生成式人工智能市场规模、份额和行业分析（按模型（生成对抗网络或 GAN 和基于 Transformer 的模型））、行业与应用以及区域预测，2024-2032 年

2023年全球生成人工智能市场规模为438.7亿美元，预计将从2024年的671.8亿美元增长到2032年的9676.5亿美元，预测期内复合年增长率为39.6%。北美在 2023 年占据生成式 AI 市场的主导地位，份额为 49.78%。这一增长的推动因素包括企业采用加速、对自动化内容生成的需求不断增加、多模式模型的扩大使用以及 AI 驱动的决策系统快速集成到工业和商业工作流程中。

生成式人工智能正在成为数字化转型的核心，为模拟、设计优化、预测分析和智能自动化提供新功能。 多模态法学硕士和特定领域变压器架构等基础模型的快速崛起加速了跨功能生成式人工智能解决方案的开发。这些模型现在可以同时处理和生成文本、语音、图像和视频输入的内容。事实证明，这种适应性对于实施全渠道参与策略的企业来说是一个游戏规则改变者。

制造、IT 和电信、能源、运输和专业服务领域的企业正在部署生成式 AI，以提高生产力并降低运营复杂性。基于 Transformer 的大型语言模型 (LLM)、扩散模型和生成对抗网络 (GAN) 继续在内容创建、代码生成、流程模拟和场景建模方面受到关注。这些功能现已嵌入企业软件、开发者平台和云生态系统中，加速了市场渗透。

在此范围内，我们考虑了市场主要参与者提供的工具和服务，包括 IBM 公司、微软公司、(Alphabet) Google LLC、Adobe、Amazon Web Services, Inc.、SAP SE、Rephrase AI、Nvidia 和 Synthesis AI 等。

生成式人工智能是机器学习的一种形式，可以创建新内容，包括代码、音频、图像、模拟、文本和视频。它是人工智能的一个子集，它利用神经网络来识别现有数据中的模式和结构以生成新内容。该市场的增长可归因于对在元宇宙中创建虚拟世界、对话式 Gen AI 能力以及大型语言模型 (LLM) 的部署的需求不断增长。

随着公司转向在线工作模式以及行业变得更加数字化，COVID-19 大流行对市场产生了积极影响。 IT专业人士和其他公司逐渐采用人工智能（AI）在 COVID-19 期间提高生产力并简化工作模式的工具。例如，

在 IT 和电信领域，生成式 AI 增强了服务编排、网络规划、网络安全自动化和客户体验管理。制造商使用人工智能驱动的生成工具进行产品设计、材料模拟、数字孪生和供应链优化。能源和公用事业部门依靠生成式人工智能进行预测性维护、需求预测和基础设施规划。运输运营商集成了基于人工智能的数字孪生、路线优化引擎和自主模拟平台。根据 IBM 全球人工智能采用指数 2022 报告，约 53% 的 IT 专业人士表示，作为应对疫情的一部分，他们在过去两年中加快了人工智能 (AI) 的采用。

此次疫情还促使企业重新调整人工智能预算，许多组织将资金从传统自动化平台转移到更具适应性、生成性的人工智能工具，以适应不断变化的消费者行为和市场动态。

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生成人工智能市场趋势

人们对对话式人工智能的认识不断提高，以改变市场前景

分析型和传统的基于人工智能的对话界面仅限于预定义的命令，无法理解查询的意图，从而导致响应不合格。对话式人工智能通过根据上下文和目的学习、理解和规划聊天响应来解决这一挑战。这些生成模型驱动的虚拟助手包括 NLP、聊天机器人、深度学习、自然语言生成（NLG）和法学硕士。它允许聊天机器人、智能虚拟助手和其他对话界面以类似人类的方式与用户交互。

模型架构的快速进步、企业自动化需求的增加以及商业和工业应用对高质量数字内容的需求不断增加，推动了生成式人工智能行业的增长。基于 Transformer 的模型因其可扩展性、多语言能力以及在推理、问题解决和内容生成方面的强大性能而占据主导地位。扩散和基于 GAN 的模型扩展了涉及合成媒体、高级模拟和视觉设计的用例。

