Tamanho do mercado do modelo de linguagem grande (LLM), participação, crescimento e análise da indústria, por tipo (abaixo de 100 bilhões de parâmetros e acima de 100 bilhões de parâmetros), por aplicação (chatbots e assistentes virtuais, geração de conteúdo, tradução de idiomas, desenvolvimento de código, análise de sentimento, diagnóstico médico e tratamento e educação) e insights regionais e previsão de 2026 a 2035

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VISÃO GERAL DO MERCADO DO MODELO DE GRANDE LÍNGUA (LLM)

O mercado global de Large Language Model (LLM) deve aumentar de aproximadamente US$ 9,24 bilhões em 2026, a caminho de atingir US$ 1.814,99 bilhões até 2035, crescendo a um CAGR de 79,8% entre 2026 e 2035. A América do Norte domina com 45-50% de participação devido a hyperscalers e startups de IA; A Europa e a Ásia-Pacífico detêm 40-45% do investimento combinado em modelos e regulamentação.

A indústria de modelos de linguagem testemunhou uma expansão notável devido ao uso generalizado de aprendizado artificial e de máquina. Grandes modelos de linguagem, como o GPT-4, são sistemas de inteligência artificial que foram educados com uma enorme quantidade de dados de texto para aprender como compreender e produzir fala como os seres humanos. Esses modelos também encontraram maior uso em setores como tecnologia da informação para atividades como processamento de linguagem natural, caixas de bate-papo revolucionárias e criação de conteúdo, entre outros fins. As indústrias estão a avançar, muitas delas recebendo enormes financiamentos, à medida que as empresas aumentam os esforços para encontrar mais casos de utilização e refinam os existentes para um foco renovado em modelos mais precisos, escaláveis ​​e eficientes, respetivamente.

PRINCIPAIS CONCLUSÕES

IMPACTO DA COVID-19

A indústria de modelos de linguagem grande (LLM) teve um efeito positivo devido ao aumento da demanda digitaldurante a pandemia de COVID-19

A pandemia global da COVID-19 tem sido sem precedentes e surpreendente, com o mercado a registar uma procura superior ao previsto em todas as regiões, em comparação com os níveis pré-pandemia. O crescimento repentino do mercado refletido pelo aumento do CAGR é atribuível ao crescimento do mercado e ao regresso da procura aos níveis pré-pandemia.

A necessidade de soluções de Large Language Models (LLM) tem aumentado desde o início da pandemia da COVID-19, à medida que muitas empresas e organizações se voltaram para soluções de digitalização. Dado que a maioria das tarefas agora tinham de ser realizadas online e remotamente, os chatbots, os assistentes virtuais e os sistemas de geração de conteúdo tornaram-se mais adotados e os clientes queriam a IA mais do que nunca. Como resultado, mais dinheiro foi investido em LLMs para melhoria do atendimento ao cliente, automação de processos e melhoria da experiência do usuário, causando assim um crescimento impressionante do mercado graças à pandemia.

ÚLTIMAS TENDÊNCIAS

O crescimento do mercado é impulsionado por melhorias e ética específicas do setor

Uma das tendências recentes no mercado de Large Language Model (LLM) é o monitoramento do aprimoramento dos modelos para o setor específico que atendem, por exemplo, saúde, finanças ou jurídico. Esta tendência centra-se na razão pela qual os LLMs devem ser calibrados, uma vez que estes campos são especializados e há uma grande quantidade de informação associada a eles, o que torna tais modelos economias úteis. Outra tendência importante é o surgimento de LLMs menores, que consomem menos energia, considerando a velocidade de implantação. Com as tendências crescentes da ética da IA, as práticas responsáveis ​​de IA também estão a impactar o mercado.

• De acordo com o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) dos EUA, grandes modelos de linguagem, como aqueles usados ​​em chatbots, estão sendo cada vez mais adotados para automação de atendimento ao cliente. Em 2022, mais de 40% das operações de suporte ao cliente em setores como varejo e telecomunicações eram alimentadas por LLMs, proporcionando maior eficiência e serviço 24 horas por dia, 7 dias por semana. Espera-se que esta mudança continue, com 75% das empresas integrando LLMs nas suas operações de atendimento ao cliente até 2025.

• Conforme observado pela Comissão Europeia, os LLMs estão avançando rapidamente em termos de suporte multilíngue. Em 2023, 20% de todas as aplicações LLM eram capazes de processar mais de 50 idiomas, melhorando a acessibilidade global. Por exemplo, o modelo PaLM do Google suporta mais de 100 idiomas e tornou-se uma ferramenta crítica para colmatar lacunas de comunicação para empresas, investigadores e governos internacionais. Espera-se que esta tendência se expanda à medida que mais modelos são desenvolvidos para lidar com ainda mais idiomas.

