글로벌 소규모 언어 모델(SLM) 시장 규모, 점유율 및 추세 분석 보고서 – 산업 개요 및 2032년까지의 예측

소규모 언어 모델(SLM) 시장 규모

• 글로벌 소규모 언어 모델(SLM) 시장 규모는 2024년에 53억 달러 로 평가되었으며, 예측 기간 동안 22.40%의 CAGR 로 2032년까지 267억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다 .
• 시장 성장은 산업 전반에 걸쳐 AI 기반 자동화 및 자연어 처리 도입이 증가함에 따라 크게 촉진되었으며, 이로 인해 고객 서비스, 콘텐츠 생성 및 데이터 분석에서 효율성이 향상되고 사용자 경험이 개선되었습니다.
• 또한 의료, 금융, 소매 및 법률 분야에서 개인화된 상황 인식 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 소규모 언어 모델이 지능형 의사 결정 및 워크플로 최적화를 위한 필수 도구로 자리 잡고 있습니다.

소규모 언어 모델(SLM) 시장 분석

• 고객 서비스, 의료, 금융, 소매업을 포함한 다양한 산업 분야에서 고급 자연어 이해 및 생성 기능을 제공하는 소규모 언어 모델(SLM)은 개인화된 컨텍스트 인식 상호 작용을 제공하고 복잡한 언어 작업을 자동화하는 기능 덕분에 현대 AI 기반 애플리케이션의 필수 구성 요소가 되고 있습니다.
• SLM에 대한 수요 증가는 주로 급속한 디지털 전환, AI 기반 자동화 도입 증가, 사용자 경험을 향상하고 비즈니스 프로세스를 간소화하는 효율적이고 확장 가능한 솔루션에 대한 필요성 증가에 의해 주도됩니다.
• 2024년 북미는 산업 전반에 걸쳐 AI 기반 애플리케이션의 광범위한 채택과 고급 AI 연구 및 인프라에 대한 강력한 투자로 인해 32.2% 의 점유율로 소규모 언어 모델(SLM) 시장을 장악했습니다.
• 아시아 태평양 지역은 중국, 일본, 인도 전역에서 급속한 디지털화, 인터넷 보급 확대, AI 도입 증가 로 인해 예측 기간 동안 소규모 언어 모델(SLM) 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상됩니다.
• 머신러닝 기반 분야는 다양한 언어 작업 처리에 있어 다재다능하고 비용 효율적이라는 장점 덕분에 2024년 시장 점유율 55.6%를 기록하며 시장을 장악했습니다. 적당한 복잡성과 빠른 구축 시간을 갖춘 확장 가능한 솔루션을 추구하는 산업 전반에서 머신러닝 도입이 증가하고 있습니다. 컨설팅, 통합, 지원을 아우르는 서비스는 특히 사내 AI 전문 지식이 부족한 기업에서 소규모 언어 모델의 구현 및 최적화를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다.

보고서 범위 및 소규모 언어 모델(SLM) 시장 세분화       

소규모 언어 모델(SLM) 시장 동향

“클라우드 기반 배포 증가:”

• 글로벌 소규모 언어 모델(SLM) 시장에서 중요하고 가속화되는 추세는 클라우드 기반 배포로의 전환이 증가하고 있다는 점입니다. 이를 통해 산업 전반에 걸쳐 AI 기반 언어 기능에 대한 확장 가능하고 유연하며 비용 효율적인 액세스가 가능해졌습니다.
  • 예를 들어, OpenAI의 GPT 모델과 Google의 Vertex AI는 기업이 온프레미스 인프라에 막대한 투자를 하지 않고도 고급 언어 처리를 통합할 수 있도록 하는 클라우드 호스팅 소규모 언어 모델 서비스를 제공합니다.
• 클라우드 배포는 지속적인 모델 업데이트, 다른 클라우드 서비스와의 원활한 통합, 팀 간 협업을 용이하게 하여 AI 애플리케이션의 접근성을 크게 개선하고 출시 시간을 단축합니다.
• Microsoft Azure 및 Amazon Web Services(AWS)와 같은 회사는 자연어 처리 솔루션의 신속한 개발 및 배포를 지원하는 관리형 SLM 플랫폼을 제공하여 기업이 광범위한 기술적 오버헤드 없이 최첨단 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다.
• 클라우드 기반 SLM 배포에 대한 이러한 추세는 확장 가능하고 안정적인 AI 언어 솔루션이 디지털 전환에 중요한 의료, 금융, 소매 및 고객 서비스와 같은 부문에서 더 광범위한 채택을 촉진하고 있습니다.
• 클라우드 호스팅 SLM에 대한 선호도가 높아지는 것은 조직이 더 빠르게 혁신하고 규모에 맞게 개인화된 사용자 경험을 제공할 수 있도록 하는 동적 작업 부하를 처리할 수 있는 유연한 주문형 AI 기능에 대한 필요성을 반영합니다.

