全球大型語言模型市場規模與預測
2023年全球大型語言模型市場估值為59億美元，由於各產業對人工智慧驅動的自動化和增強客戶體驗的需求不斷增長，預計在預測期（2024-2032年）內將以約33.8%的強勁複合年增長率增長。
大型語言模型市場分析
大型語言模型 LLM 市場是指全球開發、部署或用於處理和生成自然語言文本的大型語言模型產業。 目前，GPT 和 BERT 等預訓練 LLM 被應用於多項 NLP 活動，例如內容創建、客戶支援和語言翻譯。 由於人工智慧在醫療保健、銀行與金融以及電子商務等眾多領域的日益普及，該市場正以快速的速度增長。 造成增長的因素包括深度學習的改進演算法、雲端運算基礎設施的增強可訪問性、人工智慧研究投資的增加以及處理大量數據的解決方案的需求。 企業主要透過使用先進的通訊系統，努力改善客戶參與和營運，從而進一步推動了這種擴張。
全球大型語言模型市場趨勢
本節討論了影響全球大型語言模型市場各個細分市場的關鍵市場趨勢，這是我們的研究專家團隊發現的。
客戶服務部門正在改變產業
在全球產業中，「客戶服務」類別下的人工智慧在聊天機器人和虛擬助理中的大規模應用，主要是推動大型語言模型市場增長的原因。 這些 LLM 可以解決客戶的問題和疑慮、解決問題，並在不同的媒體形式上提供即時協助。 化學品供應商公司可以簡化所需的活動、提高回應準確性、最大限度地降低成本，並 24/7 全天候提供服務，因此可以實現更高的客戶保留率和忠誠度。 因此，隨著越來越多的組織掌握人工智慧在增強客戶服務方面的潛力，對專門研究該領域的 LLM 的需求將保持高漲。
亞太地區預計在預測期內將以顯著的速度增長
亞太地區大型語言模型 (LLM) 市場正以驚人的速度增長，這主要是由於人工智慧在電子商務、金融、醫療保健和教育等不同產業部門中的使用不斷增加。 例如，中國、印度和日本正在將其資源的很大一部分用於人工智慧的研發、硬體和軟體，並作為 LLM 市場的先驅和參與者。 歸結到不斷增長的趨勢、特定的區域語言和方言，LLM 已在多語言模型中提供，這有助於採用和政府對人工智慧配方的鼓勵。 該地區科技產業的發展、不斷增長的數位經濟、企業對自動化的需求以及客戶的參與是市場增長的驅動力。
全球大型語言模型產業概況
全球大型語言模型市場競爭激烈，擁有眾多全球和國際市場參與者。 主要參與者正在採取不同的增長策略來加強其市場影響力，例如合作夥伴關係、協議、協作、新產品發布、地域擴張以及合併和收購。 市場上的一些主要參與者包括 NVIDIA Corporation；阿里巴巴集團控股有限公司；Amazon.com, Inc.；百度研究院；Google LLC；Meta；微軟；OpenAI；騰訊；以及 YANDEX LLC
全球大型語言模型市場報告涵蓋範圍
購買本報告的理由：
- 該研究包括由經過驗證的關鍵產業專家確認的市場規模和預測分析。
- 該報告簡要回顧了整體產業績效。
- 該報告涵蓋了對傑出產業同行的深入分析，主要側重於關鍵業務財務、類型組合、擴張策略和最新發展。
- 詳細檢驗產業中存在的驅動因素、限制因素、關鍵趨勢和機會。
- 該研究全面涵蓋了跨不同細分市場的市場。
- 深入的產業區域層級分析。
客製化選項：
全球大型語言模型市場可以根據需求或任何其他市場細分市場進一步客製化。 此外，UMI 了解到您可能有自己的業務需求，因此請隨時與我們聯繫以獲取完全符合您需求的報告。
目錄
全球大型語言模型市場分析 (2024-2032) 的研究方法
分析歷史市場、估計當前市場以及預測全球大型語言模型市場的未來市場是創建和分析全球大型語言模型在主要地區的採用情況的三個主要步驟。 我們進行了詳盡的二級研究，以收集歷史市場數據並估計當前市場規模。 其次，為了確認這些見解，我們考慮了許多發現和假設。 此外，我們還與全球大型語言模型市場價值鏈中的行業專家進行了詳盡的一級訪談。 為了通過一級訪談來假設和驗證市場數據，我們採用了自上而下/自下而上的方法來預測完整的市場規模。 此後，我們採用市場細分和數據三角測量方法來估計和分析行業的各個細分市場和子細分市場的市場規模。 詳細方法如下說明：
歷史市場規模分析
步驟 1：深入研究二級來源：
