세계의 대규모 언어 모델 시장 (2030년까지) : 제공별 (소프트웨어, 서비스, 기타), 아키텍처별 (자동 회귀 언어 모델, 단일 헤드 자동 회귀 언어 모델, 기타)
스트래티스틱스 MRC에 따르면 글로벌 대규모 언어 모델 시장은 2023년 16억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 35.0%의 연평균 성장률로 2030년에는 130억 8천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 학습된 방대한 양의 데이터를 기반으로 사람과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계된 일종의 인공 지능입니다. GPT-3와 같은 이러한 모델은 딥러닝 아키텍처, 특히 트랜스포머를 기반으로 구축되어 인상적인 규모로 텍스트를 처리하고 생성할 수 있습니다. LLM은 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 언어 작업에 탁월하며, 벤치마크 테스트에서 인간 또는 초인적인 성능을 발휘하는 경우가 많습니다. 학습된 데이터에서 패턴과 관계를 학습하여 다양한 주제에 걸쳐 일관성 있고 맥락에 맞는 답변을 생성할 수 있습니다.
시장 역학:
동인:
AI 및 머신러닝의 발전
AI와 기계 학습의 발전은 이러한 모델의 기능과 성능을 향상시킴으로써 대규모 언어 모델(LLM) 시장을 촉진했습니다. 알고리즘, 데이터 처리, 연산 능력의 획기적인 발전으로 LLM은 이제 전례 없는 정확도와 일관성으로 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있게 되었습니다. 이러한 발전은 자연어 처리부터 콘텐츠 생성 및 번역에 이르기까지 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 또한 LLM의 확장성과 효율성이 향상되어 기업에서는 고객 서비스 자동화, 데이터 분석, 개인화된 콘텐츠 제작 등 다양한 업무에 활용할 수 있게 되었습니다.
구속:
편향성 및 공정성
대규모 언어 모델의 편향성 및 공정성 제약은 애플리케이션에서 공평하고 편향되지 않은 결과를 보장하는 것과 관련이 있습니다. 여기에는 이러한 모델을 학습하는 데 사용되는 데이터에 내재된 편향을 식별하고 완화하는 작업이 포함됩니다. 편향성 해결에는 데이터 전처리, 알고리즘 조정, 학습 데이터 세트의 다양한 표현과 같은 기술이 포함됩니다. 공정성 제약은 특히 채용, 대출 또는 콘텐츠 검열과 같은 민감한 영역에서 LLM 애플리케이션에서 차별적인 결과를 방지하는 것을 목표로 합니다. 이러한 제약 조건을 구현하려면 윤리, 사회학, 컴퓨터 과학을 포함한 다학제적 접근 방식을 통해 책임감 있고 공평한 LLM의 사회 배치를 촉진해야 합니다.
기회:
콘텐츠 생성 및 개인화
대규모 언어 모델 시장은 콘텐츠 생성 및 개인화 분야에서 상당한 기회를 제공합니다. 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 능력을 갖춘 LLM은 저널리즘에서 마케팅에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 콘텐츠 생성을 자동화할 수 있습니다. 또한 LLM은 개인의 선호도, 행동, 인구 통계에 맞게 콘텐츠를 맞춤화하여 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 이러한 수준의 맞춤화는 사용자 참여도와 만족도를 향상시켜 전환율과 브랜드 충성도를 높입니다. 또한 LLM은 실시간 데이터를 기반으로 콘텐츠를 동적으로 조정하여 관련성과 적시성을 보장할 수 있습니다. 이러한 기능을 활용하여 기업은 콘텐츠 제작을 효율적으로 확장하는 동시에 오디언스에게 고도로 타겟팅된 메시지를 전달할 수 있습니다.
위협:
일자리 대체
대규모 언어 모델의 등장은 기존에 사람이 수행하던 다양한 작업을 자동화하는 능력으로 인해 상당한 일자리 대체 위협이 되고 있습니다. LLM은 방대한 양의 텍스트를 신속하게 처리할 수 있어 콘텐츠 제작, 번역, 고객 서비스 등의 역할을 대체할 가능성이 있습니다. 기업이 효율성 향상을 위해 LLM을 도입함에 따라 해당 분야의 인력 수요가 감소할 위험이 있습니다. 이러한 대체는 특히 반복적이거나 일상적인 인지 작업을 수반하는 직무의 경우 일자리 손실로 이어질 수 있습니다. 이러한 변화에 적응하려면 숙련도를 높이거나 LLM 역량과 경쟁하기보다는 이를 보완하는 직무로 전환해야 할 수도 있습니다.
