报告概述

到 2033 年，全球生成式 AI 市场规模预计将从 2023 年的135 亿美元增至2558 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 34.2% 的速度增长。 2024 年至 2033 年。2023 年，北美占据了市场主导地位，占据了42.1%以上的份额，拥有56亿美元收入。

生成式 AI，也称为生成对抗网络 (GAN)，是人工智能的一个分支，专注于生成类似于给定训练数据集的新数据样本。与依赖预定义规则或模式的传统人工智能模型不同，生成式人工智能模型利用深度学习算法的力量来学习创建新内容。

全球生成式人工智能市场涵盖人工智能的开发、实施和利用能够产生原创和创新输出的系统，例如音乐、艺术、文学和各种媒体形式。生成式人工智能，也称为创意人工智能或艺术人工智能，采用机器学习算法来分析广泛的数据集，从中学习模式，并随后生成与已识别模式类似的新颖内容。

对生成式人工智能的需求是由其简化流程和增强创造力、减少与内容创建相关的时间和成本的能力所驱动的。广告、游戏和电影等行业特别热衷于采用这项技术来生成独特的内容并提高用户参与度。此外，随着越来越多的企业致力于个性化服务，对能够快速生成定制内容的生成式人工智能工具的需求也在不断增加。

有几个因素促进了生成式人工智能市场的增长。机器学习和神经网络的进步显着提高了生成式人工智能系统的能力，使它们更加高效和通用。数据可用性的提高和计算能力的增强也使这些系统能够学习并生成更好的输出。此外，各行业持续进行的数字化转型推动了人工智能技术（包括生成式人工智能）的融合。

生成式人工智能为各行业提供了大量机遇。在医疗保健领域，它可用于生成特定于患者的报告并模拟外科手术。在教育领域，它可以创建定制的学习材料和互动内容。软件行业也存在重大机遇，生成式人工智能可以帮助编码、调试甚至测试软件。随着技术的成熟，其潜在应用及其可能颠覆的市场预计将会增长，为企业和创新者带来重大投资机会。

例如，2023 年 3 月，<微软公司推出了一种新模型Visual ChatGPT，它集成了各种视觉基础模型。这一开发允许用户通过图形用户界面与 ChatGPT 进行交互，增强图像生成和编辑等功能。此次发布标志着微软产品系列的战略扩张，有可能开拓新的客户群，并扩大人工智能驱动平台在科技行业的实用性。

根据《福布斯》发表的一篇文章，预计未来八年生成式人工智能的市场价值将大幅增长，达到1800亿美元。这一估计强调了与生成式人工智能技术相关的巨大市场潜力和投资机会。

哈佛商学院、沃顿商学院、华威商学院和麻省理工斯隆管理学院的著名教授最近进行的一项研究表明，生成式人工智能将员工生产力提高高达 40%。这一发现表明，生成式人工智能技术在各个行业的整合可能会带来显着的效率提升。

此外，针对该主题进行的一项调查强调，在中点采用情况下，到 2030 年，生成式人工智能有能力每年将美国劳动生产率提高 0.5 至 0.9% 个百分点。这一预测强调了生成式人工智能在推动经济生产率增长方面的长期潜力。

尤其是银行业，即将迎来人工智能驱动的变革。企业生成式人工智能工具预计将重塑银行业务、客户互动和风险评估，预计每年带来2000亿美元至3400亿美元的增值。这一巨大的潜在价值证明了生成式人工智能可以对银行业产生变革性影响。

<在投资和采用方面，生成式人工智能市场正在经历显着的增长。预计到 2023 年，生成式 AI 初创公司的融资总额将达到60 亿美元，这表明投资者对该技术有浓厚的兴趣和信心。此外，到 2023 年中期，生成式 AI 工具的下载量预计将超过1010 万次，比 2022 年的110 万次大幅增长。