除了客户服务之外，对话式生成人工智能正在集成到 CRM、HR 平台和 ITSM 工具等企业系统中，充当智能副驾驶，自动执行重复性任务、总结知识库并提供实时决策支持。这种将对话式人工智能嵌入生产力工具的转变预计将大大提高运营效率。

企业转型是主要推动力。组织将生成式人工智能集成到分析、工程、软件开发和客户参与系统简化工作流程并减少手动工作量。人工智能副驾驶、自动化设计助理和工程仿真工具的兴起加速了制造、电信和能源领域生产力的提高。随着企业寻求成本效率，生成式人工智能支持自动报告生成、文档合成和预测决策。

另一个新兴趋势是在嵌入式边缘设备中使用生成式人工智能，无需依赖云连接即可实现设备上的内容创建和交互。这种方法正在汽车、智能家居和物联网应用中迅速普及，在这些应用中，低延迟、数据隐私和离线功能至关重要。

此外，各种初创公司正在开发基于 OpenAI 的 ChatGPT 或相关对话式聊天机器人的应用程序，这些机器人将图像或文本作为输入并生成文本。此类解决方案可以解决常见问题，自动执行日常客户查询，并提供个性化支持以提高客户满意度。 Gen AI 对话机器人可加速客户数据分析并提供洞察以增强业务流程。据行业专家预测，2023 年，87% 的用户认为对话式人工智能/聊天机器人有助于提高整体生产力。

生成人工智能市场增长因素

在元宇宙中创建虚拟世界以推动市场的必要性日益增加

人工智能开发人员经常使用生成式人工智能来创建游戏环境和新的虚拟世界。它使虚拟现实（VR）开发人员创建一个无限的独特和身临其境的游戏环境库。因此，实施 VR 游戏和 VR 训练模拟等生成式人工智能用例具有显着的效率。因此，生成式人工智能在商业中的首次部署可能会侧重于通过劳动力（与智能虚拟助理或协作机器人一起工作的人类员工）增强人类人工智能。这将显着推动全球市场的增长。 

除了游戏和元宇宙应用程序之外，生成式人工智能还越来越多地用于企业数字孪生平台，以模拟操作、优化工作流程并预测维护问题。  制造业、航空航天和智能城市等行业正在使用生成模型来创建物理资产的动态虚拟副本，从而实现实时洞察和更快的决策。  这种向工业级模拟用例的扩展预计将在预测期内产生可观的收入。

此外，在元宇宙中，生成式人工智能还需要人类创建的资产，例如图像、声音和3D模型，并利用处理能力和计算机可预测性来创建原始的并行资产。例如，

• 2023 年 1 月，Nvidia 推出了新的企业 Metaverse 技术，例如 VR 和增强现实（AR）适用于各种生成式 AI 工具，包括 Omniversum 门户。该公司推出了带有 RTX 和 3D 更新的 Omniverse 门户，并为希望创建头像和虚拟助手的开发人员提供了早期访问计划。 

由主要参与者发起的此类战略发展和进步预计将推动生成​​人工智能市场的增长。此外，许多虚拟世界应用程序中的构建和脚本工具对于设计人员和程序员来说非常有用。然而，gen AI 用于从文本或 2D 动画创建 3D 模型。它可以让用户在陌生的3D环境中获得丰富的体验。

无代码和低代码平台的日益普及使非技术用户能够使用生成式 AI 进行内容创建、自动化工作流程和设计，从而实现跨企业采用的民主化。  因此，组织正在将 Gen AI 融入 Microsoft Copilot、Google Workspace AI 和 Adob​​e Firefly 等企业生产力工具中，以改善日常业务运营。

制约因素

与数据泄露和敏感信息相关的风险阻碍市场增长 

数据安全问题和尚未解决的生成式人工智能项目正在阻碍生成式人工智能市场的扩张。随着全球数据隐私法规的收紧，数据安全在生成人工智能技术项目中变得更加重要。用于标记的非结构化数据包含个人身份信息，例如车牌、人脸，甚至敏感的医疗信息，如果没有充分保护，可能会导致严重的数据泄露。

当公司外包人工智能生成项目并且许多自由职业者使用来自多个地点的数据时，经常会出现问题。数据安全公司 Trust Wave 估计，近 63% 的数据盗窃是由于缺乏尽职调查而导致的，而第三方则外包了数据。 

