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세계의 대규모 언어 모델(LLM) 시장
Large Language Model
상품코드 : 1787055
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 234 Pages
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한글목차

세계의 대규모 언어 모델 시장은 2030년까지 435억 달러에 이를 전망

2024년에 61억 달러로 추정되는 대규모 언어 모델 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 38.8%로 성장하여 2030년에는 435억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 클라우드 도입은 CAGR 41.7%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 335억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. On-Premise 도입 부문의 성장률은 분석 기간중 CAGR 31.6%로 추정됩니다.

미국 시장은 16억 달러, 중국은 CAGR 36.7%를 보일 것으로 예측

미국의 대규모 언어 모델(LLM) 시장은 2024년에 16억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 64억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 36.7%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 35.9%와 33.4%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 26.8%를 나타낼 전망입니다.

세계의 대규모 언어 모델(LLM) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

기술의 발전은 대규모 언어 모델을 어떻게 변화시킬 것인가?

대규모 언어 모델(LLM) 시장은 인공지능, 딥러닝, 자연어 처리의 획기적인 발전으로 인해 빠르게 진화하고 있습니다. GPT나 BERT와 같은 변환기 기반 아키텍처의 등장으로 언어 모델은 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성하는 능력이 크게 향상되었습니다. 텍스트, 이미지, 음성을 통합 모델로 통합하는 멀티모달 AI로의 전환은 LLM의 능력을 더욱 향상시키고 있습니다. 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)과 같은 기술은 모델의 출력을 더욱 정교하게 만들고, 인간의 취향과 윤리적 기준에 부합하는 모델을 만들어냅니다. 또한, 모델 압축 및 효율적인 미세 조정의 발전으로 높은 계산 요구 사항의 문제를 해결하고 다양한 산업 분야에서 더 널리 채택되고 있습니다. 양자 컴퓨팅과 연합 학습의 통합은 더 높은 효율성과 더 나은 데이터 프라이버시를 제공함으로써 더 큰 돌파구를 마련할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. LLM 생태계가 계속 진화하는 가운데, 이러한 혁신은 언어 이해력 강화, 상황 인식 향상, 고객 지원에서 과학 연구에 이르기까지 다양한 분야에서 보다 정교한 용도를 위한 길을 열어가고 있습니다.

산업을 막론하고 대규모 언어 모델에 대한 수요가 증가하는 이유는 무엇인가?

업계 전반에 걸쳐 LLM 도입이 증가하는 배경에는 자동화, 생산성 향상, 개인화된 사용자 경험에 대한 요구가 있습니다. 기업들은 이러한 모델을 고객 지원 챗봇, 가상 비서, 컨텐츠 생성에 활용하여 서비스 품질을 향상시키면서 운영 비용을 절감하고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 의료 진단, 조사, 환자와의 커뮤니케이션에 LLM을 활용하여 보다 효율적이고 정확한 결과를 도출하고 있습니다. 금융 분야에서 언어 모델은 리스크 평가, 사기 감지, 알고리즘 트레이딩를 혁신하고 데이터 기반 의사결정을 통해 더 깊은 통찰력을 제공합니다. 교육 플랫폼은 개인의 학습 스타일에 맞추어 AI 기반 개인별 맞춤 학습 시스템을 구축하여 지식의 정착과 몰입도를 높이고 있습니다. 또한, 법무 및 컴플라이언스 업계에서는 계약 분석, 법률 조사, 문서 작성의 자동화에 LLM을 활용하여 인간 전문가의 부담을 줄이고 있습니다. 방대한 양의 텍스트 기반 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 대규모 언어 모델은 거의 모든 분야에서 필수적인 도구가 되어 효율성, 혁신, 경쟁 우위를 촉진하고 있습니다.

업계 기업들은 LLM 도입에 있어 윤리적, 운영적 이슈를 어떻게 해결하고 있는가?