소규모 언어 모델(SLM) 시장 동향

운전사

“AI 기반 자동화 도입 증가”

• 산업 전반에 걸쳐 AI 기반 자동화 도입이 증가하고 있으며, 이는 기업이 운영을 간소화하고 생산성을 향상시키며 지능적이고 언어 기반의 사용자 상호 작용을 제공하려고 하기 때문에 소규모 언어 모델(SLM)에 대한 수요가 증가하는 주요 원인입니다.
  • 예를 들어, 2024년 2월 Microsoft는 소규모 AI 언어 모델을 Dynamics 365 제품군에 통합하여 자동화된 고객 응답, 실시간 데이터 요약 및 자연어 쿼리를 지원하여 사용자가 간단한 텍스트 입력으로 복잡한 시스템을 작동할 수 있도록 했습니다.
• 기업들이 수동 작업량을 줄이고 의사 결정 프로세스를 가속화하고자 하는 가운데, SLM은 고객 서비스 챗봇, 문서 생성, 언어 번역 등의 업무를 자동화하는 효율적인 솔루션을 제공하여 기업의 사용자 참여도와 운영 효율성을 향상하는 데 도움을 줍니다. 또한, 의료, 금융, 소매 등 다양한 분야에서 AI 비서와 가상 에이전트의 도입이 증가함에 따라, 적은 리소스로 높은 성능을 제공할 수 있는 간결하고 도메인 특화적인 언어 모델에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
• SLM은 특정 애플리케이션에 맞게 미세 조정할 수 있는 기능과 대규모 언어 모델에 비해 배포 비용이 낮다는 점이 결합되어 AI를 처음 도입하거나 다양한 기능에 걸쳐 AI 통합을 확장하는 기업에 특히 매력적입니다.
• AI 기반 자동화에 대한 추세와 OpenAI, Google Cloud, AWS와 같은 공급업체에서 제공하는 사전 훈련된 클라우드 호스팅 SLM의 가용성 증가로 인해 중소기업과 대기업 모두에서 이러한 모델의 도입이 가속화될 것으로 예상됩니다.

제지/도전

"제한된 모델 크기로 인해 정확도와 맥락적 이해가 제한됨"

• 정확도와 맥락적 이해를 제한하는 제한된 모델 크기는 특히 섬세하고 도메인별 응답을 요구하는 엔터프라이즈 애플리케이션에서 소규모 언어 모델(SLM)의 광범위한 채택에 상당한 과제를 제기합니다.
  • 예를 들어, Meta의 LLaMA 모델과 Cohere의 Command R+는 더 작은 규모에서 효율적으로 작동하도록 설계되었지만 법률이나 의료와 같은 분야에서 요구되는 장기적 맥락 이해나 매우 정확한 출력 생성에 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
• 감소된 계산 리소스로 고품질 언어 생성을 유지하려면 개발자가 효율성과 언어 성능 사이에서 균형을 맞춰야 합니다. 특히 SLM을 실시간 또는 에지 장치에 배포할 때 더욱 그렇습니다.
• 대형 LLM의 성능과 경쟁할 수 있는 컴팩트하고 비용 효율적인 AI 도구에 대한 수요가 증가함에 따라 더 작은 아키텍처의 한계를 극복하려면 모델 설계, 교육 방법론 및 미세 조정 전략의 지속적인 발전이 필요합니다.
• 연구 혁신, 작업별 튜닝에 대한 투자, 향상된 교육 데이터 품질을 통해 이러한 과제를 해결하는 것은 SLM이 성능을 저하시키지 않고도 업계 기대치를 충족할 수 있도록 하는 데 필수적입니다.

소규모 언어 모델(SLM) 시장 범위

시장은 기술, 배포, 응용 프로그램을 기준으로 세분화됩니다.