主要要点

• 生成式 AI 市场的收入为13.5 美元亿美元，复合年增长率为34.2%，预计到 2033 年将达到2558 亿美元。
• 生成式人工智能市场的特点是软件领域占据主导地位，在需求增加和模型增强的推动下，到 2023 年将占收入的66.7%。
• 变压器技术领域收入最高由于其在语言处理和图像生成方面的多功能性，其市场份额为 45.1%，预计复合年增长率为 32.2%。
• 大型语言模型引领模型细分市场，预计将显着增长，而计算机视觉预计复合年增长率最快，这是由交通和监控领域的扩展应用推动的。
• 媒体和娱乐在拥有市场的最终用户中占据主导地位利用生成式人工智能进行图像和视频创作，所占份额为 24.3%，
• 到 2023 年，NLP 按应用分类时引领市场，预计将持续增长，计算机视觉在各个领域的采用推动下将快速扩张。
• 从地区来看，北美仍然是领先细分市场，市场份额为 42.1%。
• 到 2030 年，生成式人工智能预计将使美国 GDP 增长 21%。
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• 超过75%的消费者担心人工智能带来的错误信息。
• ChatGPT 在推出后的前五天内就拥有约100万用户。
• 64%的企业相信人工智能将提高生产力。
• 58%的中国公司已经在使用人工智能，另有30%正在考虑使用人工智能。这一比例高于美国，在美国，只有 25% 使用人工智能，但 43% 正在研究它。
• 印度受访者中73%正在使用生成式人工智能，其次是澳大利亚的 49%、美国的 45% 和英国的 29%。
• 很大一部分的生成式 AI 用户是千禧一代或 Z 世代，占总数的 65%，其中 72% 有工作。
• 近十分之六的用户认为他们已经接近掌握生成式 AI。
• 70% 的 Z 世代表示使用过该技术，其中 52% 相信该技术有助于做出明智的决策。
• 52% 的用户发现自己越来越频繁地使用生成式 AI。
• 75% 的用户希望使用生成式 AI 来实现工作任务自动化和工作沟通。
• 38% 使用生成式 AI 用于娱乐或实验，34% 用于学习感兴趣的主题。
• 在营销人员中，生成式 AI 最常见的用途包括基本内容创建和撰写文案（均为 76%）、激发创造性思维（71%）、分析市场数据（63%）以及生成图像资产(62%)。

组件分析

2023 年，软件细分市场在生成式 AI 市场中占据主导地位，占据了超过占有66.7%份额。这一巨大的市场份额可归因于对人工智能驱动的应用程序和平台的需求不断增长，这些应用程序和平台提供跨行业的创新解决方案，包括医疗保健、汽车、金融和娱乐。

生成式人工智能的软件组件涵盖了广泛的应用程序，从自然语言处理和图像生成到预测分析和自动化工具。这些应用程序对于寻求利用人工智能来提高运营效率、推动创新并在各自市场中获得竞争优势的企业至关重要。

人工智能技术的不断进步进一步巩固了软件领域的主导地位，从而导致了更复杂和多功能的软件解决方案的开发。公司正在大力投资于研发，以创新和改进其产品，这反过来又推动了软件领域的增长。<此外，人工智能软件的可扩展性和灵活性使其能够解决复杂的挑战并为企业创造新的机会，从而推动需求。人工智能软件与现有系统和流程的集成变得更加无缝，鼓励更广泛的采用。

此外，云计算的兴起和人工智能软件即服务（SaaS）的可用性使各种规模的公司更容易访问和实施人工智能功能，从而促进了软件领域的增长。这种可访问性，再加上人们对人工智能应用程序在优化决策和增强客户体验方面所产生的价值的日益认可，突显了该细分市场在生成人工智能市场中的领先地位。

模型分析

2023年，大型语言模型细分市场占据了主导市场地位，占据了超过41.3%生成人工智能市场的份额。这种突出地位可归因于这些模型在各个领域的广泛采用，包括但不限于客户服务、内容创建和编程协助。

大型语言模型的特点是能够以极高的准确性理解、生成和解释人类语言，已成为寻求提高运营效率和提供个性化客户体验的企业不可或缺的工具。

自然语言处理的不断进步进一步巩固了大型语言模型在生成人工智能市场中的领先地位。 （自然语言处理）技术。这些进步显着提高了模型在上下文理解、连贯性和文本生成质量方面的能力，使它们在广泛的应用中更加通用和有效。

此外，将大型语言模型集成到现有的业务流程中流程和平台的可扩展性和用户友好界面的开发促进了流程和平台的发展，从而降低了各种规模组织的进入门槛。此外，实施大型语言模型的经济影响怎么强调也不为过。利用这些模型的企业在生产力和客户满意度方面取得了可观的提高，从而转化为更高的收入增长和竞争优势。

