伴随着ChatGPT的诞生以后，人工智能相关产业链的热度一直都处于上升期，首先是AIGC的热潮，然后因为算力的需求，激发了CPO的火热，接着就是最新产业链ML OPs的诞生

首先我们先来了解一下，什么是“ML OPs”

ML OPs 是通过构建和运行机器学习流水线（Pipeline ，统一机器学习（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”

并且，ML OPs 能有效缓解 AI 生产过程的各种管理问题，提升 AI 生产的转化效率

作为AI基础设施之一，MLOps 促进各团队高效协作，提升业务价值产出一般来说，实施 MLOps 需要遵循的原则包括自动化、持续性、版本化 、可监控、可测试、可追溯、可复现、可协作等

当前，MLOps概念逐渐明晰，应用落地持续开展。组织在落地时，以总体流程架构为主线，以计划解决的问题为目标，对关键能力各个击破，逐步形成MLOps落地效应

展望未来，MLOps将在机器学习项目大规模高效率生产的基础上，不断迎接AI工程实践所带来的新挑战，推动AI资产安全有序管理，促进持续高效运营，保证模型及其生产过程更稳定、更可靠、更安全，更透明！

随着AI行业在海内外的高速发展，ML OPs的市场规模将从22年的70亿增长到2027年那的420亿，未来的市场规模将呈高速增长的态势

“ML OPs”赋能AI加速，A股公司有：

1、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

2、绿盟科技

国内领先、面向国际企业级网络安全解决方案供应商，公司参与编写人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南

3、启明信息

公司现有基于云原生的MLOps敏捷AI平台，帮助数据科学家和开发人员快速准备、构建、训练和部署高质量的AI模型

4、万达信息

公司主营业务是以公共事务为核心的城市信息化领域的软件开发与服务，公司参编的MLOps模型交付标准正式发布

5.科大国创

国创九章数据智能平台持续做深平台的数据处理、AI开发、AI推理和AI部署能力，打造云边端协同的一站式AI平台，持续深化并行计算、高性能推理等核心技术的应用，以MLOps理念构建AI开发敏捷流水线，赋能行业客户端到端的业务建模