소규모 언어 모델(SLM) 시장 : 제공 서비스별(모델 훈련 및 미세 조정 서비스, 맞춤형 모델 개발 서비스), 응용 분야별(콘텐츠 생성, 감정 분석), 데이터 모달리티별(텍스트, 오디오, 코드, 비디오, 다중 모달) – 2030 년까지 글로벌 예측

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2024년 글로벌 소규모 언어 모델 시장 규모는 USD 0.74억 달러로 평가되었으며, 2025년 USD 0.93억 달러에서 2032년 USD 5.45억 달러로 연평균 성장률(CAGR) 28.7%를 기록하며 성장할 것으로 전망됩니다. 이 시장 확장은 기술 혁신과 산업계의 경량화 및 효율적인 AI 시스템에 대한 수요 변화에 힘입고 있습니다. 이 성장은 특히 프라이버시 중심 AI가 새로운 컴퓨팅 선도 기술로 부상하며 확장 가능성과 특정 분야에서 전문성이 부족한 영역에서 활용 가능한 고도로 전문화된 언어 모델에 대한 수요 증가로 인해 주로驱动되었습니다. 기업들이 클라우드에 의존하기보다 스마트폰, IoT 센서, 드론, 임베디드 시스템에 AI 모델을 점점 더 많이 사용하기 때문에 엣지 컴퓨팅의 부상은 이러한 추세의 중요한 요소입니다. 이 전략은 중앙 집중식 서버에 대한 의존도를 최소화하여 지연 시간, 데이터 보안 및 에너지 소비와 관련된 중요한 문제를 해결합니다. 의료, 금융, 자율주행 차량과 같은 산업에서는 실시간 의사 결정 및 엄격한 데이터 관리가 가능한 엣지 기반 SLM이 높은 인기를 끌고 있습니다. 고급 모델을 속도나 정확도를 희생하지 않고 현지에서 실행할 수 있는 능력은 핵심 운영에 혁신을 가져옵니다. 또한 엣지 중심 SLM은 장치와 클라우드 시스템 간의 지속적인 데이터 전송 필요성을 줄여 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

소형 언어 모델(SLM)은 대규모 언어 모델에 비해 파라미터 수가 현저히 적은(일반적으로 200억 미만) 인공 지능 모델입니다. 효율성, 빠른 추론, 낮은 계산 비용, 강화된 개인정보 보호를 위해 설계되어 기기 내, 에지, 기업 맞춤형 애플리케이션에 이상적입니다. SLMs는 대화형 AI, 텍스트 요약, 감정 분석, 도메인 특화 모델 배포 등 다양한 작업에서 우수한 성능을 발휘하며, 특히 데이터 프라이버시, 비용 효율성, 맞춤형 요구사항이 중요한 경우에 효과적입니다.

소규모 언어 모델 시장의 매력적인 기회

아시아 태평양

아시아 태평양의 소규모 언어 모델(SLM) 시장은 의료, 금융, 제조 등 다양한 산업에서 AI 채택이 증가함에 따라 급속한 성장을 겪고 있습니다. 정부와 기업들은 효율성을 높이고, 데이터 프라이버시를 보장하며, 지역 규정 준수 기준을 충족하기 위해 현지화된 AI 솔루션에 막대한 투자를 하고 있습니다.

모델 압축, 확장 가능한 튜닝, 개인정보 보호 중심 AI에 특화된 공급업체가 두각을 나타낼 것입니다. SLM과 LLM을 결합한 하이브리드 시스템과 에지 장치와의 원활한 통합을 지원하는 업체가 시장을 주도할 것입니다.

초고효율 도메인 특화 모델, 개인정보 보호 AI, 에지 최적화 아키텍처를 중점적으로 개발하는 SLM이 등장할 것입니다. 저전력 장치에서 훈련, 튜닝, 배포를 간소화하는 도구가 주목받을 것입니다.

모델 압축 기술이 SLM 시장에 가장 큰 영향을 미치고 있습니다. 트리밍, 양자화, 지식 증류와 같은 기술은 모델 크기 감소, 효율성 향상, 저전력 장치 배포를 위해 필수적입니다.