• 기술로

소규모 언어 모델 시장은 기술 기반으로 딥러닝 기반, 머신러닝 기반, 그리고 서비스로 구분됩니다. 머신러닝 기반 부문은 다양한 언어 작업을 처리하는 데 있어 다재다능하고 비용 효율성이 뛰어나 2024년 시장 매출 점유율 55.6%로 가장 큰 비중을 차지했습니다. 복잡성이 적고 배포 시간이 빠른 확장 가능한 솔루션을 원하는 산업 전반에서 머신러닝 도입이 증가하고 있습니다. 컨설팅, 통합, 지원을 아우르는 서비스는 소규모 언어 모델의 구현 및 최적화를 촉진하는 데 중요한 역할을 하며, 특히 사내 AI 전문 지식이 부족한 기업에서 더욱 그렇습니다.

딥러닝 기반 분야는 복잡한 언어 패턴을 이해하고 더욱 정확하고 맥락을 고려한 결과를 제공하는 탁월한 능력에 힘입어 2025년부터 2032년까지 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 이 기술은 신경망 아키텍처의 지속적인 발전과 방대한 데이터 세트의 이점을 활용하여 높은 정밀도와 적응성을 요구하는 애플리케이션에 선호되는 기술입니다.

• 배치별

시장은 배포 방식을 기준으로 클라우드, 온프레미스, 하이브리드로 구분됩니다. 클라우드 부문은 2024년 45.3%의 시장 매출 점유율을 기록하며 가장 큰 시장 점유율을 기록했습니다. 이는 확장성, 비용 효율성, 그리고 접근성이 뛰어나 기업이 대규모 인프라 투자 없이도 소규모 언어 모델을 활용할 수 있도록 지원하기 때문입니다. 또한 클라우드 배포는 지속적인 모델 업데이트와 다른 클라우드 서비스와의 원활한 통합을 지원하여 기능과 사용자 경험을 향상시킵니다.

하이브리드 부문은 2025년부터 2032년까지 가장 빠른 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상되며, 이는 클라우드 컴퓨팅의 유연성과 온프레미스 인프라의 보안 및 제어 기능을 결합하려는 기업의 수요 증가에 따른 것입니다. 하이브리드 구축은 엄격한 데이터 개인정보 보호 규정이 적용되는 산업에 적합하며, 민감한 데이터를 온프레미스에 보관하면서 클라우드 기능의 이점을 누릴 수 있도록 합니다. 온프레미스 구축은 특히 규제가 엄격한 환경에서 데이터 및 모델에 대한 최대의 제어가 필요한 산업에 여전히 중요한 역할을 합니다.

• 응용 프로그램별

소규모 언어 모델 시장은 애플리케이션 기준으로 소비자 애플리케이션, 기업 애플리케이션, 의료, 금융, 소매, 법률, 제조 및 기타로 구분됩니다. 소비자 애플리케이션은 가상 비서, 챗봇, 개인 맞춤형 콘텐츠 생성 도입 증가에 힘입어 2024년 시장 매출 점유율에서 가장 큰 비중을 차지했습니다. 일상적인 기기 및 서비스에 쉽게 통합될 수 있어 소비자 참여와 수요를 촉진합니다.

엔터프라이즈 애플리케이션 부문은 자동화된 고객 지원, 문서 처리 및 지식 관리에 대한 수요 증가로 2025년부터 2032년까지 가장 빠른 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 의료 및 금융 산업은 임상 문서화, 사기 탐지 및 규정 준수에 특화된 특수 언어 모델의 이점을 누리며 도입을 더욱 가속화하고 있습니다. 소매 및 법률 부문은 고객 경험 향상 및 워크플로 간소화를 위해 이러한 모델을 점점 더 많이 활용하고 있으며, 제조 부문은 기술 문서화 및 공급망 커뮤니케이션에 언어 모델을 사용합니다. 기타 부문에는 교육, 미디어 및 정부 애플리케이션이 포함되며, 디지털 혁신 노력의 확대로 인해 이들 역시 성장하고 있습니다.

소규모 언어 모델(SLM) 시장 지역 분석

• 북미는 2024년 32.2%의 가장 큰 수익 점유율로 소규모 언어 모델(SLM) 시장을 장악했으며, 이는 산업 전반에 걸친 AI 기반 애플리케이션의 광범위한 채택과 고급 AI 연구 및 인프라에 대한 강력한 투자에 힘입은 것입니다.
• 이 지역의 조직들은 의료, 금융, 소매와 같은 분야에서 자동화를 강화하고, 고객 상호 작용을 개선하고, 워크플로를 간소화하는 데 있어 소규모 언어 모델을 통합하는 것을 매우 중요하게 생각합니다.
• 이러한 채택은 기술 전문성, 높은 IT 지출, 선도적인 AI 기업의 존재로 더욱 뒷받침되며, 북미를 SLM 솔루션의 혁신과 배포를 위한 핵심 허브로 자리매김합니다.

