Stratistics MRC에 따르면, 세계 대규모 언어 모델 시장은 2023년 16억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 CAGR 35.0%로 성장하여 2030년에는 130억 8,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 학습된 데이터를 기반으로 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계된 인공지능의 일종으로, GPT-3와 같은 이러한 모델은 딥러닝 아키텍처, 특히 트랜스포머를 기반으로 구축되어 인상적인 규모의 텍스트를 처리하고 생성할 수 있습니다. LLM은 번역, 요약, 질문 응답과 같은 다양한 언어 작업에 탁월하며, 벤치마크 테스트에서 종종 인간 또는 초인간적인 성능을 달성합니다. 다양한 주제에 걸쳐 일관되고 맥락에 맞는 답변을 생성할 수 있습니다.
AI와 머신러닝의 발전
AI와 머신러닝의 발전은 이러한 모델의 능력과 성능을 향상시킴으로써 대규모 언어 모델(LLM) 시장을 주도하고 있습니다. 알고리즘, 데이터 처리 및 컴퓨팅 성능의 비약적인 발전으로 LLM은 이제 이전과는 비교할 수 없을 정도로 정확하고 일관성 있게 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있게 되었습니다. 이러한 발전은 자연어 처리에서 컨텐츠 생성, 번역에 이르기까지 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 또한 LLM의 확장성과 효율성이 향상되어 고객 서비스 자동화, 데이터 분석, 개인화된 컨텐츠 제작 등 다양한 업무에 활용할 수 있게 되었습니다.
편견과 공평성
대규모 언어 모델에서 편향성 및 공정성 제약은 그 적용에 있어 공정하고 편향되지 않은 결과를 보장하는 것과 관련이 있습니다. 여기에는 모델 학습에 사용되는 데이터에 내재된 편향성을 식별하고 완화하는 것이 포함됩니다. 편향성을 해결하기 위해서는 데이터 전처리, 알고리즘 조정, 학습 데이터 세트의 다양한 표현 등의 기법이 필요합니다. 공정성 제약은 LLM 애플리케이션, 특히 고용, 대출, 컨텐츠 조정과 같은 민감한 분야에서 차별적인 결과를 방지하는 것을 목표로 합니다. 이러한 제약을 구현하려면 윤리, 사회학, 컴퓨터 과학을 포함한 다학제적 접근이 필요하며, 이는 사회에서 LLM의 책임감 있고 공평한 발전을 촉진하기 위한 것입니다.
컨텐츠 생성 및 개인화
대규모 언어 모델 시장은 컨텐츠 생성 및 개인화에 큰 기회를 제공하고 있습니다. 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성하는 능력을 갖춘 LLM은 저널리즘에서 마케팅에 이르기까지 다양한 산업에서 컨텐츠 제작을 자동화할 수 있습니다. 또한, LLM은 개인의 취향, 행동, 속성에 맞게 컨텐츠를 조정하여 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 이러한 수준의 커스터마이징은 사용자 참여와 만족도를 높여 전환율과 브랜드 충성도를 향상시킬 수 있습니다. 또한, LLM은 실시간 데이터를 기반으로 컨텐츠를 동적으로 조정하여 관련성과 적시성을 보장할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 기업은 컨텐츠 제작을 효율적으로 확장하고 타겟팅된 메시지를 잠재고객에게 전달할 수 있습니다.
일자리 대체
대규모 언어 모델의 출현은 기존에 인간이 수행하던 다양한 작업을 자동화할 수 있는 능력으로 인해 고용에 큰 위협이 되고 있으며, LLM은 방대한 양의 텍스트를 빠르게 처리할 수 있기 때문에 컨텐츠 제작, 번역, 고객 서비스 등의 역할을 대체할 수 있습니다. 기업들이 효율성을 위해 LLM을 도입함에 따라 이러한 분야의 인력 수요가 감소할 위험이 있습니다. 이러한 대체는 특히 반복적이거나 정형화된 인지적 작업을 수반하는 직무의 고용 손실로 이어질 수 있습니다. 이러한 변화에 대응하기 위해서는 LLM의 역량과 경쟁하는 것이 아니라 보완하는 직무로 스킬을 향상시키거나 전환하는 것이 필요할 수 있습니다.
COVID-19로 인해 다양한 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 원격 근무와 디지털 전환이 필수적인 상황에서 기업들은 업무 자동화, 고객 서비스 강화, 운영 간소화를 위해 LLM에 대한 의존도를 높이고 있습니다. 이러한 수요 급증으로 인해 LLM에 대한 연구개발 투자가 증가하고 있으며, 헬스케어, 금융, 교육 등 다양한 산업에서 LLM을 채택하고 있습니다. 그러나 전염병으로 인한 공급망 혼란과 경제 불확실성도 LLM 제조업체와 개발자에게 도전이 되고 있습니다.
