报告概述

全球生成式人工智能软件和编码市场规模预计到 2033 年将达到2.154 亿美元左右，而 2023 年为2380 万美元，在此期间以复合年增长率 24.64% 的速度增长预测期为 2024 年至 2033 年。

软件和编码市场中的生成式人工智能涉及使用可以自主生成代码、软件组件甚至整个应用程序的人工智能技术。这个市场正在通过自动化重复任务、优化代码以及以最少的人为干预创建新解决方案来改变软件的开发方式。

这个市场中的生成式人工智能工具通过生成代码片段、提出改进建议和自动化测试流程来帮助开发人员。这些工具可以大大减少开发时间并提高软件项目的效率。它们还使经验不足的开发人员能够创建更多利用人工智能生成的组件来开发复杂的软件。

将生成式人工智能集成到软件开发和编码中正在改变编程的格局，显着提高生产力和效率。这项技术在加速日常编码任务和管理复杂编码挑战方面特别有效，这表明软件开发方式发生了关键转变。

GitHub 的一项著名研究表明，使用 GitHub Copilot 的开发人员的编码速度大幅提高了 55%。这些数据表明，当人工智能工具集成到编码过程中时，可以实现显着的效率提升，使开发人员能够以更少的直接输入更快速地编码。

与不使用这些工具的开发人员相比，使用生成式 AI 工具的开发人员在指定时间范围内完成复杂任务的可能性高出25% 到 30%。这表明虽然生成式人工智能可以提高生产力，但任务的复杂性仍然需要大量的人类监督和专业知识。

专家研究还揭示了与这些先进工具相关的学习曲线。对于经验不足一年的开发人员来说，使用生成式 AI 工具时，任务花费的时间要长7% 到 10%，这表明熟练使用这些工具需要一定水平的编码经验和专业知识。这强调了定制培训计划的必要性，这些计划可以为新开发人员提供在编码中有效利用人工智能所需的技能。

随着软件开发行业的不断发展，事实证明，战略性采用生成式人工智能工具至关重要。这些工具不仅可以显着提高生产力并节省时间，而且还需要调整培训计划以充分发挥其潜力。广泛采用和优化通用的旅程编码领域的生成式人工智能有望实现强劲增长和持续创新，塑造软件开发的未来。

关键要点

• 软件和编码市场中的生成式人工智能的价值在 2023 年为2380 万美元，预计将达到215.4 美元到 2033 年，复合年增长率为 24.64%。
• 2023 年，代码生成 由于其自动化软件开发任务的效率，以 38.5% 的成绩在功能细分市场中占据主导地位。
• 2023 年，IT 与电信以 26.5% 领先行业细分市场，强调其对先进编码解决方案的巨大需求。
• 2023 年，在软件技术创新的推动下，北美 成为领先地区，拥有 32.5% 的市场份额。

函数分析

Code Generation 由于其自动化和简化软件开发流程的能力而占据主导地位，占 38.5%。

在软件和编码市场的生成式 AI 中，Code Generation 占据主导地位，占据 38.5% 的份额。这一主导地位源于其在自动化代码编写方面的关键作用，大大减少了开发人员花在日常任务上的时间。通过自动化编码，开发人员可以专注于软件开发中更复杂和创新的方面，从而更有效地完成项目和创新。

代码生成工具利用先进的人工智能算法来理解项目需求并生成语法正确和逻辑准确的代码。这些工具越来越多地集成到集成开发环境 (IDE) 中，从而增强了软件开发人员的可访问性和可用性。这些工具从大量代码库中学习的能力使它们能够随着时间的推移而改进，不断增强ng 他们的输出和可靠性。

该部分中的其他基本功能包括代码增强、语言翻译和代码审查。代码增强工具可优化代码以提高性能和可维护性，通常在不改变其功能的情况下优化现有代码。

语言翻译工具可以将代码从一种编程语言转换为另一种编程语言，从而更容易更新和维护，尤其是在遗留系统中。由人工智能支持的代码审查提供代码质量的自动分析和反馈，帮助开发人员遵守编码标准和最佳实践。

