大型语言模型（LLM）按类型（低于1000亿参数和1000亿以上参数），按应用（聊天机器人和虚拟助手，内容生成，语言翻译，代码开发，情感分析，医学诊断和治疗和治疗）以及地区洞察力以及对2035的2035

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大型语言模型（LLM）市场概述

预计全球大型语言模型（LLM）的市场规模将见证一致的增长，从2025年的51.4亿美元开始，2026年达到92.4亿美元，到2035年，到2035年，稳定的复合年增长率为79.8％。

由于广泛使用人工和机器学习，该语言模型行业已经看到了显着的扩展。大型语言模型（例如GPT-4）是人工智能系统，已接受大量文本数据教育，以学习如何理解和产生像人类一样的言语。这些模型还发现了在诸如自然语言处理，革命性聊天框和内容创建等活动的信息技术等行业中的使用量。这些行业正在发展，其中许多人获得了巨大的资金，因为这些公司正在增加努力以寻找更多用例并完善现有的用例，以重新专注于更准确，可扩展和高效的模型。

关键发现

COVID-19影响

大型语言模型（LLM）行业由于数字需求增加而产生了积极影响在Covid-19-19大流行期间

与流行前水平相比，全球Covid-19的大流行是前所未有和惊人的，所有地区的市场需求都高于所有地区的需求。 CAGR的增长反映出的突然市场增长归因于市场的增长，并且需求恢复到流行前水平。

自从Covid-19-Pandemics开始以来，对大型语言模型（LLM）解决方案的需求一直在上升，因为许多企业和组织转向数字解决方案。鉴于现在大多数任务必须在网上和远程完成，聊天机器人，虚拟助手和内容生成系统变得更加拥抱，并且客户比以往任何时候都更想要AI。结果，将更多的资金投入到LLMS中，以改善客户服务，过程自动化和用户体验增强，从而得益于大流行，从而造成了令人印象深刻的市场增长。

最新趋势

市场增长是由特定于行业的增强和道德驱动的

大语言模型（LLM）市场的最新趋势之一是监视模型对他们所服务的特定行业的增强，例如医疗保健，金融或合法。这种趋势的重点是为什么应该校准LLM，因为这些领域是专门的，并且与它们相关的大量信息，这使此类模型有用。另一个重要的趋势是较小的LLM的出现，它消耗的能量减少了，从部署速度来看。随着AI伦理的不断增长，负责的AI实践也会影响市场。

• 根据美国国家标准技术研究所（NIST）的说法，大型语言模型（例如聊天机器人）越来越多地用于客户服务自动化。到2022年，超过40％的零售业和电信行业的客户支持运营由LLMS提供支持，提供了提高的效率和24/7的服务。预计将继续进行这一转变，到2025年，有75％的企业将LLMS整合到其客户服务运营中。

• 正如欧盟委员会所指出的那样，LLM在多语言支持方面正在迅速发展。在2023年，所有LLM应用程序中有20％能够处理50多种语言，从而增强了全球可访问性。例如，Google的棕榈模型支持100多种语言，并已成为弥合国际业务，研究人员和政府的沟通差距的关键工具。随着开发更多的模型来处理更多的语言，预计这种趋势将扩大。

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大语言模型（LLM）市场细分

按类型

根据类型，全球市场可以归类为1000亿以下的参数和1000亿以上参数

• 低于1000亿个参数:较低范围的参数以下的模型被认为是较小，更快，更友好的资源，因此在不需要太多处理能力的应用中使用。这样的模型很常见，但不限于手机，聊天机器人和其他时间敏感的应用程序，以增强周转时间。经济的能源消耗和设置系统的支出减少，使这些模型有助于全球整合。

• 超过1000亿个参数:在处理任何语言任务时，LLMS架构高于十亿参数更为复杂，更容易，更快。因此，它用于在医疗保健，法律和金融服务等领域中使用，这些部门对语言的理解非常深入。但是，这些模型需要大量的计算资源，并且通常在大规模企业解决方案中部署。

通过应用

根据应用，全球市场可以分为聊天机器人和虚拟助手，内容产生，语言翻译，代码开发，情感分析，医学诊断和治疗和教育

• 聊天机器人和虚拟助手:认知计算在聊天机器人和虚拟助手等应用程序中找到了自己的方式。这些系统利用LLMS为客户服务，援助和机器人提供类似人类的互动。互动很快，依赖于有关情况上下文的足够知识来改善用户的体验。它们是在从医疗保健到电子商务业务的大规模且有效的托儿所中发现的。

• 内容生成:在内容生成过程中正在应用更多的LLM，其中包括提出文章，营销副本和社交媒体帖子等。大量数据使他们能够比手动执行的内容更快地创建相关内容。该特定应用程序通常在媒体以及广告和数字营销行业中找到。

• 语言翻译:LLM还通过在其他几种语言的上下文和含义方面增强翻译的准确性，从而改变了翻译。它通过为企业和个人使用即时翻译设施而更加轻松地使不同位置的人之间的日常沟通更加容易。在操作过程中，LLMS可以调整到语言，因此在减少已完成的翻译错误以及语言的本地化过程中的错误方面有所改善。

