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세계의 소규모 언어 모델 시장
Small Language Model
상품코드 : 1788345
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 184 Pages
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한글목차

세계의 소규모 언어 모델 시장은 2030년까지 231억 달러에 달할 전망

2024년에 97억 달러로 추정되는 세계의 소규모 언어 모델 시장은 2024-2030년에 CAGR 15.6%로 성장하며, 2030년에는 231억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 딥러닝 기반은 CAGR 14.1%를 기록하며, 분석 기간 종료까지 134억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 기계학습 기반 부문의 성장률은 분석 기간에 CAGR 18.1%로 추정됩니다.

미국 시장은 25억 달러로 추정, 중국은 CAGR 14.7%로 성장 예측

미국의 소규모 언어 모델 시장은 2024년에 25억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 36억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 14.7%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 14.1%와 13.6%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 11.6%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 소규모 언어 모델 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

소형 언어 모델은 어떻게 엣지 AI 생태계를 파괴하고 있는가?

소형 언어 모델(SLM)은 특히 엣지 컴퓨팅 환경에서 인공지능(AI)의 운영 패러다임을 빠르게 재정의하고 있습니다. GPT-4나 PaLM과 같은 거대 언어 모델과 달리 SLM은 더 슬림하고 효율적이며, 스마트폰, 임베디드 시스템, IoT 게이트웨이, 스마트 가전 등 저전력 소비 장치에 직접 도입할 수 있습니다. 이 아키텍처의 민첩성은 클라우드에 대한 상시 연결에 의존하지 않고도 실시간 추론과 현지화된 데이터 처리가 가능하여 운영 비용 절감은 물론 프라이버시와 데이터 주권을 크게 강화할 수 있습니다. SLM은 보통 수백만에서 수억 개의 파라미터를 가지고 있으므로 계산이 매우 쉽습니다. 중요한 것은 이러한 모델이 프라이버시 보호 계산이 필수적인 분산형 AI 용도에 점점 더 많이 통합되고 있다는 점입니다. 모바일 앱의 문맥 검색 엔진, 메모 용도의 필기 지원, AR 안경의 실시간 언어 번역에 이르기까지 도입 범위는 광범위하고 확대되고 있습니다. 또한 기업은 이러한 모델을 헬스케어 진단 앱, 법률 계약 요약 툴, 소매 챗봇과 같은 산업별 툴에 통합하여 B2B 및 B2C 도메인 전반에 걸쳐 대규모 채택을 추진하고 있습니다. 금융 및 헬스케어와 같은 규제 산업에서도 SLM의 매력은 제한된 출력 공간과 낮은 생성 환각 가능성으로 인한 리스크 실적 감소에 있습니다. 주목할 만한 점은 Meta의 LLaMA 변형이나 Mistral 모델과 같은 오픈소스 SLM은 개발을 민주화하고 독립적인 연구자나 스타트업이 빠르게 반복할 수 있게 해준다는 점입니다. 또한 이미지, 음성, 텍스트를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 소형 모델의 등장은 임베디드 AI 시스템이 실시간으로 사용자와 상호 작용하는 방식을 재구성하기 시작했습니다.

오픈소스 SLM 프레임워크와 툴의 보급을 촉진하는 요인은 무엇인가?

SLM의 채택을 크게 가속화시킨 것은 오픈소스 모델 리포지토리, 압축 기술, 추론 최적화 툴키트의 생태계가 빠르게 성장하고 있다는 점입니다. Hugging Face의 Transformers, ONNX Runtime, TinyML Foundation의 발전, 양자화를 고려한 트레이닝 방법 등의 노력으로 개발자들은 상용 라이선스나 하이엔드 인프라 관련 오버헤드 없이 SLM을 미세 조정 및 배포할 수 있게 되었습니다. 배포할 수 있게 되었습니다. 스파스 트레이닝, 모델 증류, 양자화(INT8/INT4), 트리밍은 추론 성능을 향상시킬 뿐만 아니라, 경우에 따라서는 메모리 실적를 킬로바이트 수준까지 줄일 수 있습니다. 또한 Nvidia Jetson, Google Coral, Apple Neural Engine, Qualcomm AI Engine과 같은 엣지 AI 하드웨어 플랫폼은 현재 이러한 린(lean) 모델을 처리하도록 최적화되어 고성능 AI와 전력 제약 환경의 간극을 더욱 좁히고 있습니다. 전력 제약 환경과의 간극을 더욱 좁히고 있습니다. SLM과 연계 학습 프레임워크의 시너지 효과도 주목할 만합니다. 온디바이스 학습과 로컬 모델 업데이트가 가능해짐에 따라 협업 설정에서는 실현 가능성과 반응성을 보장하기 위해 더 작은 모델이 점점 더 선호되고 있습니다. TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, Core ML 등의 툴체인은 양자화된 SLM을 지원하기 위해 대대적인 업그레이드가 이루어졌습니다. 또한 합성 데이터 생성 기술과 자동 라벨링으로 모델 학습 프로세스를 간소화하여 도메인별 SLM 개발 주기를 크게 단축하고 있습니다. 흥미롭게도 이러한 SLM의 대부분은 다국어 기능을 갖추고 개발되어 음성 비서, 번역 툴 및 저자원 언어의 콜센터 자동화에 있으며, 세계 확장성을 실현하고 있습니다. MMLU, AlpacaEval, BLEU 점수 등의 모델 평가 벤치마크를 사용할 수 있게 됨에 따라 다양한 이용 사례에 대한 성능 평가의 투명성도 높아졌습니다.

