MLOps 시장크기 및 전망, 2025-2033

MLOps 시장 규모

전 세계 MLOps 시장 규모는 2024년에 32억 4천만 달러로 추정되며, 2025년에 36억 3천만 달러에서 2033년에는 86억 8천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 예측 기간(2025-2033년) 동안 연평균 성장률(CAGR)은 12.31%입니다.

MLOps(머신러닝 운영)는 머신러닝과 DevOps 원칙을 결합하여 머신러닝 모델의 전체 수명주기를 간소화하는 진화하는 분야입니다.

MLOps는 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델의 개발, 테스트, 배포 및 모니터링과 관련된 프로세스를 자동화하고 관리하는 데 중점을 둡니다. MLOps를 통해 팀은 머신러닝 노력을 확장하고, 모델이 연구에서 실제 응용 프로그램으로 이동함에 따라 신뢰성, 재현성 및 적응성을 유지할 수 있도록 지원합니다. 데이터 과학자, 엔지니어 및 IT 운영 간의 협업을 촉진함으로써 MLOps는 기업이 효율적인 워크플로를 유지하고 AI 기반 솔루션의 성능과 확장성을 향상시키도록 돕습니다. 머신러닝 및 AI 기술이 산업을 지속적으로 재편함에 따라 MLOps의 중요성은 빠르게 증가하고 있습니다. 더 많은 조직이 AI 기반 솔루션을 도입함에 따라 개발에서 배포에 이르기까지 머신러닝 모델을 관리하는 복잡성이 증가하고 있습니다. 최근 보고서에 따르면 2026년까지 80% 이상의 기업이 생성형 인공지능(GenAI) 모델을 도입할 것으로 예측됩니다. 이러한 도입 급증은 신뢰성, 확장성 및 효율성이 뛰어난 머신러닝 프로세스를 지원할 수 있는 MLOps 플랫폼의 필요성을 강조합니다. 금융, 의료, 소매업과 같이 대량의 데이터를 처리하고 자동화에 크게 의존하는 분야에서 이러한 솔루션에 대한 수요가 특히 증가하고 있습니다.

위 그래프는 다양한 인공지능(AI) 범주에 걸쳐 이루어진 투자 분포를 보여줍니다. 머신러닝(ML)이 62%로 가장 높은 비중을 차지했으며, 그 뒤를 컴퓨터 비전(31%)이 이었습니다. 자율주행차, 스마트 로봇, 가상 에이전트에 대한 투자는 각각 4%, 2%, 2%로 상대적으로 낮습니다.

ML에 대한 투자의 이러한 우위는 ML 시스템 구축 및 확장에 대한 수요가 증가하고 있음을 나타냅니다. 이러한 추세는 머신러닝 모델의 배포 관리, 모니터링 및 유지 관리를 위한 효율적이고 간소화된 방식에 대한 비즈니스 요구에 힘입어 MLOps 산업의 성장에 기여할 것입니다.

머신러닝 도입이 증가함에 따라 대규모 모델의 복잡성을 처리하고 운영 효율성을 보장할 수 있는 강력한 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 크게 증가할 것입니다.

MLOPS 시장 동향

자동화된 MLOPS 플랫폼 도입 증가

이 시장에서 가장 중요한 추세 중 하나는 머신러닝 라이프사이클 전반을 간소화하도록 설계된 자동화 플랫폼의 도입이 증가하고 있다는 것입니다. 기업들은 모델 학습, 테스트 및 배포와 같은 핵심 작업을 자동화하여 효율성을 높이고 출시 기간을 단축할 수 있는 솔루션을 적극적으로 모색하고 있습니다.

• 예를 들어, 2023년 12월 아마존은 SageMaker Studio 환경을 개선하여 고객이 SageMaker Studio의 광범위한 리소스와 도구를 이용하면서도 원하는 관리형 통합 개발 환경(IDE)을 선택할 수 있도록 했습니다. 이러한 향상된 사용자 경험(UX)은 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 머신러닝 엔지니어에게 머신러닝 모델을 구축하고 학습하는 데 있어 더 큰 유연성을 제공합니다.

