MLOps 解决方案市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（本地、云、其他）、按应用程序（BFSI、医疗保健、零售、制造、公共部门、其他）、区域见解和预测到 2035 年

MLOps 解决方案市场

2025 年，全球 MLOps（机器学习操作）解决方案市场估值为 16.4 亿美元，2026 年飙升至 23.2 亿美元，2027 年达到 32.7 亿美元。预计到 2035 年，该市场将产生 520 亿美元的收入，在 2026 年至 2026 年的预计收入期间，将以 41.3% 的强劲复合年增长率 (CAGR) 增长。 2035年。这种非凡的增长是由人工智能在企业中的不断采用、对可扩展和自动化机器学习部署的需求不断增加以及跨行业对高效模型治理、监控和生命周期管理的需求推动的。

2024年，美国在MLOps解决方案市场中占据很大份额，占全球市场份额超过34%，反映出科技企业和金融机构的大力采用。中国仍然是人工智能创新和企业人工智能部署的关键中心。组织正在迅速采用 MLOps 平台来简化生产环境中机器学习模型的部署、监控和治理。随着企业采用数据驱动策略，MLOps 有助于弥合数据科学和 IT 运营之间的差距，确保模型的可重复性、性能和合规性。医疗保健、金融、电子商务和电信等关键行业正在积极集成 MLOps 工具，以支持实时分析、预测建模和人工智能驱动的服务。此外，混合云和多云基础设施的兴起，以及对可解释和道德人工智能的需求不断增长，预计将进一步加速全球对 MLOps 解决方案的需求。战略投资、合作伙伴关系和开源框架的进步也促进了市场的强劲势头。

主要发现

• 市场规模– 2025 年价值为 16.4 亿美元，预计 2026 年将达到 23.2 亿美元，到 2035 年将达到 520 亿美元，复合年增长率为 41.3%。
• 增长动力– 80% 的企业采用人工智能； 60% 监管驱动的可追溯性
• 趋势– 70% 转向混合/云 MLOps 解决方案； AutoML 管道的采用率达到 50%
• 关键人物– IBM、DataRobot、SAS、微软、亚马逊
• 区域洞察– 北美36%、欧洲25%、亚太地区24%、MEA5% – 多样化的部署偏好
• 挑战– 55% 的技能短缺；工具链集成复杂性降低 45%
• 行业影响– 部署时间加快 65%；模型失败率减少 50%
• 最新动态– 60% 的平台在最新版本中添加了漂移检测和监控

到 2024 年，全球 MLOps 解决方案市场已飙升至超过 16 亿美元，反映出企业人工智能计划的采用不断增加。 MLOps 解决方案平台将模型部署、监控、治理和编排整合到统一的工作流程中，这对于加速 ML 主导的数字化转型至关重要。现代 MLOps 解决方案堆栈强调端到端管道（从数据摄取到自动再训练），利用云可扩展性和本地安全性。主要垂直行业包括 BFSI、医疗保健和零售，而混合部署正在获得关注。随着 MLOps 解决方案市场的成熟，我们看到对平台互操作性、法规遵从性和嵌入式人工智能可解释性工具的需求不断增长。对开源 MLOps 框架的投资增加，突显了向集成的、治理密集的人工智能生命周期的转变。

MLOps 解决方案市场趋势

当今 MLOps 解决方案市场的特点是广泛迁移到云原生平台，超过 70% 的企业在云或混合环境中部署 MLOps 解决方案，以更好地管理 ML 工作负载。此外，各行业的广泛采用也推动了对 MLOps 解决方案的需求：BFSI 处于领先地位，近 80% 的银行利用 MLOps 解决方案管道进行欺诈检测和客户分析。医疗保健和制造业紧随其后，使用 MLOps 解决方案来扩展预测维护和诊断系统。

一个关键趋势是将平台和服务组件整合到统一的 MLOps 解决方案产品中。平台现在包括本机数据版本控制、部署工具和模型监控，减少了对单独第三方服务的需求。这种集成的 MLOps 解决方案方法提高了开发人员的工作效率，组织报告模型部署时间缩短了 50%。

