스트래티스틱스 MRC에 따르면 글로벌 MLOps 시장은 2024년 1억 4,160만 달러 규모이며, 예측 기간 동안 41.5%의 연평균 성장률로 2030년에는 1억 1,513만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 머신러닝 운영은 데이터 엔지니어링, DevOps, 머신러닝 기술을 융합하여 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델의 배포, 모니터링, 관리를 간소화하고 확장하는 분야입니다. 조직은 MLOps를 통해 모델의 지속적인 통합, 테스트 및 제공을 통해 보다 신속하고 안정적으로 대규모로 모델을 배포할 수 있습니다. 또한, 기업은 운영상의 마찰을 줄이고, 지속적인 학습을 통해 모델 정확도를 개선하며, 머신 러닝(ML) 모델을 실행에 옮겨 변화하는 환경에서도 적용성과 유용성을 유지할 수 있습니다.
IDC(International Data Corporation)에 따르면, 머신러닝의 발전과 다양한 산업에서 AI 도입이 증가함에 따라 2023년 인공지능 시스템에 대한 전 세계 지출은 979억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
시장 역학:
동인:
AI와 머신러닝의 사용 증가
제조, 금융, 의료, 소매업과 같은 분야에서 AI와 머신러닝이 광범위하게 사용되고 있는 것이 MLOps 시장을 이끄는 주요 요인 중 하나입니다. 기업들은 비즈니스 인사이트를 창출하고 프로세스를 최적화하며 고객 경험을 개선할 수 있는 AI의 잠재력을 깨닫고 머신러닝 모델 개발 및 구현에 막대한 투자를 하고 있습니다. 또한, 현재 비즈니스 프로세스에 AI를 통합하는 것이 어렵고 방대한 양의 데이터를 관리해야 하기 때문에 강력한 MLOps 플랫폼의 필요성이 점점 더 커지고 있습니다.
제약:
막대한 구현 비용
MLOps 솔루션을 구현하는 데 드는 높은 비용은 MLOps 시장의 성장을 저해하는 주요 요인 중 하나입니다. 모든 것을 포괄하는 MLOps 프레임워크를 개발하고 구현하려면 인프라, 도구, 인재에 상당한 투자가 필요합니다. 전체 수명 주기 동안 머신러닝 모델을 관리하기 위해 조직은 클라우드 서비스, 고성능 컴퓨팅 리소스, 정교한 소프트웨어 도구에 투자해야 하는 경우가 많습니다. 게다가 이러한 비용은 소규모 기업이나 예산이 빠듯한 기업에게는 감당할 수 없는 비용일 수 있으며, 이로 인해 MLOps 솔루션을 완전히 구현하지 못할 수도 있습니다.
기회:
서비스형 인프라(IaaS) 및 클라우드 컴퓨팅의 성장
서비스형 인프라(IaaS) 및 클라우드 컴퓨팅 산업은 빠르게 성장하고 있으며, 이로 인해 MLOps에 새로운 시장 기회가 열리고 있습니다. 머신러닝 모델 개발, 배포 및 관리는 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 클라우드 플랫폼에서 제공하는 확장 가능하고 적응 가능한 인프라를 통해 지원됩니다. 또한 클라우드 기반 솔루션의 인기가 높아지면서 하드웨어 및 소프트웨어 리소스 관리의 복잡성과 비용이 줄어드는 동시에 기업들은 자동화된 모델 배포 및 지속적인 모니터링과 같은 MLOps의 장점을 활용할 수 있게 되었습니다.
위협:
시장 포화 및 경쟁 심화
잘 알려진 기술 기업과 스타트업이 점점 더 많이 MLOps 시장에 진입하면서 경쟁이 치열해지고 있습니다. 이러한 경쟁업체의 범람으로 인한 시장 포화로 인해 개별 MLOps 제공업체는 경쟁에서 눈에 띄고 시장 점유율을 확보하기가 더 어려워졌습니다. 경쟁력을 유지하기 위해 기업은 더 정교한 기능을 제공하거나 비용을 절감해야 한다는 압박을 느낄 수 있으며, 이는 지속 가능성과 수익성에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 다양한 MLOps 솔루션이 많아 잠재 고객에게 혼란을 주어 고유한 요구사항에 가장 적합한 솔루션을 선택하기 어려울 수 있습니다.
