Marché de modèles de grande langue

Définition du marché

Le marché englobe le développement, le déploiement et la commercialisation de modèles d'intelligence artificielle avancés pour le traitement du langage naturel (PNL).

Il comprend les entreprises engagées dans la recherche, la formation et l'optimisation des LLM, ainsi que les fournisseurs de services cloud offrant des solutions basées sur LLM via des API et des plateformes d'entreprise. De plus, le marché Spanss Industries a adopté des LLM pour des applications telles que les chatbots, la génération de contenu et le développement du code.

Marché de modèles de grande langueAperçu

La taille du marché mondial des modèles de grande langue était évaluée à 5,94 milliards USD en 2023 et devrait passer de 7,73 milliards USD en 2024 à 60,07 milliards USD d'ici 2031, présentant un TCAC de 34,03% au cours de la période de prévision.

La croissance du marché est motivée par l'adoption croissante dans diverses industries telles que la technologie, les soins de santé, la finance, le commerce de détail et le service client. La demande croissante d'automatisation axée sur l'IA, amélioréeAI conversationnelet les capacités avancées d'analyse des données alimentent l'investissement dans la recherche et le développement LLM.

Les grandes entreprises opérant dans l'industrie des modèles de grande langue sont Microsoft, Mistral AI, Stabilité AI Ltd, IBM, AI21 Labs, Anthropic, Google, Eleutherai, G42, Alibaba, Amazon.com, Inc., Deepseek, Meta, Cohere et Lighton.

L'intégration des LLM dans les flux de travail commerciaux, la création de contenu et le développement de logiciels élargissent leur potentiel commercial. Les partenariats stratégiques, les fusions et les initiatives gouvernementales soutenant l'innovation de l'IA augmentent davantage la croissance du marché, positionnant les LLM en tant que composante critique dans le paysage mondial de l'IA.

• En juin 2024, Cognizant a lancé ses premières solutions de modèle de grande langue (LLM) dans son partenariat génératif de l'IA avec Google Cloud. Ces solutions, construites sur les modèles Gémeaux de Google Cloud et la plate-forme Vertex AI, rationalisent les processus administratifs de soins de santé et améliorent les résultats commerciaux.

 Faits saillants clés:

1. La taille de l'industrie des modèles de grande langue a été enregistrée à 5,94 milliards USD en 2023.
2. Le marché devrait croître à un TCAC de 34,03% de 2024 à 2031.
3. L'Amérique du Nord a détenu une part de 33,24% en 2023, évaluée à 1,97 milliard USD.
4. Le segment à des fins générales a récolté 2,48 milliards de dollars de revenus en 2023.
5. Le segment de texte devrait atteindre 21,27 milliards USD d'ici 2031.
6. Le segment autorégressif devrait générer un chiffre d'affaires de 23,13 milliards USD d'ici 2031.
7. Le segment des chatbots et de l'assistant virtuel devrait atteindre 17,47 milliards USD d'ici 2031.
8. Le segment des soins de santé a récolté 1,69 milliard de dollars de revenus en 2023.
9. L'Asie-Pacifique devrait croître à un TCAC de 35,10% au cours de la période de prévision.

Moteur du marché

"Adoption croissante des entreprises et progrès de l'IA"

Le marché des modèles de langue importante (LLMS) connaît une croissance rapide, tirée par l'augmentation de l'adoption et des progrès des entreprises dans les infrastructures d'IA. Les entreprises de diverses industries, notamment la finance, les soins de santé, le commerce électronique et le service client, tirent parti des LLM pour améliorer l'automatisation, améliorer l'engagement des clients et rationaliser l'analyse des données.

La capacité des LLM à générer du texte humain, d'aider à la prise de décision et de personnaliser les expériences des utilisateurs en a fait un outil précieux pour la transformation numérique.

