대형 언어 모델(LLM) 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(1000억 매개변수 미만 및 1000억 매개변수 초과), 애플리케이션별(챗봇 및 가상 비서, 콘텐츠 생성, 언어 번역, 코드 개발, 감정 분석, 의료 진단 및 치료 및 교육), 지역 통찰력 및 예측(2026~2035년)

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LLM(대형 언어 모델) 시장 개요

전 세계 대형 언어 모델(LLM) 시장은 2026년 약 92억 4천만 달러에서 2035년까지 1,8149억 9천만 달러에 도달하고 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 79.8%로 성장할 것으로 예상됩니다. 북미는 하이퍼스케일러 및 AI 스타트업으로 인해 45~50%의 점유율로 지배적입니다. 유럽과 아시아 태평양 지역은 모델과 규제 분야에 총 40~45%의 투자를 하고 있습니다.

언어 모델 산업은 인공 학습과 기계 학습의 광범위한 사용으로 인해 눈에 띄게 확장되었습니다. GPT-4와 같은 대형 언어 모델은 인간처럼 음성을 이해하고 생성하는 방법을 학습하기 위해 방대한 양의 텍스트 데이터로 교육받은 인공 지능 시스템입니다. 이러한 모델은 또한 자연어 처리, 혁신적인 채팅 상자, 콘텐츠 생성 등의 활동을 위한 정보 기술과 같은 산업에서 더 많이 사용되는 것으로 나타났습니다. 기업이 더 많은 사용 사례를 찾기 위한 노력을 강화하고 각각 더 정확하고 확장 가능하며 효율적인 모델에 새롭게 초점을 맞추기 위해 기존 사례를 개선하기 위한 노력을 강화함에 따라 산업은 발전하고 있으며 그 중 많은 기업이 막대한 자금을 지원받고 있습니다.

주요 결과

코로나19 영향

대형언어모델(LLM) 산업, 디지털 수요 증가로 긍정적 영향코로나19 팬데믹 중

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다. CAGR 증가로 반영된 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

많은 기업과 조직이 디지털 솔루션으로 전환함에 따라 코로나19 팬데믹이 시작된 이후 LLM(대형 언어 모델) 솔루션에 대한 필요성이 증가했습니다. 이제 대부분의 작업이 온라인과 원격으로 수행되어야 한다는 사실을 감안할 때 챗봇, 가상 비서 및 콘텐츠 생성 시스템이 더 많이 수용되었고 클라이언트는 그 어느 때보다 AI를 원했습니다. 결과적으로 고객 서비스 개선, 프로세스 자동화 및 사용자 경험 향상을 위해 LLM에 더 많은 돈이 투자되어 전염병 덕분에 시장이 눈에 띄게 성장했습니다.

최신 트렌드

시장 성장은 산업별 개선 및 윤리에 의해 주도됩니다.

LLM(대형 언어 모델) 시장의 최근 추세 중 하나는 의료, 금융 또는 법률과 같이 서비스를 제공하는 특정 산업에 대한 모델의 향상을 모니터링하는 것입니다. 이러한 추세는 LLM이 전문화되어 있고 이와 관련된 많은 양의 정보가 있기 때문에 LLM을 보정해야 하는 이유에 초점을 맞추고 있으며, 이는 이러한 모델을 유용한 경제로 만듭니다. 또 다른 중요한 추세는 배포 속도를 고려하여 더 적은 에너지를 소비하는 더 작은 LLM의 출현입니다. AI 윤리의 추세가 증가함에 따라 책임 있는 AI 관행이 시장에도 영향을 미치고 있습니다.

• 미국 국립표준기술연구소(NIST)에 따르면 챗봇에 사용되는 것과 같은 대규모 언어 모델이 고객 서비스 자동화에 점점 더 많이 채택되고 있습니다. 2022년까지 소매 및 통신과 같은 산업에서 고객 지원 운영의 40% 이상이 LLM을 통해 지원되어 향상된 효율성과 연중무휴 서비스를 제공합니다. 이러한 변화는 2025년까지 기업의 75%가 LLM을 고객 서비스 운영에 통합하면서 계속될 것으로 예상됩니다.

• 유럽연합 집행위원회가 지적한 바와 같이 LLM은 다국어 지원 측면에서 빠르게 발전하고 있습니다. 2023년에는 모든 LLM 지원서의 20%가 50개 이상의 언어를 처리할 수 있어 글로벌 접근성이 향상되었습니다. 예를 들어 Google의 PaLM 모델은 100개 이상의 언어를 지원하며 국제 기업, 연구원 및 정부의 커뮤니케이션 격차를 해소하는 중요한 도구가 되었습니다. 더 많은 언어를 처리하기 위해 더 많은 모델이 개발됨에 따라 이러한 추세는 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.

