모델옵스(ModelOps)는 머신러닝 모델의 배포, 관리 및 거버넌스를 최적화함으로써 출시 시간을 단축하고, 다양한 환경에서의 확장성을 향상시키며, 표준화된 방식을 통해 규정 준수와 투명성을 보장한다. 또한 팀 간 협업을 촉진하고, 성능과 보안에 대한 지속적인 모니터링을 가능케 하며, 비용을 절감하고, 위험을 효과적으로 관리하며, 변화하는 비즈니스 요구에 민첩하게 적응할 수 있도록 지원한다. 이러한 전체적인 접근 방식은 조직의 AI 운영 방식을 변화시켜 데이터 과학 이니셔티브를 더욱 효율적이고 신뢰할 수 있으며 영향력 있게 만든다.

시장조사 전문기관인 마켓앤드마켓(MarketsandMarkets)의 새로운 보고서에 따르면, 전 세계 모델옵스 시장은 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 40.2%를 기록해 2024년 54억 달러에서 2029년 295억 달러로 성장할 것으로 예상된다.

서비스 부문 성장세

모델옵스 시장에서 서비스 부문의 급속한 성장은 AI와 머신러닝 모델 배포의 복잡성 관리에 중요한 역할을 하기 때문이다. 조직들은 인프라 구축, 기존 시스템과의 모델 통합, 확장성 및 성능 보장에 어려움을 겪고 있으며, 이는 서비스 제공업체가 제공하는 전문 지식을 필요로 한다.

이러한 제공업체들은 조직의 요구에 맞게 모델을 맞춤화하고, 워크플로우에 통합하며, 성능을 최적화하여 기술 격차를 해소하고 GDPR 및 HIPAA와 같은 규제 표준을 준수한다. 또한 데이터 개인정보 보호 및 보안 위험을 완화하고 사전 모니터링 및 문제 해결을 통해 운영 효율성을 향상시킨다.

산업 전반에 걸친 AI 채택 증가는 이러한 서비스에 대한 수요를 더욱 촉진하며, 다양한 부문에서 AI 투자로부터 ROI와 운영 효율성을 극대화하기 위한 맞춤형 솔루션을 모색하고 있다.

머신러닝 모델의 우세

모델옵스 시장 내에서 머신러닝(ML) 모델의 우세는 몇 가지 중요한 요인에서 비롯된다. ML 모델은 금융, 헬스케어, 마케팅 등 다양한 부문에서 복잡한 패턴을 해독하고 데이터 기반 예측을 제공하는 능력으로 인해 광범위한 주목을 받았다. 이들의 적응성은 핵심 비즈니스 프로세스로의 통합을 용이하게 하여 모델옵스 방법론을 통한 효율적인 운영에 대한 수요를 증가시켰다.

빅데이터의 기하급수적 확장은 방대한 데이터세트를 효율적으로 분석할 수 있는 고급 모델의 필요성을 강화했다. ML 모델은 전략적 의사결정과 경쟁 우위를 위해 데이터를 활용하려는 조직에게 필수적인, 대량의 정보를 처리할 수 있는 확장 가능한 솔루션을 제공한다.

AI와 ML 연구의 발전은 또한 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템과 같은 작업에서 우수한 성능으로 유명한 딥러닝 아키텍처와 같은 정교한 모델의 개발을 촉진했다.

의료 및 생명과학 부문의 주도

의료 및 생명과학 부문은 AI와 ML 기술 채택이 가속화되면서 모델옵스가 강력하게 성장하고 있다. 이 부문은 신약 발견부터 개인 맞춤형 의료에 이르기까지 다양한 작업에서 AI 모델에 크게 의존하고 있어, 모델 수명 주기 전반에 걸친 효과적인 관리가 필요하다.

모델옵스는 이러한 모델들이 임상 응용 분야에서 높은 정확성과 신뢰성을 유지하면서 엄격한 규제 기준을 충족하도록 보장한다. 또한, 개인 맞춤형 의료에 대한 수요는 방대한 양의 환자 데이터를 분석하여 맞춤형 치료를 제공하는 AI 모델의 배포를 촉진한다.

모델옵스는 이러한 복잡한 모델의 확장 가능하고 효율적인 배포를 가능케 하여, 의료 기관이 운영 효율성을 개선하고 비용을 절감하는 데 도움을 준다. AI 모델을 지속적으로 모니터링, 업데이트 및 최적화함으로써, 모델들이 진화하는 의료 요구에 효과적이고 대응하며 규정을 준수할 수 있다. 의료 서비스 제공업체, 기술 기업, 연구 기관 간의 협력은 원격 의료 및 웨어러블 기술에서 AI 기반 혁신을 더욱 가속화하며, 이러한 발전을 효과적으로 관리하고 배포하기 위한 강력한 모델옵스 기능이 필요하다.

아시아태평양 지역의 높은 성장률

한국, 중국, 일본, 인도와 같은 국가들은 AI와 머신러닝 분야에서 상당히 성장했으며, 이로 인해 AI 모델의 효율적인 배포와 관리에 대한 수요가 증가했다. 이 지역의 다양한 산업, 특히 금융, 의료, 제조, 전자상거래 분야에서 AI 솔루션 채택이 증가하면서 신뢰할 수 있는 모델옵스 프레임워크에 대한 필요성이 커지고 있다.

아시아태평양 지역의 규제 환경은 AI 혁신에 도움이 되며 모델옵스 도입을 위한 지원 분위기가 조성되고 있다. 이 지역은 또한 강력한 IT 서비스 산업의 혜택을 받아 모델옵스 서비스 제공업체와 기술 공급업체를 위한 강력한 기반을 제공한다. 기술 혁신에 대한 강조 등 문화적 요인들이 다양한 분야에서 모델옵스 솔루션의 채택을 더욱 가속화한다.

전 세계 모델옵스 시장의 주요 업체로는 IBM, 구글(Google), 오라클(Oracle), SAS 인스티튜트(SAS Institute), AWS, 테라데이터(Teradata), 팔란티어(Palantir), 베리톤(Veritone), 알테어(Altair), c3.ai, 팁코(TIBCO), 데이터브릭스(Databricks), 기그소(Giggso), 버타(Verta), 모델옵(ModelOp), 코메트 ML(Comet ML), 슈퍼와이즈(Superwise), 에비던틀리 AI(Evidently Al), 미미탭(Minitab), 셀돈(Seldon), 이노마인즈(Innominds), 데이터트론(Datatron), 도미노 데이터 랩(Domino Data Lab), 아서(Arthur), 웨이츠 & 바이어스(Weights & Biases), 제논스택(Xenonstack), 컨버지.io(Cnvrg.io), 데이터키친(DataKitchen), 헤이스튼 AI(Haisten AI), 스파클링 로직(Sparkling Logic), 리웨이허츠(LeewayHertz) 등이 있다.