Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del modello LLM (Large Language Model), per tipologia (sotto i 100 miliardi di parametri e sopra i 100 miliardi di parametri), per applicazione (chatbot e assistenti virtuali, generazione di contenuti, traduzione linguistica, sviluppo di codici, analisi del sentiment, diagnosi medica, trattamento e istruzione) e approfondimenti e previsioni regionali dal 2026 al 2035

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PANORAMICA DEL MERCATO DEL LARGE LANGUAGE MODEL (LLM).

Il mercato globale del Large Language Model (LLM) è destinato a crescere da circa 9,24 miliardi di dollari nel 2026, per raggiungere i 1.814,99 miliardi di dollari entro il 2035, crescendo a un CAGR del 79,8% tra il 2026 e il 2035. Il Nord America domina con una quota del 45-50% a causa degli hyperscaler e delle startup AI; L'Europa e l'Asia-Pacifico detengono il 40-45% degli investimenti combinati in modelli e regolamentazione.

L'industria dei modelli linguistici ha assistito a una notevole espansione grazie all'uso diffuso dell'apprendimento artificiale e automatico. I modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT-4 sono sistemi di intelligenza artificiale che sono stati educati con un'enorme quantità di dati di testo per imparare a comprendere e produrre discorsi come gli esseri umani. Questi modelli hanno trovato maggiore utilizzo anche in settori come quello informatico per attività quali l'elaborazione del linguaggio naturale, la rivoluzione delle chat box e la creazione di contenuti, tra gli altri scopi. Le industrie stanno avanzando, e molte di loro ricevono ingenti finanziamenti, mentre le aziende stanno intensificando gli sforzi per trovare più casi d'uso e perfezionare quelli esistenti per una rinnovata attenzione rispettivamente su modelli più accurati, scalabili ed efficienti.

RISULTATI CHIAVE

IMPATTO DEL COVID-19

L'industria del Large Language Model (LLM) ha avuto un effetto positivo a causa dell'aumento della domanda digitaledurante la pandemia di COVID-19

La pandemia globale di COVID-19 è stata sconcertante e senza precedenti, con il mercato che ha registrato una domanda superiore al previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemia. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna ai livelli pre-pandemia.

La necessità di soluzioni Large Language Models (LLM) è aumentata dall'inizio della pandemia di COVID-19, poiché molte aziende e organizzazioni si sono rivolte a soluzioni digitali. Dato che la maggior parte delle attività ora doveva essere svolta online e in remoto, i chatbot, gli assistenti virtuali e i sistemi di generazione di contenuti sono stati sempre più adottati e i clienti desideravano l'intelligenza artificiale più che mai. Di conseguenza, sono stati investiti più soldi negli LLM per il miglioramento del servizio clienti, l'automazione dei processi e il miglioramento dell'esperienza dell'utente, provocando così una crescita impressionante del mercato grazie alla pandemia.

ULTIME TENDENZE

La crescita del mercato è guidata da miglioramenti ed etiche specifici del settore

Una delle tendenze recenti nel mercato dei Large Language Model (LLM) è il monitoraggio del miglioramento dei modelli nel particolare settore in cui servono, ad esempio sanitario, finanziario o legale. Questa tendenza si concentra sul motivo per cui gli LLM dovrebbero essere calibrati poiché questi campi sono specializzati e vi è una grande quantità di informazioni ad essi associati, il che rende tali modelli utili per le economie. Un'altra tendenza importante è l'emergere di LLM più piccoli, che consumano meno energia, considerando la velocità di implementazione. Con le tendenze crescenti dell'etica dell'IA, anche le pratiche responsabili dell'IA stanno influenzando il mercato.