除了隐私问题之外，另一个主要问题是知识产权（IP）保护。由于生成式人工智能模型是在大量数据集上进行训练的，而这些数据集经常从公共来源中获取，因此对侵犯版权和未经授权使用专有内容的法律审查越来越多。因此，采用 Gen AI 的企业必须实施强大的治理框架，以确保遵守知识产权法，特别是在使用第三方培训数据时。

此外，偏差和模型可解释性对受监管行业构成了重大限制。生成模型的“黑匣子”性质引起了金融、医疗保健和法律服务等可解释的人工智能对于透明度和合规性至关重要的行业的担忧。

欧盟、美国和亚太地区的监管框架正在不断发展，但仍然分散。组织面临着模型使用规则、可接受的风险阈值和所需文档的不确定性。此外，数据驻留法使基础模型或云托管人工智能服务的跨境部署变得复杂。

通过模型分析进行市场细分

对视频生成对抗网络工具的需求不断增加，有助于细分市场的增长

根据该模型，全球生成人工智能市场分为生成对抗网络（GAN）和基于 Transformer 的模型。

到 2023 年，生成对抗网络 (GAN) 占据超过 74% 的市场份额。这是由于生成相当于真实数据的文本、图像、音频和视频的需求不断增长。 GAN 生成的图像可应用于游戏、电子商务、营销、广告和许多其他行业。经过训练的 GAN 模型的可用性使企业可以更轻松地将 GAN 技术集成到其产品和服务中，而无需进行大量的模型训练。

企业越来越多地采用基于 GAN 的模型进行产品可视化、数字原型制作和 3D 模型生成。随着稳定性和训练优化的改进，GAN 继续支持需要精确视觉合成的工业和科学用例。

预计基于变压器的模型在预测期内将以最高复合年增长率增长。这可能是由于转换应用程序的盛行，例如将文本转换为图像的“文本到图像人工智能”。例如，DALL-E 是一个转换器，可以理解文本数据并相应地转换数据。 GPT-3是旧金山人工智能研究机构OpenAI团队组装的变压器的另一个例子。该模型可以生成类似人类的文本并撰写诗歌和电子邮件。

基于 Transformer 的模型因其在自然语言处理、推理、摘要、软件生成和多模式任务方面的强大性能而在商业和企业采用中占据主导地位。这些模型为对话式人工智能、副驾驶、决策系统和企业搜索平台提供支持。 Transformer 擅长上下文理解，使其适用于工程分析、文档自动化、网络操作和客户交互系统。

此外，基础模型和多模变压器的兴起正在改变竞争格局。这些模型，例如 GPT-4、Claude 和 Gemini，可以处理和生成各种数据格式（文本、图像、代码和视频）的内容，从而在设计、模拟、客户服务和内容创建方面实现新的企业应用程序。随着企业寻求支持跨职能工作流程的统一人工智能平台，基于变压器的模型被定位为下一代生产力解决方案的关键推动者。

按行业细分市场与生成式人工智能应用分析

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组织和提供商增加对医疗保健行业的投资以扩大医疗保健行业规模

基于行业，生成式人工智能市场被研究为制造、医疗保健、IT 和电信营销与广告、旅游与运输、能源与公用事业以及其他（教育、石油与天然气）

这些行业进一步分为产品开发和设计、质量控制、供应链管理、客户交互和支持属于制造，医疗模拟、医疗聊天机器人和医疗成像属于医疗保健，IT和电信应用包括网络优化、预测性维护、网络安全、智能基础设施、通过定向广告研究的营销和广告、数字广告、电子邮件营销和活动分析，交通检测、交通流分析、驾驶员监控、道路状况监控属于旅行和运输部门，能源和供应预测、分销管理、存储优化属于能源和公用事业行业。

生成式人工智能改变了制造中的产品设计周期、流程优化和材料研究。工程师使用生成模型来模拟组件性能、测试替代设计并缩短原型设计时间。多模式模型有助于蓝图解释、自动化文档和设备诊断。

在 IT 和电信行业，生成式 AI 增强了网络优化、网络安全自动化和客户服务编排。电信运营商使用人工智能驱动的模型进行流量预测、预测性维护和自动故障排除。 Transformer 模型支持自然语言客户交互，从而实现智能虚拟代理和自助服务平台。

