전 세계 MLOP 시장 규모는 2025년 23억 7천만 달러였으며, 2026년 32억 6천만 달러에서 2034년 417억 1천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간인 2026년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR)은 37.53%입니다.
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.
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.
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.
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.
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조직들이 AI 사업을 확장함에 따라, 강력한 엔터프라이즈급 MLOps 인프라에 대한 수요가 점점 더 중요해지고 있습니다. 많은 AI 프로젝트가 모델 배포 및 모니터링 단계에서 병목 현상을 겪는데, 이는 MLOps를 통해 이러한 프로세스를 효과적으로 자동화하고 간소화해야 할 필요성을 강조합니다.
이 혁신적인 플랫폼을 통해 사용자는 데이터 이동 없이 기존 데이터 저장소에서 직접 대규모 머신러닝 모델을 배포할 수 있으며, 데이터 분석과 모델 배포를 위한 통합 환경을 구축할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 확장성이라는 점점 더 중요해지는 과제를 해결하여 조직이 규모 확장에 따라 머신러닝 운영을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.
산업 전반에 걸쳐 진행되는 디지털 전환은 MLOps 시장의 또 다른 중요한 성장 동력입니다. 기업들이 혁신 전략의 핵심 요소로 AI를 점점 더 많이 도입함에 따라, 기존 워크플로우에 AI를 원활하게 통합할 수 있는 확장 가능한 MLOps 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다. MLOps는 조직이 AI 기술을 효과적으로 통합하고, 원활한 전환과 운영 시너지를 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.
또한 IBM과 마이크로소프트 같은 기업들은 AI와 머신러닝을 기업 워크플로우에 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.
머신러닝 운영(MLOps) 시장의 주요 제약 요인 중 하나는 데이터 개인정보 보호 및 보안에 대한 우려가 커지고 있다는 점입니다. 특히 의료, 금융, 정부와 같은 민감한 분야에서 이러한 우려가 더욱 두드러집니다. 기업들은 규제 위험과 잠재적인 데이터 유출 우려 때문에 대량의 민감 데이터를 활용하는 머신러닝 모델 도입을 점점 더 꺼리고 있습니다.
글로벌 시장은 플랫폼과 서비스로 구분됩니다. 플랫폼은 머신러닝(ML) 라이프사이클 전반을 아우르는 포괄적인 솔루션을 제공함으로써 핵심적인 역할을 수행합니다. 이러한 플랫폼은 다양한 산업 분야 기업의 다양하고 끊임없이 변화하는 요구사항에 맞춰 ML 모델의 개발, 배포, 모니터링 및 관리를 간소화하는 것을 목표로 합니다. 주요 기능으로는 버전 관리, 자동화된 테스트, 모델 학습, 배포 자동화 및 성능 모니터링 등이 있습니다. 또한, TensorFlow Extended(TFX), MLflow, Kubeflow와 같은 주요 MLOps 플랫폼은 널리 사용되는 ML 프레임워크와 원활하게 통합되는 확장 가능한 인프라와 협업 기능을 제공하여 기업이 ML 프로젝트를 효과적으로 실행할 수 있도록 지원합니다.
글로벌 시장은 온프레미스와 클라우드로 양분됩니다. 온프레미스 배포는 클라우드 기반 서비스에 의존하는 대신 기업 자체 인프라 내에서 머신러닝 운영을 구현하는 것을 의미합니다. 이 접근 방식에는 조직 내에 위치한 데이터 센터 또는 서버를 사용하여 머신러닝 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, 인프라 구축 및 유지 관리에 필요한 하드웨어, 소프트웨어 및 전문 인력에 상당한 초기 투자가 필요합니다.
글로벌 시장은 대기업과 중소기업으로 양분됩니다. 대기업은 규모, 자원, 전략적 목표를 활용하여 AI의 혁신적인 잠재력을 극대화함으로써 MLOps 솔루션 도입을 주도하는 핵심 이해관계자입니다. 이러한 기업들은 여러 산업 분야에 걸쳐 방대한 사업을 운영하기 때문에 복잡한 데이터 환경과 다면적인 머신러닝 워크플로우를 필요로 합니다. 이러한 복잡성으로 인해 강력한 MLOps 프레임워크를 통한 효과적인 모델 관리 및 거버넌스가 필수적입니다. 또한, MLOps가 제공하는 확장성과 유연성은 대기업의 요구 사항에 부합하여 대규모 머신러닝 프로젝트를 효율적으로 운영하고, 자원 배분을 최적화하며, 사업 영역 전반에 걸쳐 혁신을 주도할 수 있도록 지원합니다.
