حجم سوق أدوات كود الذكاء الاصطناعي، والمشاركة، وتحليل الصناعة من خلال العرض (الأدوات والخدمات)، حسب التكنولوجيا (التعلم الآلي، التعلم العميق، الذكاء الاصطناعي التوليدي، ومعالجة اللغات الطبيعية)، حسب النشر (السحابة والمحلية)، حسب التطبيق (علم البيانات والتعلم الآلي، الخدمات السحابية وDevOps، تطوير الويب، تطوير تطبيقات الهاتف المحمول، وتطوير الألعاب)، حسب المستخدم النهائي (BFSI، الرعاية الصحية وعلوم الحياة، البيع بالتجزئة، تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، الحكومة والدفاع، والتصنيع). التوقعات الإقليمية حتى 2026-2034

رؤى السوق الرئيسية

قُدر حجم سوق أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي العالمية بـ 7.88 مليار دولار أمريكي في عام 2025، ومن المتوقع أن ينمو من 10.06 مليار دولار أمريكي في عام 2026 إلى 70.55 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2034، مما يُظهر معدل نمو سنوي مركب قدره 27.57٪ خلال الفترة المتوقعة.

ينمو السوق العالمي لأدوات كود الذكاء الاصطناعي بفضل الطلب المتزايد على تقنيات الأتمتة والتعلم الآلي. ينمو سوق مساعدة تعليمات برمجية الذكاء الاصطناعي بمعدل سريع بسبب الطلب على إنشاء التعليمات البرمجية تلقائيًا وتصحيح الأخطاء وتحسينها. يشمل اللاعبون الرئيسيون في السوق القبول في سير عمل تطوير البرمجيات. أبرز الميزات هي البرمجة الزوجية بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وميزات أمان أكثر أمانًا، والإدراج في مسار DevOps.

• وفقًا لمكتب الولايات المتحدة لإحصاءات العمل، من المقدر أن 85% من المطورين في أمريكا الشمالية قد اعتمدوا أدوات كود الذكاء الاصطناعي في عمليات التطوير الخاصة بهم بحلول عام 2024.

أصبح السوق قويًا بسبب زيادة إنتاجية المطورين. تعمل أدوات البرمجة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام المتكررة للبرمجة، واقتراح الأجزاء المكتملة بعد سطور التعليمات البرمجية، وحتى المساعدة في تصحيح الأخطاء، وبالتالي توفير الكثير من الوقت للمطورين. ومن شأن مثل هذه الإنتاجية أن توفر الوقت للمطورين للقيام بمنطق أكثر تقدمًا والابتكار. وبالتالي فإن تسليم البرامج بشكل أسرع وتوفير التكاليف يفيد الشركات أيضًا.

سائق سوق أدوات كود الذكاء الاصطناعي

ارتفاع اعتماد الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات

مثل هذه الشركات، التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدة مرافق الترميز لتسهيل سير عمل التطوير ورفع جودة التعليمات البرمجية، تتقارب الآن جميعًا مع ممارسات Cloud-DevOps التي تسهل اعتماد مثل هذه الأدوات بشكل أكبر في مشاريع التطوير. سيعمل التعلم الآلي على تحسين دقة هذه الأدوات وإمكانية تطبيقها في هذا الخط.

قيود سوق أدوات كود الذكاء الاصطناعي

قد تؤدي المخاوف بشأن أمان التعليمات البرمجية والامتثال لها إلى إعاقة نمو الصناعة

إحدى مشاكل الأدوات التوليدية للكود هي أنها يمكن أن تفسح المجال أمام الثغرات الأمنية والترخيص، أي مشاكل قانونية، وربما تولد مقتطفات من التعليمات البرمجية غير متوافقة مع المعايير المقبولة. وهذا يثير مشكلات أمنية وقانونية، مما يجعلها أدوات غير معتمدة من قبل الشركات دون الأمان والشفافية الفعلية فيما يتعلق باستخدام البيانات. علاوة على ذلك، فإن عدم اليقين التنظيمي ومخاطر الملكية الفكرية تشكل عائقًا إضافيًا أمام اعتماد هذه التكنولوجيات.

