Объем рынка малых языковых моделей (SLM) - по технологиям, по типам моделей, по развертыванию, по конечному использованию, прогноз роста, 2025 - 2034 гг.

Объем рынка малых языковых моделей

Мировой рынок малых языковых моделей оценивался в 6,5 млрд долларов США в 2024 году и, по оценкам, в период с 2025 по 2034 год среднегодовой темп роста составит 25,7%.

Ожидается, что на рынке будет наблюдаться значительный рост, обусловленный растущим спросом на экономичные решения ИИ, растущей обеспокоенностью по поводу конфиденциальности данных и растущим внедрением периферийных вычислений. Поскольку предприятия ищут решения на основе искусственного интеллекта без высоких вычислительных затрат, характерных для больших моделей, SLM набирают обороты в таких отраслях, как обслуживание клиентов, здравоохранение, финансы и образование.

Небольшие языковые модели играют решающую роль в обработке естественного языка (NLP), обеспечивая низкую задержку ответов, снижение затрат на инфраструктуру и повышенную адаптивность. Эти модели особенно ценны для приложений искусственного интеллекта на устройствах, где важно принимать решения в режиме реального времени, таких как чат-боты на основе искусственного интеллекта, голосовые помощники и инструменты для создания контента. Разработанные с оптимизированной архитектурой, SLM обеспечивают эффективную обработку без ущерба для точности, что делает их пригодными для развертывания на мобильных устройствах, периферийных серверах и облачных платформах искусственного интеллекта.

Например, в марте 2024 года OpenAI, Google и Meta объявили о достижениях в области компактных, но мощных языковых моделей, адаптированных для корпоративных решений искусственного интеллекта. Эти инновации используют малосерийное обучение, эффективную настройку параметров и методы дистилляции знаний для повышения производительности искусственного интеллекта при сохранении эффективности. Компании все чаще интегрируют SLM в свои платформы взаимодействия с клиентами, системы финансового консультирования и образовательные инструменты, обеспечивая бесшовный опыт на основе искусственного интеллекта.

Достижения в области малых языковых моделей, включая развертывание гибридного ИИ, модульную архитектуру и решения ИИ, ориентированные на конфиденциальность, еще больше трансформируют рыночный ландшафт. Эти инновации позволяют предприятиям масштабировать ИИ, минимизировать вычислительные затраты и обеспечить соответствие нормативным требованиям, позиционируя SLM как ключевой фактор внедрения ИИ в отраслях.

Тенденции рынка малых языковых моделей

• Внедрение малых языковых моделей (SLM) быстро растет благодаря их экономичности, меньшим вычислительным требованиям и способности эффективно функционировать на периферийных устройствах. Компании используют SLM для повышения доступности ИИ и развертывания решений на основе ИИ в отраслях без больших инвестиций в инфраструктуру.
  
• Организации в сфере здравоохранения, финансов, поддержки клиентов и электронного обучения интегрируют SLM для автоматизированных ответов, генерации контента и анализа данных. Способность этих моделей обеспечивать быстрые и контекстно-зависимые выходные данные с минимальной задержкой способствует их широкому внедрению.
  
• Проблемы с регулированием и конфиденциальностью подталкивают компании к локальным и гибридным моделям развертывания SLM, обеспечивая лучшую безопасность данных, соответствие региональным законам об ИИ и снижение зависимости от облачных решений ИИ.
  
• Растущий спрос на отраслевые модели ИИ привел к росту тенденции к тонкой настройке малых языковых моделей. Предприятия все чаще настраивают SLM в соответствии со своими знаниями в предметной области, повышая точность и актуальность в специализированных областях, таких как юридические, медицинские и финансовые приложения искусственного интеллекта.
  
• Проблемы кибербезопасности и этичного ИИ остаются ключевыми проблемами, при этом особое внимание уделяется снижению предвзятости, объяснимости и ответственному управлению ИИ. Компании инвестируют в надежное обучение моделей, методы шифрования и федеративное обучение для повышения безопасности и конфиденциальности при развертывании SLM.
  