엣지 컴퓨팅, 개인정보 보호 중심 AI, 도메인 특화 모델로의 전환이 SLM 시장을 재편하고 있습니다. 기업들은 지연 시간을 줄이고 운영 비용을 절감하기 위해 로컬 장치에서 실행 가능한 컴팩트하고 효율적인 모델을 점점 더 요구하고 있습니다.

글로벌 소형 언어 모델 시장 동향

주요 요인: 저전력 요구사항을 충족하는 고성능 언어 모델에 대한 수요 증가

SLM 시장은 주로 계산 효율성에 대한 수요에 의해 주도되고 있습니다. 인공지능이 일상 생활에 널리 확산되고 통합됨에 따라, 낮은 계산 오버헤드로 고성능을 제공하는 모델이 점점 더 필요해지고 있습니다. 대규모 언어 모델과 달리 SLM은 스마트폰, IoT 기기, 임베디드 시스템 등 저전력 기기에서 효과적으로 작동하도록 설계되었습니다. 모델 트리밍, 양자화(모델링 목적), 지식 증류(평가), 희소 주의 메커니즘과 같은 기술은 모델 크기를 줄이고 계산 요구사항을 최소화함으로써 이 효율성을 달성합니다. 계산 효율성에 대한 강조는 비용, 에너지 소비, 지연 시간이 중요한 모바일 애플리케이션, 스마트 홈 장치, 실시간 모니터링 시스템과 같은 산업에서 특히 두드러집니다. 또한 SLMs는 AI 모델 훈련 및 배포와 관련된 탄소 배출량을 줄이려는 기업들에게 매력적입니다. 조직들이 지속 가능한 AI 실천을 채택하고 운영 비용 최적화를 추구함에 따라 효율성, 정확성, 확장성을 균형 있게 갖춘 SLMs의 개발이 더욱 중요해지고 있습니다. 이 자원 효율적인 AI로의 전환은 모델 접근성을 향상시킬 뿐만 아니라 전통적인 모델이 실용적이지 않은 자원 제약 환경에서 AI 배포의 새로운 기회를 열어줍니다.

제한 사항: SLM의 효율성과 정확성을 측정하는 명확하고 보편적으로 인정된 지표의 부재

소규모 언어 모델 시장에서의 주요 제한 요소는 표준화된 평가 지표와 벤치마크의 부재입니다. GPT-4와 BERT와 같은 주요 모델은 GLUE, SQuAD, SuperGLUE와 같은 벤치마크를 확립했지만, SLM의 평가 방법은 여전히 일관성 없고 분산되어 있습니다. SLM은 특정 산업, 장치 또는 애플리케이션에 맞게 맞춤 제작되어 성능을 직접 비교하기 어렵습니다. SLM을 개발하고 운영하려면 효율성, 정확성, 지연 시간, 견고성 및 에너지 소비를 정확하게 측정할 수 있는 보편적으로 인정된 지표가 없기 때문에 개발자와 조직에 큰 어려움이 따릅니다. 또한 표준화된 테스트 프레임워크가 부족하기 때문에 의료, 금융, 자율 시스템과 같은 고위험 분야에서 모델의 신뢰성, 공정성 및 안전성을 보장하기 어렵습니다. 이 제약은 SLM 개발자가 산업 및 규제 기준 준수를 입증하는 것을 방해합니다. 평가 기준이 강력하지 않으면 SLM은 일관된 성능과 신뢰성을 제공하지 못해 다양한 산업에서 활용이 제한됩니다. 이 문제를 해결하려면 연구 기관, 산업 관계자, 규제 기관이 협력하여 다양한 사용 사례와 배포 시나리오에 걸쳐 SLM 성능을 평가하기 위한 포괄적인 벤치마크 기준을 개발해야 합니다.