公司对人工智能驱动的自动化和数据驱动的决策的好处的认识不断增强，也推动了该细分市场的增长。随着生成式人工智能市场预计将进一步扩大，大型语言模型的份额预计将增长，反映出它们在全球企业数字化转型之旅中的关键作用。这一趋势得到了人工智能研发的大量投资的支持，旨在提高模型的效率，降低运营成本，并探索

技术分析

2023年，Transformer细分市场成为生成式人工智能市场的主导力量，占据超过45.1%的显着市场份额。 Transformer 技术因其在自然语言处理 (NLP) 任务中的卓越能力以及生成连贯且与上下文相关的输出的能力而迅速获得关注。

该领域的领先地位可归因于几个关键因素。首先，Transformer 架构引入了一种突破性的序列建模方法，可以更有效地表示和理解序列数据。其自注意力机制使模型能够专注于输入序列的不同部分，捕获远程依赖性并提高上下文感知。事实证明，这在与语言相关的任务中特别有利，su例如机器翻译、文本生成和情感分析。

其次，Transformer 的成功可以归因于它在各个领域的多功能性和适应性。它处理短序列和长序列的能力以及可扩展性使其非常适合广泛的应用，包括语言生成、图像合成和音乐创作。 Transformer 的灵活性使其能够满足不同的行业需求，从而在不同领域得到广泛采用。

此外，Transformer 在自然语言生成领域的表现尤其出色。它能够生成连贯且上下文相关的文本，这使其成为聊天机器人、虚拟助理和内容创建等应用程序的宝贵工具。 Transformer 能够捕获复杂的语言模式、维护上下文并生成高质量的输出，这使其成为语言生成任务的首选技术。

最终用户分析

2023 年，媒体和娱乐细分市场成为生成人工智能市场的领先行业，占据了超过24.3%的显着市场份额，复合年增长率 (CAGR) 强劲36.4%。

几个关键因素促成了该细分市场的主导地位。首先，媒体和娱乐行业迅速采用生成式人工智能来增强内容创作和交付。生成式人工智能模型使电影制作人、游戏开发者和内容创作者能够生成逼真的视觉效果、角色和身临其境的体验。大规模生成高质量和多样化内容的能力推动了行业内的效率和创造力，从而提高了受众参与度和创收。

其次，Media＆娱乐部门受益于生成式人工智能技术的进步，例如生成对抗网络（GAN）和深度学习算法。这些技术彻底改变了视觉效果、计算机生成图像 (CGI) 和虚拟现实 (VR) 体验。通过利用生成式人工智能，该行业已经能够创建令人惊叹的视觉效果、逼真的动画和交互式虚拟环境，从而提升整体娱乐体验。

此外，媒体和娱乐行业已经采用生成式人工智能来个性化内容推荐并提高用户参与度。通过分析用户偏好，生成式人工智能算法可以生成量身定制的推荐、个性化广告和定制体验。这种程度的个性化提高了观众满意度和保留率，最终推动媒体和娱乐公司的收入增长。

应用分析

2023年，NLP（自然语言处理）细分市场成为生成人工智能市场的主导者，占据了巨大的市场份额。NLP细分市场的领导地位可归因于推动其在行业内增长和采用的几个关键因素。

首先，NLP见证了生成人工智能技术的显着进步，推动了生成人工智能技术的发展这些进步彻底改变了各个领域，包括客户服务、虚拟助理、聊天机器人和内容生成，NLP 驱动的生成人工智能能够理解和生成类似人类的文本，这使其对于自动化客户支持、内容创建和语言翻译等应用具有不可估量的价值。

其次，数字平台的广泛采用和在线内容的激增。查阅了大量的文本数据。基于 NLP 的生成人工智能提供了强大的工具来分析文本数据并从中提取见解，使组织能够做出数据驱动的决策、增强客户体验并获得竞争优势。处理和生成文本的能力使 NLP 细分市场成为预测分析、情感分析和个性化推荐等领域的关键驱动力。

此外，对自然语言理解和交流的需求不断增长，推动了 NLP 细分市场的增长。由 NLP 驱动的生成式人工智能能够理解和响应人类语言，从而实现用户和机器之间的无缝交互。这导致基于 NLP 的应用程序在语音助手、虚拟代理和自动语言处理系统中得到广泛采用。