Анализ рынка малых языковых моделей

В зависимости от технологии, рынок малых языковых моделей делится на основанные на глубоком обучении, машинном обучении и системы, основанные на правилах. Сегмент на основе глубокого обучения доминировал на рынке, принеся доход в размере около 6,5 млрд долларов США в 2024 году.

• Сегмент на основе глубокого обучения доминировал на рынке, в первую очередь благодаря своему превосходному пониманию контекста, масштабируемости и способности обрабатывать сложные языковые шаблоны. Эти модели используют передовые архитектуры трансформеров и нейронные сети, обеспечивая высокоточную генерацию текста, обобщение и разговорный искусственный интеллект.
  
• Растущее внедрение автоматизации на основе искусственного интеллекта, обработки текста в режиме реального времени и методов самоконтролируемого обучения значительно повысило спрос на SLM на основе глубокого обучения в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, электронную коммерцию и поддержку клиентов.
  
• SLM с глубоким обучением все чаще интегрируются в облачные сервисы искусственного интеллекта, предоставляя масштабируемые и экономичные решения для бизнеса. Компании и предприятия с искусственным интеллектом используют эти модели для интеллектуальной обработки документов, автоматизации обслуживания клиентов и персонализированных рекомендаций по контенту.
  
• Например, в марте 2024 года Meta AI запустила SLM с открытым исходным кодом для глубокого обучения, предоставив разработчикам доступ к предварительно обученным моделям ИИ для многоязычного перевода, разработки чат-ботов и создания контента на основе ИИ.
  

В зависимости от развертывания рынок малых языковых моделей делится на облачные, гибридные и локальные. Облачный сегмент доминировал в сегменте бухгалтерского учета на рынке и занимал долю рынка в 55% в 2024 году.

• Облачные модели малых языков широко используются предприятиями для автоматизации поддержки клиентов, создания контента и обработки языков в режиме реального времени, что обеспечивает беспроблемное развертывание без необходимости использования обширной инфраструктуры.
  
• Компании предпочитают облачные SLM, поскольку они устраняют необходимость в дорогостоящей локальной инфраструктуре, обеспечивая быстрое развертывание и непрерывное обновление. Крупные технологические компании, такие как OpenAI, Google DeepMind, AWS AI и Microsoft Azure, предлагают облачные решения SLM, которые поддерживают такие приложения, как чат-боты, генерация контента, виртуальные помощники и автоматизированные переводы.
  
• Предприятия в сфере финансов, здравоохранения, розничной торговли и СМИ используют облачные SLM для аналитики в режиме реального времени, обобщения документов и персонализированного взаимодействия с клиентами. Гибкость облачных моделей на основе API позволяет компаниям без особых усилий интегрировать языковой ИИ в свои существующие рабочие процессы.
  
• Улучшения в области безопасности и соответствия нормативным требованиям улучшают внедрение облачных технологий благодаря усовершенствованиям в области зашифрованной обработки ИИ и машинного обучения, сохраняющего конфиденциальность. Компании инвестируют в облачные развертывания в конкретных регионах, чтобы соответствовать нормам суверенитета данных, особенно в Европе и Северной Америке.
  
• Например, в марте 2024 года OpenAI сотрудничала с финансовыми учреждениями для развертывания облачных SLM для обнаружения мошенничества, используя передовые методы обработки естественного языка (NLP) для анализа шаблонов транзакций и обнаружения аномалий в режиме реального времени.
  

В зависимости от типа модели рынок малых языковых моделей делится на предварительно обученные малые языковые модели, тонко настроенные малые языковые модели и модели с открытым исходным кодом. Сегмент предварительно обученных малых языковых моделей доминировал на рынке в 2024 году.

