大規模言語モデル（LLM）市場：オファリング別（ソフトウェア（ドメイン固有LLM、汎用LLM）、サービス）、モダリティ別（コード、ビデオ、テキスト、画像）、アプリケーション別（情報検索、コード生成）、エンドユーザー別、地域別 - 2030年までの世界予測

Large Language Model (LLM) Market by Offering (Software (Domain-specific LLMs, General-purpose LLMs), Services), Modality (Code, Video, Text, Image), Application (Information Retrieval, Code Generation), End User and Region - Global Forecast to 2030

大規模言語モデル（LLM）市場は、予測期間中に33.2％の複合年間成長率（CAGR）で、2024年の64億米ドルから2030年までに361億米ドルに成長すると予測されている。大規模言語モデル市場の成長の主な原動力は、広範... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年3月20日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	432	494	英語

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サマリー

大規模言語モデル（LLM）市場は、予測期間中に33.2％の複合年間成長率（CAGR）で、2024年の64億米ドルから2030年までに361億米ドルに成長すると予測されている。大規模言語モデル市場の成長の主な原動力は、広範なデータセットへのアクセスの増加、ディープラーニングアルゴリズムの進歩、人間と機械のインタラクション向上の必要性である。
"モデルサイズ別では、1,000億～2,000億パラメータセグメントが予測期間中に最も速い市場成長率を記録する見込み"
このパラメータ範囲内のモデルは、複雑さと実用性のバランスを取り、計算可能でありながら実質的な機能を提供している。LaMDA 2、GPT-3、BLOOMZ、Jurassic-2、Falcon 180Bのような言語モデルは、この傾向を例証しており、このサイズのモデルが印象的な言語理解と生成能力を提供する可能性を示している。さらに、特殊なアクセラレーターや分散コンピューティング・システムを含むハードウェア・インフラストラクチャーの進歩は、このようなモデルのトレーニングやデプロイの効率性と拡張性を高めている。さらに、会話AI、自然言語理解、コンテンツ生成などのアプリケーションに対する需要が高まるにつれて、さまざまな業界にわたる多様な要件を満たすことができるこのサイズ範囲のモデルに対する関心が高まっており、それによって急速な採用と市場拡大が促進されている。
"モダリティ別では、テキストセグメントが予測期間中に最大の市場シェアを占める見込み"
テキストベースのアプリケーションは、顧客サービスのチャットボット、感情分析ツール、言語翻訳サービスなど、さまざまな業界でユビキタスになっています。LLMがテキストコンテンツの理解と生成において改善を続けているため、そのようなアプリケーションの需要は急増すると予想される。さらに、テキストデータは豊富で簡単にアクセスできるため、LLMの開発と展開の主要な焦点となっている。さらに、オンラインプラットフォームやソーシャルメディアの普及により、洞察や意思決定に活用できる大量のテキストデータが生成されている。さらに、テキストベースのコミュニケーションは、依然として最も一般的な人的交流の形態の1つであり、人間と機械間のより自然で効果的なコミュニケーションを促進するLLMの必要性を後押ししている。
「地域別では、アジア太平洋地域が最も急速に成長し、北米が予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されている。
アジア太平洋地域は、金融、医療、製造業など様々な分野で急速なデジタル変革が進んでおり、業務の効率化と生産性の向上を目的としたLLMのような高度な言語技術への需要が高まっている。北米は、先進的なインフラと研究開発のための多額の資金が、LLM技術の成長に肥沃な土壌を提供している。さらに、金融、医療、電子商取引など、この地域の多様な業界は、データ分析、顧客サービス、テキスト生成などの作業におけるLLMの利点をますます認識しつつある。
プライマリーの内訳
大規模言語モデル市場で事業を展開する様々な主要組織の最高経営責任者（CEO）、副社長、イノベーション・技術責任者、システムインテグレーター、経営幹部に対して詳細なインタビューを実施。
 企業別：ティアI-35％、ティアII-45％、ティアIII-20
 役職別C-Level Executives-35%、D-Level Executives-30%、その他-35
 地域別北米-40%、欧州-20%、アジア太平洋-25%、中東アフリカ-9%、ラテンアメリカ-6
本レポートには、大規模言語モデルソフトウェアとサービスを提供する主要プレイヤーの調査も含まれています。大規模言語モデル市場の主要プレーヤーには、Google（米国）、OpenAI（米国）、Anthropic（米国）、Meta（米国）、Microsoft（米国）、NVIDIA（米国）、AWS（米国）、IBM（米国）、Oracle（米国）、HPE（米国）、Tencent（中国）、Yandex（ロシア）、Naver（韓国）、AI21 Labs（イスラエル）、Hugging Face（米国）、Baidu（中国）が含まれる、SenseTime（香港）、Huawei（中国）、FedML（米国）、DynamoFL（米国）、Together AI（米国）、Upstage（韓国）、Mistral AI（フランス）、Adept（米国）、Neuralfinity（ドイツ）、Mosaic ML（米国）、Stability AI（英国）、LightOn（フランス）、Cohere（カナダ）、Turing（米国）、Lightning AI（米国）、WhyLabs（米国）。

調査範囲
この調査レポートは、大規模言語モデル市場をオファリング別（ソフトウェアとサービス）、ソフトウェア別タイプ別（汎用LLM、ドメイン別LLM、多言語LLM、タスク別LLM）、ソフトウェア別ソースコード別（オープンソースLLM、クローズドソースLLM）、ソフトウェア別展開モード別（オンプレミス、クラウド）、サービス別（コンサルティング、LLM開発、統合、LLMのファインチューニング（完全なファインチューニング、検索補強型生成、アダプターベースのパラメータ効率的チューニング）、LLM支援型アプリ開発、プロンプトエンジニアリング、サポート、メンテナンス）、アーキテクチャ別（自己回帰型言語モデル、自動符号化言語モデル、ハイブリッド言語モデル）、モダリティ別（テキスト、コード、画像、ビデオ）、モデルサイズ別（10億パラメータ未満、10億～100億パラメータ、100億～500億パラメータ、500億～1000億パラメータ、1000億～2000億パラメータ、2000億～5000億パラメータ、5000億パラメータ以上）、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、コンテンツ生成とキュレーション、コード生成、カスタマーサービス自動化、データ分析とBI、その他アプリケーション（ナレッジベース回答、意思決定支援、マルウェア解析））、エンドユーザー別（IT/ITeS、ヘルスケア・ライフサイエンス、法律事務所、BFSI、製造、教育、小売、メディア・エンターテイメント、その他エンドユーザー（政府・防衛、自動車、通信））、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、中南米）。本レポートでは、大規模言語モデル市場の成長に影響を与える促進要因、阻害要因、課題、機会などの主要要因に関する詳細情報を網羅しています。主要な業界プレイヤーを詳細に分析し、事業概要、ソリューション、サービス、主要戦略、契約、パートナーシップ、協定、新製品・サービスの発表、M&A、大型言語モデル市場に関連する最近の動向に関する洞察を提供しています。大規模言語モデル市場のエコシステムにおける今後の新興企業の競合分析も本レポートでカバーしています。
レポート購入の主なメリット
本レポートは、大規模言語モデル市場全体とそのサブセグメントにおける収益数の最も近い近似値に関する情報を、この市場の市場リーダー/新規参入者に提供する。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、自社のビジネスを位置付け、適切な市場参入戦略を計画するためのより良い洞察を得るのに役立ちます。また、利害関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。
本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供します：
- 主な促進要因の分析（広範なデータセットの利用可能性の増加、進化し続けるディープラーニングアルゴリズム、人間と機械間のコミュニケーション改善の必要性の高まり、自動化されたコンテンツ作成とキュレーションの需要の高まり）、阻害要因（モデルトレーニングと推論最適化の高コスト、データの偏りと品質への懸念、説明可能性と解釈可能性における透明性の欠如）、機会（LLMを使用した言語翻訳とローカライゼーションの強化、LLMを使用した感情認識と感情分析、知識発見と管理におけるLLMに対する差し迫った需要）、課題（推論待ち時間の長さ、大量のメモリ要件による計算効率の悪さ、モデルの性能と整合性の維持）。
- 製品開発/イノベーション：大規模言語モデル市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの立ち上げに関する詳細な洞察
- 市場開発：有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、さまざまな地域の大規模言語モデル市場を分析しています。
- 市場の多様化：大型言語モデル市場の新製品＆サービス、未開拓地域、最近の開発、投資に関する詳細情報
- 競合評価：Google（米国）、OpenAI（米国）、Anthropic（米国）、Meta（米国）、Microsoft（米国）、NVIDIA（米国）、AWS（米国）、IBM（米国）、Oracle（米国）などの主要プレイヤーの市場シェア、成長戦略、サービス提供に関する詳細な評価、HPE（米国）、Tencent（中国）、Yandex（ロシア）、Naver（韓国）、AI21 Labs（イスラエル）、Hugging Face（米国）、Baidu（中国）、SenseTime（香港）、Huawei（中国）などが大規模言語モデル市場に参入している。また、本レポートは、関係者が大規模言語モデル市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。

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1 はじめに 56
1.1 調査目的 56
1.2 市場の定義 56
1.2.1 包含と除外 57
1.3 市場範囲 58
1.3.1 市場区分 58
1.3.2 対象地域 59
1.3.3 考慮した年数 59
1.4 考慮した通貨 60
表1 米ドル為替レート（2020-2023年） 60
1.5 利害関係者 60
1.5.1 景気後退の影響 60
2 調査方法
2.1 調査データ
図1 大規模言語モデル市場：調査デザイン 61
2.1.1 二次データ 62
2.1.2 一次データ 62
表2 一次インタビュー 62
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 63
図2 主要プロファイルの内訳（企業タイプ、呼称、地域別） 63
2.1.2.2 主要な業界洞察 63
図3 専門家による主な洞察 63
2.2 市場規模の推定 64
図4 大規模言語モデル市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ 64
2.2.1 トップダウンアプローチ 64
2.2.2 ボトムアップアプローチ 64
図5 アプローチ1（ボトムアップ、サプライサイド）：大規模言語モデルのソリューション／サービスベンダーからの収益 65
図6 アプローチ2（ボトムアップ、サプライサイド）：大規模言語モデルのすべてのソリューション／サービスからの総収入 65
図 7 アプローチ 3（ボトムアップ、サプライサイド）：すべてのソリューション／サービスと対応するソースからの市場推定 66
図 8 アプローチ 4（ボトムアップ、需要サイド）：人工知能支出全体に占める大規模言語モデルのシェア 67
2.3 データの三角測量 68
図9 データの三角測量 68
2.4 市場予測 68
表 3 要因分析 68
2.5 調査の前提
表 4 調査の前提 69
2.6 調査の限界
図 10 調査の限界 71
2.7 景気後退が大規模言語モデル市場に与える影響 71
表 5 世界の大規模言語モデル市場における景気後退の影響 72
3 エグゼクティブサマリー
表6 大型言語モデルの世界市場規模と成長率、2020-2023年（百万米ドル、前年比） 75
表7 大型言語モデルの世界市場規模と成長率、2024-2030年（百万米ドル、前年比） 75
図 11 2024 年にはソフトウェア分野がより大きな市場規模を占める 75
図 12 予測期間中、ソフトウェアタイプ別では汎用 llms が支配的なセグメントとなる 76
図 13 2024 年にはクローズドソース型 llms（ソフトウェアのソースコード別）が市場を支配する 76
図 14 クラウドが予測期間中に急成長する展開モード 77
図 15 2024 年にはサービス別 llm 開発セグメントが最大の市場シェアを占める 77
図 16 自動符号化 llms アーキテクチャ分野は 2024～2030 年に最も速い成長率を記録する 78
図 17 モダリティ別ではテキスト分野が 2024 年に最大の市場シェアを占める 78
図 18 2024 年には 10 億～100 億パラメータセグメント（モデルサイズ別）が最大の市場シェアを占める 79
図 19 予測期間中に最も成長するアプリケーションは言語翻訳とローカライゼーション分野 79
図 20 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野が予測期間中に最も高い成長率を示す 80
図 21 2024 年から 2030 年にかけて最も高い成長率を記録するのはアジア太平洋地域 80
4 プレミアムインサイト 81
4.1 大規模言語モデル市場における企業の魅力的な機会 81
