Анализ объема, доли и тенденций мирового рынка MLOps — обзор отрасли и прогноз до 2032 года

Размер рынка MLOps

• Объем мирового рынка MLOps в 2024 году оценивался в 2,19 млрд долларов США, а к 2032 году ,  как ожидается, он достигнет  34,21 млрд долларов США при среднегодовом темпе роста 41,00% в течение прогнозируемого периода.
• Рост рынка во многом обусловлен растущим внедрением искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в различных отраслях, что создает потребность в оптимизированном развертывании моделей и управлении жизненным циклом.
• Растущий спрос на автоматизацию рабочих процессов МО, включая обучение, мониторинг и переобучение моделей, еще больше ускоряет внедрение платформ и инструментов MLOps.

Анализ рынка MLOps

• Рынок MLOps переживает стремительный рост, поскольку организации стремятся масштабировать модели машинного обучения, обеспечивая надежность, воспроизводимость и управляемость.
• Облачные решения MLOps набирают популярность благодаря своей масштабируемости и интеграции с существующими конвейерами DevOps, что делает их привлекательными как для крупных предприятий, так и для малых и средних предприятий.
• Северная Америка доминировала на рынке MLOps с наибольшей долей выручки в 41% в 2024 году, что обусловлено активным внедрением искусственного интеллекта и машинного обучения на предприятиях, а также наличием крупных поставщиков технологий и передовой облачной инфраструктуры.
• Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет свидетелем самых высоких темпов роста мирового рынка MLOps , что обусловлено масштабным внедрением технологий ИИ, ростом инвестиций в облачные платформы, расширением ИТ-услуг и ролью региона как глобального центра цифровой трансформации и инноваций.
• Сегмент платформ обеспечил наибольшую долю рынка в 2024 году благодаря растущему спросу на интегрированные решения, оптимизирующие подготовку данных, обучение, развертывание и мониторинг моделей машинного обучения. Эти платформы обеспечивают масштабируемость, воспроизводимость и соответствие требованиям, что делает их предпочтительным выбором для внедрения в крупных компаниях.

Область отчета и сегментация рынка MLOps      

Тенденции рынка MLOps

Рост автоматизированных и масштабируемых операций машинного обучения

• Растущий переход к автоматизированным рабочим процессам в машинном обучении (МО) меняет ландшафт МЛО, обеспечивая развертывание, мониторинг и управление моделями в режиме реального времени. Масштабируемость и скорость этих платформ позволяют компаниям внедрять ИИ в больших масштабах, что приводит к ускорению инноваций и повышению эффективности принятия решений.

• Высокий спрос на эффективность управления большими объёмами моделей машинного обучения ускоряет внедрение облачных решений MLOps и интегрированных конвейеров DevOps. Эти платформы особенно эффективны для предприятий, где постоянное переобучение и развертывание критически важны, обеспечивая точность и актуальность моделей.

• Доступность и доступность инструментов MLOps с открытым исходным кодом делает их привлекательными для малых и средних предприятий (МСП), позволяя им более широко участвовать в трансформации на основе ИИ. Это повышает гибкость организации и одновременно снижает технические и финансовые барьеры для внедрения ИИ.

• Например, в 2023 году несколько финансовых учреждений в Северной Америке внедрили автоматизированные конвейеры MLOps для мониторинга моделей обнаружения мошенничества, что позволило сократить количество ложных срабатываний и повысить безопасность транзакций, одновременно сократив операционные расходы.

• Хотя автоматизация и масштабируемость ускоряют внедрение MLOps, их эффективность зависит от постоянных инноваций, эффективного управления данными и интеграции с существующими корпоративными ИТ-системами. Чтобы воспользоваться этим спросом, поставщикам необходимо сосредоточиться на совместимости, безопасности и удобных для пользователя решениях.