De plus, les progrès des infrastructures d'IA et de la puissance de calcul soutiennent l'expansion du marché. Les progrès des ressources informatiques à haute performance (HPC), des plates-formes d'IA basées sur le cloud et des puces AI spécialisées (telles que les GPU et les TPU) ont amélioré l'efficacité de formation et de déploiement des LLM. Ces innovations permettent le développement de modèles plus puissants et évolutifs, alimentant leur adoption et leur viabilité commerciale.

Défi du marché

"Coût de calcul élevé et consommation d'énergie"

Un défi majeur entrant l'expansion du marché des modèles de langue importante (LLMS) est le coût de calcul élevé et la consommation d'énergie requis pour la formation et le déploiement. Les LLM s'appuient sur de vastes ensembles de données et des ressources informatiques hautes performances, conduisant à des dépenses d'infrastructure substantielles et à une augmentation des empreintes carbone.

La dépendance au matériel spécialisé, telles que les GPU et les TPU, augmente encore les coûts, ce qui limite l'accessibilité aux petites entreprises. Ce défi peut être relevé par le développement d'architectures de modèles plus efficaces, telles que les modèles de mélange des experts (MOE), qui activent qu'une fraction des paramètres du modèle par requête, réduisant les demandes de calcul.

Tendance

"Capacités multimodales et innovation open source"

Le marché des modèles à grande langue (LLMS) assiste à une expansion significative, alimentée par la montée en puissance des LLM multimodales et de l'expansion open-source. Les LLM multimodales, capables de traiter le texte, les images, l'audio et la vidéo, gagnent du terrain dans la création de contenu, les diagnostics de santé et l'IA interactive. Ces modèles améliorent l'engagement des utilisateurs en fournissant des réponses plus riches et plus contextuelles, augmentant leur valeur commerciale.

De plus, l'expansion des LLMS open-source favorise l'innovation et l'accessibilité. Les entreprises et les institutions de recherche publient de plus en plus des modèles open source, permettant aux développeurs de les personnaliser et de les optimiser pour des applications spécifiques.

Cette tendance démocratise l'IA, permettant aux entreprises, aux startups et aux chercheurs de tirer parti des LLM avancées sans s'appuyer uniquement sur des solutions propriétaires, accélérant les progrès mondiaux de l'IA.

• En mars 2024, Databricks a lancé DBRX, un modèle de grand langage open-source à usage général (LLM) développé par son équipe de recherche en mosaïque. DBRX surpasse les LLMS open-source, y compris LLAMA2-70B, Grok-1 et Mixtral, dans la compréhension du langage, la programmation, les mathématiques et la logique.

Rapport sur le marché des modèles de grande langue

Segmentation	Détails
Par type	Spécifique au domaine, usage général, multilingue
Par modalité	Texte, images, audio, vidéo
Par architecture	Autorégressif, automatique, hybride
Par demande	Chatbots et assistant virtuel, génération de code, génération de contenu, service client, traduction linguistique, analyse des sentiments
Par l'industrie verticale	Santé, BFSI, éducation, médias et divertissement, autres
Par région	Amérique du Nord: États-Unis, Canada, Mexique
	Europe: France, Royaume-Uni, Espagne, Allemagne, Italie, Russie, reste de l'Europe
	Asie-Pacifique: Chine, Japon, Inde, Australie, ASEAN, Corée du Sud, reste de l'Asie-Pacifique
	Moyen-Orient et Afrique: Turquie, EAU, Arabie saoudite, Afrique du Sud, reste du Moyen-Orient et de l'Afrique
	Amérique du Sud: Brésil, Argentine, reste de l'Amérique du Sud

