Grande Modelo de Idioma (LLM) Tamanho do mercado, 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 sentimentos, diagnóstico médico e tratamento e educação) e insights regionais e previsão a 2035

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Visão geral do mercado de Modelo de Língua de Grande Linguagem (LLM)

Prevê -se que o tamanho do mercado global de Modelo de Linguagem de Grandes Idiomas (LLM) testemunhe um crescimento consistente, a partir de US $ 5,14 bilhões em 2025, atingindo US $ 9,24 bilhões em 2026 e subindo para US $ 1814,99 bilhões em 2035, em um CAGR constante de 79,8%.

A indústria de modelos de idiomas testemunhou uma expansão notável devido ao uso generalizado de aprendizado artificial e de máquina. Grandes modelos de idiomas, como o GPT-4, são sistemas de inteligência artificial que foram educados com uma quantidade enorme de dados de texto para aprender a entender e produzir fala como os seres humanos. Esses modelos também encontraram maior uso em indústrias, como tecnologia da informação para atividades como processamento de linguagem natural, revolucionando caixas de bate -papo e criação de conteúdo, entre outros propósitos. As indústrias estão avançando, com muitas delas recebendo um financiamento enorme, pois as empresas estão aumentando os esforços para encontrar mais casos de uso e refinar os existentes para um foco renovado em modelos mais precisos, escaláveis ​​e eficientes, respectivamente.

Principais descobertas

Impacto covid-19

A indústria de modelo de grande idioma (LLM) teve um efeito positivo devido ao aumento da demanda digitalDurante a pandemia covid-19

A pandemia global de Covid-19 tem sido sem precedentes e impressionantes, com o mercado experimentando uma demanda superior ao esperado em todas as regiões em comparação com os níveis pré-pandêmicos. O repentino crescimento do mercado refletido pelo aumento do CAGR é atribuído ao crescimento e à demanda do mercado que retornam aos níveis pré-pandêmicos.

A necessidade de soluções de grandes modelos de idiomas (LLM) está em ascensão desde o início das pandemias COVID-19, à medida que muitas empresas e organizações se voltaram para soluções de digitalidade. Dado o fato de que a maioria das tarefas agora precisava ser realizada on -line e remotamente, chatbots, assistentes virtuais e sistemas de geração de conteúdo se tornaram mais adotados, e os clientes queriam a IA mais do que nunca. Como resultado, mais dinheiro foi colocado no LLMS para melhoria do atendimento ao cliente, automação de processos e aprimoramento da experiência do usuário, causando um crescimento impressionante do mercado graças à pandemia.

Últimas tendências

O crescimento do mercado é impulsionado por aprimoramentos e ética específicos da indústria

Uma das tendências recentes no mercado de Modelos de Linguagem Largenos (LLM) é o monitoramento do aprimoramento dos modelos para o setor em particular que eles servem, por exemplo, saúde, finanças ou jurídicos. Essa tendência está focada no motivo pelo qual os LLMs devem ser calibrados, pois esses campos são especializados e há uma grande quantidade de informações associadas a eles, o que torna esses modelos economias úteis. Outra tendência importante é o surgimento de LLMs menores, que consomem menos energia, olhando para a velocidade da implantação. Com as tendências crescentes da ética da IA, as práticas responsáveis ​​de IA também estão afetando o mercado.

• De acordo com o Instituto Nacional de Normas e Tecnologia dos EUA (NIST), grandes modelos de idiomas, como os usados ​​em chatbots, estão sendo cada vez mais adotados para a automação de atendimento ao cliente. Até 2022, mais de 40% das operações de suporte ao cliente em indústrias como varejo e telecomunicações foram alimentadas pelo LLMS, fornecendo melhor eficiência e serviço 24/7. Espera -se que essa mudança continue, com 75% das empresas integrando o LLMS em suas operações de atendimento ao cliente até 2025.

• Conforme observado pela Comissão Europeia, o LLMS está avançando rapidamente em termos de suporte multilíngue. Em 2023, 20% de todos os aplicativos LLM foram capazes de processar mais de 50 idiomas, aumentando a acessibilidade global. Por exemplo, o modelo de palmeira do Google suporta mais de 100 idiomas e se tornou uma ferramenta crítica na ponte de lacunas de comunicação para empresas, pesquisadores e governos internacionais. Espera -se que essa tendência se expanda à medida que mais modelos são desenvolvidos para lidar com ainda mais idiomas.

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Segmentação de mercado de Modelo de Linguagem Grande (LLM)

Por tipo

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

• Abaixo de 100 bilhões de parâmetros: os modelos que caem abaixo da faixa de cem milhões de parâmetros são considerados menores, mais rápidos e mais amigáveis ​​aos recursos e, portanto, são usados ​​em ou para aplicações que não requerem muito poder de processamento. Tais modelos são comuns, mas não limitados a telefones celulares, chatbots e outros aplicativos sensíveis ao tempo para aumentar o tempo de virada. O consumo econômico de energia e menos despesas para a criação do sistema tornam esses modelos bons para a integração global.

