报告概述

预计到 2034 年，全球生成式 AI 软件平台市场规模将达到2374.3 亿美元左右，而 2024 年将达到187.5 亿美元，预测期间复合年增长率为28.9% 2025 年至 2034 年期间。2024 年，北美占据主导市场地位，占据超过 35.4% 份额，收入66.3 亿美元。

随着各行业企业整合人工智能驱动，生成式 AI 软件平台市场正在经历强劲增长将内容创建、自动化和决策功能纳入其核心工作流程。生成式人工智能是指能够通过从现有数据中学习模式来生成原创内容（包括文本、图像、音频和视频）的先进机器学习技术。

对于就立场而言，2024 年 10 月，Adobe 在 MAX 2024 会议上推出了一系列人工智能驱动的工具，进一步增强了其创意云平台。新工具包括 Firefly（Adobe 的生成式 AI 模型）的扩展功能，旨在通过实现更快的内容生成、图像编辑和视频制作来简化创意工作流程。

市场规模和增长

关键要点

• 按平台类型划分，机器学习平台占据30.2%份额，反映出它们在构建、训练和部署生成式 AI 模型方面的核心作用。
• 本地部署占据64.6%份额，因为许多企业更喜欢在 AI 模型管理中对数据隐私、安全性和合规性进行本地控制。
• 解决方案细分市场占60.6%，这是由对简化开发和部署工作流程的端到端人工智能软件包的需求推动的。
• 按功能划分，模型开发（训练和验证）占据32.4%份额，表明企业非常注重为专业应用创建定制的人工智能模型。
• 预测分析引领应用领域28.8% 份额，展示了生成式人工智能在预测、决策支持和战略插入中的使用
• 银行、金融服务和保险 (BFSI) 行业占需求的30.6%，利用生成式人工智能进行风险评估、欺诈检测和个性化金融服务。
• 大型企业占主导地位，占70.5%，反映出更大的投资能力、先进的基础设施和复杂的人工智能用例。
• 美国得益于强大的创新生态系统和各行业的早期采用，该市场规模到 2024 年将达到57 亿美元，复合年增长率为24.7%。
• 北美在人工智能成熟度、熟练人才库和高研发投资的推动下，以35.4%的份额引领全球。

该市场的主要驱动因素包括将生成式人工智能嵌入到广泛使用的企业软件中，例如协作套件、CRM 系统和设计平台。这种整合消除了消除了采用过程中的摩擦，并可立即提高生产力，用户报告在部署初期有显着改进。

基础人工智能模型的快速进步、计算能力的增强以及云的广泛采用进一步推动了需求。企业重视生成式人工智能平台，因为它们能够自动执行重复性任务、增强创造力并提供数据驱动的见解，以支持更快、更明智的决策。此外，人们对代理人工智能生态系统和多代理编排的兴趣日益浓厚，这增加了平台的吸引力，这些平台提供灵活、可扩展的人工智能解决方案，以满足不断变化的企业需求。

生成人工智能软件平台市场的投资机会非常广泛，从基础模型开发和特定领域的人工智能解决方案到提高可用性和集成能力的平台增强功能。风险投资和企业资金正在流入提供利基人工智能功能的初创公司以及扩展其人工智能基础设施和服务组合的超大规模企业。

微调平台、快速工程框架和多模式人工智能模型等创新为初创企业成长和企业转型开辟了新途径。此外，对高性能计算、数据存储和热管理解决方案等人工智能基础设施的投资对于维持平台扩展和性能至关重要。

人工智能和先进技术的作用

美国市场规模

美国的生成式人工智能软件平台市场正在迅速增长，目前价值57亿美元，预计该市场的复合年增长率为24.7%。由于美国强大的技术基础设施、充满活力的初创生态系统以及人工智能研究的不断进步，该市场正在不断增长。

例如， 2024 年 1 月，西门子宣布与亚马逊网络服务 (AWS) 合作，增强其生成式人工智能能力，展示了美国在人工智能领域的持续主导地位。这个标准杆该合作伙伴关系旨在加速制造和自动化等行业的人工智能驱动解决方案的开发和部署。

2024 年，北美在全球生成型人工智能软件平台市场中占据主导地位，占据了超过35.​​4%的份额，收入66.3 亿美元。这种领先地位得益于北美地区强大的微软、亚马逊网络服务、谷歌和 IBM 等大型科技公司的影响力，再加上先进的云基础设施和蓬勃发展的人工智能研究生态系统。

该地区对人工智能创新的大量投资，加上日益增长的安全问题和早期企业采用，加速了市场扩张。此外，对人工智能驱动的自动化和安全解决方案不断增长的需求进一步推动了北美生成式人工智能软件平台的增长。

