Global Generative Ai Market
市场规模(十亿美元)
CAGR :
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2025 –2032 |
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USD 24.61 Billion |
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USD 400.46 Billion |
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>全球生成式人工智能市场细分,按组件(软件和服务)、技术(生成对抗网络 (GAN)、Transformer、变分自编码器 (VAE) 和扩散网络)、行业(医疗保健、BFSI、IT 和电信、制造业、政府、零售和消费品等)– 行业趋势和预测到 2032 年
生成式人工智能市场分析
受机器学习算法的进步以及各行各业对人工智能解决方案日益增长的需求推动,全球生成式人工智能市场正在迅速扩张。生成式人工智能是指能够基于现有数据生成新内容(如文本、图像、音频和视频)的算法。该技术正在医疗保健、金融、娱乐和营销等领域得到采用,可增强创造力、优化流程并实现任务自动化。最近的发展包括 GPT-4、DALL·E 和 Stable Diffusion 等模型的兴起,这些模型显著提高了人工智能创建逼真内容的能力。此外,微软、谷歌和 OpenAI 等主要科技公司的投资正在加速创新。预计该市场将继续增长,重点是改善人工智能的道德使用并应对监管挑战。随着各行各业越来越依赖生成式人工智能,其应用将彻底改变工作流程并改变全球客户体验。
生成式人工智能市场规模
2024 年全球生成式人工智能市场规模价值 246.1 亿美元,预计到 2032 年将达到 4004.6 亿美元,2025 年至 2032 年预测期内的复合年增长率为 41.72%。除了市场价值、增长率、细分市场、地理覆盖范围、市场参与者和市场情景等市场洞察外,Data Bridge 市场研究团队策划的市场报告还包括深入的专家分析、进出口分析、定价分析、生产消费分析和 pestle 分析。
全球生成式人工智能市场趋势
“生成式人工智能在内容创作中的应用日益广泛”
在机器学习和人工智能创新的推动下,全球生成式人工智能市场正在经历显着增长。生成式人工智能涉及可以根据从数据中学习到的模式创建新内容(例如文本、图像和视频)的算法。一个值得注意的趋势是生成式人工智能在内容创作中的应用越来越多,尤其是在营销和娱乐领域。公司正在利用人工智能来自动化内容生成,从而提高效率并降低成本。OpenAI 的 GPT 模型和深度学习进步等创新进一步提升了功能,使人工智能生成的内容更加逼真和多功能。随着市场的扩大,生成式人工智能正在成为行业的关键工具,改变企业创造和与受众互动的方式。
报告范围和生成式人工智能市场细分
属性 |
生成式人工智能关键市场洞察 |
涵盖的领域 |
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覆盖国家 |
北美洲的美国、加拿大和墨西哥、德国、法国、英国、荷兰、瑞士、比利时、俄罗斯、意大利、西班牙、土耳其、欧洲其他地区、中国、日本、印度、韩国、新加坡、马来西亚、澳大利亚、泰国、印度尼西亚、菲律宾、亚太地区 (APAC) 的其他地区、沙特阿拉伯、阿联酋、南非、埃及、以色列、中东和非洲 (MEA) 的其他地区、巴西、阿根廷和南美洲其他地区 |
主要市场参与者 |