开源 MLOps 框架（例如 Kubeflow 和 MLflow）仍然​​是核心。与此同时，专有的 MLOps 解决方案越来越强调合规性功能。大约 60% 的企业 MLOps 解决方案项目现在包含审计跟踪和可解释性。云 AI 平台、CI/CD 管道和数据湖的预构建连接器的兴起，表明了跨企业堆栈嵌入 MLOps 解决方案的更广泛战略。最后，远程和分布式 ML 团队正在采用统一的 MLOps 解决方案环境来增强协作，其中 65% 的部署采用分布式协作。

MLOps 解决方案市场动态

MLOps 解决方案市场是由对自动化 ML 管道、云可扩展性和合规性监督的需求决定的。能够提供高可用性 MLOps 解决方案堆栈（支持模型重新训练、漂移检测和实时监控）的供应商正在赢得市场份额。随着企业从临时实验过渡到生产人工智能，对治理和可重复性的需求推动了具有本机审计和沿袭跟踪功能的 MLOps 解决方案产品的增长。服务提供商和咨询公司将 MLOps 解决方案部署与 AI 战略服务捆绑在一起，提高专业服务的渗透率。在技​​术方面，MLOps 解决方案平台越来越多地支持混合架构，使组织能够在安全的本地环境中运行推理，同时将元数据存储在云中。生态系统合作伙伴关系（例如，与云提供商和开发运营工具) 进一步放大 MLOps 解决方案的价值主张。现在，竞争优势取决于数据集管理、多模型部署支持以及与 CI/CD 管道的紧密集成。

机会

边缘部署。

随着企业将 ML 推向边缘设备，对管理边缘模型更新和监控的轻量级 MLOps 解决方案堆栈的需求不断增长 - 30% 的工业物联网试点现在包含此类功能。行业垂直解决方案。利基垂直行业（例如制药、汽车）正在采用专门的 MLOps 解决方案平台，提供合规性、特定领域的管道和预构建组件。制药供应商报告称，垂直化 MLOps 解决方案的使用时间缩短了 25%。联邦学习支持。隐私法规和数据主权要求正在推动人们对联邦学习的兴趣。全球 20% 的金融机构正在试用包含 FL 工作流程的 MLOps 解决方案框架。

驱动程序

企业人工智能加速。

采用 AI/ML 计划已成为董事会的优先事项 - 大约 80% 的财富 500 强公司现在大规模推行 ML，其中 65% 认为 MLOps 解决方案框架对于部署成功至关重要。监管治理。 GDPR 等地区的数据隐私法规和人工智能可解释性要求以及即将出台的人工智能法案正在推动企业采用具有内置审计跟踪的 MLOps 解决方案平台； 60% 的受监管行业现在需要可追溯性。云优先架构。超过 70% 的 MLOps 解决方案用户选择云或混合部署来实现可扩展性。云原生MLOps解决方案支持分布式训练和自动扩展，满足企业对速度和弹性的要求。

克制

"技能短缺。"

实施 MLOps 解决方案需要熟练的 ML 工程师和 DevOps 人才。最近的一项调查发现，55% 的组织表示内部专业知识不足是采用的障碍。集成复杂性。将 MLOps 解决方案管道集成到现有的 DevOps 和数据生态系统中涉及处理分散的工具链和遗留系统。大约 45% 的人工智能团队在使用的第一年提到了集成摩擦。

约束：供应商锁定问题。由于对专有 API 和数据锁定的担忧，采用混合云或多云策略的组织通常会推迟 MLOps 解决方案的采用； 40% 的企业因依赖供应商而推迟了采购。

挑战

"模型漂移和生命周期复杂性。"