이제 웹 애플리케이션으로 작동하는 SageMaker Studio의 개선 사항은 빠른 로딩 시간, 더 빠른 IDE 및 커널 시작, 자동 업데이트를 특징으로 하며, 궁극적으로 머신러닝 개발을 위한 더욱 생산적인 환경을 조성합니다.

설명 가능한 AI에 대한 관심 증가

머신러닝 모델이 금융 및 의료와 같은 분야에서 점점 더 많이 활용됨에 따라 설명 가능한 AI에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

이러한 추세는 자동화된 의사 결정 프로세스에서 투명성과 책임성에 대한 중요성이 점점 더 강조됨에 따라 주도되고 있습니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 규정은 AI 시스템이 내린 결정에 대한 명확한 설명을 제공하도록 조직에 더 큰 책임을 요구하고 있습니다.

Fiddler AI와 같은 기업들은 기업이 AI 모델에 대한 통찰력을 얻고 이해관계자들이 알고리즘 선택의 근거를 이해할 수 있도록 지원하는 도구를 제공함으로써 이러한 추세를 선도하고 있습니다. 이러한 솔루션은 투명성을 증진함으로써 AI 결과물에 대한 신뢰를 구축하고 책임감 있는 AI 관행을 장려하며, 이는 현대 머신러닝 애플리케이션의 복잡성을 헤쳐나가는 데 매우 중요합니다.

시장 요약

시장 지표	상세 정보 및 데이터 (2024-2033)
2024 시장 가치	USD 3.24 Billion
추정 2025 가치	USD 3.63 Billion
2033 예상 가치	USD 8.68 Billion
연평균 성장률(CAGR) (2025-2033)	12.31%
주요 지역	북아메리카
가장 빠르게 성장하는 지역	아시아태평양
주요 시장 참여자	Google, DataRobot, Amazon Web Services, Microsoft, ai

MLOPs 시장 성장 요인

확장 가능한 AI 인프라 수요

기업들이 AI 이니셔티브를 확장함에 따라 강력한 엔터프라이즈급 MLOps 인프라에 대한 수요가 점점 더 중요해지고 있습니다. 많은 AI 프로젝트는 모델 배포 및 모니터링 단계에서 병목 현상을 겪으며, 이는 MLOps를 통해 이러한 프로세스를 효과적으로 자동화하고 간소화해야 할 필요성을 강조합니다.

• 예를 들어, Databricks는 2023년 6월 클라우드 기반 데이터 레이크를 통합하도록 설계된 MLOps 플랫폼인 "Lakehouse AI"를 출시했습니다.

이 혁신적인 플랫폼을 통해 사용자는 데이터 이동 없이 기존 데이터 저장소에서 직접 머신 러닝 모델을 대규모로 배포할 수 있으므로 데이터 분석과 모델 배포를 위한 통합 환경을 구축할 수 있습니다.

이러한 솔루션은 확장성이라는 점점 커지는 과제를 해결하여 조직이 규모를 확장함에 따라 머신러닝 운영을 효율적으로 관리할 수 있도록 합니다.

디지털 전환 가속화

산업 전반에 걸쳐 진행 중인 디지털 전환은 MLOps 시장의 또 다른 중요한 성장 동력입니다. 기업들이 전환 전략의 핵심 요소로 AI를 점점 더 많이 도입함에 따라 기존 워크플로에 AI를 원활하게 통합할 수 있는 확장 가능한 MLOps 플랫폼에 대한 필요성이 높아지고 있습니다. MLOps는 조직이 AI 기술을 효과적으로 통합하여 원활한 전환과 운영 시너지를 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

또한 IBM과 Microsoft와 같은 기업들은 AI 및 머신러닝을 기업 워크플로에 쉽게 통합할 수 있도록 포괄적인 엔드투엔드 MLOps 솔루션을 제공하며 선두에 서 있습니다.

이러한 플랫폼은 조직이 AI 기능을 더욱 효율적으로 활용할 수 있도록 지원함으로써 비즈니스 환경을 재편하고 있는 광범위한 디지털 전환 노력을 뒷받침합니다.