미국 소규모 언어 모델 시장 통찰력

미국 SLM 시장은 2024년 북미에서 가장 큰 매출 점유율을 기록했는데, 이는 급속한 디지털 전환과 비즈니스 프로세스 최적화를 위한 AI 기반 도구에 대한 수요 증가에 힘입은 것입니다. 가상 비서, 챗봇, 그리고 자동화된 콘텐츠 생성의 증가는 시장 성장에 기여하고 있습니다. 자연어 이해 및 고객 경험 향상에 대한 관심 확대와 정부의 AI 이니셔티브에 대한 강력한 지원은 시장 성장을 더욱 가속화하고 있습니다. 더욱이, 미국 기반 기술 대기업들은 정교한 소규모 언어 모델 개발에 지속적으로 투자하여 여러 산업 분야에서 광범위한 도입을 지원하고 있습니다.

유럽 ​​소규모 언어 모델 시장 통찰력

유럽 ​​SLM 시장은 AI 애플리케이션에 대한 인식 제고와 데이터 프라이버시 및 책임감 있는 AI 사용을 장려하는 지원 규제에 힘입어 예측 기간 동안 꾸준히 성장할 것으로 예상됩니다. AI 연구 허브에 대한 투자 증가와 산학 협력은 혁신을 촉진하고 있습니다. 유럽 기업들은 특히 금융, 의료, 법률 분야에서 운영 효율성, 고객 참여, 규정 준수 관리를 강화하기 위해 SLM을 도입하고 있습니다.

영국 소규모 언어 모델 시장 통찰력

영국 SLM 시장은 예측 기간 동안 정부의 AI 전략 및 디지털 혁신에 대한 강력한 집중에 힘입어 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 공공 서비스, 금융, 소매업 분야에서 AI 도입이 증가함에 따라 소규모 언어 모델에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 성장하는 스타트업과 기술 인큐베이터들이 AI 기반 언어 솔루션의 혁신과 통합을 가속화하고 있습니다.

독일 소규모 언어 모델 시장 통찰력

독일 SLM 시장은 탄탄한 산업 기반과 인더스트리 4.0을 위한 AI에 대한 강조를 바탕으로 견고한 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다. 데이터 보안, 개인정보 보호, 윤리적 AI 애플리케이션에 대한 관심이 높아짐에 따라 제조, 법률 및 의료 분야에서 AI 도입이 촉진되고 있습니다. 독일의 탄탄한 AI 연구 기관과 AI 혁신을 촉진하는 정부 정책은 시장 성장을 더욱 가속화하고 있습니다.

아시아 태평양 소규모 언어 모델 시장 통찰력

아시아 태평양 SLM 시장은 2025년부터 2032년까지 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 급속한 디지털화, 인터넷 보급률 확대, 그리고 중국, 일본, 인도 전역의 AI 도입 증가에 힘입은 것입니다. AI 개발 및 스마트 기술을 장려하는 정부 정책은 도입을 가속화하고 있습니다. AI 스타트업과 기술 인프라에 대한 투자 증가는 이 지역에서 소규모 언어 모델 솔루션의 접근성과 경제성을 확대하고 있습니다.

일본 소규모 언어 모델 시장 통찰력

일본 SLM 시장은 첨단 기술 생태계와 자동화에 대한 집중으로 인해 성장세가 가속화되고 있습니다. 가전제품, 로봇, 기업용 애플리케이션 분야에서 AI 활용이 증가하면서 수요가 증가하고 있습니다. 일본의 고령화는 특히 의료 및 고객 서비스 분야에서 접근성과 효율성을 향상시키는 AI 솔루션에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. IoT 기기 및 스마트 시스템과 SLM의 통합은 지속적인 시장 성장을 뒷받침합니다.

