越多地采用人工智能和自动化技术，以及对高级分析解决方案的需求不断增长，美国机器学习运营 (MLOps) 市场预计将出现显着增长。

由于人工智能 (AI) 和机器学习技术在各个领域的广泛采用，机器学习运营 (MLOps) 市场正在经历显着增长。 MLOps 帮助组织简化和管理机器学习模型的整个生命周期，从部署到监控和优化。随着行业越来越依赖数据驱动的解决方案来提高运营效率和决策，该市场不断扩大。 BFSI、医疗保健、零售、制造和公共部门等关键行业正在推动对 MLOps 解决方案的需求。基于云和本地 MLOps 平台的集成预计将推动增长，市场呈现每年约 15% 的增长趋势。这一增长反映出各行业的企业正在认识到机器学习在提高生产力和改善业务成果方面的价值。

机器学习运营 (MLOps) 市场趋势

MLOps 市场正在见证一系列正在重塑机器学习模型管理格局的重要趋势。随着企业寻求这些平台提供的可扩展性和灵活性，向基于云的解决方案的转变变得越来越突出。受成本效益和易于集成的推动，大约 65% 的组织正在采用云 MLOps 解决方案。在 BFSI 等行业中，MLOps 越来越多地用于优化欺诈检测、客户细分和风险管理等流程。同样，医疗保健提供商正在利用 MLOps 进行医学图像分析、药物发现和个性化治疗计划等应用，大约 55% 的医疗保健机构为此目的实施机器学习。零售商专注于客户个性化和需求预测，而制造行业则投资于预测性维护、质量控制和供应链优化。此外，公共部门越来越多地将 MLOps 用于智慧城市解决方案和公共卫生监测，推动政府机构的采用率提高了约 45%。这些行业对机器学习和人工智能解决方案的日益依赖正在推动 MLOps 市场快速扩张，预计未来十年同比增长将超过 18%。

机器学习运营 (MLOps) 市场动态

几个关键动力正在推动 MLOps 市场的增长，包括对运营效率和更快部署机器学习模型的需求不断增长。企业正在寻求能够帮助他们快速高效地部署、监控和优化机器学习模型的解决方案。因此，BFSI、医疗保健和零售等行业正在大力投资 MLOps 平台，这有助于缩短部署时间并提高模型准确性。大约 70% 的企业专注于在开发后的几个月内部署机器学习模型，这增加了对 MLOps 解决方案的需求，以确保更顺利、更快速地推出模型。对实时数据处理不断增长的需求是另一个重要驱动因素，特别是在零售等行业，预测分析对于库存管理和需求预测至关重要。基于云的 MLOps 解决方案因其可扩展性而对企业越来越有吸引力，预计到 2030 年，大约 60% 的 MLOps 部署将基于云。此外，MLOps 平台中人工智能与自动化的集成有助于提高运营效率，使组织能够更轻松地持续扩展其机器学习模型。因此，在这些动态市场力量的推动下，对 MLOps 解决方案的总体需求预计每年增长 20% 以上。

司机

"云和人工智能技术的采用不断增加"

云计算和人工智能驱动解决方案的日益普及是 MLOps 市场增长的主要驱动力之一。对可扩展、灵活且经济高效的解决方案的需求导致大约 60% 的组织更喜欢基于云的 MLOps 平台而不是本地解决方案。 BFSI 和医疗保健等行业尤其受益于这些技术，它们使用机器学习模型来增强风险管理、欺诈检测和患者护理。零售和制造等行业中自动化的快速采用也推动了 MLOps 的增长，因为企业旨在提高运营效率并减少人为错误。对实时数据处理和分析的需求进一步加速了这一增长趋势。

克制

"初始投资成本高"

MLOps 市场的重大限制之一是实施先进机器学习平台所需的高昂初始投资。公司，尤其是中小型企业 (SME)，由于设置本地 MLOps 系统的前期成本高昂而面临障碍，该系统可能比基于云的解决方案贵 30-40%。此外，将这些系统与现有基础设施集成的复杂性给企业带来了挑战。虽然 MLOps 的优势显而易见，但部署的成本和资源要求可能会阻碍许多组织（尤其是新兴市场的组织）大规模采用这些解决方案。