図 22 多様な産業における洗練された NLP アプリケーションの需要増加が極めて重要な成長促進要因に 81
4.2 大規模言語モデル市場：上位3つのアプリケーション 82
図 23：予測期間中に最も高い成長率を占めるのは情報検索アプリケーション分野
4.3 北米：大規模言語モデル市場：サービス別、エンドユーザー別 82
図 24 2024 年にはソフトウェアとメディア＆エンターテインメントが北米の最大株主 82
4.4 大型言語モデル市場、地域別 83
図 25 2024 年には北米が最大の市場シェアを占める 83
5 市場概要と業界動向 84
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス 84
図 26 大型言語モデル市場の促進要因、阻害要因、機会、課題 84
5.2.1 推進要因 85
5.2.1.1 大規模データセットの利用可能性の増加 85
図 27 世界中で生成・消費されるデータ量（2010 年～2023 年）（ゼタバイト） 85
5.2.1.2 深層学習アルゴリズムの進歩 85
図 28 モデルサイズの急増に伴い、LLM の性能は急速に拡大する（2018～2023 年）（10 億パラメータ） 86
5.2.1.3 人間と機械のコミュニケーション強化の必要性 86
図 29 チャットボットによる会話への適応が進むユーザー（2021 年対 2022 年） 87
5.2.1.4 コンテンツの自動作成とキュレーションに対する需要の高まり 87
図 30 企業規模を問わない大規模言語モデルのユースケース（2022年） 88
5.2.2 阻害要因 88
5.2.2.1 モデル学習と推論最適化のコストが高い 88
図 31 様々な gpt-3 ベースの大規模言語モデルの 100 万パラメータ当たりの学習コスト 89
5.2.2.2 データの偏りと品質への懸念 89
5.2.2.3 説明可能性と解釈可能性における透明性の欠如 89
5.2.3 機会 90
5.2.3.1 LLMを利用した言語翻訳とローカリゼーションの強化 90
5.2.3.2 LLMを使った感情認識と感情分析 90
図 32 人間の認知スキルにおける著名な LLM のスコア（2022 年） 91
5.2.3.3 知識発見と管理におけるLLMへの需要の高まり 91
5.2.4 課題 91
5.2.4.1 高い推論待ち時間 91
5.2.4.2 大規模なメモリ要件による計算効率の悪さ 92
図 33 いくつかの著名な LLM の計算要件（テラフロップ） 92
5.2.4.3 モデルの性能と完全性の維持 92
図34 Gpt-4における3ヶ月以内のモデル・ドリフト（2023年3月 vs. Gpt-4）。2023年6月) 93
5.3 大規模言語モデル市場の進化 93
図35 大型言語モデル市場の進化 93
5.4 大型言語モデル：ソフトウェア層 95
5.4.1 エンベッディング層 95
5.4.2 フィードフォワード層
5.4.3 リカレント層 96
5.4.4 注意層 96
5.5 バリューチェーン分析 97
図 36 大型言語モデル市場：バリューチェーン分析 97
表 8 大型言語モデル市場：バリューチェーン分析 98
5.6 エコシステム分析／マーケットマップ 99
表9 大型言語モデル市場：エコシステム 99
図 37 大型言語モデル市場マップ：主要プレイヤー 101
5.6.1 大規模言語モデルソフトウェアプロバイダー 101
5.6.1.1 LLM APIプロバイダー 102
5.6.1.2 ベクトルデータベースプロバイダー 102
5.6.1.3 LLMフレームワークプロバイダー 102
5.6.1.4 音声合成プロバイダー 102
5.6.1.5 LLMモニタリングツールプロバイダ 102
5.6.2 大規模言語モデルサービスプロバイダー 103
5.6.2.1 コンピュートプラットフォームプロバイダー 103
5.6.2.2 モデルハブ 103
5.6.2.3 ファインチューニング／カスタムモデル学習フレームワーク 103
5.6.2.4 モニタリング／監視プラットフォームプロバイダー 104
5.6.2.5 ホスティングサービスプロバイダ 104
5.6.3 エンドユーザー 104
5.6.4 政府・規制機関 104
5.7 投資環境と資金調達シナリオ 105
図 38 資金調達額と資金調達ラウンド別の主要な LM 開発企業（2017～2024 年）（百万米ドル） 105
図39 最も評価されたLLM開発企業、2023年（10億米ドル） 106
図40 大規模言語モデル運用（llmops）への投資（カテゴリー別）、2023年（百万米ドル） 107
図 41 大規模言語モデル市場の取引件数と取引額（2021 年第 1 四半期～2023 年第 3 四半期）（百万米ドル） 108
5.8 ケーススタディ分析 109
5.8.1 BFSI 109
5.8.1.1 生成AIを活用したEdger Financeの投資情報収集・分析の高速化 109
5.8.2 メディア＆エンターテインメント 109
5.8.2.1 Ben Groupはメディア＆エンターテイメント業界の分散型デジタル世界に革命を起こした 109
5.8.3 ヘルスケア＆ライフサイエンス 110
5.8.3.1 サマーヘルスはOpenAIで小児科医の診察を再構築 110
5.8.4 IT・IT 110
5.8.4.1 Oxide AIがIBM watsonx.aiを試験的に導入し、金融における投資情報の過負荷に挑む 110
5.8.5 法律事務所 111
5.8.5.1 Manz社はDeepsetクラウドを活用し、セマンティック検索で法務調査の労力を大幅に削減 111
5.9 テクノロジー分析 111
5.9.1 主要テクノロジー 111
5.9.1.1 自然言語処理（NLP） 111
5.9.1.2 ディープラーニング 112
5.9.1.3 トランスフォーマーアーキテクチャ 112
5.9.1.4 注意メカニズム 112
5.9.1.5 トランスファー学習 112
5.9.2 隣接技術 113
5.9.2.1 音声認識 113
5.9.2.2 コンピュータビジョン 113
5.9.2.3 強化学習 113
5.9.2.4 知識グラフ 114
5.9.3 補完技術 114
5.9.3.1 量子コンピューティング 114
5.9.3.2 説明可能なAI 114
5.9.3.3 エッジコンピューティング 115
5.9.3.4 ブロックチェーン 115
5.10 規制の状況 115
5.10.1 規制機関、政府機関、その他の組織 115
表10 北米：規制機関、政府機関、その他の組織 116
表 11 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織 116
表12 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の団体 117
表13 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の団体 117
表14 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の団体 118
5.10.2 規制：大規模言語モデル市場 118
5.10.2.1 北米 118
5.10.2.1.1 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA） 118
5.10.2.1.2 カナダの自動意思決定指令 118
5.10.2.1.3 AIと自動意思決定システム（AADS）条例（ニューヨーク市） 119
5.10.2.2 欧州 119
5.10.2.2.1 一般データ保護規則（GDPR） 119
5.10.2.2.2 欧州連合の人工知能法（AIA） 119
5.10.2.2.3 欧州委員会による信頼できるAIのための倫理ガイドライン 119
5.10.2.3 アジア太平洋地域 119
5.10.2.3.1 個人情報保護法（PIPL）-中国 119
5.10.2.3.2 人工知能倫理ガイドライン - 日本 119
5.10.2.3.3 AI戦略とガバナンスの枠組み - オーストラリア 119
5.10.2.4 中東・アフリカ 120
5.10.2.4.1 アラブ首長国連邦のAI規制と倫理ガイドライン 120
5.10.2.4.2 南アフリカの個人情報保護法（POPIA） 120
5.10.2.4.3 エジプトのデータ保護法 120
5.10.2.5 ラテンアメリカ 120
5.10.2.5.1 ブラジル - 一般データ保護法（LGPD） 120
5.10.2.5.2 メキシコ - 民間団体が保有する個人データの保護に関する連邦法（LFPDPPP） 120
5.10.2.5.3 アルゼンチン - 個人データ保護法（PDPL） 120
5.11 特許分析 121
5.11.1 方法論 121
5.11.2 出願特許（文書タイプ別） 121
表15 出願された特許（2013～2023年） 121
5.11.3 技術革新と特許出願 121
図 42 過去 10 年間に付与された特許数（2013～2023 年） 121
5.11.3.1 大規模言語モデル市場における上位特許所有者 122
図43 大型言語モデル市場における出願人上位10社（2013～2023年） 122
表16 大型言語モデル市場の特許権者上位20件（2013～2023年） 122
表17 大型言語モデル市場における少数の特許リスト（2022～2023年） 123
図 44 付与された特許の地域分析（2013-2023年） 126
5.12 価格分析 126
5.12.1 主要企業の平均販売価格動向（ソフトウェアタイプ別） 128
図45 主要企業の平均販売価格動向（ソフトウェアタイプ別） 128
表18 主要プレイヤーの平均販売価格動向（ソフトウェアタイプ別） 128
5.12.2 指標価格分析（オファリング別） 129
表 19 大規模言語モデルソリューションの価格水準（提供製品別） 129
5.13 貿易分析 131
5.13.1 コンピューターソフトウェアの輸出シナリオ 131
図 46 コンピューターソフトウェアの輸出額（主要国別、2015～2022 年）（10 億米ドル） 132
5.13.2 コンピューターソフトウェアの輸入シナリオ 132
図 47 主要国別コンピュータソフトウェアの輸入額（2015～2022 年）（10 億米ドル） 133
5.14 主要な会議とイベント 133
表20 大型言語モデル市場：会議・イベントの詳細リスト（2024～2025年） 133
5.15 ポーターの5つの力分析 134
表21 ポーターの5つの力が大規模言語モデル市場に与える影響 134
図 48 ポーターの 5 つの力分析：大規模言語モデル市場 135
5.15.1 新規参入の脅威 135
5.15.2 代替品の脅威 135
5.15.3 供給者の交渉力 136
5.15.4 買い手の交渉力 136
5.15.5 競争上のライバルの激しさ 136
5.16 技術ロードマップ 137
図 49 大規模言語モデル市場の技術ロードマップ 137
5.17 ビジネスモデル 138
図 50 大型言語モデル：ビジネスモデル 138
5.17.1 ソフトウェアベンダーモデル 139
5.17.2 クラウドAPIアクセスモデル 139
5.17.3 カスタムトレーニング／微調整モデル 140
5.17.4 マーケットプレイス／取引所モデル 141
5.18 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 141
5.18.1 大規模言語モデルプロバイダーの収益シフトと新たな収益ポケット 141
図 51 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 142
5.19 主要ステークホルダーと購買基準 142
5.19.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 142
図 52 主要エンドユーザーの購買プロセスにおける利害関係者の影響 142
表 22 主要エンドユーザーの購買プロセスにおける関係者の影響 142
5.19.2 購入基準 143
図 53 上位 3 エンドユーザーの主な購買基準 143
表 23 上位 3 エンドユーザーの主な購買基準 143
6 大規模言語モデル市場（提供製品別） 144
6.1 はじめに 145
6.1.1 オファリング：大規模言語モデル市場の促進要因 145
図 54 2024 年にはソフトウェア分野の市場シェアが拡大 146
表 24：大規模言語モデル市場、オファリング別、2020～2023 年（百万米ドル） 146
表 25：大規模言語モデル市場、オファリング別、2024-2030 年（百万米ドル） 146
6.2 ソフトウェア、タイプ別 147
図 55 2024～2030 年に最も成長する分野はドメイン特化型 llms 147
表 26 大規模言語モデル市場、ソフトウェアタイプ別、2020-2023 年（百万米ドル） 148
表 27 大規模言語モデル市場、ソフトウェアタイプ別、2024～2030 年（百万米ドル） 148
6.2.1 汎用llms 148
6.2.1.1 汎用LLMの高い汎用性と迅速な適応性により、複数のユースケースへの普及が加速 148
表 28：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023 年（百万米ドル） 149
表 29 汎用 LLM：大型言語モデル市場、地域別、2024-2030 年（百万米ドル） 149
6.2.2 ドメイン特化型LLMS 150
6.2.2.1 ドメイン特化型LLMの採用は、各業界に特化したLLMに対する企業の緊急ニーズに牽引される 150
6.2.2.2 ゼロショット 151
表 30 ゼロショットドメイン特化型 LLM：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023 年（百万米ドル） 151
表 31 ゼロショット領域特化型 llms：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030 年（百万米ドル） 152
6.2.2.3 ワンショット 152
表 32 ワンショットドメイン特化型 llms：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 153
表 33 ワンショットドメイン特化型 llms：大規模言語モデル市場、地域別、2024-2030 年（百万米ドル） 153
6.2.2.4 少数ショット 153
表 34 少数ショットのドメイン特化型 llms：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 154