• Сегмент предварительно обученных малых языковых моделей доминировал на рынке, в первую очередь благодаря своей эффективности, экономичности и способности развертываться в нескольких приложениях с минимальными вычислительными требованиями. Эти модели предварительно обучены на больших наборах данных, что позволяет компаниям использовать возможности ИИ без длительного обучения или настройки.
  
• Растущий спрос на решения искусственного интеллекта с низкой задержкой, обработку текста в режиме реального времени и специализированные приложения способствовал внедрению предварительно обученных SLM в таких секторах, как обслуживание клиентов, здравоохранение, финансы и образование.
  
• Предварительно обученные SLM снижают потребность в обширном обучении моделей, что делает их идеальными для малых и средних предприятий (МСП) и крупных корпораций, стремящихся улучшить автоматизацию и интеграцию искусственного интеллекта.
  
• Например, в феврале 2024 года OpenAI представила облегченный предварительно обученный SLM, оптимизированный для корпоративных приложений ИИ, что позволило компаниям развертывать чат-боты на основе искусственного интеллекта, автоматизированную обработку документов и инструменты суммирования в режиме реального времени.
  

В зависимости от конечного использования, рынок малых языковых моделей делится на поддержку клиентов и чат-боты, финансовые услуги и банковское дело, здравоохранение и медицинский искусственный интеллект, медиа и генерация контента, розничная торговля и электронная коммерция, образование и электронное обучение, юриспруденция и соблюдение нормативных требований и другие. Сегмент поддержки клиентов и чат-ботов доминировал на рынке в 2024 году.

• Сегмент поддержки клиентов и чат-ботов доминировал на рынке, в первую очередь из-за растущего спроса на автоматизацию взаимодействия с клиентами на основе искусственного интеллекта, снижение затрат и доступность в режиме 24/7. Компании в различных отраслях используют небольшие языковые модели (SLM) для повышения качества обслуживания клиентов, сокращения времени ответа и повышения вовлеченности пользователей.
  
• Чат-боты и виртуальные помощники на базе SLM все чаще интегрируются в секторы электронной коммерции, банковского дела, здравоохранения и телекоммуникаций, оптимизируя взаимодействие с клиентами и снижая операционные расходы. Эти модели предлагают контекстно-зависимые, человеческие реакции, сохраняя при этом эффективность и масштабируемость.
  
• Растущий сдвиг в сторону омниканальной поддержки, включая голосовых помощников, приложения для обмена сообщениями и социальные сети, еще больше подстегнул внедрение чат-ботов на основе искусственного интеллекта, улучшая взаимодействие с клиентами и персонализированный опыт.
  
• Компании инвестируют в самообучающиеся чат-боты, которые постоянно совершенствуются на основе взаимодействия с клиентами, повышая точность и удовлетворенность пользователей с течением времени.
  
• Например, в марте 2024 года Salesforce AI представила обновленного чат-бота на основе небольших языковых моделей, что позволило компаниям автоматизировать взаимодействие с CRM и повысить вовлеченность клиентов.
  

США доминировали на рынке малых языковых моделей в Северной Америке с доходом в 2 миллиарда долларов США в 2024 году и, как ожидается, будут расти со среднегодовым темпом роста около 26% в течение прогнозируемого периода.

• США доминировали на рынке SLM в Северной Америке, что было обусловлено быстрой интеграцией решений на основе искусственного интеллекта в таких отраслях, как финансы, здравоохранение, электронная коммерция и обслуживание клиентов. Страна извлекает выгоду из надежной исследовательской экосистемы ИИ, высоких темпов внедрения облачных технологий и растущих инвестиций в автоматизацию на основе NLP.
  
• Строгие правила конфиденциальности данных и политики управления ИИ ускорили внедрение небольших языковых моделей, которые отдают приоритет безопасным и соответствующим требованиям внедрениям ИИ в различных секторах.
  