SLM의 이용 사례와 전개에서 기업은 어디에 투자하고 있는가?

각 분야의 기업은 더 이상 SLM을 단순히 규모가 축소된 대체품으로 보지 않고, SLM의 용도에 특화된 독자적인 역할을 적극적으로 모색하고 있습니다. 차량내 시스템에서 SLM은 인포테인먼트 시스템, 음성 내비게이션, 운전자 보조 모듈에 전력을 공급하고 즉각적으로 낮은 지연 시간으로 응답합니다. 헬스케어 분야에서는 웨어러블 기기에 소형 모델이 사전 설치되어 외부와의 통신 없이 환자의 바이탈을 모니터링하고 개인화된 피드백을 제공합니다. 소매 분야에서는 증강현실을 이용한 쇼핑 도우미, 추천 엔진, 셀프 서비스 키오스크가 데이터 업로드가 필요 없는 원활한 사용자 상호작용을 위해 SLM에 대한 의존도를 높이고 있습니다. 한편, 산업 제조업계에서는 SLM을 활용한 예지보전 툴이 로컬 센서 데이터를 분석하여 실시간으로 이상 징후와 작업의 비효율성을 파악합니다. 사이버 보안 업체들은 스팸 필터링, 이상 징후 감지, 보안 코드 분석을 위한 경량 NLP 모델을 엔드포인트 디바이스에 직접 통합하고 있습니다. 또한 Edtech 플랫폼은 오프라인에서 사용할 수 있는 소형 모델을 사용하여 지방이나 연결이 부족한 지역에서 대화형 튜터링과 숙제 도움을 제공합니다. AI의 임베디드 환경으로의 분산은 GDPR(EU 개인정보보호규정), HIPAA 등 데이터 프라이버시 규제에 의해 더욱 촉진되고 있습니다. 교육 분야도 그 혜택을 누리고 있으며, 모바일 우선 학습 앱에서는 실시간 요약, 피드백, 이해도 평가에 SLM이 사용되고 있습니다. 또한 최소한의 계산 예산으로 자산의 국부적인 거동을 시뮬레이션하는 디지털 트윈 시스템에서도 SLM의 활용이 증가하고 있습니다. 100MB 미만의 데이터로 이러한 모델을 빠르게 미세 조정할 수 있으므로 소규모 기업이나 스타트업은 도메인 특화 NLP 용도를 엣지에서 빠르게 배포할 수 있습니다.

세계 소형 언어 모델 시장이 급성장하는 이유는 무엇인가?