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SEGMENTAÇÃO DE MERCADO DO MODELO DE GRANDE LÍNGUA (LLM)

Por tipo

Com base no tipo, o mercado global pode ser categorizado em abaixo de 100 bilhões de parâmetros e acima de 100 bilhões de parâmetros

• Abaixo de 100 bilhões de parâmetros: Os modelos que ficam abaixo da faixa de cem milhões de parâmetros são considerados menores, mais rápidos e mais fáceis de usar e, portanto, são usados ​​em ou para aplicações que não exigem muito poder de processamento. Esses modelos são comuns, mas não limitados a, telefones celulares, chatbots e outros aplicativos urgentes para melhorar o tempo de resposta. O consumo económico de energia e menos despesas para a instalação do sistema tornam estes modelos bons para a integração global.

• Acima de 100 bilhões de parâmetros: a arquitetura LLMs acima de cem bilhões de parâmetros é mais sofisticada e mais fácil e rápida no tratamento de qualquer tarefa linguística. Por isso, é usado em setores como saúde, direito e serviços financeiros, onde a compreensão da linguagem é muito profunda e precisa. No entanto, estes modelos requerem recursos computacionais significativos e são geralmente implementados em soluções empresariais de grande escala.

Por aplicativo

Com base na aplicação, o mercado global pode ser categorizado em Chatbots e Assistentes Virtuais, Geração de Conteúdo, Tradução de Idiomas, Desenvolvimento de Código, Análise de Sentimentos, Diagnóstico Médico e Tratamento e Educação

• Chatbots e assistentes virtuais: a computação cognitiva encontrou seu caminho em aplicativos como chatbots e assistentes virtuais. Esses sistemas aproveitam os LLMs para fornecer interações humanas para atendimento ao cliente, assistência e bots. A interação é rápida e depende de conhecimento suficiente sobre o contexto da situação para melhorar a experiência do usuário. Eles são encontrados em viveiros de comunicação eficazes e de grande escala, desde empresas de saúde até empresas de comércio eletrônico.

• Geração de Conteúdo: Mais LLMs estão sendo aplicados no processo de geração de conteúdo, o que inclui a elaboração de artigos, textos de marketing e postagens em mídias sociais, entre outros. Os grandes conjuntos de dados permitem-lhes criar conteúdo relevante mais rapidamente do que seria feito manualmente. Esta aplicação específica é comumente encontrada na mídia, bem como nas indústrias de publicidade e marketing digital.

• Tradução de idiomas: os LLMs também revolucionaram a tradução, aumentando a precisão da tradução em diferentes idiomas no que diz respeito ao contexto e ao significado de vários outros idiomas. Facilita a comunicação diária entre pessoas em diferentes locais com o uso de recursos de tradução instantânea para empresas e indivíduos. No decorrer da operação, os LLMs se ajustam ao idioma e, com isso, melhoram ainda mais na redução de erros nas traduções realizadas, bem como no processo de localização de um idioma para o público-alvo.

• Desenvolvimento de código: LLMs oferecem suporte a codificadores e desenvolvedores de uma forma automatizada que elimina tarefas enfadonhas de escrita de código e permite que eles criem códigos. Prontos para uso, eles compreendem composições de linguagens de programação e oferecem assistência relevante para agilizar processos de desenvolvimento. Este aplicativo ajuda principalmente a eliminar o desperdício de tempo devido a erros de codificação e a melhorar a eficiência ao trabalhar com código.

• Análise de Sentimento: O texto usando LLMs é analisado para detectar o sentimento no cerne do texto, seja ele positivo, negativo, neutro ou qualquer variação no nível intermediário. Isso é essencial para que as empresas acompanhem as reações dos clientes, as percepções sociológicas e os motivos comerciais. Ajuda as empresas a apoiar as suas estratégias junto da opinião pública através da análise de sentimentos.

• Diagnóstico e Tratamento Médico: Apoia LLMs com revisão de literatura ou pesquisa de registros de pacientes para ajudar os médicos a facilitar o diagnóstico e a terapia. Fornece interpretação de sintomas e aconselhamento de tratamento alternativo, melhorando assim a qualidade da tomada de decisão. Esta aplicação está em ascensão na área da saúde.