• Acima de 100 bilhões de parâmetros: a arquitetura LLMS acima dos cem bilhões de parâmetros é mais sofisticada e mais fácil e mais rápida em lidar com qualquer tarefa de idioma. Portanto, é usado em setores como serviços de saúde, direito e serviços financeiros, onde a compreensão da linguagem é muito profunda e precisa. No entanto, esses modelos requerem recursos computacionais significativos e geralmente são implantados em soluções corporativas em larga escala.

Por aplicação

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 o LLMS no fornecimento de 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 comunicações em larga escala e eficazes, desde negócios de saúde até empresas de comércio eletrônico.

• Geração de conteúdo: mais LLMs estão sendo aplicados no processo de geração de conteúdo, que inclui criar artigos, cópias de marketing e postagens de mídia social, entre outros. Os grandes conjuntos de dados permitem que eles criem conteúdo relevante mais rápido do que um faria isso manualmente. Esse aplicativo em particular é comumente encontrado na mídia, bem como indústrias de publicidade e marketing digital.

• Tradução de idiomas: os LLMs também revolucionaram a tradução, aprimorando a precisão da tradução em diferentes idiomas em relação ao contexto e ao significado de vários outros idiomas. Isso facilita a comunicação cotidiana entre pessoas em diferentes locais com o uso de instalações de tradução instantânea para empresas e indivíduos. No curso da Operação, os LLMs são ajustados ao idioma e, portanto, melhoram ainda mais a redução de erros nas traduções feitas, bem como no processo de localização de um idioma para atingir o público.

• Desenvolvimento de código: os LLMs suportam codificadores e desenvolvedores de uma maneira automatizada que elimina tarefas chatas de redação de código e permita que eles elaborem códigos. Fora da caixa, eles compreendem composições de linguagens de programação e oferecem assistência relevante para aprimorar os processos de desenvolvimento. Esse aplicativo ajuda principalmente a matar o desperdício de tempo devido a cometer erros ao codificar e melhorar a eficiência ao trabalhar com código.

• Análise de sentimentos: O texto usando LLMS é analisado para detectar o sentimento no centro do texto, seja positivo, negativo, neutro ou qualquer variação no nível médio. Isso é essencial para as empresas acompanharem suas reações de clientes, idéias sociológicas e motivos comerciais. Ajuda as empresas a apoiar suas estratégias com a opinião pública através da análise de sentimentos.

• Diagnóstico e tratamento médico: apoia o LLMS com revisão da literatura ou pesquisa de registros de pacientes para ajudar os médicos a facilitar o diagnóstico e a terapia. Ele fornece interpretação dos sintomas e conselhos alternativos de tratamento, aumentando assim a qualidade da tomada de decisão. Este aplicativo está em ascensão no campo dos cuidados de saúde.

• Educação: In Education, LLMs ajuda a personalizar as práticas de ensino, aprimorar a entrega de conteúdo 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 ajudem os instrutores a desenvolver sistemas que aprendem. Essa aplicação da tecnologia é muito poderosa para melhorar o e-learning e aprender a distância.

Dinâmica de mercado

A dinâmica do mercado inclui fatores de direção e restrição, oportunidades e desafios declarando as condições do mercado.

Fatores determinantes

O crescimento do mercado é alimentado por automação e transformação digital

Para aprimorar as operações comerciais, as empresas estão pesquisando automação, resultando em um aumento da captação de ferramentas de automação, incluindo o LLMS. Esses sistemas possibilitam o gerenciamento de consultas do cliente, criam novos conteúdos e até analisam dados. Portanto, existe 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 fatores do mercado LLM. Com conjuntos de dados em larga escala, como Common Crawl e OpenWebText, o LLMS se tornou mais preciso e capaz. Em 2022, mais de 80% dos LLMs contavam com conjuntos de dados contendo mais de 1 trilhão de tokens, o que aumentou significativamente o desempenho do modelo, permitindo aplicações mais sofisticadas na compreensão e geração da linguagem natural.

• Conforme relatado pela National Science Foundation (NSF), a quantidade de financiamento para a pesquisa de inteligência artificial tem crescido constantemente. Em 2022, os investimentos globais de pesquisa de IA atingiram US $ 20 bilhões, com uma parcela significativa desse financiamento direcionado ao desenvolvimento do LLMS. Esse apoio financeiro permite a criação de modelos mais poderosos e eficientes, acelerando sua integração em indústrias como assistência médica, finanças e educação.