코로나19 영향:
코로나19 팬데믹으로 인해 다양한 산업 분야에서 머신러닝과 인공지능(AI) 기술이 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 이는 기업들이 운영을 최적화하고 급변하는 상황에 적응해야 했기 때문입니다. 원격 근무의 증가, 디지털 플랫폼에 대한 의존도 증가, 데이터 기반 인사이트의 절실한 필요성으로 인해 대규모로 머신러닝 모델을 효과적으로 관리하고 배포할 수 있는 MLOps 솔루션에 대한 수요가 증가했습니다. 그러나 팬데믹으로 인해 이미 구축되어 있던 인프라의 취약점이 드러나면서 MLOps 프레임워크의 확장 및 보안 문제가 주목받기도 했습니다.
플랫폼 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
플랫폼 부문은 MLOps 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 모델 개발, 배포, 모니터링은 모두 머신러닝 라이프사이클에서 MLOps 플랫폼이 제공하는 다양한 도구와 서비스를 통해 간소화됩니다. 이러한 플랫폼은 버전 관리, 협업 도구, 자동화된 모델 훈련 등 조직의 효율성과 확장성을 개선하는 중요한 기능을 제공합니다. 또한 이러한 플랫폼은 ML 워크플로우의 여러 단계를 단일 시스템으로 결합하여 머신러닝 모델을 보다 빠르고 안정적으로 배포할 수 있도록 지원하기 때문에 AI 기술을 효과적으로 사용하고자 하는 기업에게 필수적입니다.
클라우드 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
MLOps 시장의 클라우드 부문은 가장 높은 CAGR로 성장하고 있습니다. 클라우드 기반 MLOps 솔루션은 비용 효율성, 확장성 및 유연성 측면에서 매우 유리합니다. 이러한 솔루션의 도움으로 기업은 온프레미스 하드웨어에 큰 투자를 하지 않고도 클라우드 인프라를 사용해 머신 러닝 모델을 관리하고 배포할 수 있습니다. 클라우드 환경은 손쉬운 협업, 동적 리소스 할당, 다른 클라우드 기반 서비스와의 원활한 통합을 지원하므로 머신러닝 모델의 생성 및 적용 속도를 높여줍니다. 또한, 클라우드 기술을 사용하여 데이터 처리 능력을 향상시키고 AI 운영을 자동화하는 기업이 증가함에 따라 클라우드 기반 MLOps 솔루션에 대한 수요도 빠르게 증가하고 있습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미 지역은 MLOps 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 강력한 기술 인프라, 최고 기술 기업의 집중, 머신 러닝 및 인공 지능 프로젝트에 대한 대규모 투자가 이 지역이 우위를 점하는 주요 원인입니다. 북미의 지배적인 위치는 혁신과 연구에 중점을 두고 있을 뿐만 아니라 MLOps 솔루션 제공업체로 구성된 생태계가 발달한 결과입니다. 또한, 주요 데이터 센터와 클라우드 서비스 제공업체도 이 지역에 위치하고 있어 MLOps 관행의 광범위한 채택을 장려하고 북미 지역을 업계 선두로 이끌고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역에서 MLOps 시장은 가장 높은 연평균 성장률로 성장하고 있습니다. 이 지역의 디지털 인프라 성장, AI 기술 사용 증가, 공공 및 민간 부문의 머신러닝 및 데이터 분석에 대한 투자 급증 등이 빠른 성장에 기여하고 있습니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가들이 기술 혁신과 발전을 주도하고 있습니다. 또한 이 지역의 급성장하는 기술 스타트업과 다양한 산업 분야에서 디지털 트랜스포메이션에 대한 강조가 증가함에 따라 MLOps 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
주요 개발 사항:
2024년 8월, 아마존은 캘리포니아 산호세에 본사를 둔 상장 기술 기업 Xperi의 자회사인 칩 제조업체이자 AI 모델 압축 회사 Perceive를 현금 8천만 달러에 인수하는 계약을 체결했습니다. 이 거래는 금요일 오후 Xperi가 증권거래위원회에 제출한 서류에서 공개되었습니다.
