Tamano del mercado de LLM empresarial - Por modelo, por componente, por modo de implementacion, por tamano de empresa, por uso final, pronostico de crecimiento, 2025 - 2034

Tamaño del mercado de LLM empresarial

El tamaño del mercado global de LLM empresarial se estimó en USD 6.7 mil millones en 2024. Se espera que el mercado crezca de USD 8.8 mil millones en 2025 a USD 71.1 mil millones en 2034, con una CAGR del 26.1%, según el último informe publicado por Global Market Insights Inc.
 

El mercado de modelos de lenguaje grandes (LLM) empresariales está experimentando un crecimiento acelerado, en gran parte debido a los movimientos del gobierno y el impulso del sector privado. La plataforma USAI de GSA permite a las agencias probar nuevas tecnologías de IA. NIST está actualizando el Marco de Gestión de Riesgos de IA. Esto garantiza que los contratos gubernamentales con proveedores de LLM sean justos, reduzcan los sesgos y mantengan las cosas objetivas.
 

Las inversiones en el sector privado también continúan impulsando el mercado de LLM. Por ejemplo, Databricks MosaicML compró $1.3 mil millones en 2023, para aumentar sus habilidades de IA normales. Esta adquisición enfatiza la creciente demanda de LLM en aplicaciones corporativas, que incluyen análisis de datos y automatización. Además, empresas como Kinetica desarrollan soluciones de LLM nacionales para seguridad, nuevamente, y abordan las preocupaciones sobre el cumplimiento en el entorno informático y sensible.
 

Las agencias públicas están integrando rápidamente los LLM para mejorar la eficiencia operativa y la distribución de servicios. La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) lanzó "ELSA", que es una herramienta de IA regular diseñada para ayudar a los trabajadores en tareas, que van desde revisiones científicas hasta investigaciones, lo que mejora el rendimiento de la agencia. De manera similar, el Departamento de Seguridad Nacional (DHS) completó la primera fase de pilotos de tecnología de IA y estableció un cuerpo dedicado de IA para garantizar el uso y desarrollo seguro y seguro de la IA.
 

Los LLM específicos del dominio están ganando atención. NASA e IBM crearon INDUS para ciencia, Tierra y espacio. Ayuda a procesar datos complejos, proporciona mejores resultados para tareas de investigación. Empresas como estas se están enfocando en LLM especializados para industrias con necesidades complejas.
 

Tendencias del mercado de LLM empresarial

El Departamento de la Casa Blanca ha moldeado la adopción de LLM empresarial a través del plan de acción de IA en 2025 y la estrategia de "IA empresarial" del estado, prácticas de IA responsables, centros de datos bien organizados y directrices de adquisición justas. Estas medidas políticas crean un entorno regulatorio que fomenta a las organizaciones a integrar LLM en las operaciones, garantizar el cumplimiento, la transparencia y el uso ético, lo que fortalece la adopción generalizada en los sectores público y privado.
 

Los LLM generativos están viendo una fuerte tracción. Alrededor del 72% de las empresas planean aumentar las inversiones. Alrededor del 40% gastará más de $250,000 para el despliegue. La automatización interna es un enfoque, ahorrando trabajo repetitivo, mejorando la gestión del conocimiento y acelerando las decisiones. Las empresas también se están preparando para aplicaciones de IA orientadas al cliente, por lo que los LLM no se quedan solo como herramientas de oficina.
 

Los patrones de adopción empresarial se mueven hacia grandes proveedores de nube. El modelo Gemini de Google ha visto aumentos rápidos, con un 69% de las organizaciones organizadas desplegadas a principios de 2025, lo que es más del 55% de la adopción de OpenAI. El uso de Meta e IBM va a la zaga, lo que indica que las organizaciones evalúan selectivamente el rendimiento, la escalabilidad y las funciones de integración de LLM, que incluyen seguridad de datos y ajuste de flujo de trabajo para satisfacer requisitos comerciales específicos.
 