表 35 少数ショット領域特化型 llms：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023 年（百万米ドル） 154大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030 年（百万米ドル） 154
6.2.3 多言語LLMS 155
6.2.3.1 グローバル化の進展と包括性の推進がシームレスな多言語言語処理能力への需要を喚起 155
表 36 多言語 llms：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023 年（百万米ドル） 155
表 37 多言語 llms：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030 年（百万米ドル） 156
6.2.4 タスクに特化した llms 156
6.2.4.1 ミッションクリティカルなアプリケーション向けのタスク指向言語モデルにおける高精度・高精度の需要が、タスク特化型LLMの成長を促進する 156
表 38：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 157
表 39：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030 年（百万米ドル） 157
6.3 ソフトウェア、ソースコード別 157
図 56 2024 年にはクローズドソース型 llms 分野が最大シェアを占める 158
表 40 大規模言語モデル市場、ソフトウェアソースコード別、2020 年～2023 年（百万米ドル） 158
表 41 大型言語モデル市場、ソフトウェアソースコード別、2024～2030 年（百万米ドル） 158
6.3.1 オープンソースllms 159
6.3.1.1 強力なオープンソースLLMモデルの利用可能性とオープンソースコミュニティの協調性が、オープンソースLLMの採用と成長を促進する 159
表 42 オープンソース LLM：大規模言語モデル市場、地域別、2020-2023 年（百万米ドル） 160
表 43 オープンソース LLM：大規模言語モデル市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 160
6.3.2 クローズドソース型 llms 160
6.3.2.1 クローズドソースのLLMは、カスタマイズされたドメイン固有のAIソリューションへのニーズと、独占的なアクセスと独自の優位性への欲求によって牽引される 160
表 44 クローズドソース型 LLM：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 161
表 45 クローズドソース型 llms：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030 年（百万米ドル） 161
6.4 ソフトウェア、導入形態別 162
図 57 2024 年にはクラウド分野がより大きな市場シェアを占める 162
表 46 大型言語モデル市場：ソフトウェア展開モード別 2020-2023 （百万米ドル） 163
表 47 大型言語モデル市場、ソフトウェア展開モード別、2024-2030 年（百万米ドル） 163
6.4.1 クラウド 163
6.4.1.1 スケーラブルで簡単にアクセスできるLLM APIへの需要の高まりが、クラウドベースのLLMの成長を促進 163
表 48：クラウド：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023 年（百万米ドル） 164
表 49：クラウド：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030 年（百万米ドル） 164
6.4.2 オンプレミス 165
6.4.2.1 厳格なデータプライバシーと機密領域のデータ取り扱いに対する企業のニーズが、ローカライズされた展開と制御を可能にするオンプレミス型LLMの成長を促進する 165
表 50 オンプレミス：大規模言語モデル市場、地域別、2020年～2023年（百万米ドル） 165
表 51 オンプレミス：大規模言語モデル市場、地域別、2024-2030年（百万米ドル） 166
6.5 サービス 166
図 58 2024～2030 年の間に大規模言語モデル市場で最も高い成長率を記録する llm ファインチューニングサービス 167
表 52 大型言語モデル市場、サービス別、2020～2023 年（百万米ドル） 167
表53 大型言語モデル市場、サービス別、2024年～2030年（百万米ドル） 168
6.5.1 コンサルティング 168
6.5.1.1 LLMの導入と導入戦略に関する専門家の指導に対する需要の高まりがコンサルティングサービス分野を牽引 168
表 54 コンサルティング：大規模言語モデル市場、地域別、2020年～2023年（百万米ドル） 169
表 55 コンサルティング大規模言語モデル市場、地域別、2024-2030 年（百万米ドル） 169
6.5.2 LLM開発 169
6.5.2.1 特定のユースケースや業種に合わせたカスタムLLMへのニーズの高まりがLLM開発サービスを後押し 169
表 56 LLM 開発：大規模言語モデル市場、地域別、2020年～2023年（百万米ドル） 170
表 57 LLM開発：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 170
6.5.3 統合 171
6.5.3.1 既存のソフトウェアエコシステムとワークフローにLLMをシームレスに組み込む必要性により、統合サービスの需要が高まる 171
表 58：統合：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023 年（百万米ドル） 171
表59 統合：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 172
6.5.4 LMの微調整 172
6.5.4.1 LLMファインチューニングサービス市場を拡大するドメイン固有およびタスク固有のLLM最適化 172
6.5.4.2 完全ファインチューニング 173
表60 完全ファインチューニング：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 173
表61 フルファインチューニング：大規模言語モデル市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 174
6.5.4.3 検索補強型生成（RAG） 174
表62 検索補強世代：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 175
表63 検索補完生成：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 175
6.5.4.4 アダプタベースのパラメータ効率チューニング 176
表64 アダプタベースのパラメータ効率チューニング：大規模言語モデル市場：地域別、2020～2023年（百万米ドル） 177
表 65 アダプタベースのパラメータ効率チューニング：大規模言語モデル市場：地域別 2024-2030 （百万米ドル） 177
6.5.5 LLMを活用したアプリ開発 177
6.177 5.5.1 様々な分野でLLMを活用したアプリケーションの人気が高まっていることから、LLMをバックアップしたアプリ開発サービスの採用が増加 177
表 66 LLM ベースのアプリ開発：大規模言語モデル市場、地域別、2020年～2023年（百万米ドル） 178
表 67 LLM ベースのアプリ開発：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 178
6.5.6 プロンプトエンジニアリング 179
6.179 5.6.1 プロンプトエンジニアリングサービスは、LLMのパフォーマンスを最適化するための効果的なプロンプト設計の重要性から急成長が見込まれる 179
表 68 プロンプトエンジニアリング：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 179
表 69 プロンプトエンジニアリング：大型言語モデル市場、地域別、2024～2030 年（百万米ドル） 180
6.5.7 サポートとメンテナンス
6.5.7.1 LLMモデルの更新、モニタリング、長期サポートの継続的ニーズがサポート＆保守サービスの採用を促進 180
表 70 サポート＆メンテナンス：大規模言語モデル市場、地域別、2020-2023 年（百万米ドル） 181
表 71 サポート＆メンテナンス：大規模言語モデル市場：地域別 2024-2030 (百万米ドル) 181
7 大型言語モデル市場：アーキテクチャ別 182
7.1 はじめに 183
7.1.1 アーキテクチャ：大規模言語モデル市場の促進要因 183
図 59 自動エンコードllmsは予測期間中に最も高い成長率で成長する 184
表 72：大規模言語モデル市場、アーキテクチャ別、2020～2023 年（百万米ドル） 184
表 73 大規模言語モデル市場：アーキテクチャ別、2024-2030 年（百万米ドル） 184
7.2 自己回帰型言語モデル 185
7.2.1 複雑な言語パターンと文脈内の依存関係を捉える自己回帰言語モデル 185
表 74 自己回帰言語モデル：大型言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 185
表 75 自己回帰言語モデル：大規模言語モデル市場、地域別、2024-2030年（百万米ドル） 186
7.2.2 シングルヘッド自己回帰言語モデル 186
7.2.3 マルチヘッド自己回帰言語モデル 186
7.3 自己符号化言語モデル 187
7.3.1 下流タスクの微調整まで拡張するAELMSは、産業界と学術界に広く採用される 187
表 76 自動符号化言語モデル：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 187
表 77 自動エンコード言語モデル：大型言語モデル市場、地域別、2024～2030 年（百万米ドル） 188
7.3.2 バニラ自動エンコード言語モデル 188
7.3.3 最適化された自動エンコード言語モデル 188
7.4 ハイブリッド言語モデル 189
7.4.1 自己回帰と自己符号化のコンポーネントを統合することで、文脈理解と生成能力を必要とするタスクで優位に立てるようにする 189
表 78 ハイブリッド言語モデル：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 189
表 79 ハイブリッド言語モデル：大型言語モデル市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 190
7.4.2 テキスト対テキスト言語モデル 190
7.4.3 事前学習-ファインチューニングモデル 190
8 モダリティ別大規模言語モデル市場 191
8.1 はじめに 192
8.1.1 モダリティ：大規模言語モデル市場の促進要因 192
図 60：予測期間中、ビデオモダリティが最も高い成長率を示す 192
表 80 大型言語モデル市場、モダリティ別、2020-2023 （百万米ドル） 193
表81 大型言語モデル市場、モダリティ別、2024-2030年（百万米ドル） 193
8.2 テキスト 193
8.2.1 テキストを処理・生成するためにアテンションメカニズムやトランスフォーマアーキテクチャなどの高度な技術を活用するLLMS 193
表 82：テキスト：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023 年（百万米ドル） 194
表 83 テキスト：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030 年（百万米ドル） 194
8.3 コード 194
8.3.1 ソフトウェアの保守、リファクタリング、最適化などの作業を支援するコード理解機能を備えた llms 194
表 84 CODE：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 195
表 85 コード：大規模言語モデル市場大規模言語モデル市場：地域別、2024～2030年（百万米ドル） 195
8.4 画像 195
8.4.1 マルチモーダル変換器と融合メカニズムにより、llmsは視覚情報をテキスト入力と一緒に取り込むことができる 195
表 86 画像：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 196
表 87 画像：大型言語モデル市場：地域別、2024～2030年（百万米ドル） 196
8.5 ビデオ 196
8.5.1 物体認識、アクティビティ検出、シーン理解など、動画コンテンツから意味のある洞察を抽出する llms を強化する動画モダリティ 196
表 88 動画：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 197
表 89 動画：大型言語モデル市場：地域別、2024～2030年（百万米ドル） 197
9 大型言語モデル市場：モデルサイズ別 198
9.1 はじめに 199
9.1.1 モデルサイズ：大規模言語モデル市場の促進要因 199
図61 予測期間中、2,000億～5,000億パラメータセグメントが最も高いCAGRで成長する 200
表90 大型言語モデル市場、モデルサイズ別、2020年～2023年（百万米ドル） 201
表91 大型言語モデル市場、モデルサイズ別、2024年～2030年（百万米ドル） 201
9.2 10億パラメータ以下 201
9.2.1 10億パラメータ以下のモデルは計算能力の限られた環境での応用に最適 201
図62 著名な10億パラメーター以下のllms 202
表92 10億パラメーター未満：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 203
表93 10億パラメータ未満：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 203
9.3 10億～100億パラメータ 203
9.3.1 10億～100億パラメータのモデルは、中程度の計算量を必要とする幅広いNLPタスクに適している 203
図63 10億から100億パラメータ間の著名なLLMS 204
表94 10億～100億パラメータ：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 205
