모델옵스 시장 규모, 점유율 및 트렌드 분석 보고서: 제공 유형별(플랫폼, 서비스), 애플리케이션별(지속적 통합/지속적 배포, 배치 스코어링, 거버넌스, 위험 및 규정 준수, 모니터링 및 경고, 모델 수명주기 관리, 기타), 모델별(머신러닝 모델, 그래프 기반 모델, 규칙 및 휴리스틱 모델, 에이전트 기반 모델, 기타), 산업 분야별(금융, 소매 및 전자상거래, 의료 및 생명과학, IT 및 통신, 제조, 기타), 지역별(북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카) 분석, 2026-2034년 예측

모델옵스 시장 규모

전 세계 모델 운영 시장 규모는 2025년 72억 4천만 달러였으며, 2026년 100억 8천만 달러에서 2034년 1,420억 7천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2026년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR)은 39.2%를 기록할 것으로 전망됩니다. 북미 지역은 2025년 시장 점유율 38.6%로 모델 운영 시장을 주도했습니다.

모델 운영(ModelOps)은 머신러닝(ML) 및 인공지능(AI) 모델의 개발, 배포, 모니터링 및 지속적인 개선에 이르기까지 전체 수명주기 동안 모델을 관리하고 운영하는 실무입니다. 모델 운영은 프로덕션 환경에서 AI/ML 모델의 거버넌스, 자동화 및 확장성에 중점을 두어, 규정 및 비즈니스 목표를 준수하면서 일관된 비즈니스 가치를 제공하도록 보장합니다. 모델 운영을 통해 조직은 대규모 AI 배포를 효율적으로 관리하고, 모델의 정확성, 신뢰성 및 관련성을 장기적으로 유지할 수 있습니다.

머신러닝(ML) 및 인공지능(AI) 모델의 운영 및 관리에 초점을 맞춘 글로벌 모델옵스(ModelOps) 산업은 금융, 의료, 소매업 분야의 기업들이 AI/ML 솔루션을 도입함에 따라 급성장하고 있습니다. 효율적인 모델 배포, 지속적인 모니터링 및 유지 관리를 지원하는 강력한 모델옵스 프레임워크가 필요하며, ML 파이프라인 자동화, 모델 거버넌스, 실시간 모델 모니터링에 대한 수요 또한 증가하고 있습니다.

또한, 기업들이 하이브리드 또는 멀티 클라우드 환경으로 전환함에 따라, ModelOps 솔루션은 다양한 플랫폼 전반에 걸쳐 원활한 배포 및 통합을 위해 필수적인 요소가 되고 있습니다. 여러 산업 분야에서 AI 활용이 증가함에 따라 시장이 빠르게 성장할 것으로 예상되는 가운데, ModelOps 환경은 모델 성능, 확장성 및 규정 준수를 개선할 수 있는 기회를 제공합니다.

아래 그림은 다양한 산업 분야에서 디지털 전환 도입 수준이 어떻게 다른지를 보여줍니다. 통신 서비스 제공업체가 65%로 가장 높은 도입률을 보였고, 공공 부문은 34%로 가장 낮았습니다. 은행, 석유 및 가스, 소매업과 같은 산업도 디지털 전환에 상당히 적극적으로 참여하고 있는 반면, 공공 부문과 여행업은 상대적으로 참여도가 낮은 것으로 나타났습니다.

세분화 분석

제공을 통해

플랫폼 부문은 AI 모델의 전체 라이프사이클 관리를 위한 엔드투엔드 솔루션을 제공할 수 있는 역량 덕분에 시장을 주도하고 있으며, 모델 운영(ModelOps) 시장을 이끌고 있습니다. 플랫폼 솔루션을 통해 기업은 확장성과 유연성을 바탕으로 모델을 실시간으로 배포, 모니터링 및 최적화할 수 있습니다. AI와 머신러닝이 다양한 산업 분야에서 점차 확산됨에 따라, 플랫폼 솔루션은 모델 배포 및 관리를 간소화하는 포괄적인 도구로 자리매김하고 있습니다.