O crescimento do mercado acelera devido a custos reduzidos de armazenamento em nuvem

A redução no custo do armazenamento em nuvem e a melhoria na tecnologia diminuíram as barreiras à adoção de grandes modelos de idiomas. Essas melhorias permitem acesso mais fácil aos LLMs que normalmente seriam difíceis se uma organização contasse com seus próprios recursos. Além disso, a disponibilidade mais rápida de instalações de computação de alto desempenho levou a uma rápida penetração no mercado de tal tecnologia 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 vêm com uma grande desvantagem devido ao fator de custo, pois são intensivos em energia e envolvem muita energia. Isso tem um impacto nos empreendimentos menores e também traz problemas de sustentabilidade na mesa. Consequentemente, esses LLMs são caros não apenas em termos de custo, mas também em termos de energia, o que é um grande impedimento para o uso em grande escala.

• De acordo com a Agência Internacional de Energia (IEA), o treinamento e a execução de grandes modelos de idiomas exigem recursos computacionais substanciais, o que representa um desafio para a adoção generalizada. Por exemplo, o treinamento de 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 larga escala possa atingir até 10 MW por ciclo de treinamento, tornando-o o custo proibitivo para organizações menores.

• De acordo com a Agência da União Europeia para a segurança cibernética (ENISA), as preocupações com a privacidade de dados são uma barreira significativa à adoção do LLMS. Em 2022, 30% dos aplicativos LLM foram vulneráveis ​​a violações de dados ou uso indevido devido às informações confidenciais contidas nos conjuntos de dados de treinamento. Com regulamentos como o GDPR, as empresas estão sob crescente pressão para garantir que os LLMs respeitem a privacidade do usuário e cumpram as leis de proteção de dados, diminuindo a adoção.

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

Oportunidade

A expansão de grandes modelos de idiomas (LLMs) para setores de nicho como serviços de saúde, finanças e serviços jurídicos oferece uma oportunidade lucrativa de mercado. Abordar as preocupações relevantes do setor pode tornar os LLMs mais precisos e eficientes através de sua personalização para aplicativos específicos. Isso cria uma demanda por soluções movidas a IA em novos mercados, especialmente com a nova onda de querer trabalhar inteligente e não duro. O mercado de LLM existente está preparado para ainda mais crescimento, com a crescente necessidade 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. Até 2023, as soluções baseadas em LLM foram responsáveis ​​por 10% das publicações de pesquisa médica nos EUA.

• De acordo com a Organização Mundial de Propriedade Intelectual (WIPO), 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 usavam ferramentas orientadas por IA, incluindo LLMs, para criar conteúdo personalizado. Espera -se que essa tendência cresça à medida que os LLMs se tornam mais hábeis em entender as preferências do consumidor e gerar conteúdo relevante em escala.

Os desafios de proteção de dados limitam o crescimento do mercado

Desafio

Um dos principais desafios que limitam o crescimento do mercado do Modelo de Linguagem de Grandes Idiomas (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 o treinamento de modelos de aprendizado profundo, principalmente nos setores de saúde e finanças. Além disso, o potencial de modelos mal projetados, que podem introduzir preconceitos e outros dilemas éticos na IA que usam seu LLM, limita sua implantação. É essencial amenizar essas preocupações com a tecnologia LLM para ganhar força no mercado e ser adotada por muitos usuários.

• De acordo com a Comissão de Oportunidades de Emprego Igual dos EUA (EEOC), existem preocupações contínuas sobre vieses no LLMS. Em 2022, foi relatado que 15% dos LLMs exibiram vieses significativos com base em gênero, raça ou etnia, o que pode afetar os processos de tomada de decisão em áreas como contratação e empréstimos. Abordar esses vieses 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 ONUSCO (Organização Educacional, Científica e Cultural das Nações Unidas), as implicações éticas do conteúdo gerado pela IA são um desafio significativo. Em 2023, 10% do conteúdo gerado pela IA foi sinalizado para preocupações éticas, como desinformação ou deepfakes. A falta de diretrizes claras sobre como gerenciar o conteúdo gerado pela IA levou a preocupações públicas e regulatórias, o que poderia dificultar a implantação de LLMs em aplicações sensíveis, como mídia e comunicações políticas.

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Grandes idiomas (LLM) Mercado Regional Insights

• América do Norte 

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

A região da América do Norte assume a liderança no mercado de grandes modelos de idiomas (LLM) devido à sua base tecnológica sofisticada e altamente desenvolvida, financiamento estratégico em inteligência artificial e à presença de um grande número de empresas de tecnologia avançada. O mercado de Modelos de Línguas de grande linguagem dos Estados Unidos (LLM) é vital para esta região, com novas empresas como OpenAI e Google trabalhando em avanços. Essa região tem acesso a uma população grande e talentosa e um alto nível de investimento no desenvolvimento de tecnologias de IA, o que apenas fortalece sua posição dominante. Além disso, o crescimento da economia da América do Norte é impulsionado pela crescente adoção de soluções de IA em várias indústrias.