运输运营商采用生成式人工智能进行路线模拟、车队管理、需求预测和自主移动开发。 GAN 生成的合成数据集可增强自动驾驶车辆训练，从而能够模拟不同的环境场景。航空公司和物流公司使用人工智能来优化调度、维护计划和运力预测。

其中，医疗保健领域在 2023 年将占据重要的生成人工智能市场份额。美国、德国和中国等多个国家的政府机构正在加大对医疗保健领域的投资。生成式人工智能已经嵌入到诊断算法中，用于早期检测癌症、心血管疾病和糖尿病等疾病。 机器学习深度学习算法用于分析数据和患者病史。 此外，生成式人工智能在临床研究和临床试验中变得越来越普遍，以识别新药的潜在靶点及其功效。医疗保健提供商和组织正在与人工智能专业公司合作，对市场增长产生积极影响。  

此外，医疗保健领域合成数据生成的出现正在解决与患者隐私和现实世界数据集访问受限相关的挑战。通过使用生成模型来模拟医疗记录、成像数据和患者结果，医疗机构可​​以更有效地训练人工智能系统，同时保持符合 HIPAA 和 GDPR 等数据保护法规。

而由于人们对数字营销、自动化内容创建、数据分析、客户互动和个性化营销的认识不断增强，营销和广告行业在预测期内以最高的复合年增长率增长。这种自动化节省了大量时间，并且人工智能可以 24/7 工作，允许用户大规模生产内容。

此外，生成式人工智能允许品牌根据个人用户行为、偏好和人口统计数据创建动态创意，从而推动营销活动的超个性化。由人工智能驱动的 A/B 测试、文案撰写和视频生成工具越来越多地集成到营销活动工作流程中，以帮助企业提高转化率和投资回报率。

区域见解

生成式人工智能市场的地理研究主要集中在以下主要区域：北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲以及南美洲。它们被进一步分类为国家。

北美生成式人工智能市场趋势

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北美生成式人工智能市场在 2023 年占据最大的生成式人工智能市场份额。该地区先进的技术基础设施、密集的研发活动以及领先的人工智能公司的存在有助于其市场增长。北美几家主要科技公司已投资开发生成式人工智能功能。

此外，强劲的风险投资活动和蓬勃发展的创业生态系统已使北美成为生成式人工智能的全球创新中心。旧金山、波士顿和多伦多等城市拥有众多由知名投资者支持的新一代人工智能初创公司，创造了竞争和创新的环境。围绕人工智能部署的监管清晰度，特别是在企业和医疗保健领域，在提高企业采用率方面也发挥了重要作用。

IBM、Adobe 和 Microsoft 等公司已开发并部署了此工具和平台。这些公司将这种人工智能用于各种目的，包括图像处理、内容创建和设计自动化。此外，行业参与者、研究机构和初创公司之间的合作对于北美市场的增长至关重要。

美国生成式人工智能市场

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美国凭借大规模的企业部署、强劲的研发活动和强大的云采用率主导了该地区的需求。企业使用生成式人工智能来自动化工程、客户参与和分析工作流程。联邦人工智能计划支持负责任的人工智能框架，扩大市场信心。美国在半导体创新和超大规模基础设施开发方面也处于领先地位，使得各行业能够更广泛地采用高性能生成模型。

欧洲生成人工智能市场趋势

在预测的几年里，欧洲生成人工智能市场将以相当大的复合年增长率增长。欧洲各国政府已经认识到人工智能的潜力，并发起了支持其开发和采用的举措。资助计划、政策框架和研究补助金促进了欧洲市场的增长。欧洲拥有充满活力的创业生态系统，有众多专注于生成式人工智能解决方案的人工智能初创公司。这些初创公司推动创新，为市场带来新想法，并为行业发展做出贡献。

此外，欧盟对人工智能道德和人工智能法案监管的重视通过要求人工智能系统的透明度和公平性来影响市场格局。这促进了值得信赖的生成式人工智能模型的创建，特别是在金融、政府服务和教育等行业。