Las PYMES usan soluciones de LLM diseñadas para operaciones pequeñas y rápidas. Empresas como Zoho han lanzado la suite de LLM que enfatiza los datos en los procesos comerciales existentes. Estas ofertas abordan los requisitos únicos de las empresas del mercado intermedio, para que puedan beneficiarse de la automatización de IA, aumentar la productividad y mejorar las interacciones con los clientes sin depender únicamente de los ecosistemas de grandes proveedores.
 

El aumento en las aplicaciones de LLM de soporte al cliente es una tendencia notable. Las organizaciones están distribuidas para mejorar el compromiso, optimizar el soporte y generar información capaz de tomar medidas, distribuir asistentes de IA y motores de recomendación inteligentes. Este enfoque representa un cambio en las capacidades interactivas externas al utilizar la oficina tradicional, lo que refleja una creciente confianza en la credibilidad para proporcionar precisión, responsabilidad y efectos comerciales promedio de LLM.
 

Análisis del Mercado de LLM Empresarial

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Según el modelo, el mercado de LLM empresarial se divide en LLM de propósito general, LLM específicos del dominio y LLM personalizados/propietarios. El segmento de LLM de propósito general dominó el mercado en 2024, representando el 54% de los ingresos totales.
 

• El segmento de LLM de propósito general actualmente domina el mercado de LLM empresarial. Estos modelos, diseñados para manejar una amplia gama de tareas, son ampliamente adoptados para la gestión del conocimiento, la automatización de flujos de trabajo y la asistencia al cliente. Las empresas favorecen los LLM de propósito general cuando se requiere flexibilidad, menos adaptación y pueden integrarse rápidamente en la infraestructura existente. La adopción se acelera con las ofertas basadas en la nube de proveedores clave como Google, OpenAI y Microsoft.
   
• La característica de LLM específico del dominio se logra cuando las empresas buscan habilidades especiales. Estos modelos están entrenados con datos de industrias específicas como la salud, las finanzas, el derecho y la investigación científica. Los LLM específicos del dominio proporcionan alta precisión y relevancia para funciones específicas de la industria, lo que permite a las organizaciones generar información de conjuntos de datos altamente técnicos o regulados, reduciendo errores en los procesos de toma de decisiones automatizados.
   
• El segmento de LLM personalizados o propietarios aparece entre las empresas con requisitos operativos únicos. Las organizaciones desarrollan o encargan modelos propietarios para abordar preocupaciones sensibles sobre privacidad, flujos de trabajo internos o discriminación competitiva. El Servicio de Aduanas permite a las empresas de LLM mantener el control total sobre los conjuntos de datos de entrenamiento, las estrategias de ajuste fino y limpieza del modelo, y proporciona una solución analógica para adaptarse a fines profesionales específicos o cumplir con los mandatos.

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Según el componente, el mercado se segmenta en software, hardware y servicios. El segmento de software lideró el mercado en 2024 y se espera que crezca a una CAGR del 28.2% de 2025 a 2034.
 

• El segmento de software actualmente lidera el mercado de LLM empresarial. Incluye plataformas principales de LLM, APIs, entrenamiento de modelos y software periférico y de análisis. Las empresas favorecen las soluciones de software al habilitar la integración rápida, la escalabilidad y el acceso a modelos de IA actualizados con frecuencia. Proveedores como OpenAI, Google y Microsoft ofrecen software de LLM para empresas que admiten diversos casos de uso, incluyendo la gestión del conocimiento, la automatización de flujos de trabajo y aplicaciones de facilitación al cliente, que funcionan ampliamente.
   
• El segmento de hardware apoya la distribución y operación de LLM a gran escala. Esto incluye demostraciones de GPU, aceleradores de IA, servidores especiales y grandes modelos necesarios para entrenar y ejecutar la infraestructura de almacenamiento. Aunque intensivos en capital, las inversiones en hardware son importantes para las organizaciones que alojan LLM, que gestionan modelos propietarios o modelos de propiedad gestionada. La creciente demanda de cálculos de alta velocidad y estimaciones de delegación bajas en grandes empresas promueve la adopción de hardware de IA formado con un propósito específico.
   
