报告概述

到 2034 年，全球生成式 AI 测试市场规模预计将从 2024 年的4890 万美元增至3.514 亿美元左右，在预测期内以21.80%的复合年增长率增长2025年至2034年。2024年，北美引领测试市场的生成式AI，占据41%以上的市场份额，收入总计2000万美元。

软件测试中的生成式AI是指部署先进的人工智能技术，自动生成测试用例、模拟用户行为并预测潜在的软件错误。该技术利用机器学习算法来分析现有数据、用户交互和代码，以生成新的测试场景，从而更好地确保软件可靠性和性能。

测试中生成式人工智能的市场由于对缺陷较少的软件解决方案的需求不断增长以及软件开发的持续交付模式的推动，该公司正在经历快速增长。随着组织努力加快开发周期，对自动化和复杂测试解决方案的需求变得至关重要。

生成式 AI 通过启用更强大的测试流程来满足这一需求，这些测试流程可以适应复杂的软件环境和不断变化的需求，使其成为现代软件开发中的宝贵资产。测试市场中生成式人工智能的主要驱动因素包括对软件自动化的需求增加、测试流程的可扩展性以及手动测试所花费的时间和资源的减少。

随着软件变得更加复杂并成为业务运营的一部分，通过有效的测试确保其可靠性至关重要。生成式人工智能通过引入预测和模拟用户行为的高级算法来增强这些工作风险和潜在的系统故障，从而在影响最终用户之前识别问题。

金融、医疗保健和汽车等需要严格软件测试协议的行业推动了测试中生成式 AI 的市场需求。这些行业面临不断的更新和监管变化，需要适应性测试框架。生成式 AI 能够快速生成涵盖新功能和安全需求的测试的能力使其备受追捧。

根据 Stack Overflow 2023 年开发者调查之一，55.17% 的专业人士对使用 AI 进行软件测试表现出兴趣。这种日益增长的兴趣凸显了组织测试和质量保证方式的转变。测试中的生成式人工智能被视为通过自动化许多重复性任务来提高性能和准确性的强大方法，这些重复性任务是手动测试和整体质量保证流程的一部分。

这方面的重大机遇测试市场中的生成式 AI 在于其与基于云的平台和 DevOps 管道的集成。通过将人工智能驱动的测试纳入这些领域，企业可以实现持续测试和集成，从而加快上市时间并提高产品质量。此外，随着人工智能技术的发展，有可能开发出更直观、自我改进的测试系统，进一步简化测试流程并减少人为监督要求。

机器学习模型和自然语言处理的技术进步极大增强了生成式人工智能在测试中的能力。这些技术使人工智能系统能够更好地理解和复制复杂的用户环境和行为。能够预测潜在系统断点并自适应生成测试数据的算法的进步也是促进生成式 AI 测试解决方案复杂化的关键因素。

要点

• 全球生成式 AI 测试市场规模预计将从2024 年的 4890 万美元增至到 2034 年的 3.514 亿美元，从 2025 年到 2025 年的复合年增长率为 21.80%。
• 2024 年，软件细分市场主导市场，占有超过 72% 的份额。
• 云细分市场也在 2024 年引领市场，占据超过 81% 的份额。
• 测试用例生成细分市场在 2024 年占据主要份额，占超过 28% 的市场份额。
• IT 和电信细分市场在 2024 年测试市场的生成式 AI 市场中占据主导地位，拥有超过 34% 的市场份额。
• 2024 年，北美占据主导地位，占据超过 41% 的市场份额，收入达到价值2000万美元。

组件分析

2024年，软件细分市场在测试市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据了72%以上的份额。该细分市场涵盖利用生成式人工智能技术自动创建测试数据和场景的工具和平台，从而提高软件测试流程的效率。

该细分市场的突出地位主要是由于对能够处理现代软件应用程序的复杂性和广度的复杂测试解决方案的需求不断增长而推动的。随着企业努力提高软件质量和减少错误，对包含人工智能功能的高级测试软件的依赖显着增加。

将人工智能集成到 DevOps 和敏捷方法中，进一步巩固了软件领域的领先地位。这些方法论强调快速d 开发周期和持续集成，需要能够快速适应和响应新测试要求的工具。

生成式 AI 软件通过快速生成模拟各种用户行为和系统交互的测试用例和数据来提供必要的敏捷性，从而确保整个软件开发生命周期的覆盖范围和持续测试。

部署分析

2024 年， 云细分市场在测试市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据了81%以上的份额。这种领先地位主要是由基于云的解决方案提供的灵活性、可扩展性和成本效益推动的。

从初创公司到大型企业，越来越多的企业更喜欢云部署，因为云部署的前期成本较低，并且减少了对内部 IT 基础设施的需求。这种转变与数字化转型的不断增长的趋势是一致的。信息化，公司寻求利用云技术来增强测试能力并加快开发周期。

云计算的普及从根本上改变了测试中生成式 AI 的格局。组织正在利用云平台来利用先进的计算能力和存储功能，而无需大量资本投资。

这使他们能够以更经济、更高效的方式部署复杂的人工智能模型和模拟，这些模型和模拟是测试流程不可或缺的一部分。此外，云平台有助于人工智能算法的无缝更新和改进，这对于保持测试程序的有效性和相关性至关重要。

