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市場調査レポート
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1476394

大規模言語モデルの2030年までの市場予測： オファリング別、アーキテクチャ別、モダリティ別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Large Language Model Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Offering, Architecture, Modality, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
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大規模言語モデルの2030年までの市場予測： オファリング別、アーキテクチャ別、モダリティ別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2024年05月05日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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概要

Stratistics MRCによると、世界の大規模言語モデル市場は2023年に16億米ドルを占め、予測期間中にCAGR 35.0％で成長し、2030年には130億8,000万米ドルに達すると予測されています。

大規模言語モデル（LLM）は、学習させた膨大なデータに基づいて人間のようなテキストを理解し、生成するように設計された人工知能の一種です。GPT-3のようなこれらのモデルは、ディープラーニングアーキテクチャ、特にトランスフォーマー上に構築され、印象的なスケールでテキストを処理・生成することを可能にします。LLMは翻訳、要約、質問応答など様々な言語タスクに優れており、ベンチマークテストではしばしば人間か超人的なパフォーマンスを達成しています。LLMは訓練されたデータからパターンと関係性を学習し、幅広いトピックにわたって首尾一貫した、文脈に関連した応答を生成することができます。

AIと機械学習の進歩

AIと機械学習の進歩は、これらのモデルの能力と性能を向上させることで、大規模言語モデル（LLM）市場を推進してきました。アルゴリズム、データ処理、計算能力における飛躍的な進歩により、LLMは現在、これまでにない精度と一貫性で人間のようなテキストを理解し、生成することができます。このような進歩により、自然言語処理からコンテンツ生成、翻訳に至るまで、さまざまな分野で応用されています。さらに、LLMのスケーラビリティと効率性が向上し、顧客サービスの自動化、データ分析、パーソナライズされたコンテンツの作成など、さまざまなタスクに活用できるようになった。

バイアスと公平性

大規模言語モデルにおけるバイアスと公平性の制約は、その応用において公平で偏りのない結果を保証することに関係します。これには、モデルの学習に使用されるデータ内に内在するバイアスを特定し、軽減することが含まれます。バイアスに対処するには、データの前処理、アルゴリズムの調整、学習データセットにおける多様な表現などのテクニックが必要です。公平性の抑制は、LLMアプリケーション、特に雇用、貸し出し、コンテンツモデレーションのようなセンシティブな分野での差別的な結果を防ぐことを目的としています。これらの制約を実装するには、社会におけるLLMの責任ある公平な展開を促進するために、倫理学、社会学、コンピュータサイエンスを含む学際的なアプローチが必要です。

コンテンツ生成とパーソナライゼーション

大規模言語モデル市場は、コンテンツ生成とパーソナライゼーションに大きな機会を提供しています。人間のようなテキストを理解し生成する能力を持つLLMは、ジャーナリズムからマーケティングに至るまで、さまざまな業界にわたってコンテンツ作成を自動化することができます。さらに、LLMは個人の嗜好、行動、属性に合わせてコンテンツを調整することで、パーソナライズされた体験を可能にします。このレベルのカスタマイズは、ユーザーのエンゲージメントと満足度を高め、コンバージョン率とブランド・ロイヤルティを向上させます。さらに、LLMはリアルタイムのデータに基づいてコンテンツを動的に適応させ、関連性と適時性を確保することができます。これらの機能を活用することで、企業はコンテンツ制作を効率的に拡張しながら、ターゲット性の高いメッセージをオーディエンスに届けることができます。

仕事の置き換え

大規模言語モデルの出現は、従来人間が行っていた様々な作業を自動化する能力により、雇用を奪う大きな脅威となります。LLMは膨大な量のテキストを迅速に処理することができるため、コンテンツ作成、翻訳、カスタマーサービスなどの役割を代替できる可能性があります。企業が効率化のためにLLMを採用するにつれ、これらの分野における人間の労働需要が減少するリスクがあります。この置き換えは、特に反復的または定型的な認知タスクを伴う職務の雇用喪失につながる可能性があります。このシフトに対応するためには、LLMの能力と競合するのではなく、LLMの能力を補完するような職務へのスキルアップや移行が必要になるかもしれないです。

COVID-19の影響：

COVID-19の流行は、さまざまな分野で大規模言語モデル（LLM）の需要を大幅に加速させました。リモートワークやデジタルトランスフォーメーションが必須となる中、企業はタスクの自動化、顧客サービスの強化、オペレーションの合理化において、LLMへの依存度を高めています。この需要の急増により、LLMの研究開発への投資が増加し、ヘルスケア、金融、教育などの業界で採用が進んでいます。しかし、パンデミックによるサプライチェーンの混乱や経済の不確実性も、LLMメーカーや開発者にとって課題となった。