我們進行了詳細的二級研究，通過公司內部來源（如年度報告和財務報表、績效演示文稿、新聞稿等）以及外部來源（包括期刊、新聞和文章、政府出版物、競爭對手出版物、行業報告、第三方數據庫和其他可信出版物）來獲取全球大型語言模型市場的歷史市場規模。
步驟 2：市場細分：
在獲得全球大型語言模型市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的二級分析，以收集主要地區不同細分市場和子細分市場的歷史市場見解和份額。 報告中包含的主要細分市場包括模型大小、應用、模式、行業垂直和地區。 此外，我們還進行了國家/地區層級的分析，以評估該地區測試模型的總體採用情況。
步驟 3：因素分析：
在購買了不同細分市場和子細分市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的因素分析，以估計全球大型語言模型市場的當前市場規模。 此外，我們使用因變量和自變量（如模型大小、應用、模式、行業垂直和全球大型語言模型市場區域）進行了因素分析。 我們對需求和供應側情景進行了徹底的分析，其中考慮了全球大型語言模型市場中的頂級合作夥伴關係、併購、業務擴張和產品發布。
當前市場規模估計與預測
當前市場規模：基於以上 3 個步驟中的可行見解，我們得出了當前市場規模、全球大型語言模型市場中的主要參與者以及各個細分市場的市場份額。 所有必需的百分比份額拆分和市場細分均使用上述二級方法確定，並通過一級訪談進行驗證。
估計與預測：為了進行市場估計和預測，我們為多個因素分配了權重，包括驅動因素和趨勢、限制因素以及利益相關者可用的機會。 在分析這些因素後，我們應用了相關的預測技術（即自上而下/自下而上的方法）來得出 2032 年全球主要市場中不同細分市場和子細分市場的市場預測。 用於估計市場規模的研究方法包括：
以收入 (美元) 衡量的行業市場規模以及國內主要市場中全球大型語言模型市場的採用率
市場細分和子細分的全部百分比份額、拆分和細分
全球大型語言模型市場中按提供類型劃分的主要參與者。 此外，這些參與者為在快速增長的市場中競爭而採用的增長策略。
市場規模和份額驗證
一級研究：我們與主要意見領袖 (KOL)（包括主要地區的高層管理人員（CXO/VP、銷售主管、營銷主管、運營主管、區域主管、國家/地區主管等））進行了深入的訪談。 然後總結一級研究結果，並進行統計分析以證明所陳述的假設。 一級研究的輸入與二級研究結果相結合，從而將信息轉化為可行的見解。
不同地區一級參與者的劃分
市場工程
我們採用數據三角測量技術來完成整體市場估計，並得出全球大型語言模型市場各個細分市場和子細分市場的精確統計數據。 在研究了全球大型語言模型市場的模型大小、應用、模式、行業垂直和地區中的各種參數和趨勢後，數據被分成多個細分市場和子細分市場。
全球大型語言模型市場研究的主要目標
該研究確定了全球大型語言模型市場的當前和未來市場趨勢。 投資者可以獲得戰略見解，以便根據研究中進行的定性和定量分析來判斷投資。 當前和未來市場趨勢決定了市場在區域層面的總體吸引力，為行業參與者提供了一個利用未開發市場的平台，以獲得先發優勢的幫助。 該研究的其他定量目標包括：
- 分析全球大型語言模型市場當前預測和市場規模（按價值（美元）計算）。 此外，分析不同細分市場和子細分市場的當前預測和市場規模。
- 研究中的細分市場包括模型大小、應用、模式、行業垂直和地區等領域。
- 定義和分析行業的監管框架。
- 分析涉及各個中介機構的價值鏈，以及分析行業的客戶和競爭對手行為。
- 分析全球主要地區的全球大型語言模型市場的當前和預測市場規模。
- 報告中研究的區域主要國家/地區包括亞太地區、歐洲、北美和世界其他地區
- 全球大型語言模型市場的公司概況以及參與者為維持快速增長的市場而採用的增長策略。
- 深入分析行業的區域層級
常見問題 常見問題
Q1: 全球大型語言模型市場目前的市場規模和增長潛力為何？
Q2：推動全球大型語言模型市場增長的驅動因素有哪些？
Q3：依模型大小類別劃分，哪個區隔在全球大型語言模型市場中佔有最大的市場佔有率？
Q4：全球大型語言模型市場中，有哪些新興技術和趨勢？
Q5：哪些地區在全球大型語言模型市場中佔據主導地位？
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