• Educação: Na educação, os LLMs ajudam a personalizar as práticas de ensino, melhorar a entrega de conteúdos de aprendizagem, acelerar as práticas de avaliação e oferecer feedback através de sistemas de tutoria. Eles permitem que os alunos busquem informações de uma maneira muito mais fácil de usar e ajudam os instrutores a desenvolver sistemas que aprendem. Esta aplicação da tecnologia é muito poderosa para aprimorar o e-learning e o aprendizado à distância.

DINÂMICA DE MERCADO

A dinâmica do mercado inclui fatores impulsionadores e restritivos, oportunidades e desafios que determinam as condições do mercado.

Fatores determinantes

O crescimento do mercado é alimentado pela automação e transformação digital

Para melhorar as operações comerciais, as empresas procuram a automação, resultando numa maior utilização de ferramentas de automação, incluindo LLMs. Esses sistemas permitem gerenciar as dúvidas dos clientes, criar novos conteúdos e até analisar dados. Existe, portanto, uma tendência de transformação digital que é bastante crucial para o mercado.

• De acordo com o Departamento de Energia dos EUA (DOE), a disponibilidade de vastos conjuntos de dados de alta qualidade é um dos principais impulsionadores do mercado de LLM. Com conjuntos de dados em grande escala como Common Crawl e OpenWebText, os LLMs tornaram-se mais precisos e capazes. Em 2022, mais de 80% dos LLMs dependiam de conjuntos de dados contendo mais de 1 trilhão de tokens, o que melhorou significativamente o desempenho do modelo, permitindo aplicações mais sofisticadas na compreensão e geração de linguagem natural.

• Conforme relatado pela National Science Foundation (NSF), o montante de financiamento para pesquisas em inteligência artificial tem crescido constantemente. Em 2022, os investimentos globais em investigação em IA atingiram 20 mil milhões de dólares, com uma parte significativa deste financiamento direcionada para o desenvolvimento de LLMs. Este apoio financeiro permite a criação de modelos mais poderosos e eficientes, acelerando a sua integração em indústrias como a saúde, as finanças e a educação.

O crescimento do mercado acelera devido à redução dos custos de armazenamento em nuvem

A redução no custo do armazenamento em nuvem e a melhoria da tecnologia reduziram as barreiras à adoção de grandes modelos de linguagem. Estas melhorias permitem um acesso mais fácil aos LLMs que normalmente seria difícil se uma organização dependesse dos seus próprios recursos. Além disso, a disponibilidade mais rápida de instalações de computação de alto desempenho levou à rápida penetração dessa tecnologia no mercado em diferentes setores.

Fator de restrição

O crescimento do mercado é prejudicado por altos custos de implementação

O treinamento e a implementação de grandes modelos apresentam uma grande desvantagem devido ao fator custo, uma vez que consomem muita energia e envolvem muita energia. Isto tem impacto em empreendimentos menores e também traz questões de sustentabilidade para a mesa. Consequentemente, estes LLMs são caros não só em termos de custo, mas também em termos de energia, o que é um grande obstáculo à sua utilização em grande escala.

• De acordo com a Agência Internacional de Energia (AIE), o treinamento e a execução de grandes modelos de linguagem exigem recursos computacionais substanciais, o que representa um desafio para a adoção generalizada. Por exemplo, treinar um modelo como o GPT-3 pode custar milhões de dólares em termos de eletricidade e infraestrutura computacional. A partir de 2023, estima-se que o consumo de energia do treinamento de um LLM em grande escala pode atingir até 10 MW por ciclo de treinamento, tornando-o proibitivo em termos de custo para organizações menores.

• De acordo com a Agência da União Europeia para a Segurança Cibernética (ENISA), as preocupações com a privacidade dos dados são uma barreira significativa à adoção de LLMs. Em 2022, descobriu-se que 30% das aplicações LLM eram vulneráveis ​​a violações de dados ou uso indevido devido às informações confidenciais contidas nos conjuntos de dados de treinamento. Com regulamentações como o GDPR em vigor, as empresas estão sob pressão crescente para garantir que os LLMs respeitem a privacidade do usuário e cumpram as leis de proteção de dados, retardando a adoção.

O crescimento do mercado é impulsionado pela demanda do setor de nicho

Oportunidade

A expansão dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para setores de nicho como saúde, finanças e serviços jurídicos oferece uma oportunidade de mercado lucrativa. Abordar as preocupações relevantes da indústria pode tornar os LLMs mais precisos e eficientes através da sua personalização para aplicações específicas. Isso cria uma procura por soluções baseadas em IA em novos mercados, especialmente com a nova onda de querer trabalhar de forma inteligente e não árdua. O mercado existente de LLM está preparado para um crescimento ainda maior com a necessidade crescente de IA funcional em diferentes setores.