• Secondo il National Institute of Standards and Technology (NIST) degli Stati Uniti, modelli linguistici di grandi dimensioni, come quelli utilizzati nei chatbot, vengono sempre più adottati per l'automazione del servizio clienti. Entro il 2022, oltre il 40% delle operazioni di assistenza clienti in settori come la vendita al dettaglio e le telecomunicazioni saranno alimentate da LLM, fornendo una migliore efficienza e un servizio 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Si prevede che questo cambiamento continuerà, con il 75% delle imprese che integreranno gli LLM nelle proprie operazioni di servizio clienti entro il 2025.

• Come notato dalla Commissione europea, gli LLM stanno avanzando rapidamente in termini di supporto multilingue. Nel 2023, il 20% di tutte le domande LLM erano in grado di elaborare più di 50 lingue, migliorando l'accessibilità globale. Ad esempio, il modello PaLM di Google supporta oltre 100 lingue ed è diventato uno strumento fondamentale per colmare le lacune comunicative per aziende, ricercatori e governi internazionali. Si prevede che questa tendenza si espanderà man mano che verranno sviluppati più modelli per gestire un numero ancora maggiore di lingue.

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SEGMENTAZIONE DEL MERCATO DEL LARGE LANGUAGE MODEL (LLM).

Per tipo

In base al tipo, il mercato globale può essere classificato in inferiore a 100 miliardi di parametri e superiore a 100 miliardi di parametri

• Al di sotto di 100 miliardi di parametri: i modelli che scendono al di sotto della gamma di cento milioni di parametri sono considerati più piccoli, più veloci e più rispettosi delle risorse e vengono quindi utilizzati in o per applicazioni che non richiedono molta potenza di elaborazione. Tali modelli sono comuni, ma non limitati a, telefoni cellulari, chatbot e altre applicazioni sensibili al fattore tempo per migliorare i tempi di consegna. Il consumo energetico economico e la minore spesa per la realizzazione del sistema rendono questi modelli adatti all'integrazione globale.

• Oltre 100 miliardi di parametri: l'architettura LLM oltre i cento miliardi di parametri è più sofisticata, più semplice e veloce nella gestione di qualsiasi attività linguistica. Viene quindi utilizzato in settori come la sanità, il diritto e i servizi finanziari dove la comprensione del linguaggio è molto profonda e precisa. Tuttavia, questi modelli richiedono notevoli risorse computazionali e sono generalmente implementati in soluzioni aziendali su larga scala.

Per applicazione

In base all'applicazione, il mercato globale può essere classificato in chatbot e assistenti virtuali, generazione di contenuti, traduzione linguistica, sviluppo di codici, analisi del sentiment, diagnosi medica, trattamento ed istruzione.

• Chatbot e assistenti virtuali: il calcolo cognitivo ha trovato la sua strada in applicazioni come chatbot e assistenti virtuali. Questi sistemi sfruttano gli LLM per fornire interazioni di tipo umano per l'assistenza clienti, l'assistenza e i robot. L'interazione è veloce e si basa su una conoscenza sufficiente del contesto della situazione per migliorare l'esperienza dell'utente. Si trovano negli asili nido di comunicazione efficaci e su larga scala, dall'assistenza sanitaria alle attività di e-commerce.

• Generazione di contenuti: vengono applicati più LLM nel processo di generazione di contenuti, che include, tra gli altri, la creazione di articoli, copie di marketing e post sui social media. Gli ampi set di dati consentono loro di creare contenuti pertinenti più velocemente di quanto si farebbe manualmente. Questa particolare applicazione si trova comunemente nei media, nella pubblicità e nel marketing digitale.

• Traduzione linguistica: gli LLM hanno anche rivoluzionato la traduzione migliorando l'accuratezza della traduzione in diverse lingue per quanto riguarda il contesto e il significato di molte altre lingue. Rende più semplice la comunicazione quotidiana tra persone in luoghi diversi con l'uso di servizi di traduzione istantanea sia per aziende che per privati. Nel corso del funzionamento, i LLM si adattano alla lingua e quindi migliorano ancora di più nella riduzione degli errori nelle traduzioni effettuate, nonché nel processo di localizzazione di una lingua per il pubblico target.