行业分析

由于对快速软件解决方案和创新能力的高需求，IT 和电信行业以 26.5% 的比例领先。

IT 和电信行业是在软件和应用领域采用生成式 AI 的最突出行业。编码，市场份额为26.5%。这个行业的领先者dership的出现主要是因为它面临快速的技术变革和激烈的竞争，因此对软件开发不断创新和效率的内在需求。生成式人工智能促进新应用程序和服务的快速开发，使该行业的公司能够保持竞争力并满足不断变化的客户期望。

在这个行业中，生成式人工智能应用程序的范围从自动化常规编码任务到维护系统和集成新技术等更复杂的功能。采用人工智能驱动的代码生成工具可以让公司减少人为错误，加快开发生命周期，并更快地将产品推向市场。

其他关键行业在银行、媒体和娱乐、医疗保健和生命科学、零售和电子商务等领域利用生成式人工智能。在 BFSI 中，生成式人工智能用于增强软件安全性和合规性。媒体和娱乐行业受益于人工智能定制内容管理ment 系统并简化媒体制作流程。医疗保健和生命科学使用人工智能来改进软件应用程序中的数据处理，这对于患者数据管理和医学研究至关重要。

零售和电子商务行业采用人工智能，通过其软件系统中更好的个性化和推荐引擎来增强用户体验。 “其他”类别包括各种新兴和利基行业，它们对人工智能应用程序表现出越来越大的兴趣，以实现差异化和优化性能。

这些行业在巩固 IT 和电信的主导地位的同时，也为生成式人工智能应用程序的多样性和扩展做出了贡献。这种广泛的行业应用凸显了人工智能技术在改变不同细分市场的软件开发方面的多功能性和影响力，凸显了生成式人工智能领域的巨大增长潜力。

关键标志et 细分

按功能

• 代码生成
• 代码增强
• 语言翻译
• 代码审查

按行业

• IT 与电信
• BFSI
• 媒体和娱乐
• 医疗保健和生活科学
• 零售和电子商务
• 其他

驱动程序

对自动化和定制化的需求不断增长推动市场增长

软件和编码市场中生成式人工智能的增长受到对自动化和定制化需求不断增长的强烈推动。随着软件开发变得越来越复杂，企业正在寻找自动化重复任务的方法，而生成式人工智能可以有效地解决这些问题。该技术允许开发人员生成代码、自动化测试并简化工作流程，从而显着减少开发时间和成本。

此外，定制软件解决方案的推动是另一个关键因素。公司人们越来越多地寻找适合其特定需求的软件，而生成式人工智能能够以最少的人为干预创建个性化应用程序。低代码和无代码平台的兴起进一步推动了这种定制需求，这些平台使更广泛的用户可以进行软件开发。

此外，科技行业对创新和速度的日益重视正在加速生成式人工智能的采用。随着企业努力保持竞争力，他们正在转向人工智能驱动的解决方案来快速开发和部署新产品和功能。

限制

数据质量和技能差距限制市场增长

数据质量问题、技能差距、道德问题和高成本共同限制了生成式人工智能在软件和编码市场的增长。数据质量至关重要，因为生成式人工智能依赖于大型数据集来生成准确可靠的代码。数据质量差能力可能会导致有缺陷的输出，降低对人工智能生成的解决方案的信任并限制采用。

技能差距也会导致这种限制。生成式人工智能工具的开发和集成需要人工智能和机器学习开发方面的高级专业知识，而这是许多组织所缺乏的。熟练专业人员的短缺阻碍了公司充分利用人工智能技术的能力。

道德问题使情况进一步复杂化。人工智能生成的代码存在持久偏见或无意侵犯知识产权的风险，带来了重大的道德和法律挑战。这些问题可能会阻止公司采用人工智能解决方案，因为可能会产生负面后果。

最后，实施和维护生成式人工智能系统的高成本构成了障碍，特别是对于小公司而言。这些成本不仅包括技术本身，还包括持续更新和监控所需的资源。g.