机会

"扩大在医疗保健和 BFSI 领域的应用"

医疗保健和 BFSI 行业为 MLOps 提供了巨大的增长机会。在医疗保健领域，机器学习模型越来越多地用于诊断、患者护理优化和药物开发。大约 50% 的医疗机构已经在这些应用程序中使用人工智能模型，这对 MLOps 平台产生了巨大的需求，以简化部署和持续监控。在 BFSI 领域，增强欺诈检测、客户细分和风险分析的需求为 MLOps 提供了巨大的机会。随着这些领域对人工智能的依赖日益增加，对无缝 MLOps 解决方案的需求预计将大幅增长，从而提供巨大的市场机会。

挑战

"数据安全和隐私问题"

MLOps 市场的一个主要挑战是解决数据安全和隐私问题，特别是随着机器学习模型越来越多地应用于处理医疗保健和 BFSI 等敏感数据的行业。超过 65% 的公司将数据安全视为主要关注点，尤其是在基于云的 MLOps 实施中，企业正在努力平衡数据可访问性和隐私的需求。欧洲的 GDPR 等监管挑战使 MLOps 解决方案的部署进一步复杂化。随着机器学习模型的发展，在保持运营效率的同时确保遵守数据保护法对组织来说是一个主要障碍。

细分分析

MLOps 市场可以根据类型和应用进行细分。按类型划分，MLOps 解决方案可分为本地、云和混合模型，其中基于云的 MLOps 因其灵活性和可扩展性而获得了巨大的关注。从应用来看，BFSI、医疗保健、零售、制造和公共部门等行业是主要采用者。每个行业都有独特的需求，推动定制 MLOps 解决方案来优化特定工作流程，例如 BFSI 中的欺诈检测、医疗领域中的个性化医疗保健、零售中的需求预测以及制造中的预测性维护。这种细分凸显了 MLOps 改变不同行业业务运营的多种方式。

按类型

• 内部部署： 本地 MLOps 解决方案的特点是对数据和安全性的高度控制，这对于处理敏感信息的行业特别有利。大约 40% 的大型企业仍然更喜欢本地 MLOps 解决方案，尤其是在 BFSI 和医疗保健等数据隐私和合规性至关重要的行业。本地系统可以更好地定制并与遗留基础设施集成，这使得它们对拥有已建立的现场基础设施的企业具有吸引力。然而，与基于云的解决方案相比，这些解决方案的初始设置成本更高，并且需要更多的维护，这可能会阻碍小型企业的采用。

• 云： 基于云的 MLOps 解决方案因其成本效益和可扩展性而成为许多组织的首选。大约 60% 的企业正在采用云 MLOps 解决方案，因为它们能够根据需求扩展或缩减资源，而不需要大量的前期投资。云还提供增强的协作功能，允许团队远程访问数据和模型。这种灵活性使其对零售和制造等行业特别有吸引力，这些行业的实时数据处理和模型部署至关重要。随着对云计算的依赖日益增加，对基于云的 MLOps 平台的需求预计将继续大幅增长。

• 其他的： 除了本地和基于云的解决方案之外，其他 MLOps 平台（例如混合模型）也越来越受欢迎。混合 MLOps 解决方案结合了本地系统和云系统的优势，为组织提供跨不同环境管理模型的灵活性。这些解决方案对于需要安全性和可扩展性相结合的企业特别有吸引力。例如，混合解决方案在处理敏感数据但仍需要类似云的可扩展性的公共部门和大型企业中越来越受欢迎。预计大约 20% 的企业将采用混合 MLOps 平台，因为他们寻求控制和灵活性之间的平衡。

按申请

• 英国金融服务协会： 在 BFSI 领域，大约 60% 的金融机构正在利用 MLOps 进行欺诈检测、风险管理和客户分析等应用。采用 MLOps 解决方案使这些组织能够降低 20-25% 的运营成本，同时提高 AI 模型部署的效率。由机器学习支持的欺诈检测算法将误报率降低了 30%，显着增强了客户服务和运营工作流程。