시장 제약

보안 제공 능력 부족

MLOps 시장의 중요한 제약 요인 중 하나는 데이터 개인정보 보호 및 보안에 대한 우려가 커지고 있다는 점입니다. 특히 의료, 금융, 정부와 같은 민감한 분야에서 이러한 우려가 두드러집니다. 조직은 관련 규제 위험 및 잠재적인 데이터 유출 때문에 대량의 민감한 데이터에 의존하는 머신러닝 모델을 도입하는 데 점점 더 주저하고 있습니다.

• 예를 들어, IBM의 AI 도입 보고서에 따르면 기업 5곳 중 거의 1곳이 AI 기술을 활용하는 동안 데이터 보안을 보장하는 데 상당한 어려움을 겪고 있습니다. 이 통계는 AI 도입 맥락에서 데이터 보안과 관련된 취약성에 대한 광범위한 불안감을 보여줍니다.
규제 당국의 감시가 강화되고 데이터 개인정보 보호에 대한 우려가 커짐에 따라, 기업들은 MLOps 솔루션을 완전히 도입하는 데 주저할 수 있으며, 이는 시장의 전반적인 성장을 저해할 수 있습니다.

지역별 분석

북미: 시장을 주도하는 지역

북미 MLOps 시장 점유율은 성숙한 기술 생태계 덕분에 꾸준히 성장하고 있습니다. 이 생태계에는 주요 기술 대기업, 혁신적인 스타트업, 그리고 탄탄한 벤처 캐피털 환경이 포함됩니다. 다양한 분야의 기업들이 효율성을 높이고 혁신을 촉진하기 위해 AI 기반 이니셔티브를 점점 더 많이 도입하고 있으며, 이는 MLOps 솔루션에 대한 수요 급증으로 이어지고 있습니다.

또한, AI에 대한 투자와 연구에 대한 북미 지역의 적극적인 노력은 시장 성장의 핵심 동력으로 작용하고 있습니다.

증가하는 수요를 충족하기 위해 MLOps 솔루션 개선에 상당한 투자가 이루어지고 있습니다.

• 예를 들어, AI 및 ML 시스템 구축에 초점을 맞춘 MLOps 피처 스토어인 Featureform은 2023년 12월 550만 달러 규모의 시드 펀딩 라운드를 성공적으로 마무리했다고 발표했는데, 이는 MLOps 혁신에 대한 자본 유입이 증가하고 있음을 반영합니다.

아시아 태평양: 성장하는 지역

아시아 태평양 지역은 MLOps 분야에서 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며 빠르게 성장하는 기회의 중심지로 부상하고 있습니다. 이러한 성장은 급속한 디지털화, 새로운 AI 이니셔티브 도입, 클라우드 도입 급증과 같은 요인에 의해 주도되고 있습니다.

중국, 인도, 일본과 같은 국가들은 데이터 기반 의사 결정과 기술 혁신에 대한 관심 증가에 힘입어 MLOps 도입을 선도하고 있습니다. 더불어, 이 지역에서는 주요 기업들이 애플리케이션 기반 MLOps 도입을 촉진하기 위한 다양한 이니셔티브를 추진하고 있습니다.

• 특히 주목할 만한 사례는 일본의 선도적인 오픈소스 자율주행 기술 기업인 TIER IV가 2024년 1월에 발표한 Co-MLOps(협력적 머신러닝 운영) 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 자율주행 기술 발전을 위해 MLOps를 활용하고 이해관계자 간의 협력을 증진하려는 이 지역의 노력을 보여줍니다.

국가별 분석

주요 국가들의 동향은 AI 기반 애플리케이션에서 워크플로우를 간소화하고, 모델 배포를 개선하며, 확장성을 향상시키기 위해 머신러닝(ML)을 운영에 통합하는 글로벌 트렌드를 보여줍니다. 다음은 MLOps 발전을 선도하는 주요 국가들입니다.