Динамика рынка MLOps

Водитель

Рост внедрения искусственного интеллекта на предприятиях и спроса на управление жизненным циклом моделей

• Быстрое внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения в различных отраслях побуждает предприятия инвестировать в MLOps для эффективного управления жизненным циклом моделей. MLOps обеспечивает надежность, воспроизводимость и соответствие требованиям, позволяя организациям ответственно масштабировать ИИ и быстро внедрять инновации.

• Организации всё больше осознают риски, связанные с неуправляемыми моделями машинного обучения, включая предвзятость, дрейф и несоблюдение нормативных требований, что подчёркивает необходимость создания надёжных фреймворков MLOps. Решая эти проблемы, MLOps позволяет предприятиям поддерживать эффективность моделей, защищаться от репутационных рисков и обеспечивать доверие к решениям, принимаемым на основе ИИ.

• Инициативы государственного и частного секторов, такие как инвестиции в ИИ, расширение облачной инфраструктуры и нормативные требования к ответственному использованию ИИ, укрепляют экосистему MLOps. Эти усилия не только стимулируют предприятия к внедрению передового опыта, но и формируют глобальные стандарты этичного, прозрачного и безопасного внедрения ИИ.

• Например, в 2022 году правительство США объявило об увеличении финансирования инфраструктуры и управления ИИ, что привело к росту спроса на платформы многозадачности корпоративного уровня (MLOP) в таких секторах, как здравоохранение, оборона и финансы. Эта инициатива отражает более широкую глобальную тенденцию к согласованию инноваций в области ИИ с подотчётностью и долгосрочной конкурентоспособностью.

• Несмотря на рост внедрения, устойчивый рост зависит от решения таких вопросов, как стандартизация, безопасность данных и обучение персонала, чтобы обеспечить ответственное и повсеместное использование решений MLOps. Чтобы раскрыть весь преобразующий потенциал ИИ, предприятиям необходимо найти баланс между быстрым развертыванием и ответственным управлением.

Сдержанность/Вызов

Высокие затраты на внедрение и нехватка талантов в MLOps

• Высокая стоимость внедрения платформ MLOps корпоративного уровня, особенно тех, которые требуют развитой облачной инфраструктуры и инструментов мониторинга, остаётся препятствием для малых предприятий и развивающихся рынков. Эти расходы часто включают не только программное обеспечение, но и интеграцию, соответствие требованиям и текущее обслуживание, что ограничивает более широкий доступ.

• Во многих регионах также наблюдается нехватка квалифицированных специалистов, способных управлять сложными процессами многозадачности (MLOP), включая процессы развертывания моделей, мониторинга и обеспечения соответствия требованиям. Дефицит талантливых специалистов создаёт узкие места для предприятий, стремящихся масштабировать ИИ, вынуждая их полагаться на внешних консультантов или неквалифицированный персонал.

• Проникновение на рынок дополнительно ограничивается проблемами интеграции, поскольку многие предприятия по-прежнему используют устаревшие ИТ-системы, несовместимые с современными платформами MLOps. Этот разрыв приводит к увеличению сроков внедрения, увеличению расходов и задержке окупаемости инвестиций, что отпугивает небольшие компании от масштабного внедрения ИИ.

• Например, в 2023 году несколько производственных компаний в Азиатско-Тихоокеанском регионе сообщили о трудностях с внедрением MLOps из-за нехватки квалифицированной рабочей силы и высоких расходов, связанных с миграцией в облако и интеграцией платформ. Эти трудности подчеркивают неравномерность темпов внедрения MLOps на развитых и развивающихся рынках.

• Несмотря на продолжающееся развитие технологий MLOps, решение проблем, связанных со стоимостью, интеграцией и кадрами, по-прежнему крайне важно. Поставщики и предприятия должны отдавать приоритет решениям с минимальным написанием кода, программам обучения и гибридным моделям развертывания, чтобы устранить пробелы, снизить сложность и раскрыть весь потенциал глобального рынка MLOps.

Объем рынка MLOps

Рынок сегментирован по принципу компонентов, способа развертывания, размера организации и отраслевых вертикалей.