• 代码开发:LLMS以自动化的方式支持编码器和开发人员，以消除无聊的代码编写任务，并允许他们提出代码。开箱即用，他们理解编程语言的组成，并为固定开发过程提供相关的帮助。该应用程序主要有助于杀死时间浪费，这是因为在编码和使用代码时提高效率时会犯错误。

• 情感分析:分析使用LLMS的文本以检测文本核心的情感，无论是正，负，中性还是中间级别的任何方差。这对于公司的客户反应，社会学洞察力和商业动机保持着良好的态度至关重要。它通过情感分析来帮助公司通过公众舆论来支持其策略。

• 医学诊断和治疗:通过文献审查或患者记录研究支持LLM，以帮助医生促进诊断和治疗。它提供了症状解释和替代治疗建议，从而提高了决策的质量。该应用程序在医疗保健领域正在上升。

• 教育:在教育方面，LLMS有助于自定义教学实践，增强学习内容，加快评估实践并通过辅导系统提供反馈。它们使学习者能够以更加用户友好的方式寻求信息，并帮助讲师开发学习的系统。该技术的这种应用在增强远处的电子学习和学习方面非常有力。

市场动态

市场动态包括驾驶和限制因素，机遇和挑战说明市场状况。

驱动因素

自动化和数字化转型推动了市场增长

为了增强业务运营，公司正在寻找自动化，从而增加了包括LLM在内的自动化工具的吸收。这些系统使管理客户查询，提出新内容甚至分析数据成为可能。因此，存在数字化转型趋势对市场至关重要。

• 根据美国能源部（DOE）的说法，庞大的高质量数据集的可用性是LLM市场的主要驱动力。通过大规模的数据集，例如Common Crawl和OpenWebText，LLMS变得更加准确和有能力。在2022年，超过80％的LLM依靠包含超过1万亿代币的数据集，该数据集具有显着增强的模型性能，从而可以在自然语言理解和生成中进行更复杂的应用。

• 据国家科学基金会（NSF）报道，人工智能研究的资金数量一直在稳步增长。 2022年，全球AI研究投资达到200亿美元，这笔资金的很大一部分用于开发LLMS。这种财务支持使创建更强大，更有效的模型，从而加速其融入医疗保健，金融和教育等行业。

由于云存储成本降低，市场增长会加速

云存储成本的降低和技术的改进降低了采用大语言模型的障碍。这些改进可以使LLMS更容易访问，如果组织依靠自己的资源依靠自己的资源，通常会很难。此外，高性能计算设施的更快可用性促使这种技术在不同领域的迅速渗透。

限制因素

高实施成本阻碍市场增长

大型模型的培训和实施是由于成本因素具有强大的力量并且涉及大量精力，因此具有重大缺点。这对较小的企业产生了影响，并带来了可持续性问题。因此，这些LLM不仅在成本方面而且在能源方面都很昂贵，这是其全面使用的主要障碍。

• 根据国际能源机构（IEA）的说法，培训和运行大型语言模型需要大量的计算资源，这对广泛采用构成了挑战。例如，培训像GPT-3这样的模型可能会花费数百万美元的电力和计算基础设施。截至2023年，据估计，大规模LLM的培训能源消耗每个训练周期最多可达到10兆瓦，从而使其对较小的组织的成本良好。

• 根据欧盟网络安全局（ENISA）的数据，数据隐私问题是采用LLM的重大障碍。在2022年，由于培训数据集中包含的敏感信息，发现30％的LLM应用程序容易受到数据泄露或滥用的损害。随着GDPR之类的法规，公司承受着越来越大的压力，以确保LLM尊重用户隐私并遵守数据保护法，从而减慢采用率。

市场增长是由利基市场需求驱动的

机会

大型语言模型（LLM）扩展到医疗保健，金融和法律服务等利基市场提供了有利可图的市场机会。解决相关行业的问题可以通过对特定应用程序的自定义来使LLMS更加准确和高效。这会在新市场中对AI驱动的解决方案产生需求，尤其是随着新浪潮想要聪明而不是努力工作。随着不同行业对功能AI的需求不断增长，现有的LLM市场有望为更多的增长。

• 根据美国国立卫生研究院（NIH）的数据，医疗保健部门越来越多地采用LLM来完成医疗转录，诊断和个性化治疗计划等任务。到2023年，基于LLM的解决方案负责美国10％的医学研究出版物，LLMS处理和分析大量非结构化医学数据的能力有望为个性化的医疗保健和远程医疗提供新的机会。

• 根据世界知识产权组织（WIPO），LLM在跨越媒体，娱乐和营销等行业的内容创建方面都受到关注。在2022年，在营销活动中生成的数字内容中有25％使用了包括LLM在内的AI驱动工具来创建个性化内容。随着LLMS变得更加擅长理解消费者的偏好和大规模生成相关内容，预计这种趋势将增长。