فرصة سوق أدوات كود الذكاء الاصطناعي

التوسع في تطوير التعليمات البرمجية المنخفضة وبدون تعليمات برمجية لخلق فرص جديدة

تساهم أدوات كود الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في القطاع غير المبرمج من خلال توفير التكامل مع الأنظمة الأساسية منخفضة التعليمات البرمجية والتي لا تحتوي على تعليمات برمجية والتي تزيد من تسريع تطوير التطبيقات. ويساعد ذلك في إنشاء أسواق جديدة، تشمل مستخدمي الأعمال والمطورين المواطنين. ببطء ولكن بثبات، يساعد الذكاء الاصطناعي في تحقيق تمايز متساوٍ في القبول بين المستخدمين النهائيين التقنيين وغير التقنيين. وهذا بدوره يؤدي إلى تسريع قبول واعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي وأدوات التعليمات البرمجية.

• أشار مقال في MIT Technology Review إلى أن 40% من الشركات في أمريكا الشمالية تقوم بدمج أدوات الذكاء الاصطناعي لإنشاء الأكواد البرمجية بحلول منتصف عام 2024.

رؤى رئيسية

ويغطي التقرير الأفكار الرئيسية التالية:

• التكامل في التنمية حسب الدول الرئيسية
• الدوافع والقيود والاتجاهات والفرص
• الاستخدام لتوليد التعليمات البرمجية، حسب البلدان الرئيسية
• تحليل SWOT الموحد للاعبين الرئيسيين
• تطورات الصناعة الرئيسية (عمليات الدمج والاستحواذ والشراكات)

التقسيم

بالطرح

• أدوات
• خدمات

بواسطة التكنولوجيا

• التعلم الآلي
• التعلم العميق
• الذكاء الاصطناعي التوليدي
• معالجة اللغات الطبيعية

عن طريق النشر

• سحاب
• داخل مقر العمل

عن طريق التطبيق

• علوم البيانات والتعلم الآلي
• الخدمات السحابية و DevOps
• تطوير الويب
• تطوير تطبيقات الهاتف المحمول
• تطوير الألعاب
• آحرون

بواسطة المستخدم النهائي

• بفسي
• الرعاية الصحية وعلوم الحياة
• بيع بالتجزئة
• تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
• الحكومة والدفاع
• تصنيع
• آحرون

بواسطة الجغرافيا

• أمريكا الشمالية (الولايات المتحدة وكندا)
• أوروبا (المملكة المتحدة وألمانيا وفرنسا وإسبانيا وإيطاليا والدول الاسكندنافية وبقية أوروبا)
• آسيا والمحيط الهادئ (اليابان والصين والهند وأستراليا وجنوب شرق آسيا وبقية آسيا والمحيط الهادئ)
• أمريكا الجنوبية (البرازيل وكولومبيا وبقية أمريكا اللاتينية)
• الشرق الأوسط وأفريقيا (جنوب أفريقيا، دول مجلس التعاون الخليجي، وبقية دول الشرق الأوسط وأفريقيا)

التحليل عن طريق العرض

من خلال العرض، ينقسم السوق إلى أدوات وخدمات.

تؤدي المساعدة في كتابة التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء والأتمتة من خلال أدوات الذكاء الاصطناعي إلى كفاءات أعلى بكثير في كتابة التعليمات البرمجية وقضاء وقت أقصر في التطوير. تتمتع الأدوات بأكبر طلب في السوق بسبب معدلات الاعتماد العالية لبرمجة الذكاء الاصطناعي وأتمتة تطوير البرمجيات.

تساعد خدمات التكامل والاستشارة والتنفيذ والدعم، كما يوحي الاسم، مؤسسات الأعمال في جعل أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي فعالة. من المرجح أن يشهد هذا القطاع نموًا مطردًا، نظرًا لأن معظم الشركات ستبحث دائمًا عن محترفين لمساعدتها بسلاسة من خلال تنفيذ تكامل الذكاء الاصطناعي في سير عملها.

التحليل بالتكنولوجيا

استنادًا إلى التكنولوجيا، ينقسم السوق إلى التعلم الآلي، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي التوليدي، ومعالجة اللغات الطبيعية.