글로벌 시장은 금융·보험(BFSI), 헬스케어 및 생명과학, 소매 및 전자상거래, IT 및 통신, 에너지 및 유틸리티, 정부 및 공공 부문, 미디어 및 엔터테인먼트, 기타 부문으로 구분됩니다. BFSI 부문은 시장 내에서 가장 중요한 산업 분야로, MLOps 솔루션을 활용하여 은행 부문의 운영 효율성을 높이고, 위험을 관리하며, 고객 만족도를 향상시키고 있습니다. MLOps는 고급 분석 모델의 개발 및 배포를 지원하여 사기 탐지, 신용 평가, 고객 추천과 같은 분야에서 정교한 분석을 효과적으로 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, 보험 계리 모델링을 향상시킵니다. 보험사가 가격 책정 전략을 개선하고 손실을 보다 효과적으로 포착할 수 있도록 지원함으로써, MLOps는 고객 만족도와 운영 효율성을 크게 향상시킵니다.
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 조직들이 효율성 향상과 혁신 촉진을 위해 AI 기반 이니셔티브를 점점 더 많이 도입하고 있으며, 이는 MLOps 솔루션에 대한 수요 급증으로 이어지고 있습니다.
또한, 이 지역의 AI 투자 및 연구에 대한 적극적인 노력은 시장 성장의 핵심 동력으로 작용하고 있습니다. 증가하는 수요를 충족하기 위해 MLOps 솔루션 개선에 상당한 투자가 이루어지고 있습니다.
아시아 태평양 지역은 MLOps 분야에서 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며 기회의 중심지로 빠르게 부상하고 있습니다. 이러한 성장은 급속한 디지털화, 새로운 AI 이니셔티브 도입, 클라우드 도입 급증 등의 요인에 힘입은 것입니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가들은 데이터 기반 의사결정과 기술 혁신에 대한 관심 증가에 힘입어 MLOps 도입을 선도하고 있습니다.
더욱이, 이 지역에서는 주요 주체들이 MLOps의 애플리케이션 기반 도입을 촉진하기 위한 다양한 계획을 추진하는 사례가 크게 증가했습니다.
주요 국가들의 동향은 머신러닝(ML)을 운영에 통합하여 워크플로우를 간소화하고, 모델 배포를 개선하며, AI 기반 애플리케이션의 확장성을 향상시키는 글로벌 트렌드를 보여줍니다. 다음은 MLOps 발전을 선도하는 몇몇 국가입니다.
구글 클라우드, 데이터로봇, 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트와 같은 글로벌 시장의 주요 업체들은 가장 높은 시장 매출을 기록하며 업계를 선도하고 있습니다. 이들 기업은 전략적 제휴, 인수, 지속적인 혁신을 통해 시장 점유율을 적극적으로 확대하고 있습니다.
DataRobot: MLOps 시장의 떠오르는 강자
DataRobot은 완벽한 기술력으로 시장을 선도하는 기업으로 떠오르고 있습니다.자동화된 머신러닝AI 모델 수명주기를 간소화하도록 설계된 플랫폼입니다. 회사의 대표 제품인 DataRobot MLOps는 다양한 산업 분야에서 머신러닝 모델의 배포, 모니터링 및 관리를 자동화하는 기능을 강화합니다.
DataRobot은 지속적 통합 및 자동화된 거버넌스와 같은 강력한 기능을 제공하여 조직이 AI 이니셔티브를 효과적으로 확장할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기능은 복잡한 MLOps 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 기업이 AI 투자 가치를 극대화할 수 있도록 보장합니다.
DataRobot의 최근 개발 사항은 다음과 같습니다.
분석가들에 따르면, 자동화된 AI 라이프사이클 관리 플랫폼의 등장으로 MLOps는 상당한 발전을 이루었으며, 다양한 산업 분야에서 머신러닝 모델의 배포 및 확장을 간소화했습니다. 클라우드 네이티브 MLOps 플랫폼, 엣지 컴퓨팅, 하이브리드 배포는 생산성을 크게 향상시켰지만, 모델 투명성 및 규정 준수와 관련하여 여전히 해결해야 할 과제가 남아 있습니다.
더욱이, AI 모델과 관련된 데이터 개인정보 보호 문제를 해결하는 것은 전 세계적으로 AI 도입률이 지속적으로 증가함에 따라 필수적입니다. 조직이 이러한 복잡성을 효과적으로 헤쳐나가는 것은 변화하는 환경에서 MLOps의 이점을 극대화하는 데 매우 중요할 것입니다.
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저자 세부 정보
Research Analyst
Pavan Warade is a Research Analyst with over 4 years of expertise in Technology and Aerospace & Defense markets. He delivers detailed market assessments, technology adoption studies, and strategic forecasts. Pavan’s work enables stakeholders to capitalize on innovation and stay competitive in high-tech and defense-related industries.
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