机遇

开发人员生产力的提高和创造力的增强提供了机会

对提高开发人员生产力的日益关注为软件和编码市场的生成式 AI 参与者提供了重大机会。随着组织旨在加速其开发流程，能够自动执行编码和测试任务的人工智能驱动工具变得越来越有价值。这一趋势为人工智能提供商提供提高开发人员效率和产出的解决方案开辟了途径。

此外，培养编码创造力的机会是另一个值得探索的领域。生成式人工智能可以帮助开发人员尝试新方法、生成创新代码片段并解决复杂问题。这种增强创造力的能力提供了竞争优势，吸引了渴望突破传统软件开发界限的开发人员和组织。

集成人工智能在教育工具中的应用也提供了增长潜力。随着越来越多的教育机构和编码训练营将人工智能纳入其课程，支持编码学习和技能开发的人工智能驱动平台市场不断增长。

此外，不断扩大的低代码和无代码平台生态系统正在创造更多机会。开发人工智能工具来补充这些平台的公司可以利用对可访问的软件开发解决方案的需求。

挑战

复杂性和集成挑战市场增长

实施的复杂性、集成挑战、数据安全问题以及不断变化的监管环境共同挑战了软件和编码市场中生成式人工智能的增长。实施生成式人工智能解决方案本质上是复杂的，需要复杂的基础设施和重要的技术专业知识。

集成挑战增加了另一层困难。许多公司使用的遗留系统并非专为适应人工智能技术而设计。将人工智能集成到这些现有系统中通常需要进行成本高昂且耗时的调整，从而减慢了采用过程。

数据安全问题也至关重要。在编码中使用生成式人工智能可能会使敏感数据面临风险，例如泄露或未经授权的访问。保护这些数据至关重要，但所需的额外安全措施可能成本高昂且难以实施。

不断变化的监管环境使市场进一步复杂化。随着政府和行业机构围绕人工智能的使用制定新的法规，企业必须不断适应以保持合规性。这种持续的调整可能会使资源和焦点从创新上转移。

增长因素

• 对更快开发周期的需求：生成式人工智能通过以下方式帮助加快软件开发：自动化编码任务，使开发人员能够更快地交付项目，这在快节奏的技术环境中至关重要。
• 提高代码质量和减少错误：人工智能驱动的代码生成工具通过自动检查错误来降低出现错误和错误的可能性，从而提高软件质量并降低维护成本。
• 熟练开发人员短缺：对软件的需求不断增长，熟练开发人员短缺正在推动软件的采用人工智能工具可以辅助甚至取代一些编码任务，使开发变得更容易。
• 软件的定制和个性化：生成式人工智能可以根据特定用户需求创建高度定制的软件解决方案，从而增强用户体验和满意度。
• 具有成本效益的开发：人工智能通过自动化重复性任务来降低与软件开发相关的成本，降低对大量人力资源的需求，并加快上市时间。
• 增强协作和生产力：人工智能驱动的工具通过提供建议、自动化文档以及与现有工作流程集成，实现开发团队之间更好的协作，从而提高整体生产力。

新兴趋势

• 人工智能辅助代码生成：可以根据用户输入编写代码的人工智能工具的兴起简化了编码过程，使非程序员更容易进行软件开发，并加快了专业开发人员的工作速度。
• 自动化测试和调试：人工智能越来越多地用于自动化软件测试和调试过程，确保代码健壮且无错误，从而减少开发时间手动测试。
• 代码开发的自然语言处理：自然方面的进展自然语言处理 (NLP) 使开发人员能够使用简单语言编写代码，使编程更加直观，并缩短新开发人员的学习曲线。
• 人工智能驱动的优化和性能调优：生成式人工智能用于优化代码的性能和效率，识别潜在瓶颈并提出改进建议，从而实现更高效的软件。
• 与 DevOps 实践集成：人工智能在 DevOps 管道中的集成正在增强持续性集成和交付 (CI/CD) 流程，从而实现更快、更可靠的软件部署。
• 开源 AI 工具和框架：开源 AI 工具和框架的不断增加使开发人员更容易使用先进的生成式 AI 技术，从而促进软件社区的创新和协作。

区域分析

North 美国在软件和编码领域的生成式人工智能领域占据主导地位，市场份额为 32.5%

北美在软件和编码领域的生成式人工智能市场中占据 32.5% 的市场份额（价值 774 万美元），这得益于其强大的技术生态系统和人工智能开发方面的广泛资金。领先科技巨头和初创公司的存在推动了该地区的持续创新和采用。