数据保护挑战限制市场增长

挑战

限制大语言模型（LLM）市场增长的关键挑战之一是对数据的保护。这些模型需要对大量数据进行培训；但是，当数据（尤其是敏感和个人信息）处理以培训深度学习模型（尤其是在健康和金融领域）时，存在一些风险。此外，在AI利用其LLM中，可能引入偏见和其他道德困境的模型的潜力限制了其部署。对于LLM技术，在市场上获得吸引力并受到许多用户的拥抱至关重要。

• 根据美国平等就业机会委员会（EEOC）的说法，对LLMS中的偏见存在持续的担忧。据报道，在2022年，有15％的LLM基于性别，种族或种族表现出很大的偏见，这可能会影响招聘和贷款等领域的决策过程。解决这些偏见是该行业的挑战，因为开发人员努力创建更公平，更公平的AI系统。

• 正如联合国教科文组织（联合国教育，科学和文化组织）所强调的那样，AI生成的内容的道德意义是一个重大挑战。在2023年，有10％的AI生成内容因道德问题（例如错误信息或深层）而被标记。缺乏关于如何管理AI生成内容的明确指南导致了公众和监管问题，这可能会阻碍LLM在新闻媒体和政治传播等敏感应用中的部署。

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大型语言模型（LLM）市场区域见解

• 北美 

北美的市场增长是由先进技术驱动的

由于其高度发达，复杂的技术基础，人工智能中的战略资金以及大量的高级技术公司的存在，北美地区的大型语言模型（LLM）市场领先。美国大型语言模型（LLM）市场对该地区至关重要，OpenAI和Google等新公司正在研究突破。该地区可以使用大量，才华横溢的人口，并在AI技术的发展中获得高水平的投资，这只会增强其主导地位。此外，北美经济的增长是由于在各个行业中越来越多地采用了AI解决方案。

• 欧洲

欧洲的市场增长是由研发和伙伴关系驱动的

由于人工智能的研发，尤其是行业和学术界之间的伙伴关系，欧洲拥有重要的大型语言模型（LLM）市场份额。该地区的成员国目前正在制定与使用LLM有关的立法，该法律界的使用促进了这些技术的负责利用。欧洲公司已经开始使用此类应用来开发区域语言和特定行业的区域LLM，从而提高了LLM在不同市场中的适用性。此外，欧盟提供的AI项目的资助计划增强了该领域的创新和增长。

• 亚洲

亚洲的市场增长是由AI采用和创新驱动的

由于AI的迅速融合和新兴的数字经济，亚洲是扩大大型语言模型（LLM）市场的主要地区之一。中国，日本和印度等国家正在将更多的资源投入到LLMS的发展和发展中，特别关注其在电子商务和旧货，医疗保健和金融等领域的应用。该地区的各种语言都需要针对特定​​区域量身定制的LLM，以简化沟通和服务。此外，在亚洲各个部门中AI解决方案的越来越多，正在促进创新并扩大LLM市场。

关键行业参与者

主要参与者的创新和投资推动了显着增长

大型语言模型（LLM）行业市场正在经历主要参与者在行业中的重要创新和投资。 Openai，Google和Microsoft等公司正在创建扩展LLM功能的复杂模型和工具。他们通过内部研究以及与研究大学的合作来促进他们的AI模型。此外，它们为道德AI部署制定的准则导致该行业负责使用技术。

• OpenAI（CHATGPT）:根据OpenAI的2023年年度报告，OpenAI的GPT-3和GPT-4型号被广泛认为是世界上最先进的。 Openai的Chatgpt于2022年底推出，在短短两个月内赢得了超过1亿用户，成为AI驱动客户服务和内容生成的主要参与者。 OpenAI继续通过NLP（自然语言处理）正在进行的研究和开发来推动LLM功能的界限。

• Google（Palm）:根据Google Research，他们的Palm（Pathways语言模型）旨在理解和生成具有更深层次的理解水平的自然语言。 Google的手掌已集成到Google的几种服务中，包括Google Assistant和Google Search。截至2023年，Palm支持100多种语言，并继续为AI驱动的任务设定新的基准测试。

顶级大语模型（LLM）公司的列表

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

关键行业发展

2023年10月:Anthropic推出了Claude 3，即其下一代大型语言模型（LLM），其设计具有增强的安全性和可解释性功能。克劳德3（Claude 3）着重于最大程度地减少有害产量，同时改善推理和上下文理解，使其适合于企业应用程序，例如客户服务，内容生成和代码开发。这一发展强调了人类的重点是创建LLM，以优先考虑道德考虑和在各个行业的可靠绩效。

报告覆盖范围

该研究涵盖了全面的SWOT分析，并提供了对市场中未来发展的见解。它研究了有助于市场增长的各种因素，探索了广泛的市场类别以及可能影响其未来几年轨迹的潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供了对市场组成部分的整体理解，并确定了潜在的增长领域。

这项研究报告通过使用定量和定性方法来提供详尽的分析，从而评估了战略和财务观点对市场的影响，从而研究了市场的细分。此外，该报告的区域评估考虑了影响市场增长的主要供求力。竞争格局精心详细，包括重要的市场竞争对手的股票。该报告结合了针对预期时间框架量身定制的非常规研究技术，方法和关键策略。总体而言，它在专业和可理解的是对市场动态的宝贵和全面的见解。