表95 10億～100億パラメータ：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 205
9.4 100億～500億パラメータ 205
9.4.1 100億～500億パラメータのモデルは、大規模モデルのようなリソース集約的な性質を持たずに、高度な言語理解に対応できる 205
図64 100億～500億パラメータ間の著名なllms 206
表96 100億～500億パラメータ：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 207
表97 100億～500億パラメータ：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 207
9.5 500億～1,000億パラメータ 207
9.5.1 500億～1,000億パラメータモデルの拡大は、ニュアンス言語理解能力と文脈認識能力の向上が後押し 207
図65 500億から1,000億のパラメータを持つ著名なLLMS 208
表98 500億～1000億パラメータ：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 208
表99 500億～1000億パラメータ：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 209
9.6 1,000億～2,000億パラメータ 209
9.6.1 複雑な言語パターンを理解する能力の向上により、これらのモデルサイズはドメインに特化した llms の開発に適している 209
図66 1,000億から2,000億パラメータ間の顕著なLLMS 210
表1,000億～2,000億パラメータ：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 210
表101 1,000億～2,000億パラメータ：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 210
9.7 2,000億～5,000億パラメータ 211
9.7.1 これらのモデルは、広範な文脈認識、洗練された対話システム、高度なコンテンツ生成において強固な性能を示す 211
図67 2,000億～5,000億パラメータ間の顕著なllms 211
表102 2,000億～5,000億パラメータ：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 212
表103 2,000億～5,000億パラメータ：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 212
9.8 5,000億パラメータ以上 212
9.8.1 5,000億パラメータを超えるモデルは、比類ない性能と極めて高いレベルの文脈理解と生成を提供する 212
図 68 5,000億パラメーターを超える著名なllms 214
表104 5000億パラメータ以上：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 214
表105 5000億パラメータ以上：大規模言語モデル市場、地域別、2024-2030年（百万米ドル） 214
10 大規模言語モデル市場、用途別 215
10.1 はじめに 216
10.1.1 アプリケーション：大規模言語モデル市場の促進要因 216
図 69 言語翻訳とローカリゼーションアプリケーションは予測期間中最も高い成長率で成長する 217
表 106 大型言語モデル市場：用途別 2020-2023 （百万米ドル） 217
表 107 大規模言語モデル市場：用途別、2024-2030年（百万米ドル） 218
10.2 情報検索 218
10.2.1 llmsはテキストの意味と文脈の理解を助け、より正確で関連性の高い情報検索を可能にする 218
表 108 情報検索：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 219
表 109 情報検索：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 219
10.3 言語翻訳とローカリゼーション 219
10.3.1 Webサイトコンテンツ、製品説明、ユーザーインターフェイスの翻訳など、様々なタスクを自動化することで、ローカリゼーションプロセスを効率化するLLMS 219
表 110 言語翻訳＆ローカリゼーション：大規模言語モデル市場（地域別）2020～2023 年（百万米ドル） 220
表111 言語翻訳とローカリゼーション：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 220
10.3.2 多言語翻訳 220
10.3.3 ローカリゼーションサービス 221
10.4 コンテンツ生成とキュレーション 221
10.4.1 コンテンツワークフローの合理化、コンテンツ品質の向上、よりパーソナライズされた体験の提供を実現する企業とコンテンツ制作者 221
表112 コンテンツ生成とキュレーション：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 222
表113 コンテンツ生成とキュレーション：大規模言語モデル市場：地域別、2024～2030年（百万米ドル） 222
10.4.2 自動ジャーナリズムと記事執筆 222
10.4.3 クリエイティブ・ライティング 223
10.5 コード生成 223
10.5.1 既存のコードベースを分析し、改善や代替実装を提案することで、コードのリファクタリングと最適化を促進する llms 223
表 114 コード生成：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023 年（百万米ドル） 224
表 115 コード生成：大規模言語モデル市場、地域別、2024-2030 年（百万米ドル） 224
10.6 顧客サービスの自動化 224
10.6.1 自己回帰と自動符号化のコンポーネントを統合することで、文脈理解と生成能力を必要とするタスクに優れることが可能になる 224
表 116 顧客サービスの自動化：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023 年（百万米ドル） 225
表 117 顧客サービスの自動化：大規模言語モデル市場、地域別、2024～2030 年（百万米ドル） 225
10.6.2 チャットボットとバーチャルアシスタント 225
10.6.3 セールスとマーケティングの自動化 226
10.6.4 パーソナライズされたレコメンデーション 226
10.7 データ分析とバイ 227
10.7.1 llmsを統合してデータ分類、異常検知、予測分析を自動化し、企業がより深い洞察を得られるようにする 227
表 118 データ分析と生物学：大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023 年（百万米ドル） 227
表119 データ分析とバイ：大規模言語モデル市場：地域別、2024～2030年（百万米ドル） 228
10.7.2 センチメント分析 228
10.7.3 ビジネスレポートと市場分析 228
10.8 その他のアプリケーション 229
表 120 その他のアプリケーション大規模言語モデル市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル） 229
表 121 その他のアプリケーション大型言語モデル市場：地域別、2024-2030年（百万米ドル） 230
11 大型言語モデル市場：エンドユーザー別 231
11.1 はじめに 232
11.1.1 エンドユーザー：大規模言語モデル市場の促進要因 232
図 70：予測期間中、ヘルスケア＆ライフサイエンス分野が最も高い成長率を示す 233
表 122 大型言語モデル市場、エンドユーザー別、2020～2023年（百万米ドル） 233
表 123 大型言語モデル市場、エンドユーザー別、2024-2030 年（百万米ドル） 234
11.2 ITとITES 234
11.2.1 ソフトウェア開発プロセスと顧客サービスにおける llms の広範な活用 234
図 71 IT/ITES：主なユースケース 235
表 124 IT・ITES における大規模言語モデル市場（地域別）2020-2023 年（百万米ドル） 235
表125 IT＆ITESにおける大規模言語モデル市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 236
表126 IT＆ITESの大規模言語モデル市場：提供製品別、2020-2023年（百万米ドル） 236
表127 IT＆ITESの大規模言語モデル市場、オファリング別、2024-2030年（百万米ドル） 236
表128 IT＆ITESの大規模言語モデル市場、アプリケーション別、2020年～2023年（百万米ドル） 237
表129 IT＆ITESの大規模言語モデル市場：アプリケーション別、2024-2030年（百万米ドル） 237

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Table of Contents

Summary

The Large Language Model (LLM) market is projected to grow from USD 6.4 billion in 2024 to USD 36.1 billion by 2030, at a compound annual growth rate (CAGR) of 33.2% during the forecast period. The growth of the large language model market is primarily driven by increasing accessibility of extensive datasets, progressions in deep learning algorithms, and the necessity for improved human-machine interaction.
“By model size, 100 billion to 200 billion parameter segment is expected to register the fastest market growth rate during the forecast period”
Models within this parameter range strike a balance between complexity and practicality, offering substantial capabilities while remaining computationally feasible. Language models such as LaMDA 2, GPT-3, BLOOMZ, Jurassic-2, and Falcon 180B exemplify this trend, showcasing the potential of models within this size bracket to deliver impressive language understanding and generation capabilities. Additionally, advancements in hardware infrastructure, including specialized accelerators and distributed computing systems, are enhancing the efficiency and scalability of training and deploying such models. Furthermore, as demand grows for applications such as conversational AI, natural language understanding, and content generation, there is increasing interest in models of this size range that can meet diverse requirements across various industries, thereby driving their rapid adoption and market expansion.
“By modality, text segment is expected to account for the largest market share during the forecast period”
Text-based applications are ubiquitous across various industries, including customer service chatbots, sentiment analysis tools, and language translation services. As LLMs continue to improve in understanding and generating textual content, the demand for such applications is expected to surge. Moreover, text data is abundant and easily accessible, making it a primary focus for LLM development and deployment. Additionally, the proliferation of online platforms and social media has generated massive volumes of textual data that can be leveraged for insights and decision-making. Furthermore, text-based communication remains one of the most prevalent forms of human interaction, driving the need for LLMs to facilitate more natural and effective communication between humans and machines.