이러한 큰 잠재력에도 불구하고, 대규모 언어 모델에는 몇 가지 윤리적, 운영상의 문제점이 존재하며, 업계는 이를 해결하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 가장 시급한 문제 중 하나는 AI가 생성하는 결과물의 편견으로, 해로운 고정관념과 잘못된 정보를 영속화할 수 있다는 점입니다. 이를 완화하기 위해 개발자들은 엄격한 데이터 큐레이션 기법, 공정성을 고려한 교육 접근법, 교육 후 중재 기술을 도입하고 있습니다. 대규모 모델 훈련으로 인한 환경 영향도 중요한 과제이며, 높은 에너지 소비가 여전히 우려되고 있습니다. 기업들은 이산화탄소 배출량을 줄이기 위해 스파스 모델링, 저전력 하드웨어 가속 등 에너지 효율이 높은 AI 학습 방법을 모색하고 있습니다. 또한, 규제 준수 및 데이터 프라이버시 문제는 강력한 솔루션을 필요로 하며, 기업들은 차등 프라이버시 기술 및 안전한 협업 학습 프로토콜을 채택하고 있습니다. AI 의사결정의 투명성 또한 중요하며, 해석 가능성을 높이는 설명 가능한 AI(XAI) 프레임워크의 개발로 이어집니다. 시장이 성숙해짐에 따라 이러한 문제를 해결하는 것은 책임감 있는 AI 개발을 촉진하고 LLM 용도에 대한 광범위한 신뢰를 확보하는 데 매우 중요할 것입니다.

대규모 언어 모델(LLM) 시장 확대의 원동력은?

대규모 언어 모델(LLM) 시장의 성장은 AI 투자 증가, 자동화 수요 증가, 데이터 기반 의사결정의 확산 등 여러 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 하이테크 대기업과 벤처캐피털로부터의 자금 조달이 급증하면서 LLM의 연구개발을 가속화하고, 보다 강력하고 효율적인 모델을 가능하게 하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 AIaaS(AI-as-a-service) 솔루션의 도입 확대는 모든 규모의 기업에서 LLM 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 기업들이 AI 기반 인사이트의 가치를 인식함에 따라, 워크플로우를 간소화하고 고객 참여를 강화하는 자연어 이해(NLU) 및 생성형 AI 용도에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 정부와 규제기관도 AI 거버넌스 프레임워크와 AI 기반 공공 부문 용도에 투자함으로써 시장 확대를 촉진하는 역할을 하고 있습니다. 또한, LLM과 IoT, 블록체인, 증강현실과 같은 다른 신기술과의 통합은 새로운 이용 사례와 수익 흐름을 창출하고 있습니다. 이러한 요인들이 시장 전망를 형성하고 있기 때문에 대규모 언어 모델 산업은 지속적인 성장을 이룰 준비가 되어 있으며, 조직이 데이터와 상호 작용하고, 프로세스를 자동화하고, 혁신을 촉진하는 방식을 변화시키고 있습니다.

부문

전개(클라우드 전개, On-Premise 전개);용도(고객 서비스 용도, 컨텐츠 생성 용도, 감정 분석 용도, 코드 생성 용도, 챗봇 및 가상 비서 용도, 언어 번역 용도);업계별(헬스케어 업계별, 금융 업계별, 소매＆E-Commerce 업계별, 미디어 및 엔터테인먼트 업계별, 기타 업계별)

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해서, 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수익원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Large Language Model Market to Reach US$43.5 Billion by 2030

The global market for Large Language Model estimated at US$6.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$43.5 Billion by 2030, growing at a CAGR of 38.8% over the analysis period 2024-2030. Cloud Deployment, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 41.7% CAGR and reach US$33.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the On-Premise Deployment segment is estimated at 31.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.6 Billion While China is Forecast to Grow at 36.7% CAGR

The Large Language Model market in the U.S. is estimated at US$1.6 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$6.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 36.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 35.9% and 33.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 26.8% CAGR.

Global Large Language Model Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Are Technological Advancements Transforming Large Language Models?