• По компонентам

По компонентному составу рынок MLOps сегментируется на платформы и сервисы. Сегмент платформ занял наибольшую долю рынка в 2024 году благодаря растущему спросу на интегрированные решения, оптимизирующие подготовку данных, обучение, развертывание и мониторинг моделей машинного обучения. Эти платформы обеспечивают масштабируемость, воспроизводимость и соответствие требованиям, что делает их предпочтительным выбором для внедрения в крупных компаниях.

Ожидается, что сегмент услуг будет демонстрировать самые высокие темпы роста в период с 2025 по 2032 год, что обусловлено растущей зависимостью от консалтинга, интеграции и управляемых услуг. Предприятия всё чаще обращаются к поставщикам услуг для преодоления дефицита квалифицированных специалистов и решения сложных задач по развертыванию, что позволяет им ускорить внедрение ИИ, оптимизируя затраты и повышая эксплуатационную эффективность.

• По режиму развертывания

По способу развертывания рынок MLOps сегментируется на локальные, облачные и гибридные решения. Облачный сегмент занимал наибольшую долю рынка в 2024 году благодаря растущему внедрению масштабируемой облачной инфраструктуры, которая позволяет организациям быстрее обучать и развертывать модели машинного обучения, минимизируя первоначальные затраты. Облачные решения MLOps также легко интегрируются с современными конвейерами данных, обеспечивая гибкость и доступность.

Ожидается, что гибридный сегмент будет демонстрировать самые высокие темпы роста в период с 2025 по 2032 год, что обусловлено стремлением предприятий к балансу между масштабируемостью облака и безопасностью локальной инфраструктуры. Гибридные модели MLOps всё чаще внедряются в таких строго регулируемых отраслях, как банковское дело, оборона и здравоохранение, где обработка конфиденциальных данных критически важна, при этом сохраняя преимущества облачных инноваций.

• По размеру организации

В зависимости от размера организации рынок MLOps сегментируется на крупные предприятия и малые и средние предприятия (МСП). Крупные предприятия обеспечили наибольшую долю выручки в 2024 году, поскольку они являются одними из первых, кто внедрил решения корпоративного уровня в области ИИ и обладают ресурсами для инвестиций в передовые платформы MLOps. Эти организации получают выгоду от возможности масштабировать инициативы в области ИИ на несколько отделов, повышая производительность и инновации.

Ожидается, что сегмент малого и среднего бизнеса будет демонстрировать самые высокие темпы роста в период с 2025 по 2032 год, чему будет способствовать повышение доступности облачных решений MLOps и платформ с минимальным написанием кода. Малые и средние предприятия внедряют MLOps для повышения эффективности процесса принятия решений, оптимизации операций и получения конкурентного преимущества без высоких затрат на инфраструктуру, что способствует дальнейшей демократизации внедрения ИИ во всем мире.

• По отраслевым вертикалям

По отраслевому признаку рынок MLOps сегментирован на следующие сферы: финансовые услуги (BFSI), производство, информационные технологии (ИТ) и телекоммуникации, розничная торговля и электронная коммерция, здравоохранение и другие. Сегмент BFSI доминировал на рынке в 2024 году благодаря растущему использованию ИИ для выявления мошенничества, оценки рисков и мониторинга соответствия требованиям. Необходимость в надежном управлении моделями и мониторинге в режиме реального времени дополнительно усиливает спрос на MLOps в этом секторе.

Ожидается, что сектор здравоохранения будет демонстрировать самые высокие темпы роста в период с 2025 по 2032 год, чему будет способствовать растущее внедрение ИИ в области медицинской визуализации, диагностики и персонализированного лечения. Решения MLOps обеспечивают точность моделей, соблюдение нормативных требований и безопасность данных пациентов, что делает их критически важными для масштабирования приложений ИИ в здравоохранении. Другие отрасли, такие как производство и розничная торговля, также быстро внедряют MLOps для повышения операционной эффективности, управления цепочками поставок и качества обслуживания клиентов.