IBM(美国)、NVIDIA Corporation(美国)、Open AI(美国)、Anthropic PBC(美国)、微软(美国)、谷歌(美国)、Amazon Web Services, Inc.(美国)、Adobe(美国)、埃森哲(爱尔兰)、凯捷(法国)、Insilico Medicine(香港)、TLDR Technologies, Inc(美国)、Lumen5(加拿大)、AI21 Labs(以色列)、Hugging Face(美国)、DIALPAD, INC.(美国)、Persado(美国)、CopyAI, Inc(美国)、Synthesis AI(美国)、together.ai(美国)、Defog, Inc.(新加坡)、Mistral AI(法国)、Adept AI(美国)、DeepSearch labs(英国)、STABILITY AI LTD(英国)、Lightricks(以色列)、Cohere(加拿大)、Writesonic, Inc.(美国)、Colossyan Inc.(英国)、ambeRoad Tech GmbH(德国)、Databricks(美国)、Inflection AI(美国) |
市场机会 |
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增值数据信息集 |
除了市场价值、增长率、细分市场、地理覆盖范围、市场参与者和市场情景等市场洞察之外,Data Bridge 市场研究团队策划的市场报告还包括深入的专家分析、进出口分析、定价分析、生产消费分析和 pestle 分析。 |
全球生成式人工智能市场定义
生成式人工智能是人工智能的一个分支,专注于根据所学的模式和数据创建新内容,例如文本、图像、视频、音乐或其他形式的媒体。与分析和处理现有数据的传统人工智能不同,生成式人工智能算法旨在生成模仿输入数据风格、结构或内容的原始输出。该技术使用生成对抗网络 (GAN)、变分自编码器 (VAE) 和基于 Transformer 的模型等高级模型,使其能够创建高度逼真和多样化的内容。生成式人工智能广泛应用于娱乐、营销、设计和医疗保健等行业,为内容创作、问题解决和自动化提供创新解决方案。
生成式人工智能市场动态
驱动程序
- 人工智能在创意产业中的应用日益广泛
生成式人工智能正在改变游戏、广告和设计等行业,因为它能够创建原创内容,增强创造力并简化生产流程。在游戏中,人工智能用于生成沉浸式环境、角色和故事情节,从而减少开发时间和成本。在广告中,人工智能驱动的工具可以根据个人喜好创建个性化、引人入胜的活动,从而提高消费者的参与度。同样,在设计中,生成式人工智能加速了视觉资产、徽标和产品原型的创建,从而实现了更快的迭代和更大的创新。这些功能正在推动生成式人工智能的广泛采用,使其成为这些行业的主要市场驱动力。
- 自动化需求增加
营销、内容创作和娱乐等行业越来越多地利用生成式人工智能来自动执行重复且耗时的任务,例如内容生成、视频编辑和社交媒体分析。通过利用人工智能生成文本、图像和视频,公司可以显著降低运营成本,因为手动创建所需的人力资源更少。这种自动化还可以加快生产时间,使企业能够更快、更高效地交付内容。因此,生成式人工智能正在成为提高生产力和可扩展性的重要工具,推动其广泛采用并推动这些行业的增长。
机会
- 制造业中的生成设计
制造商越来越多地采用生成式人工智能来优化产品设计、加速原型创建并简化整体设计流程。通过使用人工智能算法,制造商可以探索各种设计可能性,找到最高效、最具成本效益的解决方案,并减少材料浪费。该技术可以快速制作原型,实现更快的迭代,并更快地将创新产品推向市场。生成式人工智能还有助于自动执行结构优化和产品定制等复杂任务,从而提高产品质量并降低生产成本。这种向人工智能驱动设计的转变带来了巨大的市场机遇,推动了整个行业的效率和创新。
- 电子商务和零售
生成式人工智能通过改变产品推荐、个性化购物体验和动态定价策略,为零售行业提供了巨大的市场机会。零售商可以利用人工智能分析客户行为和偏好,从而实时生成定制的产品建议和个性化优惠。此外,生成式人工智能可以创建定制的产品内容和图像,增强在线产品展示并提供虚拟试穿,从而提高客户参与度和满意度。这种个性化程度可以促进销售并增强整体购物体验,从而提高客户忠诚度。生成式人工智能在零售业的广泛应用为推动该行业的创新和增长创造了宝贵的机会。
限制/挑战
- 缺乏熟练劳动力
