Tamaño del mercado del mercado del modelo de idioma grande (LLM), participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (menos de 100 mil millones de parámetros y superiores a 100 mil millones de parámetros), por aplicación (chatbots y asistentes virtuales, generación de contenido, traducción del idioma, desarrollo de códigos, análisis de sentimientos, diagnóstico médico y tratamiento y educación), y perspicaces regionales y forebresos a 2035

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Descripción general del mercado del modelo de idioma grande (LLM)

Se anticipa que el tamaño del mercado del Modelo de Lengua Grande Global (LLM) será testigo de un crecimiento constante, a partir de USD 5.14 mil millones en 2025, alcanzando USD 9.24 mil millones en 2026, y subiendo a USD 1814.99 mil millones para 2035, a una CAGR constante de 79.8%.

La industria del modelo de idiomas ha sido testigo de una notable expansión debido al uso generalizado del aprendizaje artificial y automático. Los modelos de idiomas grandes como GPT-4 son sistemas de inteligencia artificial que han sido educados con una gran cantidad de datos de texto para aprender a comprender y producir discursos como seres humanos. Estos modelos también han encontrado un mayor uso en industrias como la tecnología de la información para actividades como el procesamiento del lenguaje natural, la revolucionar las cajas de chat y la creación de contenido, entre otros fines. Las industrias están avanzando, y muchas de ellas reciben grandes fondos, ya que las corporaciones aumentan los esfuerzos para encontrar más casos de uso y refinar los existentes para un enfoque renovado en modelos más precisos, escalables y eficientes, respectivamente.

Hallazgos clave

Impacto Covid-19

La industria del modelo de idioma grande (LLM) tuvo un efecto positivo debido al aumento de la demanda digitalDurante la pandemia de Covid-19

La pandemia Global Covid-19 no ha sido sin precedentes y asombrosas, con el mercado experimentando una demanda más alta de la anticipada en todas las regiones en comparación con los niveles pre-pandémicos. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento en la CAGR es atribuible al crecimiento y la demanda del mercado que regresa a los niveles pre-pandemias.

La necesidad de soluciones de modelos de idiomas grandes (LLM) ha estado en aumento desde el inicio de las pandemias Covid-19, ya que muchas empresas y organizaciones recurrieron a soluciones de digitalidad. Dado el hecho de que la mayoría de las tareas ahora tenían que hacerse en línea y remotamente, los chatbots, los asistentes virtuales y los sistemas de generación de contenido se volvieron más adoptados, y los clientes querían IA más que nunca. Como resultado, se puso más dinero en LLM para mejorar el servicio al cliente, la automatización de procesos y la mejora de la experiencia del usuario, lo que provocó un crecimiento impresionante del mercado gracias a la pandemia.

Últimas tendencias

El crecimiento del mercado está impulsado por mejoras y ética específicos de la industria

Una de las tendencias recientes en el mercado del modelo de lenguaje grande (LLM) es el monitoreo de la mejora de los modelos a la industria particular a la que sirven, por ejemplo, la salud, las finanzas o las legales. Esta tendencia se centra en por qué los LLM deben calibrarse ya que estos campos están especializados y hay una gran cantidad de información asociada con ellos, lo que hace que dichos modelos sean de economías útiles. Otra tendencia importante es la aparición de LLM más pequeños, que consumen menos energía, observando la velocidad de despliegue. Con las crecientes tendencias de la ética de la IA, las prácticas de IA responsables también están afectando al mercado.

• Según el Instituto Nacional de Normas y Tecnología de EE. UU. (NIST), los modelos de idiomas grandes, como los utilizados en los chatbots, se adoptan cada vez más para la automatización del servicio al cliente. Para 2022, más del 40% de las operaciones de atención al cliente en industrias como el comercio minorista y las telecomunicaciones estaban impulsadas por LLMS, proporcionando una mejor eficiencia y un servicio las 24 horas, los 7 días de la semana. Se espera que este cambio continúe, con el 75% de las empresas que integran LLM en sus operaciones de servicio al cliente para 2025.

• Como señaló la Comisión Europea, los LLM están avanzando rápidamente en términos de soporte multilingüe. En 2023, el 20% de todas las aplicaciones LLM fueron capaces de procesar más de 50 idiomas, mejorando la accesibilidad global. Por ejemplo, el modelo Palm de Google admite más de 100 idiomas y se ha convertido en una herramienta crítica en el puente de las brechas de comunicación para empresas internacionales, investigadores y gobiernos. Se espera que esta tendencia se expanda a medida que se desarrollan más modelos para manejar aún más idiomas.

