01 전 세계 MLOP 시장 규모는 2025년 23억 7천만 달러였으며, 2026년 32억 6천만 달러에서 2034년 417억 2천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2026년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR)은 37.53%를 기록할 것으로 전망됩니다. 북미는 2025년 39.2%의 시장 점유율로 MLOP 시장을 주도했습니다.MLOps(머신러닝 운영)는 머신러닝과 DevOps 원칙을 결합하여 머신러닝 모델의 전체 라이프사이클을 효율화하는 진화하는 분야입니다. MLOps는 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델의 개발, 테스트, 배포 및 모니터링과 관련된 프로세스를 자동화하고 관리하는 데 중점을 둡니다. MLOps를 통해 팀은 머신러닝 개발 규모를 확장하고, 연구 단계에서 실제 응용 분야로 전환하는 과정에서 모델의 신뢰성, 재현성 및 적응성을 보장할 수 있습니다. 데이터 과학자, 엔지니어 및 IT 운영팀 간의 협업을 촉진함으로써 MLOps는 기업이 효율적인 워크플로우를 유지하고 AI 기반 솔루션의 성능과 확장성을 향상시키도록 지원합니다.머신러닝과 AI 기술이 산업 전반을 혁신적으로 변화시키면서 MLOps의 중요성도 빠르게 커지고 있습니다. AI 기반 솔루션을 도입하는 기업이 늘어남에 따라 개발부터 배포까지 머신러닝 모델을 관리하는 복잡성 또한 증가하고 있습니다. 최근 보고서에 따르면 2026년까지 기업의 80% 이상이 생성형 인공지능(GenAI) 모델을 도입할 것으로 예측됩니다.이러한 도입 급증은 안정적이고 확장 가능하며 효율적인 머신 러닝 프로세스를 지원할 수 있는 MLOps 플랫폼의 필요성을 강조합니다. 특히 금융, 의료, 소매업과 같이 대량의 데이터를 처리하고 자동화에 크게 의존하는 분야에서 이러한 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.위 그래프는 다양한 인공지능(AI) 분야에 대한 투자 분포를 보여줍니다. 머신러닝(ML) 분야가 62%로 가장 높은 비중을 차지했으며, 컴퓨터 비전이 31%로 그 뒤를 이었습니다. 자율주행차, 스마트 로봇, 가상 에이전트에 대한 투자는 각각 4%, 2%, 2%로 상대적으로 낮습니다.머신러닝(ML) 투자 비중이 높아지고 있다는 것은 ML 시스템 구축 및 확장에 대한 수요가 증가하고 있음을 나타냅니다. 이러한 추세는 MLOps 산업의 성장에 기여할 것이며, 이는 기업의 요구에 따라 ML 배포 관리, 모니터링 및 유지 관리를 위한 효율적이고 간편한 방법을 모색하는 데서 비롯됩니다.머신러닝 도입이 증가함에 따라 대규모 모델의 복잡성을 처리하고 운영 효율성을 보장할 수 있는 강력한 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 크게 증가할 것입니다.
01 자동화된 Mlops 플랫폼의 도입 증가 이 시장에서 가장 중요한 트렌드 중 하나는 머신러닝 라이프사이클 전반을 간소화하도록 설계된 자동화 플랫폼의 도입이 증가하고 있다는 점입니다. 기업들은 모델 학습, 테스트, 배포와 같은 핵심 작업을 자동화하여 효율성을 높이고 제품 출시 시간을 단축할 수 있는 솔루션을 적극적으로 모색하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 12월 아마존은 SageMaker Studio의 사용자 경험을 개선하여 고객이 원하는 관리형 통합 개발 환경(IDE)을 선택하면서도 SageMaker Studio의 방대한 리소스와 도구를 계속 이용할 수 있도록 했습니다. 이러한 향상된 사용자 경험(UX)은 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 머신러닝 엔지니어에게 머신러닝 모델을 구축하고 학습시키는 데 있어 더 큰 유연성을 제공합니다. 웹 애플리케이션으로 개선된 SageMaker Studio는 빠른 로딩 속도, 더욱 빨라진 IDE 및 커널 시작 속도, 자동 업데이트 기능을 제공하여 머신 러닝 개발을 위한 더욱 생산적인 환경을 조성합니다.
02 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 과정의 투명성과 책임성에 대한 중요성이 강조되고 있는 데서 비롯됩니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 법규는 AI 시스템이 내린 결정에 대한 명확한 설명을 제공하도록 조직에 더욱 엄격한 기준을 적용하고 있습니다.Fiddler AI와 같은 기업들은 기업들이 AI 모델에 대한 통찰력을 얻고 이해관계자들이 알고리즘 선택의 근거를 이해할 수 있도록 지원하는 도구를 제공함으로써 업계를 선도하고 있습니다. 이러한 솔루션은 투명성을 증진함으로써 AI 결과물에 대한 신뢰를 구축하고 책임감 있는 AI 활용을 장려하며, 이는 현대 머신러닝 애플리케이션의 복잡성을 헤쳐나가는 데 매우 중요합니다.
2026년 5월:Domino Data Lab은 새로운 엔터프라이즈 AI 애플리케이션 기능을 도입하여 플랫폼을 MLOps에서 완전한 AI 애플리케이션 수명주기 관리로 확장함으로써 조직이 핵심 임무용 AI 애플리케이션을 구축, 배포, 관리 및 확장할 수 있도록 지원합니다.
2026년 5월:DataRobot은 OpenAI API 호환 임베딩 모델 연결 및 새로운 LLM 통합을 포함한 향상된 에이전트 AI 기능을 통해 AI 플랫폼을 확장하여 기업의 MLOps 및 LLMOps 워크플로우를 강화했습니다.
2025년 6월:Databricks는 AI 기반 애플리케이션 개발을 강화하고 통합된 트랜잭션 데이터 기능을 통해 MLflow 기반 MLOps 워크플로우를 향상시키기 위해 서버리스 PostgreSQL 회사인 Neon을 인수했습니다.