Mercado de modelos de idiomas grandes

Definición de mercado

El mercado abarca el desarrollo, el despliegue y la comercialización de modelos avanzados de inteligencia artificial para el procesamiento del lenguaje natural (PNL).

Incluye empresas que participan en investigaciones, capacitación y optimización de LLMS, junto con proveedores de servicios en la nube que ofrecen soluciones basadas en LLM a través de plataformas API y empresas. Además, el mercado Spanss Industries adoptando LLM para aplicaciones como chatbots, generación de contenido y desarrollo de códigos.

Mercado de modelos de idiomas grandesDescripción general

El tamaño del mercado global de modelos de idiomas grandes se valoró en USD 5.94 mil millones en 2023 y se prevé que crecerá de USD 7.73 mil millones en 2024 a USD 60.07 mil millones para 2031, exhibiendo una tasa compuesta anual del 34.03% durante el período de pronóstico.

El crecimiento del mercado se debe al aumentar la adopción entre diversas industrias, como tecnología, atención médica, finanzas, venta minorista y servicio al cliente. La creciente demanda de automatización impulsada por la IA, mejoradaIA conversacional, y las capacidades de análisis de datos avanzados están impulsando la inversión en la investigación y el desarrollo de LLM.

Las principales empresas que operan en la industria de modelos de idiomas grandes son Microsoft, Mistral AI, Stability AI Ltd, IBM, AI21 Labs, Anthrope, Google, Eleutherai, G42, Alibaba, Amazon.com, Inc., Deepseek, Meta, Cohere y Lighton.

La integración de LLM en flujos de trabajo comerciales, creación de contenido y desarrollo de software está ampliando su potencial comercial. Las asociaciones estratégicas, las fusiones y las iniciativas gubernamentales que respaldan la innovación de IA están impulsando aún más el crecimiento del mercado, posicionando las LLM como un componente crítico en el panorama global de IA.

• En junio de 2024, Cognizant lanzó sus primeras soluciones de Modelo de Lengua Grande para Salud (LLM) bajo su asociación generativa de IA con Google Cloud. Estas soluciones, construidas en los modelos Gemini de Google Cloud y la plataforma de IA Vertex, racionalizan los procesos administrativos de la salud y mejoran los resultados comerciales.

 Destacados clave:

1. El tamaño de la industria de los modelos de idiomas grandes se registró en USD 5.94 mil millones en 2023.
2. Se proyecta que el mercado crecerá a una tasa compuesta anual del 34.03% de 2024 a 2031.
3. América del Norte mantuvo una participación de 33.24% en 2023, valorada en USD 1.97 mil millones.
4. El segmento de propósito general obtuvo USD 2.48 mil millones en ingresos en 2023.
5. Se espera que el segmento de texto llegue a USD 21.27 mil millones para 2031.
6. Se proyecta que el segmento autorregresivo genere un ingreso de USD 23.13 mil millones para 2031.
7. Es probable que el segmento de chatbots y asistente virtual alcance los USD 17.47 mil millones para 2031.
8. El segmento de atención médica obtuvo USD 1.69 mil millones en ingresos en 2023.
9. Se anticipa que Asia Pacífico crece a una tasa compuesta anual del 35.10% durante el período de pronóstico.

Conductor de mercado

"Adopción empresarial en ascenso y avances de IA"

El mercado de modelos de idiomas grandes (LLMS) está experimentando un rápido crecimiento, impulsado por el aumento de la adopción empresarial y los avances en la infraestructura de IA. Las empresas en diversas industrias, incluidas las finanzas, la atención médica, el comercio electrónico y el servicio al cliente, están aprovechando las LLM para mejorar la automatización, mejorar la participación del cliente y optimizar el análisis de datos.

La capacidad de los LLM para generar texto humano, ayudar en la toma de decisiones y personalizar las experiencias de los usuarios los ha convertido en una herramienta valiosa para la transformación digital.