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Segmentación del mercado del modelo de lenguaje grande (LLM)

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en menos de 100 mil millones de parámetros y superiores a los 100 mil millones de parámetros

• Por debajo de 100 mil millones de parámetros: los modelos que caen por debajo del rango de cien millones de parámetros se consideran más pequeños, más rápidos y más amigables para los recursos y, por lo tanto, se utilizan en o para aplicaciones que no requieren mucha potencia de procesamiento. Dichos modelos son comunes, pero no se limitan a los teléfonos móviles, los chatbots y otras aplicaciones sensibles al tiempo para mejorar el tiempo de gestión. El consumo económico de energía y menos gastos para establecer el sistema hacen que estos modelos sean buenos para la integración global.

• Por encima de los 100 mil millones de parámetros: la arquitectura LLMS por encima de los cien parámetros de cien mil millones es más sofisticado, más fácil y rápido en el manejo de cualquier tarea de idioma. Por lo tanto, se utiliza en sectores como la atención médica, la ley y los servicios financieros donde la comprensión del lenguaje es muy profunda y precisa. Sin embargo, estos modelos requieren recursos computacionales significativos y generalmente se implementan en soluciones empresariales a gran escala.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en chatbots y asistentes virtuales, generación de contenido, traducción de idiomas, desarrollo de código, análisis de sentimientos, diagnóstico médico y tratamiento y educación

• Chatbots y asistentes virtuales: la informática cognitiva ha encontrado su camino en aplicaciones como chatbots y asistentes virtuales. Estos sistemas aprovechan las LLM en la entrega de interacciones similares a los humanos para la atención al cliente, la asistencia y los bots. La interacción es rápida y se basa en un conocimiento suficiente sobre el contexto de la situación para mejorar la experiencia del usuario. Se encuentran en viveros de comunicaciones a gran escala y efectivas, desde la atención médica hasta las empresas de comercio electrónico.

• Generación de contenido: se están aplicando más LLM en el proceso de generación de contenido, que incluye la presentación de artículos, copias de marketing y publicaciones en redes sociales, entre otros. Los grandes conjuntos de datos les permiten crear contenido relevante más rápido de lo que uno lo haría manualmente. Esta aplicación en particular se encuentra comúnmente en los medios de comunicación, así como en las industrias de publicidad y marketing digital.

• Traducción del idioma: los LLM también han revolucionado la traducción al mejorar la precisión de la traducción en diferentes idiomas con respecto al contexto y el significado de varios otros idiomas. Hace que la comunicación cotidiana entre personas en diferentes lugares sea más fácil con el uso de instalaciones de traducción instantánea tanto para empresas como para individuos. En el curso de la operación, los LLM se ajustan al idioma y, por lo tanto, mejoran aún más en la reducción de los errores en las traducciones realizadas, así como el proceso de localización de un idioma para dirigirse al público.

• Desarrollo del código: LLMS admite codificadores y desarrolladores de una manera automatizada que elimina las tareas aburridas de escritura de código y les permite crear códigos. Fuera de la caja, comprenden composiciones de los lenguajes de programación y ofrecen asistencia relevante para sujetar los procesos de desarrollo. Esta aplicación ayuda principalmente al desperdicio de tiempo de matar debido a cometer errores al codificar y mejorar la eficiencia cuando se trabaja con código.

• Análisis de sentimientos: el texto que usa LLMS se analiza para detectar el sentimiento en el núcleo mismo del texto, ya sea positivo, negativo, neutral o cualquier variación en el nivel medio. Esto es esencial para que las empresas se mantengan en el seguimiento de sus reacciones de clientes, ideas sociológicas y motivos comerciales. Ayuda a las empresas a respaldar sus estrategias con la opinión pública a través del análisis de sentimientos.

• Diagnóstico y tratamiento médico: apoya a LLMS con revisión de literatura o investigación de registros de pacientes para ayudar a los médicos a facilitar el diagnóstico y la terapia. Proporciona interpretación de síntomas y consejos de tratamiento alternativo, mejorando así la calidad de la toma de decisiones. Esta aplicación está en aumento en el campo de la atención médica.