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신청을 통해

지속적 통합/지속적 배포(CI/CD)는 AI 모델 배포 및 통합 프로세스 자동화에 핵심적인 역할을 하며 시장을 주도하고 있습니다. 기업들이 제품 출시 기간 단축과 모델 신뢰성 유지를 위해 노력하는 가운데, CI/CD는 원활한 업데이트 및 배포를 위한 자동화된 파이프라인을 제공합니다. 이는 프로덕션 환경에서 높은 가용성과 성능을 바탕으로 모델을 신속하게 테스트, 배포 및 반복 개선하고자 하는 조직에 매우 중요합니다.

모델에 의해

머신러닝(ML) 모델은 예측 분석, 자동화, 의사 결정 등 다양한 산업 분야에 폭넓게 적용 가능하기 때문에 시장을 주도하고 있습니다. 또한, 이러한 유연성 덕분에 분류, 클러스터링, 회귀 분석 등에도 활용할 수 있습니다. 데이터 기반 인사이트를 얻기 위해 기업들이 인공지능(AI)과 머신러닝을 점점 더 많이 도입함에 따라 이러한 모델에 대한 수요도 증가하고 있습니다.

수직으로

금융·보험·보험(BFSI) 부문은 운영 효율성 향상, 위험 관리, 고객 경험 개선, 사기 탐지 등을 위해 인공지능(AI)과 머신러닝을 적극적으로 활용하면서 시장을 주도하고 있습니다. 머신러닝 모델은 신용 평가, 사기 탐지, 재무 예측과 같이 높은 정확도와 데이터 기반 의사결정이 요구되는 고난도 업무를 자동화하는 데 매우 유용합니다.

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지역별 분석

북미: 상당한 시장 점유율을 보유한 지배적인 지역

북미는 선진적인 기술 환경, 인공지능(AI) 및 머신러닝 기술의 높은 도입률, 그리고 수많은 유수 기술 기업들 덕분에 글로벌 모델옵스(ModelOps) 시장을 주도하는 지역입니다. 특히 미국은 금융 및 의료 분야를 비롯한 다양한 분야에서 AI 기반 솔루션을 도입하는 기업들이 많아 이 지역의 성장에 중요한 역할을 하고 있습니다. 북미에는 주요 모델옵스 플랫폼 제공업체들이 다수 포진해 있어 시장 성장을 견인하고 있습니다.

• 예를 들어, 직원 수가 5,000명 이상인 미국 기업의 50% 이상이 현재 AI를 사용하고 있습니다. 직원 수가 10,000명 이상인 기업의 경우 이 수치는 60%까지 증가합니다. 일반적으로 AI를 사용하는 기업의 대다수는 대규모 조직입니다. 현재 직원 수가 1,000명 이상인 대기업의 42%가 AI를 사용하고 있습니다.

지역별 인사이트 확인국가별 데이터 및 지역별 동향을 확인하세요.

아시아 태평양: 급속도로 성장하는 지역

아시아 태평양 지역은 중국, 인도, 일본, 한국 등 여러 국가의 디지털 전환 가속화에 힘입어 글로벌 모델옵스(ModelOps) 시장에서 빠르게 성장하고 있습니다. 이들 국가는 모두 인공지능(AI) 및 클라우드 기술에 대규모 투자를 진행하고 있으며, 의료, 금융, 제조 등 다양한 산업 분야에서 자동화 구현 및 데이터 기반 의사결정을 위해 AI 모델을 적극적으로 도입하고 있습니다. 또한, 아시아 태평양 지역은 AI 연구 개발 노력에도 박차를 가하고 있으며, 각국 정부는 경제 성장과 생산성 향상을 위한 지원을 통해 혁신을 장려하고 있습니다.

• 예를 들어, 아시아개발은행은 인공지능에 대한 세계적인 투자 급증과 인플레이션 완화가 2024년과 2025년까지 지속적인 경제 성장을 더 높은 궤도로 끌어올릴 것이라고 낙관적으로 전망하고 있습니다.