在生产中维护机器学习需要持续的再培训和监控。如果没有足够的 MLOps 解决方案，大约 70% 的模型会在几个月内降级，从而增加运营负担。成本管理。使用 MLOps 解决方案平台运行大规模 ML 实验（尤其是在 GPU 或云上）是资源密集型的。近 50% 的用户将意外的计算成本视为一项挑战。

细分分析

MLOps 解决方案市场按部署类型和应用领域进行细分。部署类型包括本地、云和其他（例如混合、边缘原生），每种类型都支持不同的控制、可扩展性和集成需求。在应用方面，MLOps 解决方案服务于 BFSI、医疗保健、零售、制造、公共部门等垂直行业，每个行业都具有独特的 ML 工作流程集成。基于云的 MLOps 解决方案在以互联网为中心的行业中占主导地位，而本地部署在政府和金融等受监管部门中很普遍。混合部署正在增加，企业采用 MLOps 解决方案管道，跨环境分配工作负载以实现合规性和性能。以边缘为中心的架构和混合框架强调了跨行业对灵活 MLOps 解决方案的需求。

按类型

• 内部部署：本地 MLOps 解决方案继续支持具有高合规性需求的行业，包括 BFSI、政府和医疗保健。 2024 年，56% 使用 MLOps 解决方案平台的企业将数据控制和安全视为主要动机。本地 MLOps 解决方案使垂直行业能够在防火墙内托管敏感数据和管道，同时在内部实施治理、监控和再培训工作流程。此部署路径还促进与内部 DevOps 系统和现有基础设施的集成，减少运营摩擦。金融机构报告称，本地 MLOps 解决方案将第三方数据传输风险降低了 75%，从而保护了投资组合和模型。虽然复杂性和前期投资较高，但控制和合规性优势证明继续采用本地 MLOps 解决方案是合理的。
• 云：基于云的 MLOps 解决方案代表了增长最快的部署类型：70% 的 MLOps 工作负载现在托管在云平台上。云 MLOps 解决方案框架支持自动扩展、全球协作以及与数据湖和 CI/CD 管道的无缝集成。电信、零售和互联网原生公司利用云 MLOps 解决方案快速训练大型模型并跨地区部署。一项企业调查发现，云 MLOps 解决方案将模型部署时间缩短了 60%。云还简化了 GPU/TPU 的编排，并支持大规模实验。与托管机器学习服务的集成可推动采用。尽管存在成本管理问题，云仍然是使用 MLOps 解决方案进行快速 ML 实验的首选环境。
• 其他（混合/边缘）：“其他”包括混合和边缘本地 MLOps 解决方案。混合 MLOps 架构（在云中部署编排服务器并在本地进行推理）已被约 35% 的受监管公司采用。以边缘为中心的 MLOps 解决方案正在工业物联网和汽车领域兴起：30% 的边缘设备现在包含用于模型更新和监控的轻量级客户端。这些 MLOps 解决方案变体需要高效的封装、安全的连接以及偶尔与中央 MLOps 平台的同步。初创公司和集成商正在构建适应离线环境的解决方案。公共部门研发实验室使用边缘 MLOps 解决方案框架进行无人机和传感器部署，这证明了对弹性、分布式 ML 操作的需求。

按申请

• 英国金融服务协会：银行和保险公司利用 MLOps 解决方案进行欺诈检测、信用评分和合规性。大约 80% 的大型银行通过 MLOps 解决方案拥有生产机器学习管道来支持实时分析。
• 卫生保健：MLOps 诊断和药物发现中的解决方案受益于再现性和审核功能。大约 65% 的医疗保健提供商现在使用 MLOps 解决方案在医院内进行标准化模型部署。
• 零售：零售商部署 MLOps 解决方案来进行需求预测和个性化。大约 55% 的受访者表示推荐系统的上市时间更快。
• 制造业：预测性维护和缺陷检测依赖于 MLOps 解决方案管道——大约 50% 的智能工厂嵌入了 MLOps 解决方案以进行边缘到云模型管理。
• 公共部门：政府使用 MLOps 解决方案进行公民分析、资源规划和国防。采用率正在加速，大约 40% 的智慧城市项目集成了 MLOps 解决方案。
• 其他的：电信、能源和交通等行业是 MLOps 解决方案的新兴用户，其中约 45% 部署 ML 进行网络优化和资产管理。