• La sección de servicios incluye consultoría, integración, implementación y servicios gestionados para la adopción de LLM. Las empresas confían en proveedores de servicios expertos para evaluar rápidamente la preparación de IA, adaptar modelos e integrar LLM en flujos de trabajo complejos. Los servicios gestionados también brindan soporte para monitoreo, ajuste fino y gestión de modelos. Esta sección está aumentando porque las organizaciones desean reducir el riesgo de implementación, acelerar el tiempo de precio y garantizar el uso moral y obediente de la IA.
   

Según el modo de implementación, el mercado se segmenta en nube, local y híbrido. El segmento de nube dominó el mercado, representando una participación del 49% en 2024.
 

• El bloque de implementación en la nube actualmente domina el mercado de LLM empresarial. Los LLM basados en la nube ofrecen escalabilidad, rentabilidad y distribución rápida, permitiendo a las empresas acceder a modelos avanzados de IA sin inversiones significativas en infraestructura con anticipación. Proveedores líderes como Google, OpenAI y Microsoft distribuyen plataformas Sky-LLM para empresas, y soportan diferentes tipos de aplicaciones, incluyendo automatización de flujos de trabajo, gestión del conocimiento y soporte al cliente con IA, que funcionan mucho en industrias.
   
• Los datos locales vuelven a satisfacer a las empresas con estrictos requisitos de cadena de datos, cumplimiento o seguridad. Las organizaciones en industrias reguladas como el sistema de salud, las finanzas y las autoridades a menudo prefieren Rendimaser LLM para mantener el control de los conjuntos de datos sensibles. Esto permite ofrecer el modelo perfecto al modelo de implementación de las empresas para los flujos de trabajo internos, adaptarse a los datos del propietario y reducir el riesgo asociado con los proveedores de nube.
   
• Los modelos híbridos combinan los beneficios del segmento de nube y los modelos locales, que son capaces de distribuir la carga de trabajo según la sensibilidad de la empresa, el retraso y los requisitos de cálculo. Los modelos LLM híbridos permiten que los datos importantes o regulados permanezcan locales, aprovechando la infraestructura en la nube para funciones de baja sensibilidad. Este enfoque reduce la flexibilidad, el mejor uso de los recursos y los costos operativos, convirtiéndolo en una alternativa atractiva para grandes empresas que equilibran la escalabilidad con el régimen de datos.
   

Según el tamaño de la empresa, el mercado se segmenta en pequeñas y medianas empresas, y grandes empresas. El segmento de grandes empresas dominó el mercado, representando una participación del 78% en 2024.
 

• El segmento de grandes empresas actualmente domina el mercado de LLM empresarial. Estas organizaciones tienen suficientes recursos para invertir en la adopción de LLM, incluyendo infraestructura, licencias de software y talento especializado. LLM utiliza LLM en muchos departamentos para la automatización de flujos de trabajo, soporte al cliente, gestión del conocimiento y análisis de grandes empresas. Su escala permite la distribución de soluciones tanto en la nube como locales, mientras que la inversión en modelos propietarios o específicos del dominio ayuda a abordar operaciones únicas, regulaciones y requisitos competitivos.
   
• El segmento de pequeñas y medianas empresas (PYME) está experimentando un crecimiento estable, aunque la adopción es menor que en las grandes empresas. Las PYME buscan soluciones de LLM basadas en la nube debido a los costos rápidos para el bajo brazo, la implementación simplificada y el acceso a modelos preinformados. Estas empresas utilizan principalmente LLM para la automatización interna, el soporte al cliente y la gestión de documentos, integrando gradualmente la IA en las operaciones diarias, mientras equilibran las ideas de costo, eficiencia y escalabilidad.

