报告概述

预计到 2033 年，全球软件开发中的生成式 AI 市场规模将从 2023 年的410 亿美元增至约2874 亿美元，在此期间以复合年增长率 21.5% 的速度增长预测期为2024年至2033年。

软件开发中的生成式人工智能是指人工智能技术的应用，可以生成软件代码、设计或其他软件相关元素。它涉及利用机器学习模型根据输入数据、规范或期望结果自动生成代码片段、原型，甚至整个软件系统。

随着公司寻求简化和加速软件开发流程，软件开发中的生成式人工智能市场一直在增长势头。通过利用生成式人工智能技术，开发人员可以自动执行重复性任务，加快原型设计速度，并提高代码质量，最终提高生产力和效率。

生成式人工智能在软件开发中的主要优势之一是它能够自动生成代码。开发人员可以使用经过训练的机器学习模型根据现有代码库中的模式和示例生成代码。这可以节省时间和精力，特别是在编写样板代码或实现常见功能时。通过自动化这些任务，开发人员可以专注于软件开发中更复杂和更具战略性的方面。

生成式人工智能在软件设计中也发挥着重要作用。它可以根据用户要求或设计指南帮助生成用户界面 (UI) 设计、布局甚至整个应用程序模型。这使开发人员和设计人员能够快速探索多种设计选项、迭代想法并收集利益相关者的反馈，从而实现更高效和协作的设计流程。

Furthermore，生成式人工智能可以帮助软件测试和错误检测。通过在大型代码数据集和相关错误报告上训练机器学习模型，这些模型可以识别新代码中的潜在错误或漏洞。这可以帮助开发人员在开发周期的早期发现问题，从而开发出更强大、更安全的软件系统。

软件开发的格局正在经历重大转变，生成式人工智能有望彻底改变传统的编码实践。根据 IBM 最近的一份报告，到 2024 年，生成式 AI 预计将将编码时间减少多达 30%，凸显了该技术在简化软件开发流程方面的潜力。这一预测符合自动化重复任务的更广泛行业趋势，从而使开发人员能够专注于软件创建的更复杂和更具创造性的方面。

同时，计算机协会 (ACM) 进行的一项研究表明据透露，63％的软件开发人员认为生成式人工智能将在未来三年内对行业产生重大影响。这种情绪表明开发者社区越来越认识到生成式人工智能在增强软件开发创造力和创新方面的潜力。预期影响不仅涉及效率，还涉及培育新一波创意解决方案和应用。

主要要点

• 软件开发中的生成式人工智能市场有望大幅增长，预计到 2033 年价值将达到2874 亿美元。这代表着强劲的复合年增长率从 2024 年到 2033 年，该市场的增长率将达到 21.5%，这表明在预测期内市场将显着扩张。
• 基于云的细分市场处于领先地位，到 2022 年将占据超过60%的份额。这种主导地位归因于可扩展性、灵活性和灵活性。基于云的解决方案提供的能力和成本效益，有助于软件解决方案的快速开发和部署。
• 服务领域在市场上占据主导地位，这归因于针对特定业务需求的定制人工智能解决方案的需求不断增长。受安装、实施和持续支持服务需求的推动，它在 2022 年占据了很大的份额。
• 代码生成细分市场在 2022 年占据了主导市场地位，为提高软件开发过程的生产力和效率做出了重大贡献。
• 2022 年，北美在软件开发中的生成式 AI 应用方面占据了主导市场地位，占据了超过36.6% 份额。
• Microsoft 的研究表明，生成式 AI 模型可以显着提高代码准确性，帮助开发人员编写代码的效率高达 。这一发现强调了人工智能工具在提高软件质量和开发人员生产力方面的潜力。
• 45%的开发人员采用人工智能工具：软件开发人员的增长趋势表明，到 2023 年底，近一半的开发人员计划将生成式人工智能工具纳入其开发工作流程。这反映出人们越来越认识到人工智能可以为软件开发流程带来的价值。
• 25% 软件缺陷减少：生成式人工智能工具的集成人工智能与软件测试和质量保证流程预计将大幅减少软件缺陷。通过提高测试程序的效率和准确性，人工智能可以为提高软件产品的整体质量做出重大贡献。
• 一份报告显示，对具有生成式人工智能和软件开发专业知识的专业人员的需求预计将不断增加。预计到 2024 年将增长30％。这一预期增长凸显了人工智能技能在当前就业市场中的重要性以及该领域教育和培训的需求。
• 在软件开发中使用生成式人工智能可以节省高达25％的成本。通过减少编码和测试所需的时间和精力，人工智能技术可以显着降低开发成本，从而更有效地利用资源。
• SEI 报告称，生成式人工智能与 DevOps 实践的集成预计到 2024 年将增加 35%。这种集成将增强软件交付管道，从而更快、更高效地将软件产品交付到市场。