“By Region, Asia Pacific is slated to grow at the fastest rate and North America to have the largest market share during the forecast period”
The Asia Pacific region is witnessing a rapid digital transformation across various sectors, including finance, healthcare, and manufacturing, driving the demand for advanced language technologies like LLMs to streamline operations and enhance productivity. North America's advanced infrastructure and substantial funding for research and development provide a fertile ground for the growth of LLM technologies. Additionally, the region's diverse industries, including finance, healthcare, and e-commerce, are increasingly recognizing the benefits of LLMs for tasks such as data analysis, customer service, and text generation.
Breakdown of primaries
In-depth interviews were conducted with Chief Executive Officers (CEOs), vice presidents, innovation and technology directors, system integrators, and executives from various key organizations operating in the large language model market.
 By Company: Tier I–35%, Tier II–45%, and Tier III–20%
 By Designation: C-Level Executives–35%%, D-Level Executives–30%, and others–35%
 By Region: North America– 40%, Europe –20%, Asia Pacific– 25% and Middle East Africa- 9%, Latin America-6%
The report includes the study of key players offering large language model software and services. The major players in the large language model market include Google (US), OpenAI (US), Anthropic (US), Meta (US), Microsoft (US), NVIDIA (US), AWS (US), IBM (US), Oracle (US), HPE (US), Tencent (China), Yandex (Russia), Naver (South Korea), AI21 Labs (Israel), Hugging Face (US), Baidu (China), SenseTime (Hong Kong), Huawei (China), FedML (US), DynamoFL (US), Together AI (US), Upstage (South Korea), Mistral AI (France), Adept (US), Neuralfinity (Germany), Mosaic ML (US), Stability AI (UK), LightOn (France), Cohere (Canada), Turing (US), Lightning AI (US), and WhyLabs (US).

Research coverage
This research report categorizes the large language model market by Offering (Software and Services), Software By Type (General-purpose LLMs, Domain-specific LLMs, Multilingual LLMs, Task-specific LLMs), Software By Source Code (Open-source LLMs, Closed-source LLMs), Software By Deployment Mode (On-premises, Cloud), Services (Consulting, LLM Development, Integration, LLM fine-tuning (Full Fine-tuning, Retrieval-augmented Generation, Adapter-Based Parameter Efficient Tuning), LLM-backed App Development, Prompt Engineering, Support, Maintenance), by Architecture (Autoregressive Language Models, Autoencoding Language Models, Hybrid Language Models), by Modality (Text, Code, Image, Video), by Model Size (Below 1 Billion Parameters, 1 Billion To 10 Billion Parameters, 10 Billion To 50 Billion Parameters, 50 Billion To 100 Billion Parameters, 100 Billion To 200 Billion Parameters, 200 Billion To 500 Billion Parameters, Above 500 Billion Parameters), by Application (Information Retrieval, Language Translation and Localization, Content Generation and Curation, Code Generation, Customer Service Automation, Data Analysis and BI, Other Applications (Knowledge Base Answering, Decision-Making Support, Malware Analysis)), by End-user (IT/ITeS, Healthcare and Life Sciences, Law Firms, BFSI, Manufacturing, Education, Retail, Media and Entertainment, Other End-users (Government & Defense, Automotive, Telecommunications), and by Region (North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America). The scope of the report covers detailed information regarding the major factors, such as drivers, restraints, challenges, and opportunities, influencing the growth of the large language model market. A detailed analysis of the key industry players has been done to provide insights into their business overview, solutions, and services; key strategies; contracts, partnerships, agreements, new product & service launches, mergers and acquisitions, and recent developments associated with the large language model market. Competitive analysis of upcoming startups in the large language model market ecosystem is covered in this report.
Key Benefits of Buying the Report
The report would provide the market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall large language model market and its subsegments. It would help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights better to position their business and plan suitable go-to-market strategies. It also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:
• Analysis of key drivers (the availability of extensive datasets is on the rise, ever evolving deep learning algorithms, growing necessity for improved communication between humans and machines, rising demand for automated content creation and curation), restraints (high cost of model training & inference optimization, data biasness and quality concerns, lack of transparency in explainability and interpretability), opportunities (enhanced language translation and localization with the use of LLMs, emotion recognition and sentiment analysis using LLMs, pressing demand for LLMs in knowledge discovery and management), and challenges (high inference latency, computational inefficiency due to large memory requirements, maintaining model performance and integrity).
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the large language model market
• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the large language model market across varied regions
• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the large language model market
• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies and service offerings of leading players like Google (US), OpenAI (US), Anthropic (US), Meta (US), Microsoft (US), NVIDIA (US), AWS (US), IBM (US), Oracle (US), HPE (US), Tencent (China), Yandex (Russia), Naver (South Korea), AI21 Labs (Israel), Hugging Face (US), Baidu (China), SenseTime (Hong Kong), Huawei (China), among others in the large language model market. The report also helps stakeholders understand the pulse of the large language model market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.

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1 INTRODUCTION 56
1.1 STUDY OBJECTIVES 56
1.2 MARKET DEFINITION 56
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 57
1.3 MARKET SCOPE 58
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 58
1.3.2 REGIONS COVERED 59
1.3.3 YEARS CONSIDERED 59
1.4 CURRENCY CONSIDERED 60
TABLE 1 UNITED STATES DOLLAR EXCHANGE RATE, 2020–2023 60
1.5 STAKEHOLDERS 60
1.5.1 IMPACT OF RECESSION 60
2 RESEARCH METHODOLOGY 61
2.1 RESEARCH DATA 61
FIGURE 1 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET: RESEARCH DESIGN 61
2.1.1 SECONDARY DATA 62
2.1.2 PRIMARY DATA 62
TABLE 2 PRIMARY INTERVIEWS 62
2.1.2.1 Breakup of primary profiles 63
FIGURE 2 BREAKUP OF PRIMARY PROFILES, BY COMPANY TYPE, DESIGNATION, AND REGION 63
2.1.2.2 Key industry insights 63
FIGURE 3 KEY INSIGHTS FROM EXPERTS 63
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 64
FIGURE 4 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET: TOP-DOWN AND BOTTOM-UP APPROACHES 64
2.2.1 TOP-DOWN APPROACH 64
2.2.2 BOTTOM-UP APPROACH 64
FIGURE 5 APPROACH 1 (BOTTOM-UP, SUPPLY-SIDE): REVENUE FROM VENDORS OF SOLUTIONS/SERVICES OF LARGE LANGUAGE MODELS 65
FIGURE 6 APPROACH 2 (BOTTOM-UP, SUPPLY-SIDE): COLLECTIVE REVENUE FROM ALL SOLUTIONS/SERVICES OF LARGE LANGUAGE MODELS 65
FIGURE 7 APPROACH 3 (BOTTOM-UP, SUPPLY-SIDE): MARKET ESTIMATION FROM ALL SOLUTIONS/SERVICES AND CORRESPONDING SOURCES 66
FIGURE 8 APPROACH 4 (BOTTOM-UP, DEMAND-SIDE): SHARE OF LARGE LANGUAGE MODELS THROUGH OVERALL ARTIFICIAL INTELLIGENCE SPENDING 67
2.3 DATA TRIANGULATION 68
FIGURE 9 DATA TRIANGULATION 68
2.4 MARKET FORECAST 68
TABLE 3 FACTOR ANALYSIS 68
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 69
TABLE 4 RESEARCH ASSUMPTIONS 69
2.6 STUDY LIMITATIONS 71
FIGURE 10 STUDY LIMITATIONS 71
2.7 IMPLICATIONS OF RECESSION ON LARGE LANGUAGE MODEL MARKET 71
TABLE 5 IMPACT OF RECESSION ON GLOBAL LARGE LANGUAGE MODEL MARKET 72
3 EXECUTIVE SUMMARY 73
TABLE 6 GLOBAL LARGE LANGUAGE MODEL MARKET SIZE AND GROWTH RATE, 2020–2023 (USD MILLION, Y-O-Y %) 75
TABLE 7 GLOBAL LARGE LANGUAGE MODEL MARKET SIZE AND GROWTH RATE, 2024–2030 (USD MILLION, Y-O-Y %) 75
FIGURE 11 SOFTWARE SEGMENT TO HOLD LARGER MARKET SIZE IN 2024 75
FIGURE 12 GENERAL-PURPOSE LLMS TO BE DOMINANT SEGMENT, BY SOFTWARE TYPE, DURING FORECAST PERIOD 76
FIGURE 13 CLOSED-SOURCE LLMS SEGMENT, BY SOFTWARE SOURCE CODE, TO DOMINATE MARKET IN 2024 76
FIGURE 14 CLOUD TO BE FASTER-GROWING DEPLOYMENT MODE DURING FORECAST PERIOD 77
FIGURE 15 LLM DEVELOPMENT SEGMENT, BY SERVICE, TO HOLD LARGEST MARKET SHARE IN 2024 77
FIGURE 16 AUTOENCODING LLMS ARCHITECTURE SEGMENT SET TO REGISTER FASTEST GROWTH RATE BETWEEN 2024 AND 2030 78
FIGURE 17 TEXT SEGMENT, BY MODALITY, SET TO WITNESS LARGEST MARKET SHARE IN 2024 78
FIGURE 18 1 BILLION TO 10 BILLION PARAMETERS SEGMENT, BY MODEL SIZE, SET TO WITNESS LARGEST MARKET SHARE IN 2024 79
FIGURE 19 LANGUAGE TRANSLATION & LOCALIZATION SEGMENT TO BECOME FASTEST-GROWING APPLICATION DURING FORECAST PERIOD 79
FIGURE 20 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES TO WITNESS HIGHEST GROWTH RATE DURING FORECAST PERIOD 80
FIGURE 21 ASIA PACIFIC TO REGISTER HIGHEST GROWTH RATE BETWEEN 2024 AND 2030 80
4 PREMIUM INSIGHTS 81
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR COMPANIES IN LARGE LANGUAGE MODEL MARKET 81
FIGURE 22 INCREASING DEMAND FOR SOPHISTICATED NLP APPLICATIONS ACROSS DIVERSE INDUSTRIES TO BE PIVOTAL GROWTH DRIVER 81
4.2 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET: TOP THREE APPLICATIONS 82
FIGURE 23 INFORMATION RETRIEVAL APPLICATION SEGMENT TO ACCOUNT FOR HIGHEST GROWTH RATE DURING FORECAST PERIOD 82