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EE. UU. domina el mercado de LLM empresarial en Norteamérica, generando USD 3 mil millones en ingresos en 2024.
 

• El mercado de LLM empresarial de EE. UU. está fuertemente influenciado por la política y la estructura regulatoria federal. El "Plan de Acción de IA para los Estados Unidos" diseña más de 90 iniciativas para acelerar la innovación, expandir la infraestructura de IA y aumentar la gestión internacional, lo que incluye permisos anticipados para centros de datos y el propósito de LLM objetivo.
   
• Las estructuras de seguridad, riesgo y gestión están rápidamente maduras para apoyar la adopción de LLM empresarial. El marco de gestión de riesgos de IA de NIST sigue siendo central para guiar la IA confiable, que se complementa con la guía final sobre rescate de IA desfavorable y una amplia taxonomía de ML adversarial.
   
• Las reglas de adquisición y contratación se están desarrollando para acelerar la adopción al administrar el riesgo del proveedor. Los memorandos de la OMB M-25–21 y M-25–22 instruyen a las agencias federales a reducir el bloqueo del proveedor, aumentar la apertura y aplicar prácticas de riesgo mínimo en IA altamente afectada.
   
• Las reformas de infraestructura están diseñadas para eliminar los cuellos de botella para las operaciones de LLM a escala empresarial. Permisos acelerados para centros de datos y fábricas de semiconductores, junto con iniciativas de fuerza laboral para roles como electricistas y técnicos de HVAC, apoyan directamente la expansión de la capacidad de entrenamiento e inferencia de LLM. Al agrupar herramientas conformes para chat, generación de código y resumen, plataformas como GSA’s USAI reducen las barreras operativas para las empresas que adoptan LLMs en los sectores público y privado.
   

El mercado de LLM empresarial en Alemania se espera que experimente un crecimiento robusto de 2025 a 2034.
 

• El mercado de LLM empresarial de Alemania ha sido fuertemente moldeado por la participación del estado y el financiamiento público, que se otorga a través de aproximadamente €5 mil millones mediante diversos programas, incluyendo una estimulación de €2 mil millones. La Estrategia Federal de IA prefiere integrar la IA en el sistema de salud, la producción y los servicios públicos, mientras promueve iniciativas de infraestructura como GAIA-X y el Cálculo de Alto Rendimiento Nacional (HPC). Las políticas enfatizan "ética por diseño" y garantizan una distribución de IA responsable y rastreable de acuerdo con el GDPR y la Ley de IA de la UE.
   
• Los pilotos prácticos de IA en agencias públicas demuestran beneficios específicos. La automatización a través de chatbots y el análisis de documentos ha duplicado el rendimiento del procesamiento de aprobaciones y reducido la homologación en un 85%. Estas iniciativas dependen en gran medida de nubes soberanas e infraestructura para residentes a fin de mantener una soberanía significativa de datos y trazabilidad para cumplir con las reglas estrictas de Alemania y la UE. Este enfoque enfatiza la importancia de utilizar LLM impulsados por cumplimiento en el sector público.
   
• El Mittelstand en Alemania representa el 99% de todas las empresas, la IA es un enfoque importante en el uso de programas. Una infraestructura sustancial, iniciativas de capacitación y incentivos estatales impulsan la distribución de LLM en pequeñas y medianas empresas. Las empresas se benefician de una guía práctica y apoyo, lo que les permite experimentar con aplicaciones de IA, mientras mantienen el cumplimiento normativo y reducen el riesgo operativo.
   

El mercado de LLM empresarial en China se espera que experimente un fuerte crecimiento de 2025 a 2034.
 

• El mercado de LLM empresarial de China ha sido fuertemente influenciado por las iniciativas políticas y estratégicas del gobierno que enfatizan la infraestructura, la gobernanza y la cooperación internacional. El plan de gestión global de IA de 13 puntos del Primer Ministro Lee Quyy desarrolla la infraestructura de IA, la seguridad de datos y los ecosistemas abiertos, lo que indica la ambición del país por la gestión global en el régimen y la innovación de IA, garantizando el cumplimiento corporativo nacional y la expansión controlada.
   