先进技术的高采用率以及对研发的高度重视为北美市场的动态做出了重大贡献。该地区受益于熟练的劳动力和创新文化，使其成为软件开发中人工智能技术的有利环境。

未来的轨迹表明，北美将继续引领软件和编码生成人工智能的发展。科技公司之间持续的投资和合作可能会增强能力并促进进一步增长，从而维持地区在全球市场中的领导地位。

其他地区的地区提及：

• 欧洲：欧洲因其严格的人工智能道德和数据隐私标准而脱颖而出。通过对人工智能的大量投资，欧洲准备加强其技术基础设施和市场覆盖范围，进一步扩大其在生成人工智能应用中的作用。
• 亚太地区：由于精通技术的人口不断增加和科技行业蓬勃发展，该地区呈现快速增长。亚太地区正在成为创新中心，对生成式人工智能技术的开发和应用做出了重大贡献。
• 中东和非洲：虽然目前中东和非洲的参与者规模较小，但它们正在通过利用丰富的自然资源资助技术主导的项目来增加在人工智能领域的份额，旨在转型为知识型经济。
• 拉丁美洲：拉丁美洲在新兴科技初创公司和日益增长的数字化转型的推动下，美国在生成式人工智能领域正在取得进步。对缩小技术差距和促进创新的关注表明该地区人工智能应用的增长轨迹充满希望。

报告涵盖的关键地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
  • 墨西哥
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 西班牙
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 亚太其他地区
• 南美洲
  • 巴西
  • 阿根廷
  • 南方其他地区美国
• 中东和非洲
  • 海湾合作委员会
  • 南非
  • 以色列
  • MEA其他地区

主要参与者分析

软件和编码市场中的生成式人工智能是由几家领先公司推动的，这些公司正在引领创新和采用的步伐。其中，Google LLC、微软公司和OpenAI成为顶级参与者，以其先进的人工智能技术对市场产生了重大影响。

Google LLC是生成式人工智能领域的主要力量，特别是在软件和编码领域。他们的人工智能研究部门 Google DeepMind 和 TensorFlow 等平台彻底改变了开发人员创建和优化代码的方式。谷歌的人工智能模型广泛用于代码生成、错误检测和优化，使编码更快、更高效。他们对人工智能研究的持续投资和强大的开发者社区支持使他们在市场上具有强大的影响力。

微软公司通过其 Azure AI 服务和 GitHub Copilot（AI-pow）发挥着关键作用ed 编码助手。与 OpenAI 合作开发的 GitHub Copilot 已成为开发人员流行的工具，可自动执行代码建议并提高工作效率。微软将人工智能集成到其软件开发工具中，使人工智能驱动的编码可供广大受众使用，从而巩固了其在市场中的地位。

OpenAI是生成式人工智能领域的先驱，其 GPT-4 等模型处于人工智能驱动代码生成的最前沿。开发人员使用 OpenAI 的技术更有效地创建复杂的软件解决方案。他们对开放研究和协作的承诺导致他们的工具在编码社区中得到广泛采用，极大地影响了人工智能在软件开发中的方向。

这些公司以其尖端技术和战略定位引领着软件和编码市场的生成人工智能。他们的影响力正在塑造编码的未来，使其更加高效、易于使用

市场上的主要参与者

• Codecademy
• CodiumAI
• DeepCode
• Google LLC
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• NVIDIA Corporation
• OpenAI
• Tabnine
• Codota
• 其他关键玩家

近期进展

• 2024 年 4 月：CodiumAI 是一家专注于通过生成式 AI 提高代码质量的公司，向 500,000 名开发人员部署了 AI 编码代理。 CodiumAI 在该解决方案中利用 OpenAI 的 GPT-4，通过自动化代码逻辑和调试流程提高软件开发效率。
• 2024 年 3 月：微软和 NVIDIA 扩大了合作伙伴关系，通过 Microsoft Azure 平台加速生成式 AI 开发。此次合作包括将 NVIDIA 的 GPU 和 Triton 推理服务器集成到 Microsoft Azure 中，从而使企业能够利用高性能用于软件、医疗保健和其他行业的生成式人工智能等任务的人工智能基础设施。
• 2023 年 8 月：IBM 咨询加深了与 Microsoft 的合作，帮助企业在医疗保健、金融和采购等领域采用生成式人工智能解决方案。此次合作包括开发针对不同行业的定制 Copilot 应用程序。