기회: 다목적의 도메인별 소규모 언어 모델의 등장

SLM 시장에서 떠오르는 주요 기회 중 하나는 다목적의 도메인별 언어 모델에 대한 수요입니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 유연성을 위해 설계되었지만, 그 사용 범위가 넓기 때문에 의료, 금융, 기타 법률 또는 기술 분야와 같이 정확한 용어가 중요하고 단어의 문맥적 이해와 산업별 지식이 가장 중요한 전문 분야에서 그 효과가 제한되는 경우가 많습니다. SLM은 작은 규모와 유연성으로 인해 특정 산업의 요구사항에 맞게 미세 조정 및 맞춤화가 가능합니다. 기업들은 의료 보고서 요약, 기업을 위한 금융 예측 서비스 제공, 법적 문서 검토, 고객 서비스 챗봇 운영 등 특정 사용 사례에서 우수한 성능을 발휘하는 컴팩트한 모델 개발을 increasingly 추구하고 있습니다. 또한 이러한 모델을 현지 시스템에 구현하면 데이터 개인정보 보호 및 보안이 강화되며, 이는 규제 산업에서 특히 매력적입니다. 조직들이 정확성, 효율성, 준수를 제공하는 AI 솔루션을 계속 추구함에 따라, 고품질의 분야별 SLM을 제공하는 기업들에게는 큰 시장 기회가 열리고 있습니다. 이 트렌드는 SLM의 개발 및 배포를 더욱 빠르고 저렴하며 효율적으로 만드는 도구와 플랫폼의 혁신을 촉진하고 있습니다.

과제: 제한된 계산 능력의 SLM 문맥 정확도에 미치는 영향

소규모 언어 모델 시장에서의 주요 과제는 효율성을 유지하면서 최적의 성능을 달성하는 것입니다. 대규모 모델이 방대한 계산 자원과 대규모 데이터셋을 활용해 정확도를 높이는 것과 달리, SLMs는 작은 크기 및 낮은 계산 능력으로 인해 제한을 받습니다. 모델 트리밍, 양자화, 지식 증류 기술은 모델 크기를 줄이는 데 효과적이지만, 언어 이해나 추론 능력 감소, 컨텍스트 정확도 저하, 언어 모델의 의사결정 능력 저하를 초래할 수 있습니다. 이 문제는 의료 진단, 법적 문서 분석, 자율 시스템의 실시간 의사결정 등 깊은 이해, 창의성, 높은 정밀도가 필요한 복잡한 작업에 SLM을 적용할 때 특히 중요해집니다. 또한 다양한 산업과 응용 분야별 요구사항의 차이로 인해 효율성과 성능을 효과적으로 균형 잡은 모델을 개발하는 것이 더욱 어려워집니다. SLM은 최적화를 위한 표준화된 프레임워크가缺如되어 있어, 다양한 사용 사례에서 원하는 성능을 달성하는 것이 더 어렵습니다. 더 작고 빠르며 효율적인 언어 모델에 대한 수요가 증가함에 따라 개발자들은 고품질 결과를 보장하기 위해 모델 아키텍처, 훈련 기술, 평가 방법을 지속적으로 개선하고 있습니다.

글로벌 소형 언어 모델 (SLM) 시장 생태계 분석

소형 언어 모델 (SLM) 생태계는 모델 크기 및 서비스 유형에 따라 분류된 다양한 제공업체로 구성됩니다. IBM, Microsoft, Infosys, Alibaba 등 주요 기업은 20억 파라미터 미만에서 200억 파라미터까지의 모델을 제공합니다. 상업용 제공업체로는 Cohere, AI21 Labs, Krutrim, Arcee 등이 있습니다. Groq, Lamini, Cerebras와 같은 서비스 제공업체는 플랫폼 서비스를 제공하며, Google, NVIDIA, Hugging Face 등은 무료로 사용 가능한 SLM을 제공합니다. 이 생태계는 다양한 사용 사례에 맞는 다양한 서비스를 반영합니다.