• La supervisión del regulador ha acelerado la adopción responsable de LLM para dar forma.Al final de 2024, se completaron más de 2800 presentaciones de algoritmos y 300 registros de servicios de IA generativa, lo que refleja una tasa regulatoria suficiente para el cumplimiento entre las empresas. Los nuevos requisitos establecen que el material relacionado con la IA debe estar claramente marcado y fortalecer el control de la transparencia, la rendición de cuentas y el ecosistema de IA empresarial. Estas medidas guían a los vendedores y usuarios para una LLM confiable y obediente.
   
• La construcción del ecosistema doméstico es una tendencia importante en el panorama de LLM empresarial chino. Los desarrolladores de LLM, como la "Alianza de Innovación del Ecosistema Modelo-Chip", como Stepfun y Sensitime, como Huawei y Biren, se vinculan con fabricantes de chips. Esta participación promueve la innovación integrada de hardware y modelos, lo que permite a las empresas mantenerse libres de las tecnologías de chips limitadas de EE. UU. y acelerar las habilidades de IA domésticas.
   

El mercado de LLM empresarial en los EAU se espera que experimente un crecimiento constante de 2025 a 2034.
 

• Los EAU han surgido como líderes regionales en el desarrollo y despliegue de LLM, impulsados por iniciativas fuertemente apoyadas por el gobierno que conducen a la soberanía tecnológica. La serie Falcon del Technology Innovation Institute, incluida la insignia Falcon-180B, constituye la mayoría de la infraestructura de IA de los EAU. Los modelos Falcon están entrenados en miles de millones de tokens y se encuentran entre los modelos abiertos de mejor rendimiento a nivel mundial, centrándose en la IA de última generación y de producción nacional del país.
   
• La innovación en el sector privado es igualmente importante. G42, con sede en Abu Dabi, respaldada por importantes inversiones, incluida una asociación con Microsoft, ejecuta aplicaciones de IA empresarial en finanzas, salud y gobierno. La propiedad entrenada en 116 mil millones de tokens árabes permite aplicaciones regionales finas como el LLM bilingüe árabe-inglés "Jais", automatización de servicio al cliente, inteligencia de marketing y análisis predictivo, lo que muestra la atención de los EAU a las soluciones de IA cultural y lingüística.
   
• Los esfuerzos de investigación cooperativa para empresas fortalecen aún más el panorama de LLM. El modelo de razonamiento de código abierto K2 Think, desarrollado conjuntamente por MBZUAI y G42, es un sistema de 32 mil millones de parámetros que ofrece un rendimiento comparable al de modelos mucho más grandes. Esta iniciativa destaca el compromiso de los EAU con la investigación y la innovación en IA, y apoya el despliegue empresarial de LLM avanzados, asegurando su relevancia para los requisitos lingüísticos y comerciales regionales.
   

El mercado de LLM empresarial en Brasil se espera que experimente un crecimiento significativo y prometedor de 2025 a 2034.
 

• El mercado de LLM empresarial de Brasil en 2025 está fuertemente influenciado por las regulaciones gubernamentales en desarrollo y las iniciativas organizativas. El gobierno ha introducido un marco legal que enfatiza la apertura, la supervisión humana y la clasificación basada en riesgos para el sistema de IA. La Autoridad Nacional de Protección de Datos (ANPD) garantiza la adaptación a las leyes de seguridad de datos de Brasil, incluida la aplicación de la LGPD, e introduce medidas de responsabilidad significativas, lo que promueve adaptaciones de LLM responsables y conformes en las empresas.
   