Региональный анализ рынка MLOps

• Северная Америка доминировала на рынке MLOps с наибольшей долей выручки в 41% в 2024 году, что обусловлено активным внедрением искусственного интеллекта и машинного обучения на предприятиях, а также наличием основных поставщиков технологий и передовой облачной инфраструктуры.

• Предприятия региона ценят надежность, масштабируемость и соответствие требованиям платформ MLOps, обеспечивая безопасное и эффективное управление жизненным циклом модели ИИ.

• Это лидерство дополнительно подкрепляется крупными инвестициями в инновации в области ИИ, благоприятной государственной политикой и высоким спросом со стороны таких отраслей, как финансы, здравоохранение и ИТ, что укрепляет позиции Северной Америки как ведущего центра внедрения MLOps.

Обзор рынка MLOps в США

Рынок MLOps в США в 2024 году занял наибольшую долю выручки в Северной Америке благодаря быстрой цифровой трансформации, более широкому внедрению облачных решений на основе ИИ и высокому спросу предприятий на автоматизацию. Компании всё чаще используют MLOps для оптимизации рабочих процессов ИИ, снижения операционных рисков и обеспечения соответствия меняющимся нормативным требованиям к данным. Более того, интеграция MLOps с передовыми облачными экосистемами, такими как AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, продолжает стимулировать рост в различных отраслях, включая бизнес-финансирование, розничную торговлю и здравоохранение.

Обзор европейского рынка MLOps

Ожидается, что европейский рынок MLOps будет демонстрировать самые высокие темпы роста в период с 2025 по 2032 год, что обусловлено, главным образом, строгими правилами защиты данных, такими как GDPR, и растущей потребностью в безопасных и объяснимых моделях ИИ. Расширение внедрения ИИ в финансовых услугах, производстве и государственном секторе повышает спрос на масштабируемые платформы MLOps. Европейские предприятия также делают акцент на ответственном развертывании ИИ, устойчивом развитии и этичных практиках ИИ, способствуя широкой интеграции MLOps как в государственном, так и в частном секторах.

Обзор рынка MLOps в Великобритании

Ожидается, что рынок MLOps в Великобритании будет демонстрировать самые высокие темпы роста в период с 2025 по 2032 год, чему будут способствовать значительные инвестиции в исследования искусственного интеллекта, финтех-инновации и цифровые бизнес-стратегии. Растущее внимание к соблюдению нормативных требований, прозрачности моделей и безопасному управлению данными стимулирует спрос на решения MLOps корпоративного уровня. Кроме того, процветающий сектор ИТ-услуг в Великобритании и широкое внедрение гибридной облачной инфраструктуры дополнительно ускоряют рост рынка.

Обзор рынка MLOps в Германии

Ожидается, что рынок MLOps в Германии будет демонстрировать самые высокие темпы роста в период с 2025 по 2032 год, что обусловлено акцентом страны на Индустрию 4.0, интеллектуальное производство и автоматизацию. Немецкие предприятия всё активнее интегрируют MLOps в свои ИИ-системы для повышения операционной эффективности, предиктивной аналитики и оптимизации цепочек поставок. Акцент на устойчивом развитии, соблюдении нормативных требований и безопасности данных также формирует спрос на решения MLOps, особенно в промышленности, автомобилестроении и здравоохранении.

Обзор рынка MLOps в Азиатско-Тихоокеанском регионе

Ожидается, что рынок MLOps в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет демонстрировать самые высокие темпы роста в период с 2025 по 2032 год, чему будут способствовать стремительная цифровизация, рост внедрения облачных технологий и расширение инвестиций в ИИ в таких странах, как Китай, Япония и Индия. Предприятия региона всё чаще внедряют MLOps для управления крупномасштабными приложениями, основанными на данных, оптимизации развертывания ИИ и повышения масштабируемости. Поскольку Азиатско-Тихоокеанский регион становится одновременно и потребителем, и производителем технологий ИИ, ожидается, что доступность платформ MLOps ускорит их внедрение как среди малых и средних предприятий, так и среди крупных предприятий.