• De acordo com os Institutos Nacionais de Saúde dos EUA (NIH), o setor de saúde está adotando cada vez mais LLMs para tarefas como transcrição médica, diagnóstico e planos de tratamento personalizados. Em 2023, as soluções baseadas em LLM foram responsáveis ​​por 10% das publicações de pesquisa médica nos EUA. Espera-se que a capacidade dos LLMs de processar e analisar grandes volumes de dados médicos não estruturados abra novas oportunidades em cuidados de saúde personalizados e telemedicina.

• De acordo com a Organização Mundial da Propriedade Intelectual (OMPI), os LLMs estão ganhando força na criação de conteúdo em setores como mídia, entretenimento e marketing. Em 2022, mais de 25% do conteúdo digital gerado em campanhas de marketing utilizou ferramentas baseadas em IA, incluindo LLMs, para criar conteúdo personalizado. Espera-se que esta tendência cresça à medida que os LLMs se tornem mais adeptos da compreensão das preferências do consumidor e da geração de conteúdo relevante em grande escala.

Os desafios da proteção de dados limitam o crescimento do mercado

Desafio

Um dos principais desafios que limitam o crescimento do mercado do Large Language Model (LLM) é a proteção dos dados. Esses modelos precisam ser treinados em grandes quantidades de dados; no entanto, existem riscos quando os dados, especialmente informações sensíveis e pessoais, são processados ​​para treinar modelos de aprendizagem profunda, especialmente nos setores da saúde e das finanças. Além disso, o potencial para modelos mal concebidos, que podem introduzir preconceitos e outros dilemas éticos na IA que utiliza o seu LLM, limita a sua implantação. É essencial amenizar essas preocupações para que a tecnologia LLM ganhe força no mercado e seja adotada por muitos usuários.

• De acordo com a Comissão de Igualdade de Oportunidades de Emprego (EEOC) dos EUA, existem preocupações contínuas em relação aos preconceitos nos LLMs. Em 2022, foi relatado que 15% dos LLMs apresentavam preconceitos significativos com base no género, raça ou etnia, o que pode afectar os processos de tomada de decisão em áreas como contratação e empréstimos. Lidar com esses preconceitos é um desafio para a indústria, à medida que os desenvolvedores se esforçam para criar sistemas de IA mais equitativos e justos.

• Conforme destacado pela UNESCO (Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura), as implicações éticas do conteúdo gerado pela IA são um desafio significativo. Em 2023, 10% do conteúdo gerado por IA foi sinalizado por questões éticas, como desinformação ou deepfakes. A falta de diretrizes claras sobre como gerir os conteúdos gerados pela IA levou a preocupações públicas e regulamentares, o que poderia dificultar a implantação de LLMs em aplicações sensíveis, como meios de comunicação social e comunicações políticas.

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INSIGHTS REGIONAIS DO MERCADO DO MODELO DE GRANDE LÍNGUA (LLM)

• América do Norte 

O crescimento do mercado da América do Norte é impulsionado por tecnologia avançada

A região da América do Norte assume a liderança no Mercado de Grandes Modelos de Linguagem (LLM) devido à sua base tecnológica altamente desenvolvida e sofisticada, ao financiamento estratégico em inteligência artificial e à presença de um grande número de empresas de tecnologia avançada. O mercado de Large Language Model (LLM) dos Estados Unidos é vital para esta região, com novas empresas como OpenAI e Google trabalhando em avanços. Esta região tem acesso a uma população grande e talentosa e a um elevado nível de investimento no desenvolvimento de tecnologias de IA, o que apenas reforça a sua posição dominante. Além disso, o crescimento da economia da América do Norte é impulsionado pela crescente adoção de soluções de IA em vários setores.

• Europa

O crescimento do mercado europeu é impulsionado por I&D e parcerias

A Europa detém uma quota de mercado significativa do Large Language Model (LLM) devido à I&D em inteligência artificial e especialmente às parcerias que surgem entre a indústria e a academia. Os estados membros da região estão actualmente a desenvolver legislação relacionada com a utilização de LLMs que promove a utilização responsável destas tecnologias. As empresas europeias começaram a utilizar tais aplicações para desenvolver LLMs regionais no que diz respeito a línguas regionais e indústrias específicas, aumentando assim a aplicabilidade dos LLMs em diferentes mercados. Além disso, os programas de financiamento do projeto de IA fornecidos pela UE promovem a inovação e o crescimento neste domínio.

