今天市场AI产业链细分MLOps方向开始发力

MLOps是通过构建和运行机器学流水线（Pipeline），统一机器学（ML）项目研发（Dev）和运营（Ops）过程的一种方法，目的是为了提高AI模型生产质效，推动AI从满足基本需求的能用变为满足高效率、高性能的“好用”。其旨在帮助AI团队更有效地开发、部署和维护机器学模型，因此，被视为AI领域“掘金铲子”。
MLOps产品提供方和应用方不同程度地受益于MLOps体系的蓬勃发展。随着工具市场和行业应用的发展不断推进，新工具不断涌现，在IT、金融、电信等行业得到了广泛应用与落地。根据情报和市场研究平台MarketsandMarkets2022年研究报告显示，MLOps市场规模将从2022年的11亿美元增长到2027年的59亿美元。

打个比方的话，可把它想象成一个餐厅：数据科学家相当于大厨，他们将原材料（数据）转换为美味佳肴（机器学模型）；机器学工程师则负责确保菜品（模型）在餐厅各个环节的质量和一致性，例如调整配方、监控烹饪过程等；IT运维人员则负责餐厅的基础设施，如确保设备正常运行、提供必要的资源和环境等。
而MLOps就是这个餐厅的管理团队，协调各个部门，确保整个流程高效运转，从而让顾客（用户）享受到高质量的产品（机器学模型）。
IDC2022年预测，到2024年60%的中国企业将通过MLOps来运作其机器学工作流程。近3年来，国内各行业开始探索契合自身特点的MLOps落地解决方案，在数智化转型热潮中，IT、金融和电信等数字化程度较高的行业处于相对领先地位，其他行业进展稍缓。

A股中相关概念股如下；
星环科技-U688031 传音控股688036 万达信息300168
绿盟科技300369 启明信息002232 宇信科技300674
科大国创300520 东方国信300166 恒华科技300365
新炬网络605398 创意信息300366 北信源300352