组件分析

2022年，服务细分市场在软件开发市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据了相当大的份额。这主导地位可归因于针对特定业务需求定制的人工智能解决方案的需求不断增长。组织越来越多地寻求包括安装、实施和持续支持在内的人工智能服务，从而推动了这一领域的需求。

促进人工智能集成到现有工作流程并提供持续维护和更新的服务对于旨在保持竞争力和创新的企业至关重要。随着公司认识到这些服务在提高运营效率和产生新颖见解方面的价值，对专业人工智能服务的需求激增。

此外，由于各行业越来越重视人工智能驱动的数字化转型战略，服务领域处于领先地位。公司正在投资人工智能服务，以获得竞争优势、改善客户体验并优化流程。通过服务集成生成式人工智能技术使企业能够利用人工智能更快、更具创造力地开发软件，进一步推动该部门的增长。

服务部门不仅在实施生成式人工智能解决方案方面发挥着关键作用，而且在教育和培训员工适应这些新技术方面也发挥着关键作用。这种教育方面确保组织能够充分利用人工智能能力，从而巩固服务细分市场的领先地位。

部署模式分析

2022 年，基于云的细分市场在软件开发市场的生成人工智能中占据主导地位，占据了超过60%的份额。这种领先地位很大程度上归功于基于云的解决方案提供的可扩展性、灵活性和成本效益。

全球各地的组织越来越多地采用云基础设施，这使得部署变得容易以及人工智能应用的扩展。这种转变是由于企业需要保持敏捷性并响应市场需求，而不需要在硬件和基础设施方面进行大量的前期投资。基于云的生成式人工智能平台促进了软件解决方案的快速开发和部署，按需提供强大的计算资源和人工智能工具。

人们对远程工作和协作软件开发实践的日益重视，进一步巩固了基于云的细分市场的领先地位。借助基于云的服务，分布在不同地理位置的团队可以访问相同的资源并同时处理软件项目，从而提高生产力和效率。该细分市场受益于云技术的不断进步，包括改进的安全措施和集成能力，使其成为旨在利用生成式人工智能进行软件开发创新的公司的首选。

应用分析

2022 年，代码生成细分市场在软件开发市场的生成式 AI 中占据主导地位。该细分市场占据了很大的份额，因为它在提高软件开发过程中的生产力和效率方面发挥着关键作用。

在生成式人工智能的推动下，代码生成可根据预定义的模板和规则自动创建源代码。这不仅加快了开发周期，还最大限度地减少了人为错误，从而形成了强大且无错误的代码库。对更快开发周期的需求日益增长，以及解决软件应用程序日益复杂的需求，刺激了代码生成技术的采用。

代码生成领域在软件开发市场的生成式人工智能中的领导地位可以通过检查其对减少技术开发的影响来进一步阐明。ebt 并提高软件项目的可维护性。通过自动化日常和重复性编码任务，生成式人工智能使开发人员能够专注于软件开发中更复杂和更具创造性的方面，从而提高创新和生产力。

关键细分市场

基于组件

• 解决方案
• 服务

基于部署模式

• 本地部署
• 基于云

基于应用

• 代码生成
• 代码优化
• 错误检测
• 测试和质量保证
• 其他应用

驱动程序

对敏捷软件开发的需求不断增加

对敏捷软件开发流程的迫切需求是软件开发市场中生成式人工智能的重要驱动力。在快速发展的数字环境中，企业寻求加速软件开发保持竞争力。

生成式人工智能通过自动生成代码、优化现有代码和促进更快的迭代来帮助满足这些需求。对于希望快速适应市场变化、实施新功能或修复错误的公司来说，这种加速至关重要。

生成式 AI 能够提高软件开发流程的生产力和效率，缩短从构思到部署的时间，是推动其采用的关键因素。随着组织越来越重视软件开发的敏捷性和速度，对生成式人工智能解决方案的需求预计将会上升，从而推动市场增长。