例如，2024 年 4 月，Goog乐云在 Google Next 2024 大会上为其渠道合作伙伴推出了新的人工智能驱动工具，巩固了北美在生成式人工智能市场的领导地位。这些创新旨在帮助企业快速部署人工智能解决方案，从自动化流程到增强数据洞察力。

技术分析

2024 年，机器学习平台领域占据主导市场地位，占据全球生成人工智能软件平台市场30.2%的份额。这种主导地位是由于机器学习广泛用于数据分析、自动化和内容创建等任务。

机器学习平台简化了数据准备、模型训练和系统集成等流程，使企业更容易快速采用人工智能解决方案。机器学习模型的不断改进，以及算法和基础设施的进步ructure，已将其定位为跨多个行业的企业的关键技术，推动其在生成式人工智能市场中占据重要份额。

例如，2025 年 5 月，IBM 因其在提供创新解决方案方面的出色表现而被公认为数据科学和机器学习平台领域的领导者。 IBM 的平台为模型开发、数据准备和部署提供了强大的工具，使企业能够在各种应用程序中利用 AI。

部署模式分析

2024 年，本地部署部分占据了市场主导地位，占据了全球生成 AI 软件平台市场64.6%的份额。这种主导地位是由于企业倾向于保持对其数据和人工智能模型的完全控制。

本地部署提供增强的安全性、数据隐私和法规遵从性s，使它们对医疗保健、金融和政府等行业特别有吸引力。此外，拥有敏感数据或遗留基础设施的组织更喜欢本地解决方案，以获得更大的定制和集成灵活性。

例如，2024 年 11 月，Temenos 宣布推出其本地生成式 AI 解决方案，该解决方案由 NVIDIA 实时银行加速计算提供支持。此次合作使金融机构能够在本地部署人工智能模型，从而提供增强的控制、安全性和定制性。本地解决方案允许银行在其基础设施内处理敏感数据，确保遵守数据隐私法规。

组件分析

2024 年，解决方案细分市场占据主导市场地位，占据全球生成人工智能软件平台市场60.6%的份额。这种统治力是杜满足对涵盖模型开发、部署和持续管理的端到端人工智能解决方案日益增长的需求。

解决方案为企业提供集成平台，以简化工作流程、降低运营复杂性并提供可定制的工具。此外，这些全面的解决方案使各行业的组织能够快速采用生成式人工智能，确保其运营的可扩展性、效率和创新。

例如，2024 年 9 月，SLB 和 NVIDIA 宣布合作开发专为能源行业量身定制的生成式人工智能解决方案。通过将先进的人工智能技术与 NVIDIA 强大的计算能力相结合，这一合作伙伴关系旨在优化能源公司的运营、改进决策并增强预测性维护。

功能分析

2024 年，模型开发（Traini）ng 和验证）细分市场占据主导市场地位，占据全球生成人工智能软件平台市场32.4%的份额。这种主导地位是由模型开发在创建高效的生成式人工智能系统中发挥的关键作用推动的。培训和验证是提高模型准确性、性能和灵活性的关键。

各个行业的企业都依赖强大的培训和验证工具来确保其 AI 模型可靠、可扩展且合规。对先进模型开发流程的日益依赖导致了对这些组件的强劲需求。

例如，2024 年 10 月，EXL 的企业 AI 平台与 NVIDIA AI 软件合作，加速客户的生成式 AI 开发。此次合作通过集成先进的人工智能工具来增强模型开发，这些工具简化了培训和验证流程，确保更快、更高效地创建模型高性能生成人工智能模型。

应用分析

2024 年，预测分析细分市场占据主导市场地位，占据全球生成人工智能软件平台市场28.8% 的份额。这种主导地位是由于越来越依赖人工智能驱动的预测来推动各行业的业务决策。

预测分析使公司能够通过分析大型数据集来预测趋势、发现机会并降低风险。其在金融、医疗保健和零售等领域的应用推动了其增长和市场份额，这些领域的准确预测对于优化运营和改善客户体验至关重要。

例如，2025 年 8 月，戴尔科技推出了由 NVIDIA Elastic 提供支持的 AI 数据平台的增强功能，旨在提升生成式 AI 能力事实。这些升级集成了预测分析，可实现实时数据分析和精确预测。通过结合这些功能，企业可以简化决策、自动化工作流程并提供更好的客户体验。

最终用途行业分析

2024 年，银行、金融服务和保险 (BFSI) 细分市场占据主导市场地位，占据全球30.6%份额生成人工智能软件平台市场。这种主导地位是由于决策、欺诈检测、风险管理和客户服务方面对人工智能解决方案的需求不断增长。

