Markt für große Sprachmodelle

Marktdefinition

Der Markt umfasst die Entwicklung, den Einsatz und die Kommerzialisierung fortschrittlicher künstlicher Intelligenzmodelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Es umfasst Unternehmen, die sich mit Forschung, Schulung und Optimierung von LLMs befassen, sowie Cloud-Service-Anbieter, die LLM-basierte Lösungen über APIs und Unternehmensplattformen anbieten. Darüber hinaus übernimmt der Markt für Anwendungen wie Chatbots, Inhaltsgenerierung und Codeentwicklung LLMs.

Markt für große SprachmodelleÜberblick

Die Marktgröße für Großsprachenmodelle wurde im Jahr 2023 mit 5,94 Milliarden USD geschätzt und wird voraussichtlich von 7,73 Milliarden USD im Jahr 2024 auf 60,07 Mrd. USD bis 2031 wachsen, was im Prognosezeitraum einen CAGR von 34,03% aufwies.

Das Marktwachstum wird durch die zunehmende Einführung in verschiedenen Branchen wie Technologie, Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel und Kundendienst angetrieben. Die wachsende Nachfrage nach KI-gesteuerter Automatisierung, verbessert sichKonversations -AIund fortschrittliche Datenanalysefunktionen fördern die Investitionen in LLM -Forschung und -entwicklung.

Große Unternehmen, die in der Branche der großen Sprachmodelle tätig sind, sind Microsoft, Mistral AI, Stability AI Ltd, IBM, AI21 Labs, Anthropic, Google, Eleutherai, G42, Alibaba, Amazon.com, Inc., Deepseek, Meta, Cohere und Lighton.

Die Integration von LLMs in Unternehmensworkflows, die Erstellung von Inhalten und die Softwareentwicklung erweitert ihr kommerzielles Potenzial. Strategische Partnerschaften, Fusionen und Regierungsinitiativen zur Unterstützung von KI -Innovationen steigern das Marktwachstum weiter und positionieren LLMs als kritische Komponente in der globalen KI -Landschaft.

• Im Juni 2024 startete Cognizant seine First Healthcare Langwary Model (LLM) -Lösungen im Rahmen seiner generativen AI -Partnerschaft mit Google Cloud. Diese Lösungen, die auf den Gemini -Modellen von Google Cloud und der Vertex AI -Plattform basieren, rationalisieren die Verwaltungsverfahren für die Gesundheitsversorgung und verbessern die Geschäftsergebnisse.

 Schlüsselhighlights:

1. Die Branchengröße der großen Sprachmodelle wurde im Jahr 2023 bei 5,94 Milliarden USD erfasst.
2. Der Markt wird voraussichtlich von 2024 bis 2031 auf einer CAGR von 34,03% wachsen.
3. Nordamerika hatte im Jahr 2023 einen Anteil von 33,24% im Wert von 1,97 Milliarden USD.
4. Das Generalzwecksegment erzielte 2023 einen Umsatz von 2,48 Milliarden USD.
5. Das Textsegment wird voraussichtlich bis 2031 in Höhe von 21,27 Milliarden USD erreichen.
6. Das autoregressive Segment wird voraussichtlich bis 2031 einen Umsatz von 23,13 Milliarden USD generieren.
7. Das Chatbots und das virtuelle Assistentensegment erreichen wahrscheinlich bis 2031 USD 17,47 Milliarden.
8. Das Gesundheitssegment erzielte 2023 einen Umsatz von 1,69 Milliarden USD.
9. Der asiatisch -pazifische Raum wird voraussichtlich im Prognosezeitraum auf einer CAGR von 35,10% wachsen.

Marktfahrer

"Steigende Enterprise -Adoption und KI -Fortschritte"

Der LLMS -Markt für große Sprachmodelle (LLMs) verzeichnet ein schnelles Wachstum, das durch die zunehmende Einführung von Unternehmen und die Fortschritte bei der KI -Infrastruktur zurückzuführen ist. Unternehmen in verschiedenen Branchen, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, E-Commerce und Kundendienst, nutzen LLMs, um die Automatisierung zu verbessern, das Kundenbindung zu verbessern und die Datenanalyse zu optimieren.

Die Fähigkeit von LLMs, menschlichen Text zu generieren, bei der Entscheidungsfindung zu helfen und Benutzererlebnisse zu personalisieren, hat sie zu einem wertvollen Instrument für die digitale Transformation gemacht.

Darüber hinaus unterstützen die Fortschritte bei der KI -Infrastruktur und in der Rechenleistung die Markterweiterung. Fortschritte in den Ressourcen (Hochleistungscomputer), Cloud-basierten KI-Plattformen und spezialisierten KI-Chips (wie GPUs und TPUs) haben die Schulungs- und Bereitstellungseffizienz von LLMs verbessert. Diese Innovationen ermöglichen die Entwicklung leistungsstärkerer, skalierbarerer Modelle, die ihre Akzeptanz und kommerzielle Lebensfähigkeit anerlangen.

Marktherausforderung

"Hohe Rechenkosten und Energieverbrauch"

Eine große Herausforderung, die den Markt für große Sprachmodelle (LLMs) behindert, ist der hohe Rechenkosten- und Energieverbrauch, der für das Training und die Bereitstellung erforderlich ist. LLMs beruhen auf riesigen Datensätzen und leistungsstarken Rechenressourcen, was zu erheblichen Infrastrukturkosten und erhöhten CO2-Fußabdrücken führt.

Die Abhängigkeit von spezialisierten Hardware wie GPUs und TPUs erhöht die Kosten weiter und begrenzt die Zugänglichkeit für kleinere Unternehmen. Diese Herausforderung kann durch die Entwicklung effizienterer Modellarchitekturen wie MEE-Modelle (Expertenmischungen) angegangen werden, die nur einen Bruchteil der Parameter des Modells pro Abfrage aktivieren und die Rechenanforderungen reduzieren.

Markttrend

"Multimodale Fähigkeiten und Open-Source-Innovation"

Der LLM-Markt für Großsprachenmodelle (LLMs) erlebt eine erhebliche Expansion, die durch den Anstieg multimodaler LLMs und Open-Source-Expansion angeheizt wird. Multimodale LLMs, die Text, Bilder, Audio und Videos verarbeiten können, gewinnen an der Erstellung von Inhalten, der Gesundheitsdiagnostik und der interaktiven KI. Diese Modelle verbessern das Engagement der Benutzer, indem sie reichhaltigere und kontextbezogenere Antworten liefern und ihren kommerziellen Wert erhöhen.

Darüber hinaus fördert die Expansion von Open-Source LLMs Innovation und Zugänglichkeit. Unternehmen und Forschungsinstitutionen veröffentlichen zunehmend Open-Source-Modelle, sodass Entwickler sie für bestimmte Anwendungen anpassen und optimieren können.

Dieser Trend demokratisiert KI und ermöglicht es Unternehmen, Startups und Forscher, fortschrittliche LLMs zu nutzen, ohne sich ausschließlich auf proprietäre Lösungen zu verlassen und die globalen KI -Fortschritte zu beschleunigen.

• Im März 2024 startete Databricks DBRX, ein allgemeines Open-Source-Großsprachmodell (LLM), das von seinem Mosaic-Forschungsteam entwickelt wurde. DBRX übertrifft die führenden Open-Source-LLMs, einschließlich LLAMA2-70B, GROK-1 und MIXTRAL, in Sprachverständnis, Programmierung, Mathematik und Logik.

Marktbericht von großer Sprachmodelle Snapshot

Segmentierung	Details
Nach Typ	Domänenspezifischer, allgemeiner Zweck, mehrsprachige
Nach Modalität	Text, Bilder, Audio, Video
Durch Architektur	Autoregressiv, Autoencodierung, Hybrid
Durch Anwendung	Chatbots und Virtual Assistant, Codegenerierung, Inhaltsgenerierung, Kundendienst, Sprachübersetzung, Stimmungsanalyse
Nach branchen vertikal	Gesundheitswesen, BFSI, Bildung, Medien und Unterhaltung, andere
Nach Region	Nordamerika: USA, Kanada, Mexiko
	Europa: Frankreich, Großbritannien, Spanien, Deutschland, Italien, Russland, Rest Europas
	Asiatisch-pazifik: China, Japan, Indien, Australien, ASEAN, Südkorea, Rest des asiatisch-pazifischen Raums
	Naher Osten und Afrika: Türkei, VAE, Saudi -Arabien, Südafrika, Rest des Nahen Ostens und Afrikas
	Südamerika: Brasilien, Argentinien, Rest Südamerikas

Marktsegmentierung

• Nach Typ (domänenspezifischer, allgemeiner und mehrsprachiger): Das Generalzwecksegment verdiente sich im Jahr 2023 in Höhe von 2,48 Milliarden USD aufgrund seiner weit verbreiteten Einführung in mehreren Branchen.
• Nach Modalität (Text, Bilder, Audio, Video): Das Textsegment enthielt 2023 einen Anteil von 35,56%, was auf die umfangreiche Verwendung von LLMs in Dokumentverarbeitung, Chatbots und Inhaltsgenerierung zugeschrieben wurde.
• Durch Architektur (autoregressiv, Autoencodierung und Hybrid): Das autoregressive Segment wird bis 2031 aufgrund seiner Wirksamkeit bei der Erzeugung von kohärenten und kontextbezogenen Text 23,13 Milliarden USD erreichen.
• Nach Anwendung (Chatbots und virtueller Assistent, Codegenerierung, Inhaltsgenerierung und Kundendienst): Das Chatbots und das virtuelle Assistentensegment werden bis 2031 einen Einnahmen von 17,47 Milliarden USD aufgrund der zunehmenden Einführung von Unternehmen für das Kundenbindung und -automatisierung generieren.
• Von Industrie vertikal (Gesundheitswesen, BFSI, Bildung, Medien und Unterhaltung und andere): Das Gesundheitssegment erhielt 2023 USD 17,18 Milliarden US -Dollar, die hauptsächlich durch die wachsende Verwendung von LLMs in medizinischer Forschung, Diagnose, klinische Dokumentation und Patienteninteraktion vorangetrieben wurde.

Markt für große SprachmodelleRegionale Analyse

Basierend auf der Region wurde der Markt in Nordamerika, Europa, Asien -Pazifik, Naher Osten und Afrika und Lateinamerika eingeteilt.

Der Marktanteil von Großsprachenmodellen in Nordamerika lag im Wert von rund 33,24% im Wert von 1,97 Milliarden USD. Diese Dominanz wird durch führende KI -Forschungsunternehmen, Tech -Riesen wie Google, Microsoft und Meta sowie erhebliche Investitionen in die KICloud Computing.

Der regionale Markt profitiert weiter von der starken Finanzierung der staatlichen und des privaten Sektors für KI-Fortschritte, eines robusten Start-up-Ökosystems und einer weit verbreiteten Einführung von LLMs in Finanzen, Gesundheitswesen und Kundendienst.

Darüber hinaus beschleunigte die fortschrittliche Halbleiter- und Computing -Hardware -Branche Nordamerikas, insbesondere in den USA, LLM -Entwicklung und -Bereitung, was die Regionalmarkterweiterung unterstützt.

Die Industrie der Asien -Pazifik -großsprachigen Modelle ist im Prognosezeitraum mit einer erheblichen CAGR von 35,10% gewachsen. Dieses Wachstum wird durch Erhöhung der Investitionen in die KI-Forschung, staatliche Initiativen zur Förderung der digitalen Transformation und der steigenden Nachfrage nach KI-gesteuerten Automatisierung in Branchen wie Bildung, E-Commerce und Telekommunikation angeheizt.

Mehrere Regierungen in der Region unterstützen die KI -Entwicklung aktiv durch Finanzierungsprogramme, nationale KI -Strategien und Verbesserungen der Infrastruktur. Die Länder errichten KI-Forschungszentren, Förderung der Zusammenarbeit in der akademischen Industrie und die Umsetzung von Richtlinien zur Förderung der KI-Adoption in öffentlichen Diensten und Unternehmen.

Darüber hinaus steigert eine große Internetnutzerbasis, mehrsprachige Vielfalt und ein wachsendes Datenökosystem die Nachfrage nach LLMs, die auf Lokalsprachen und Anwendungen zugeschnitten sind. Verbesserte KI-Infrastruktur, einschließlich Hochleistungs-Expansionsausdehnung, beschleunigt die Akzeptanz sowohl im Unternehmen als auch im Verbrauchersektor weiter.

• Im September 2024 startete die indische Regierung Bharatgen, eine von der Regierung finanzierte generative KI-Initiative, die darauf abzielt, die Lieferung des öffentlichen Dienstes und das Engagement der Bürger zu verbessern. Als erstes von der Regierung finanziertes multimodales großes Sprachmodellprojekt in Indien konzentriert es sich auf die Weiterentwicklung der KI in indischen Sprachen und die Stärkung der Position des Landes in der generativen KI.