MLOps 解决方案区域展望

到 2024 年，北美将引领全球 MLOps 解决方案市场，但欧洲、亚太地区、中东和非洲正在迅速扩大规模。在强大的企业采用和云基础设施的推动下，北美以超过 36% 的市场份额占据主导地位。受 GDPR 驱动的金融和汽车行业合规性和创新的推动，欧洲紧随其后，约为 25%。得益于中国、印度、日本和韩国的数字化转型努力，亚太地区约占 23.6%。中东和非洲规模较小，约占 3.5% 的份额，但随着公共部门和电信云投资的增长迅速。每个区域的部署偏好组合（从本地到混合）都会影响定制的 MLOps 解决方案的采用。

北美

北美在 MLOps 解决方案市场中占据最大份额，超过 36%。美国和加拿大引领企业对 MLOps 解决方案平台的投资，集成可扩展的解决方案，例如内置模型监控、版本控制和 CI/CD 管道。 BFSI 和电信等行业超过 40% 的部署位于北美。主要技术参与者——IBM、微软、谷歌、亚马逊、DataRobot 和 Databricks——已经通过专门的 MLOps 解决方案产品和专业服务建立了强大的影响力。由于公有云和私有云生态系统的高度成熟以及对安全、合规基础设施的高需求，云 MLOps 解决方案的采用率超过 70%。

欧洲

欧洲约占全球 MLOps 解决方案市场份额的 25%。在合规性、监管监督和人工智能可追溯性需求的推动下，德国、英国、法国和北欧国家特别积极在 BFSI、医疗保健和汽车行业部署 MLOps 解决方案。由于企业旨在控制数据驻留，本地或混合 MLOps 解决方案约占欧洲部署的 56%。金融机构利用 MLOps 解决方案管道进行欺诈检测和风险分析。智能制造和工业 4.0 的实施也做出了贡献，在模型监控和生命周期管理方面具有雷达般的精度。政府和公共部门的人工智能战略正在增加集中式 MLOps 投资。

亚太

到 2024 年，亚太地区将占据 MLOps 解决方案市场约 23.6% 的份额。作为数字化转型计划的一部分，中国、日本、印度和韩国等主要经济体正在大力投资 MLOps 解决方案部署。印度的企业部门正在利用 MLOps 解决方案工具进行金融科技和电子商务，而中国的制造业和电信部门则推动工业规模的实验。云 MLOps 解决方案平台得到广泛使用：大约 70% 的亚太地区公司更喜欢托管服务来支持大规模 ML 工作负载。 AutoML 和 MLOps 解决方案堆栈中的联合学习的研发正在兴起。政府支持的人工智能项目加速了采用，在智慧城市和医疗基础设施领域开展了试点项目。

中东和非洲

到 2024 年，中东和非洲地区约占全球 MLOps 解决方案市场的 3.5%，但正在呈现快速增长。阿联酋、沙特阿拉伯和南非等主要国家正在投资智慧城市、国防和云数字化项目。公共部门 MLOps 解决方案计划的目标是公民服务分析和网络安全。在能源和电信领域，边缘感知 MLOps 管道正在试验中。混合部署已成为常态，政府通过本地基础设施优先考虑数据主权。尽管总体市场份额仍然不大，但与全球供应商的本地合作正在推动势头和知识转移。