4.3 NORTH AMERICA: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY OFFERING AND END USER 82
FIGURE 24 SOFTWARE AND MEDIA & ENTERTAINMENT TO BE LARGEST SHAREHOLDERS IN NORTH AMERICA IN 2024 82
4.4 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION 83
FIGURE 25 NORTH AMERICA TO HOLD LARGEST MARKET SHARE IN 2024 83
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 84
5.1 INTRODUCTION 84
5.2 MARKET DYNAMICS 84
FIGURE 26 DRIVERS, RESTRAINTS, OPPORTUNITIES, AND CHALLENGES: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET 84
5.2.1 DRIVERS 85
5.2.1.1 Growth in availability of large datasets 85
FIGURE 27 VOLUME OF DATA GENERATED AND CONSUMED WORLDWIDE, 2010–2023 (ZETTABYTE) 85
5.2.1.2 Advancements in deep learning algorithms 85
FIGURE 28 LLM PERFORMANCE TO SCALE RAPIDLY WITH SPIKE IN MODEL SIZE, 2018–2023 (BILLION PARAMETERS) 86
5.2.1.3 Need for enhanced human-machine communication 86
FIGURE 29 USERS BECOMING INCREASINGLY ADAPTED TO CHATBOT CONVERSATIONS, 2021 VS. 2022 87
5.2.1.4 Rise in demand for automated content creation and curation 87
FIGURE 30 LARGE LANGUAGE MODEL USE CASES ACROSS ENTERPRISE SIZE, 2022 88
5.2.2 RESTRAINTS 88
5.2.2.1 High cost of model training & inference optimization 88
FIGURE 31 TRAINING COSTS PER MILLION PARAMETERS FOR VARIOUS GPT-3-BASED LARGE LANGUAGE MODELS 89
5.2.2.2 Data biases and quality concerns 89
5.2.2.3 Lack of transparency in explainability and interpretability 89
5.2.3 OPPORTUNITIES 90
5.2.3.1 Enhanced language translation and localization with use of LLMs 90
5.2.3.2 Emotion recognition and sentiment analysis using LLMs 90
FIGURE 32 SCORES OF SOME PROMINENT LLMS IN HUMAN COGNITIVE SKILLS, 2022 91
5.2.3.3 Pressing demand for LLMs in knowledge discovery and management 91
5.2.4 CHALLENGES 91
5.2.4.1 High inference latency 91
5.2.4.2 Computational inefficiency due to large memory requirements 92
FIGURE 33 COMPUTE REQUIREMENTS OF SOME PROMINENT LLMS (TERAFLOP) 92
5.2.4.3 Maintaining model performance and integrity 92
FIGURE 34 MODEL DRIFT IN GPT-4 WITHIN 3 MONTHS (MARCH 2023 VS. JUNE 2023) 93
5.3 EVOLUTION OF LARGE LANGUAGE MODEL MARKET 93
FIGURE 35 EVOLUTION OF LARGE LANGUAGE MODEL MARKET 93
5.4 LARGE LANGUAGE MODELS: SOFTWARE LAYERS 95
5.4.1 EMBEDDING LAYER 95
5.4.2 FEEDFORWARD LAYER 95
5.4.3 RECURRENT LAYER 96
5.4.4 ATTENTION LAYER 96
5.5 VALUE CHAIN ANALYSIS 97
FIGURE 36 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET: VALUE CHAIN ANALYSIS 97
TABLE 8 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET: VALUE CHAIN ANALYSIS 98
5.6 ECOSYSTEM ANALYSIS/MARKET MAP 99
TABLE 9 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET: ECOSYSTEM 99
FIGURE 37 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET MAP: KEY PLAYERS 101
5.6.1 LARGE LANGUAGE MODEL SOFTWARE PROVIDERS 101
5.6.1.1 LLM API Providers 102
5.6.1.2 Vector Database Providers 102
5.6.1.3 LLM Framework Providers 102
5.6.1.4 Text-to-Speech Providers 102
5.6.1.5 LLM Monitoring Tools Providers 102
5.6.2 LARGE LANGUAGE MODEL SERVICE PROVIDERS 103
5.6.2.1 Compute Platform Providers 103
5.6.2.2 Model Hubs 103
5.6.2.3 Fine Tuning/Custom Model Training Frameworks 103
5.6.2.4 Monitoring/Observability Platform Providers 104
5.6.2.5 Hosting Service Providers 104
5.6.3 END USERS 104
5.6.4 GOVERNMENT & REGULATORY BODIES 104
5.7 INVESTMENT LANDSCAPE AND FUNDING SCENARIO 105
FIGURE 38 LEADING LLM DEVELOPERS BY FUNDING VALUE AND FUNDING ROUNDS, 2017–2024 (USD MILLION) 105
FIGURE 39 MOST VALUED LLM DEVELOPERS, 2023 (USD BILLION) 106
FIGURE 40 INVESTMENTS IN LARGE LANGUAGE MODEL OPERATIONS (LLMOPS), BY CATEGORY, 2023 (USD MILLION) 107
FIGURE 41 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET DEAL COUNT AND DEAL VALUE, Q1 2021–Q3 2023 (USD MILLION) 108
5.8 CASE STUDY ANALYSIS 109
5.8.1 BFSI 109
5.8.1.1 Accelerated collection and analysis of investment information for Edger Finance with generative AI 109
5.8.2 MEDIA & ENTERTAINMENT 109
5.8.2.1 Revolutionized decentralized digital world of media & entertainment industry for Ben Group 109
5.8.3 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES 110
5.8.3.1 Summer Health reimagined pediatric doctor’s visits with OpenAI 110
5.8.4 IT/ITES 110
5.8.4.1 Oxide AI piloted IBM watsonx.ai to take on investment information overload in finance 110
5.8.5 LAW FIRMS 111
5.8.5.1 Manz leveraged Deepset cloud to significantly reduce legal research efforts through semantic search 111
5.9 TECHNOLOGY ANALYSIS 111
5.9.1 KEY TECHNOLOGIES 111
5.9.1.1 Natural Language Processing (NLP) 111
5.9.1.2 Deep Learning 112
5.9.1.3 Transformer Architecture 112
5.9.1.4 Attention Mechanisms 112
5.9.1.5 Transfer Learning 112
5.9.2 ADJACENT TECHNOLOGIES 113
5.9.2.1 Speech Recognition 113
5.9.2.2 Computer Vision 113
5.9.2.3 Reinforcement Learning 113
5.9.2.4 Knowledge Graphs 114
5.9.3 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 114
5.9.3.1 Quantum Computing 114
5.9.3.2 Explainable AI 114
5.9.3.3 Edge Computing 115
5.9.3.4 Blockchain 115
5.10 REGULATORY LANDSCAPE 115
5.10.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 115
TABLE 10 NORTH AMERICA: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 116
TABLE 11 EUROPE: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 116
TABLE 12 ASIA PACIFIC: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 117
TABLE 13 MIDDLE EAST & AFRICA: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 117
TABLE 14 LATIN AMERICA: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 118
5.10.2 REGULATIONS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET 118
5.10.2.1 North America 118
5.10.2.1.1 California Consumer Privacy Act (CCPA) 118
5.10.2.1.2 Canada's Directive on Automated Decision-Making 118
5.10.2.1.3 AI and Automated Decision Systems (AADS) Ordinance (New York City) 119
5.10.2.2 Europe 119
5.10.2.2.1 General Data Protection Regulation (GDPR) 119
5.10.2.2.2 European Union's Artificial Intelligence Act (AIA) 119
5.10.2.2.3 Ethical Guidelines for Trustworthy AI by the European Commission 119
5.10.2.3 Asia Pacific 119
5.10.2.3.1 Personal Information Protection Law (PIPL) - China 119
5.10.2.3.2 Artificial Intelligence Ethics Guidelines - Japan 119
5.10.2.3.3 AI Strategy and Governance Framework - Australia 119
5.10.2.4 Middle East & Africa 120
5.10.2.4.1 UAE AI Regulation and Ethics Guidelines 120
5.10.2.4.2 South Africa's Protection of Personal Information Act (POPIA) 120
5.10.2.4.3 Egypt's Data Protection Law 120
5.10.2.5 Latin America 120
5.10.2.5.1 Brazil - General Data Protection Law (LGPD) 120
5.10.2.5.2 Mexico - Federal Law on the Protection of Personal Data Held by Private Parties (LFPDPPP) 120
5.10.2.5.3 Argentina - Personal Data Protection Law (PDPL) 120
5.11 PATENT ANALYSIS 121
5.11.1 METHODOLOGY 121
5.11.2 PATENTS FILED, BY DOCUMENT TYPE 121
TABLE 15 PATENTS FILED, 2013–2023 121
5.11.3 INNOVATION AND PATENT APPLICATIONS 121
FIGURE 42 NUMBER OF PATENTS GRANTED IN LAST 10 YEARS, 2013–2023 121
5.11.3.1 Top patent owners in large language model market 122
FIGURE 43 TOP 10 APPLICANTS IN LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, 2013–2023 122
TABLE 16 TOP 20 PATENT OWNERS IN LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, 2013–2023 122
TABLE 17 LIST OF FEW PATENTS IN LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, 2022–2023 123
FIGURE 44 REGIONAL ANALYSIS OF PATENTS GRANTED, 2013–2023 126
5.12 PRICING ANALYSIS 126
5.12.1 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY SOFTWARE TYPE 128
FIGURE 45 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY SOFTWARE TYPE 128
TABLE 18 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY SOFTWARE TYPE 128
5.12.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY OFFERING 129
TABLE 19 INDICATIVE PRICING LEVELS OF LARGE LANGUAGE MODEL SOLUTIONS, BY OFFERING 129
5.13 TRADE ANALYSIS 131
5.13.1 EXPORT SCENARIO OF COMPUTER SOFTWARE 131
FIGURE 46 EXPORT VALUE OF COMPUTER SOFTWARE, BY KEY COUNTRY, 2015–2022 (USD BILLION) 132
5.13.2 IMPORT SCENARIO OF COMPUTER SOFTWARE 132
FIGURE 47 IMPORT VALUE OF COMPUTER SOFTWARE, BY KEY COUNTRY, 2015–2022 (USD BILLION) 133
5.14 KEY CONFERENCES & EVENTS 133
TABLE 20 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET: DETAILED LIST OF CONFERENCES & EVENTS, 2024–2025 133
5.15 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 134
TABLE 21 PORTER’S FIVE FORCES’ IMPACT ON LARGE LANGUAGE MODEL MARKET 134
FIGURE 48 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET 135
5.15.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 135
5.15.2 THREAT OF SUBSTITUTES 135
5.15.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 136
5.15.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 136
5.15.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 136
5.16 TECHNOLOGY ROADMAP 137
FIGURE 49 TECHNOLOGY ROADMAP FOR LARGE LANGUAGE MODEL MARKET 137
5.17 BUSINESS MODELS 138
FIGURE 50 LARGE LANGUAGE MODEL: BUSINESS MODELS 138
5.17.1 SOFTWARE VENDOR MODEL 139
5.17.2 CLOUD API ACCESS MODEL 139
5.17.3 CUSTOM TRAINING/FINE-TUNING MODEL 140
5.17.4 MARKETPLACES/EXCHANGES MODEL 141
5.18 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMERS’ BUSINESSES 141
5.18.1 REVENUE SHIFT & NEW REVENUE POCKETS FOR LARGE LANGUAGE MODEL PROVIDERS 141
FIGURE 51 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMERS’ BUSINESSES 142
5.19 KEY STAKEHOLDERS & BUYING CRITERIA 142
5.19.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 142
FIGURE 52 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS ON BUYING PROCESS FOR KEY END USERS 142
TABLE 22 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS ON BUYING PROCESS FOR KEY END USERS 142
5.19.2 BUYING CRITERIA 143
FIGURE 53 KEY BUYING CRITERIA FOR TOP THREE END USERS 143
TABLE 23 KEY BUYING CRITERIA FOR TOP THREE END USERS 143
6 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY OFFERING 144
6.1 INTRODUCTION 145
