Tamaño del mercado, participación, crecimiento y análisis de la industria del modelo de lenguaje grande (LLM), por tipo (por debajo de 100 mil millones de parámetros y por encima de 100 mil millones de parámetros), por aplicación (chatbots y asistentes virtuales, generación de contenido, traducción de idiomas, desarrollo de código, análisis de sentimiento, diagnóstico, tratamiento y educación médicos), e información y pronóstico regionales de 2026 a 2035

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DESCRIPCIÓN GENERAL DEL MERCADO DE MODELOS DE LENGUA GRANDE (LLM)

Se espera que el mercado global de modelos de lenguaje grande (LLM) aumente de aproximadamente 9,24 mil millones de dólares en 2026, en camino de alcanzar los 1814,99 mil millones de dólares en 2035, creciendo a una tasa compuesta anual del 79,8% entre 2026 y 2035. América del Norte domina con una participación del 45 al 50% debido a los hiperescaladores y las nuevas empresas de inteligencia artificial; Europa y Asia-Pacífico poseen entre un 40% y un 45% de inversión combinada en modelos y regulación.

La industria de los modelos de lenguaje ha sido testigo de una expansión notable debido al uso generalizado del aprendizaje artificial y automático. Los grandes modelos de lenguaje, como GPT-4, son sistemas de inteligencia artificial que han sido educados con una enorme cantidad de datos de texto para aprender a comprender y producir el habla como los 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, revolucionar las cajas de chat y la creación de contenido, entre otros fines. Las industrias están avanzando y muchas de ellas reciben enormes fondos, a medida que las corporaciones están aumentando sus 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 DEL COVID-19

La industria de modelos de lenguaje grande (LLM) tuvo un efecto positivo debido al aumento de la demanda digitaldurante la pandemia de COVID-19

La pandemia mundial de COVID-19 no ha tenido precedentes y ha sido asombrosa, y el mercado ha experimentado una demanda mayor a la prevista en todas las regiones en comparación con los niveles previos a la pandemia. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento de la CAGR es atribuible al crecimiento del mercado y al regreso de la demanda a niveles prepandémicos.

La necesidad de soluciones de modelos de lenguajes grandes (LLM) ha ido en aumento desde el inicio de la pandemia de COVID-19, a medida que muchas empresas y organizaciones recurrieron a soluciones digitales. Dado que ahora la mayoría de las tareas debían realizarse en línea y de forma remota, los chatbots, los asistentes virtuales y los sistemas de generación de contenido fueron cada vez más adoptados, y los clientes querían IA más que nunca. Como resultado, se invirtió 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 específicas de la industria.

Una de las tendencias recientes en el mercado de modelos de lenguaje grande (LLM) es el seguimiento de la mejora de los modelos en la industria particular a la que sirven, por ejemplo, atención médica, finanzas o legal. Esta tendencia se centra en por qué los LLM deberían calibrarse, ya que estos campos son especializados y hay una gran cantidad de información asociada a ellos, lo que hace que dichos modelos sean económicos. Otra tendencia importante es la aparición de LLM más pequeños, que consumen menos energía, teniendo en cuenta la velocidad de implementación. Con las crecientes tendencias de la ética de la IA, las prácticas responsables de IA también están impactando el mercado.

• Según el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de EE. UU., se adoptan cada vez más modelos de lenguaje grandes, como los utilizados en los chatbots, 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 estuvieron impulsadas por LLM, lo que brindó mayor eficiencia y servicio 24 horas al día, 7 días a la semana. Se espera que este cambio continúe, y que el 75% de las empresas integren 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 solicitudes de LLM eran capaces de procesar más de 50 idiomas, lo que mejoraba la accesibilidad global. Por ejemplo, el modelo PaLM de Google admite más de 100 idiomas y se ha convertido en una herramienta fundamental para cerrar las brechas de comunicación para empresas, investigadores y gobiernos internacionales. Se espera que esta tendencia se expanda a medida que se desarrollen más modelos para manejar aún más idiomas.

