大语言模型市场

市场定义

市场包括自然语言处理高级人工智能模型（NLP）的开发，部署和商业化。

它包括从事LLMS研究，培训和优化的公司，以及通过API和Enterprise平台提供基于LLM的解决方案的云服务提供商。此外，市场跨越了用于聊天机器人，内容生成和代码开发等应用的LLM的行业。

大语言模型市场概述

全球大型语言模型的市场规模在2023年价值59.4亿美元，预计将从2024年的77.3亿美元增长到2031年的600.7亿美元，在预测期内的复合年增长率为34.03％。

市场增长是由于技术，医疗保健，金融，零售和客户服务等不同行业的采用而推动的。对AI驱动的自动化的需求不断增长，增强了会话AI，并且高级数据分析功能正在推动对LLM研发的投资。

大型语言模型行业的主要公司是Microsoft，Mistral AI，稳定AI Ltd，IBM，AI21 Labs，Anthropic，Google，Google，Eleutherai，G42，Alibaba，Amazon.com，Inc。，DeepSeek，DeepSeek，Meta，Cohere，Cohere和Lighton。

LLMS集成到业务工作流程，内容创建和软件开发中正在扩大其商业潜力。支持AI创新的战略合作伙伴关系，合并和政府倡议进一步提高了市场的增长，将LLMS定位为全球AI景观中的关键组成部分。

• 2024年6月，Cognizant在与Google Cloud的生成AI合作伙伴关系下推出了首个医疗保健大型语言模型（LLM）解决方案。这些解决方案基于Google Cloud的Gemini模型和顶点AI平台，简化医疗保健管理流程并增强业务成果。

 关键亮点：

1. 大型语言模型行业规模在2023年记录为59.4亿美元。
2. 从2024年到2031年，市场预计将以34.03％的复合年增长率增长。
3. 北美在2023年持有33.24％的份额，价值为19.7亿美元。
4. 一般目的部分在2023年获得了24.8亿美元的收入。
5. 预计到2031年，该文本部分预计将达到212.7亿美元。
6. 预计到2031年，自回归细分市场的收入为231.3亿美元。
7. 到2031年，聊天机器人和虚拟助理部门可能会达到174.7亿美元。
8. 2023年，医疗保健领域获得了16.9亿美元的收入。
9. 预计亚太地区将在预测期内以35.10％的复合年增长率增长。

市场驱动力

“企业采用和人工智能的不断增长”

大型语言模型（LLM）市场正在经历快速增长，这是由于企业采用和AI基础设施的进步而推动的。包括金融，医疗保健，电子商务和客户服务在内的各个行业的企业都利用LLMS来增强自动化，改善客户参与度和简化数据分析。

LLM生成类似人类文本，协助决策和个性化用户体验的能力使它们成为数字化转型的宝贵工具。

此外，AI基础架构和计算能力的进步正在支持市场的扩展。高性能计算（HPC）资源，基于云的AI平台以及专门的AI芯片（例如GPU和TPU）的进步提高了LLMS的培训和部署效率。这些创新能够开发更强大，可扩展的模型，从而推动其采用和商业生存能力。

市场挑战

“高计算成本和能耗”

妨碍大型语言模型（LLM）市场扩展的一个重大挑战是培训和部署所需的高计算成本和能源消耗。 LLMS依靠大量数据集和高性能计算资源，从而导致大量基础设施费用和增加的碳足迹。

对GPU和TPU等专业硬件的依赖进一步提高了成本，从而限制了小型企业的可访问性。可以通过开发更有效的模型体系结构（例如Experts（MOE）模型）来解决这一挑战，该模型仅激活每个查询模型参数的一小部分，从而减少了计算需求。

市场趋势

“多模式功能和开源创新”

大型语言模型（LLMS）市场正在见证多模式LLM和开源扩展的兴起，这一促进了大幅扩展。能够处理文本，图像，音频和视频的多模式LLM在内容创建，医疗保健诊断和交互式AI方面获得了吸引力。这些模型通过提供更丰富，更多的上下文响应并提高其商业价值来增强用户参与度。

此外，开源LLM的扩展正在促进创新和可访问性。公司和研究机构越来越多地发布开源模型，使开发人员可以为特定应用程序自定义和优化它们。

这种趋势使AI民主化，允许企业，初创企业和研究人员在不依赖专有解决方案的情况下利用先进的LLM，加速全球AI的进步。

• 2024年3月，Databricks推出了DBRX，这是由其马赛克研究团队开发的通用开源大型语言模型（LLM）。在语言理解，编程，数学和逻辑上，DBRX优于领先的开源LLM，包括Llama2-70B，Grok-1和Mixtral。

大型语言模型市场报告快照

分割	细节
按类型	特定领域，通用，多语言
通过模态	文字，图像，音频，视频
通过建筑	自动回归，自动编码，混合动力
通过应用	聊天机器人和虚拟助手，代码生成，内容生成，客户服务，语言翻译，情感分析
通过行业垂直	医疗保健，BFSI，教育，媒体和娱乐，其他
按地区	北美：美国，加拿大，墨西哥
	欧洲：法国，英国，西班牙，德国，意大利，俄罗斯，欧洲其他地区
	亚太：中国，日本，印度，澳大利亚，东盟，韩国，亚太其他地区
	中东和非洲：土耳其，阿联酋，沙特阿拉伯，南非，中东和非洲其他地区
	南美洲：巴西，阿根廷，南美其他地区