6.1.1 OFFERING: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET DRIVERS 145
FIGURE 54 SOFTWARE SEGMENT TO REGISTER LARGER MARKET SHARE IN 2024 146
TABLE 24 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY OFFERING, 2020–2023 (USD MILLION) 146
TABLE 25 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY OFFERING, 2024–2030 (USD MILLION) 146
6.2 SOFTWARE, BY TYPE 147
FIGURE 55 DOMAIN-SPECIFIC LLMS TO BE FASTEST-GROWING SEGMENT BETWEEN 2024 AND 2030 147
TABLE 26 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY SOFTWARE TYPE, 2020–2023 (USD MILLION) 148
TABLE 27 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY SOFTWARE TYPE, 2024–2030 (USD MILLION) 148
6.2.1 GENERAL PURPOSE LLMS 148
6.2.1.1 High versatility and rapid adaptability of general-purpose LLMs to spur widespread deployment across multiple use cases 148
TABLE 28 GENERAL-PURPOSE LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 149
TABLE 29 GENERAL-PURPOSE LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 149
6.2.2 DOMAIN-SPECIFIC LLMS 150
6.2.2.1 Adoption of domain-specific LLMs to be driven by organizations' pressing needs for LLMs tailored to their industry 150
6.2.2.2 Zero-shot 151
TABLE 30 ZERO-SHOT DOMAIN-SPECIFIC LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 151
TABLE 31 ZERO-SHOT DOMAIN-SPECIFIC LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 152
6.2.2.3 One-shot 152
TABLE 32 ONE-SHOT DOMAIN-SPECIFIC LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 153
TABLE 33 ONE-SHOT DOMAIN-SPECIFIC LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 153
6.2.2.4 Few-shot 153
TABLE 34 FEW-SHOT DOMAIN-SPECIFIC LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 154
TABLE 35 FEW-SHOT DOMAIN-SPECIFIC LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 154
6.2.3 MULTILINGUAL LLMS 155
6.2.3.1 Increasing globalization and drive for inclusivity to catalyze demand for seamless multilingual language processing capabilities 155
TABLE 36 MULTILINGUAL LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 155
TABLE 37 MULTILINGUAL LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 156
6.2.4 TASK-SPECIFIC LLMS 156
6.2.4.1 Demand for high accuracy and precision in task-oriented language models for mission-critical applications to drive task-specific LLM growth 156
TABLE 38 TASK-SPECIFIC LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 157
TABLE 39 TASK-SPECIFIC LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 157
6.3 SOFTWARE, BY SOURCE CODE 157
FIGURE 56 CLOSED-SOURCE LLMS SEGMENT TO HOLD LARGEST MARKET SHARE IN 2024 158
TABLE 40 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY SOFTWARE SOURCE CODE, 2020–2023 (USD MILLION) 158
TABLE 41 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY SOFTWARE SOURCE CODE, 2024–2030 (USD MILLION) 158
6.3.1 OPEN-SOURCE LLMS 159
6.3.1.1 Availability of powerful open-source LLM models, combined with collaborative nature of open-source community, to drive adoption and growth of open-source LLMs 159
TABLE 42 OPEN-SOURCE LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 160
TABLE 43 OPEN-SOURCE LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 160
6.3.2 CLOSED-SOURCE LLMS 160
6.3.2.1 Closed-source LLMs to be driven by need for customized, domain-specific AI solutions, as well as desire for exclusive access and proprietary advantages 160
TABLE 44 CLOSED-SOURCE LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 161
TABLE 45 CLOSED-SOURCE LLMS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 161
6.4 SOFTWARE, BY DEPLOYMENT MODE 162
FIGURE 57 CLOUD SEGMENT TO HOLD LARGER MARKET SHARE IN 2024 162
TABLE 46 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY SOFTWARE DEPLOYMENT MODE, 2020–2023 (USD MILLION) 163
TABLE 47 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY SOFTWARE DEPLOYMENT MODE, 2024–2030 (USD MILLION) 163
6.4.1 CLOUD 163
6.4.1.1 Increasing demand for scalable and easily accessible LLM APIs to drive growth of cloud-based LLMs 163
TABLE 48 CLOUD: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 164
TABLE 49 CLOUD: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 164
6.4.2 ON-PREMISES 165
6.4.2.1 Pressing need from enterprises for stringent data privacy and handling data in sensitive domains to fuel growth of on-premises LLMs for localized deployment and control 165
TABLE 50 ON-PREMISES: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 165
TABLE 51 ON-PREMISES: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 166
6.5 SERVICES 166
FIGURE 58 LLM FINE-TUNING SERVICES TO REGISTER HIGHEST GROWTH RATE IN LARGE LANGUAGE MODEL MARKET BETWEEN 2024 AND 2030 167
TABLE 52 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY SERVICE, 2020–2023 (USD MILLION) 167
TABLE 53 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY SERVICE, 2024–2030 (USD MILLION) 168
6.5.1 CONSULTING 168
6.5.1.1 Growing demand for expert guidance on LLM adoption and implementation strategies to drive consulting services segment 168
TABLE 54 CONSULTING: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 169
TABLE 55 CONSULTING: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 169
6.5.2 LLM DEVELOPMENT 169
6.5.2.1 LLM development services to be buoyed by increasing need for custom LLMs tailored to specific use cases and industries 169
TABLE 56 LLM DEVELOPMENT: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 170
TABLE 57 LLM DEVELOPMENT: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 170
6.5.3 INTEGRATION 171
6.5.3.1 Necessity of seamlessly incorporating LLMs into existing software ecosystems and workflows to accentuate demand for integration services 171
TABLE 58 INTEGRATION: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 171
TABLE 59 INTEGRATION: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 172
6.5.4 LLM FINE-TUNING 172
6.5.4.1 Domain-specific and task-specific LLM optimization set to expand LLM fine-tuning services market 172
6.5.4.2 Full fine-tuning 173
TABLE 60 FULL FINE-TUNING: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 173
TABLE 61 FULL FINE-TUNING: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 174
6.5.4.3 Retrieval-augmented Generation (RAG) 174
TABLE 62 RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 175
TABLE 63 RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 175
6.5.4.4 Adapter-based parameter-efficient tuning 176
TABLE 64 ADAPTER-BASED PARAMETER-EFFICIENT TUNING: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 177
TABLE 65 ADAPTER-BASED PARAMETER-EFFICIENT TUNING: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 177
6.5.5 LLM-BACKED APP DEVELOPMENT 177
6.5.5.1 Adoption of LLM-backed app development services on the rise, attributed to growing popularity of LLM-powered applications across various sectors 177
TABLE 66 LLM-BACKED APP DEVELOPMENT: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 178
TABLE 67 LLM-BACKED APP DEVELOPMENT: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 178
6.5.6 PROMPT ENGINEERING 179
6.5.6.1 Prompt engineering services slated for rapid growth owing to criticality of effective prompt design for optimal LLM performance 179
TABLE 68 PROMPT ENGINEERING: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 179
TABLE 69 PROMPT ENGINEERING: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 180
6.5.7 SUPPORT & MAINTENANCE 180
6.5.7.1 Ongoing need for LLM model updates, monitoring, and long-term support to drive adoption of support & maintenance services 180
TABLE 70 SUPPORT & MAINTENANCE: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 181
TABLE 71 SUPPORT & MAINTENANCE: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 181
7 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY ARCHITECTURE 182
7.1 INTRODUCTION 183
7.1.1 ARCHITECTURE: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET DRIVERS 183
FIGURE 59 AUTOENCODING LLMS TO GROW AT HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 184
TABLE 72 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY ARCHITECTURE, 2020–2023 (USD MILLION) 184
TABLE 73 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY ARCHITECTURE, 2024–2030 (USD MILLION) 184
7.2 AUTOREGRESSIVE LANGUAGE MODELS 185
7.2.1 AUTOREGRESSIVE LANGUAGE MODELS TO CAPTURE COMPLEX LINGUISTIC PATTERNS AND DEPENDENCIES WITHIN GIVEN CONTEXT 185
TABLE 74 AUTOREGRESSIVE LANGUAGE MODELS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 185
TABLE 75 AUTOREGRESSIVE LANGUAGE MODELS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 186
7.2.2 SINGLE-HEADED AUTOREGRESSIVE LANGUAGE MODELS 186
7.2.3 MULTI-HEADED AUTOREGRESSIVE LANGUAGE MODELS 186
7.3 AUTOENCODING LANGUAGE MODELS 187
7.3.1 AELMS TO EXTEND TO FINE-TUNING DOWNSTREAM TASKS, LEADING TO WIDESPREAD ADOPTION IN INDUSTRY AND ACADEMIA 187
TABLE 76 AUTOENCODING LANGUAGE MODELS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 187
TABLE 77 AUTOENCODING LANGUAGE MODELS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 188
7.3.2 VANILLA AUTOENCODING LANGUAGE MODELS 188
7.3.3 OPTIMIZED AUTOENCODING LANGUAGE MODELS 188
7.4 HYBRID LANGUAGE MODELS 189
7.4.1 INTEGRATING AUTOREGRESSIVE AND AUTOENCODING COMPONENTS TO ENABLE THEM TO EXCEL IN TASKS REQUIRING CONTEXTUAL UNDERSTANDING AND GENERATIVE CAPABILITIES 189
TABLE 78 HYBRID LANGUAGE MODELS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 189
TABLE 79 HYBRID LANGUAGE MODELS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 190
7.4.2 TEXT-TO-TEXT LANGUAGE MODELS 190
7.4.3 PRETRAINING-FINETUNING MODELS 190
8 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY MODALITY 191
8.1 INTRODUCTION 192
8.1.1 MODALITY: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET DRIVERS 192
FIGURE 60 VIDEO MODALITY TO GROW AT HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 192