코로나19의 영향:
코로나19 팬데믹은 다양한 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 수요를 크게 가속화했습니다. 원격 근무와 디지털 전환이 필수가 되면서 조직에서는 작업 자동화, 고객 서비스 향상, 운영 간소화를 위해 LLM에 대한 의존도가 점점 더 높아지고 있습니다. 이러한 수요의 급증은 의료, 금융, 교육 등의 산업 전반에서 LLM 연구 및 개발에 대한 투자 증가와 도입으로 이어졌습니다. 그러나 팬데믹으로 인한 공급망 중단과 경제적 불확실성은 LLM 제조업체와 개발자에게도 어려움을 안겨주었습니다.
서비스 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
대규모 언어 모델 시장의 서비스 부문은 여러 가지 요인으로 인해 견고한 성장세를 보이고 있습니다. 조직이 효율성과 의사 결정 개선에 있어 LLM의 가치를 점점 더 인식함에 따라 특정 비즈니스 요구에 맞게 이러한 모델을 구현하고 맞춤화하기 위한 전문 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다. LLM 기술의 복잡성으로 인해 지속적인 지원과 유지관리가 필요하기 때문에 컨설팅, 교육, 매니지드 서비스의 필요성이 커지고 있습니다. 또한, LLM이 다양한 산업에 필수적인 요소가 되면서 서비스 제공업체들은 의료나 금융과 같은 도메인별 전문성을 포함하도록 서비스를 확장하고 있으며, 이는 시장 성장에 더욱 박차를 가하고 있습니다.
데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 부문의 성장은 고급 데이터 처리 및 해석 기능에 대한 수요 증가에 의해 주도되고 있습니다. LLM은 방대한 데이터 세트에서 인사이트를 추출하는 강력한 도구를 제공하여 기업이 보다 정확하고 효율적으로 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 여러 산업 분야의 기업들이 경쟁 우위를 위한 데이터 활용의 가치를 인식함에 따라 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 위한 LLM의 도입이 증가하고 있습니다. 자연어 처리 기술의 발전으로 복잡한 데이터를 이해하고 해석하는 능력이 향상되어 시장 성장이 더욱 가속화되고 있습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미 지역의 대규모 언어 모델 시장의 성장은 이 지역에 여러 기술 대기업과 선도적인 AI 연구 기관이 존재하여 언어 모델링 기술의 혁신과 발전을 촉진했기 때문으로 볼 수 있습니다. 의료, 금융, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 자연어 처리 애플리케이션에 대한 수요가 증가하면서 LLM의 도입이 증가하고 있습니다. 북미는 클라우드 컴퓨팅과 데이터 센터를 위한 강력한 인프라를 갖추고 있어 LLM의 배포와 확장이 용이합니다. 또한 숙련된 인력의 존재와 AI 연구 개발을 지원하는 우호적인 정부 정책은 이 지역의 LLM 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 최근 몇 년 동안 대규모 언어 모델(LLM)의 채택과 성장이 크게 급증했습니다. 이러한 성장은 이 지역의 기술 인프라 증가, 금융, 의료, 이커머스 등 다양한 산업에서 AI 기반 솔루션에 대한 수요 급증, 숙련된 AI 인재 풀의 증가 등 여러 요인에 기인합니다. AI 연구 개발을 촉진하기 위한 정부의 이니셔티브는 아시아 태평양 지역의 LLM 시장 확대에 더욱 박차를 가하고 있습니다. 또한, 이 지역의 문화적 다양성과 방대한 언어적 환경은 LLM이 잘 해결할 수 있는 고유한 과제를 제시하여 광범위한 채택을 촉진하고 있습니다.
주요 개발 현황:
2024년 4월, Google은 현재 안드로이드 사용자를 위한 중앙 집중식 위치 공유 기능을 개발 중입니다. ‘Google 위치 공유’로 알려진 이 새로운 기능은 최근 Google Play 서비스 업데이트에서 발견되었습니다. 이 개발의 주요 목표는 사용자의 Google 계정과 연결된 모든 활성 위치 공유 서비스를 설정 메뉴 내에서 액세스 가능한 하나의 페이지로 통합하는 것입니다.
2023년 4월, Microsoft는 향후 2년간 29억 달러를 투자하여 일본 내 하이퍼스케일 클라우드 컴퓨팅 및 AI 인프라를 확대할 것이라고 발표했습니다. 또한 일본에 첫 번째 Microsoft Research Asia 연구소를 개설하고 일본 정부와의 사이버 보안 협력을 강화하여 향후 3년 동안 300만 명 이상에게 AI 기술을 제공하는 것을 목표로 디지털 기술 프로그램을 확대할 예정입니다.