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SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE MODELOS DE LENGUAS GRANDES (LLM)

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en menos de 100 mil millones de parámetros y más de 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 con los recursos y, por lo tanto, se utilizan en aplicaciones que no requieren mucha potencia de procesamiento. Estos modelos son comunes, entre otros, teléfonos móviles, chatbots y otras aplicaciones urgentes para mejorar el tiempo de respuesta. El consumo económico de energía y el menor gasto en la instalación del sistema hacen que estos modelos sean buenos para la integración global.

• Más de 100 mil millones de parámetros: la arquitectura de LLM por encima de los cien mil millones de parámetros es más sofisticada y más fácil y rápida en el manejo de cualquier tarea lingüística. De ahí que se utilice en sectores como la sanidad, el derecho y los servicios financieros, donde la comprensión del lenguaje es muy profunda y precisa. Sin embargo, estos modelos requieren importantes recursos computacionales 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 códigos, 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 los LLM para brindar interacciones similares a las humanas para atención al cliente, asistencia y 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 eficaces y a gran escala, desde la atención sanitaria hasta las empresas de comercio electrónico.

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

• Traducción de idiomas: 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. Facilita la comunicación diaria entre personas en diferentes ubicaciones con el uso de funciones de traducción instantánea tanto para empresas como para particulares. Durante su funcionamiento, los LLM se adaptan al idioma y, por lo tanto, mejoran aún más en la reducción de errores en las traducciones realizadas, así como en el proceso de localización de un idioma para el público objetivo.

• Desarrollo de código: los LLM apoyan a codificadores y desarrolladores de una manera automatizada que elimina las aburridas tareas de escritura de códigos y les permite crear códigos. Desde el principio, comprenden composiciones de lenguajes de programación y ofrecen asistencia relevante para acelerar los procesos de desarrollo. Esta aplicación ayuda principalmente a eliminar la pérdida de tiempo debido a cometer errores al codificar y a mejorar la eficiencia al trabajar con código.

• Análisis de sentimiento: el texto que utiliza LLM se analiza para detectar el sentimiento en el centro del texto, ya sea positivo, negativo, neutral o cualquier variación en el nivel medio. Esto es esencial para que las empresas estén al tanto de las reacciones de sus clientes, sus conocimientos sociológicos y sus motivos comerciales. Ayuda a las empresas a respaldar sus estrategias con la opinión pública a través del análisis de sentimiento.

• Diagnóstico y tratamiento médico: apoya a los LLM con la revisión de la literatura o la investigación de registros de pacientes para ayudar a los médicos a facilitar el diagnóstico y la terapia. Proporciona interpretación de síntomas y asesoramiento sobre tratamientos alternativos, mejorando así la calidad de la toma de decisiones. Esta aplicación está en auge en el ámbito de la atención sanitaria.

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

DINÁMICA DEL MERCADO

La dinámica del mercado incluye factores impulsores y restrictivos, oportunidades y desafíos que indican las condiciones del mercado.

Factores impulsores

El crecimiento del mercado está impulsado por la automatización y la transformación digital

Para mejorar las operaciones comerciales, las empresas buscan la automatización, lo que resulta en una mayor adopción de herramientas de automatización, incluidos los LLM. Estos sistemas permiten gestionar las consultas de los clientes, generar nuevos contenidos e incluso analizar datos. Por tanto, existe una tendencia de transformación digital que es bastante crucial para el mercado.

• Según el Departamento de Energía de EE. UU. (DOE), la disponibilidad de amplios 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 contenían más de 1 billón de tokens, lo que mejoró significativamente el rendimiento del modelo y permitió aplicaciones más sofisticadas en la comprensión y generación del lenguaje natural.

• Según informó la Fundación Nacional de Ciencias (NSF), la cantidad de financiación para la investigación de la inteligencia artificial ha ido creciendo de manera constante. En 2022, las inversiones mundiales en investigación de IA alcanzaron los 20 mil millones de dólares, y una parte importante de esta financiación se destinó al desarrollo de LLM. Este apoyo financiero permite la creación de modelos más potentes y eficientes, acelerando su integración en industrias como la salud, 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 del coste del almacenamiento en la nube y la mejora de la tecnología han reducido las barreras para la adopción de grandes modelos lingüísticos. Estas mejoras permiten un acceso más fácil a los LLM que normalmente sería difícil si una organización dependiera de sus propios recursos. Además, la disponibilidad más rápida de instalaciones informáticas de alto rendimiento ha impulsado una rápida penetración de dicha tecnología en el mercado en diferentes sectores.