Segmentation du marché

• Par type (spécifique au domaine, objectif général et multilingue): le segment à des fins générales a gagné 2,48 milliards USD en 2023 en raison de son adoption généralisée dans plusieurs industries.
• Par modalité (texte, images, audio, vidéo): le segment de texte détenait une part de 35,56% en 2023, attribuée à l'utilisation approfondie des LLM dans le traitement des documents, les chatbots et la génération de contenu.
• Par architecture (autorégressif, automatiquement et hybride): le segment autorégressif devrait atteindre 23,13 milliards USD d'ici 2031, en raison de son efficacité dans la génération de texte cohérent et contextuellement précis.
• Par application (chatbots et assistant virtuel, génération de code, génération de contenu et service client): le segment des chatbots et de l'assistant virtuel devrait générer un revenu de 17,47 milliards USD d'ici 2031, en raison de son adoption croissante de l'entreprise pour l'engagement client et l'automatisation.
• Par industrie verticale (soins de santé, BFSI, éducation, médias et divertissement, et autres): Le segment des soins de santé a gagné 17,18 milliards USD en 2023, principalement propulsé par l'utilisation croissante des LLM dans la recherche médicale, le diagnostic, la documentation clinique et l'interaction des patients.

Marché de modèles de grande langueAnalyse régionale

Sur la base de la région, le marché a été classé en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique, au Moyen-Orient et en Afrique et en Amérique latine.

La part de marché des modèles de grande langue en Amérique du Nord était d'environ 33,24% en 2023, évaluée à 1,97 milliard USD. Cette domination est renforcée par les principales sociétés de recherche sur l'IA, les géants de la technologie tels que Google, Microsoft et Meta, et des investissements importants dans l'infrastructure d'IA etcloud computing.

Le marché régional bénéficie en outre du solide financement du gouvernement et du secteur privé pour les progrès de l'IA, un écosystème de start-up robuste et une adoption généralisée de l'entreprise des LLM à travers la finance, les soins de santé et le service à la clientèle.

De plus, l'industrie avancée des semi-conducteurs et du matériel informatique avancé d'Amérique du Nord, en particulier aux États-Unis, accélèrent le développement et le déploiement de LLM, aidant l'expansion du marché régional.

L'industrie des modèles de grande langue en Asie-Pacifique est sur le point de croître à un TCAC significatif de 35,10% au cours de la période de prévision. Cette croissance est alimentée par l'augmentation des investissements dans la recherche sur l'IA, les initiatives gouvernementales favorisant la transformation numérique et la demande croissante d'automatisation axée sur l'IA dans toutes les industries telles que l'éducation, le commerce électronique et les télécommunications.

Plusieurs gouvernements de la région soutiennent activement le développement de l'IA par le biais de programmes de financement, de stratégies nationales d'IA et d'améliorations des infrastructures. Les pays créent des centres de recherche sur l'IA, font la promotion de la collaboration universitaire-industrie et mettent en œuvre des politiques pour faire avancer l'adoption de l'IA dans les services publics et les entreprises.

De plus, une grande base d'utilisateurs sur Internet, une diversité multilingue et une demande croissante de l'écosystème de données augmentent pour les LLM adaptées aux langues et applications locales. Une infrastructure d'IA améliorée, y compris l'expansion informatique haute performance, accélère encore l'adoption dans les secteurs de l'entreprise et de la consommation.

• En septembre 2024, le gouvernement de l'Inde a lancé Bharatgen, une initiative générative d'IA financée par le gouvernement visant à améliorer la prestation des services publics et l'engagement des citoyens. En tant que premier projet de modèle multimodal de grande langue financé par le gouvernement de l'Inde, il se concentre sur l'avancement de l'IA dans les langues indiennes et le renforcement de la position du pays dans l'IA générative.

 Cadres réglementaires

• Aux États-Unis, l'Institut national des normes et de la technologie (NIST) régule les systèmes d'IA, y compris les modèles de grandes langues (LLM), par le biais du cadre de gestion des risques d'IA (IA RMF), qui met l'accent sur la fiabilité, l'équité et la transparence. De plus, la Déclaration des droits de l'IA décrit les principes non contraignants pour protéger les individus contre les dommages liés à l'IA, en se concentrant sur la confidentialité des données, la prévention de la discrimination algorithmique et l'explication de la décision.
• En Europe, l'UE AI Act régule les modèles de grandes langues (LLMS) basés sur les niveaux de risque, catégorisant les modèles de fondation en IA à haut risque ou à usage général. La Loi exige la transparence, la responsabilité et l'atténuation des biais pour assurer un déploiement éthique de l'IA.