予測期間中、サービス分野が最大になる見込み

大規模言語モデル市場におけるサービス分野は、いくつかの要因によって力強い成長を遂げています。効率と意思決定の改善におけるLLMの価値を認識する企業が増えるにつれ、特定のビジネス・ニーズに合わせてLLMモデルを実装・カスタマイズする専門的なサービスへの需要が高まっています。LLMテクノロジーは複雑であるため、継続的なサポートとメンテナンスが必要となり、コンサルティング、トレーニング、マネージド・サービスのニーズが高まっています。さらに、LLMがさまざまな業界で不可欠になるにつれて、サービスプロバイダーはヘルスケアや金融などの分野に特化した専門知識の提供を拡大し、市場の成長をさらに後押ししています。

データ分析およびビジネス・インテリジェンス分野は予測期間中に最も高いCAGRが見込まれます。

データ分析およびビジネス・インテリジェンス分野の成長は、高度なデータ処理および解釈能力に対する需要の高まりが原動力となっています。LLMは、膨大なデータセットから洞察を引き出すための強力なツールを提供し、企業がより正確かつ効率的にデータ主導の意思決定を行うことを可能にします。各業界の企業が競争優位のためにデータを活用することの価値を認識するにつれ、データ分析とビジネス・インテリジェンスのためのLLMの採用が増加しています。LLMの自然言語処理技術の進化は、複雑なデータを理解・解釈する能力を高め、市場の成長をさらに促進しています。

最大シェアの地域：

北米における大規模言語モデル市場の成長は、同地域に複数のハイテク大手や主要なAI研究機関が存在し、言語モデリング技術の革新と開発を促進していることに起因しています。ヘルスケア、金融、カスタマーサービスなど、さまざまな分野で自然言語処理アプリケーションの需要が高まっていることが、LLMの採用を促進しています。北米は、クラウド・コンピューティングとデータセンターの堅牢なインフラを誇り、LLMの展開と拡張性を促進しています。さらに、熟練した労働力の存在と、AIの研究開発を支援する有利な政府政策が、この地域のLLM市場の成長をさらに促進しています。

CAGRが最も高い地域：

アジア太平洋地域では近年、大規模言語モデル（LLM）の導入と成長が著しいです。この成長は、この地域の技術インフラの増加、金融、ヘルスケア、eコマースなどさまざまな業界におけるAI主導のソリューションに対する需要の急増、熟練したAI人材のプール増加など、いくつかの要因に起因しています。AIの研究開発促進を目的とした政府の取り組みが、アジア太平洋地域におけるLLM市場の拡大にさらに拍車をかけています。さらに、この地域の文化的多様性と広大な言語環境は、LLMが十分に対応できる独自の課題を提示し、その普及を後押ししています。

無料のカスタマイズサービス

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場プレーヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査情報源
    • 1次調査情報源
    • 2次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の大規模言語モデル市場：提供内容別

  • ソフトウェア
  • サービス
    • コンサルティング
    • LLM開発
    • 統合
    • LLM微調整
      • 完全な微調整
      • 検索拡張生成（RAG）
      • アダプタベースのパラメータの効率的なチューニング
    • LLM支援のアプリ開発
    • プロンプトエンジニアリング
    • サポートとメンテナンス
  • その他のサービス

第6章 世界の大規模言語モデル市場：アーキテクチャ別

  • 自己回帰言語モデル
  • 単頭自己回帰言語モデル
  • 多頭自己回帰言語モデル
  • 自動エンコーディング言語モデル
  • バニラオートエンコーディング言語モデル
  • 最適化オートエンコーディング言語モデル
  • ハイブリッド言語モデル
  • Text-to-Text言語モデル
  • プレトレーニング-微調整モデル
  • その他のアーキテクチャ

第7章 世界の大規模言語モデル市場：モダリティ別

  • 文章
  • コード
  • 画像
  • ビデオ
  • その他のモダリティ

第8章 世界の大規模言語モデル市場：アプリケーション別

  • 情報検索
  • 言語翻訳とローカリゼーション
    • 多言語翻訳
    • ローカリゼーションサービス
  • コンテンツの生成とキュレーション
    • 自動化されたジャーナリズムと記事執筆
    • 文芸
  • コード生成
  • 顧客サービスの自動化
    • チャットボットとバーチャルアシスタント
    • セールスとマーケティングの自動化
    • パーソナライズされた推奨事項
  • データ分析とビジネスインテリジェンス
    • 感情分析
    • ビジネスレポートと市場分析
  • その他のアプリケーション

第9章 世界の大規模言語モデル市場：エンドユーザー別

  • 情報技術（IT）
  • ヘルスケアとライフサイエンス
  • 法律事務所
  • 製造業
  • 教育
  • 小売り
  • メディアとエンターテイメント
  • その他のエンドユーザー

第10章 世界の大規模言語モデル市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋地域
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第11章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