• 卫生保健： 在医疗保健领域，大约 50% 的医疗保健组织已采用 MLOps 平台来管理用于患者护理、医疗诊断和药物发现的 AI 模型。 MLOps 解决方案使诊断模型的准确性提高了 40%，特别是在医学成像和患者数据分析方面。这些平台还将模型部署时间缩短了 35%，确保更快、更可靠的临床决策。

• 零售： 在零售行业，大约 55% 的公司正在为需求预测、个性化推荐和库存管理等应用实施 MLOps 解决方案。使用 MLOps 的零售商已经看到了运营效率的提高，供应链成本降低了 25-30%，并且由于人工智能支持的更有针对性的营销活动提高了客户参与度。

• 制造业： 在制造业中，大约 45% 的公司正在采用 MLOps 解决方案来优化预测性维护、生产规划和供应链管理。 MLOps 平台使计划外停机时间减少了 20%，将整体设备效率 (OEE) 提高了 15-20%。这些解决方案可帮助制造商提高生产效率并最大限度地减少浪费，从而节省大量成本。

• 公共部门： 在公共部门，40% 的政府机构正在将 MLOps 用于智慧城市计划、公共卫生监测和城市规划预测分析等应用。 MLOps解决方案的采用将决策速度提高了25%，从而可以更好地分配应急响应和交通管理等关键领域的资源。

区域展望

MLOps 市场受到技术进步、政府政策和行业特定需求等区域因素的推动。由于其强大的技术基础设施和人工智能的高度采用，北美仍然是 MLOps 解决方案的最大市场。欧洲也是一个重要的参与者，制定了严格的法规来管理数据隐私和安全，这影响了 MLOps 的采用。在亚太地区，新兴市场的快速增长和人工智能技术的进步正在促进 MLOps 市场的扩张。由于各行业对人工智能和数据分析的投资不断增加，中东和非洲正在逐步采用。

北美

得益于强大的基础设施、人工智能的广泛使用以及研发的高投资，北美在 MLOps 市场中占据最大份额。美国在采用 MLOps 方面处于领先地位，特别是在 BFSI、医疗保健和零售等领域。该地区大约 70% 的组织正在使用 MLOps 来更有效地部署机器学习模型。人工智能和云计算行业主要参与者的存在，以及支持数字化转型的有利政府政策，进一步增强了北美 MLOps 市场的增长前景。

欧洲

欧洲是 MLOps 的重要市场，尤其是因为对《通用数据保护条例》(GDPR) 等数据隐私法规的重视。德国、法国和英国等国家在 MLOps 解决方案的采用方面处于领先地位，特别是在 BFSI 和医疗保健等行业。欧洲大约 60% 的企业正在采用 MLOps 以确保法规遵从性，同时提高运营效率。随着企业寻求可扩展且经济高效的解决方案，欧洲对基于云的 MLOps 的需求不断增长。欧洲市场也见证了公共部门对人工智能和智慧城市计划的投资增加。

亚太

在人工智能技术进步和数字化转型投资增加的推动下，亚太地区 MLOps 市场正在快速增长。中国、印度、日本和韩国等国家是市场扩张的主要贡献者。在亚太地区，大约 50% 的公司正在探索或部署 MLOps 解决方案，特别是在制造、医疗保健和零售等行业。该地区快速增长的电子商务和零售行业正在大力投资人工智能，以实现需求预测、库存管理和客户个性化，从而推动了对 MLOps 解决方案的需求。此外，印度和中国等国家的政府举措正在促进人工智能和机器学习技术的使用。

中东和非洲

在人工智能和数字化转型投资不断增加的支持下，中东和非洲的 MLOps 市场正在逐步扩大。阿联酋、沙特阿拉伯和南非等国家处于采用 MLOps 解决方案的最前沿，特别是在公共部门、医疗保健和 BFSI 领域。该地区约 45% 的企业正在采用 MLOps 来提高运营效率并增强客户服务。中东各国政府正在大力投资人工智能和智慧城市技术，进一步推动对 MLOps 解决方案的需求。该市场的增长还受到该地区云采用率的提高和机器学习技术的进步的推动。

重点企业名单

• 国际商业机器公司
• 数据机器人
• SAS
• 微软
• 亚马逊
• 谷歌
• 达泰库
• 数据块
• 惠普
• 卢瓜齐奥
• 清除ML
• 莫兹
• 彗星
• 云时代
• 纸空间
• 瓦洛海

份额最高的顶级公司

• 微软- 拥有大约 25% 的 MLOps 市场份额。
• 亚马逊- 约占20%的市场份额。

投资分析与机会

由于各行业对高效机器学习模型和自动化的需求不断增长，MLOps 市场的投资正在激增。到 2023 年，随着越来越多的公司寻求采用人工智能驱动的解决方案，全球 MLOps 市场吸引了超过 30 亿美元的风险投资。大约 45% 的投资直接投向基于云的 MLOps 解决方案，这得益于其可扩展性、成本效益和灵活性。此外，BFSI 行业约占总投资的 25%，因为银行和金融机构采用 MLOps 进行欺诈检测、风险管理和合规监控。投资用于医疗诊断和药物开发的人工智能的医疗保健行业紧随其后，投资额约占整个 MLOps 市场的 20%。随着组织越来越认识到数据驱动的洞察力和自动化的价值，预计制造业、零售业和公共部门等领域将出现更多机会。随着企业转向人工智能和机器学习以提高运营效率和创新，对 MLOps 的投资预计将继续增长，特别是在北美和亚太地区。

新产品开发

2023年和2024年，MLOps市场的公司将专注于新产品的开发，以满足不同行业不断变化的业务需求。例如，微软推出了 Azure 机器学习 2023，它集成了先进的 MLOps 工具，用于自动化模型训练和部署，从而将部署机器学习模型所需的时间从几个月缩短到几周。同样，DataRobot 推出了 DataRobot AI Cloud，提供用于管理整个机器学习生命周期（包括模型监控、协作和治理）的端到端平台。另一个重大进展来自 Google，该公司于 2023 年末推出了 Vertex AI，这是一个综合性 MLOps 平台，旨在构建、部署和扩展 AI 应用程序。该产品提供内置版本控制、持续培训和自动模型监控功能。未来几年，模型优化和部署自动化方面的创新将继续推动产品开发。大约 30% 的公司将产品开发工作重点放在增强自动化和易用性上，特别是对于没有专门数据科学团队的企业。新产品开发的推动表明对简化且更易于使用的 MLOps 工具的需求不断增长。

最新动态

• 微软于2023年初推出了Azure机器学习2023，集成了新的自动化部署和监控功能，提高了机器学习运营的效率。
• Google Cloud 推出了 Vertex AI 2023，该平台可帮助开发人员和数据科学家构建、部署和扩展机器学习模型，并具有增强的自动化和模型监控功能。
• Amazon 于 2023 年扩展了 Amazon SageMaker 套件，包含新的自动化模型部署选项，从而提高了跨行业机器学习模型生命周期管理的效率。
• DataRobot 于 2024 年在其 AI 云平台中推出了新功能，专注于持续模型性能监控并与其他云服务集成，从而实现更广泛的企业采用。
• IBM 于 2023 年推出了 Watson Studio for MLOps，提供端到端解决方案，用于管理和自动化整个企业环境中 AI 模型的部署、治理和监控。

报告范围 

机器学习运营 (MLOps) 市场报告对市场动态进行了全面分析，包括影响增长的关键驱动因素、限制因素、机遇和挑战。它涵盖了市场趋势、按类型（本地、云、其他）和应用程序（BFSI、医疗保健、零售、制造、公共部门）细分，以及北美、欧洲、亚太地区以及中东和非洲的区域见解。此外，该报告还重点介绍了微软、亚马逊、谷歌和 DataRobot 等主要行业参与者的最新发展，深入了解他们的市场扩张战略。此外，该报告还详细分析了不同行业的投资趋势和增长机会，例如医疗保健和 BFSI 行业越来越多地采用基于云的 MLOps 解决方案。它还深入研究了领先公司的竞争格局和概况，为市场的未来轨迹、挑战和潜在增长领域提供了清晰的视角。该研究旨在帮助企业就 MLOps 的采用和实施做出明智的决策，重点关注可操作的数据和关键市场预测。