• 미국: 미국은 AI 연구의 획기적인 발전과 머신러닝 인프라에 대한 상당한 투자를 바탕으로 AI 및 MLOps 도입의 글로벌 리더로 자리매김하고 있습니다. Google, Microsoft, IBM을 비롯한 주요 기술 기업들은 MLOps 도구 및 플랫폼에 주목할 만한 투자를 해왔습니다. 예를 들어, Google Cloud는 모델 배포 및 관리를 간소화하도록 특별히 설계된 엔드투엔드 머신러닝 솔루션을 제공하는 Vertex AI를 출시했습니다. 그 결과, 미국 MLOps 시장은 빠른 성장을 경험했으며 앞으로도 계속해서 성장할 것으로 예상됩니다.
• 인도: 인도는 금융 및 의료를 포함한 다양한 산업 분야에서 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 AI 및 ML 개발의 중심지로 빠르게 성장하고 있습니다. 이러한 수요는 MLOps 솔루션 도입을 가속화하여 기업들이 대규모 머신러닝 워크플로우를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하고 있습니다. NASSCOM에 따르면 인도의 AI 시장은 2025년까지 78억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 다양한 분야에서 머신러닝 모델을 실용화하는 데 대한 중요성이 커지고 있음을 반영합니다.
• 일본: 일본은 MLOps를 활용하여 산업 자동화 및 로봇 공학 분야를 강화하고 있습니다. 정밀성과 첨단 기술로 유명한 일본은 MLOps를 사용하여 제조 공정에서 최적의 생산성을 달성하고 자동차 및 로봇 공학 분야에서 AI 혁신을 주도하고 있습니다. 또한 도요타와 같은 글로벌 기업들이 효율성을 극대화하기 위해 MLOps를 운영에 통합하기 시작하면서 일본은 MLOps 분야의 핵심 플레이어로 자리매김하고 있습니다.
• 중국: 중국의 빠른 기술 발전과 AI에 대한 막대한 투자는 중국을 이 시장의 선두 주자로 만들었습니다. 중국 정부는 "중국 제조 2025" 계획에서 AI를 우선순위에 두고 국내 AI 역량 개발에 집중하고 있습니다. 강력한 정부 지원과 활발한 민간 부문을 바탕으로 중국 MLOps 시장은 기하급수적인 성장을 앞두고 있습니다.
• 한국: 한국은 특히 통신 및 스마트 시티 사업에서 4차 산업혁명에서의 입지를 강화하기 위해 MLOps를 적극적으로 활용하고 있습니다. 5G 구축을 위한 인프라는 머신러닝 모델의 확장을 용이하게 하며, MLOps 도구는 이미 통신 분야의 자동화 및 확장성을 향상시키고 있습니다. 한국 정부는 AI 역량을 더욱 강화하기 위해 2027년까지 AI에 9조 4천억 원을 투자할 계획을 발표했습니다.
• 독일: 기술 전문성과 혁신으로 유명한 독일은 특히 자동차 및 제조 부문에서 인더스트리 4.0 사업에 MLOps를 통합하고 있습니다. 폭스바겐과 지멘스와 같은 기업들은 MLOps를 활용하여 AI 모델 배포 및 예측 유지보수를 최적화하고, 생산 라인 전반의 운영 효율성을 보장하며, 기술 강국으로서 독일의 위상을 강화하고 있습니다. 이탈리아: 이탈리아에서는 기업들이 사기 탐지, 고객 참여, 의료 진단 등 다양한 활동을 관리하는 AI 모델 자동화에 MLOps를 점점 더 많이 적용하고 있습니다. 이탈리아 정부 또한 AI 연구 투자를 우선시하며, 다양한 분야에서 AI 모델의 배포 및 모니터링을 강화하기 위한 MLOps 인프라 개선을 적극적으로 추진하고 있습니다. 호주: 호주에서는 광업, 농업, 은행업 등 여러 분야에서 MLOps 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 호주 정부의 AI 행동 계획은 공공 부문 운영의 효율성을 높이고 AI 기반 연구 개발을 가속화하기 위해 MLOps 도입을 적극적으로 장려하고 있습니다. 이 계획은 책임감 있고 신뢰할 수 있는 AI 구현 분야에서 호주를 선도적인 위치에 올려놓고, MLOps 통합을 위한 협력적인 생태계를 조성하는 것을 목표로 합니다.