모델 훈련 및 미세 조정 서비스를 제공하여 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다

예측 기간 동안 모델 훈련 및 미세 조정 서비스는 맞춤형, 도메인별 모델에 대한 수요 증가에 힘입어 SLM 시장에서 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 조직이 특정 요구 사항에 맞는 AI 솔루션을 구현하려고 함에 따라, 의료, 금융, 법률, 제조 및 고객 서비스와 같은 분야의 고정밀 애플리케이션에는 범용 모델이 종종 부족합니다. 미세 조정은 기업이 사전 훈련된 SLM을 산업별 용어, 맥락, 규제 요건에 맞게 조정하여 모델의 정확성과 관련성을 향상시킵니다. 또한, 자체 데이터로 작은 모델을 처음부터 훈련하거나 미세 조정하는 것은 대규모 모델을 사용하는 것보다 계산 효율적이고 비용 효과적이어서 소규모 기업과 스타트업에게도 실현 가능하게 합니다. 모델 훈련, 전이 학습, 지식 증류 등을 위한 간소화된 도구와 플랫폼의 등장도 맞춤형 SLM 개발을 단순화함으로써 채택을 촉진합니다. 또한, 준수 요구사항과 데이터 개인정보 보호 문제는 조직들이 온프레미스 또는 안전한 환경에서 모델을 개발하도록 유도하고 있으며, 이는 맞춤형 훈련 및 미세 조정 서비스에 대한 수요를 더욱 증가시키고 있습니다. AI가 전문 산업에 지속적으로 확산됨에 따라 기업들은 성능 개선, 지연 시간 감소, 준수 확보를 위해 모델 최적화 서비스에 투자하고 있으며, 이는 소규모 언어 모델 시장 내 훈련 및 미세 조정 분야를 유망한 성장 분야로 자리매김시키고 있습니다.

2025년까지 북미가 시장 점유율 측면에서 최대 지역으로 부상할 것으로 예상됩니다.

북미는 2025년까지 SLM 시장 점유율에서 선두를 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 고급 AI 인프라, 강력한 연구 개발 생태계, 주요 기술 기업들의 집중 때문입니다. 지역 내 주요 AI 개발사인 OpenAI, Google, Microsoft, NVIDIA, Meta 등은 다양한 산업을 위한 효율적인 언어 모델 개발에 적극적으로 투자하고 있습니다. 또한 북미 지역의 벤처 캐피털, 정부 자금 지원, 기업 투자 등 강력한 재정적 지원은 AI 혁신에 유리한 환경을 제공합니다. 미국과 캐나다는 스마트폰, IoT 시스템, 자율주행 차량 등에서 효율적인 기기 내 처리를 위해 SLM에 의존하는 엣지 AI 기술 채택에서도 선두에 서 있습니다. 이 지역은 AI 관련 규제 및 개인정보 보호 기준 유지에 적극 참여해 엄격한 준수 요건을 충족하는 개인정보 보호 중심 SLM 개발을 장려하고 있습니다. SLM의 사용은 의료, 금융, 소매, 제조 등 다양한 산업에서 개인 맞춤형 AI 솔루션에 대한 수요로 더욱 강화되고 있습니다. 또한, 최첨단 컴퓨팅 리소스와 숙련된 AI 인력이 SLM의 신속한 구현을 촉진하고 있습니다. AI의 효율성, 확장성 및 비용 효율성 개선에 대한 관심이 높아짐에 따라 북미는 글로벌 소규모 언어 모델 시장에서 최고의 위치를 유지할 것으로 보입니다.

북미, 예측 기간 동안 최대 시장 규모 차지

북미는 2025년까지 시장 점유율 측면에서 SLM 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 이는 고급 AI 인프라, 강력한 연구 개발 생태계, 주요 기술 기업들의 집중 때문입니다. 지역 내 주요 AI 개발사인 OpenAI, Google, Microsoft, NVIDIA, Meta 등은 다양한 산업을 위한 효율적인 언어 모델 개발에 적극적으로 투자하고 있습니다. 또한 북미 지역의 벤처 캐피털, 정부 자금 지원, 기업 투자 등 강력한 재정적 지원은 AI 혁신에 유리한 환경을 제공합니다. 미국과 캐나다는 스마트폰, IoT 시스템, 자율주행 차량 등에서 효율적인 기기 내 처리를 위해 SLM에 의존하는 엣지 AI 기술 채택에서도 선두를 달리고 있습니다. 이 지역은 AI 관련 규제 및 개인정보 보호 기준 유지에 적극 참여해 엄격한 준수 요건을 충족하는 개인정보 보호 중심 SLM 개발을 장려하고 있습니다. SLM의 사용은 의료, 금융, 소매, 제조 등 다양한 산업에서 개인 맞춤형 AI 솔루션에 대한 수요로 더욱 강화되고 있습니다. 또한, 최첨단 컴퓨팅 리소스와 숙련된 AI 인력이 SLM의 신속한 구현을 촉진하고 있습니다. AI의 효율성, 확장성 및 비용 효율성 개선에 대한 관심이 높아짐에 따라 북미는 글로벌 소규모 언어 모델 시장에서 최고의 위치를 유지할 것으로 보입니다.