生成式人工智能市场面临的一个主要挑战是缺乏开发和维护这些先进系统所需的熟练专业人员。生成式人工智能技术需要人工智能、机器学习、数据科学和深度学习方面的专业知识。随着各行各业对人工智能驱动解决方案的需求不断增加,人才库的缺口越来越大,限制了组织充分利用生成式人工智能潜力的能力。缺乏熟练的人才会影响人工智能模型的开发、实施和优化,从而减缓创新和采用。这种技能差距是生成式人工智能技术广泛集成的关键障碍。
- 计算成本高
生成式人工智能市场的一个重大制约因素是开发和运行高级人工智能模型所需的高昂计算成本。这些模型需要强大的处理能力和复杂的硬件(如 GPU)来处理训练和运行所需的大量数据。对于中小型企业来说,获取和维护所需基础设施的成本可能过高。因此,许多企业可能难以采用生成式人工智能技术,从而限制了它们在市场上的竞争力。这一财务障碍是一个关键挑战,可能会减缓生成式人工智能在各个行业的广泛采用。
本市场报告详细介绍了最新发展、贸易法规、进出口分析、生产分析、价值链优化、市场份额、国内和本地市场参与者的影响,分析了新兴收入领域的机会、市场法规的变化、战略市场增长分析、市场规模、类别市场增长、应用领域和主导地位、产品批准、产品发布、地域扩展、市场技术创新。如需获取更多市场信息,请联系 Data Bridge Market Research 获取分析师简报,我们的团队将帮助您做出明智的市场决策,实现市场增长。
生成式人工智能市场范围
市场根据组件、技术和行业进行细分。这些细分市场之间的增长情况将帮助您分析行业中增长缓慢的细分市场,并为用户提供有价值的市场概览和市场洞察,帮助他们做出战略决策,确定核心市场应用。
成分
- 软件
- 服务
技术
- 生成对抗网络 (GAN)
- 变压器
- 变分自动编码器(VAE)
- 扩散网络
行业
- 卫生保健
- 金融保险业协会
- 信息技术与电信
- 制造业
- 政府
- 零售和消费品
- 其他的
生成式人工智能市场区域分析
对市场进行了分析,并提供了上述国家、组成部分、技术和行业的市场规模见解和趋势。
市场报告涉及的国家包括北美洲的美国、加拿大、墨西哥、德国、瑞典、波兰、丹麦、意大利、英国、法国、西班牙、荷兰、比利时、瑞士、土耳其、俄罗斯、欧洲的其他地区、欧洲的日本、中国、印度、韩国、新西兰、越南、澳大利亚、新加坡、马来西亚、泰国、印度尼西亚、菲律宾、亚太地区 (APAC) 的其他地区、巴西、阿根廷、南美洲的其他地区(南美洲的一部分)、阿联酋、沙特阿拉伯、阿曼、卡塔尔、科威特、南非、中东和非洲 (MEA) 的其他地区(中东和非洲 (MEA) 的一部分)。
由于技术进步显著以及各行各业的广泛应用,亚太地区的生成式人工智能市场正在迅速增长。中国、日本和韩国等国家正在大力投资人工智能,以引领自主系统、机器人技术和数字化转型的创新。电子商务、制造业和媒体等行业正在利用生成式人工智能实现自动化和个性化解决方案,而政府对人工智能研发的支持正在培育竞争激烈的市场格局。
北美是全球生成式人工智能市场的主导地区,在大量投资和强大的科技公司和研究机构网络的推动下,2024 年的收入份额为 40.8%。随着组织专注于提高效率和促进创新,该地区在医疗保健、金融和娱乐领域得到了广泛采用。随着数据隐私和人工智能伦理方面的监管进步,再加上加拿大政府对人工智能驱动研究的大力支持,北美仍然是塑造生成式人工智能发展未来的关键参与者。
报告的国家部分还提供了影响市场当前和未来趋势的各个市场影响因素和市场监管变化。下游和上游价值链分析、技术趋势和波特五力分析、案例研究等数据点是用于预测各个国家市场情景的一些指标。此外,在提供国家数据的预测分析时,还考虑了全球品牌的存在和可用性以及它们因来自本地和国内品牌的大量或稀缺竞争而面临的挑战、国内关税和贸易路线的影响。
生成式人工智能市场份额
市场竞争格局按竞争对手提供详细信息。详细信息包括公司概况、公司财务状况、产生的收入、市场潜力、研发投资、新市场计划、全球影响力、生产基地和设施、生产能力、公司优势和劣势、产品发布、产品宽度和广度、应用主导地位。以上提供的数据点仅与公司对市场的关注有关。