• Sviluppo del codice: gli LLM supportano programmatori e sviluppatori in modo automatizzato che elimina noiose attività di scrittura del codice e consente loro di creare codici. Fuori dagli schemi, comprendono le composizioni dei linguaggi di programmazione e offrono assistenza pertinente per accelerare i processi di sviluppo. Questa applicazione aiuta principalmente ad ammazzare gli sprechi di tempo dovuti a errori durante la codifica e a migliorare l'efficienza quando si lavora con il codice.

• Analisi del sentiment: il testo che utilizza LLM viene analizzato al fine di rilevare il sentiment al centro del testo, sia esso positivo, negativo, neutro o qualsiasi variazione nel livello medio. Ciò è essenziale affinché le aziende possano tenere traccia delle reazioni dei clienti, delle intuizioni sociologiche e delle motivazioni commerciali. Aiuta le aziende a sostenere le proprie strategie con l'opinione pubblica attraverso l'analisi del sentiment.

• Diagnosi e trattamento medico: supporta i LLM con la revisione della letteratura o la ricerca sulle cartelle cliniche dei pazienti per aiutare i medici a facilitare la diagnosi e la terapia. Fornisce l'interpretazione dei sintomi e consigli sul trattamento alternativo, migliorando così la qualità del processo decisionale. Questa applicazione è in aumento nel campo dell'assistenza sanitaria.

• Istruzione: nell'istruzione, gli LLM aiutano a personalizzare le pratiche di insegnamento, migliorare l'erogazione di contenuti didattici, accelerare le pratiche di valutazione e offrire feedback attraverso sistemi di tutoraggio. Consentono agli studenti di cercare informazioni in un modo molto più intuitivo e aiutano gli istruttori a sviluppare sistemi di apprendimento. Questa applicazione della tecnologia è molto potente nel migliorare l'e-learning e l'apprendimento a distanza.

DINAMICHE DEL MERCATO

Le dinamiche del mercato includono fattori trainanti e restrittivi, opportunità e sfide che determinano le condizioni del mercato.

Fattori trainanti

La crescita del mercato è alimentata dall'automazione e dalla trasformazione digitale

Per migliorare le operazioni aziendali, le aziende sono alla ricerca dell'automazione, con conseguente maggiore adozione di strumenti di automazione, compresi i LLM. Questi sistemi consentono di gestire le richieste dei clienti, creare nuovi contenuti e persino analizzare i dati. Esiste quindi una tendenza alla trasformazione digitale che è piuttosto cruciale per il mercato.

• Secondo il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti (DOE), la disponibilità di set di dati vasti e di alta qualità è uno dei principali motori del mercato LLM. Con set di dati su larga scala come Common Crawl e OpenWebText, gli LLM sono diventati più accurati e capaci. Nel 2022, oltre l'80% degli LLM si basava su set di dati contenenti più di 1 trilione di token, il che ha migliorato significativamente le prestazioni del modello, consentendo applicazioni più sofisticate nella comprensione e nella generazione del linguaggio naturale.

• Come riportato dalla National Science Foundation (NSF), l'importo dei finanziamenti per la ricerca sull'intelligenza artificiale è in costante crescita. Nel 2022, gli investimenti globali nella ricerca sull'intelligenza artificiale hanno raggiunto i 20 miliardi di dollari, con una parte significativa di questi finanziamenti destinata allo sviluppo di LLM. Questo sostegno finanziario consente la creazione di modelli più potenti ed efficienti, accelerando la loro integrazione in settori quali la sanità, la finanza e l'istruzione.

La crescita del mercato accelera grazie alla riduzione dei costi di archiviazione nel cloud

La riduzione del costo dell'archiviazione nel cloud e il miglioramento della tecnologia hanno abbassato le barriere all'adozione di modelli linguistici di grandi dimensioni. Questi miglioramenti consentono un accesso più semplice ai LLM che normalmente sarebbero difficili se un'organizzazione facesse affidamento sulle proprie risorse. Inoltre, la più rapida disponibilità di strutture informatiche ad alte prestazioni ha favorito una rapida penetrazione nel mercato di tale tecnologia in diversi settori.