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대형 언어 모델(LLM) 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 1000억 매개변수 미만과 1000억 매개변수 이상으로 분류될 수 있습니다.

• 1,000억 개의 매개변수 미만: 매개변수의 1억 범위 미만인 모델은 더 작고, 빠르며, 자원 친화적인 것으로 간주되므로 많은 처리 능력이 필요하지 않은 애플리케이션에 사용됩니다. 이러한 모델은 처리 시간을 향상시키기 위해 휴대폰, 챗봇 및 기타 시간에 민감한 애플리케이션에 일반적이지만 이에 국한되지는 않습니다. 경제적인 에너지 소비와 시스템 설정 비용 절감으로 인해 이러한 모델은 글로벌 통합에 적합합니다.

• 1000억 개 이상의 매개변수: 1000억 개 이상의 매개변수를 초과하는 LLM 아키텍처는 모든 언어 작업을 처리하는 데 있어 더욱 정교하고 쉽고 빠릅니다. 따라서 의료, 법률, 금융 서비스 등 언어 이해가 매우 깊고 정확한 분야에서 사용됩니다. 그러나 이러한 모델에는 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하며 일반적으로 대규모 엔터프라이즈 솔루션에 배포됩니다.

애플리케이션 별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 챗봇 및 가상 비서, 콘텐츠 생성, 언어 번역, 코드 개발, 감정 분석, 의료 진단 및 치료 및 교육으로 분류될 수 있습니다.

• 챗봇 및 가상 비서: 인지 컴퓨팅은 챗봇 및 가상 비서와 같은 애플리케이션에서 그 길을 찾았습니다. 이러한 시스템은 LLM을 활용하여 고객 관리, 지원 및 봇을 위한 인간과 유사한 상호 작용을 제공합니다. 상호 작용은 빠르고 사용자 경험을 향상시키기 위해 상황의 맥락에 대한 충분한 지식에 의존합니다. 의료 서비스부터 전자 상거래 비즈니스에 이르기까지 대규모의 효과적인 커뮤니케이션 보육원에서 찾을 수 있습니다.

• 콘텐츠 생성: 기사 작성, 마케팅 사본, 소셜 미디어 게시물 등을 포함하는 콘텐츠 생성 과정에서 더 많은 LLM이 적용되고 있습니다. 대규모 데이터 세트를 사용하면 수동으로 만드는 것보다 더 빠르게 관련 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이 특정 응용 프로그램은 미디어는 물론 광고 및 디지털 마케팅 산업에서도 흔히 볼 수 있습니다.

• 언어 번역: LLM은 또한 여러 다른 언어의 맥락과 의미와 관련하여 다양한 언어 번역의 정확성을 향상시켜 번역에 혁명을 일으켰습니다. 기업과 개인 모두를 위한 즉석 번역 기능을 사용하여 다양한 위치에 있는 사람들 간의 일상적인 의사소통을 더욱 쉽게 만듭니다. 운영 과정에서 LLM은 언어에 맞게 조정되므로 번역 오류를 줄이고 대상 고객을 위한 언어 현지화 프로세스를 더욱 향상시킵니다.

• 코드 개발: LLM은 지루한 코드 작성 작업을 없애고 코드를 만들 수 있는 자동화된 방식으로 코더와 개발자를 지원합니다. 기본적으로 프로그래밍 언어의 구성을 이해하고 개발 프로세스를 가속화하기 위한 관련 지원을 제공합니다. 이 응용 프로그램은 주로 코딩 시 실수로 인한 시간 낭비를 없애고 코드 작업 시 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

• 감정 분석: 긍정적, 부정적, 중립적 또는 중간 수준의 차이 등 텍스트의 핵심에 있는 감정을 감지하기 위해 LLM을 사용하는 텍스트를 분석합니다. 이는 기업이 고객의 반응, 사회학적 통찰력 및 상업적 동기를 추적하는 데 필수적입니다. 이는 기업이 정서 분석을 통해 여론을 반영하여 전략을 뒷받침하도록 돕습니다.

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

• 교육: 교육 분야에서 LLM은 교육 관행을 맞춤화하고, 학습 콘텐츠 제공을 강화하고, 평가 관행을 가속화하고, 개인교습 시스템을 통해 피드백을 제공하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 학습자는 훨씬 더 사용자 친화적인 방식으로 정보를 찾을 수 있으며 강사는 학습 시스템을 개발할 수 있습니다. 이러한 기술 적용은 e-러닝과 원격 학습을 향상시키는 데 매우 강력합니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.