• Educación: en educación, LLMS ayudan a personalizar las prácticas de enseñanza, mejorar la entrega de contenido de aprendizaje, acelerar las prácticas de evaluación y ofrecer comentarios a través de sistemas de tutoría. Permiten a los alumnos buscar información de una manera mucho más fácil de usar y ayudar a los instructores a desarrollar sistemas que aprendan. Esta aplicación de la tecnología es muy poderosa para mejorar el aprendizaje electrónico y el aprendizaje desde la distancia.

Dinámica del mercado

La dinámica del mercado incluye factores de conducción y restricción, oportunidades y desafíos que indican las condiciones del mercado.

Factores de conducción

El crecimiento del mercado se ve impulsado por la automatización y la transformación digital

Para mejorar las operaciones comerciales, las empresas están buscando automatización, lo que resulta en una mayor absorción de herramientas de automatización, incluidas las LLM. Estos sistemas permiten administrar las consultas de los clientes, elaborar contenido nuevo e incluso analizar datos. Por lo tanto, existe una tendencia de transformación digital que es bastante crucial para el mercado.

• Según el Departamento de Energía de los EE. UU. (DOE), la disponibilidad de vastos conjuntos de datos de alta calidad es un importante impulsor del mercado de LLM. Con conjuntos de datos a gran escala como Common Crawl y OpenWebText, los LLM se han vuelto más precisos y capaces. En 2022, más del 80% de los LLM se basaron en conjuntos de datos que contienen más de 1 billón de tokens, lo que ha mejorado significativamente el rendimiento del modelo, lo que permite aplicaciones más sofisticadas en la comprensión y generación del lenguaje natural.

• Según lo informado por la National Science Foundation (NSF), la cantidad de fondos para la investigación de inteligencia artificial ha estado creciendo constantemente. En 2022, Global AI Research Investments alcanzó los $ 20 mil millones, con una parte significativa de esta financiación dirigida al desarrollo de LLM. Este apoyo financiero permite la creación de modelos más potentes y eficientes, acelerando su integración en industrias como la atención médica, las finanzas y la educación.

El crecimiento del mercado se acelera debido a la reducción de los costos de almacenamiento en la nube

La reducción en el costo del almacenamiento en la nube y la mejora en la tecnología han reducido las barreras para la adopción de grandes modelos de idiomas. Estas mejoras permiten un acceso más fácil a LLM que normalmente serían difíciles si una organización se basara en sus propios recursos. Además, la disponibilidad más rápida de las instalaciones informáticas de alto rendimiento ha impulsado la penetración del mercado de dicha tecnología en diferentes sectores.

Factor de restricción

El crecimiento del mercado se ve obstaculizado por los altos costos de implementación

La capacitación e implementación de modelos grandes viene con un gran inconveniente debido al factor de costo, ya que tienen mucha energía e implican mucha energía. Esto tiene un impacto en empresas más pequeñas y también trae problemas de sostenibilidad sobre la mesa. En consecuencia, estos LLM son caros no solo en términos de costo sino también en términos de energía, lo cual es un impedimento importante para su uso a gran escala.

• Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), la capacitación y la ejecución de modelos de idiomas grandes requieren recursos computacionales sustanciales, lo que plantea un desafío para la adopción generalizada. Por ejemplo, capacitar a un modelo como GPT-3 puede costar millones de dólares en términos de electricidad e infraestructura computacional. A partir de 2023, se estima que el consumo de energía de capacitar a una LLM a gran escala puede alcanzar hasta 10 MW por ciclo de capacitación, lo que lo hace costoso para las organizaciones más pequeñas.

• Según la Agencia de la Ciberseguridad de la Unión Europea (ENISA), las preocupaciones de privacidad de los datos son una barrera significativa para la adopción de LLM. En 2022, se encontró que el 30% de las aplicaciones LLM eran vulnerables a las violaciones o el uso indebido de datos debido a la información confidencial contenida en los conjuntos de datos de capacitación. Con regulaciones como GDPR en su lugar, las empresas están bajo una presión creciente para garantizar que los LLM respeten la privacidad del usuario y cumplan con las leyes de protección de datos, desacelerando la adopción.

El crecimiento del mercado está impulsado por la demanda del sector del nicho

Oportunidad

La expansión de los modelos de idiomas grandes (LLM) a sectores de nicho como la atención médica, las finanzas y los servicios legales ofrece una oportunidad de mercado lucrativa. Abordar las preocupaciones relevantes de la industria puede hacer que los LLM sean más precisos y eficientes a través de su personalización a aplicaciones específicas. Eso crea una demanda de soluciones con IA en nuevos mercados, especialmente con la nueva ola de querer trabajar de manera inteligente y no difícil. El mercado de LLM existente está listo para un crecimiento aún más con la creciente necesidad de IA funcional en diferentes industrias.