  • AI21 Labs
  • Alibaba
  • Amazon
  • Anthropic
  • Baidu
  • Cohere
  • Crowdworks
  • Google
  • Huawei
  • Meta
  • Microsoft
  • Naver
  • NEC
  • OpenAI
  • Technology Innovation Institute（TII）
  • Tencent
  • Yandex
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Large Language Model Market Outlook, By Region (2021-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Large Language Model Market Outlook, By Offering (2021-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Large Language Model Market Outlook, By Software (2021-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Large Language Model Market Outlook, By Services (2021-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Large Language Model Market Outlook, By Consulting (2021-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Large Language Model Market Outlook, By LLM Development (2021-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Large Language Model Market Outlook, By Integration (2021-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Large Language Model Market Outlook, By LLM Fine-tuning (2021-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Large Language Model Market Outlook, By Full Fine-tuning (2021-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Large Language Model Market Outlook, By Retrieval-augmented Generation (RAG) (2021-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Large Language Model Market Outlook, By Adapter-based Parameter Efficient Tuning (2021-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Large Language Model Market Outlook, By LLM-backed App Development (2021-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Large Language Model Market Outlook, By Prompt Engineering (2021-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Large Language Model Market Outlook, By Support and Maintenance (2021-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Large Language Model Market Outlook, By Other Offerings (2021-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Large Language Model Market Outlook, By Architecture (2021-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Large Language Model Market Outlook, By Autoregressive Language Models (2021-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Large Language Model Market Outlook, By Single-headed Autoregressive Language Models (2021-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Large Language Model Market Outlook, By Multi-headed Autoregressive Language Models (2021-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Large Language Model Market Outlook, By Autoencoding Language Models (2021-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Large Language Model Market Outlook, By Vanilla Autoencoding Language Models (2021-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Large Language Model Market Outlook, By Optimized Autoencoding Language Models (2021-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Large Language Model Market Outlook, By Hybrid Language Models (2021-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Large Language Model Market Outlook, By Text-to-Text Language Models (2021-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Large Language Model Market Outlook, By Pretraining-finetuning Models (2021-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Large Language Model Market Outlook, By Other Architectures (2021-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Large Language Model Market Outlook, By Modality (2021-2030) ($MN)
  • Table 28 Global Large Language Model Market Outlook, By Text (2021-2030) ($MN)
  • Table 29 Global Large Language Model Market Outlook, By Code (2021-2030) ($MN)
  • Table 30 Global Large Language Model Market Outlook, By Image (2021-2030) ($MN)
  • Table 31 Global Large Language Model Market Outlook, By Video (2021-2030) ($MN)
  • Table 32 Global Large Language Model Market Outlook, By Other Modalities (2021-2030) ($MN)
  • Table 33 Global Large Language Model Market Outlook, By Application (2021-2030) ($MN)
  • Table 34 Global Large Language Model Market Outlook, By Information Retrieval (2021-2030) ($MN)
  • Table 35 Global Large Language Model Market Outlook, By Language Translation And Localization (2021-2030) ($MN)
  • Table 36 Global Large Language Model Market Outlook, By Multilingual Translation (2021-2030) ($MN)
  • Table 37 Global Large Language Model Market Outlook, By Localization Services (2021-2030) ($MN)
  • Table 38 Global Large Language Model Market Outlook, By Content Generation And Curation (2021-2030) ($MN)
  • Table 39 Global Large Language Model Market Outlook, By Automated Journalism And Article Writing (2021-2030) ($MN)
  • Table 40 Global Large Language Model Market Outlook, By Creative Writing (2021-2030) ($MN)
  • Table 41 Global Large Language Model Market Outlook, By Code Generation (2021-2030) ($MN)
  • Table 42 Global Large Language Model Market Outlook, By Customer Service Automation (2021-2030) ($MN)
  • Table 43 Global Large Language Model Market Outlook, By Chatbots And Virtual Assistants (2021-2030) ($MN)
  • Table 44 Global Large Language Model Market Outlook, By Sales And Marketing Automation (2021-2030) ($MN)
  • Table 45 Global Large Language Model Market Outlook, By Personalized Recommendation (2021-2030) ($MN)
  • Table 46 Global Large Language Model Market Outlook, By Data Analysis And Business Intelligence (2021-2030) ($MN)
  • Table 47 Global Large Language Model Market Outlook, By Sentiment Analysis (2021-2030) ($MN)
  • Table 48 Global Large Language Model Market Outlook, By Business Reporting And Market Analysis (2021-2030) ($MN)
  • Table 49 Global Large Language Model Market Outlook, By Other Applications (2021-2030) ($MN)
  • Table 50 Global Large Language Model Market Outlook, By End User (2021-2030) ($MN)
  • Table 51 Global Large Language Model Market Outlook, By Information Technology (IT) (2021-2030) ($MN)
  • Table 52 Global Large Language Model Market Outlook, By Healthcare & Life Sciences (2021-2030) ($MN)
  • Table 53 Global Large Language Model Market Outlook, By Law Firms (2021-2030) ($MN)
  • Table 54 Global Large Language Model Market Outlook, By Manufacturing (2021-2030) ($MN)
  • Table 55 Global Large Language Model Market Outlook, By Education (2021-2030) ($MN)
  • Table 56 Global Large Language Model Market Outlook, By Retail (2021-2030) ($MN)
  • Table 57 Global Large Language Model Market Outlook, By Media & Entertainment (2021-2030) ($MN)
  • Table 58 Global Large Language Model Market Outlook, By Other End-users (2021-2030) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC25940

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.