Además, los avances en la infraestructura de IA y la potencia informática están respaldando la expansión del mercado. Los avances en los recursos de computación de alto rendimiento (HPC), plataformas de IA basadas en la nube y chips de IA especializados (como GPU y TPU) han mejorado la eficiencia de capacitación y implementación de LLM. Estas innovaciones permiten el desarrollo de modelos más potentes y escalables, alimentando su adopción y viabilidad comercial.

Desafío del mercado

"Altos costos computacionales y consumo de energía"

Un desafío importante que obstaculiza la expansión del mercado de modelos de idiomas grandes (LLMS) es el alto costo computacional y el consumo de energía requerido para la capacitación y la implementación. Los LLM se basan en grandes conjuntos de datos y recursos informáticos de alto rendimiento, lo que lleva a gastos de infraestructura sustanciales y mayores huellas de carbono.

La dependencia de hardware especializado, como GPU y TPU, aumenta aún más los costos, lo que limita la accesibilidad para empresas más pequeñas. Este desafío se puede abordar mediante el desarrollo de arquitecturas de modelos más eficientes, como los modelos de mezcla de expertos (MOE), que activan solo una fracción de los parámetros del modelo por consulta, reduciendo las demandas computacionales.

Tendencia del mercado

"Capacidades multimodales e innovación de código abierto"

El mercado de modelos de idiomas grandes (LLMS) está presenciando una expansión significativa, alimentada por el aumento de las LLM multimodales y la expansión de código abierto. Las LLM multimodales, capaces de procesar texto, imágenes, audio y video, están ganando tracción en la creación de contenido, el diagnóstico de atención médica e IA interactiva. Estos modelos mejoran la participación del usuario al proporcionar respuestas más ricas y contextuales, aumentando su valor comercial.

Además, la expansión de los LLM de código abierto está fomentando la innovación y la accesibilidad. Las empresas e instituciones de investigación están liberando cada vez más modelos de código abierto, lo que permite a los desarrolladores personalizarlos y optimizarlos para aplicaciones específicas.

Esta tendencia democratiza la IA, permitiendo que las empresas, las nuevas empresas e investigadores aprovechen los LLM avanzados sin depender únicamente de soluciones patentadas, acelerando los avances globales de IA.

• En marzo de 2024, Databricks lanzó DBRX, un modelo de lenguaje grande de código abierto (LLM) desarrollado por su equipo de investigación de mosaicos. DBRX supera a los principales LLM de código abierto, incluidos LLAMA2-70B, GROK-1 y MixTral, en la comprensión del lenguaje, la programación, las matemáticas y la lógica.

Informe de informe de mercado de modelos de idiomas grandes

Segmentación	Detalles
Por tipo	Dominio específico, propósito general, multilingüe
Por modalidad	Texto, imágenes, audio, video
Por arquitectura	Autorregress, autoencoding, híbrido
Por aplicación	Chatbots y asistente virtual, generación de código, generación de contenido, servicio al cliente, traducción de idiomas, análisis de sentimientos
Por la industria vertical	Healthcare, BFSI, Educación, Medios y entretenimiento, otros
Por región	América del norte: Estados Unidos, Canadá, México
	Europa: Francia, Reino Unido, España, Alemania, Italia, Rusia, resto de Europa
	Asia-Pacífico: China, Japón, India, Australia, ASEAN, Corea del Sur, resto de Asia-Pacífico
	Medio Oriente y África: Turquía, EAU, Arabia Saudita, Sudáfrica, resto de Medio Oriente y África
	Sudamerica: Brasil, Argentina, resto de América del Sur