중국 소규모 언어 모델 시장 통찰력

중국은 2024년 아시아 태평양 SLM 시장에서 가장 큰 매출 점유율을 차지했는데, 이는 정부의 AI 개발 지원, 디지털 경제 성장, 그리고 언어 AI에 투자하는 기술 기업들의 대규모 투자 덕분입니다. 스마트 시티, 전자상거래 성장, 그리고 모바일 기기의 광범위한 도입은 다양한 산업 분야의 수요를 뒷받침합니다. 경쟁력 있는 가격과 국내 AI 기업들의 빠른 혁신은 중국 시장 선도를 유지하는 핵심 요인입니다.

소규모 언어 모델(SLM) 시장 점유율

소규모 언어 모델(SLM) 산업은 주로 다음을 포함한 기존 기업들이 주도하고 있습니다.

• 오픈AI (미국)
• 인류학적(미국)
• Google DeepMind (영국)
• 코히어(캐나다)
• 레카 AI(미국)
• 지푸 AI(중국)
• 노믹 AI(미국)
• 안정성 AI(영국)
• LightOn(프랑스)
• Sarvam AI(인도)
• 아르시 AI(미국)
• 프렘랩스(미국)
• 메타 AI (미국)
• 마이크로소프트 (미국)
• Salesforce AI (미국)
• 알리바바(중국)
• 모자이크 ML(미국)
• 기술 혁신 연구소(TII)(UAE)
• 허깅 페이스(미국)

글로벌 소규모 언어 모델(SLM) 시장의 최신 동향

• 2025년 2월, 마이크로소프트는 Phi-4-mini-instruct와 Phi-4-multimodal을 포함한 Phi-4 시리즈를 출시하며 SLM 시장에서 입지를 확대했습니다. 이 모델들은 추론, 다국어 이해, 코딩 측면에서 향상된 기능을 제공하여 기업과 개발자 모두에게 이상적입니다. Hugging Face, Azure AI Foundry, Ollama 등의 플랫폼에서 제공됨에 따라 사용자 접근성이 크게 확대되고 다양한 분야에서 도입이 가속화될 것으로 예상됩니다.
• 2025년 2월, IBM은 Granite 모델 라인업을 확장하여 엔터프라이즈 애플리케이션을 위한 멀티모달 및 추론 중심 모델을 포함시켰습니다. Granite Multimodal과 Granite Reasoning을 통해 IBM은 해석 가능하고 논리 기반 AI에 대한 중요한 요구를 충족하고 있으며, SLM 시장의 엔터프라이즈 중심 부문에서 더 큰 점유율을 확보할 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 도구는 원활한 통합과 책임감 있는 도입을 위해 설계되었으며, AI 기반 의사 결정 및 자동화를 향상시킵니다.
• 2025년 1월, Arcee AI는 DeepSeek-V3를 기반으로 한 두 가지 새로운 SLM(Short-Time Learning)인 Virtuoso-Lite와 Virtuoso-Medium-v2를 출시하여 경쟁력을 강화했습니다. 특히 Arcee의 이전 벤치마크 성능을 능가하는 Virtuoso-Medium-v2는 수학 및 코드 애플리케이션의 성능을 향상시킵니다. Arcee의 고급 아키텍처와 독점 기술은 SLM 시장 내 학술 및 기술 활용 사례의 혁신을 촉진할 것으로 예상됩니다.
• 2024년 11월, 아마존은 Anthropic에 40억 달러를 추가로 투자하여 AI 분야에서의 입지를 강화했습니다. 이러한 투자는 Claude 3.5 Haiku 및 Claude 3.5 Sonnet과 같은 Claude 모델에 대한 AWS Trainium 기반 학습과 더불어 고성능 에이전트 모델 분야를 선도하려는 아마존의 야심을 강조합니다. Claude 시리즈는 코딩 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하여 특히 개발자 중심 애플리케이션 분야에서 상용 SLM(서비스 관리) 분야의 주요 기여자로 자리매김했습니다.
• 2024년 4월, 마이크로소프트는 더 광범위한 사용자에게 고급 언어 기능을 저렴한 비용으로 제공하기 위한 경량 AI 모델인 'Phi-3-mini'를 출시했습니다. Microsoft Azure AI Model Catalog, Hugging Face, Ollama, NVIDIA NIM 등의 플랫폼을 통해 이 모델을 제공함으로써 마이크로소프트는 소규모 언어 모델(SLM) 시장에서의 입지를 강화하고 있습니다. 이번 출시는 개방형 SLM 시리즈의 시작을 알리는 것으로, 접근성을 크게 향상시키고 다양한 산업 분야에서 광범위한 도입을 촉진합니다.

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