应用分析

2024年，测试用例生成部分在测试市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据了28%以上的份额。这是细分市场由于其在自动化测试用例设计中的关键作用而处于领先地位，这可以显着提高效率并减少人为错误。

人工智能生成涵盖广泛输入和测试条件的全面测试场景的能力是非常宝贵的，尤其是在复杂的软件环境中。此功能不仅加快了测试过程，还确保了更彻底的质量评估，从而有助于该应用程序的高采用率。

软件应用程序日益复杂以及软件开发生命周期中持续集成和部署的需求也增强了该细分市场的突出地位。随着应用程序变得越来越复杂，创建能够导航和验证这些复杂性的有效测试用例的任务变得具有挑战性。

此外，将人工智能集成到测试用例生成中支持向 DevOps 和敏捷方法的转变，其中测试的速度和效率ng 是最重要的。通过自动创建测试用例，团队可以在更短的开发周期内执行更多测试，支持快速迭代和持续改进。

最终用户行业分析

2024 年，IT 和电信细分市场在测试市场的生成式 AI 中占据主导地位，占据了超过 34% 的份额。该细分市场的领先地位可归因于快速的数字化转型计划以及对强大网络基础设施的持续需求。

随着企业越来越依赖数字通信和数据交换，对先进测试解决方案以确保系统完整性和安全性的需求变得至关重要。事实证明，生成式人工智能在模拟各种网络条件和用户交互方面具有无价的价值，从而实现更高效、更全面的测试协议。

IT 和电信的突出地位电信网络和服务日益复杂，进一步推动了生成式人工智能在测试领域的发展。随着 5G 的推出和物联网连接的扩展，电信运营商面临着管理更复杂基础设施的挑战。

此外，该行业致力于提供不间断服务和增强客户体验，这有助于提高生成式人工智能解决方案的采用率。技术使电信公司能够先发制人地识别和解决潜在的服务中断，确保高水平的客户满意度和运营效率。

主要细分市场

按组件

• 软件
• 服务

按部署

• 云端
• 本地部署

按应用程序

• 测试用例生成
• 错误检测和报告
• 测试脚本生成
• 代码生成和审核
• 其他应用

按最终用户行业划分

• IT 与电信
• BFSI
• 零售与电子商务
• 汽车
• 医疗保健
• 其他

Driver

增强的测试覆盖率和效率

生成式 AI 通过自动创建不同的测试用例来显着改进软件测试。这种自动化确保了各种场景的全面覆盖，包括手动测试中可能被忽视的边缘情况。

通过生成广泛的测试输入，生成式人工智能有助于在开发过程的早期识别潜在的缺陷，从而开发出更强大、更可靠的软件。此外，人工智能生成和执行这些测试用例的速度加快了测试阶段，缩短了软件产品的上市时间。这种效率提高了生产力，使测试人员能够专注于复杂的任务并提高整体软件质量。

限制

高计算成本

在软件测试中实现生成式人工智能需要大量计算资源。训练和部署人工智能模型，尤其是生成对抗网络 (GAN) 等复杂模型，需要大量的处理能力和内存。

这一要求可能会导致运营费用增加，特别是对于预算有限的小型组织而言。此外，与高性能计算相关的能耗因此，虽然生成式人工智能提供了先进的功能，但相关的计算成本可能成为其在软件测试中广泛采用的限制因素。

机会

彻底改变质量保证

生成式人工智能通过自动执行测试用例生成和执行等重复性任务，为软件开发中的质量保证（QA）带来了彻底的变革。启用质量检查团队实现更高的效率和准确性。

这种转变允许持续测试和集成，与敏捷开发实践保持一致。此外，人工智能驱动的工具可以适应代码库的变化，确保即使软件不断发展，测试过程仍然有效。在质量检查中采用生成式人工智能可以开发出更可靠的软件产品并简化开发生命周期。

挑战

道德和安全问题

生成式人工智能在软件测试中的集成带来了道德和安全挑战。基于敏感数据训练的人工智能模型可能会无意中暴露个人信息，从而导致隐私侵犯。此外，训练数据中存在的偏见可能会导致不公平或歧视性的结果，从而破坏测试过程的完整性。

确保人工智能系统透明且合乎道德地运行需要实施强大的数据匿名性化技术并进行定期审计以发现和减少偏见。解决这些问题对于维持对人工智能驱动的软件测试方法的信任至关重要。

新兴趋势

生成式人工智能正在通过引入提高效率和准确性的新方法来改变软件测试。一项关键的发展是使用人工智能自动创建不同的测试用例。这种方法可确保软件在各种场景下进行测试，从而更好地检测潜在问题。

另一个趋势是将人工智能集成到 CI/CD 管道内的持续测试中。通过随着软件的发展不断更新和生成新的测试用例，人工智能有助于在整个开发过程中保持高质量标准。

人工智能正在通过自动检测安全漏洞、合规性问题和编码标准违规来改变代码审查，从而使流程更加高效。它还分析用户 i交互以提高软件可用性，确定增强用户体验和界面设计的领域。