生成式 AI 的主要用例

• 客户服务：生成式人工智能广泛用于为虚拟客户支持代理提供支持。这些代理可以有效地处理各种客户查询，提供快速准确的响应，从而减少人类客户服务代表的工作量并提高整体客户满意度​​。
• 内容创建：在营销领域，生成式人工智能工具用于根据客户数据创建个性化营销消息，显着提高沟通工作流程的参与度和效率​。
• 文档处理：人工智能的进步改变了文档的搜索和合成方式，使得信息发现和分析更加高效。人工智能驱动的工具现在可以执行语义搜索、提取关键事实，甚至提供个性化搜索结果。此外，人工智能可以生成摘要并分析文档的情绪，这在法律、学术和客户反馈分析等领域特别有用sis​​。
• 设计和工程：在制造、汽车和航空航天等行业，生成式人工智能用于生成式设计。这涉及使用人工智能创建满足特定性能、材料和制造方法限制的优化零件设计，从而创新产品开发并提高效率​​。
• 法律与合规性：人工智能驱动的工具正在自动生成和审查法律文件，以确保遵守相关法律法规。这不仅加快了流程，还降低了不合规的风险，对于各个行业的法律团队来说都是无价的。
• 供应链管理：生成式人工智能通过预测需求和自动化物流规划来协助优化供应链运营。该应用程序可以显着降低成本并改善客户服务，这对于旨在维持电子商务的企业至关重要。动态市场中的高效供应链​​。

关键细分市场

按组件划分

• 服务
• 软件

按模型

• 大型语言模型
• 图像和视频生成模型
• 多模态生成模型
• 其他

按技术

• 生成对抗网络（GAN）
• Transformer
• 变分自动编码器（VAE）
• 扩散网络

按最终用户

• 媒体与娱乐
• BFSI
• IT 与电信
• 医疗保健
• 汽车与运输
• 其他最终用户

按应用划分

• 计算机视觉
• NLP
• 机器人与自动化
• 内容一代
• 预测分析
• 其他

驱动因素

对独特和个性化产品和服务的需求推动市场增长

生成式人工智能正在通过根据个人用户偏好量身定制的独特设计和推荐来提供个性化产品和服务，从而彻底改变行业。通过自动化流程和减少人为错误，企业可以从生产力和效率的提高中受益。 GAN 和 VAE 等先进的深度学习模型可以创建图像和音频等复杂而真实的数据，利用大型数据集来提高准确性和性能。

高效内容创建的潜力有望加速增长

对人工智能生成内容的需求激增，推动了生成式人工智能市场的增长，促使企业探索利用人工智能工具进行可扩展内容创建的新颖商业模式。欧盟执法机构的一份报告指出，到 2026 年，超过 90% 的在线发布内容将由人工智能生成。先驱模型开发人员精心设计了状态最先进的生成式人工智能工具，使企业能够快速为其受众策划引人入胜且独特的内容，从而通过创新的解决方案和应用推动市场向前发展

限制因素

技术人员的短缺可能会阻碍市场的增长

生成式人工智能提出了一个显着的挑战，因为机器学习、统计和计算机科学方面的专业知识对于有效实施至关重要。这种短缺可能会阻碍公司开发和集成生成式人工智能解决方案，从而减缓其在各行业的采用。此外，遵守法律和监管框架（例如数据保护法和行业特定法规）会增加生成式人工智能使用的复杂性和成本，可能会抑制其采用。

增长机会

为业务问题提供经济高效的解决方案

利用生成式人工智能开发新颖的产品和服务，从而增强客户体验，增长机会比比皆是。通过生成式人工智能，企业现在可以探索以前被认为不切实际或成本过高的途径，为客户提供个性化的设计、产品和建议。这项创新不仅开辟了新的收入来源，而且还培育了新的商机，使公司能够有效地满足不断变化的消费者需求和偏好。

此外，通过自动化和改进各种操作流程，生成式人工智能可以减少人工错误并提高整体效率和生产力。 India AI 的一篇文章称，到 2035 年，人工智能驱动的技术将使工作场所的生产力40%提高。

宏观经济因素的影响

宏观经济因素显着影响生成式人工智能市场。经济稳定性、政府政策和贸易关系影响人工智能研发的投资。政府政策和监管变化可能会扰乱对人工智能进步至关重要的供应链和国际合作。此外，货币波动和贸易关税可能会影响人工智能技术的成本及其在全球范围内的可及性。政治稳定可以促进创新和投资信心，而经济衰退或政治动荡可能会阻碍市场增长。