소규모 언어 모델 시장 최근 동향

2025년 2월, 마이크로소프트는 이전에 출시된 Phi-4 모델을 확장한 Phi-4 시리즈 모델을 공개했습니다. 신규 모델에는 Phi-4-mini-instruct와 Phi-4-multimodal이 포함됩니다. Phi-4-mini-instruct는 다국어 이해, 추론, 코딩, 수학 분야에서 성능을 향상시켰습니다. Phi-4-multimodal은 이미지 및 텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 생성합니다. 이 모델들은 Hugging Face, Azure AI Foundry Model Catalog, GitHub Models, Ollama에서 이용 가능합니다.

2025년 2월, IBM은 기업용으로 설계된 새로운 멀티모달 및 추론 AI 모델을 추가해 Granite 모델 가족을 확장했습니다. 이 모델들은 의사결정 개선, 복잡한 작업 자동화, 고객 경험 향상을 지원합니다. 이번 출시에는 이미지 및 텍스트를 이해할 수 있는 Granite Multimodal과 논리적 추론에 특화된 Granite Reasoning이 포함됩니다. IBM은 기업에 정확하고 투명하며 특정 산업 요구사항에 맞춤형 AI 도구를 제공하여 원활한 통합과 책임감 있는 AI 채택을 지원할 계획입니다.

2025년 1월, Arcee AI는 DeepSeek-V3에서 추출된 두 가지 새로운 소형 언어 모델(SLM)인 Virtuoso-Lite와 Virtuoso-Medium-v2를 출시했습니다. Virtuoso-Lite는 Falcon 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, Virtuoso-Medium-v2는 벤치마크 테스트에서 Arcee의 원래 72B 모델을 넘어섰습니다. 두 모델 모두 수학 및 코드 작업에서 성능을 향상시키기 위해 로짓 수준 추출과 독점적인 ‘퓨전 머징’ 기술을 활용합니다.

2024년 11월, 아마존은 Anthropic에 추가로 USD 40억을 투자했습니다. 이 파트너십은 AWS Trainium을 활용해 Anthropic의 가장 진보된 AI 모델을 훈련하고 구동하는 것을 목표로 합니다. Anthropic의 Claude 모델, 특히 새롭게 출시된 Claude 3.5 Haiku와 업그레이드된 Claude 3.5 Sonnet은 Amazon Bedrock에서 이용 가능합니다. 업그레이드된 Claude 3.5 Sonnet은 에이전트 기반 코딩 작업에서 모든 공개 모델을 능가하는 고급 에이전트 기능을 갖추고 있다고 Anthropic의 테스트 결과 나타났습니다.

주요 시장 플레이어

소규모 언어 모델 시장 주요 기업 목록

소규모 언어 모델 산업은 지역적 존재감이 넓은 몇몇 주요 기업이 주도하고 있습니다. SLM 시장의 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

OpenAI
Anthropic
Microsoft
Stability AI
Groq
AWS
Fireworks AI
Together AI
AI21 Labs
IBM
Cerebras
Snowflake
Meta
Cohere
Infosys