세분화 분석

구성 요소별

글로벌 시장은 플랫폼과 서비스로 세분화됩니다. 플랫폼은 머신러닝(ML) 라이프사이클 전반을 조율하는 포괄적인 솔루션을 제공함으로써 핵심적인 역할을 수행합니다. 이러한 플랫폼은 다양한 산업 분야의 기업들이 필요로 하는 다양하고 진화하는 요구 사항에 맞춰 ML 모델의 개발, 배포, 모니터링 및 관리를 간소화하는 것을 목표로 합니다.

주요 기능에는 일반적으로 버전 관리, 자동화된 테스트, 모델 학습, 배포 자동화 및 성능 모니터링이 포함됩니다. 또한 TensorFlow Extended(TFX), MLflow, Kubeflow와 같은 주요 MLOps 플랫폼은 널리 사용되는 ML 프레임워크와 원활하게 통합되는 확장 가능한 인프라 및 협업 기능을 제공하여 기업이 ML 이니셔티브를 효과적으로 실행할 수 있도록 지원합니다.

배포 방식별

글로벌 시장은 온프레미스와 클라우드로 나뉩니다. 온프레미스 배포는 클라우드 기반 서비스에 의존하는 대신 기업 자체 인프라 내에서 머신 러닝 운영을 구현하는 것을 의미합니다. 이 접근 방식에는 조직 내에 위치한 데이터 센터 또는 서버를 사용하여 ML 모델을 개발, 배포, 모니터링 및 관리하는 것이 포함됩니다.

온프레미스 배포는 민감한 데이터를 처리하고 규제 요건을 충족하는 데 있어 향상된 제어, 보안 및 규정 준수를 제공하지만, 인프라를 구축하고 유지 관리하는 데 필요한 하드웨어, 소프트웨어 및 전문 지식에 상당한 초기 투자가 필요합니다.

조직 규모별

글로벌 시장은 대기업과 중소기업으로 나뉩니다. 대기업은 규모, 자원 및 전략적 목표를 활용하여 AI의 혁신적인 잠재력을 활용함으로써 MLOps 솔루션 도입을 주도하는 주요 이해관계자입니다. 이러한 조직은 종종 여러 산업 분야에 걸쳐 광범위한 운영을 처리하므로 복잡한 데이터 환경과 다면적인 ML 워크플로를 갖게 됩니다. 이러한 복잡성으로 인해 강력한 MLOps 프레임워크를 통해 효과적인 모델 관리 및 거버넌스가 필수적입니다. 또한 MLOps가 제공하는 확장성과 유연성은 대기업의 요구 사항에 잘 부합하여 기업들이 대규모 ML 이니셔티브를 조직하고, 리소스 할당을 최적화하고, 모든 영역에서 혁신을 주도할 수 있도록 지원합니다.

산업별

글로벌 시장은 BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험), 헬스케어 및 생명과학, 소매 및 전자상거래, IT 및 통신, 에너지 및 유틸리티, 정부 및 공공 부문, 미디어 및 엔터테인먼트, 기타 산업으로 구분됩니다. BFSI 부문은 시장에서 가장 중요한 산업으로, MLOps 솔루션을 활용하여 운영 효율성을 달성하고, 위험을 관리하고, 은행 고객 만족도를 향상시키고 있습니다. MLOps는 고급 분석 모델의 개발 및 배포를 지원하여 사기 탐지, 신용 평가, 고객 추천과 같은 분야에서 정교한 분석을 스마트하게 도입할 수 있도록 합니다. 이러한 기능은 금융 기관이 위험을 완화하고 매출 성장을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

또한 MLOps는 보험 부문의 프로세스를 개선하여 클레임 처리, 인수 심사 및 계리 모델링을 향상시킵니다. 보험사가 가격 전략을 정교하게 다듬고 손실을 더욱 효과적으로 포착할 수 있도록 함으로써 MLOps는 고객 만족도와 운영 효율성을 크게 향상시킵니다.