Market Dynamics:

Driver:

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.

Restraint:

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.

Opportunity:

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.

Threat:

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.

Covid-19 Impact:

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.

Region with largest share:

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.

Region with highest CAGR:

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.

Key Developments:

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.

Offerings Covered:

  • Software
  • Services
  • Other Offerings

Architectures Covered:

  • Autoregressive Language Models
  • Single-headed Autoregressive Language Models
  • Multi-headed Autoregressive Language Models
  • Autoencoding Language Models
  • Vanilla Autoencoding Language Models
  • Optimized Autoencoding Language Models
  • Hybrid Language Models
  • Text-to-Text Language Models
  • Pretraining-finetuning Models
  • Other Architectures

Modalities Covered:

  • Text
  • Code
  • Image
  • Video
  • Other Modalities

Applications Covered:

  • Information Retrieval
  • Language Translation And Localization
  • Content Generation And Curation
  • Code Generation
  • Customer Service Automation
  • Data Analysis And Business Intelligence
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Information Technology (IT)
  • Healthcare & Life Sciences
  • Law Firms
  • Manufacturing
  • Education
  • Retail
  • Media & Entertainment
  • Other End-users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2021, 2022, 2023, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Application Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Large Language Model Market, By Offering

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Software
  • 5.3 Services
    • 5.3.1 Consulting
    • 5.3.2 LLM Development
    • 5.3.3 Integration
    • 5.3.4 LLM Fine-tuning
      • 5.3.4.1 Full Fine-tuning
      • 5.3.4.2 Retrieval-augmented Generation (RAG)
      • 5.3.4.3 Adapter-based Parameter Efficient Tuning
    • 5.3.5 LLM-backed App Development
    • 5.3.6 Prompt Engineering
    • 5.3.7 Support and Maintenance
  • 5.4 Other Offerings

6 Global Large Language Model Market, By Architecture

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Autoregressive Language Models
  • 6.3 Single-headed Autoregressive Language Models
  • 6.4 Multi-headed Autoregressive Language Models
  • 6.5 Autoencoding Language Models
  • 6.6 Vanilla Autoencoding Language Models
  • 6.7 Optimized Autoencoding Language Models
  • 6.8 Hybrid Language Models
  • 6.9 Text-to-Text Language Models
  • 6.10 Pretraining-finetuning Models
  • 6.11 Other Architectures

7 Global Large Language Model Market, By Modality

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Text
  • 7.3 Code
  • 7.4 Image
  • 7.5 Video
  • 7.6 Other Modalities

8 Global Large Language Model Market, By Application

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Information Retrieval
  • 8.3 Language Translation And Localization
    • 8.3.1 Multilingual Translation
    • 8.3.2 Localization Services
  • 8.4 Content Generation And Curation
    • 8.4.1 Automated Journalism And Article Writing
    • 8.4.2 Creative Writing
  • 8.5 Code Generation
  • 8.6 Customer Service Automation
    • 8.6.1 Chatbots And Virtual Assistants
    • 8.6.2 Sales And Marketing Automation
    • 8.6.3 Personalized Recommendation
  • 8.7 Data Analysis And Business Intelligence
    • 8.7.1 Sentiment Analysis
    • 8.7.2 Business Reporting And Market Analysis
  • 8.8 Other Applications

9 Global Large Language Model Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Information Technology (IT)
  • 9.3 Healthcare & Life Sciences
  • 9.4 Law Firms
  • 9.5 Manufacturing
  • 9.6 Education
  • 9.7 Retail
  • 9.8 Media & Entertainment
  • 9.9 Other End-users

10 Global Large Language Model Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 AI21 Labs
  • 12.2 Alibaba
  • 12.3 Amazon
  • 12.4 Anthropic
  • 12.5 Baidu
  • 12.6 Cohere
  • 12.7 Crowdworks
  • 12.8 Google
  • 12.9 Huawei
  • 12.10 Meta
  • 12.11 Microsoft
  • 12.12 Naver
  • 12.13 NEC
  • 12.14 OpenAI
  • 12.15 Technology Innovation Institute (TII)
  • 12.16 Tencent
  • 12.17 Yandex