추진 요인

시장 성장은 자동화와 디지털 혁신을 통해 가속화됩니다.

비즈니스 운영을 향상시키기 위해 기업은 자동화를 모색하고 있으며 그 결과 LLM을 포함한 자동화 도구의 활용이 증가하고 있습니다. 이러한 시스템을 사용하면 고객 문의를 관리하고, 새로운 콘텐츠를 만들고, 데이터를 분석할 수도 있습니다. 따라서 시장에 매우 중요한 디지털 혁신 추세가 있습니다.

• 미국 에너지부(DOE)에 따르면 방대한 고품질 데이터 세트의 가용성은 LLM 시장의 주요 동인입니다. Common Crawl 및 OpenWebText와 같은 대규모 데이터 세트를 통해 LLM은 더욱 정확하고 유능해졌습니다. 2022년에는 LLM의 80% 이상이 1조 개 이상의 토큰이 포함된 데이터 세트에 의존했으며, 이는 모델 성능을 크게 향상시켜 자연어 이해 및 생성 분야에서 보다 정교한 애플리케이션을 가능하게 했습니다.

• 국립과학재단(NSF)의 보고에 따르면 인공지능 연구에 대한 자금 지원 금액은 꾸준히 증가하고 있습니다. 2022년에 전 세계 AI 연구 투자액은 200억 달러에 이르렀으며, 이 자금의 상당 부분이 LLM 개발에 사용되었습니다. 이러한 재정적 지원을 통해 더욱 강력하고 효율적인 모델을 생성하여 의료, 금융, 교육과 같은 산업으로의 통합을 가속화할 수 있습니다.

클라우드 스토리지 비용 절감으로 시장 성장 가속화

클라우드 스토리지 비용 절감과 기술 향상으로 대규모 언어 모델 채택에 대한 장벽이 낮아졌습니다. 이러한 개선을 통해 조직이 자체 리소스에 의존하는 경우 일반적으로 어려울 수 있는 LLM에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 더욱이, 고성능 컴퓨팅 시설의 빠른 가용성으로 인해 이러한 기술이 다양한 부문에 걸쳐 시장에 빠르게 침투하게 되었습니다.

억제 요인

높은 구현 비용으로 인해 시장 성장이 저해됨

대형 모델의 학습 및 구현에는 전력 집약적이고 많은 에너지가 필요하기 때문에 비용 요인으로 인해 큰 단점이 있습니다. 이는 소규모 벤처에 영향을 미치며 지속 가능성 문제도 제기합니다. 결과적으로 이러한 LLM은 비용 측면뿐만 아니라 에너지 측면에서도 비용이 많이 들고, 이는 본격적인 사용에 주요 장애가 됩니다.

• 국제 에너지 기구(IEA)에 따르면 대규모 언어 모델을 훈련하고 실행하려면 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하므로 광범위한 채택이 어렵습니다. 예를 들어, GPT-3과 같은 모델을 훈련하려면 전기 및 컴퓨팅 인프라 측면에서 수백만 달러의 비용이 소요될 수 있습니다. 2023년 현재 대규모 LLM 교육에 소요되는 에너지 소비량은 교육 주기당 최대 10MW에 이를 수 있어 소규모 조직에서는 비용이 많이 드는 것으로 추정됩니다.

• 유럽연합 사이버보안청(ENISA)에 따르면 데이터 개인 정보 보호 문제는 LLM 채택에 있어 중요한 장벽입니다. 2022년에는 LLM 애플리케이션의 30%가 교육 데이터 세트에 포함된 민감한 정보로 인해 데이터 침해 또는 오용에 취약한 것으로 밝혀졌습니다. GDPR과 같은 규정이 시행됨에 따라 기업은 LLM이 사용자 개인정보를 존중하고 데이터 보호법을 준수하도록 보장해야 한다는 압력을 점점 더 받고 있으며 이로 인해 도입이 늦어지고 있습니다.

시장 성장은 틈새 부문 수요에 의해 주도됩니다

기회

LLM(대형 언어 모델)을 의료, 금융, 법률 서비스와 같은 틈새 부문으로 확장하면 수익성 있는 시장 기회를 얻을 수 있습니다. 관련 업계 문제를 해결하면 특정 응용 프로그램에 대한 사용자 정의를 통해 LLM을 더욱 정확하고 효율적으로 만들 수 있습니다. 이로 인해 새로운 시장에서 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 창출되고, 특히 열심히 일하기보다 스마트하게 일하고 싶어하는 새로운 물결이 부각되면서 더욱 그렇습니다. 기존 LLM 시장은 다양한 산업 분야에서 기능적 AI에 대한 수요가 증가함에 따라 더욱 더 성장할 준비가 되어 있습니다.

• 미국 국립보건원(NIH)에 따르면 의료 부문에서는 의료 기록, 진단, 맞춤형 치료 계획과 같은 작업을 위해 LLM을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 2023년까지 LLM 기반 솔루션은 미국 내 의학 연구 출판물의 10%를 담당했습니다. 대량의 구조화되지 않은 의료 데이터를 처리하고 분석하는 LLM의 능력은 맞춤형 의료 및 원격 의료에서 ​​새로운 기회를 열 것으로 예상됩니다.

• 세계지적재산권기구(WIPO)에 따르면 LLM은 미디어, 엔터테인먼트, 마케팅과 같은 산업 전반의 콘텐츠 제작에서 주목을 받고 있습니다. 2022년에는 마케팅 캠페인에서 생성된 디지털 콘텐츠의 25% 이상이 LLM을 포함한 AI 기반 도구를 사용하여 개인화된 콘텐츠를 만들었습니다. LLM이 소비자 선호도를 이해하고 관련 콘텐츠를 대규모로 생성하는 데 더욱 능숙해짐에 따라 이러한 추세는 더욱 커질 것으로 예상됩니다.

데이터 보호 문제로 인해 시장 성장이 제한됨

도전

LLM(대형 언어 모델) 시장 성장을 제한하는 주요 과제 중 하나는 데이터 보호입니다. 이러한 모델은 대량의 데이터를 학습해야 합니다. 그러나 특히 건강 및 금융 부문에서 딥 러닝 모델을 교육하기 위해 데이터, 특히 민감한 개인 정보를 처리할 때 위험이 있습니다. 또한, LLM을 활용하는 AI에 편견과 기타 윤리적 딜레마를 초래할 수 있는 잘못 설계된 모델의 가능성으로 인해 AI의 배포가 제한됩니다. LLM 기술이 시장에서 주목을 받고 많은 사용자가 수용하려면 이러한 우려를 해결하는 것이 필수적입니다.

• 미국 평등고용기회위원회(EEOC)에 따르면 LLM의 편견에 대한 우려가 계속되고 있습니다. 2022년에는 법학 석사의 15%가 성별, 인종, 민족을 기반으로 심각한 편견을 보였으며 이는 채용 및 대출과 같은 분야의 의사 결정 프로세스에 영향을 미칠 수 있는 것으로 보고되었습니다. 개발자들이 보다 공평하고 공정한 AI 시스템을 만들기 위해 노력하고 있기 때문에 이러한 편견을 해결하는 것은 업계의 과제입니다.

• 유네스코(유엔 교육과학문화기구)가 강조한 바와 같이 AI 생성 콘텐츠의 윤리적 영향은 중요한 과제입니다. 2023년에는 AI로 생성된 콘텐츠 중 10%가 잘못된 정보나 딥페이크 등 윤리적 문제로 신고되었습니다. AI 생성 콘텐츠를 관리하는 방법에 대한 명확한 지침이 부족하여 대중과 규제에 대한 우려가 제기되었으며, 이로 인해 뉴스 미디어 및 정치 커뮤니케이션과 같은 민감한 애플리케이션에 LLM을 배포하는 데 방해가 될 수 있습니다.

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LLM(대형 언어 모델) 시장 지역 통찰력

• 북아메리카 

북미 시장 성장은 첨단 기술에 의해 주도됩니다

북미 지역은 고도로 발전되고 정교한 기술 기반, 인공 지능에 대한 전략적 자금 조달, 수많은 첨단 기술 회사의 존재로 인해 LLM(대형 언어 모델) 시장에서 선두를 차지하고 있습니다. 미국 LLM(대형 언어 모델) 시장은 OpenAI 및 Google과 같은 새로운 회사가 획기적인 발전을 이루면서 이 지역에 매우 중요합니다. 이 지역은 재능 있는 대규모 인구에 접근할 수 있고 AI 기술 개발에 대한 높은 수준의 투자를 통해 지배적 위치를 강화할 뿐입니다. 또한 다양한 산업 분야에서 AI 솔루션의 채택이 증가하면서 북미 경제의 성장이 촉진되고 있습니다.

• 유럽

유럽 ​​시장 성장은 R&D와 파트너십에 의해 주도됩니다.