• Según los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. (NIH), el sector de la salud está adoptando cada vez más LLM para tareas como transcripción médica, diagnóstico y planes de tratamiento personalizados. Para 2023, las soluciones basadas en LLM eran responsables del 10% de las publicaciones de investigación médica en los EE. UU. La capacidad de LLM para procesar y analizar grandes volúmenes de datos médicos no estructurados se espera que abra nuevas oportunidades en atención médica y telemedicina personalizadas.

• Según la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (UPO), los LLM están ganando tracción en la creación de contenido en industrias como medios, entretenimiento y marketing. En 2022, más del 25% del contenido digital generado en campañas de marketing utilizaron herramientas basadas en IA, incluidas las LLM, para crear contenido personalizado. Se espera que esta tendencia crezca a medida que los LLM se vuelven más expertos en comprender las preferencias del consumidor y generar contenido relevante a escala.

Los desafíos de protección de datos limitan el crecimiento del mercado

Desafío

Uno de los desafíos clave que limitan el crecimiento del mercado del modelo de idioma grande (LLM) es la protección de los datos. Estos modelos deben ser entrenados en grandes cantidades de datos; Sin embargo, existen riesgos cuando los datos, especialmente la información confidencial y personal, se procesan para capacitar a los modelos de aprendizaje profundo, particularmente en los sectores de salud y finanzas. Además, el potencial de modelos mal diseñados, que pueden introducir prejuicios y otros dilemas éticos en la IA que utilizan su LLM, limita su despliegue. Es esencial calmar estas preocupaciones para que la tecnología LLM gane tracción en el mercado y sea adoptada por muchos usuarios.

• Según la Comisión de Igualdad de Oportunidades de Empleo de EE. UU. (EEOC), existen preocupaciones continuas con respecto a los sesgos en LLM. En 2022, se informó que el 15% de los LLM exhibieron sesgos significativos basados ​​en género, raza o etnia, lo que puede afectar los procesos de toma de decisiones en áreas como la contratación y los préstamos. Abordar estos sesgos es un desafío para la industria a medida que los desarrolladores se esfuerzan por crear sistemas de IA más equitativos y justos.

• Según lo destacado por la UNESCO (Organización Educativa, Científica y Cultural de las Naciones Unidas), las implicaciones éticas del contenido generado por IA son un desafío significativo. En 2023, el 10% del contenido generado por IA fue marcado por preocupaciones éticas, como la información errónea o los defensores profundos. La falta de pautas claras sobre cómo gestionar el contenido generado por la IA ha llevado a preocupaciones públicas y regulatorias, lo que podría obstaculizar el despliegue de LLM en aplicaciones sensibles como los medios de comunicación y las comunicaciones políticas.

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Modelo de lenguaje grande (LLM) Market Insights Regional Insights

• América del norte 

El crecimiento del mercado de América del Norte está impulsado por la tecnología avanzada

La región de América del Norte toma la delantera en el mercado de modelos de idiomas grandes (LLM) debido a su base tecnológica altamente desarrollada y sofisticada, fondos estratégicos en inteligencia artificial y la presencia de una gran cantidad de empresas de tecnología avanzada. El mercado del Modelo de Lengua Grande de los Estados Unidos (LLM) es vital para esta región, con nuevas empresas como OpenAI y Google que trabajan en avances. Esta región tiene acceso a una población grande y talentosa y un alto nivel de inversión en el desarrollo de tecnologías de IA, lo que solo fortalece su posición dominante. Además, el crecimiento de la economía de América del Norte es impulsado por la creciente adopción de soluciones de IA en diversas industrias.

• Europa

El crecimiento del mercado de Europa está impulsado por I + D y asociaciones

Europa posee una participación de mercado significativa en el modelo de lenguaje grande (LLM) debido a la I + D en la inteligencia artificial y especialmente las asociaciones que surgen entre la industria y la academia. Los Estados miembros de la región están desarrollando actualmente una legislación relacionada con el uso de LLM que promueve la utilización responsable de estas tecnologías. Las empresas europeas han comenzado a utilizar tales aplicaciones para el desarrollo de LLM regionales con respecto a los idiomas regionales e industrias particulares, lo que aumenta la aplicabilidad de los LLM en diferentes mercados. Además, los programas de financiación del proyecto AI proporcionados por la UE mejoran la innovación y el crecimiento en el campo.