• Например, в марте 2024 года OpenAI расширила свое присутствие на рынке малых языковых моделей в США, сотрудничая с несколькими предприятиями для развертывания малых языковых моделей на основе GPT для корпоративной автоматизации, взаимодействия с клиентами и анализа данных в режиме реального времени.
  
• Рынок США также извлекает выгоду из роста облачных сервисов на основе искусственного интеллекта, а такие технологические гиганты, как Microsoft Azure AI, AWS и Google Cloud, повышают доступность SLM с помощью масштабируемых, экономичных и специализированных отраслевых решений на основе искусственного интеллекта.
  

Прогнозы предполагают, что с 2025 по 2034 год рынок малых языковых моделей в Германии значительно вырастет.

• Рынок Германии ожидает значительный рост, обусловленный растущим внедрением автоматизации на основе искусственного интеллекта в таких отраслях, как финансы, здравоохранение, автомобилестроение и соблюдение законодательства. Сильная нормативно-правовая база страны и акцент на этичный ИИ способствуют разработке безопасных и прозрачных малых языковых моделей.
  
• Например, в апреле 2024 года ведущий немецкий научно-исследовательский институт искусственного интеллекта в партнерстве с крупными предприятиями интегрировал SLM в автоматизацию обслуживания клиентов, анализ юридических документов на основе искусственного интеллекта и многоязычные чат-боты с искусственным интеллектом. Эта инициатива направлена на повышение операционной эффективности при одновременном обеспечении решений искусственного интеллекта, соответствующих GDPR.
  
• Быстрое развитие секторов электронной коммерции и финтеха в Германии увеличило спрос на приложения SLM на основе искусственного интеллекта, позволяющие персонализированно взаимодействовать с клиентами, выявлять мошенничество и анализировать настроения в режиме реального времени.
  
• Автомобильная промышленность Германии также использует SLM для автомобильных помощников с искусственным интеллектом, обеспечивая улучшенное распознавание голоса, прогнозное обслуживание и помощь в навигации в режиме реального времени в подключенных автомобилях.
  

Прогнозы предполагают, что с 2025 по 2034 год рынок Китая будет расти колоссальными темпами.

• Ожидается, что рынок малых языковых моделей (SLM) в Китае будет значительно расти, что обусловлено правительственными инициативами, достижениями в инфраструктуре искусственного интеллекта и растущим спросом на локализованные решения искусственного интеллекта. Акцент страны на самодостаточности ИИ и широкомасштабной промышленной автоматизации способствует широкому внедрению в различных секторах.
  
• Например, в марте 2024 года крупный китайский технологический гигант запустил новую SLM, специально оптимизированную для мандаринского и региональных диалектов, улучшив поддержку клиентов на основе искусственного интеллекта, обработку юридических документов и модерацию контента. Эта разработка направлена на повышение доступности и эффективности в цифровой экономике Китая.
  
• Секторы электронной коммерции и финтеха Китая быстро интегрируют SLM для улучшения автоматизированного взаимодействия с клиентами, обнаружения мошенничества и анализа рынка в режиме реального времени, обеспечивая более быстрое и персонализированное обслуживание.
  
• В сфере образования и здравоохранения также наблюдается всплеск внедрения SLM, а системы обучения на основе искусственного интеллекта и помощники по медицинским исследованиям помогают улучшить процесс обучения и ускорить диагностику.
  

Доля рынка малых языковых моделей

• В 2024 году 7 ведущих компаний Nvidia, Google, Meta, Microsoft, Amazon AWS AI, IBM Watson AI и Apple AI занимают значительную долю рынка более 30% в индустрии малых языковых моделей.
  
• Nvidia — ведущий поставщик вычислительных решений на основе искусственного интеллекта, специализирующийся на глубоком обучении с ускорением на GPU для небольших языковых моделей. Компания играет решающую роль в повышении эффективности инфраструктуры искусственного интеллекта и обучения моделей.
  