在 BFSI 中，生成式人工智能用于自动化索赔处理、个性化财务建议和预测分析等任务，从而提高效率并降低成本。该行业还利用人工智能进行聊天机器人、虚拟助理和实时分析，从而增强服务交付。增加库存环境、监管合规要求和强大的人工智能集成进一步推动市场增长，推动 BFSI 领域的重大进步。

例如，2024 年 7 月，位于班加罗尔的 OnFinance AI 因其使用生成式人工智能来简化财务运营而引起了 BFSI 行业的关注。该平台可实现欺诈检测、风险管理和客户服务等功能的自动化，同时提供实时洞察和个性化财务指导。

企业规模分析

2024 年，大型企业细分占据了市场主导地位，占据了全球生成人工智能软件平台市场70.5%的份额。这种主导地位是由大型企业拥有的大量资源、基础设施和数据驱动的，这些资源、基础设施和数据使它们能够有效地实施和扩展生成式人工智能解决方案。

凭借专门的人工智能团队，强大的投资可以帮助企业实现快速增长。容量，以及对先进自动化和个性化服务的需求，这些企业处于人工智能采用的前沿。他们强大的 IT 预算、战略性人工智能合作伙伴关系，以及对可满足金融、医疗保健和技术等行业复杂需求的可定制、可扩展平台的需求，进一步推动了生成式 AI 的集成。

例如，2024 年 10 月，埃森哲与 NVIDIA 合作，帮助大型企业大规模采用生成式 AI。此次合作将 NVIDIA 的 AI 硬件与埃森哲的数字化转型专业知识相结合，针对金融、医疗保健和制造等行业，实现自动化、个性化服务并改进决策。

主要增长动力

主要趋势

主要细分市场

按技术

• 机器学习平台
• 自然语言处理 (NLP)
• 计算机视觉
• 语音识别和语音处理
• 深度学习平台
• 强化学习
• 其他

按部署模式

• 基于云
• 本地

按组件

• 解决方案
  • 软件工具和SDK
  • 应用程序编程接口 (API)
  • 模型训练和部署基础设施
  • 数据准备和注释工具
  • 其他
• 服务
  • 专业服务
  • 托管服务

作者功能

• 模型开发（训练和验证）
• 模型部署和推理
• 数据工程和 ETL
• 模型监控和治理
• AutoML /无代码人工智能构建器
• 其他

按应用

• 预测分析
• 自然语言理解（聊天机器人、虚拟助理）
• 图像/视频分析
• 语音分析
• 欺诈检测
• 建议发动机
• 其他

按最终用途行业划分

• 医疗保健与生命科学
• 银行、金融服务和保险（BFSI）
• 零售与电子商务
• 制造
• 运输与物流
• IT与电信
• 媒体与娱乐
• 能源与公用事业
• 政府和国防
• 其他

按企业规模

• 大型企业
• 中小企业(SME)

区域分析和覆盖范围

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 南部韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • MEA其他地区

驱动因素

自动化和个性化内容创建的需求

对自动化和超个性化内容生成的广泛需求是推动生成式人工智能软件平台市场的关键驱动力。各行业的企业正在利用生成式人工智能来自动执行重复性任务，例如代码编写、文本生成、图像合成和客户交互，从而实现数字内容消费的激增，加上对实时和定制用户体验的需求，推动了人工智能工具的采用，这些工​​具可以根据特定受众或个人喜好生成不同的多媒体输出。此外，强大的大型语言模型和多模式人工智能架构的可用性推动了能够支持这些功能的软件平台的创新。

例如，2024 年 6 月，SAP 在其年度 Sapphire 活动中展示了生成式 AI 的重大进展。该公司宣布了新的人工智能驱动的解决方案和战略合作伙伴关系，旨在增强企业应用程序的自动化、个性化和决策。这些创新使企业能够利用人工智能来执行数据分析、流程优化和内容生成等任务。

约束

数据隐私和安全问题

由于生成式人工智能模型依赖于大型数据集进行训练，数据隐私和安全已成为主要问题。敏感数据和个人数据的使用会引发遵守 GDPR 等隐私法规的问题，这些法规可确保用户数据的保护。

开发人工智能平台的公司必须优先考虑强有力的安全措施和透明的数据实践，以降低隐私风险。未能满足这些监管标准可能会导致法律后果并削弱用户信任，从而阻碍生成式 AI 技术的发展。