在市场上运营的生成式人工智能市场领导者是:
- IBM(美国)
- NVIDIA 公司 (美国)
- Open AI(美国)
- 人为 PBC (美国)
- 微软 (美国)
- 谷歌(美国)
- 亚马逊网络服务公司(美国)
- Adobe(美国)
- 埃森哲(爱尔兰)
- 凯捷(法国)
- Insilico Medicine(香港)
- TLDR Technologies, Inc(美国)
- Lumen5(加拿大)
- AI21 实验室(以色列)
- 拥抱的脸(美国)
- DIALPAD, INC.(美国)
- Persado(美国)
- CopyAI, Inc(美国)
- 合成人工智能(美国)
- together.ai(美国)
- Defog, Inc.(新加坡)
- 米斯特拉尔 AI(法国)
- Adept AI(美国)
- DeepSearch 实验室(英国)
- STABILITY AI LTD(英国)
- Lightricks(以色列)
- Cohere(加拿大)
- Writesonic, Inc.(美国)
- Colossyan Inc.(英国)
- ambeRoad Tech GmbH (德国)
- Databricks(美国)
- Inflection AI(美国)
全球生成人工智能市场的最新发展
- 2023 年 6 月,Salesforce 推出了两款旨在增强商业和客户体验的生成式 AI 产品:Commerce GPT 和 Marketing GPT。Marketing GPT 模型使用来自 Salesforce 云平台的实时数据来创建更具创新性的受众细分、个性化的电子邮件活动和有效的营销策略。这些工具旨在推动更具针对性和影响力的消费者参与
- 2023 年 6 月,埃森哲与微软建立合作伙伴关系,利用由云技术支持的生成式人工智能帮助企业转型运营。此次合作旨在指导企业负责任地在其组织内实施和扩展人工智能驱动的解决方案。通过结合各自的专业知识,埃森哲和微软正在帮助企业充分发挥生成式人工智能的潜力,推动创新和增长
- 2023 年 5 月,SAP SE 与 Microsoft 合作,通过先进的企业级创新解决关键业务挑战。此次合作将 Microsoft 的技术与 SAP 的解决方案相结合,创造了新的体验,增强了企业吸引、留住和培训员工的能力。通过利用这种整合,公司可以改善人才管理和整体劳动力效率
- 2023 年 4 月,亚马逊网络服务公司推出了专为初创企业设计的全球生成式 AI 加速器。该加速器为初创企业提供尖端 AI 工具、机器学习模型和堆栈优化,以及量身定制的上市策略。该计划旨在使初创企业能够利用生成式 AI 实现跨行业的创新和增长
- 2023 年 3 月,Adobe 与 NVIDIA 合作推动生成式 AI 的发展并增强创意工作流程。此次合作的重点是开发先进的 AI 模型,以便无缝集成到开发人员和营销人员广泛使用的应用程序中。他们的目标是创新新一代 AI 工具,以改变创意流程并提高各行业的效率
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研究方法
数据收集和基准年分析是使用具有大样本量的数据收集模块完成的。该阶段包括通过各种来源和策略获取市场信息或相关数据。它包括提前检查和规划从过去获得的所有数据。它同样包括检查不同信息源中出现的信息不一致。使用市场统计和连贯模型分析和估计市场数据。此外,市场份额分析和关键趋势分析是市场报告中的主要成功因素。要了解更多信息,请请求分析师致电或下拉您的询问。
DBMR 研究团队使用的关键研究方法是数据三角测量,其中包括数据挖掘、数据变量对市场影响的分析和主要(行业专家)验证。数据模型包括供应商定位网格、市场时间线分析、市场概览和指南、公司定位网格、专利分析、定价分析、公司市场份额分析、测量标准、全球与区域和供应商份额分析。要了解有关研究方法的更多信息,请向我们的行业专家咨询。
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