유럽은 인공 지능의 R&D, 특히 업계와 학계 간의 파트너십으로 인해 상당한 LLM(대형 언어 모델) 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 이 지역의 회원국에서는 현재 이러한 기술의 책임 있는 활용을 장려하는 LLM 사용과 관련된 법안을 개발 중입니다. 유럽 ​​기업들은 지역 언어 및 특정 산업과 관련하여 지역 LLM을 개발하기 위해 이러한 응용 프로그램을 사용하기 시작했으며, 이에 따라 다양한 시장에서 LLM의 적용 가능성이 높아졌습니다. 또한 EU가 제공하는 AI 프로젝트의 자금 지원 프로그램은 해당 분야의 혁신과 성장을 강화합니다.

• 아시아

아시아 시장 성장은 AI 채택과 혁신에 의해 주도됩니다

아시아는 AI의 빠른 통합과 급성장하는 디지털 경제로 인해 LLM(대형 언어 모델) 시장을 확대하는 주요 지역 중 하나입니다. 중국, 일본, 인도와 같은 국가에서는 LLM의 개발 및 발전에 더 많은 자원을 투자하고 있으며 특히 전자 상거래 및 절약, 의료 및 금융과 같은 분야의 적용에 중점을 두고 있습니다. 이 지역의 다양한 언어로 인해 의사소통과 서비스를 쉽게 하기 위해 특정 지역에 맞는 LLM이 필요해졌습니다. 또한 아시아의 다양한 부문에서 AI 솔루션의 채택이 증가하면서 혁신이 촉진되고 LLM 시장이 확대되고 있습니다.

주요 산업 플레이어

핵심 기업의 혁신과 투자로 상당한 성장을 이룰 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델) 산업 시장은 업계 주요 업체들의 특별한 혁신과 중요한 투자를 경험하고 있습니다. OpenAI, Google, Microsoft 등은 LLM의 기능을 확장하는 정교한 모델과 도구를 만들고 있습니다. 그들은 내부 연구는 물론 연구 대학과의 협력을 통해 AI 모델을 강화하고 있습니다. 또한 윤리적인 AI 배포를 위해 개발한 지침은 해당 부문에서 책임 있는 기술 사용으로 이어집니다.

• OpenAI(ChatGPT): OpenAI의 2023년 연례 보고서에 따르면 OpenAI의 GPT-3 및 GPT-4 모델은 세계에서 가장 발전된 모델로 널리 알려져 있습니다. 2022년 말에 출시된 OpenAI의 ChatGPT는 단 두 달 만에 1억 명 이상의 사용자를 확보하여 AI 기반 고객 서비스 및 콘텐츠 생성의 주요 플레이어가 되었습니다. OpenAI는 NLP(자연어 처리)에 대한 지속적인 연구 및 개발을 통해 LLM 기능의 한계를 계속 확장하고 있습니다.

• Google(PaLM): Google Research에 따르면 PaLM(Pathways Language Model)은 더 깊은 수준의 이해력으로 자연어를 이해하고 생성하도록 설계되었습니다. Google의 PaLM은 Google Assistant 및 Google 검색을 포함한 여러 Google 서비스에 통합되었습니다. 2023년 현재 PaLM은 100개 이상의 언어를 지원하며 AI 기반 작업 성능에 대한 새로운 벤치마크를 지속적으로 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 발전

2023년 10월:Anthropic은 향상된 안전성과 해석 가능성 기능을 갖춘 차세대 대형 언어 모델(LLM)인 Claude 3를 출시했습니다. Claude 3은 추론과 상황에 따른 이해를 향상시키면서 유해한 출력을 최소화하는 데 중점을 두어 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 코드 개발과 같은 엔터프라이즈 애플리케이션에 적합합니다. 이번 개발은 다양한 산업 분야에서 윤리적 고려 사항과 안정적인 성과를 우선시하는 LLM 생성에 대한 Anthropic의 강조를 강조합니다.

보고서 범위

이 연구는 포괄적인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 시장 궤도에 영향을 미칠 수 있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 분석에서는 현재 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 잠재적인 성장 영역을 식별합니다.

이 연구 보고서는 양적 및 질적 방법을 모두 사용하여 시장 세분화를 조사하여 시장에 대한 전략적 및 재무적 관점의 영향을 평가하는 철저한 분석을 제공합니다. 또한 보고서의 지역 평가에서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적인 공급 및 수요 요인을 고려합니다. 주요 시장 경쟁업체의 점유율을 포함하여 경쟁 환경이 꼼꼼하게 자세히 설명되어 있습니다. 이 보고서에는 예상되는 기간에 맞춰진 독특한 연구 기술, 방법론 및 핵심 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로 이는 전문적이고 이해하기 쉽게 시장 역학에 대한 귀중하고 포괄적인 통찰력을 제공합니다.