The large language model (LLM) market is experiencing rapid evolution, driven by groundbreaking advancements in artificial intelligence, deep learning, and natural language processing. With the emergence of transformer-based architectures such as GPT and BERT, language models have significantly improved in understanding and generating human-like text. The shift towards multimodal AI, which integrates text, images, and audio into unified models, is further enhancing the capabilities of LLMs. Techniques such as reinforcement learning with human feedback (RLHF) are refining model outputs, making them more aligned with human preferences and ethical standards. Additionally, advancements in model compression and efficient fine-tuning are addressing the challenge of high computational requirements, enabling wider adoption across various industries. The integration of quantum computing and federated learning holds potential for further breakthroughs, offering higher efficiency and better data privacy. As the LLM ecosystem continues to advance, these innovations are paving the way for enhanced language understanding, improved contextual awareness, and more sophisticated applications in fields ranging from customer support to scientific research.

Why Is Demand for Large Language Models Growing Across Industries?

The increasing adoption of LLMs across industries is driven by the need for automation, enhanced productivity, and personalized user experiences. Businesses are leveraging these models for customer support chatbots, virtual assistants, and content generation, reducing operational costs while improving service quality. The healthcare sector is utilizing LLMs for medical diagnosis, research, and patient communication, enabling more efficient and accurate outcomes. In finance, language models are transforming risk assessment, fraud detection, and algorithmic trading, providing deeper insights through data-driven decision-making. Educational platforms are incorporating AI-driven tutoring systems that adapt to individual learning styles, improving knowledge retention and engagement. Furthermore, legal and compliance industries are utilizing LLMs for contract analysis, legal research, and documentation automation, reducing the burden on human professionals. With their ability to process and analyze vast amounts of text-based data, large language models are becoming indispensable tools in virtually every sector, driving efficiency, innovation, and competitive advantage.

How Are Industry Players Addressing Ethical and Operational Challenges in LLM Deployment?

Despite their immense potential, large language models pose several ethical and operational challenges that industry players are actively working to address. One of the most pressing concerns is bias in AI-generated outputs, which can perpetuate harmful stereotypes and misinformation. To mitigate this, developers are implementing rigorous data curation methods, fairness-aware training approaches, and post-training moderation techniques. The environmental impact of training large-scale models is another key challenge, as high energy consumption remains a concern. Companies are exploring energy-efficient AI training methods, including sparse modeling and low-power hardware acceleration, to reduce carbon footprints. Additionally, regulatory compliance and data privacy issues require robust solutions, prompting organizations to adopt differential privacy techniques and secure federated learning protocols. Transparency in AI decision-making is also critical, leading to the development of explainable AI (XAI) frameworks that enhance interpretability. As the market matures, addressing these challenges will be pivotal in fostering responsible AI development and ensuring widespread trust in LLM applications.

What Is Driving the Expansion of the Large Language Model Market?

The growth in the large language model market is driven by several factors, including increasing AI investments, rising demand for automation, and the proliferation of data-driven decision-making. The surge in funding from tech giants and venture capital firms is accelerating research and development in LLMs, enabling more powerful and efficient models. The growing adoption of cloud computing and AI-as-a-service (AIaaS) solutions is further facilitating the deployment of LLMs across businesses of all sizes. As enterprises recognize the value of AI-powered insights, there is a heightened demand for natural language understanding (NLU) and generative AI applications that streamline workflows and enhance customer engagement. Governments and regulatory bodies are also playing a role in driving market expansion by investing in AI governance frameworks and AI-driven public sector applications. Additionally, the integration of LLMs with other emerging technologies such as IoT, blockchain, and augmented reality is unlocking new use cases and revenue streams. With these factors shaping the future of the market, the large language model industry is poised for sustained growth, transforming the way organizations interact with data, automate processes, and drive innovation.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Large Language Model market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Deployment (Cloud Deployment, On-Premise Deployment); Application (Customer Service Application, Content Generation Application, Sentiment Analysis Application, Code Generation Application, Chatbots & Virtual Assistant Application, Language Translation Application); Vertical (Healthcare Vertical, Finance Vertical, Retail & E-Commerce Vertical, Media & Entertainment Vertical, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

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Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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