대형 언어 모델 (LLM) 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별 (1,000 억 파라미터 미만 및 1,000 억 파라미터 이상), 응용 프로그램 (챗봇 및 가상 어시스턴트, 컨텐츠 생성, 언어 번역, 코드 개발, 정서 분석, 의료 진단 및 치료 및 교육) 및 지역의 통찰력 및 2035 년 예측.

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대형 언어 모델 (LLM) 시장 개요

글로벌 대형 언어 모델 (LLM) 시장 규모는 2025 년 514 억 달러부터 2026 년에 924 억 달러에 이르는 일관된 성장을 목격 할 것으로 예상되며, 2035 년까지 79.8%의 CAGR에서 2035 억 9,99 억 달러에 이르렀습니다.

언어 모델 산업은 인공 및 기계 학습의 광범위한 사용으로 인해 놀라운 확장을 목격했습니다. GPT-4와 같은 대형 언어 모델은 인간과 같은 연설을 이해하고 생산하는 방법을 배우기 위해 방대한 양의 텍스트 데이터로 교육을받은 인공 지능 시스템입니다. 이 모델은 또한 자연어 처리, 채팅 상자 혁명 및 컨텐츠 제작과 같은 활동을위한 정보 기술과 같은 산업에서 더 큰 사용법을 발견했습니다. 기업들이 더 많은 사용 사례를 찾기 위해 노력을 강화하고 기존의 사례를 각각보다 정확하고 확장 가능하며 효율적인 모델에 초점을 맞추기 위해 노력을 강화하기 때문에 많은 자금을 지원하고 있습니다.

주요 결과

Covid-19 영향

대형 언어 모델 (LLM) 산업은 디지털 수요 증가로 인해 긍정적 인 영향을 미쳤습니다.Covid-19 Pandemic 동안

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 겪었습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

많은 비즈니스와 조직이 Digitality Solutions로 전환함에 따라 COVID-19 Pandemics가 시작된 이후 LLM (Large Language Models) 솔루션의 필요성이 증가하고 있습니다. 대부분의 작업이 이제 온라인 및 원격으로 수행되어야한다는 사실을 감안할 때 챗봇, 가상 어시스턴트 및 콘텐츠 생성 시스템이 더 많이 받아 들여졌으며 고객은 그 어느 때보 다 AI를 원했습니다. 결과적으로 고객 서비스 개선, 프로세스 자동화 및 사용자 경험 향상을 위해 더 많은 돈이 LLM에 투입되어 전염병 덕분에 시장의 인상적인 성장을 일으켰습니다.

최신 트렌드

시장 성장은 산업별 개선 및 윤리에 의해 주도됩니다

LLM (Lange Language Model) 시장의 최근 트렌드 중 하나는 예를 들어 의료, 금융 또는 법률과 같은 특정 산업에 대한 모델의 개선을 모니터링하는 것입니다. 이 트렌드는이 분야가 전문화되어 있기 때문에 LLM을 교정 해야하는 이유에 초점을 맞추고 있으며, 이와 관련된 많은 정보가 있으며, 이는 이러한 모델이 유용한 경제를 만듭니다. 또 다른 중요한 추세는 더 적은 에너지를 소비하여 배치 속도를 보는 작은 LLM의 출현입니다. AI 윤리의 추세가 증가함에 따라 책임있는 AI 관행도 시장에 영향을 미치고 있습니다.

• NIST (National National Institute of Standards and Technology)에 따르면 챗봇에 사용되는 대형 언어 모델이 고객 서비스 자동화를 위해 점점 채택되고 있습니다. 2022 년까지 소매 및 통신과 같은 산업 분야의 고객 지원 운영의 40% 이상이 LLM에 의해 구동되어 효율성이 향상되고 24/7 서비스가 제공되었습니다. 이러한 변화는 2025 년까지 75%의 기업이 LLM을 고객 서비스 운영에 통합함으로써 계속 될 것으로 예상됩니다.

• 유럽위원회 (European Commission)에서 언급 한 바와 같이, LLM은 다국어 지원 측면에서 빠르게 발전하고 있습니다. 2023 년에 모든 LLM 응용 프로그램의 20%가 50 개 이상의 언어를 처리하여 글로벌 접근성을 향상시킬 수있었습니다. 예를 들어, Google의 Palm 모델은 100 개가 넘는 언어를 지원하며 국제 비즈니스, 연구원 및 정부를위한 커뮤니케이션 격차를 해소하는 데 중요한 도구가되었습니다. 이 추세는 더 많은 언어를 처리하기 위해 더 많은 모델이 개발되면서 확장 될 것으로 예상됩니다.

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대형 언어 모델 (LLM) 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 1,000 억 이하의 매개 변수와 1,000 억 개 이상의 매개 변수로 분류 할 수 있습니다.

• 1,000 억 개의 매개 변수 미만 : 1 천만 건의 매개 변수보다 낮은 모델은 더 작고 빠르며 자원 친화적 인 것으로 간주되므로 많은 처리 전력이 필요하지 않은 응용 분야에서 사용됩니다. 이러한 모델은 공통적이지만 휴대 전화, 챗봇 및 기타 시간에 민감한 응용 프로그램에 국한되지는 않습니다. 경제적 인 에너지 소비와 시스템 설정을위한 지출이 적 으면 이러한 모델은 글로벌 통합에 적합합니다.

• 1,000 억 달러 이상 : LLMS 아키텍처 100 억 개의 매개 변수 이상의 아키텍처는 언어 작업을 처리하는 데 더욱 정교하고 쉽고 빠릅니다. 따라서 언어의 이해가 매우 깊고 정확한 의료, 법률 및 금융 서비스와 같은 부문에서 사용됩니다. 그러나 이러한 모델에는 상당한 계산 자원이 필요하며 일반적으로 대규모 엔터프라이즈 솔루션에 배치됩니다.

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 바탕으로 글로벌 시장은 챗봇 및 가상 어시스턴트, 콘텐츠 생성, 언어 번역, 코드 개발, 감정 분석, 의료 진단 및 치료 및 교육으로 분류 할 수 있습니다.

• 챗봇 및 가상 어시스턴트 : Cognitive Computing은 챗봇 및 가상 어시스턴트와 같은 응용 프로그램에서 그 길을 찾았습니다. 이 시스템은 LLM을 활용하여 고객 관리, 지원 및 봇을 위해 인간과 유사한 상호 작용을 제공합니다. 상호 작용은 빠르며 사용자의 경험을 향상시키기 위해 상황의 맥락에 대한 충분한 지식에 의존합니다. 그들은 의료에서 ​​전자 상거래 사업에 이르기까지 대규모 및 효과적인 커뮤니케이션 보육원에서 발견됩니다.

• 컨텐츠 생성 : 기사, 마케팅 사본 및 소셜 미디어 게시물 등이 포함 된 콘텐츠 생성 프로세스에 더 많은 LLM이 적용되고 있습니다. 대규모 데이터 세트를 통해 수동으로 수행하는 것보다 더 빠르게 관련 컨텐츠를 만들 수 있습니다. 이 특정 응용 프로그램은 일반적으로 광고 및 디지털 마케팅 산업뿐만 아니라 미디어에서 발견됩니다.

• 언어 번역 : LLM은 또한 여러 언어의 맥락과 의미와 관련하여 다른 언어로 번역의 정확성을 향상시켜 번역에 혁명을 일으켰습니다. 비즈니스와 개인 모두에게 인스턴트 번역 시설을 사용하여 다른 위치에있는 사람들 간의 일상적인 의사 소통을 더 쉽게 만듭니다. 운영 과정에서 LLM은 언어로 조정되어 청중을 대상으로하는 언어의 현지화 프로세스뿐만 아니라 번역의 오류를 줄이는 데 더욱 향상됩니다.

• 코드 개발 : LLM은 보링 코드 작성 작업을 제거하고 코드를 제시 할 수 있도록 자동화 된 방식으로 코더 및 개발자를 지원합니다. 상자 밖에서, 그들은 프로그래밍 언어의 구성을 이해하고 개발 프로세스를 고정하기위한 관련 지원을 제공합니다. 이 응용 프로그램은 주로 코드 작업시 코딩 및 효율성을 향상시킬 때 실수로 인해 시간 낭비를 죽이는 데 도움이됩니다.

• 감정 분석 : LLMS를 사용한 텍스트는 텍스트의 핵심에서 감정을 감지하기 위해 분석됩니다. 중간 수준의 긍정적, 부정적, 중립적 또는 차이가 발생합니다. 이는 회사가 고객의 반응, 사회 학적 통찰력 및 상업적 동기를 추적하는 데 필수적입니다. 그것은 기업들이 감정 분석을 통해 여론으로 전략을 뒷받침하는 데 도움이됩니다.

• 의료 진단 및 치료 : 문헌 검토 또는 환자 기록 연구를 통해 LLM을 지원하여 의사가 진단 및 치료를 촉진 할 수 있도록 도와줍니다. 증상 해석 및 대체 치료 조언을 제공하여 의사 결정의 질을 향상시킵니다. 이 응용 프로그램은 건강 관리 분야에서 증가하고 있습니다.

• 교육 : 교육에서 LLM은 교육 관행을 사용자 정의하고 학습 콘텐츠 전달을 향상 시키며 평가 관행을 가속화하며 개인지도 시스템을 통해 피드백을 제공하는 데 도움이됩니다. 그들은 학습자가 훨씬 더 사용자 친화적 인 방식으로 정보를 찾고 강사가 학습 시스템을 개발할 수 있도록 도와줍니다. 이 기술의 적용은 e- 러닝을 향상시키고 멀리서 학습하는 데 매우 강력합니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.

운전 요인

자동화 및 디지털 혁신으로 시장 성장이 촉진됩니다

비즈니스 운영을 향상시키기 위해 회사는 자동화를 검색하여 LLM을 포함한 자동화 도구의 흡수가 증가합니다. 이러한 시스템을 사용하면 고객 쿼리를 관리하고 새로운 컨텐츠를 제시하며 데이터를 분석 할 수 있습니다. 따라서 시장에 매우 중요한 디지털 혁신 추세가 있습니다.

• 미국 에너지 부 (DOE)에 따르면, 광대 한 고품질 데이터 세트의 가용성은 LLM 시장의 주요 동인입니다. Common Crawl 및 OpenWebText와 같은 대규모 데이터 세트를 사용하면 LLM이 더 정확하고 능력이 생겼습니다. 2022 년에 LLM의 80% 이상이 1 조 10 조 이상의 토큰이 포함 된 데이터 세트에 의존하여 모델 성능을 크게 향상시켜 자연어 이해 및 생성에서보다 정교한 응용 프로그램을 사용할 수있었습니다.

• NSF (National Science Foundation) 가보고 한 바와 같이, 인공 지능 연구를위한 자금의 양은 꾸준히 증가하고 있습니다. 2022 년에 글로벌 AI 연구 투자는 200 억 달러에 이르렀으며,이 자금의 상당 부분은 LLM의 개발을 향한 것입니다. 이 재정 지원을 통해보다 강력하고 효율적인 모델을 만들 수 있으며 의료, 금융 및 교육과 같은 산업에 통합을 가속화 할 수 있습니다.

클라우드 스토리지 비용 감소로 인해 시장 성장이 가속화됩니다

클라우드 스토리지 비용의 감소와 기술 개선으로 인해 대형 언어 모델 채택의 장벽이 낮아졌습니다. 이러한 개선으로 인해 조직이 자체 자원에 의존하는 경우 일반적으로 어려운 LLM에 쉽게 액세스 할 수 있습니다. 또한 고성능 컴퓨팅 시설의 가용성이 빠르면 다른 부문에서 이러한 기술의 신속한 시장 침투가 발생했습니다.