5.1 소개
5.2 시장 동향 및 요인- 규제 준수 요구사항이 지역 AI 채택을 촉진- 비용 효율적인 AI 솔루션이 시장 확대를 이끌고 있음- 모델 압축 기술의 발전이 효율성을 향상- 산업별 AI 모델이 성능을 강화 제약 요인- 맥락 이해의 한계가 정확도를 저해- 다중 모드 처리 부족이 기능성을 제한- 분산된 개발 도구가 표준화 속도를 늦추고 있음 기회- 자체 최적화 AI 모델이 지속적인 개선을 가능하게 함- 메타 학습을 통한 AI 모델 최적화 자동화- SLM 효율성을 향상시키는 전문 AI 인프라 도전 과제- AI 생성 허위 정보 및 딥페이크 대응- 제한된 확장성이 일반화된 AI 응용 프로그램 제한
5.3 소규모 언어 모델 시장: 진화
5.4 생태계 분석 소프트웨어 제공업체 (매개변수 수별) 상업용 (유료) SLM 제공업체 SLM 서비스 제공업체 무료 사용 가능 SLM 제공업체
5.5 공급망 분석
5.6 투자 환경 및 자금 조달 시나리오
5.7 사례 연구 분석 사례 연구 1: 길드 교육, 도메인 맞춤형 SLM으로 경력 안내 강화 사례 연구 2: LAW&COMPANY, 한국 법률 서비스 혁신 사례 연구 3: AT&T, H2O.AI를 활용한 콜 센터 운영 최적화 사례 연구 4: ACTIVELOOP, PATENTPT를 활용한 특허 검색 및 생성 효율화 사례 연구 5: UPSTAGE, PREDIBASE 기반 SOLAR-PROOFREAD로 미디어 교정 혁신
5.8 기술 분석 핵심 기술- 모델 양자화 및 트리밍- 지식 증류- 트랜스포머 및 효율적인 아키텍처- 연방 학습- 스파스 및 저랭크 적응 보완 기술- 엣지 AI 및 신경모방 컴퓨팅- 소량 데이터 학습 및 제로샷 학습- 적대적 학습 및 보안 메커니즘- 지속적인 학습 및 적응형 AI 인접 기술- 다모달 AI- 디지털 트윈 및 시뮬레이션 AI- AI 기반 코드 생성 및 AutoML- 블록체인 및 분산형 AI
5.9 규제 환경 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 주요 규제 사항, 지역별- 북미- 유럽- 아시아 태평양- 중동 및 아프리카 라틴 아메리카- 산티아고 선언 (칠레)- 브라질 인공지능 전략 (EBIA)
5.10 특허 분석 방법론 특허 출원 건수, 문서 유형별 혁신 및 특허 출원
5.11 가격 분석 주요 업체의 평균 판매 가격, 제품별, 2024 주요 업체의 평균 판매 가격, 파라미터 크기별, 2024
5.12 주요 컨퍼런스 및 행사, 2025–2026
5.13 포터의 5대 경쟁 요인 분석 신규 진입 위협 대체품 위협 공급업체의 협상력 구매자의 협상력 경쟁 강도
5.14 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 변화 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 변화
5.15 주요 이해관계자 및 구매 기준 구매 과정에서의 주요 이해관계자 구매 기준

소규모 언어 모델 시장, 제공 유형별

101

6.1 소개: 시장 동인, 제공 유형별
6.2 효율성과 확장성을 위한 SLM 아키텍처 최적화 소프트웨어
6.3 기업이 AI 솔루션을 개발, 배포 및 최적화하는 데 도움을 주는 서비스 맞춤형 모델 개발 모델 훈련 및 미세 조정 서비스 통합 및 배포 컨설팅 및 자문 서비스 기타 서비스

소규모 언어 모델 시장, 배포 방식별

113

7.1 소개 배포 방식: 시장 동인
7.2 클라우드 자동 유지보수, 보안 업데이트 및 성능 최적화
7.3 온프레미스 특정 요구사항에 따른 모델 맞춤화
7.4 엣지 장치 실시간 응답, 저지연, 클라우드 인프라에 대한 최소 의존도

소규모 언어 모델 시장, 응용 분야별

120

8.1 소개: 시장 동인
8.2 콘텐츠 생성: 마케팅 콘텐츠 및 소셜 미디어 콘텐츠 자동화
8.3 감정 분석: SLMS 통합을 통한 브랜드 감정 추적
8.4 의미 검색 및 정보 검색은 지식 집약적 분야에서 정보 검색 효율성을 향상시킵니다
8.5 대화형 AI는 더 자연스럽고 실시간 상호작용을 가능하게 합니다
8.6 번역 및 로컬라이제이션은 전문 분야에서 정확성을 보장합니다
8.7 데이터 추출 및 문서 분석으로 계약서, 청구서 및 규정 준수 문서에서 주요 통찰력을 자동으로 추출
8.8 기타 응용 분야