市场细分

• 按类型（特定领域，通用和多语言）类型：2023年的通用部分在2023年获得了24.8亿美元，这是由于其在多个行业中广泛采用。
• 通过模式（文本，图像，音频，视频）：文本段在2023年的份额为35.56％，归因于LLM在文档处理，聊天机器人和内容生成中的广泛使用。
• 通过体系结构（自动式，自动编码和混合动力）：到2031年，自回旋段预计将达到231.3亿美元，这是由于其在生成连贯和上下文准确的文本方面的有效性。
• 通过应用程序（聊天机器人和虚拟助手，代码生成，内容生成和客户服务）：聊天机器人和虚拟助理细分市场估计将在2031年产生174.7亿美元的收入，这是由于其用于客户参与和自动化的企业的增加。
• 通过行业垂直（医疗保健，BFSI，教育，媒体和娱乐等）：2023年的医疗保健领域赚取了171.8亿美元，主要是由于LLM在医学研究，诊断，临床文档和患者互动中越来越多。

大语言模型市场区域分析

根据地区，该市场已分为北美，欧洲，亚太地区，中东和非洲以及拉丁美洲。

北美大型语言模型市场份额在2023年约为33.24％，价值19.7亿美元。领导AI研究公司，Google，Microsoft和Meta等技术巨头以及对AI基础设施和AI基础设施的大量投资来增强这种统治地位云计算。

区域市场从强大的政府和私营部门资金中进一步利益，用于AI的进步，强大的启动生态系统以及在金融，医疗保健和客户服务中广泛采用LLM的企业。

此外，北美的高级半导体和计算硬件行业，尤其​​是在美国，加速LLM开发和部署，帮助区域市场扩张。

在预测期内，亚太大型语言模型行业有望以35.10％的重大复合年增长率增长。通过增加对AI研究的投资，促进数字化转型的倡议以及对AI驱动的自动化的需求不断增长，从而推动了这种增长。

该地区的几个政府通过资助计划，国家AI策略和基础设施改进积极支持AI发展。各国正在建立AI研究中心，促进学术行业的合作，并实施政策以推动AI在公共服务和企业中的采用。

此外，大型互联网用户群，多语言多样性以及不断增长的数据生态系统增强了针对本地语言和应用程序量身定制的LLMS的需求。增强的AI基础架构（包括高性能计算扩展）进一步加速了企业和消费者领域的采用。

• 2024年9月，印度政府发起了Bharatgen，Bharatgen是一项由政府资助的AI倡议，旨在增强公共服务交付和公民参与。作为印度第一个由政府资助的多模式大型语言模型项目，它重点介绍了印度语言的AI，并加强了该国在Generative AI中的地位。

 监管框架

• 在美国国家标准技术研究所（NIST）通过AI风险管理框架（AI RMF）调节了包括大语言模型（LLMS）在内的AI系统，该框架强调了信任，公平性和透明度。此外，AI人权法案概述了保护个人免受AI相关危害的非约束力原则，重点是数据隐私，算法歧视预防和决策解释性。
• 在欧洲，《欧盟AI法》根据风险水平调节大型语言模型（LLM），将基础模型归类为高风险或通用AI。该法令要求透明度，问责制和偏见缓解，以确保道德AI部署。

竞争格局

大型语言模型行业的主要参与者着重于技术进步，战略合作伙伴关系和大规模的基础设施投资，以增强其市场地位。

他们大量投资于培训和微调专有LLM，利用广泛的数据集来提高模型的准确性，效率和上下文理解。

一个主要的竞争策略涉及基于云的AI服务，将LLMS集成到企业应用程序中，并在医疗保健，金融和客户服务等行业提供API和自定义的AI解决方案。

此外，公司正在扩展多模式功能，将LLM扩展到文本之外，包括图像，音频和视频处理，以增强用户交互并扩大应用程序范围。

与学术机构，AI研究实验室和云提供商的战略合作正在加速创新。公司正在利用开源框架来促进开发人员参与，同时维护专有模型以进行商业化。

随着竞争的加剧，市场正在见证向特定地区的LLMS转变，以支持当地语言和文化背景。此外，Edge AI和设备处理的进步正在增强LLM功能，并具有较低的延迟和增强的隐私性。

• 2023年8月，G42作为一个开源项目Jais（全球最优质的阿拉伯语大语言模型Jais）。 Jais与Mohamed Bin Zayed人工智能大学（MBZUAI）和小脑系统合作开发，具有130亿个参数，并接受了39.5亿英语的阿拉伯语和英语数据集的培训。

 大型语言模型市场中的主要公司清单：

• 微软
• Mistral AI
• 稳定性AI Ltd
• IBM
• AI21实验室
• 人类
• 谷歌
• Eleutherai
• G42
• 阿里巴巴
• Amazon.com，Inc。
• DeepSeek
• 元
• 共同
• 莱顿

最近的发展（合作伙伴/新产品发布）

• 2024年9月，富士通与Cohere Inc.合作，推出了Takane，这是一种针对安全私人环境中企业应用程序优化的尖端大语言模型（LLM）。 Takane采用高级日语能力设计，在日本一般语言理解评估（JGLUE）基准中排名最高。
• 2024年7月，国际自动化学会推出了Mimosm，这是一家接受ISA内容培训的AI驱动的LLM。 它提供了有关运营技术（OT）网络安全和工业自动化，利用ISA标准，培训材料，技术报告和行业出版物的见解。
• 2024年6月，Tech Mahindra推出了Indus Project，这是一种支持多种语言和方言的土著基础大型语言模型（LLM）。初始阶段着重于印地语及其37+方言。
• 2024年4月，Snowflake推出了Snowflake Arctic，这是一种开放的企业级LLM，其中包括Experts（MOE）建筑的混合物。北极针对复杂的企业工作负载进行了优化，并在SQL代码生成，指导下和其他基准测试中展示了行业领先的性能。