Fattore restrittivo

La crescita del mercato è ostacolata dagli elevati costi di implementazione

La formazione e l'implementazione di modelli di grandi dimensioni comportano un grosso inconveniente a causa del fattore costo, poiché richiedono molta energia. Ciò ha un impatto sulle imprese più piccole e porta sul tavolo anche questioni di sostenibilità. Di conseguenza, questi LLM sono costosi non solo in termini di costi ma anche in termini di energia, il che rappresenta un grave ostacolo al loro utilizzo su vasta scala.

• Secondo l'Agenzia internazionale per l'energia (IEA), la formazione e l'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni richiedono risorse computazionali sostanziali, che rappresentano una sfida per un'adozione diffusa. Ad esempio, addestrare un modello come GPT-3 può costare milioni di dollari in termini di elettricità e infrastrutture computazionali. A partire dal 2023, si stima che il consumo energetico della formazione di un LLM su larga scala possa raggiungere fino a 10 MW per ciclo di formazione, rendendolo proibitivo in termini di costi per le organizzazioni più piccole.

• Secondo l'Agenzia dell'Unione europea per la sicurezza informatica (ENISA), le preoccupazioni sulla privacy dei dati rappresentano un ostacolo significativo all'adozione dei LLM. Nel 2022, il 30% delle applicazioni LLM è risultato vulnerabile a violazioni di dati o usi impropri a causa delle informazioni sensibili contenute nei set di dati di formazione. Con normative come il GDPR in vigore, le aziende sono sotto crescente pressione per garantire che gli LLM rispettino la privacy degli utenti e rispettino le leggi sulla protezione dei dati, rallentandone l'adozione.

La crescita del mercato è guidata dalla domanda del settore di nicchia

Opportunità

L'espansione dei Large Language Models (LLM) in settori di nicchia come la sanità, la finanza e i servizi legali offre un'opportunità di mercato redditizia. Affrontare le preoccupazioni del settore rilevante può rendere gli LLM più accurati ed efficienti attraverso la loro personalizzazione per applicazioni specifiche. Ciò crea una domanda di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale nei nuovi mercati, soprattutto con la nuova ondata di voglia di lavorare in modo intelligente e non duro. L'attuale mercato LLM è pronto per una crescita ancora maggiore con la crescente necessità di intelligenza artificiale funzionale in diversi settori.

• Secondo il National Institutes of Health (NIH) degli Stati Uniti, il settore sanitario sta adottando sempre più LLM per attività come trascrizione medica, diagnostica e piani di trattamento personalizzati. Entro il 2023, le soluzioni basate su LLM saranno responsabili del 10% delle pubblicazioni di ricerca medica negli Stati Uniti. Si prevede che la capacità dei LLM di elaborare e analizzare grandi volumi di dati medici non strutturati aprirà nuove opportunità nell'assistenza sanitaria personalizzata e nella telemedicina.

• Secondo l'Organizzazione mondiale per la proprietà intellettuale (OMPI), gli LLM stanno guadagnando terreno nella creazione di contenuti in settori come media, intrattenimento e marketing. Nel 2022, oltre il 25% dei contenuti digitali generati nelle campagne di marketing ha utilizzato strumenti basati sull'intelligenza artificiale, compresi gli LLM, per creare contenuti personalizzati. Si prevede che questa tendenza aumenterà man mano che gli LLM diventeranno più abili nel comprendere le preferenze dei consumatori e nel generare contenuti pertinenti su larga scala.