TABLE 80 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY MODALITY, 2020–2023 (USD MILLION) 193
TABLE 81 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY MODALITY, 2024–2030 (USD MILLION) 193
8.2 TEXT 193
8.2.1 LLMS TO LEVERAGE ADVANCED TECHNIQUES SUCH AS ATTENTION MECHANISMS AND TRANSFORMER ARCHITECTURES TO PROCESS AND GENERATE TEXT 193
TABLE 82 TEXT: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 194
TABLE 83 TEXT: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 194
8.3 CODE 194
8.3.1 LLMS WITH CODE UNDERSTANDING CAPABILITIES TO ASSIST IN TASKS SUCH AS SOFTWARE MAINTENANCE, REFACTORING, AND OPTIMIZATION 194
TABLE 84 CODE: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 195
TABLE 85 CODE: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 195
8.4 IMAGE 195
8.4.1 MULTIMODAL TRANSFORMERS AND FUSION MECHANISMS TO ALLOW LLMS TO INCORPORATE VISUAL INFORMATION ALONGSIDE TEXTUAL INPUTS 195
TABLE 86 IMAGE: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 196
TABLE 87 IMAGE: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 196
8.5 VIDEO 196
8.5.1 VIDEO MODALITY TO EMPOWER LLMS TO EXTRACT MEANINGFUL INSIGHTS FROM VIDEO CONTENT, INCLUDING OBJECT RECOGNITION, ACTIVITY DETECTION, AND SCENE UNDERSTANDING 196
TABLE 88 VIDEO: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 197
TABLE 89 VIDEO: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 197
9 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY MODEL SIZE 198
9.1 INTRODUCTION 199
9.1.1 MODEL SIZE: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET DRIVERS 199
FIGURE 61 200 BILLION TO 500 BILLION PARAMETERS SEGMENT TO GROW AT HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 200
TABLE 90 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY MODEL SIZE, 2020–2023 (USD MILLION) 201
TABLE 91 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY MODEL SIZE, 2024–2030 (USD MILLION) 201
9.2 BELOW 1 BILLION PARAMETERS 201
9.2.1 MODELS BELOW 1 BILLION PARAMETERS TO BE IDEAL FOR APPLICATIONS IN ENVIRONMENTS WITH LIMITED COMPUTATIONAL CAPABILITIES 201
FIGURE 62 PROMINENT LLMS BELOW 1 BILLION PARAMETERS 202
TABLE 92 BELOW 1 BILLION PARAMETERS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 203
TABLE 93 BELOW 1 BILLION PARAMETERS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 203
9.3 1 BILLION TO 10 BILLION PARAMETERS 203
9.3.1 MODELS BETWEEN 1 BILLION AND 10 BILLION PARAMETERS ADEPT FOR BROAD SPECTRUM OF NLP TASKS WITH MODERATE COMPUTATIONAL REQUIREMENTS 203
FIGURE 63 PROMINENT LLMS BETWEEN 1 BILLION AND 10 BILLION PARAMETERS 204
TABLE 94 1 BILLION TO 10 BILLION PARAMETERS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 205
TABLE 95 1 BILLION TO 10 BILLION PARAMETERS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 205
9.4 10 BILLION TO 50 BILLION PARAMETERS 205
9.4.1 10 BILLION TO 50 BILLION PARAMETERS MODELS TO HANDLE ADVANCED LANGUAGE UNDERSTANDING WITHOUT RESOURCE-INTENSIVE NATURE OF LARGER MODELS 205
FIGURE 64 PROMINENT LLMS BETWEEN 10 BILLION AND 50 BILLION PARAMETERS 206
TABLE 96 10 BILLION TO 50 BILLION PARAMETERS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 207
TABLE 97 10 BILLION TO 50 BILLION PARAMETERS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 207
9.5 50 BILLION TO 100 BILLION PARAMETERS 207
9.5.1 EXPANSION IN MODELS WITH 50 BILLION TO 100 BILLION PARAMETERS PROPELLED BY THEIR INCREASED CAPACITY FOR NUANCED LANGUAGE COMPREHENSION AND CONTEXT AWARENESS 207
FIGURE 65 PROMINENT LLMS BETWEEN 50 BILLION AND 100 BILLION PARAMETERS 208
TABLE 98 50 BILLION TO 100 BILLION PARAMETERS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 208
TABLE 99 50 BILLION TO 100 BILLION PARAMETERS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 209
9.6 100 BILLION TO 200 BILLION PARAMETERS 209
9.6.1 HEIGHTENED CAPABILITY TO UNDERSTAND COMPLEX LANGUAGE PATTERNS TO MAKE THESE MODEL SIZES SUITABLE FOR DEVELOPING DOMAIN-SPECIFIC LLMS 209
FIGURE 66 PROMINENT LLMS BETWEEN 100 BILLION AND 200 BILLION PARAMETERS 210
TABLE 100 100 BILLION TO 200 BILLION PARAMETERS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 210
TABLE 101 100 BILLION TO 200 BILLION PARAMETERS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 210
9.7 200 BILLION TO 500 BILLION PARAMETERS 211
9.7.1 THESE MODELS DEMONSTRATE ROBUST PERFORMANCE IN EXTENSIVE CONTEXT AWARENESS, SOPHISTICATED DIALOGUE SYSTEMS, AND ADVANCED CONTENT GENERATION 211
FIGURE 67 PROMINENT LLMS BETWEEN 200 BILLION AND 500 BILLION PARAMETERS 211
TABLE 102 200 BILLION TO 500 BILLION PARAMETERS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 212
TABLE 103 200 BILLION TO 500 BILLION PARAMETERS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 212
9.8 ABOVE 500 BILLION PARAMETERS 212
9.8.1 MODELS ABOVE 500 BILLION PARAMETERS TO PROVIDE UNPARALLELED PERFORMANCE AND EXCEPTIONALLY HIGH LEVEL OF CONTEXT COMPREHENSION AND GENERATION 212
FIGURE 68 PROMINENT LLMS ABOVE 500 BILLION PARAMETERS 214
TABLE 104 ABOVE 500 BILLION PARAMETERS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 214
TABLE 105 ABOVE 500 BILLION PARAMETERS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 214
10 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY APPLICATION 215
10.1 INTRODUCTION 216
10.1.1 APPLICATION: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET DRIVERS 216
FIGURE 69 LANGUAGE TRANSLATION & LOCALIZATION APPLICATION TO GROW AT HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 217
TABLE 106 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY APPLICATION, 2020–2023 (USD MILLION) 217
TABLE 107 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY APPLICATION, 2024–2030 (USD MILLION) 218
10.2 INFORMATION RETRIEVAL 218
10.2.1 LLMS TO HELP UNDERSTAND SEMANTIC MEANING AND CONTEXT OF TEXT, ENABLING MORE ACCURATE AND RELEVANT INFORMATION RETRIEVAL 218
TABLE 108 INFORMATION RETRIEVAL: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 219
TABLE 109 INFORMATION RETRIEVAL: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 219
10.3 LANGUAGE TRANSLATION & LOCALIZATION 219
10.3.1 LLMS TO STREAMLINE LOCALIZATION PROCESS BY AUTOMATING VARIOUS TASKS, SUCH AS TRANSLATING WEBSITE CONTENT, PRODUCT DESCRIPTIONS, AND USER INTERFACES 219
TABLE 110 LANGUAGE TRANSLATION & LOCALIZATION: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 220
TABLE 111 LANGUAGE TRANSLATION & LOCALIZATION: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 220
10.3.2 MULTILINGUAL TRANSLATION 220
10.3.3 LOCALIZATION SERVICES 221
10.4 CONTENT GENERATION & CURATION 221
10.4.1 BUSINESSES AND CONTENT CREATORS TO STREAMLINE CONTENT WORKFLOWS, IMPROVE CONTENT QUALITY, AND DELIVER MORE PERSONALIZED EXPERIENCE 221
TABLE 112 CONTENT GENERATION & CURATION: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 222
TABLE 113 CONTENT GENERATION & CURATION: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 222
10.4.2 AUTOMATED JOURNALISM AND ARTICLE WRITING 222
10.4.3 CREATIVE WRITING 223
10.5 CODE GENERATION 223
10.5.1 LLMS TO FACILITATE CODE REFACTORING AND OPTIMIZATION BY ANALYZING EXISTING CODEBASES AND SUGGESTING IMPROVEMENTS OR ALTERNATIVE IMPLEMENTATIONS 223
TABLE 114 CODE GENERATION: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 224
TABLE 115 CODE GENERATION: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 224
10.6 CUSTOMER SERVICE AUTOMATION 224
10.6.1 INTEGRATING AUTOREGRESSIVE AND AUTOENCODING COMPONENTS TO ENABLE TO EXCEL IN TASKS REQUIRING CONTEXTUAL UNDERSTANDING AND GENERATIVE CAPABILITIES 224
TABLE 116 CUSTOMER SERVICE AUTOMATION: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 225
TABLE 117 CUSTOMER SERVICE AUTOMATION: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 225
10.6.2 CHATBOTS AND VIRTUAL ASSISTANTS 225
10.6.3 SALES AND MARKETING AUTOMATION 226
10.6.4 PERSONALIZED RECOMMENDATION 226
10.7 DATA ANALYSIS AND BI 227
10.7.1 INTEGRATING LLMS TO AUTOMATE DATA CATEGORIZATION, ANOMALY DETECTION, AND PREDICTIVE ANALYTICS, ENABLING BUSINESSES TO GAIN DEEPER INSIGHTS 227
TABLE 118 DATA ANALYSIS AND BI: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 227
TABLE 119 DATA ANALYSIS AND BI: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 228
10.7.2 SENTIMENT ANALYSIS 228
10.7.3 BUSINESS REPORTING AND MARKET ANALYSIS 228
10.8 OTHER APPLICATIONS 229
TABLE 120 OTHER APPLICATIONS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 229
TABLE 121 OTHER APPLICATIONS: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 230
11 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY END USER 231
11.1 INTRODUCTION 232
11.1.1 END USER: LARGE LANGUAGE MODEL MARKET DRIVERS 232
FIGURE 70 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES SEGMENT TO GROW AT HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 233
TABLE 122 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY END USER, 2020–2023 (USD MILLION) 233
TABLE 123 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET, BY END USER, 2024–2030 (USD MILLION) 234
11.2 IT & ITES 234
11.2.1 EXTENSIVE UTILIZATION OF LLMS IN SOFTWARE DEVELOPMENT PROCESSES AND CUSTOMER SERVICE 234
FIGURE 71 IT/ITES: KEY USE CASES 235
TABLE 124 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET IN IT & ITES, BY REGION, 2020–2023 (USD MILLION) 235
TABLE 125 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET IN IT & ITES, BY REGION, 2024–2030 (USD MILLION) 236
TABLE 126 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET IN IT & ITES, BY OFFERING, 2020–2023 (USD MILLION) 236
TABLE 127 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET IN IT & ITES, BY OFFERING, 2024–2030 (USD MILLION) 236
TABLE 128 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET IN IT & ITES, BY APPLICATION, 2020–2023 (USD MILLION) 237
TABLE 129 LARGE LANGUAGE MODEL MARKET IN IT & ITES, BY APPLICATION, 2024–2030 (USD MILLION) 237

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