MLOps市場爆升：2024至2031關鍵趨勢分析

雲端機器學習運營（MLOps）市場關鍵玩家分析——IBM、DataRobot、SAS、Microsoft、Amazon

InsightAce Analytic Pvt. Ltd. 最新發佈一份針對「全球雲端機器學習運營（MLOps）市場——按類型（平台、服務）、應用（金融、醫療、零售、製造、公共部門及其他）、趨勢、行業競爭分析、收入及至2031年預測」的市場評估報告。

根據InsightAce Analytic的最新研究，全球雲端MLOps市場於2023年估值為1.965億美元，預計到2031年將達到31.56億美元，2024至2031年期間的複合年增長率（CAGR）高達42.3%。

什麼是MLOps？

MLOps，即機器學習運營，是一套最佳實踐，令企業能有效管理及實現人工智能（AI）項目，特別是透過雲端服務及軟件工具。MLOps位於DevOps（開發運維）與機器學習的交叉點，目標是促進機器學習模型在生產環境中的持續開發、部署及維護，確保模型穩定、可靠、易於擴展及高效運作。

市場趨勢與優勢

現時，越來越多企業選擇雲端MLOps平台，這些雲原生方案相對傳統本地部署有明顯優勢，包括更高的安全性、更快的實施速度、更靈活的擴展能力及成本效益。企業選用IBM Cloud、阿里雲、Google Cloud Platform（GCP）、Microsoft Azure及Amazon Web Services（AWS）等平台，亦能受惠於這些供應商的專業技術與堅實基建。

面對的挑戰

然而，確保生產環境下模型的準確度與效能仍具挑戰，尤其是當模型需要處理原始數據進行預測時。持續評估及重新訓練模型變得不可或缺，但手動標註新數據既耗時又低效。企業必須評估應該採用監督式或非監督式學習，或利用現有模型自動標註新數據。這些選擇需視乎任務性質及業務目標而定。

主要市場參與者

• IBM
• DataRobot SAS
• Microsoft
• Amazon
• Google
• Dataiku
• Databricks
• HPE
• Lguazio
• ClearML
• Modzy
• Comet
• Cloudera
• Paperpace
• Valohai

市場動態分析

推動因素：
MLOps市場的增長，主要源於機器學習模型日益複雜與多樣化。現代機器學習系統涵蓋多種架構、算法、參數、數據輸入輸出、效能指標及應用場景，令模型更為精細。這驅使市場對先進工具和方法的需求急升，以便管理模型全生命週期，包括開發、部署及持續維護。MLOps平台通過標準化流程、團隊協作及自動化數據預處理、模型部署和效能監控，提升了機器學習運營的整體效率及效益。

挑戰：
市場一大挑戰，是缺乏標準化及平台間互通性。現時無論是初創、軟件公司還是雲端服務供應商，各自提供不同架構及操作方式的MLOps方案，導致功能、界面、整合能力等差異大，增加企業跨平台部署及擴展的難度。標準缺失，成為企業推動一致及可擴展MLOps策略的障礙。

地區發展趨勢

北美目前在全球MLOps市場收入領先，預計未來數年將保持高增長。該區聚集了IBM、Databricks、Google、Microsoft、AWS等主要企業，並積極投資研發，持續推動行業創新與市場擴展。亞太區則成為快速增長的新興市場，受益於AI及機器學習技術投資上升，以及對數據私隱與合規的重視——尤其是在類似歐盟GDPR的政策推動下，區內對安全、合規的MLOps平台需求急升，加速先進方案的採用。

最新市場動向

2023年5月，IBM於年度Think大會上發佈全新AI及數據平台watsonx。該平台協助企業以可信數據規模化推動AI應用，支持模型訓練、調整及部署，並可在任何雲端環境運作。watsonx強調數據治理與速度，為企業提供一站式AI技術棧。

市場細分

按類型：
• 平台
• 服務

按應用：
• 金融（BFSI）
• 醫療
• 零售
• 製造
• 公共部門
• 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、西班牙及其他）
亞太（中國、日本、印度、南韓、東南亞及其他）
拉丁美洲（巴西、阿根廷及其他）
中東及非洲（海灣國家、南非及其他）

InsightAce Analytic簡介

InsightAce Analytic是一間市場研究及諮詢公司，為客戶提供定性及定量市場情報，協助企業作出策略決策。公司專長於提供深入分析的市場報告，助客戶發掘潛在市場、競爭技術，並重新定位產品，從而取得競爭優勢。

記者評論：MLOps市場的未來與香港的啟示

MLOps在全球迅速崛起，香港企業其實正面臨一個黃金機遇。隨著AI應用由金融、醫療到零售各行各業滲透，如何將AI模型高效、安全地部署到生產環境，變成企業數碼轉型的關鍵一環。雲端MLOps平台不僅降低了中小企入門門檻，更為本地初創和傳統企業提供了與國際大企同場競技的能力。

不過，香港企業在引入MLOps時，亦需警覺數據主權與合規風險，特別是在跨境數據流動、GDPR或本地私隱條例方面。現時市場缺乏統一標準，會令企業在多平台之間整合和遷移變得困難，但這同時也為本地IT服務商帶來「橋樑」角色的機會——誰能提供跨平台兼容、合規的MLOps解決方案，誰就能在這場AI運營革命中搶佔先機。

此外，AI模型的「持續學習」與「自我優化」仍是大勢所趨。香港市場一向重視效率，未來MLOps平台的自動標註、智能監控等功能，將成為企業節省人力、提升競爭力的關鍵。值得本地業界及政策制定者共同思考：如何在保障數據安全、促進創新和推動標準化之間取得平衡，令香港成為亞洲AI運營的領頭羊。

總括而言，MLOps不再只是大企業專利，未來五年內，誰能善用雲端MLOps平台，誰就能在AI時代跑贏大市。