• La inversión pública en investigación, innovación y apoyo a las empresas respalda el desarrollo de infraestructura bajo la Estrategia de IA Brasileña (EBIA). La financiación ha permitido que la iniciativa expanda el piloto municipal Smart Sampa y las funciones de centro de datos locales en São Paulo para manejar la carga de trabajo de IA a gran escala. Estos programas no solo mejoran la capacidad operativa, sino que también promueven habilidades prácticas de IA entre los funcionarios y los gerentes de proyectos, y fortalecen la base para la integración de LLM a nivel corporativo.
   
• La adopción de LLM en el sector privado es fuerte y rápida. Los estudios indican que más del 87% de los líderes empresariales brasileños planean mantener o aumentar la inversión en IA en 2025, mientras que el 90% de las grandes empresas reportan al menos un caso de uso activo de IA.Organizations upgrade data centers, networks and IT infrastructure to support generative AI workloads, reflecting an active approach to modernizing business systems and embedding LLM in operational workflows.
   

Participación en el mercado de LLM empresariales

• Las 7 principales empresas en la industria de LLM empresariales son Microsoft, OpenAI, Anthropic, Google, AWS, Cohere y AI21 Labs, contribuyendo alrededor del 79% del mercado en 2024.
   
• Microsoft lidera los LLM empresariales con Azure cloud, aplicaciones 365, integraciones de Dynamics. La asociación con OpenAI brinda acceso a modelos de IA sólidos, ayuda a las empresas a automatizar flujos de trabajo, gestionar conocimientos y la toma de decisiones. Las empresas obtienen soluciones listas para seguridad y cumplimiento mientras escalan la IA rápidamente en los departamentos.
   
• Los modelos GPT de OpenAI proporcionan APIs para uso empresarial. Funciona con la nube de Microsoft para una implementación más amplia. Las empresas utilizan contenido, soporte de chat, análisis, automatización de flujos de trabajo. Ofrece ajuste fino, control de indicaciones, medidas de seguridad ética. Las empresas confían en ella para el cumplimiento y la integración operativa de la IA.
   
• Anthropic construye LLM para seguridad y IA controlable. Los modelos Claude se utilizan en finanzas, atención médica, flujos de trabajo sensibles. Enfoque en reducir riesgos, salidas interpretables, alineación ética. Las empresas los implementan internamente para automatizar el trabajo y la gestión del conocimiento. IA de alta garantía para sectores cautelosos.
   
• Google Cloud Gemini impulsa el uso de LLM empresariales. Ayuda a automatizar documentos, análisis, codificación, trabajo con clientes. Orquestación y escalado de múltiples modelos. Incluye seguridad y monitoreo. Las empresas integran la IA en los flujos de trabajo, manteniendo el control y el cumplimiento, fácil de ajustar para múltiples departamentos.
   
• Los LLM de AWS funcionan en Bedrock y SageMaker, APIs completamente gestionadas. Implementar IA para predicción, automatización y tareas de lenguaje. Soporta híbrido y local. Huella en la nube escalable, certificaciones, confiabilidad. Las empresas obtienen implementación flexible, infraestructura sólida para ejecutar LLM para operaciones.
   
• Cohere se centra en la búsqueda semántica empresarial, resumen y clasificación. Los modelos de recuperación aumentada integran conocimientos internos. Implementación basada en API, opciones personalizadas. Las empresas obtienen LLM específicos del dominio sin necesidad de bloqueo de proveedores de hiperescala. Se enfatiza la privacidad y la adaptabilidad.
   
• Los LLM de AI21 Labs destacan en razonamiento, generación y comprensión. La plataforma permite soluciones personalizadas para automatización, investigación y apoyo a la toma de decisiones. Ofrece soporte multilingüe, interpretabilidad, ajuste fino. Las empresas que necesitan una comprensión de texto de alta calidad integran la IA en los flujos de trabajo.
   