Le sfide legate alla protezione dei dati limitano la crescita del mercato

Sfida

Una delle sfide chiave che limitano la crescita del mercato Large Language Model (LLM) è la protezione dei dati. Questi modelli devono essere addestrati su grandi quantità di dati; tuttavia, esistono dei rischi quando i dati, in particolare quelli sensibili e personali, vengono elaborati per la formazione di modelli di deep learning, in particolare nei settori sanitario e finanziario. Inoltre, il potenziale di modelli mal progettati, che possono introdurre pregiudizi e altri dilemmi etici nell'intelligenza artificiale che utilizza il suo LLM, ne limita l'implementazione. È essenziale alleviare queste preoccupazioni affinché la tecnologia LLM guadagni terreno nel mercato e venga accolta da molti utenti.

• Secondo la Commissione per le Pari Opportunità di Lavoro (EEOC) degli Stati Uniti, permangono preoccupazioni relative ai pregiudizi negli LLM. Nel 2022, è stato riferito che il 15% degli LLM mostrava pregiudizi significativi basati su genere, razza o etnia, che possono influenzare i processi decisionali in aree come assunzioni e prestiti. Affrontare questi pregiudizi è una sfida per il settore poiché gli sviluppatori si impegnano a creare sistemi di intelligenza artificiale più equi ed equi.

• Come evidenziato dall'UNESCO (Organizzazione delle Nazioni Unite per l'educazione, la scienza e la cultura), le implicazioni etiche dei contenuti generati dall'intelligenza artificiale rappresentano una sfida significativa. Nel 2023, il 10% dei contenuti generati dall'intelligenza artificiale è stato segnalato per questioni etiche, come disinformazione o deepfake. La mancanza di linee guida chiare su come gestire i contenuti generati dall'intelligenza artificiale ha portato a preoccupazioni pubbliche e normative, che potrebbero ostacolare l'implementazione di LLM in applicazioni sensibili come i media e le comunicazioni politiche.

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APPROFONDIMENTI REGIONALI DEL MERCATO DEL LARGE LANGUAGE MODEL (LLM).

• America del Nord 

La crescita del mercato del Nord America è guidata dalla tecnologia avanzata

La regione del Nord America è leader nel mercato dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) grazie alla sua base tecnologica altamente sviluppata e sofisticata, ai finanziamenti strategici nel campo dell'intelligenza artificiale e alla presenza di un numero enorme di aziende tecnologiche avanzate. Il mercato LLM (Large Language Model) degli Stati Uniti è vitale per questa regione, con nuove aziende come OpenAI e Google che lavorano su scoperte rivoluzionarie. Questa regione ha accesso a una popolazione numerosa e talentuosa e a un elevato livello di investimenti nello sviluppo delle tecnologie di intelligenza artificiale, il che non fa che rafforzare la sua posizione dominante. Inoltre, la crescita dell'economia del Nord America è spinta dalla crescente adozione di soluzioni IA in vari settori.

• Europa

La crescita del mercato europeo è guidata dalla ricerca e sviluppo e dalle partnership

L'Europa detiene una significativa quota di mercato del Large Language Model (LLM) grazie alla ricerca e sviluppo nel campo dell'intelligenza artificiale e in particolare alle partnership emergenti tra industria e mondo accademico. Gli stati membri della regione stanno attualmente sviluppando una legislazione relativa all'uso degli LLM che promuove l'utilizzo responsabile di queste tecnologie. Le aziende europee hanno iniziato a utilizzare tali applicazioni per sviluppare LLM regionali rispetto alle lingue regionali e a particolari settori, aumentando così l'applicabilità dei LLM in diversi mercati. Inoltre, i programmi di finanziamento del progetto AI forniti dall'UE migliorano l'innovazione e la crescita nel settore.