Segmentación de mercado

• Por tipo (dominio específico, propósito general y multilingüe): el segmento de propósito general ganó USD 2.48 mil millones en 2023 debido a su adopción generalizada en múltiples industrias.
• Por modalidad (texto, imágenes, audio, video): el segmento de texto tenía una participación de 35.56%en 2023, atribuida al uso extenso de LLM en el procesamiento de documentos, chatbots y generación de contenido.
• Por arquitectura (autorregresiva, autointerpretada e híbrida): se proyecta que el segmento autorregresivo alcance los USD 23.13 mil millones para 2031, debido a su efectividad en la generación de texto coherente y contextualmente preciso.
• Por aplicación (chatbots y asistente virtual, generación de código, generación de contenido y servicio al cliente): se estima que el segmento de chatbots y asistente virtual genere un ingreso de USD 17.47 mil millones para 2031, debido a su creciente adopción empresarial para la participación y automatización del cliente.
• Por la industria vertical (atención médica, BFSI, educación, medios de comunicación y entretenimiento, y otros): el segmento de atención médica obtuvo USD 17.18 mil millones en 2023, impulsado principalmente por el uso creciente de LLM en investigación médica, diagnóstico, documentación clínica e interacción del paciente.

Mercado de modelos de idiomas grandesAnálisis regional

Según la región, el mercado se ha clasificado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Medio Oriente y África y América Latina.

La participación de mercado de los modelos de idiomas grandes de América del Norte era de alrededor del 33.24% en 2023, valorada en USD 1.97 mil millones. Este dominio se ve reforzado por las principales firmas de investigación de IA, gigantes tecnológicos como Google, Microsoft y Meta, e inversiones significativas en infraestructura de IA ycomputación en la nube.

El mercado regional se beneficia aún más de una fuerte financiación gubernamental y del sector privado para avances de IA, un ecosistema sólido de inicio y una adopción empresarial generalizada de LLM en finanzas, atención médica y servicio al cliente.

Además, la industria avanzada de hardware de semiconductores y computación de América del Norte, particularmente en los EE. UU., Aceleran el desarrollo y el despliegue de LLM, lo que ayuda a la expansión del mercado regional.

La industria de modelos de idiomas grandes de Asia Pacific está listo para crecer a una tasa compuesta anual significativa de 35.10% durante el período de pronóstico. Este crecimiento se ve impulsado por el aumento de las inversiones en la investigación de IA, las iniciativas gubernamentales que promueven la transformación digital y la creciente demanda de automatización impulsada por la IA en industrias como la educación, el comercio electrónico y las telecomunicaciones.

Varios gobiernos de la región apoyan activamente el desarrollo de la IA a través de programas de financiación, estrategias nacionales de IA y mejoras en la infraestructura. Los países están estableciendo centros de investigación de IA, promoviendo la colaboración de la industria académica e implementando políticas para avanzar en la adopción de IA en servicios públicos y empresas.

Además, una gran base de usuarios de Internet, diversidad multilingüe y un creciente ecosistema de datos aumentan la demanda de LLM adaptadas a idiomas y aplicaciones locales. La infraestructura de IA mejorada, incluida la expansión informática de alto rendimiento, acelera aún más la adopción tanto en los sectores empresariales como de consumo.

• En septiembre de 2024, el Gobierno de la India lanzó Bharatgen, una iniciativa generativa de IA financiada por el gobierno destinada a mejorar la prestación de servicios públicos y la participación ciudadana. Como el primer proyecto de modelo de gran idioma multimodal financiado por el gobierno de la India, se centra en avanzar en la IA en idiomas indios y fortalecer la posición del país en la IA generativa.

 Marcos regulatorios

• En los EE. UU., El Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) regula los sistemas de IA, incluidos los modelos de idiomas grandes (LLM), a través del Marco de Gestión de Riesgos de IA (AI RMF), que enfatiza la confiabilidad, la equidad y la transparencia. Además, la Declaración de Derechos de AI describe los principios no vinculantes para proteger a las personas de los daños relacionados con la IA, centrándose en la privacidad de los datos, la prevención de la discriminación algorítmica y la explicabilidad de la decisión.
• En Europa, la Ley de AI de la UE regula los modelos de idiomas grandes (LLM) basados ​​en los niveles de riesgo, clasificando los modelos de base como IA de alto riesgo o de propósito general. La Ley exige la transparencia, la responsabilidad y la mitigación de sesgo para garantizar la implementación ética de la IA.