예측 기간 동안 서비스 분야가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다.
대규모 언어 모델 시장의 서비스 분야는 몇 가지 요인으로 인해 강력한 성장세를 보이고 있습니다. LLM의 효율성과 의사결정 개선에 대한 가치를 인식하는 기업이 늘어남에 따라 특정 비즈니스 요구에 맞게 LLM 모델을 구현하고 맞춤화하는 전문 서비스에 대한 수요가 증가하고 있으며, LLM 기술의 복잡성으로 인해 지속적인 지원과 유지보수가 필요하고, 컨설팅, 교육, 관리형 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다, 컨설팅, 교육, 매니지드 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, LLM이 다양한 산업에서 필수적인 요소로 자리 잡으면서 서비스 제공업체들은 헬스케어, 금융 등의 분야에 특화된 전문 지식 제공을 확대하여 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 분야는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 분야의 성장은 고급 데이터 처리 및 해석 능력에 대한 수요 증가에 힘입어 성장하고 있으며, LLM은 방대한 데이터 세트에서 인사이트를 도출할 수 있는 강력한 도구를 제공하여 기업이 보다 정확하고 효율적인 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 보다 정확하고 효율적인 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 각 산업 분야의 기업들이 경쟁 우위를 위해 데이터 활용의 가치를 인식함에 따라 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 위한 LLM의 채택이 증가하고 있으며, LLM의 자연어 처리 기술의 발전은 복잡한 데이터를 이해하고 해석하는 능력을 향상시켜 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
북미의 대규모 언어 모델 시장의 성장은 이 지역에 여러 첨단 기술 대기업과 주요 AI 연구 기관이 존재하여 언어 모델링 기술의 혁신과 개발을 촉진하고 있기 때문입니다. 헬스케어, 금융, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 자연어 처리 애플리케이션에 대한 수요가 증가하면서 LLM의 채택을 촉진하고 있습니다. 북미는 강력한 클라우드 컴퓨팅 및 데이터센터 인프라를 갖추고 있어 LLM의 확산과 확장성을 촉진하고 있습니다. 또한, 숙련된 인력의 존재와 AI 연구 및 개발을 지원하는 유리한 정부 정책은 이 지역의 LLM 시장의 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
아시아태평양은 최근 몇 년 동안 대규모 언어 모델(LLM)의 도입과 성장이 두드러지게 나타나고 있습니다. 이러한 성장은 이 지역의 기술 인프라 증가, 금융, 헬스케어, E-Commerce 등 다양한 산업에서 AI 기반 솔루션에 대한 수요 급증, 숙련된 AI 인재 풀 증가 등 여러 가지 요인에 기인합니다. 아시아태평양의 LLM 시장 확대에 더욱 박차를 가하고 있습니다. 또한, 이 지역의 문화적 다양성과 방대한 언어 환경은 LLM이 충분히 대응할 수 있는 고유한 과제를 제시하며 LLM의 보급을 촉진하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Large Language Model Market is accounted for $1.6 billion in 2023 and is expected to reach $13.08 billion by 2030 growing at a CAGR of 35.0% during the forecast period. A large language model (LLM) is a type of artificial intelligence designed to understand and generate human-like text based on the vast amount of data it has been trained on. These models, like GPT-3, are built on deep learning architectures, particularly transformers, enabling them to process and generate text at an impressive scale. LLMs excel at various language tasks such as translation, summarization, and question-answering, often achieving human or superhuman performance on benchmark tests. They learn patterns and relationships from the data they are trained on, allowing them to generate coherent and contextually relevant responses across a wide range of topics.
Advancements in AI and machine learning
Advancements in AI and machine learning have propelled the large language model (LLM) market by enhancing the capabilities and performance of these models. With breakthroughs in algorithms, data processing, and computational power, LLMs can now understand and generate human-like text with unprecedented accuracy and coherence. These advancements have led to applications in various fields, from natural language processing to content generation and translation. Additionally, the scalability and efficiency of LLMs have improved, enabling businesses to leverage them for diverse tasks such as customer service automation, data analysis, and personalized content creation.
Bias and fairness
Bias and fairness constraints in large language models pertain to ensuring equitable and unbiased outcomes in their applications. This involves identifying and mitigating inherent biases within the data used to train these models. Addressing bias involves techniques such as data preprocessing, algorithmic adjustments, and diverse representation in training datasets. Fairness restraints aim to prevent discriminatory outcomes in LLM applications, particularly in sensitive areas like hiring, lending, or content moderation. Implementing these constraints requires a multidisciplinary approach involving ethics, sociology, and computer science to foster responsible and equitable deployment of LLMs in society.