구속 요인

시장 성장은 높은 구현 비용으로 인해 방해가됩니다

대형 모델의 훈련 및 구현은 비용 요인으로 인해 전력 집약적이며 많은 에너지를 포함하기 때문에 주요 단점이 있습니다. 이는 소규모 벤처에 영향을 미치며 테이블에 지속 가능성 문제를 가져옵니다. 결과적으로, 이러한 LLM은 비용뿐만 아니라 에너지 측면에서도 비싸며, 이는 본격적인 사용의 주요 장애입니다.

• IEA (International Energy Agency)에 따르면, 대형 언어 모델을 훈련시키고 운영하려면 상당한 계산 자원이 필요하므로 광범위한 채택에 어려움을 겪고 있습니다. 예를 들어, GPT-3과 같은 모델을 교육하면 전기 및 계산 인프라 측면에서 수백만 달러가 소요될 수 있습니다. 2023 년 현재, 대규모 LLM 훈련의 에너지 소비는 교육주기 당 최대 10MW에 도달 할 수있어 소규모 조직의 비용이 많이 듭니다.

• 유럽 ​​연합 사이버 보안 기관 (ENISA)에 따르면, 데이터 개인 정보 보호 문제는 LLM의 채택에 대한 중요한 장벽입니다. 2022 년에 LLM 응용 프로그램의 30%가 교육 데이터 세트에 포함 된 민감한 정보로 인해 데이터 유출 또는 오용에 취약한 것으로 밝혀졌습니다. GDPR과 같은 규정을 통해 회사는 LLM이 사용자 개인 정보 보호를 존중하고 데이터 보호법을 준수하여 채택을 늦추도록 압력을 받고 있습니다.

시장 성장은 틈새 부문 수요에 의해 주도됩니다

기회

의료, 금융 및 법률 서비스와 같은 틈새 부문으로의 LLM (Large Language Model)의 확장은 유리한 시장 기회를 제공합니다. 관련 산업 문제를 해결하면 특정 응용 프로그램에 대한 사용자 정의를 통해 LLM을보다 정확하고 효율적으로 만들 수 있습니다. 이는 새로운 시장에서 AI 기반 솔루션에 대한 수요를 창출합니다. 특히 똑똑하고 열심히 일하고 싶어하는 새로운 물결이 있습니다. 기존 LLM 시장은 다양한 산업에서 기능적 AI에 대한 요구가 증가함에 따라 더 많은 성장을위한 준비가되어 있습니다.

• 미국 NIH (National Institutes of Health)에 따르면, 의료 부문은 의료 전사, 진단 및 개인화 된 치료 계획과 같은 작업을 위해 LLM을 점차 채택하고 있습니다. 2023 년까지 LLM 기반 솔루션은 미국의 의료 연구 간행물의 10%를 담당했습니다. LLM이 대량의 비 구조화되지 않은 의료 데이터를 처리하고 분석 할 수있는 능력은 개인화 된 의료 및 원격 의료에서 ​​새로운 기회를 열어 줄 것으로 예상됩니다.

• WIPO (World Intellectual Property Organization)에 따라 LLM은 미디어, 엔터테인먼트 및 마케팅과 같은 산업 전반에 걸쳐 콘텐츠 생성에서 견인력을 얻고 있습니다. 2022 년 마케팅 캠페인에서 생성 된 디지털 컨텐츠의 25% 이상이 LLM을 포함한 AI 구동 도구를 사용하여 개인화 된 컨텐츠를 만들었습니다. 이 추세는 소비자 선호도를 이해하고 관련 컨텐츠를 규모로 생성하는 데 LLM이 더 능숙 해짐에 따라 증가 할 것으로 예상됩니다.

