AIGC重要细分领域，MLOps概念爆发，一文梳理相关产业（附股）
今日，MLOps概念股爆发，奥比中光20cm涨停，绿盟科技涨超10%，新炬网络涨停，启明信息、中科创达等多股跟涨。
1、ChatGPT带火MLOps
ChatGPT的概念引爆市场对AI的关注热潮，AIGC行业进入了百花齐放的场景落地加速期，带动了相关领域的同样火热。而在人工智能工程实践体系重，以MLOps为代表的自动运维技术有望助力AI大模型加速落地。
今年3月中旬，我国通信院发布了《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》版，在其内容中明确指出，目前AI生产过程中凸显了各类管理问题。从报告调查数据来看，目前只有53%的AI项目能转化成生产内容，主要转化效率低的原因在于，包括跨团队协作难度大、过程和资产管理欠缺、生产和交付周期长等问题屡见不鲜。
而为了进一步解决以上问题，在指南中，我国信通院报告也指出，MLOps可以为机器学习模型全生命周期建设标准化、自动化、可持续改进的过程管理体系，使组织规模化、高质量、高效率、可持续地生产机器学习模型。能够有效缓解AI生产过程的各种管理问题，从而提升AI生产的转化效率，从而实现模型的规模化生产，而MLOps就是AI工程化的重要助推器。
2、MLOps简介
通过资料显示，MLOps是人工智能机器学习运维，它是一种实践，旨在帮助团队更有效地开发、部署和维护机器学习模型。
举个建楼房的例子。数据研究相关的科学家相当于施工工人，他们将原材料水泥、钢筋、混凝土、砖块（数据）砌成一层层楼房（机器学习模型）；而机器学习的工程师则负责确保每一层楼（模型）的质量和一致性，例如调整水平位、监控砌楼过程等；IT运维人员则负责楼内相关的基础设施，确保设备正常运行等。而MLOps就是这个楼盘项目的管理团队，负责协调各个部门，确保整个流程高效运转，从而让顾客（用户）享受到高质量的住房体验（机器学习模型）。
由此可见，MLOps在整个AI工程化体系当中的重要性。也就是在市场当中AI“铲子”赛道，与AI发展相辅相成。AI的发展必然会带来MLOps架构建设的加速，而对应当下，AI产业也已进入模型落地的阶段，所以也带来了极高的市场关注度。
3、MLOps市场规模
未来，随着AI行业在海内外的高速发展，MLOPs的市场规模将从22年的70亿增长到2027年那的420亿，5年6倍市场空间。未来的市场规模将呈高速增长的态势。作为“金铲子”的MLOPs，不单单是依托ChatGPT。借用《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》的前言部分的一句话：随着国家新型基础设施建设发展战略（2020）、国家“十四五规划和2035年远景目标纲要”等系列政策的**，人工智能（AI）发展迎来新一轮红利，科技**和产业升级正处于进行时。
4、商业化场景落地情况
按照日新月异以天位单位发展的AI领域来看，MLOps的发展及应用场景已经涉及到IT、金融、电子商务、制造、化工和医疗行业等。
例如美国某IT公司，通过MLOps运维，该公司已将开发和部署新AI服务项目的时间缩短到原来的1/12到1/6，运营成本降低50%；而德国某IT公司，通过自动化编排和实验**，以相同的工作量运行10倍的实验数量；以色列某IT公司实验复现时间减少50%；某美国出行科技公司三年内机器学习产品数量从零扩展到数百个等等，已经有了相当成熟的落地案例场景。
而就国内而言，特别是在IT行业，如百度、华为、阿里、京东等，关注机器学习项目全生命周期的优化和改进，并在原有AI中台或云服务平台上逐步扩展MLOps过程管理功能，实践效果明显。百度通过应用MLOps使得开发周期缩短54%，测试周期缩短67%，所投入的人天数缩减57%。虽然当前MLOps在国内仍处于规划和建设前期，但不乏雄心壮志的公司已经开启了国产化之路的研究工作。并且，据IDC2022年预测，到2024年60%的我国企业将通过MLOps来运作其机器学习工作流程。
相关概念股：
奥比中光：目前公司在个别产品上有MLOps实践，但工具通用性还不够；
创意信息：MLOps AI 能力平台目前是自用，后期会考虑对外**；
北信源在互动易中表示，公司作为百度的首批生态伙伴，得到了AI技术加持，相关合作协议正在签署，未来将为用户提供满足MLOps标准的相关服务。
启明星辰表示，公司基于云原生的MLOps的AI平台，帮助科学家构建高质量AI模型，也同样降低了AI的成本提升了生产效率；
万达信息参与编制了相关团体标准《人工智能研发运营一体化Model/MLOps》的相关内容；
绿盟科技基于MLOps技术，自主研发了安全智能分析平台SecXOps，从而减少了中间环节的重复工作，将极大发挥AI在安全领域的潜在价值；
星环科技：公司推出了企业级AI能力运营平台Sophon MLOps，围绕企业AI模型接入运营管理，持续训练的全生命周期
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