지원 대상
– 소프트웨어
– 서비스
– 기타 오퍼링
대상 아키텍처
– 자동 회귀 언어 모델
– 단일 헤딩 자동 회귀 언어 모델
– 다중 헤딩 자동 회귀 언어 모델
– 자동 인코딩 언어 모델
– 바닐라 자동 인코딩 언어 모델
– 최적화된 자동 인코딩 언어 모델
– 하이브리드 언어 모델
– 텍스트 투 텍스트 언어 모델
– 사전 학습-파인튜닝 모델
– 기타 아키텍처
지원되는 모달리티
– 텍스트
– 코드
– 이미지
– 비디오
– 기타 양식
지원되는 애플리케이션
– 정보 검색
– 언어 번역 및 로컬라이제이션
– 콘텐츠 생성 및 큐레이션
– 코드 생성
– 고객 서비스 자동화
– 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 정보 기술(IT)
– 의료 및 생명 과학
– 법률 사무소
– 제조
– 교육
– 소매업
– 미디어 및 엔터테인먼트
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 진입자를 위한 전략적 권장 사항
– 2021년, 2022년, 2023년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 애플리케이션 분석
3.7 최종 사용자 분석
3.8 신흥 시장
3.9 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체품의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁적 경쟁
5 글로벌 대형 언어 모델 시장, 오퍼링별
5.1 소개
5.2 소프트웨어
5.3 서비스
5.3.1 컨설팅
5.3.2 LLM 개발
5.3.3 통합
5.3.4 LLM 미세 조정
5.3.4.1 전체 미세 조정
5.3.4.2 검색 증강 세대(RAG)
5.3.4.3 어댑터 기반 파라미터 효율적 튜닝
5.3.5 LLM 지원 앱 개발
5.3.6 프롬프트 엔지니어링
5.3.7 지원 및 유지보수
5.4 기타 제품
6 아키텍처별 글로벌 대규모 언어 모델 시장
6.1 소개
6.2 자동 회귀 언어 모델
6.3 단일 헤딩 자동 회귀 언어 모델
6.4 다중 헤딩 자동 회귀 언어 모델
6.5 자동 인코딩 언어 모델
6.6 바닐라 자동 인코딩 언어 모델
6.7 최적화된 자동 인코딩 언어 모델
6.8 하이브리드 언어 모델
6.9 텍스트-투-텍스트 언어 모델
6.10 사전 훈련-파인튜닝 모델
6.11 기타 아키텍처
7 글로벌 대규모 언어 모델 시장, 양식별 현황
7.1 소개
7.2 텍스트
7.3 코드
7.4 이미지
7.5 비디오
7.6 기타 양식
8 애플리케이션별 글로벌 대규모 언어 모델 시장
8.1 소개
8.2 정보 검색
8.3 언어 번역 및 현지화
8.3.1 다국어 번역
8.3.2 현지화 서비스
8.4 콘텐츠 생성 및 큐레이션
8.4.1 자동화된 저널리즘 및 기사 작성
8.4.2 창의적 글쓰기
8.5 코드 생성
8.6 고객 서비스 자동화
8.6.1 챗봇 및 가상 비서
8.6.2 영업 및 마케팅 자동화
8.6.3 개인화 된 추천
8.7 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스
8.7.1 감정 분석
8.7.2 비즈니스보고 및 시장 분석
8.8 기타 애플리케이션
9 최종 사용자 별 글로벌 대규모 언어 모델 시장
9.1 소개
9.2 정보 기술 (IT)
9.3 의료 및 생명 과학
9.4 법률 회사
9.5 제조
9.6 교육
9.7 소매업
9.8 미디어 및 엔터테인먼트
9.9 기타 최종 사용자
10 글로벌 대규모 언어 모델 시장, 지역별 현황
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 미국
10.2.2 캐나다
10.2.3 멕시코
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.2 영국
10.3.3 이탈리아
10.3.4 프랑스
10.3.5 스페인
10.3.6 기타 유럽
10.4 아시아 태평양
10.4.1 일본
10.4.2 중국
10.4.3 인도
10.4.4 호주
10.4.5 뉴질랜드
10.4.6 대한민국
10.4.7 기타 아시아 태평양 지역
10.5 남미
10.5.1 아르헨티나
10.5.2 브라질
10.5.3 칠레
10.5.4 남미의 나머지 지역
10.6 중동 및 아프리카
10.6.1 사우디 아라비아
10.6.2 아랍에미리트
10.6.3 카타르
10.6.4 남아프리카 공화국
10.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
11 주요 개발 사항
11.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
11.2 인수 및 합병
11.3 신제품 출시
11.4 확장
11.5 기타 주요 전략
12 회사 프로파일링
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖
