报告概述

到 2034 年，大众传播领域的人工智能市场规模预计将从 2024 年的79 亿美元增至2068 亿美元左右，预测期间复合年增长率为38.7% 2025 年至 2034 年期间。2024 年，北美占据主导市场地位，占据36.7%以上份额，收入28 亿美元。

大众传播中的人工智能是指将机器学习、生成式 AI、自然语言处理和智能代理等人工智能技术集成到生产中，媒体内容的分发和分析。它涵盖的应用范围从生成收益报告和体育赛事回顾的自动化新闻到优化观众参与度的算法管理。

大众人工智能在对效率和个性化内容的需求激增的推动下，通信市场大幅增长。媒体和娱乐是关键的垂直行业，占投资和采用的很大一部分，特别是在北美和亚太地区等地区。这一预测反映了通信领域对自动化工具、编辑协助和高级分析的资本分配不断增加。

主要驱动因素包括对个性化和实时受众参与的需求、新闻编辑室和公关机构的成本压力以及大规模快速内容生成的需求。人工智能支持预测性受众建模、主动品牌风险检测和情绪预测——战略传播者现在认为这些功能至关重要。由于公司需要近乎实时地管理叙事并利用数据驱动的故事讲述，因此采用速度加快了。

越来越多地采用的技术包括通用电气用于叙事生成的生成人工智能模型（例如 GPT 变体）、用于视频/图像分析的计算机视觉和深度学习，以及用于利益相关者情绪和行为预测的预测分析。 媒体监控平台现在利用人工智能来标记新兴品牌威胁、测试叙事反应并在公开发布之前模拟利益相关者的反应

关键要点

• 2024 年，在对基于人工智能的内容自动化和语言的需求不断增长的推动下，软件细分市场在大众传播市场的全球人工智能中处于领先地位，占据了62.4%的主导份额
• 文章写作和摘要成为排名第一的应用程序，占据了全球市场31.6%的份额，因为媒体机构专注于使用人工智能加速内容交付。
• 新闻和出版社占据了最大的最终用户份额，占总用户的38.6%2024 年的使用率，反映出人工智能工具在编辑、管理和分发方面的广泛采用。
• 美国大众传播领域的人工智能市场规模将于 2024 年达到25.2 亿美元，呈现出强劲的势头，复合年增长率为 37.1%，这得益于跨媒体对人工智能创新的强劲投资。
• 北美在 2024 年占据了最高的地区份额，在成熟的技术生态系统和主要媒体的早期采用的支持下，占据了超过36.7%的全球市场份额企业。

美国市场规模

美国大众传播领域的人工智能市场正在快速增长，目前价值25.2亿美元，预计该市场复合年增长率为37.1%。在美国，人工智能技术在媒体领域的采用正在增强内容个性化、自动化生产流程并增强受众分析。

领先的组织正在大力投资人工智能，以简化运营并提供定制内容，以满足消费者对个性化媒体体验不断增长的需求。人工智能在视频编辑和内容审核等领域任务中的自动化功能，可以提高推动市场增长的效率。

例如，2025年4月，CloserStill Media通过收购以人工智能为中心的活动，巩固了在美国活动领域的立足点，表明其战略重点放在快速增长的人工智能领域。此举反映了活动组织者的更广泛趋势，旨在通过连接创新驱动型行业的主要利益相关者来进入高增长的技术市场。

2024 年，北美在大众传播市场的全球人工智能中占据主导地位，占据了超过34.7%的份额。北美大众媒体市场日益显着由于媒体变得越来越个性化，在内容创建和推荐系统中使用人工智能来满足这些需求。

通过使用高效且节省成本的渲染人工智能解决方案工具，视频编辑和标记的媒体制作工作流程的自动化变得非常方便。涌入数据的数字平台的增加需要在受众分析、定向广告和内容审核方面采用人工智能解决方案。

例如，2025 年 4 月，北美电信和媒体行业加速转向基于云的人工智能，以提高效率和敏捷性。这些解决方案正在增强客户体验、自动化服务并实现预测性维护，为公司在快速变化的市场中提供强大的优势。

组件分析

2024 年，软件细分市场占据主导市场地位，占领了超过65%人工智能在大众传播市场的份额。这种居高临下的地位可以归因于软件平台在实现自动化内容创建、工作流程自动化、元数据标记、实时受众分析和定向分发等高级功能方面发挥的核心作用。

这些功能简化了编辑工作流程，丰富了媒体体验并提高了运营效率 - 这些结果对于旨在保持受众参与的出版商、广播公司和数字通信公司至关重要。软件领域的领先地位通过嵌入商业媒体工具中的生成人工智能、计算机视觉和自然语言处理方面的持续创新得到进一步加强。

定期更新和集成（例如人工智能驱动的推荐引擎和动态广告投放系统）可以持续增强性能，而无需大量硬件投资。软件解决方案ns 还可以通过云部署在不同规模的企业中更轻松地进行扩展，从而提供一种经济高效的方式来交付个性化通信策略。

例如，2024 年 6 月，Canva 扩大了在英国的业务，以加强其人工智能驱动的设计和通信工具。此举凸显了该公司对提升人工智能能力的关注，使视觉内容创作变得更加容易和高效。此次投资体现了 Canva 对英国市场的承诺，以及人工智能在塑造数字设计未来方面日益重要的作用。

应用分析

2024 年，文章写作和总结细分市场占据主导市场地位，在大众传播市场占据了超过 31.6% 的人工智能份额。这种领先地位得益于对生成式人工智能和自然语言处理技术的日益依赖，这些技术可以自动化核心新闻任务。

人工智能驱动的写作助手通过起草新闻报道的第一版、生成 SEO 优化的标题以及将文字记录转换为可发布的文章，显着简化了编辑工作流程。此类解决方案在新闻编辑室、出版社和数字媒体平台上的广泛部署，已牢固地确立了这一领域作为大众传播中人工智能采用的主要引擎

例如，2025 年 4 月，OpenAI 对 ChatGPT-4o 的高级图像生成升级在网上引发了广泛的趋势。用户开始将他们的照片转化为吉卜力工作室风格的艺术作品，导致 X 和 Instagram 等平台上吉卜力风格的图像激增。这反映出人工智能适应和复制不同艺术风格的能力不断增强。

最终用户分析

2024 年，新闻和出版社细分市场占据主导市场地位，占领了更多市场份额。人工智能在大众传播市场的份额为38.6％。这种领先地位反映出人工智能工具在传统媒体组织中的广泛集成，例如自动内容生成、编辑协助和受众分析。

美联社和路透社是主要采用者：美联社已经扩大了自动化报道范围，通过 Wordsmith 等系统生成了数千篇收益文章，将产出提高了十倍，同时让记者能够从事更多的调查工作。

出版商对提高效率和降低成本的迫切需求也支持了该细分市场的主导地位。在 Meta 和 Google 等平台的广告收入下降的情况下，媒体公司现在正在将资源分配给人工智能，以此作为维持盈利能力的手段。此外，调查数据表明，超过一半的图书和新闻出版商现在每天都在使用人工智能，这表明编辑、营销和运营工作流程之间的深度集成。

F或者，2024 年 11 月，一群前 Twitter 工程师推出了一款人工智能新闻阅读器，为新闻业注入了生机。这家初创公司打算利用人工智能来策划和发布新闻，以提高参与度和效率，并解决传统新闻机构的问题。该项目表明，为了媒体行业的创新和新闻消费的改善，人工智能的使用呈增长趋势，包括可能建立一些可持续的新闻模式。

关键市场细分

按组件

• 软件
• 服务

按应用

• 文章撰写和总结
• 视频制作
• 假新闻检测
• 新闻编辑室分析
• 其他

最终用户

• 新闻和出版社
• 社交媒体
• 广告和营销机构
• 其他

重点地区和国家

• 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
  • 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
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • MEA其他地区

新兴趋势

超个性化内容交付

近年来，人工智能驱动的超个性化已越来越多地集成到媒体平台中，从而能够根据用户偏好、行为和视角进行高度定制的内容推荐翼历史。这一转变显着提高了用户参与度、保留率和满意度——推动媒体增长的核心指标。例如，主要的流媒体服务利用人工智能来个性化推荐和推送通知，与个人用户建立更有意义的联系。

与此同时，人工智能驱动的工具正在促进更有效地创建本地化和利基内容。小型出版商和独立创作者受益于自动化繁重工作的算法，例如总结本地事件或根据人口细分定制头条新闻，使不同的参与者（而不仅仅是大型企业）能够获得高级个性化。

驱动因素

对实时分析和效率的需求不断增加

人工智能平台正在满足媒体行业对实时分析和简化的日益增长的需求操作。内容创建者现在可以收到有关性能的即时反馈通过 AI 仪表板显示性能指标（例如点击量、分享量、观看时间），仪表板还建议格式和分发调整。这些功能可帮助出版商最大限度地提高内容共鸣并减少编辑浪费。

此外，重复性编辑任务（例如生成字幕、总结文字记录和标记元数据）的自动化使记者能够专注于更高价值的报道。这种效率的提高不仅降低了运营成本，尤其是在收入压力时期，而且还提高了输出的质量和一致性。

约束

Deepfake和错误信息的道德和法律风险

Deepfake技术的出现带来了严重的道德、声誉和法律风险。现有的法律框架往往不足以解决滥用问题（例如操纵视频的传播），导致受害者在寻求追索之前就造成潜在伤害。再加上消费者对数据隐私和同意的担忧加剧，这些因素正在减缓人工智能驱动的内容工具的更广泛采用。

此外，机器学习模型中嵌入的偏见可能会导致内容推荐出现偏差或少数群体声音代表性不足。发现和减轻此类偏见的挑战仍然巨大且成本高昂，特别是对于较小的媒体组织而言。

例如，2025 年 3 月，中国实施了一项新法律，要求对社交媒体平台上所有人工智能生成的内容进行明确标记。该法规针对有影响力的人和有组织的在线团体，旨在防止错误信息、欺诈和版权问题。该法律特别关注短视频应用，得到了中国国家互联网信息办公室的支持，并包括对违规行为的处罚。

机遇

人工智能驱动的假新闻检测和验证

人工智能分析和分析的能力分析模式、检测异常和交叉引用来源为打击错误信息和恢复对媒体的信任提供了重要机会。先进的机器学习系统现在可以标记或注释误导性内容，评估来源可信度，并协助事实核查团队，从而加强编辑输出的完整性。

随着受众对错误信息越来越警惕，嵌入这些技术的平台可以通过提供经过事实核查的标题、透明的来源和真实内容的“信任徽章”来使自己脱颖而出。这种战略定位可以吸引用户和广告商，为人工智能驱动的传播策略增加巨大的价值。

例如，2025 年 1 月，Sprout Social 是一款基于人工智能的工具，可以极大地改善大众传播者的受众分析和参与度优化。 Sprout 还提供对受众行为、情绪和表现的实时洞察通过先进的机器学习和自然语言处理，跨不同媒体平台对特定内容进行处理。

挑战

建立对人工智能生成内容的信任

尽管技术取得了进步，但由于对真实性、准确性和机械语气的担忧，许多观众和媒体专业人士仍然对人工智能生成的内容持怀疑态度。对人类与人工智能协作建立适当的信任至关重要，但如果没有明确的透明度，模拟和原型往往无法满足观众的期望。

此外，广泛采用需要提高记者、编辑和制片人的技能，以便他们能够有效地使用人工智能工具。能够管理人工智能工作流程的人才短缺仍然是一个障碍，尤其是对于培训预算有限的小型组织而言。

例如，2024 年 10 月，澳大利亚政府提出了《通信立法》2024 年修正案（打击错误信息和虚假信息）法案在网络错误信息的道德层面提出了一个有趣的案例研究。认为社交媒体平台（以 X 和 TikTok 为例）已经变得更有可能造成伤害，并通过由智能 AI 驱动的算法和 Deepfake 技术进一步蓬勃发展。

关键玩家分析

Google 随着 5 月份宣布的 Project Starline 转型为 Google Beam，显着提高了其在 AI 驱动的大众传播领域的立足点2025 年。Google Beam 利用体积 AI 和光场显示技术将标准 2D 视频流转换为逼真的 3D 体验，使用户能够感知深度、进行眼神交流，并在远程交互过程中更自然地进行互动。

2024 年末，微软与 OpenAI 合作，推出了1000 万美元资助并积分倡议支持人工智能融入当地新闻业。他的倡议由 Lenfest 研究所管理，为主要都市新闻媒体提供人工智能研究员和技术积分，旨在促进内容创作、分发和受众参与方面的创新。

OpenAI 于 2025 年 5 月执行了其最重要的收购，以大约6.4-65 亿美元收购了 Jony Ive 的人工智能硬件初创公司 io。此举将把苹果时代的设计原则融入 OpenAI 的硬件路线图中，预计到 2026 年将产生新型人工智能驱动的通信设备。

市场上的主要参与者

• Google LLC (Alphabet Inc.)
• 微软公司
• IBM Corporation
• Meta Platforms, Inc.
• OpenAI, LLC
• 百度、 Inc.
• Amazon Web Services, Inc.
• Adobe Inc.
• Sprinklr, Inc.
• C3.ai, Inc.
• Hootsuite Inc.
• Veritone, Inc.
• Taboola.com, Ltd.
• Sprout Social, Inc.
• SymphonyAI Corporation
• 其他主要参与者

近期进展

• 2025 年 4 月，OpenAI 推出了 o3 和 o4-mini，扩展了其模型套件以支持专门的总结和研究工作流程 – 与大众传播工具相关，例如人工智能驱动的新闻助理。