主要 MLOps 解决方案市场公司列表

投资分析与机会

MLOps 解决方案领域正在吸引大量投资，特别是在满足企业需求的云原生和混合管道方面。随着超过 80% 的财富 500 强公司部署可扩展的机器学习工作流程，平台集成、可解释性和自动化方面的投资正在加速。在种子资金和 A 轮融资的支持下，专注于边缘感知 MLOps 框架、联合学习编排和低代码管道的初创公司正在获得关注。战略风险投资的重点是加速开发具有自动扩展、漂移检测和设计安全功能的多云 MLOps 解决方案平台。欧洲和亚太地区的政府拨款主要针对金融、医疗保健和智能基础设施领域的人工智能部署，推动 MLOps 解决方案工具的上游支出。与此同时，金融机构优先投资可追踪的 ML 执行以满足监管要求，电信公司正在转向在网络边缘运行 MLOps 解决方案，以应对延迟敏感的用例。通过开源、联合架构和跨平台连接器，对生态系统互操作性的大量投资正在释放新的增长途径。总体而言，MLOps 解决方案投资正趋向于跨部门的生产级 ML 的战略支持，超越试点计划进入全面集成。

新产品开发

MLOps 解决方案的最新产品创新集中在自动化、可扩展性和治理方面。 2023 年，IBM 推出了 Watsonx MLOps 解决方案平台的更新版本，增强了偏差检测和多云支持。微软通过嵌入 AutoML 管道和 GitHub CI/CD 集成扩展了 Azure 机器学习的 MLOps 解决方案工具包。 Google Cloud 为 Vertex AI 引入了模块化 MLOps 解决方案组件，包括简化模型沿袭跟踪的 MLOps 解决方案微服务。 Amazon SageMaker 添加了用于实时模型监控、多模型终端节点以及边缘设备部署的新功能。 DataRobot 等企业平台推出了零代码 MLOps 解决方案构建器，旨在实现 BFSI 和医疗保健领域管道部署的民主化。开源 MLOps 解决方案工具也取得了进步：ClearML 发布了连续的 ML 管道编排功能，而 Comet 则引入了与云无关的模型注册表增强功能。混合 MLOps 解决方案架构正在兴起，其特点是跨本地/云的统一接口，并得到增加的生产就绪部署和更丰富的企业治理工具集的支持。

最新动态

• IBM 通过偏差检测和 GitOps 集成扩展了其 MLOps 解决方案套件。
• Microsoft 在 Azure MLOps 解决方案中添加了 AutoML 管道编排，以简化模型生产。
• 谷歌的 Vertex AI 在其 MLOps 解决方案中引入了模块化监控服务，以改进谱系跟踪。
• Amazon SageMaker 添加了实时模型监控和边缘部署功能。
• DataRobot 为低代码 ML 工程师推出了嵌入式 MLOps 解决方案构建器，并融入了治理功能。

MLOps 解决方案市场的报告覆盖范围

本报告对全球 MLOps 解决方案市场进行了深入分析，重点关注平台类型、部署模式、应用行业、竞争格局、技术趋势和战略发展。它按细分市场评估市场，涵盖本地、云和混合 MLOps 解决方案部署，以及 BFSI、医疗保健、零售、制造、公共部门等领域的特定应用程序分析。它详细介绍了如何通过持续集成、监控和再培训工作流程在实时环境中实施 MLOps 解决方案。

该报告强调了主要的市场驱动因素，例如企业人工智能采用、自动化需求和合规性要求。它概述了云原生 MLOps 解决方案、混合模型、开源工具和人工智能治理的不断发展动态。此外，它还探讨了边缘部署中的人才短缺、工具链集成复杂性和可扩展性限制等关键挑战。

主要供应商（IBM、DataRobot、Microsoft、Google、Amazon、SAS、Dataiku 等）的公司概况在战略合作伙伴关系、产品创新、平台功能和市场占有率方面进行了分析。该报告包括对投资趋势、产品发布和新兴创新（例如 AutoML 集成、多模型编排和联合学习支持）的见解。

此外，该报告还对北美、欧洲、亚太地区以及中东和非洲的区域绩效进行了分析，并详细介绍了各地区的市场份额、用例和监管影响。它还为 MLOps 解决方案生态系统中的决策者、投资者和技术采用者提供了利益相关者分析、技术采用曲线和战略路线图。