Content generation and personalization
The Large Language Model market offers significant opportunities in content generation and personalization. With the ability to comprehend and generate human-like text, LLMs can automate content creation across various industries, from journalism to marketing. Additionally, LLMs enable personalized experiences by tailoring content to individual preferences, behaviors, and demographics. This level of customization enhances user engagement and satisfaction, driving higher conversion rates and brand loyalty. Moreover, LLMs can dynamically adapt content based on real-time data, ensuring relevance and timeliness. Leveraging these capabilities, businesses can efficiently scale content production while delivering highly targeted messaging to their audience.
Job displacement
The emergence of Large Language Models poses a significant job displacement threat due to their ability to automate various tasks traditionally performed by humans. LLMs can swiftly process vast amounts of text, potentially replacing roles in content creation, translation, customer service, and more. As businesses adopt LLMs for efficiency gains, there's a risk of reducing the demand for human labor in these sectors. This displacement could lead to job losses, particularly for roles that involve repetitive or routine cognitive tasks. Adapting to this shift may require upskilling or transitioning to roles that complement LLM capabilities rather than compete with them.
The COVID-19 pandemic significantly accelerated the demand for large language models (LLMs) in various sectors. With remote work and digital transformation becoming imperative, organizations increasingly rely on LLMs for automating tasks, enhancing customer service, and streamlining operations. This surge in demand led to increased investments in LLM research and development, as well as adoption across industries such as healthcare, finance, and education. However, supply chain disruptions and economic uncertainties caused by the pandemic also posed challenges for LLM manufacturers and developers.
The services segment is expected to be the largest during the forecast period
The services segment in the large language model market is experiencing robust growth due to several factors. As organizations increasingly recognize the value of LLMs in improving efficiency and decision-making, there's a rising demand for specialized services to implement and customize these models to specific business needs. The complexity of LLM technology necessitates ongoing support and maintenance, driving the need for consulting, training, and managed services. Additionally, as LLMs become more integral to various industries, service providers are expanding their offerings to include domain-specific expertise, such as healthcare or finance, further fueling market growth.
The data analysis and business intelligence segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The growth of the Data Analysis and Business Intelligence segment is driven by the increasing demand for advanced data processing and interpretation capabilities. LLMs offer powerful tools for extracting insights from vast datasets, enabling businesses to make data-driven decisions with greater precision and efficiency. As companies across industries recognize the value of harnessing data for competitive advantage, the adoption of LLMs for data analysis and business intelligence is on the rise. The evolution of natural language processing techniques within LLMs enhances their ability to understand and interpret complex data, further fueling market growth.
The growth of the Large Language Model market in North America can be attributed to the region's presence of several tech giants and leading AI research institutions, fostering innovation and development in language modeling technologies. The increasing demand for natural language processing applications across various sectors, such as healthcare, finance, and customer service, is driving the adoption of LLMs. North America boasts a robust infrastructure for cloud computing and data centers, facilitating the deployment and scalability of LLMs. Additionally, the presence of a skilled workforce and favorable government policies supporting AI research and development further propel the growth of the LLM market in the region.
The Asia-Pacific region has seen a significant surge in the adoption and growth of large language models (LLMs) in recent years. This growth can be attributed to several factors, including the region's increasing technological infrastructure, burgeoning demand for AI-driven solutions across various industries such as finance, healthcare, and e-commerce, as well as a growing pool of skilled AI talent. Government initiatives aimed at promoting AI research and development have further fueled the expansion of the LLM market in the Asia Pacific. Furthermore, the cultural diversity and vast linguistic landscape of the region present unique challenges that LLMs are well-equipped to address, driving their widespread adoption.
Key players in the market
Some of the key players in Large Language Model market include AI21 Labs, Alibaba, Amazon, Anthropic, Baidu, Cohere, Crowdworks, Google, Huawei, Meta, Microsoft, Naver, NEC, OpenAI, Technology Innovation Institute (TII), Tencent and Yandex.
In April 2024, Google is currently working on a centralized location-sharing feature for Android users. This new feature, known as "Google Location Sharing," was recently discovered in updates to Google Play Services. The primary objective of this development is to consolidate all active location-sharing services associated with a user's Google account, into one accessible page within the Settings menu.
In April 2023, Microsoft announced that it will invest US$2.9 billion over the next two years to increase its hyperscale cloud computing and AI infrastructure in Japan. It will also expand its digital skilling programs with the goal of providing AI skilling to more than 3 million people over the next three years by opening its first Microsoft Research Asia lab in Japan, and deepening its cybersecurity collaboration with the Government of Japan.