세계 SLM(Small Language Model) 시장의 성장은 기술 발전, 기업 전략의 변화, 사용자 행동의 진화에 뿌리를 둔 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 주요 요인 중 하나는 모델 압축 및 최적화 기술이 가속적으로 발전하여 10억 개 이하의 파라미터를 가진 모델이 대상 벤치마크에서 대규모 모델에 필적할 수 있게 되었습니다는 점입니다. 많은 기업 이용 사례, 특히 정보 검색, 분류, 요약 및 지침 추종과 관련된 이용 사례는 대규모 기본 모델의 오버헤드가 필요하지 않기 때문에 SLM이 더 비용 효율적이고 지속가능하다는 것을 점점 더 많은 기업이 인식하고 있습니다. 또 다른 중요한 요인은 가전제품에서 온디바이스 AI가 강조되고 있으며, 에너지 효율이 높은 실시간 추론이 신제품 라인의 판매 포인트가 되고 있다는 점입니다. 스마트폰, 웨어러블, 스마트 TV, 홈자동화 시스템에서 AI 지원 엣지 하드웨어의 등장은 SLM 통합에 유리한 환경을 조성하고 있습니다. 규제와 컴플라이언스에 대한 압박도 중요한 역할을 하고 있으며, 기업은 엄격한 프라이버시 기준을 충족하고 법적 노출을 최소화하기 위해 데이터 로컬 추론에 SLM을 선호하고 있습니다. 최종사용자의 선호도도 진화하고 있으며, 소비자들은 더 빠르고, 더 맥락 인식적이며, 더 개인화된 AI 경험을 요구하고 있습니다. 또 다른 강력한 원동력은 병목 현상과 장애 조치(failover) 문제에 직면할 수 있는 중앙 집중식 API를 통한 단일 대규모 모델에 의존하는 것과 달리, 여러 엔드포인트에 걸쳐 수천 개의 소규모 작업별 모델을 배포할 수 있는 운영상의 확장성입니다. 또한 텍스트, 음성, 시각, 제스처 인식을 포함한 멀티모달 용도의 급속한 보급으로 다양한 환경에 원활하게 통합될 수 있는 작고 다용도한 모델에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 마지막으로 더 나은 모델 평가 스위트, 사전 훈련된 체크포인트, 합성 데이터세트 생성기, MLOps 파이프라인 등 SLM 툴의 생태계가 성숙해짐에 따라 SLM을 도입하는 총소유비용(TCO)은 계속 낮아지고 있으며, 헬스케어, 핀테크, 자동차, 에듀테크, 산업 IoT 자동차, Edtech, 산업용 IoT 등의 분야에서 시장 침투가 더욱 가속화되고 있습니다.

부문

테크놀러지(딥러닝 기반, 기계학습 기반, 룰 베이스 시스템), 배포(클라우드, 온프레미스, 하이브리드), 애플리케이션(소비자 애플리케이션, 기업 애플리케이션, 헬스케어, 금융, 소매, 법률, 기타)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁합니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양 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 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Small Language Model Market to Reach US$23.1 Billion by 2030

The global market for Small Language Model estimated at US$9.7 Billion in the year 2024, is expected to reach US$23.1 Billion by 2030, growing at a CAGR of 15.6% over the analysis period 2024-2030. Deep Learning-based, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 14.1% CAGR and reach US$13.4 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Machine Learning-based segment is estimated at 18.1% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$2.5 Billion While China is Forecast to Grow at 14.7% CAGR

The Small Language Model market in the U.S. is estimated at US$2.5 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.6 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 14.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 14.1% and 13.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 11.6% CAGR.

Global Small Language Model Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Are Small Language Models Disrupting the AI Ecosystem at the Edge?

Small Language Models (SLMs) are rapidly redefining the operational paradigm of artificial intelligence (AI), particularly in edge computing environments. Unlike their larger counterparts such as GPT-4 or PaLM, which often demand extensive computational resources and high latency networks, SLMs are leaner, more efficient, and capable of being deployed directly on low-power devices including smartphones, embedded systems, IoT gateways, and even smart home appliances. This architectural agility allows for real-time inference and localized data processing without reliance on constant cloud connectivity, which not only reduces operational costs but also significantly enhances privacy and data sovereignty. SLMs typically range between a few million to a few hundred million parameters, making them far more computationally accessible. Importantly, these models are increasingly being integrated into decentralized AI applications where privacy-preserving computations are mandatory. From contextual search engines on mobile apps to assistive writing in note-taking applications and real-time language translation in AR glasses, the scope of deployment is vast and expanding. Additionally, companies are embedding these models into vertical-specific tools like healthcare diagnostics apps, legal contract summarizers, and retail chatbots, driving massive adoption across B2B and B2C domains. Even in regulated industries such as finance and healthcare, the appeal of SLMs lies in their reduced risk footprint due to constrained output spaces and lower likelihood of generative hallucinations. Notably, open-source SLMs such as Meta’s LLaMA variants and Mistral models have democratized development, enabling independent researchers and startups to iterate rapidly. Furthermore, the rise of multimodal small models capable of processing images, audio, and text simultaneously has begun to reshape how embedded AI systems interact with users in real time.

What’s Fueling the Proliferation of Open-Source SLM Frameworks and Tooling?