Обзор рынка MLOps в Японии

Ожидается, что рынок MLOps в Японии будет демонстрировать самые высокие темпы роста в период с 2025 по 2032 год благодаря фокусу страны на автоматизации, робототехнике и высокотехнологичных инновациях. Японские предприятия используют MLOps для приложений в производстве, розничной торговле и здравоохранении, уделяя особое внимание эффективности, точности и безопасности. Интеграция MLOps с проектами Интернета вещей и интеллектуальной инфраструктуры также способствует их внедрению. Кроме того, старение рабочей силы в Японии подталкивает компании к внедрению автоматизации на основе ИИ, что стимулирует дальнейший спрос на платформы MLOps.

Обзор рынка MLOps в Китае

В 2024 году китайский рынок MLOps обеспечил наибольшую долю выручки в Азиатско-Тихоокеанском регионе благодаря масштабным государственным инвестициям в ИИ, расширению облачной инфраструктуры и быстрому внедрению технологий в таких отраслях, как электронная коммерция, финансы и производство. Китай становится мировым лидером в области инноваций в области ИИ, а MLOps служат важнейшей основой для масштабирования и развертывания приложений машинного обучения. Рост числа умных городов в сочетании с сильными отечественными поставщиками технологий дополнительно стимулирует внедрение MLOps, делая Китай ключевым игроком на мировом рынке.

Доля рынка MLOps

Лидерами отрасли MLOps в первую очередь являются хорошо зарекомендовавшие себя компании, в том числе:

• Databricks (США)
• Domino Data Lab (США)
• Kubeflow (от Google) (США)
• Amazon SageMaker (США)
• Градиент Paperspace (США)
• Fiddler AI (США)
• MLflow (от Databricks) (США)
• Валохай (Финляндия)
• Толстокожее животное (США)
• ZenML (Германия)

Последние события на мировом рынке MLOps

• В марте 2025 года компания Hewlett Packard Enterprise (HPE) совместно с NVIDIA представила новые корпоративные решения на основе ИИ в рамках портфолио NVIDIA AI Computing by HPE, включая HPE Private Cloud AI, интегрированную с платформой NVIDIA AI Data Platform. Эти решения, основанные на архитектуре NVIDIA Blackwell, обеспечивают улучшенную производительность, безопасность и инструменты для наблюдения, а также способствуют быстрой разработке и развертыванию ИИ. Эта инициатива направлена ​​на ускорение внедрения генеративного и агентного ИИ в компаниях, сокращение времени окупаемости инвестиций и стимулирование инноваций, тем самым повышая конкурентоспособность обеих компаний в сфере ИИ и многозадачности (MLOps).
• В июле 2024 года Microsoft представила архитектурную платформу MLOps v2 для Azure — комплексное решение, разработанное для оптимизации операций машинного обучения в рамках классических рабочих нагрузок машинного обучения, машинного зрения и обработки естественного языка. Эта платформа объединяет лучшие отраслевые практики, предлагая модульные компоненты для управления данными, разработки, развертывания и мониторинга моделей. Обеспечивая повторяемые, безопасные и готовые к использованию рабочие процессы ИИ, этот запуск позволяет предприятиям ускорить свои инициативы в области ИИ благодаря улучшенной масштабируемости и эффективности, укрепляя позиции Azure на мировом рынке MLOps.
• В мае 2021 года Google Cloud представила Vertex AI — управляемую платформу машинного обучения, объединяющую множество сервисов для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Платформа была разработана для упрощения жизненного цикла ИИ, снижения сложности эксплуатации и ускорения разработки моделей. Предоставляя организациям возможность более простого, быстрого и масштабируемого внедрения ИИ, Vertex AI сыграла значительную роль в укреплении позиций Google на рынке корпоративного ИИ и многозадачных вычислений (ML-операций).

SKU-70808