 Regulatorische Rahmenbedingungen

• In den USADas National Institute of Standards and Technology (NIST) reguliert AI -Systeme, einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs), über das AI -Risikomanagement -Rahmen (AI RMF), das Vertrauenswürdigkeit, Fairness und Transparenz betont. Darüber hinaus beschreibt der KI Bill of Rights nicht bindende Grundsätze, um Einzelpersonen vor KI-bezogenen Schäden zu schützen und sich auf Datenschutz, algorithmische Diskriminierungsprävention und Entscheidungsverantwortung zu konzentrieren.
• In EuropaDas EU AI ACT reguliert die LLMs (LPMS) von Großsprachen basierend auf den Risikostufen und kategorisieren Grundmodelle als KI mit hohem Risiko oder allgemeinerzwecker KI. Das Gesetz schreibt Transparenz, Rechenschaftspflicht und Voreingenommenheit vor, um den ethischen KI -Einsatz sicherzustellen.

Wettbewerbslandschaft

Die wichtigsten Akteure in der Branche der großartigen Modelle konzentrieren sich auf technologische Fortschritte, strategische Partnerschaften und großflächige Infrastrukturinvestitionen, um ihre Marktposition zu stärken.

Sie investieren stark in Schulungen und fein abgestimmte proprietäre LLMs und nutzen umfangreiche Datensätze, um die Modellgenauigkeit, Effizienz und das kontextbezogene Verständnis zu verbessern.

Eine wichtige Wettbewerbsstrategie umfasst Cloud-basierte KI-Dienste, die Integration von LLMs in Unternehmensanwendungen und das Anbieten von APIs und maßgeschneiderten KI-Lösungen in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Kundendienst.

Darüber hinaus erweitern Unternehmen multimodale Funktionen und erweitern LLMs über Text hinaus, um Bild-, Audio- und Videoverarbeitung zu enthalten, um die Benutzerinteraktion zu verbessern und Anwendungsbereich zu erweitern.

Strategische Zusammenarbeit mit akademischen Institutionen, KI -Forschungslabors und Cloud -Anbietern beschleunigen Innovationen. Unternehmen nutzen Open-Source-Frameworks, um das Engagement des Entwicklers zu fördern und gleichzeitig proprietäre Modelle für die Kommerzialisierung beizubehalten.

Mit dem Wettbewerb verzeichnet der Markt eine Verschiebung in Richtung regionspezifischer LLMs, um Lokalsprachen und kulturelle Kontexte zu unterstützen. Darüber hinaus verbessern die Fortschritte bei der Verarbeitung von Edge KI und On-Device die LLM-Funktionen mit geringerer Latenz und verbesserter Privatsphäre.

• Im August 2023 veröffentlichte G42 Jais, das weltweit hochwertigste arabische Großsprachmodell, als Open-Source-Projekt. Jais wurde in Zusammenarbeit mit Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBzuai) und Cerebras-Systemen entwickelt.

 Liste der wichtigsten Unternehmen im Markt für Großsprachenmodelle:

• Microsoft
• Mistral Ai
• Stabilität AI Ltd
• IBM
• AI21 Labors
• Anthropisch
• Google
• Eleutherai
• G42
• Alibaba
• Amazon.com, Inc.
• Deepseek
• Meta
• Zusammenhängen
• Lighton

Aktuelle Entwicklungen (Partnerschaften/Neue Produkteinführung)

• Im September 2024, Fujitsu führte in Zusammenarbeit mit Cohere Inc. Takane ein, ein für Unternehmensanwendungen in sicheren privaten Umgebungen optimiertes hochsprachiges großes Sprachmodell (LLM). Takane, der mit fortgeschrittenen japanischen Sprachfunktionen ausgelegt ist, zeigte die Top -Rangliste der japanischen allgemeinen Sprachverständnis (JGLE) Benchmark.
• Im Juli 2024Die International Society of Automation startete MimoSm, eine KI-betriebene LLM, die auf ISA-Inhalten geschult wurde. Es bietet Einblicke in die Cybersicherheit und die industrielle Automatisierung von Operational Technology (OT) und nutzt ISA -Standards, Schulungsmaterialien, technische Berichte und Branchenpublikationen.
• Im Juni 2024, Tech Mahindra hat Project Indus gestartet, ein indigenes Grundlagei -großer Sprachmodell (LLM), das mehrere Indic -Sprachen und -Dialekte unterstützt. Die Anfangsphase konzentriert sich auf Hindi und ihre 37+ Dialekte.
• Im April 2024Snowflake hat die Snowflake Arctic, eine offene LLM in Enterprise Grade mit einer Mischung aus Experten (MOE), auf den Markt gebracht. Arctic ist für komplexe Unternehmens-Workloads optimiert und hat die branchenführende Leistung in der Erzeugung von SQL-Code, den Anweisungen und anderen Benchmarks nachgewiesen.