Paysage compétitif

Les principaux acteurs de l'industrie des modèles de grande langue se concentrent sur les progrès technologiques, les partenariats stratégiques et les investissements à grande échelle pour renforcer leur position sur le marché.

Ils investissent fortement dans la formation et le réglage des LLM propriétaires, tirant parti des ensembles de données étendus pour améliorer la précision du modèle, l'efficacité et la compréhension contextuelle.

Une stratégie concurrentielle majeure implique des services d'IA basés sur le cloud, l'intégration des LLM dans les applications d'entreprise et l'offre d'API et de solutions d'IA personnalisées dans toutes les industries telles que les soins de santé, la finance et le service client.

De plus, les entreprises élargissent les capacités multimodales, étendant les LLM au-delà du texte pour inclure l'image, l'audio et le traitement vidéo pour améliorer l'interaction des utilisateurs et élargir la portée de l'application.

Les collaborations stratégiques avec les établissements universitaires, les laboratoires de recherche sur l'IA et les fournisseurs de cloud accélèrent l'innovation. Les entreprises tirent parti des cadres open source pour promouvoir l'engagement des développeurs tout en maintenant des modèles propriétaires de commercialisation.

Au fur et à mesure que la concurrence s'intensifie, le marché assiste à une évolution vers les LLM spécifiques à la région pour soutenir les langues locales et les contextes culturels. De plus, les avancées dans le traitement AI END et sur les appareils améliorent les capacités LLM avec une latence plus faible et une confidentialité améliorée.

• En août 2023, G42 a publié JAIS, le modèle de grande langue arabe de la plus haute qualité au monde, en tant que projet open-source. Développé en collaboration avec Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) et Cerebras Systems, JAIS présente 13 milliards de paramètres et est formé sur un ensemble de données arabe et anglais de 395 milliards de dollars.

 Liste des sociétés clés sur le marché des modèles de grande langue:

• Microsoft
• Mistral Ai
• Stabilité Ai Ltd
• Ibm
• Laboratoires AI21
• Anthropique
• Google
• Eleutherai
• G42
• Alibaba
• Amazon.com, Inc.
• En profondeur
• Méta
• Adhérer
• Lighton

Développements récents (partenariats / lancement de nouveaux produits)

• En septembre 2024, Fujitsu, en partenariat avec Cohere Inc., a présenté Takane, un modèle de grande langue (LLM) de pointe optimisé pour les applications d'entreprise dans des environnements privés sécurisés. Organisé avec des capacités avancées de langue japonaise, Takane Chieved Top Rankings sur la référence Japanese General Language Comprendre l'évaluation (JGLUE).
• En juillet 2024, la Société internationale d'automatisation a lancé MIMOSM, un LLM LLM alimenté par AI formé sur le contenu ISA. Il fournit des informations sur la cybersécurité et l'automatisation industrielle des technologies opérationnelles (OT), tirant parti des normes ISA, du matériel de formation, des rapports techniques et des publications de l'industrie.
• En juin 2024, Tech Mahindra a lancé Project Indus, un modèle de grande langue (LLM), un modèle de langue (LLM) autochtone, soutenant plusieurs langues et dialectes indicatifs. La phase initiale se concentre sur l'hindi et ses 37+ dialectes.
• En avril 2024, Snowflake a lancé Snowflake Arctic, une LLM ouverte de qualité d'entreprise avec une architecture de mélange d'Experts (MOE). L'ARCTIC est optimisé pour les charges de travail complexes de l'entreprise et a démontré des performances de pointe dans la génération de code SQL, la suite d'instructions et d'autres repères.