• Asia

La crescita del mercato asiatico è guidata dall'adozione e dall'innovazione dell'intelligenza artificiale

L'Asia è una delle principali regioni ad aumentare il mercato del Large Language Model (LLM) a causa della sua rapida incorporazione dell'intelligenza artificiale e della fiorente economia digitale. Paesi come Cina, Giappone e India stanno investendo maggiori risorse nello sviluppo e nel progresso degli LLM, con particolare attenzione alle loro applicazioni in settori come l'e-commerce e il risparmio, l'assistenza sanitaria e la finanza. La varietà di lingue in questa regione ha creato la necessità di tali LLM personalizzati per le regioni specifiche al fine di facilitare la comunicazione e i servizi. Inoltre, la crescente adozione di soluzioni AI in vari settori in Asia sta promuovendo l'innovazione e espandendo il mercato LLM.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

L'innovazione e gli investimenti dei principali attori determinano una crescita significativa

Il mercato industriale del Large Language Model (LLM) sta vivendo particolari innovazioni e investimenti di significativa importanza da parte dei principali attori del settore. OpenAI, Google e Microsoft, tra le altre aziende, stanno creando modelli e strumenti sofisticati che estendono le capacità di LLM. Stanno potenziando i loro modelli di intelligenza artificiale con ricerche interne e collaborazioni con università di ricerca. Inoltre, le linee guida sviluppate per un'implementazione etica dell'IA portano a un uso responsabile della tecnologia nel settore.

• OpenAI (ChatGPT): secondo il rapporto annuale 2023 di OpenAI, i modelli GPT-3 e GPT-4 di OpenAI sono ampiamente considerati come tra i più avanzati al mondo. ChatGPT di OpenAI, lanciato alla fine del 2022, ha raccolto oltre 100 milioni di utenti in soli due mesi, diventando uno dei principali attori nel servizio clienti e nella generazione di contenuti basati sull'intelligenza artificiale. OpenAI continua a ampliare i confini delle capacità LLM con la sua continua ricerca e sviluppo nella PNL (elaborazione del linguaggio naturale).

• Google (PaLM): secondo Google Research, il loro PaLM (Pathways Language Model) è progettato per comprendere e generare linguaggio naturale con un livello di comprensione più profondo. PaLM di Google è stato integrato in molti servizi di Google, tra cui Google Assistant e Ricerca Google. A partire dal 2023, PaLM supporta oltre 100 lingue e continua a stabilire nuovi parametri di riferimento per le prestazioni nelle attività basate sull'intelligenza artificiale.

Elenco delle principali aziende di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

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

SVILUPPO DEL SETTORE CHIAVE

Ottobre 2023:Anthropic ha lanciato Claude 3, il suo modello LLM (Large Language Model) di prossima generazione, progettato con funzionalità avanzate di sicurezza e interpretabilità. Claude 3 si concentra sulla riduzione al minimo degli output dannosi migliorando al tempo stesso il ragionamento e la comprensione del contesto, rendendolo adatto ad applicazioni aziendali come il servizio clienti, la generazione di contenuti e lo sviluppo di codice. Questo sviluppo evidenzia l'enfasi di Anthropic sulla creazione di LLM che diano priorità a considerazioni etiche e prestazioni affidabili in vari settori.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Lo studio comprende un'analisi SWOT completa e fornisce approfondimenti sugli sviluppi futuri del mercato. Esamina vari fattori che contribuiscono alla crescita del mercato, esplorando un'ampia gamma di categorie di mercato e potenziali applicazioni che potrebbero influenzarne la traiettoria nei prossimi anni. L'analisi tiene conto sia delle tendenze attuali che dei punti di svolta storici, fornendo una comprensione olistica delle componenti del mercato e identificando potenziali aree di crescita.

Questo rapporto di ricerca esamina la segmentazione del mercato utilizzando metodi sia quantitativi che qualitativi per fornire un'analisi approfondita che valuti anche l'influenza delle prospettive strategiche e finanziarie sul mercato. Inoltre, le valutazioni regionali del rapporto considerano le forze dominanti della domanda e dell'offerta che influiscono sulla crescita del mercato. Il panorama competitivo è dettagliato meticolosamente, comprese le quote di importanti concorrenti sul mercato. Il rapporto incorpora tecniche di ricerca non convenzionali, metodologie e strategie chiave adattate al periodo di tempo previsto. Nel complesso, offre informazioni preziose e complete sulle dinamiche del mercato in modo professionale e comprensibile.