商业利益

• 自动测试用例创建：生成式人工智能可以分析现有数据和用户交互，以自动生成多样化且全面的测试用例。这种自动化减少了手动工作量并确保了全面的测试覆盖率。
• 增强的测试数据生成：通过创建真实且多样化的测试数据，生成式 AI 有助于模拟多种场景，从而能够在不同条件下更有效地测试软件应用程序。
• 改进的缺陷检测：生成式 AI 可以识别可能表明缺陷的模式和异常，从而可以在潜在问题产生影响之前及早检测和解决它们最终用户。
• 加速测试周期：利用生成式人工智能速度自动执行重复性任务优化测试流程，从而加快软件产品的发布速度和上市时间。
• 成本效率：通过减少大量手动测试和及早发现缺陷的需求，生成式 AI 有助于降低总体测试成本和资源分配。

区域分析

2024 年，North美国在生成式人工智能测试市场中占据主导地位，占据超过41%份额，收入达2000万美元。该地区的市场领先地位可归因于多种因素，包括强大的技术基础设施以及各行业公司对先进技术的早期采用。

北美对人工智能和机器学习技术相关研发活动的大量投资也推动该地区最前面测试市场中生成式人工智能的前沿。这些投资带来了先进的测试解决方案，可管理金融、医疗保健等行业复杂、动态的软件环境。

此外，北美的监管环境通常要求严格的测试标准以确保软件的可靠性和安全性，特别是在敏感行业，因此需要采用高效且有效的测试技术。

此外，北美企业的数字化转型趋势正在加速测试市场中生成式人工智能的增长。随着公司实现运营数字化并开发软件驱动的服务和产品，对能够快速扩展和适应的自动化测试解决方案的需求正在不断增加。

主要地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚洲其他地区太平洋地区
• 拉丁美洲
  • 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
  • 其他地区MEA

关键参与者分析

市场正在快速增长，几个关键参与者在利用人工智能增强测试流程方面处于领先地位。

KaneAI由 LambdaTest 开发，是一款突破性的人工智能测试助手，在行业中树立了新标准。它被誉为第一个端到端 AI 测试解决方案，提供测试编写、管理和调试等功能。

Functionize 是另一个主要功能或生成式人工智能测试市场的参与者，以其强大的人工智能驱动的测试自动化平台而闻名。它利用机器学习来创建和管理自动化测试，动态适应应用程序变化，并确保跨各种平台的全面覆盖。

Testim是领先的人工智能驱动的测试自动化平台，可加速测试创建和维护。它非常适合功能和UI测试，使其成为自动化测试公司的最爱。 Testim 的主要功能包括提高测试稳定性的智能定位器以及简化测试设计流程的用户友好界面。

市场上的主要参与者

• KaneAI
• Functionize
• Testim
• mabl
• ACCELQ
• 全球应用程序测试
• 掌声
• QC Wolf
• MobiDev
• Applitools
• 其他关键参与者

主要机会A等待玩家

由于生成式人工智能的集成，测试市场将发生显着发展。公司可以预测并利用几个关键机会来保持竞争力和创新。

• 增强自动化和效率：生成式人工智能通过自动化测试用例生成和优化测试流程正在彻底改变软件测试。该技术可以缩短开发周期，并有助于更有效地识别潜在问题，从而减少人工工作并提高准确性。
• 实时数据处理和分析：在数据存储和网络领域，生成式人工智能工具变得至关重要。它们可以动态分类和管理数据、优化存储系统并自动处理网络配置。这不仅可以提高性能，还有助于降低成本并提高数据管理系统的整体效率。
• 我已证实的网络安全措施：生成式人工智能还可以在增强网络安全方面发挥关键作用。通过创建综合攻击场景和实时分析网络流量，人工智能模型有助于加强安全协议并降低数据泄露的风险​。
• 合规性和质量保证：随着监管要求的不断增加，生成式人工智能可以帮助确保遵守各种标准，包括隐私和可访问性标准。 Global App Test 和 Applause 等工具提供全面的测试服务，有助于维护人工智能应用程序的完整性和安全性，确保它们满足监管和用户的期望。
• 创新测试工具：市场正在见证先进的生成式人工智能测试工具的出现，这些工具提供多种功能，例如偏差评估、基于场景的测试和持续的现实世界模拟。这些工具不仅提高了人工智能产品的质量，同时也通过确保技术的稳健、有效和公平来增强用户体验。

最新进展

• 2023年4月，索菲推出了SofySense，这是一款结合了人工智能和无代码自动化的尖端移动应用测试解决方案。这一新功能通过集成 GPT 的智能 QA 技术增强了 Sofy 的平台，以简化软件测试并提高质量保证。
• 2024 年 12 月，Gentrace（一个专为测试和监控 AI 应用程序而设计的开发者平台）宣布获得800 万美元融资。由 Matrix Partners 牵头的早期融资将帮助该公司增强其大型语言模型测试产品，将其能力扩展到工程团队之外。