Empresas del mercado de LLM empresariales

Los principales actores que operan en la industria de LLM empresariales son:
 

• AI21 Labs
• Anthropic
• AWS
• Cohere
• Google
• Meta
• Microsoft
• Mistral AI
• OpenAI
• Stability AI
   
• Microsoft, OpenAI y Anthropic siguen siendo líderes en el espacio de LLM empresariales. Microsoft integra los modelos de OpenAI en Azure, 365 y Dynamics, ayudando a las empresas a automatizar flujos de trabajo, gestionar conocimientos, mantener seguridad y cumplimiento. OpenAI proporciona la API de GPT para contenido, chat, análisis y flujo de trabajo, con ajuste fino, herramientas de indicaciones y IA ética integrada. Los modelos Claude de Anthropic buscan una IA alineada y controlable, utilizados principalmente en áreas sensibles como finanzas, atención médica y otras operaciones de alto riesgo.
   
• Google, AWS, Cohere y AI21 Labs cubren necesidades empresariales especializadas. Google Gemini ejecuta tareas de múltiples modelos, automatiza documentos, codificación e interacciones con clientes con integración en la nube. Los LLM de AWS en Bedrock y SageMaker escalan, híbridos o locales. Cohere ofrece búsqueda semántica, resumen y modelos específicos del dominio. AI21 Labs se centra en el razonamiento, la generación, el soporte multilingüe, el ajuste fino y la integración de flujos de trabajo, brindando a las empresas herramientas flexibles para el uso real de la IA empresarial.
   

Noticias del mercado de LLM empresariales

• En agosto de 2025, Microsoft anunció el lanzamiento de su Azure OpenAI Enterprise Suite, integrando modelos GPT-4 Turbo con Microsoft 365 y Dynamics 365 para mejorar la automatización de flujos de trabajo, la gestión del conocimiento y el cumplimiento para implementaciones empresariales a gran escala.
   
• En agosto de 2025, AWS anunció la disponibilidad de modelos de peso abierto de OpenAI a través de Amazon Bedrock y Amazon SageMaker AI, permitiendo a los clientes empresariales construir rápidamente aplicaciones de IA generativa utilizando los modelos de base gpt-oss-120B y gpt-oss-20B.
   
• En junio de 2025, AWS anunció nuevas capacidades en Bedrock y SageMaker para LLMs empresariales, incluyendo soporte para implementación en la nube híbrida, servicios de ajuste de modelos y controles mejorados de privacidad de datos para cargas de trabajo corporativas sensibles.
   
• En mayo de 2025, Google Cloud amplió la disponibilidad del LLM Gemini 2 entre los clientes empresariales, introduciendo orquestación multimodelo mejorada, análisis en tiempo real y procesamiento automático de documentos para fortalecer las operaciones empresariales impulsadas por IA.
   
• En marzo de 2024, Anthropic anunció el lanzamiento de la familia de modelos Claude 3, introduciendo tres modelos: Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet y Claude 3 Opus, diseñados para ofrecer diferentes niveles de inteligencia, velocidad y eficiencia de costos para aplicaciones empresariales de LLMs.
   

El informe de investigación del mercado de LLMs empresariales incluye una cobertura exhaustiva de la industria con estimaciones y pronósticos en términos de ingresos ($ Mn/Bn) desde 2021 hasta 2034, para los siguientes segmentos:

Mercado, por modelo

• LLMs de propósito general
• LLMs específicos de dominio
• LLMs personalizados/propietarios

Mercado, por componente

• Software
• Hardware
• Servicios

Mercado, por modo de implementación

• Nube
• En las instalaciones
• Híbrido

Mercado, por tamaño de empresa

• Pequeñas y medianas empresas
• Grandes empresas

Mercado, por uso final

• BFSI
• Salud
• Venta minorista y comercio electrónico
• Legal y cumplimiento
• Educación
• Otros

La información anterior se proporciona para las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE. UU.
  • Canadá
• Europa
  • Alemania
  • Reino Unido
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Rusia
  • Nórdicos
• Asia Pacífico
  • China
  • India
  • Japón
  • Australia
  • Corea del Sur
  • Sudeste Asiático
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina 
• MEA
  • Sudáfrica
  • Arabia Saudita
  • EAU