最新趋势

新兴趋势涉及生成式人工智能与区块链技术的融合，促进安全且可验证的数字资产的创建。这种整合为独特的数字创作的发展铺平了道路，彻底改变了创意产业等领域，艺术家、音乐家和设计师可以在创意产业中创作出创新的作品。h 前所未有的真实性。这一趋势凸显了生成式人工智能在各个行业的日益普及，市场上人工智能生成的艺术品和音乐就是例证。

值得注意的是，像 GAN 这样的生成模型在游戏中的实用性越来越高，能够创建逼真的环境和动画。此外，医疗保健行业越来越多地采用生成式人工智能来进行药物发现、医学影像分析和疾病诊断等应用。

区域分析

北美正在引领生成式人工智能市场

北美成为 2023 年全球生成式人工智能市场的主导区域，最大的收入份额为42.1%，预计在整个预测期内将保持33%的强劲复合年增长率。这种主导地位归因于领先技术公司的存在该地区，尤其是美国，医疗保健、金融和零售等各个行业对人工智能驱动的解决方案的需求不断增长。

预计亚太地区在预测期内将实现最高的复合年增长率

同时，亚太地区 (APAC) 有望在预测期内在生成式人工智能市场中展现出最高的增长率。这一增长轨迹是由中国、日本和韩国等主要经济体对人工智能研发的大量投资推动的。这些国家正在积极促进人工智能领域的创新和技术进步，从而为亚太地区生成式人工智能市场的扩张创造有利的环境。据 India AI 称，仅 2018 年，印度的人工智能支出就增加了1.096 亿美元。

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

主要参与者分析

在生成人工智能领域，一些关键参与者成为领跑者，塑造着市场的方向和动态。这些公司展现出独特的优势、战略举措和技术创新，向他们的卓越地位和竞争优势致敬。

IBM 公司是生成式 AI 领域的基石，利用其丰富的经验和技术专长来推动人工智能领域的创新。凭借从 Watson AI 到云计算解决方案的多元化产品组合，IBM 不断引领自然语言处理和图像生成领域的进步，将自己定位为寻求 AI 驱动转型的企业值得信赖的合作伙伴。

顶级市场领导者

• IBM Corporation
• Genie AI Ltd.
• MOSTLY AI Inc.
• Google LLC
• D-ID
• Amazon Web Services Inc.
• 微软公司
• Adobe Inc.
• Synthesia
• 其他主要参与者

近期进展

• 2023年6月，Salesforce通过推出两款旨在增强人工智能能力的生成式人工智能产品来扩展其人工智能产品商业展览体验和个性化消费者互动：Commerce GPT 和 Marketing GPT。 Commerce GPT 旨在通过定制浏览体验来优化电子商务平台，而 Marketing GPT 则专注于利用 Salesforce 的实时数据云平台。
• Google LLC于2023 年 4 月通过更新其 Vertex AI 平台，在人工智能民主化方面取得了重大进展。这些增强功能不仅引入了新的人工智能模型和工具，还简化了人工智能技术在各种业务功能中的集成和部署。 Google 的举措被认为是让企业更容易使用强大的人工智能工具的关键进展，从而促进跨行业更具包容性的采用。
• 亚马逊网络服务 (AWS) 在2023 年 6 月举行的年度会议上推出了多项新的生成式人工智能服务。其中最引人注目的是 Amazon Bedrock 服务，它提供了以下服务：开发人员可以轻松访问的基础人工智能模型。这一举措尤为重要，因为它促进了生成式 AI 应用程序的快速开发和扩展，从而增强了 AWS 作为支持现代企业 AI 基础设施需求的关键参与者的地位。
• 2023 年 8 月，微软公司加深了与 IBM 的合作伙伴关系，以提供更强大的生成式 AI 解决方案，特别是针对企业部门。此次合作的战略重点是跨行业集成人工智能，特别强调通过微软的 Azure OpenAI 服务实现医疗保健和采购流程的自动化。这种合作伙伴关系凸显了利用人工智能来推动传统上更加手动和以流程为导向的行业的效率和创新的日益增长的趋势。