• Например, в марте 2024 года Nvidia запустила свой чип искусственного интеллекта следующего поколения, предназначенный для повышения производительности небольших языковых моделей, снижения энергопотребления при одновременном повышении вычислительной эффективности.
  
• Компания Google разработала современные небольшие языковые модели, интегрированные в поисковую систему, Google Assistant и облачные сервисы искусственного интеллекта, что позволяет улучшить обработку естественного языка и приложения искусственного интеллекта в режиме реального времени.
  
• Например, в апреле 2024 года Google представила улучшенную версию своих SLM Gemini, позволяющую предприятиям развертывать экономичные чат-боты на основе искусственного интеллекта с улучшенным пониманием контекста.
  
• Meta фокусируется на инновациях, основанных на искусственном интеллекте, используя небольшие языковые модели для таких приложений, как чат-боты, модерация контента и виртуальные помощники на своих платформах, таких как Facebook, Instagram и WhatsApp.
  
• Например, в январе 2024 года Meta интегрировала свою новейшую модель малого языка в WhatsApp Business, обеспечив автоматизированное и контекстно-зависимое взаимодействие с клиентами.
  
• Корпорация Майкрософт предоставляет решения на основе искусственного интеллекта в рамках партнерства Azure AI и OpenAI, интегрируя небольшие языковые модели в корпоративные приложения, бизнес-аналитику и облачные службы искусственного интеллекта.
  
• Например, в феврале 2024 года Microsoft представила решение SLM на основе Azure для предприятий, позволяющее предприятиям тонко настраивать модели ИИ для специализированных отраслевых сценариев использования.
  
• Amazon AWS AI предлагает облачные небольшие языковые модели через сервисы AWS, такие как Amazon Bedrock и Amazon SageMaker, что позволяет компаниям эффективно развертывать масштабируемые приложения на основе искусственного интеллекта.
  
• Например, в марте 2024 года AWS AI расширила возможности малой языковой модели в Amazon Bedrock, что позволило разработчикам создавать приложения ИИ с низкой задержкой и минимальными затратами на инфраструктуру.
  

Компании рынка малых языковых моделей

Основными игроками, работающими в индустрии малых языковых моделей, являются:

• Amazon AWS AI
• Искусственный интеллект Apple
• Системы Cerebras
• Согласовываться
• Databricks
• Гугл
• IBM Watson AI
• Мета
• Майкрософт
• Nvidia
  

Ведущие компании на рынке малых языковых моделей (SLM) реализуют стратегические инициативы, такие как слияния и поглощения, партнерства и целевые инвестиции в инновации, основанные на искусственном интеллекте, для повышения эффективности, масштабируемости и отраслевых приложений. Используя глубокое обучение, обработку языка в режиме реального времени и аналитику на основе искусственного интеллекта, ключевые игроки стремятся оптимизировать понимание естественного языка, эффективность моделей и интеграцию корпоративного искусственного интеллекта. Эти достижения укрепляют их позиции на рынке, удовлетворяя растущие потребности предприятий, разработчиков и исследователей в области искусственного интеллекта, обеспечивая надежное и контекстно-зависимое принятие решений в различных отраслях.

Организации все чаще интегрируют облачные модели искусственного интеллекта, периферийные вычисления и возможности тонкой настройки для улучшения обработки языка при минимизации вычислительных затрат и проблем с задержкой. Внедрение масштабируемых API, мультимодальных архитектур ИИ и автоматизированного обучения моделей еще больше повышает производительность разговорного ИИ, понимание контекста и адаптируемость к требованиям, специфичным для предметной области. Сотрудничество с поставщиками облачных услуг, поставщиками корпоративного программного обеспечения и регулирующими органами стимулирует разработку небольших языковых моделей нового поколения, которые соответствуют развивающимся отраслевым стандартам, правилам конфиденциальности данных и этическим системам искусственного интеллекта.