데이터 모달리티별 소규모 언어 모델 시장

132

9.1 소개 데이터 모달리티: 시장 동인
9.2 텍스트는 자연어 처리(NLP)를 강화합니다
9.3 음성은 효율적인 음성 인식, 음성 보조 장치, 전사, 및 실시간 언어 번역을 가능하게 합니다
9.4 비디오: 자동화된 비디오 인덱싱, 상호작용형 콘텐츠 생성 및 접근성 솔루션에 활용
9.5 코드: 효율적인 개발을 위한 산업 전반의 채택
9.6 다중 모달: 다양한 데이터 모달리티 통합을 통해 AI 기능 강화

소규모 언어 모델 시장, 모델 크기별

141

10.1 모델 크기: 시장 동인
10.2 규제 산업에서 온프레미스 AI 배포를 위해 기업이 선호하는 20억 개 미만의 매개변수
10.3 20억에서 80억 미만의 파라미터는 기업들이 지능형 자동화, 의미 기반 검색, 사기 탐지, 실시간 고객 참여에 선호하는 범위
10.4 80억에서 120억 파라미터: 적응형 AI 시스템을 요구하는 조직이 선호하는 파라미터 수
10.5 120억 개에서 200억 개 파라미터를 선호하는 조직 (고맥락 이해, 장문 콘텐츠 생성, 의사결정 지원 시스템)
10.6 파라미터 수별 주요 소규모 언어 모델

소형 언어 모델 시장, 최종 사용자별

151

11.1 소개 최종 사용자: 시장 동인
11.2 기업 BFSI- 비용 절감, 고객 경험 향상, 보안 조치 강화 의료 및 생명 과학- 환자 치료 향상 및 첨단 의료 연구 소매 및 전자 상거래- 쇼핑 경험을 향상시키는 맞춤형 제품 추천 기술 및 소프트웨어 공급업체- 경쟁 우위 유지 및 역동적인 요구 사항 충족 미디어 및 엔터테인먼트- 미디어 워크플로우 혁신, 고급 AI 기능 접근성 향상 통신 – SLM을 통한 개인화되고 효율적인 솔루션 자동차 – 자동차 기능 혁신, 고급 AI 기능 제조 – 위험 관리 강화, 복잡한 프로세스 자동화, 운영 효율성 향상 법률 사무소 – 문서 분석 강화, 위험 평가 개선, 행정 프로세스 간소화 기타 기업
11.3 개별 사용자별

소규모 언어 모델 시장, 지역별

171

12.1 소개
12.2 북아메리카: 시장 동인 북아메리카: 거시경제 전망 미국- SLM 및 광범위한 AI 기술의 발전이 국가적 이익과 일치 캐나다- 캐나다의 소규모 언어 모델 시장은 주요 이니셔티브에 의해 주도됨
12.3 유럽 유럽: 시장 동인 유럽: 거시경제 전망 영국 – 영국 정부의 연구 및 혁신 생태계는 책임감 있고 신뢰할 수 있는 AI에 초점을 맞추고 있습니다 독일 – 산업 수요와 정부 지원이 시장을 주도합니다 프랑스 – AI 수요와 자금 지원이 시장 성장을 이끌고 있습니다 이탈리아 – 규제 및 AI 도입으로 시장 성장 촉진 스페인 – 전략적 이니셔티브와 산업 혁신으로 시장 성장 가속화 유럽 기타 지역
12.4 아시아 태평양 아시아 태평양: 아시아 태평양 시장 동인: 거시경제 전망 중국 – 정부 정책, 보조금, 연구 프로그램, 공공-민간 파트너십이 시장을 주도 일본 – 정부의 연구 개발 집중이 성장을 이끌고 인도 – 주요 산업 플레이어의 주요 발전, 대규모 자금 지원 활동, 기술적 혁신이 시장을 주도 한국 – AI 채택 및 혁신 증가가 성장을 이끌고 아시아 태평양 나머지 지역
12.5 중동 및 아프리카: 시장 동인 중동 및 아프리카: 거시경제 전망 아랍에미리트(UAE)- SLM의 개발 및 도입이 성장을 주도 사우디아라비아- 사우디아라비아는 Vision 2030과 일치하는 AI 전략을 주도하기 위해 SDAIA를 설립했습니다 남아프리카공화국- SLM의 통합은 다양한 산업 분야에서 중요한 기회를 제공합니다 중동 및 아프리카 나머지 지역
12.6 라틴 아메리카라틴 아메리카: 소규모 언어 모델 시장 동인 라틴 아메리카: 거시경제 전망 브라질- 정부 정책으로 인한 시장 성장 가속화 멕시코- ANIA가 멕시코의 AI 생태계 강화 및 미래 AI 규제 기반 마련 나머지 라틴 아메리카