A significant accelerant to the adoption of SLMs has been the burgeoning ecosystem of open-source model repositories, compression techniques, and inference optimization toolkits. Initiatives like Hugging Face’s Transformers, ONNX Runtime, TinyML Foundation’s advancements, and quantization-aware training methodologies have enabled developers to fine-tune and deploy SLMs without the overhead associated with commercial licensing or high-end infrastructure. Sparse training, model distillation, quantization (INT8/INT4), and pruning are not only enhancing inference performance but also reducing memory footprints to kilobyte levels in some cases. Moreover, edge AI hardware platforms like Nvidia Jetson, Google Coral, Apple Neural Engine, and Qualcomm AI Engine are now optimized to handle these leaner models, further bridging the gap between high-performance AI and power-constrained environments. The synergies between SLMs and federated learning frameworks are also noteworthy; by enabling on-device training and local model updates, federated setups are increasingly favoring smaller models to ensure feasibility and responsiveness. Toolchains like TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, and Core ML have undergone significant upgrades to support quantized SLMs, while low-code platforms are also facilitating easier customization and deployment for non-experts. Furthermore, synthetic data generation techniques and automated labeling are streamlining the model training process, significantly reducing development cycles for domain-specific SLMs. Interestingly, many of these SLMs are being developed with multilingual capabilities, enabling global scalability in voice assistants, translation tools, and call center automation in low-resource languages. The availability of model evaluation benchmarks such as MMLU, AlpacaEval, and BLEU scores is also promoting transparency in performance assessments across diverse use cases.

Where Are Enterprises Channeling Investments in SLM Use Cases and Deployment?

Enterprises across sectors are no longer viewing SLMs merely as scaled-down alternatives but are actively exploring unique, application-specific roles for them. In automotive systems, SLMs are powering infotainment systems, voice navigation, and driver-assist modules with instant, low-latency response. In the healthcare sector, wearable devices now come preloaded with compact models that monitor patient vitals and deliver personalized feedback without external communication. In the retail space, augmented reality shopping assistants, recommendation engines, and self-service kiosks are increasingly relying on SLMs to ensure seamless user interaction without requiring data uploads. Meanwhile, in industrial manufacturing, predictive maintenance tools powered by SLMs analyze local sensor data to identify anomalies and operational inefficiencies in real time. Cybersecurity vendors are integrating lightweight NLP models for spam filtering, anomaly detection, and secure code analysis directly into endpoint devices. Furthermore, edtech platforms are using offline-capable small models to provide interactive tutoring and homework help in rural and underconnected regions. This dispersion of AI across embedded environments is being further incentivized by data privacy regulations such as GDPR and HIPAA, which often discourage or restrict the transmission of sensitive data to cloud servers. The education sector is also benefiting, with mobile-first learning apps using SLMs for real-time summarization, feedback, and comprehension assessments. Moreover, SLMs are increasingly used in digital twin systems for simulating localized behavior of assets with minimal computational budgets. The ability to fine-tune these models quickly, often with less than 100 MB of data, is allowing small enterprises and startups to rapidly deploy domain-specialized NLP applications at the edge.

Why Is the Global Small Language Model Market Seeing Rapid Growth?

The growth in the global Small Language Model (SLM) market is driven by several factors rooted in technical advancements, shifting enterprise strategies, and evolving user behavior. One major driver is the accelerated progress in model compression and optimization techniques, enabling sub-billion parameter models to rival larger ones in targeted benchmarks. Organizations are increasingly recognizing that many enterprise use cases-especially those related to information retrieval, classification, summarization, and instruction-following-do not require the overhead of large foundation models, making SLMs more cost-effective and sustainable. Another critical factor is the growing emphasis on on-device AI in consumer electronics, where energy-efficient, real-time inference has become a selling point for new product lines. The rise of AI-capable edge hardware in smartphones, wearables, smart TVs, and home automation systems has created a favorable environment for SLM integration. Regulatory and compliance pressures are also playing a central role, with enterprises preferring SLMs for data-local inference to meet stringent privacy standards and minimize legal exposure. End-user preferences are evolving as well, with consumers demanding faster, more context-aware, and personalized AI experiences-needs that are often better served by lightweight, fine-tuned models deployed locally. Another potent driver is the operational scalability of deploying thousands of small, task-specific models across different endpoints, as opposed to relying on a single large model via a centralized API, which may face bottlenecks and failover issues. Moreover, the rapid proliferation of multimodal applications-involving text, speech, vision, and gesture recognition-has created demand for small but versatile models that can be seamlessly embedded across diverse environments. Lastly, as the SLM tooling ecosystem matures, with better model evaluation suites, pre-trained checkpoints, synthetic dataset generators, and MLOps pipelines, the total cost of ownership (TCO) for deploying SLMs continues to drop, further accelerating market penetration across sectors such as healthcare, fintech, automotive, edtech, and industrial IoT.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Technology (Deep Learning-based, Machine Learning-based, Rule-based System); Deployment (Cloud, On-Premise, Hybrid); Application (Consumer Applications, Enterprise Applications, Healthcare, Finance, Retail, Legal, Others)

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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TABLE OF CONTENTS

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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