例如，在2025 年 1 月，数据隐私和安全仍然是生成式 AI 开发的主要问题。由于人工智能模型依赖于大型数据集（包括敏感的个人信息），因此对数据收集、存储和使用的审查日益严格。确保强大的加密、数据匿名化以及遵守 GDPR 等全球法规至关重要保护用户信息并维护公众信任。

机遇

行业中的创新应用

生成式人工智能在多个领域提供了巨大的潜力，推动医疗保健、金融和教育等领域的创新。在医疗保健领域，人工智能有助于药物发现和医学成像，提高诊断准确性。在金融领域，它支持风险建模和财务预测。

教育受益于人工智能个性化学习、根据个人需求调整内容的能力。这些应用程序为企业创造了机会，通过针对每个行业量身定制的创新人工智能驱动解决方案来释放新的收入来源、提高效率并应对复杂的挑战。

例如，2025 年 4 月，领先的医疗保健技术公司 Waystar 在其软件平台上推出了新的生成式人工智能和先进的自动化功能，以解决医疗保健领域的低效率问题。行政。该计划旨在解决数十亿的行政浪费，这些浪费通常是由计费、索赔处理和患者互动等手动任务造成的。

挑战

监管和合规性

生成式人工智能面临着与监管和合规性相关的重大挑战，因为政府仍在开发其负责任使用的框架。在美国，《人工智能责任法案》等法规旨在确保人工智能技术的透明度和道德使用，解决偏见和隐私等问题。

公司必须应对这些不断发展的法律，例如确保遵守数据保护标准并降低滥用风险。这些不确定性可能会减缓生成式人工智能市场的创新和扩张。

例如，2025 年 2 月，欧盟的人工智能法案（第一个人工智能综合监管框架）开始塑造生成式人工智能软件景观。该立法要求人工智能系统安全、道德和透明地运行，对数据隐私、透明度、问责制和偏见缓解有严格的要求。

关键参与者分析

在生成人工智能软件平台市场，一些技术领导者正在通过先进的人工智能模型开发、云集成和以企业为中心的解决方案推动创新。 Adobe、AWS、百度和 C3.ai 处于领先地位，提供具有强大可扩展性和特定领域人工智能功能的平台。 DataRobot 和 Google Cloud AI Platform 通过 AutoML 功能和大规模数据处理能力增强市场竞争力。

H2O.ai 和 HPE 继续增强开源框架和企业 AI 采用率，实现更快的部署周期和定制的 AI 模型创建，以满足不同的行业需求。 <强g>IBM Watson Studio、Intel 和 Microsoft Azure AI 通过硬件优化和集成开发环境显着提高了模型训练效率和推理速度。

NVIDIA 凭借其 GPU 驱动的 AI 基础设施发挥着核心作用，而 Oracle 和 Palantir 则提供强大的 AI 驱动分析以实现决策智能。 Salesforce Einstein 和 SAP SE 将生成式 AI 集成到 CRM 和 ERP 系统中，从而提高大型企业的运营效率、预测洞察力和客户参与度。

SAS Institute、TIBCO Software、Veritone 和 Zoho 的 Zia AI 平台通过定制的 AI 应用程序（从预测分析到认知搜索）迎合专业领域的需求。这些参与者专注于将生成模型与领域专业知识相结合，创建能够处理不同用例（例如内容生成、自动化和高级数据分析）的平台。

市场中的顶级关键参与者t

• Adobe Inc.
• 亚马逊网络服务 (AWS)
• 百度公司
• C3.ai
• DataRobot
• Google LLC（Google Cloud AI Platform）
• H2O.ai
• 惠普企业 (HPE)
• IBM Corporation (Watson) Studio）
• 英特尔公司
• 微软公司（Azure AI）
• NVIDIA 公司
• Oracle 公司
• Palantir Technologies
• Salesforce Inc.（Einstein 平台）
• SAP SE
• SAS Institute Inc.
• TIBCO Software
• Veritone Inc.
• Zoho Corporation（Zia AI）平台）
• 其他

最新进展

• C3.ai 于 2024 年初在 Google Cloud Marketplace 上推出了 C3 生成式 AI：标准版。这种无代码和自助服务解决方案实现了生成式 AI 的民主化访问，使企业客户能够轻松地从文档和非结构化数据中提取见解。公司还举办年度AI重点会议致力于跨行业安全有效地采用生成式人工智能。
• Google Cloud AI 积极扩展了其人工智能产品组合，在 Google Cloud Next 2024 上宣布了 1,000 多种新产品和功能。Google 的 Gemini 大语言模型强调生成式 AI 应用的准确性、性能和成本效益。 Google 的战略核心是提供开放且垂直优化的 AI 堆栈，支持广泛的开发者采用和数字化转型。