기업 시장 점유율

Google Cloud, DataRobot, Amazon Web Services(AWS), Microsoft와 같은 글로벌 시장의 주요 기업들이 가장 높은 시장 매출을 기록하며 업계를 선도하고 있습니다. 이들 기업은 전략적 파트너십, 인수, 지속적인 혁신을 통해 시장 입지를 적극적으로 강화하고 있습니다.

DataRobot: MLOps 시장의 떠오르는 기업

DataRobot은 AI 모델 수명주기를 간소화하도록 설계된 완전 자동화된 머신러닝 플랫폼으로 유명하며 시장의 선두주자로 부상하고 있습니다. DataRobot의 대표 제품인 DataRobot MLOps는 다양한 산업 분야에서 머신러닝 모델의 배포, 모니터링 및 관리를 자동화합니다.

지속적 통합 및 자동화된 거버넌스와 같은 강력한 기능을 제공함으로써 DataRobot은 조직이 AI 이니셔티브를 효과적으로 확장할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기능은 MLOps에 관련된 복잡한 프로세스를 단순화할 뿐만 아니라 기업이 AI 투자 가치를 극대화할 수 있도록 보장합니다.

DataRobot의 최근 개발 사항은 다음과 같습니다.

• 2024년 3월 - DataRobot과 NVIDIA의 파트너십은 MLOps 업계에 중요한 발전입니다. NVIDIA 기술을 통합함으로써 DataRobot은 AI 플랫폼의 성능, 보안 및 효율성을 향상시켜 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 더욱 강력하게 만들었습니다. 이 협력은 확장 가능하고 안전한 엔터프라이즈급 AI 솔루션에 대한 증가하는 수요를 보여주며, 복잡한 AI 워크로드를 처리하는 MLOps 업계의 역량을 더욱 발전시킵니다.

최근 개발 현황

• 2024년 2월 -JFrog는 Qwak의 관리형 머신러닝 운영(MLOps) 플랫폼을 자사의 DevSecOps 플랫폼에 통합한다고 발표했습니다. 이 협력은 다양한 소프트웨어 산출물 배포에 참여하는 개발자와 운영팀 간의 협업을 강화하고 보다 효율적인 개발 수명주기를 촉진하는 것을 목표로 합니다.
• 2024년 6월- DataRobot은 크게 향상된 MLOps 기능을 선보이는 "AI Cloud 2.0" 플랫폼을 공개했습니다. 이러한 개선 사항은 자동화된 모델 재학습을 간소화하고 엔터프라이즈 고객을 위한 대규모 배포를 용이하게 하도록 설계되어 조직이 다양한 애플리케이션에서 머신 러닝 모델을 보다 효과적으로 관리하고 활용할 수 있도록 지원합니다.
• 2024년 4월 - Microsoft는 자동화된 모델 튜닝 및 고급 수명 주기 관리 도구와 같은 새로운 MLOps 기능을 포함하는 Azure Machine Learning 업데이트를 출시했습니다. 이 업데이트는 대규모 조직에 더 나은 확장성을 제공하여 머신 러닝 운영을 최적화하고 전반적인 성능을 향상시킬 수 있도록 합니다.

분석가 의견

분석가에 따르면, 자동화된 AI 수명 주기 관리 플랫폼의 등장으로 MLOps는 상당한 발전을 이루었으며, 다양한 산업 분야에서 머신 러닝 모델의 배포 및 확장을 간소화했습니다. 클라우드 네이티브 MLOps 플랫폼, 엣지 컴퓨팅 및 하이브리드 배포는 생산성을 크게 향상시켰지만, 모델 투명성 및 규정 준수와 관련하여 여전히 해결해야 할 과제가 남아 있습니다.

또한, 전 세계적으로 AI 모델 도입률이 계속 증가함에 따라 AI 모델과 관련된 데이터 개인 정보 보호 문제를 해결하는 것이 필수적입니다.

조직이 이러한 복잡성을 효과적으로 헤쳐나갈 수 있도록 지원하는 것은 변화하는 환경에서 MLOps의 이점을 극대화하는 데 매우 중요할 것입니다.