Factor de restricción

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

La formación e implementación de modelos grandes presenta un gran inconveniente debido al factor coste, ya que consumen mucha energía y consumen mucha energía. Esto tiene un impacto en las empresas más pequeñas y también pone sobre la mesa cuestiones de sostenibilidad. En consecuencia, estos LLM son costosos no sólo en términos de costo sino también en términos de energía, lo que es un impedimento importante para su uso a gran escala.

• Según la Agencia Internacional de Energía (AIE), entrenar y ejecutar grandes modelos de lenguaje requiere importantes recursos computacionales, lo que plantea un desafío para su adopción generalizada. Por ejemplo, entrenar 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 la formación de un LLM a gran escala puede alcanzar hasta 10 MW por ciclo de formación, lo que lo convierte en un coste prohibitivo para las organizaciones más pequeñas.

• Según la Agencia de Ciberseguridad de la Unión Europea (ENISA), las preocupaciones sobre la privacidad de los datos son una barrera importante para la adopción de LLM. En 2022, se descubrió que el 30 % de las solicitudes de LLM eran vulnerables a violaciones de datos o uso indebido debido a la información confidencial contenida en los conjuntos de datos de capacitación. Con regulaciones como GDPR en vigor, las empresas están bajo una presión cada vez mayor para garantizar que los LLM respeten la privacidad del usuario y cumplan con las leyes de protección de datos, lo que ralentiza la adopción.

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

Oportunidad

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

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

• Según la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI), los LLM están ganando terreno en la creación de contenido en industrias como los medios, el entretenimiento y el marketing. En 2022, más del 25% del contenido digital generado en campañas de marketing utilizó herramientas basadas en inteligencia artificial, incluidos los LLM, para crear contenido personalizado. Se espera que esta tendencia crezca a medida que los LLM se vuelvan más expertos en comprender las preferencias de los consumidores y generar contenido relevante a escala.

Los desafíos de la protección de datos limitan el crecimiento del mercado

Desafío

Uno de los desafíos clave que limitan el crecimiento del mercado de modelos de lenguaje grande (LLM) es la protección de los datos. Estos modelos deben entrenarse con grandes cantidades de datos; sin embargo, existen riesgos cuando se procesan datos, especialmente información sensible y personal, para entrenar modelos de aprendizaje profundo, particularmente en los sectores de salud y finanzas. Además, la posibilidad de que se produzcan modelos mal diseñados, que pueden introducir prejuicios y otros dilemas éticos en la IA al utilizar su LLM, limita su implementación. Es esencial disipar estas preocupaciones para que la tecnología LLM gane terreno en el mercado y sea adoptada por muchos usuarios.

• Según la Comisión de Igualdad de Oportunidades en el Empleo (EEOC) de EE. UU., existen preocupaciones constantes sobre los sesgos en los LLM. En 2022, se informó que el 15% de los LLM exhibían 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, ya que los desarrolladores se esfuerzan por crear sistemas de IA más equitativos y justos.

• Como destaca la UNESCO (Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura), las implicaciones éticas del contenido generado por IA son un desafío importante. En 2023, el 10% del contenido generado por IA fue señalado por preocupaciones éticas, como información errónea o deepfakes. La falta de directrices claras sobre cómo gestionar el contenido generado por IA ha generado preocupaciones públicas y regulatorias, que podrían obstaculizar el despliegue de LLM en aplicaciones sensibles como los medios de comunicación y las comunicaciones políticas.

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PERSPECTIVAS REGIONALES DEL MERCADO DE MODELOS DE LENGUAS GRANDES (LLM)

• 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 lenguajes grandes (LLM) debido a su base tecnológica sofisticada y altamente desarrollada, su financiación estratégica en inteligencia artificial y la presencia de una gran cantidad de empresas de tecnología avanzada. El mercado de modelos de lenguaje grande (LLM) de los Estados Unidos es vital para esta región, con nuevas empresas como OpenAI y Google trabajando en avances. Esta región tiene acceso a una población numerosa y talentosa y a un alto nivel de inversión en el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial, lo que no hace más que fortalecer su posición dominante. Además, el crecimiento de la economía de América del Norte está impulsado por la creciente adopción de soluciones de inteligencia artificial en diversas industrias.