В связи с растущим спросом на экономичное развертывание ИИ, улучшенное взаимодействие с чат-ботами и услуги перевода в режиме реального времени, лидеры рынка увеличивают инвестиции в НИОКР в оптимизацию ИИ, адаптацию языков с низким уровнем ресурсов и усовершенствование моделей для конкретных областей. Эти инновации позволяют генерировать текст в режиме реального времени, получать персонализированные рекомендации по контенту и безопасную интеграцию с искусственным интеллектом, удовлетворяя различные бизнес-приложения и отраслевые потребности. В результате, рынок малых языковых моделей готов переосмыслить корпоративные решения на основе искусственного интеллекта, ускорить цифровую трансформацию, улучшить соответствие нормативным требованиям и улучшить общий пользовательский опыт в глобальных отраслях, включая поддержку клиентов, финансы, здравоохранение и создание контента.

Новости индустрии малых языковых моделей

• В ноябре 2024 года Nvidia представила передовую среду оптимизации искусственного интеллекта для небольших языковых моделей, позволяющую разработчикам повысить скорость вывода и снизить вычислительные затраты для корпоративных приложений.
  
• В октябре 2024 года Google AI расширил возможности своей небольшой языковой модели, интегрировав мультимодальную обработку, что позволило пользователям беспрепятственно генерировать и интерпретировать текст, изображения и аудио в рамках единой системы искусственного интеллекта.
  
• В сентябре 2024 года Meta запустила тонко настроенную модель малого языка, предназначенную для автоматизации обслуживания клиентов, повышая точность чат-ботов и время отклика для поставщиков электронных и финансовых услуг.
  
• В августе 2024 года корпорация Майкрософт представила облачную модель малого языка, предназначенную для обработки корпоративных документов, позволяющую предприятиям с высокой точностью автоматизировать проверку юридических документов и документов, связанных с соблюдением нормативных требований.
  
• В июле 2024 года Amazon AWS AI представила масштабируемый API для небольших языковых моделей, позволяющий разработчикам интегрировать сводные данные, перевод и генерацию кода на основе искусственного интеллекта в веб-приложения с минимальной задержкой.
  
• В июне 2024 года IBM Watson AI в партнерстве с ведущими поставщиками медицинских услуг развернула специализированные модели на малых языках для медицинской диагностики, улучшив документацию пациентов с помощью искусственного интеллекта и принятие клинических решений.
  
• В мае 2024 года Apple AI выпустила на устройстве небольшую языковую модель, предназначенную для приложений, ориентированных на конфиденциальность, которая обеспечивает безопасное и эффективное взаимодействие с искусственным интеллектом без необходимости облачной обработки.
  

Отчет об исследовании рынка малых языковых моделей (SLM) включает в себя углубленный охват отрасли с оценками и прогнозами с точки зрения выручки (млрд долларов США) с 2021 по 2034 год для следующих сегментов:

Рынок, по технологиям

• На основе глубокого обучения
• На основе машинного обучения
• Система на основе правил

Рынок, По типу модели

• Предварительное обучение
• Тонкая настройка
• Из открытых источников

Рынок, по развертыванию

• Облако
• Гибрид
• Локальная среда

Рынок, по конечному использованию

• Поддержка клиентов и чат-боты
• Финансовые услуги и банковское дело
• Здравоохранение и медицинский ИИ
• Медиа и генерация контента
• Розничная торговля и электронная коммерция
• Образование и электронное обучение
• Юридические вопросы и комплаенс
• Другие

Приведенная выше информация представлена по следующим регионам и странам:

• Северная Америка
  • США
  • Канада
• Европа
  • Германия
  • Франция
  • ВЕЛИКОБРИТАНИЯ
  • Испания
  • Италия
  • Россия
  • Скандинавии
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Южная Корея
  • ANZ
  • Юго-Восточная Азия 
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
• MEA
  • ОАЭ
  • Южная Африка
  • Саудовская Аравия