• Ásia

O crescimento do mercado asiático é impulsionado pela adoção e inovação da IA

A Ásia é uma das principais regiões a aumentar o mercado de Large Language Model (LLM) devido à sua rápida incorporação da IA ​​e da crescente economia digital. Países como a China, o Japão e a Índia estão a investir mais recursos no desenvolvimento e avanço dos LLMs, com especial enfoque nas suas aplicações em áreas como o comércio electrónico e a poupança, os cuidados de saúde e as finanças. A variedade de idiomas nesta região criou a necessidade de LLMs adaptados às regiões específicas, a fim de facilitar a comunicação e os serviços. Além disso, a crescente adoção de soluções de IA em vários setores na Ásia está a promover a inovação e a expandir o mercado de LLM.

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

A inovação e o investimento dos principais intervenientes impulsionam um crescimento significativo

O mercado da indústria Large Language Model (LLM) está experimentando inovações e investimentos particulares de importância significativa por parte dos principais players da indústria. OpenAI, Google e Microsoft, entre outras empresas, estão criando modelos e ferramentas sofisticadas que ampliam os recursos do LLM. Estão a reforçar os seus modelos de IA com investigação interna, bem como com colaborações com universidades de investigação. Além disso, as diretrizes que desenvolvem para a implantação ética da IA ​​conduzem à utilização responsável da tecnologia no setor.

• OpenAI (ChatGPT): de acordo com o Relatório Anual de 2023 da OpenAI, os modelos GPT-3 e GPT-4 da OpenAI são amplamente considerados alguns dos mais avançados do mundo. O ChatGPT da OpenAI, lançado no final de 2022, atraiu mais de 100 milhões de usuários em apenas dois meses, tornando-se um player importante no atendimento ao cliente e na geração de conteúdo baseado em IA. A OpenAI continua a ampliar os limites dos recursos de LLM com sua pesquisa e desenvolvimento contínuos em PNL (processamento de linguagem natural).

• Google (PaLM): de acordo com o Google Research, seu PaLM (Pathways Language Model) foi projetado para compreender e gerar linguagem natural com um nível mais profundo de compreensão. O PaLM do Google foi integrado a vários serviços do Google, incluindo Google Assistant e Google Search. A partir de 2023, o PaLM oferece suporte a mais de 100 idiomas e continua a estabelecer novos padrões de desempenho em tarefas orientadas por IA.

Lista das principais empresas de modelos de linguagem de grande porte (Llm)

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

DESENVOLVIMENTO DA INDÚSTRIA CHAVE

Outubro de 2023:A Anthropic lançou o Claude 3, seu modelo de linguagem grande (LLM) de próxima geração, projetado com recursos aprimorados de segurança e interpretabilidade. Claude 3 se concentra em minimizar resultados prejudiciais e, ao mesmo tempo, melhorar o raciocínio e a compreensão contextual, tornando-o adequado para aplicações empresariais, como atendimento ao cliente, geração de conteúdo e desenvolvimento de código. Este desenvolvimento destaca a ênfase da Anthropic na criação de LLMs que priorizam considerações éticas e desempenho confiável em vários setores.

COBERTURA DO RELATÓRIO

O estudo abrange uma análise SWOT abrangente e fornece insights sobre desenvolvimentos futuros no mercado. Examina diversos fatores que contribuem para o crescimento do mercado, explorando uma ampla gama de categorias de mercado e potenciais aplicações que podem impactar sua trajetória nos próximos anos. A análise leva em conta tanto as tendências atuais como os pontos de viragem históricos, proporcionando uma compreensão holística dos componentes do mercado e identificando áreas potenciais de crescimento.

Este relatório de pesquisa examina a segmentação do mercado utilizando métodos quantitativos e qualitativos para fornecer uma análise minuciosa que também avalia a influência das perspectivas estratégicas e financeiras no mercado. Além disso, as avaliações regionais do relatório consideram as forças dominantes da oferta e da procura que impactam o crescimento do mercado. O cenário competitivo é detalhado meticulosamente, incluindo participações de concorrentes significativos no mercado. O relatório incorpora técnicas de pesquisa não convencionais, metodologias e estratégias-chave adaptadas ao período de tempo previsto. No geral, oferece insights valiosos e abrangentes sobre a dinâmica do mercado de forma profissional e compreensível.