تعمل خوارزميات التعلم الآلي على التعرف على الأنماط وتحسين التعليمات البرمجية والتحسينات التنبؤية لأدوات كود الذكاء الاصطناعي. تشمل التطبيقات الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي اقتراحات التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء وتعزيز الأمان، وهي الأمور التي يتجه إليها السوق.

يبرز التعلم العميق باعتباره اتجاهًا حديثًا جدًا يبدو أنه يفضل إنشاء/محلل التعليمات البرمجية الآلي الدقيق المدرك للسياق بالإضافة إلى اكتشاف أخطاء التعليمات البرمجية. سيكون هذا جزءًا جديدًا عالي السرعة في التعلم العميق حول مثل هذه الابتكارات، مما سيؤدي بالتالي إلى زيادة سرعة وكفاءة التشفير بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

التحليل عن طريق النشر

بناءً على النشر، ينقسم السوق إلى سحابي ومحلي.

توفر الأدوات للجمهور خيارًا لتحويل عملهم إلى سطرين مع الميزات التي لا تقدر بثمن المتمثلة في قابلية التوسع والتعاون في الوقت الفعلي والتكامل السلس مع سير عمل DevOps. من المرجح أن تكون الأعمال السحابية في أفضل وضع، حيث من المرجح أن تدفع أدوات التطوير السحابية الأصلية منخفضة التكلفة وسهلة الوصول والمستخدمة على نطاق واسع هذا القطاع إلى الريادة.

توفر أدوات كود الذكاء الاصطناعي المحلية تحكمًا أفضل في بروتوكولات الأمان والامتثال وخصوصية البيانات. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن يشهد القطاع المحلي معدلات نمو مطردة بسبب زيادة توافر مثل هذه الأدوات، نظرًا لأن بعض المؤسسات التي لديها قيود على استخدام البيانات والمخاوف الأمنية تفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الداخلية.

التحليل عن طريق التطبيق

بناءً على التطبيق، ينقسم السوق إلى علوم البيانات والتعلم الآلي، والخدمات السحابية وDevOps، وتطوير الويب، وتطوير تطبيقات الهاتف المحمول، وتطوير الألعاب.

عبر القطاعات، تسمح هذه التقنيات بالتحليلات التنبؤية والأتمتة والرؤى الذكية. من المتوقع أن يؤدي الطلب على اتخاذ القرارات القائمة على الذكاء الاصطناعي ومعالجة البيانات الضخمة وحلول ذكاء الأعمال إلى دفع قطاع علوم البيانات والتعلم الآلي بشكل بارز.

تعمل الأنظمة الأساسية السحابية وDevOps على تمكين تطوير البرامج الرشيقة ونشرها وإدارة البنية التحتية. من المتوقع أن يتم دفع قطاع الخدمات السحابية وDevOps من خلال الاعتماد المتزايد للخدمات السحابية، والطلب على أتمتة CI/CD، ومبادرات التحول الرقمي للمؤسسات.

التحليل من قبل المستخدم النهائي

بناءً على المستخدم النهائي، ينقسم السوق إلى BFSI والرعاية الصحية وعلوم الحياة وتجارة التجزئة وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات والحكومة والدفاع والتصنيع وغيرها.

في مجال BFSI، تعمل التقنيات الآلية على تطوير الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل اكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر وعروض الخدمات المالية الشخصية. من المتوقع أن يهيمن قطاع BFSI بسبب نمو الخدمات المصرفية الرقمية، وزيادة متطلبات الأمن السيبراني، واستخدام التحليلات المالية القائمة على الذكاء الاصطناعي.

لقد قام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتحليلات البيانات بإبلاغ وتحويل التشخيصات واكتشافات الأدوية والتخصيص. ومن المتوقع أن تنمو بسرعة في الرعاية الصحية وعلوم الحياة بسبب الحلول الصحية القائمة على الذكاء الاصطناعي والتطبيب عن بعد والتحليلات التنبؤية لإدارة الأمراض.

التحليل الإقليمي

استنادًا إلى الجغرافيا، تمت دراسة السوق في جميع أنحاء أمريكا الشمالية وأوروبا وآسيا والمحيط الهادئ وأمريكا الجنوبية والشرق الأوسط وأفريقيا.