• Europa

El crecimiento del mercado europeo está impulsado por la I+D y las asociaciones

Europa tiene una importante cuota de mercado de modelos de lenguajes grandes (LLM) debido a la I+D en inteligencia artificial y, especialmente, a las asociaciones que están surgiendo entre la industria y el mundo académico. Los estados miembros de la región están desarrollando actualmente legislación relacionada con el uso de LLM que promueva el uso responsable de estas tecnologías. Las empresas europeas han comenzado a utilizar este tipo de aplicaciones para desarrollar LLM regionales con respecto a idiomas regionales e industrias particulares, aumentando así la aplicabilidad de los LLM en diferentes mercados. Además, los programas de financiación del proyecto de IA proporcionados por la UE mejoran la innovación y el crecimiento en este campo.

• Asia

El crecimiento del mercado asiático está impulsado por la adopción y la innovación de la IA

Asia es una de las principales regiones que ha aumentado el mercado de modelos de lenguajes grandes (LLM) debido a su rápida incorporación de la IA y la floreciente economía digital. Países como China, Japón e India están dedicando más recursos al desarrollo y avance de los LLM, con especial atención a sus aplicaciones en áreas como el comercio electrónico y el ahorro, la atención médica y las finanzas. La variedad de idiomas en esta región ha creado la necesidad de LLM que se adapten a regiones específicas para facilitar la comunicación y los servicios. Además, la creciente adopción de soluciones de inteligencia artificial en varios sectores de Asia está fomentando la innovación y expandiendo el mercado de LLM.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

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

El mercado de la industria de modelos de lenguaje grande (LLM) está experimentando una innovación particular y una inversión de gran importancia por parte de los actores clave de la industria. OpenAI, Google y Microsoft, entre otras empresas, están creando modelos y herramientas sofisticados que amplían las capacidades de LLM. Están impulsando sus modelos de IA con investigación interna y colaboraciones con universidades de investigación. Además, las directrices que desarrollan para el despliegue ético de la IA conducen a un uso responsable de la tecnología en el sector.

• OpenAI (ChatGPT): según el informe anual de 2023 de OpenAI, los modelos GPT-3 y GPT-4 de OpenAI se consideran ampliamente como algunos de los más avanzados del mundo. ChatGPT de OpenAI, lanzado a finales de 2022, obtuvo más de 100 millones de usuarios en solo dos meses, convirtiéndose en un actor importante en el servicio al cliente y la generación de contenido impulsados ​​por IA. OpenAI 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 (Pathways Language Model) está diseñado para comprender y generar lenguaje natural con un nivel más profundo de comprensión. 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 IA.

Lista de las principales empresas de modelos de lenguaje grandes (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:Anthropic lanzó Claude 3, su modelo de lenguaje grande (LLM) de próxima generación, diseñado con características mejoradas de seguridad e interpretabilidad. Claude 3 se centra en minimizar los resultados dañinos y al mismo tiempo mejorar el razonamiento y la comprensión contextual, lo que lo hace adecuado para aplicaciones empresariales como servicio al cliente, generación de contenido y desarrollo de código. Este desarrollo destaca el énfasis de Anthropic en la creación de LLM que prioricen consideraciones éticas y un desempeño confiable en diversas industrias.

COBERTURA DEL INFORME

El estudio abarca un análisis FODA completo y proporciona información sobre la evolución futura 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 áreas potenciales de crecimiento.

Este informe de investigación examina la segmentación del mercado utilizando métodos tanto cuantitativos como 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 oferta y demanda que impactan el crecimiento del mercado. El panorama competitivo se detalla meticulosamente, incluidas las participaciones de importantes competidores del mercado. El informe incorpora técnicas de investigación, metodologías y estrategias clave no convencionales adaptadas al período de tiempo previsto. En general, ofrece información valiosa y completa sobre la dinámica del mercado de forma profesional y comprensible.