• Europa

O crescimento do mercado da Europa é impulsionado por P&D e parcerias

A Europa possui uma participação de mercado de Modelo de Linguagem Grande (LLM) significativo devido a P&D em inteligência artificial e, especialmente, nas parcerias que chegam entre a indústria e a academia. Atualmente, os estados membros da região estão desenvolvendo legislação relacionada ao uso de LLMs que promove a utilização responsável dessas tecnologias. As empresas europeias começaram a usar essas aplicações para o desenvolvimento de LLMs regionais em relação aos idiomas regionais e indústrias específicas, aumentando assim a aplicabilidade do LLMS em diferentes mercados. Além disso, os programas de financiamento do projeto de IA fornecidos pela UE aprimoram a inovação e o crescimento no campo.

• Ásia

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

A Ásia é uma das principais regiões a aumentar o mercado de Modelo de Línguas Lares (LLM), devido à sua rápida incorporação de IA e à crescente economia digital. Países como China, Japão e Índia estão colocando mais recursos no desenvolvimento e avanço do LLMS, com um foco particular em suas aplicações em áreas como comércio eletrônico e economia, saúde e finanças. A variedade de idiomas nessa região criou a necessidade de esses LLMs adaptados para as regiões específicas para facilitar a comunicação e os serviços. Além disso, a crescente adoção de soluções de IA em vários setores na Ásia está promovendo a inovação e expandindo o mercado LLM.

Principais participantes do setor

A inovação e investimento dos principais atores impulsionam um crescimento significativo

O mercado da indústria de Modelo de Linguagem de Grandes Idiomas (LLM) está passando por inovação e investimento específicos de importância significativa pelos principais players do setor. Openai, Google e Microsoft, entre outras empresas, estão criando modelos e ferramentas sofisticados que estendem os recursos do LLM. Eles estão aumentando seus modelos de IA com pesquisas internas e colaborações com universidades de pesquisa. Além disso, as diretrizes que eles desenvolvem para a implantação ética de IA levam ao uso responsável da tecnologia no setor.

• Openai (ChatGPT): De acordo com o relatório anual de 2023 do Openai, os modelos GPT-3 e GPT-4 do OpenAI são amplamente considerados como alguns dos mais avançados do mundo. O ChatGPT da OpenAI, lançado no final de 2022, recebeu mais de 100 milhões de usuários em apenas dois meses, tornando-se um participante importante no atendimento ao cliente e na geração de conteúdo de IA. O OpenAI continua a ultrapassar os limites dos recursos da LLM com sua pesquisa e desenvolvimento em andamento na PNL (processamento de linguagem natural).

• Google (PALM): De acordo com o Google Research, o Palm (Pathways Language Model) foi projetado para entender e gerar linguagem natural com um nível mais profundo de compreensão. O Palm do Google foi integrado a vários serviços do Google, incluindo o Google Assistant e o Google Search. A partir de 2023, a Palm suporta mais de 100 idiomas e continua a definir novos benchmarks para desempenho em tarefas orientadas a IA.

Lista das principais empresas de Modelo de Linguagem (LLM) (LLM)

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

Desenvolvimento principal da indústria

Outubro de 2023:O Anthropic lançou o Claude 3, seu modelo de linguagem grande de grande geração (LLM), projetado com recursos aprimorados de segurança e interpretabilidade. O Claude 3 se concentra em minimizar os resultados nocivos, melhorando o raciocínio e o entendimento contextual, tornando -o adequado para aplicativos corporativos, como atendimento ao cliente, geração de conteúdo e desenvolvimento de código. Esse desenvolvimento destaca a ênfase do Antrópico 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 informações sobre desenvolvimentos futuros no mercado. Ele examina vários fatores que contribuem para o crescimento do mercado, explorando uma ampla gama de categorias de mercado e possíveis aplicações que podem afetar sua trajetória nos próximos anos. A análise leva em consideração as tendências atuais e os pontos de virada histórica, fornecendo uma compreensão holística dos componentes do mercado e identificando possíveis áreas de crescimento.

Este relatório de pesquisa examina a segmentação do mercado usando métodos quantitativos e qualitativos para fornecer uma análise completa que também avalia a influência das perspectivas estratégicas e financeiras no mercado. Além disso, as avaliações regionais do relatório consideram as forças de oferta e demanda dominantes que afetam o crescimento do mercado. O cenário competitivo é detalhado meticulosamente, incluindo ações de concorrentes significativos do mercado. O relatório incorpora técnicas de pesquisa não convencionais, metodologias e estratégias -chave adaptadas para o quadro de tempo antecipado. No geral, oferece informações valiosas e abrangentes sobre a dinâmica do mercado, profissionalmente e compreensivelmente.