데이터 보호 문제는 시장 성장을 제한합니다

도전

LLM (Lange Language Model) 시장 성장을 제한하는 주요 과제 중 하나는 데이터 보호입니다. 이 모델은 다량의 데이터에 대해 교육을 받아야합니다. 그러나 데이터, 특히 민감한 개인 정보가 특히 건강 및 금융 부문에서 딥 러닝 모델 교육을 위해 처리 될 때 위험이 있습니다. 또한, LLM을 사용하여 AI에서 편견 및 기타 윤리적 딜레마를 도입 할 수있는 악의적 인 모델의 잠재력은 배치를 제한합니다. LLM 기술에 대한 이러한 우려를 시장에서 견인하고 많은 사용자들에 의해 수용되는 것이 필수적입니다.

• 미국 평등 고용 기회위원회 (EEOC)에 따르면 LLM의 편견에 대한 지속적인 우려가 있습니다. 2022 년에 LLM의 15%가 성별, 인종 또는 민족에 기초하여 상당한 편견을 보였으며, 이는 고용 및 대출과 같은 분야의 의사 결정 과정에 영향을 줄 수 있습니다. 개발자가보다 공평하고 공정한 AI 시스템을 만들기 위해 노력함에 따라 이러한 편견을 해결하는 것은 업계에 어려움입니다.

• 유네스코 (유엔 교육, 과학 및 문화 조직)가 강조한 바와 같이, AI 생성 내용의 윤리적 영향은 중요한 도전입니다. 2023 년에 AI 생성 콘텐츠의 10%가 잘못된 정보 또는 심해와 같은 윤리적 문제로 표시되었습니다. AI 생성 컨텐츠를 관리하는 방법에 대한 명확한 지침이 없기 때문에 공개 및 규제 문제가 발생하여 뉴스 미디어 및 정치 커뮤니케이션과 같은 민감한 응용 프로그램에서 LLM의 배치를 방해 할 수 있습니다.

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대형 언어 모델 (LLM) 시장 지역 통찰력

• 북아메리카 

북미의 시장 성장은 첨단 기술에 의해 주도됩니다

북미 지역은 고도로 개발되고 정교한 기술 기반, 인공 지능의 전략적 자금 및 수많은 고급 기술 회사의 존재로 인해 LLM (Lange Language Models) 시장에서 주도권을 잡습니다. 미국 대형 언어 모델 (LLM) 시장은이 지역에 필수적이며 OpenAI 및 Google과 같은 새로운 회사가 돌파구를 연구하고 있습니다. 이 지역은 대규모의 재능있는 인구에 접근 할 수 있으며 AI 기술 개발에 대한 높은 수준의 투자를 보유하고 있으며, 이는 지배적 인 위치를 강화시킵니다. 또한, 북미 경제의 성장은 다양한 산업에서 AI 솔루션의 채택으로 인해 추진됩니다.

• 유럽

유럽의 시장 성장은 R & D와 파트너십에 의해 주도됩니다

유럽은 인공 지능의 R & D와 특히 산업과 학계 간의 파트너십으로 인해 상당한 대형 언어 모델 (LLM) 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 이 지역의 회원국은 현재 이러한 기술의 책임있는 활용을 촉진하는 LLM 사용과 관련된 법률을 개발하고 있습니다. 유럽 ​​기업들은 지역 언어 및 특정 산업과 관련하여 지역 LLM을 개발하기 위해 이러한 응용 프로그램을 사용하기 시작하여 다른 시장에서 LLM의 적용 가능성이 높아졌습니다. 또한 EU가 제공하는 AI 프로젝트의 자금 지원 프로그램은 해당 분야의 혁신과 성장을 강화합니다.

• 아시아

아시아의 시장 성장은 AI 채택과 혁신에 의해 주도됩니다.