2024년 5월, Google LLC는 일본의 두 에너지 공급업체와 전력구매계약(PPA)을 체결하여 일본의 데이터센터에 전력을 공급하기 위해 60MW의 태양광 발전 용량을 확보했습니다. 이 거대 기술 기업은 이토추 코퍼레이션(TYO:8001)의 파트너인 클린 에너지 커넥트(Clean Energy Connect Inc) 및 시젠 에너지(Shizen Energy)와 일본에서 처음으로 PPA를 체결했다고 밝혔습니다.
알레그로 마이크로시스템즈는 2023년 8월 터널 자기저항(TMR) 기술을 기반으로 한 자기 센서 개발업체인 크로커스 테크놀로지(Crocus Technology)를 인수하는 최종 계약을 체결했다고 발표했습니다. 거래 금액은 4억 2,000만 달러이며 전액 현금으로 지급될 예정입니다. Crocus는 2006년 프랑스 그르노블에 위치한 스핀트로닉스 스핀텍의 연구소에서 분사되었습니다.
다루는 구성 요소
– 플랫폼
– 서비스
대상 배포
– 클라우드
– 온프레미스
– 하이브리드
지원 대상 기업 유형
– 중소기업
– 대기업
지원 대상 애플리케이션
– 데이터 관리
– 모델 인프라
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– IT 및 통신
– 의료 및 생명 과학
– 은행, 금융 서비스 및 보험
– 제조
– 소매업
– 정부 및 공공 부문
– 광고
– 운송 및 물류
– 에너지 및 유틸리티
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 애플리케이션 분석
3.7 최종 사용자 분석
3.8 신흥 시장
3.9 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체품의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 구성 요소 별 글로벌 MLOps 시장
5.1 소개
5.2 플랫폼
5.3 서비스
6 배포 별 글로벌 MLOps 시장
6.1 소개
6.2 클라우드
6.3 온프레미스
6.4 하이브리드
7 기업 유형별 글로벌 MLOps 시장
7.1 소개
7.2 중소기업
7.3 대기업
8 애플리케이션 별 글로벌 MLOps 시장
8.1 소개
8.2 데이터 관리
8.3 모델 인프라
8.4 기타 애플리케이션
9 최종 사용자 별 글로벌 MLOps 시장
9.1 소개
9.2 IT 및 통신
9.3 의료 및 생명 과학
9.4 은행, 금융 서비스 및 보험
9.5 제조
9.6 소매업
9.7 정부 및 공공 부문
9.8 광고
9.9 운송 및 물류
9.10 에너지 및 유틸리티
9.11 기타 최종 사용자
10 글로벌 MLOps 시장, 지역별 현황
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 미국
10.2.2 캐나다
10.2.3 멕시코
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.2 영국
10.3.3 이탈리아
10.3.4 프랑스
10.3.5 스페인
10.3.6 기타 유럽
10.4 아시아 태평양
10.4.1 일본
10.4.2 중국
10.4.3 인도
10.4.4 호주
10.4.5 뉴질랜드
10.4.6 대한민국
10.4.7 기타 아시아 태평양 지역
10.5 남미
10.5.1 아르헨티나
10.5.2 브라질
10.5.3 칠레
10.5.4 남미의 나머지 지역
10.6 중동 및 아프리카
10.6.1 사우디 아라비아
10.6.2 아랍에미리트
10.6.3 카타르
10.6.4 남아프리카 공화국
10.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
11 주요 개발 사항
11.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
11.2 인수 및 합병
11.3 신제품 출시
11.4 확장
11.5 기타 주요 전략
12 회사 프로파일링