لا بد للصناعة أن تتقدم للأمام في تقنيات أدوات كود الذكاء الاصطناعي نظرًا للوجود القوي لصناعة التكنولوجيا، والاستثمارات الكبيرة في البحث والتطوير، والاستخدام الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي. تعتبر شركات مثل Microsoft وGoogle وOpenAI وغيرها من الشركات القوية في هذا الصدد: أدوات التطوير المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. تقفز الشركات والشركات الناشئة في جميع أنحاء الولايات المتحدة وكذلك كندا إلى عربة القبول بوتيرة قوية على نحو متزايد. تلتزم أمريكا الشمالية بمتابعة اتجاهات النمو الناشئة من اللوحة المتغيرة للذكاء الاصطناعي واعتماد السحابة لتكون على المسار التالي للسيطرة على السوق العالمية.

لقد تقدم اعتماد أدوات كود الذكاء الاصطناعي في أوروبا في إطار زمني ثابت بسبب المبادرات المدعومة من الحكومة وحملات الرقمنة الحالية. المخاوف الرئيسية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في القارة والتي تؤثر على تقدم مثل هذه الأدوات هي الأخلاق والأمن والامتثال. تشمل الأسواق الإرشادية ألمانيا والمملكة المتحدة وفرنسا، حيث سيظهر الاندماج القائم على الذكاء الاصطناعي في سير عمل البرامج من قبل المؤسسات في تلك الأسواق المعنية. ويجب أن تكون أوروبا معتدلة فيما يتعلق بالنمو الذي قد ترى فيه أن المعضلات التنظيمية تخنق النمو الجديد.

تسجل منطقة آسيا والمحيط الهادئ أسرع معدل نمو من حيث استثمارات الذكاء الاصطناعي في الصين والهند واليابان. يعد ازدهار قطاع تكنولوجيا المعلومات وزيادة اعتماد السحابة وزيادة الطلب على الأتمتة من الأسباب الرئيسية لتطور السوق في المنطقة. تستخدم الشركات الناشئة والمؤسسات أدوات كود الذكاء الاصطناعي لتسريع تطوير البرمجيات. التحول الرقمي السريع إلى جانب مبادرات الذكاء الاصطناعي الحكومية لتعزيز التوسع يجعل منطقة آسيا والمحيط الهادئ مركزًا رئيسيًا للنمو.

تغطية اللاعبين الرئيسيين

يتضمن التقرير ملفات تعريف اللاعبين الرئيسيين التاليين:

• شركة آي بي إم (الولايات المتحدة) 
• مايكروسوفت (الولايات المتحدة) 
• جوجل ذ.م.م (الولايات المتحدة) 
• أمازون ويب سيرفيسز (الولايات المتحدة) 
• سيلزفورس (الولايات المتحدة) 
• تبنين (كندا) 
• ريبليت (الولايات المتحدة) 
• الرسم البياني المصدر (الولايات المتحدة) 
• موليا (الهند) 
• سينك (المملكة المتحدة) 
• سيركل سي أي (الولايات المتحدة) 
• جيت براينز (هولندا) 
• أدكور (فرنسا) 
• وينج وير (الولايات المتحدة) 
• داتا دوج (الولايات المتحدة) 
• LightningAI (الولايات المتحدة)

تطورات الصناعة الرئيسية

• في عام 2025، يستمر توسع Microsoft المستمر في أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، بدعم من استحواذها على GitHub، في التأثير على السوق. أصبحت أدوات التعليمات البرمجية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أكثر تكاملاً عبر عروض منتجات Microsoft.
• في عام 2025، دخلت IBM في شراكة استراتيجية مع OpenAI لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تساعد المطورين في إنشاء التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء، والاستفادة من نماذج GPT الخاصة بـ OpenAI من أجل عمليات تطوير برمجيات أكثر كفاءة.
• في عام 2024، أعلنت GitHub عن إصدار إصدار الجيل التالي من أداة إكمال التعليمات البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، Copilot 2.0، والتي تتضمن ميزات معالجة لغة طبيعية أكثر تقدمًا ودعمًا محسنًا متعدد اللغات، مما يعزز تجربة البرمجة.