경쟁 환경

235

13.1 개요
13.2 주요 업체 전략/승리 요인, 2022–2025
13.3 매출 분석, 2020–2024
13.4 시장 점유율 분석, 2024년 주요 플레이어의 소규모 언어 모델 시장 점유율 순위 분석
13.5 제품 비교 분석
13.6 기업 가치 평가 및 재무 지표
13.7 기업 평가 매트릭스: 주요 플레이어 (소프트웨어 제공업체), 2024STARS 신흥 리더, 주요 플레이어, 참여 기업 기업 발자취: 주요 업체 (소프트웨어 공급업체), 2024- 기업 발자취- 지역별 발자취- 응용 분야 발자취- 데이터 모달리티 발자취- 최종 사용자 발자취
13.8 기업 평가 매트릭스: 주요 업체 (서비스 제공업체), 2024STARS 신흥 리더 주요 업체 참여 업체 기업 발자취: 주요 업체 (서비스 제공업체), 2024- 회사 발자취- 지역 발자취- 제품 발자취- 배포 모드 발자취- 최종 사용자 발자취
13.9 경쟁 시나리오 제품 출시 및 개선 사항 거래

회사 프로필

267

14.1 INTRODUCTION
14.2
INFOSYS

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

MICROSOFT

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

IBM

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

META

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

AMAZON WEB SERVICES (AWS)

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

MISTRAL AI

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

ARCEE AI

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

AI21 LABS

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

ANTHROPIC

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

OPENAI

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

COHERE

DEEPSEEK

KRUTRIM

STABILITY AI

UPSTAGE

ALIBABA GROUP
14.3 SLM SERVICE PROVIDERS

TOGETHER AI

LAMINI

GROQ

MALTED AI

PREDIBASE

CEREBRAS SYSTEMS

OLLAMA

FIREWORKS AI

SNOWFLAKE

PREM AI
14.4 NON-COMMERCIAL SLM PROVIDERS

NVIDIA

GOOGLE

HUGGING FACE

APPLE

SALESFORCE

DATABRICKS

SARVAM AI

SAKANA AI

EVOLUTIONARYSCALE

EDGERUNNER AI

ALMAWAVE

LG

H20.AI

NOUS RESEARCH

RHYMES AI

REFUEL

ELEUTHERAI

관련 시장

331

15.1 소개
15.2 대규모 언어 모델 시장 – 2030년까지 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요- 대규모 언어 모델 시장, 제공 유형별- 대규모 언어 모델 시장, 아키텍처별- 대규모 언어 모델 시장, 모달리티별- 대규모 언어 모델 시장, 모델 크기별- 대규모 언어 모델 시장, 응용 분야별- 대규모 언어 모델 시장, 최종 사용자별- 대규모 언어 모델 시장, 지역별
15.3 생성형 AI 시장 – 2030년까지의 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요- 생성형 AI 시장, 제공 방식별- 생성형 AI 시장, 데이터 모달리티별- 생성형 AI 시장, 응용 분야별- 생성형 AI 시장, 최종 사용자별- 생성형 AI 시장, 지역별

부록

347

16.1 토론 가이드
16.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS의 구독 포털
16.3 맞춤화 옵션
16.4 관련 보고서
16.5 저자 정보

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