• Asia

El crecimiento del mercado de Asia está impulsado por la adopción e innovación de la IA

Asia es una de las principales regiones en aumentar el mercado del modelo de idioma grande (LLM) debido a su rápida incorporación de IA y la floreciente economía digital. Países como China, Japón e India están poniendo más de sus recursos en el desarrollo y el avance de LLMS, con un enfoque particular en sus aplicaciones en áreas como el comercio electrónico y el ahorro, la salud y las finanzas. La variedad de idiomas en esta región ha creado la necesidad de tales LLM que se adapten a las regiones específicas para facilitar la comunicación y los servicios. Además, la creciente adopción de soluciones de IA en varios sectores en Asia está fomentando la innovación y expandiendo el mercado de LLM.

Actores clave de la industria

La innovación y la inversión de los jugadores clave impulsan un crecimiento significativo

El mercado de la industria del Modelo de Lenguaje Gran (LLM) está experimentando una innovación e inversión particular de importancia significativa por parte de los actores clave dentro de la industria. Openai, Google y Microsoft, entre otras empresas, están creando modelos y herramientas sofisticadas que extienden las capacidades de LLM. Están aumentando sus modelos de IA con investigación interna, así como colaboraciones con universidades de investigación. Además, las pautas que desarrollan para la implementación ética de IA conducen al uso responsable de la tecnología en el sector.

• OPERAI (CHATGPT): Según el informe anual de OpenAI en 2023, los modelos GPT-3 y GPT-4 de Openai son ampliamente considerados como algunos de los más avanzados del mundo. El ChatGPT de Openai, lanzado a fines de 2022, obtuvo más de 100 millones de usuarios en solo dos meses, convirtiéndose en un jugador importante en el servicio al cliente y la generación de contenido impulsado por la IA. Operai continúa superando los límites de las capacidades de LLM con su investigación y desarrollo continuos en PNL (procesamiento del lenguaje natural).

• Google (Palm): Según Google Research, su Palm (Modelo de lenguaje Pathways) está diseñado para comprender y generar un lenguaje natural con un nivel más profundo de comprensión. La Palm de Google se ha integrado en varios de los servicios de Google, incluidos Google Assistant y Google Search. A partir de 2023, Palm admite más de 100 idiomas y continúa estableciendo nuevos puntos de referencia para el rendimiento en tareas impulsadas por la IA.

Lista de empresas del modelo de idioma grande (LLM)

• Open AI(ChatGPT) (U.S)
• Google (PaLM) (U.S)
• Meta (LLaMA) (U.S)
• AI21 Labs (Jurassic) (Israel)
• Cohere (U.S)

Desarrollo clave de la industria

Octubre de 2023:Anthrope lanzó Claude 3, su modelo de lenguaje grande de próxima generación (LLM), diseñado con características mejoradas de seguridad e interpretabilidad. Claude 3 se centra en minimizar los resultados nocivos al tiempo que mejora el razonamiento y la comprensión contextual, lo que lo hace adecuado para aplicaciones empresariales como el servicio al cliente, la generación de contenido y el desarrollo de códigos. Este desarrollo destaca el énfasis de Anthrope en la creación de LLM que priorizan consideraciones éticas y un desempeño confiable en diversas industrias.

Cobertura de informes

El estudio abarca un análisis FODA integral y proporciona información sobre los desarrollos futuros dentro del mercado. Examina varios factores que contribuyen al crecimiento del mercado, explorando una amplia gama de categorías de mercado y aplicaciones potenciales que pueden afectar su trayectoria en los próximos años. El análisis tiene en cuenta tanto las tendencias actuales como los puntos de inflexión históricos, proporcionando una comprensión holística de los componentes del mercado e identificando las áreas potenciales para el crecimiento.

Este informe de investigación examina la segmentación del mercado mediante el uso de métodos cuantitativos y cualitativos para proporcionar un análisis exhaustivo que también evalúa la influencia de las perspectivas estratégicas y financieras en el mercado. Además, las evaluaciones regionales del informe consideran las fuerzas dominantes de la oferta y la demanda que afectan el crecimiento del mercado. El panorama competitivo se detalla meticulosamente, incluidas acciones de importantes competidores del mercado. El informe incorpora técnicas de investigación no convencionales, metodologías y estrategias clave adaptadas para el marco de tiempo anticipado. En general, ofrece ideas valiosas e integrales sobre la dinámica del mercado profesionalmente y comprensiblemente.