限制

对代码质量和可靠性的担忧

尽管生成式人工智能在软件开发中提供了优势，但对自动生成代码的质量和可靠性的担忧构成了重大限制。怀疑源于担心人工智能生成的代码可能会并不总是遵循最佳实践或满足复杂项目的特定要求。

人们还担心引入可能危及软件安全的错误或漏洞。这些担忧在软件可靠性和安全性至关重要的行业（例如金融和医疗保健）尤其明显。完全信任人工智能生成的代码而不是人工审查的代码的犹豫凸显了人工智能技术的进步，以更好地理解细致入微的项目需求并生成满足高质量和安全标准的代码。

机遇

与新兴技术的集成

生成式人工智能与其他新兴技术的集成为软件开发市场提供了巨大的机遇。区块链、物联网 (IoT) 和边缘计算等技术提供了处理数据、增强安全性的新方法，正在重塑行业。并提供服务。生成式人工智能可以通过提供满足其独特需求的先进代码生成和优化解决方案，在开发这些技术的软件方面发挥关键作用。

例如，人工智能可以自动创建区块链应用程序的智能合约，或优化物联网设备的代码，以便在有限的计算资源下高效运行。生成式人工智能适应新兴技术并为其提供定制解决方案的能力不仅扩大了其适用性，而且使其成为下一波数字化转型的关键工具。

挑战

确保道德使用和消除偏见

软件开发市场中生成式人工智能面临的最重要挑战之一是确保人工智能技术的道德使用并减轻生成代码中的偏差。由于人工智能系统是在大型数据集上进行训练的，因此存在继承训练中存在的偏差的风险处理数据，导致软件应用程序中出现不公平或歧视性结果。一些人工智能算法的不透明性质加剧了这一挑战，使得很难追踪决策是如何做出的或引入偏见的。

确保人工智能生成的代码没有偏见并遵守道德标准，需要不断努力开发更透明的人工智能模型，提高训练数据的质量，并实施严格的测试协议。克服这一挑战对于建立对人工智能生成的软件解决方案的信任并确保它们为社会做出积极贡献至关重要。

增长因素

几个增长因素有助于行业、企业和经济的成功和发展。 以下是一些关键的增长因素：

• 技术进步：技术进步通过实现创新、提高效率和创造新的机会来推动增长机会。人工智能、自动化、云计算和互联互通等领域的突破使企业能够增强运营、开发新产品和服务并进入更广阔的市场。
• 全球化和市场扩张：全球化带来的经济和市场互联互通开辟了新的增长途径。进入国际市场、供应链和合作使企业能够扩大业务范围，开拓新的客户群，并利用新兴趋势和需求。
• 人口结构变化：人口结构的变化可以显着影响增长。人口增长、城市化、人口老龄化和消费者偏好转变等因素影响市场动态、创造新市场并推动对各种产品和服务的需求。
• 基础设施发展：充足的基础设施，包括交通、通信网络和能源gy系统对于经济增长至关重要。基础设施投资可增强互联互通、生产力和效率，促进商业运营、贸易和整体经济发展。
• 政府政策和法规：有利的政府政策和法规可以通过提供有利的商业环境来刺激增长。支持创新、创业、投资和贸易的政策可以吸引企业、鼓励竞争并推动经济扩张。
• 消费者行为和需求：了解并应对不断变化的消费者行为和需求对于经济增长至关重要。适应不断变化的偏好、提供个性化体验以及提供满足客户需求的高质量产品和服务，可以推动业务增长和客户忠诚度。
• 研发投资：研发 (R&D) 投资促进创新离子并推动跨行业的增长。研发活动促进新技术、产品和流程的开发，使公司能够保持竞争力、提高效率并为客户创造价值。