아시아는 AI의 빠른 통합과 급성장하는 디지털 경제로 인해 LLM (Lange Language Model) 시장을 확대하는 주요 지역 중 하나입니다. 중국, 일본 및 인도와 같은 국가는 전자 상거래 및 중고품, 의료 및 금융과 같은 분야의 응용 프로그램에 특히 중점을두고 LLM의 개발 및 발전에 더 많은 자원을 투입하고 있습니다. 이 지역의 다양한 언어는 커뮤니케이션 및 서비스를 완화하기 위해 특정 지역에 맞게 조정 된 LLM을 필요로했습니다. 또한 아시아의 다양한 부문에서 AI 솔루션의 채택이 증가함에 따라 혁신을 촉진하고 LLM 시장을 확대하고 있습니다.

주요 업계 플레이어

주요 플레이어의 혁신과 투자는 상당한 성장을 주도합니다

LLM (Lange Language Model) 산업 시장은 업계의 주요 업체들에 의해 특정 혁신과 투자를 경험하고 있습니다. OpenAi, Google 및 Microsoft는 다른 회사들 중에서도 LLM의 기능을 확장하는 정교한 모델과 도구를 만들고 있습니다. 그들은 사내 연구를 통해 AI 모델을 늘리고 연구 대학과의 협력을 늘리고 있습니다. 또한 윤리적 AI 배포를 위해 개발 한 지침은이 부문에서 기술을 책임지게합니다.

• Openai (Chatgpt) : OpenAi의 2023 연례 보고서에 따르면 OpenAi의 GPT-3 및 GPT-4 모델은 세계에서 가장 진보 된 일부로 널리 알려져 있습니다. 2022 년 후반에 출시 된 Openai의 Chatgpt는 불과 2 개월 만에 1 억 명이 넘는 사용자를 확보하여 AI 중심 고객 서비스 및 콘텐츠 생성의 주요 플레이어가되었습니다. OpenAI는 NLP (자연어 처리)의 지속적인 연구 개발과 함께 LLM 기능의 경계를 계속 추진하고 있습니다.

• Google (Palm) : Google Research에 따르면 Palm (Pathways Language Model)은 이해력이 깊은 수준의 자연 언어를 이해하고 생성하도록 설계되었습니다. Google의 Palm은 Google Assistant 및 Google Search를 포함한 여러 Google 서비스에 통합되었습니다. 2023 년 현재 Palm은 100 개가 넘는 언어를 지원하며 AI 중심 작업에서 성능을위한 새로운 벤치 마크를 계속 설정하고 있습니다.

최고의 대형 언어 모델 (LLM) 회사 목록

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

주요 산업 개발

2023 년 10 월 :Anthropic은 향상된 안전 및 해석 기능으로 설계된 차세대 대형 언어 모델 (LLM) 인 Claude 3을 출시했습니다. Claude 3은 유해한 출력을 최소화하면서 추론 및 상황에 대한 이해를 향상시켜 고객 서비스, 콘텐츠 생성 및 코드 개발과 같은 엔터프라이즈 응용 프로그램에 적합합니다. 이 개발은 다양한 산업에서 윤리적 고려 사항과 신뢰할 수있는 성과를 우선시하는 LLM을 만드는 데 대한 Anthropic의 강조를 강조합니다.

보고서 적용 범위

이 연구는 포괄적 인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 시장의 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 몇 년 동안 궤적에 영향을 줄 수있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 이 분석은 현재 동향과 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장의 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장의 잠재적 영역을 식별합니다.

이 연구 보고서는 정량적 및 질적 방법을 모두 사용하여 시장에 대한 전략 및 재무 관점의 영향을 평가하는 철저한 분석을 제공하여 시장의 분할을 검토합니다. 또한 보고서의 지역 평가는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적 인 공급 및 수요력을 고려합니다. 경쟁 환경은 상당한 시장 경쟁 업체의 주식을 포함하여 세 심하게 상세합니다. 이 보고서에는 예상되는 시간 프레임에 맞게 조정 된 비 전통적인 연구 기술, 방법론 및 주요 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로, 그것은 전문적이고 이해할 수있는 시장 역학에 대한 귀중하고 포괄적 인 통찰력을 제공합니다.