국가별 인사이트

• 미국:미국은 AI 및 모델 운영(ModelOps) 솔루션 도입에 있어 선두를 달리고 있는데, 이는 강력한 기술 기업 기반, AI 연구에 대한 상당한 투자, 그리고 의료, 금융, 소매업과 같은 산업 분야의 높은 수요 덕분입니다. 시장을 효과적으로 지원하기 위해서는 AI 모델의 조기 도입과 높은 확장성이 필수적입니다.
• 중국:중국은 인공지능(AI) 및 모델 운영(ModelOps) 분야에 대한 투자를 빠르게 확대하고 있으며, 이는 정부가 추진하는 'AI 2.0' 정책에 힘입은 바가 큽니다. 제조, 의료, 금융 부문 모두 AI 모델에 대한 의존도가 높아짐에 따라 모델 운영 플랫폼의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
• 영국:영국은 주로 의료, 금융, 소매 부문에서 AI를 활용하고 있으며, AI 라이프사이클 운영 관리를 위한 ModelOps 솔루션을 지원해 왔습니다. 정부는 "AI 전략"과 같은 모델을 통해 AI 모델을 활용한 경제 성장 촉진을 추진하고 있습니다.
• 독일:유럽연합 최대 경제국인 독일은 인공지능(AI)에 막대한 투자를 하고 있습니다. 투자 분야는 제조, 자동차, 엔지니어링 등 다양합니다. 독일은 ModelOps를 활용하여 생산 환경에서 AI 모델의 배포, 모니터링 및 최적화를 관리합니다.
• 인도:인도는 인공지능(AI)을 빠르게 도입하고 있으며, 이를 비즈니스 및 기술 분야에 접목하여 미래를 설계하고 있습니다. 특히 금융 및 보험(BFSI) 분야에서 모델 운영(ModelOps) 솔루션 도입에 주력하고 있으며, 주요 분야는 금융 모델 최적화, 사기 탐지, 고객 인사이트 도출입니다.
• 일본:일본은 제조, 로봇, 자동차 분야에 인공지능(AI)을 도입하고 있습니다. 기업들이 생산 라인의 효율화, 자동화된 공정 생성, 정밀도 향상을 위해 AI 모델을 활용함에 따라 모델 운영(ModelOps) 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
• 캐나다:캐나다는 특히 의료, 금융, 에너지 분야에서 AI 연구 및 혁신의 중심지로 부상했습니다. 캐나다 기업들은 자동화 및 분석을 위해 AI 모델을 점점 더 많이 도입하고 있으며, 이에 따라 모델 수명주기를 관리하는 ModelOps 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

회사 시장 점유율

주요 시장 참여 기업들은 첨단 모델 운영 기술에 투자하고 있으며, 제품을 개선하고 시장 점유율을 확대하기 위해 협력, 인수, 파트너십과 같은 전략을 추구하고 있습니다.

Veritone, Inc.: 모델 운영 시장의 떠오르는 기업

Veritone, Inc.는 조직이 AI 모델을 효과적으로 관리하고 최적화할 수 있도록 설계된 인간 중심적인 AI 솔루션을 제공하는 ModelOps 시장의 신흥 강자입니다. Veritone은 고급 AI 모델 개발 및 배포 도구와 모니터링 기능을 결합하여 AI를 운영에 원활하게 통합하고 효율성을 극대화하며 더 나은 비즈니스 성과를 달성할 수 있도록 지원합니다. 이 회사의 AI 플랫폼은 매우 유연하며 미디어, 엔터테인먼트, 스포츠, 인재 채용 등 다양한 산업 분야를 지원하므로 기업 규모로 AI를 활용하고자 하는 조직에 매력적인 선택입니다.

최근 동향:

• 2024년 8월Veritone, Inc.는 Amazon Web Services(AWS)와 3년 전략적 협력 계약을 체결했다고 발표했습니다. 이 계약은 클라우드 네이티브 및생성형 인공지능미디어, 엔터테인먼트, 스포츠, 인재 채용 및 공공 부문의 고객에게 혜택을 제공하는 혁신.

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