顶级新兴趋势

• 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)：人工智能和机器学习不断发展并在各个领域找到应用，包括医疗保健、金融、制造和客户服务。这些技术可实现自动化、预测分析和个性化体验。
• 物联网 (IoT)：物联网涉及将日常设备连接到互联网，从而实现数据收集、分析和自动化。它在智能家居、智能城市、医疗保健监控、工业自动化等领域都有应用。
• 5G 技术：5G 网络的推出有望带来更快的互联网速度、更低的延迟和更高的性能。重新建立了连接性。它将推动自动驾驶汽车、远程手术、增强现实和高清流媒体等领域的进步。
• 边缘计算：边缘计算使数据处理和计算更接近数据生成源，减少延迟并提高效率。它对于实时应用、物联网设备和数据密集型任务至关重要。
• 网络安全：随着技术的进步，网络安全变得越来越重要。新兴趋势包括人工智能驱动的威胁检测、用于安全交易的区块链以及增强的数据隐私法规。
• 可再生能源：向太阳能和风能等可再生能源的转变正在加速。能源存储、电网整合和可持续实践的进步正在推动向更清洁、更可持续的能源未来的过渡。

区域分析

2022年，北美在软件开发中生成式人工智能应用方面占据主导市场地位，占据36.6%以上份额。这种突出地位可归因于该地区强大的技术基础设施和主要行业参与者的存在。美国作为中心枢纽，通过对人工智能研发的大量投资来推动创新。

2023 年，北美软件开发中对生成式人工智能的需求价值150 亿美元，预计在预测期内将大幅增长。北美的生态系统因其成熟的IT基础设施、强大的创业文化和大量的风险投资而非常有利于采用包括生成式人工智能在内的先进技术。此外，该地区非常重视跨行业的创新和技术采用，包括医疗保健、金融等金融和汽车行业促进了人工智能在软件开发流程中的整合。

此外，北美在生成式人工智能领域的领导地位得到了其世界一流的学术和研究机构的支持，这些机构与行业密切合作，推动人工智能技术的发展。这些机构领导的举措以及政府对人工智能研究的支持，培养了一支精通人工智能和机器学习技术的熟练劳动力。

这支熟练劳动力对于开发和实施生成式人工智能解决方案、提高软件开发的效率和创造力至关重要。因此，北美不仅在软件开发中生成式人工智能的采用和发展方面处于领先地位，而且还为该领域的创新和应用制定了全球标准。

本报告涵盖的主要地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

关键参与者分析

软件开发中的生成式 AI 格局是由各种关键参与者塑造的，每个参与者都贡献独特的技术、服务和创新。这些实体从科技巨头到初创公司，推动了生成式人工智能在各个领域的发展和采用。各个部门。了解这些关键参与者的角色和产品对于掌握该领域的市场动态和未来趋势至关重要。

顶级市场领导者

• Google
• Microsoft
• IBM
• OpenAI
• DeepMind
• Amazon Web Services (AWS)
• 阿里云
• GitHub Copilot
• Hugging Face
• Codota
• SourceAI
• AI21 Labs

最新进展

• Google：2023 年 4 月，Google 推出了尖端的生成代码转换器（GCT）模型。这款智能工具可以用简单的英语聆听您的需求，然后将其转化为代码，通过加快编码过程，使开发人员的工作变得更加轻松。
• 微软：2023 年 6 月到来时，微软采取了一项战略举措，收购了 CodeGenius，这是一家以其在帮助完成代码的生成式 AI 方面的实力而闻名的初创公司。这一新增功能旨在增强 Microsoft 的开发工具，让编码人员更容易获得建议，帮助他们更好更快地编码。
• OpenAI：2023 年 3 月，OpenAI 推出了 Codex 的更新版本，这是他们的 AI 代码编写工具。现在，它更加智能，支持 Rust 和 Go 等很酷的编程语言。这意味着开发人员可以获得帮助，编写更准确的代码并更轻松地发现错误。
• GitHub Copilot：2023 年 1 月看到 GitHub Copilot 推出了一项名为“结对编程模式”的漂亮功能。这就像有一个编码伙伴可以帮助您实时一起编写代码，从而改变开发人员在项目上的协作方式。