雲端MLOps市場爆炸性增長至2031年！

雲端機器學習運營（MLOps）市場：IBM、DataRobot、SAS、Microsoft、Amazon等主要玩家分析

InsightAce Analytic Pvt. Ltd. 最新發佈的市場評估報告顯示，《全球雲端機器學習運營（MLOps）市場（按類型：平台、服務；按應用：金融、醫療、零售、製造、公營部門及其他）趨勢、行業競爭分析、收入與2031年預測》指出，2023年全球MLOps市場規模為1.965億美元，預計到2031年將增長至31.56億美元，2024至2031年期間的年複合增長率（CAGR）高達42.3%。

甚麼是MLOps？雲端化成主流趨勢

MLOps，即機器學習運營，是一套協助企業有效管理及落地人工智能（AI）項目的最佳實踐方法，尤其依靠雲端服務和軟件工具。MLOps結合了DevOps和機器學習的理念，目標是讓機器學習模型在生產環境中持續開發、部署及維護，確保模型可靠、高效並可彈性擴展。

近年來，雲端MLOps平台的採用迅速增長。這些原生於雲端的方案，相比傳統本地部署，擁有更高的安全性、更快的上線速度、更強的擴展能力和成本效益。企業選用IBM Cloud、阿里雲、Google Cloud Platform（GCP）、Microsoft Azure和Amazon Web Services（AWS）等雲端平台，不但可借力其技術專長，更可受惠於其穩健的基礎設施。

技術挑戰與方法選擇

儘管雲端MLOps平台優勢明顯，但在模型部署到生產環境後，如何確保其準確性和性能仍是重大挑戰，尤其當模型需處理原始數據並生成預測結果時。持續評估及再訓練模型是必須的，但手動標註新數據既費時又低效。因此，企業需審慎考慮應採用監督式學習、非監督式學習，還是利用現有模型自動標註新數據，這全視乎任務性質及業務目標而定。

全球主要MLOps平台及供應商

目前在全球MLOps市場上的主要玩家包括：
– IBM
– DataRobot SAS
– Microsoft
– Amazon
– Google
– Dataiku
– Databricks
– HPE
– Lguazio
– ClearML
– Modzy
– Comet
– Cloudera
– Paperpace
– Valohai

市場動態：增長動力與挑戰並存

增長動力：
MLOps市場的快速增長，主要源自機器學習模型日益複雜和多元。現今機器學習系統涵蓋多種架構、演算法、參數、數據輸入輸出、績效指標及應用場景，令模型管理變得更具挑戰。這推動對高階工具和方法的需求，從模型開發、部署到維護全生命周期都需有標準化流程和自動化支持。MLOps平台正好滿足這些需求，協助企業跨團隊、跨項目統一工作流程，自動化數據預處理、模型部署及性能監控，並透過反饋機制持續優化模型，提升營運效率及成效。

主要挑戰：
MLOps市場目前面臨的最大挑戰是平台及服務缺乏標準化和互通性。現時市場上有大量初創企業、軟件公司及雲端供應商，各自提供不同架構、實施方式和運營方法的MLOps方案，導致功能、介面及整合能力各異，令企業難以無縫採用或跨平台協作。標準缺失成為企業推動規模化及一致性MLOps策略的障礙。

區域發展趨勢

北美地區目前在全球MLOps市場收入領先，預計未來數年仍將保持高增長。該區雲集IBM、Databricks、Google、Microsoft、AWS等主要供應商，這些企業針對不同行業需求提供多元化MLOps平台，並大力投資研發，推動創新及市場擴張。亞太區則成為新興增長熱點，受AI及機器學習投入增加帶動，區內對數據私隱及合規要求（如GDPR類政策）日益重視，推動對負責任及合規MLOps方案的需求，加速先進、安全、合規MLOps平台在亞太區的落地。

最新動態：IBM watsonx平台發佈

2023年5月，IBM於Think大會上發佈全新AI及數據平台watsonx，協助企業規模化及加速高階AI的部署。隨著AI普及，企業需要一站式技術棧，從訓練、調校、部署AI模型（包括基礎模型及機器學習能力）到全公司落地，均可於任何雲端環境運作，並確保數據可信、流程快速及治理完善。

市場細分

– 按類型：平台、服務
– 按應用：金融、醫療、零售、製造、公營部門、其他
– 按地區：北美（美國、加拿大、墨西哥）、歐洲（德國、英國、法國、意大利、西班牙、其他）、亞太（中國、日本、印度、南韓、東南亞、其他）、拉美（巴西、阿根廷、其他）、中東及非洲（海灣國家、南非、其他）

編輯評論：MLOps雲端化的香港啟示

MLOps的爆發式增長反映了AI產業從「模型為王」進化到「運營為本」的現實。對香港企業而言，雲端MLOps不單是科技升級，更是企業治理、監管合規和業務敏捷轉型的關鍵。隨著數據私隱法規（如GDPR）趨嚴，MLOps平台的可監管性、可追溯性和自動化能力，將成為金融、醫療、零售等行業的競爭分水嶺。

然而，現時MLOps方案碎片化嚴重，標準未成，對本地企業尤其是中小企來說，選型和整合成本高企，跨平台協作困難。這既是挑戰，亦是機遇——誰能率先提供兼容多平台、輕量上雲、合規自動化的MLOps服務，誰就能在數碼轉型浪潮中搶佔先機。

未來，香港應積極參與MLOps國際標準制定，並針對本地法規、市場特性，發展「本地化+國際化」兼備的雲端MLOps生態，讓AI落地真正「又快又穩又守規」。這不僅是技術升級，更是香港數碼經濟競爭力的關鍵一仗。