Panorama competitivo

Los actores clave en la industria de modelos de idiomas grandes se están centrando en avances tecnológicos, asociaciones estratégicas e inversiones de infraestructura a gran escala para fortalecer su posición de mercado.

Están invirtiendo mucho en capacitación y ajuste de LLM patentados, aprovechando extensos conjuntos de datos para mejorar la precisión del modelo, la eficiencia y la comprensión contextual.

Una estrategia competitiva importante involucra servicios de IA basados ​​en la nube, integrando LLM en aplicaciones empresariales y ofreciendo API y soluciones de IA personalizadas en industrias como la atención médica, las finanzas y el servicio al cliente.

Además, las empresas están expandiendo las capacidades multimodales, extendiendo LLM más allá del texto para incluir el procesamiento de imágenes, audio y video para mejorar la interacción del usuario y ampliar el alcance de la aplicación.

Las colaboraciones estratégicas con instituciones académicas, laboratorios de investigación de IA y proveedores de nubes están acelerando la innovación. Las empresas están aprovechando los marcos de código abierto para promover la participación del desarrollador mientras mantienen modelos patentados para la comercialización.

A medida que la competencia se intensifica, el mercado está presenciando un cambio hacia LLM específicos de la región para apoyar los idiomas locales y los contextos culturales. Además, los avances en el procesamiento de IA Edge y en el dispositivo están mejorando las capacidades de LLM con menor latencia y mayor privacidad.

• En agosto de 2023, G42 lanzó JAIS, el modelo de gran idioma árabe de la más alta calidad del mundo, como un proyecto de código abierto. Desarrollado en colaboración con la Universidad de Inteligencia Artificial de Mohamed Bin Zayed (Mbzuai) y Sistemas de Cerebras, JAIS presenta 13 mil millones de parámetros y está capacitado en un conjunto de datos árabe e inglés de 395 mil millones de token.

 Lista de empresas clave en el mercado de modelos de idiomas grandes:

• Microsoft
• AI Mistral
• Estabilidad ai ltd
• IBM
• AI21 Labs
• Antrópico
• Google
• Eleutherai
• G42
• Alibaba
• Amazon.com, Inc.
• Veterano
• Meta
• Adherirse
• Lighton

Desarrollos recientes (asociaciones/lanzamiento del nuevo producto)

• En septiembre de 2024, Fujitsu, en asociación con Cohere Inc., introdujo Takane, un modelo de lenguaje grande (LLM) de vanguardia optimizado para aplicaciones empresariales dentro de entornos privados seguros. Diseñado con capacidades avanzadas en el idioma japonés, Takane cedió las mejores clasificaciones en el punto de referencia de evaluación de comprensión del idioma general japonés (JGLUE).
• En julio de 2024, La Sociedad Internacional de Automatización lanzó MimosM, un LLM con AI capacitado en contenido ISA. Proporciona información sobre la tecnología operativa (OT) ciberseguridad y automatización industrial, aprovechando los estándares ISA, los materiales de capacitación, los informes técnicos y las publicaciones de la industria.
• En junio de 2024, Tech Mahindra lanzó Project Indus, un modelo de lenguaje grande fundamental (LLM) indígena que admite múltiples idiomas y dialectos indicados. La fase inicial se centra en el hindi y sus más de 37 dialectos.
• En abril de 2024, Snowflake lanzó Snowflake Arctic, un LLM abierto de grado empresarial con una arquitectura de mezcla de expertos (MOE). ARCIT está optimizado para cargas de trabajo empresariales complejas y ha demostrado un rendimiento líder en la industria en la generación de código SQL, la instrucción siguiente y otros puntos de referencia.