德国生成式人工智能市场

德国的工业基础推动了生成式人工智能在汽车工程、制造设计和能源基础设施优化领域的大量采用。企业部署用于模拟、预测性维护和质量检查的模型。强大的研究机构和先进的监管框架支持人工智能与工程工作流程的紧密集成。随着行业追求数字化转型、可持续性改进和高性能自动化技术，需求不断增长。

英国生成式人工智能市场

英国继续扩大其生成人工智能的影响力，在金融服务、电信和医疗保健领域得到广泛采用。企业部署人工智能副驾驶来支持客户参与和运营。政府主导的数字基础设施投资和人工智能治理框架增强了市场信心。英国充满活力的创业生态系统加速了合成数据、网络安全自动化和特定领域模型开发的创新。

亚太地区生成式人工智能市场趋势

据估计，亚太地区生成人工智能市场在预测期内将保持最高的复合年增长率。该地区是世界上一些增长最快的经济体的所在地，见证了人工智能技术（包括生成式人工智能）的重大进步。

亚太地区是专注于人工智能技术的人工智能初创公司和创新公司的中心。这些初创公司正在开发尖端的人工智能解决方案，包括生成对抗网络（GAN）、深度学习模型和创意人工智能平台。此外，亚太地区拥有庞大的人口和庞大的消费者基础，创造了对人工智能产品和服务的需求。

此外，该地区各国政府，例如中国工业和信息化部和印度国家人工智能使命，正在积极投资于人工智能基础设施、研究和培训。韩国和新加坡等国家正在将生成式人工智能纳入国家数字战略，为公私伙伴关系和跨境合作创造机会。

日本生成式人工智能市场

日本在电子制造、汽车工程和医疗保健创新领域利用生成式人工智能。企业采用人工智能驱动的预测模型、设计自动化工具和数字工程系统。强大的研发能力和先进的工业机器人技术增加了合成模拟和多模态生成系统的价值。日本对高精度自动化的战略推动加强了长期市场扩张。

中国生成式人工智能市场

在强大的云生态系统、政府支持的人工智能计划以及快速扩张的工业自动化的支持下，中国拥有增长最快的生成式人工智能市场之一。制造商和电信运营商将人工智能驱动的模拟和预测分析集成到核心工作流程中。国内科技公司推动法学硕士和多式联运模式的创新，加速全行业的采用。大规模数字化转型支持市场增长

中东和非洲生成人工智能市场趋势

由于整个行业（包括医疗保健、金融、能源和制造）的数字化转型举措，中东、非洲和南美洲正处于增长阶段，所有这些都促进了该地区的增长。迪拜和约翰内斯堡等中东和非洲地区的几个城市正在积极推行智慧城市计划。它在智慧城市应用中发挥着作用，包括安全系统和城市规划。

此外，地方政府正在启动监管沙箱，以加速生成式人工智能解决方案的负责任测试和部署。这些举措使当地初创企业能够在阿拉伯语言处理、金融服务自动化和针对区域需求的虚拟教育平台等领域试点生成式人工智能工具。

竞争格局

领先供应商扩展人工智能工具集和基础设施投资以获得竞争优势

在基础模型开发商、云超大规模开发商、企业软件供应商和专业人工智能初创公司的推动下，生成式人工智能市场竞争非常激烈。主要参与者专注于多模式模型开发、加速推理和提高工业使用的可靠性。公司通过针对特定领域的微调、负责任的人工智能框架和集成部署管道来实现差异化。

从事生成人工智能市场的公司，包括 Google LLC、IBM Corporation、Adobe、AWS, Inc.、Synthesis AI 和 Nvidia Corporation，正在推出不同的生成 AI 工具和服务。此外，据观察，主要市场参与者对基于人工智能的初创公司和基础设施进行了大量投资。

半导体公司、云提供商和企业软件供应商之间的合作关系塑造了市场动态。协作计划加速了模型训练、推理优化和多模式能力开发方面的创新。

主要生成人工智能公司名单：

• 谷歌有限责任公司（美国）
• IBM公司（我们。）
• 微软公司（美国）
• 土坯（我们。）
• 亚马逊网络服务公司（美国）
• 综合人工智能（美国）
• 英伟达公司（美国）
• SAP SE（德国）
• 埃森哲（爱尔兰）
• Rephrase.ai（美国）

生成式人工智能行业的关键发展

• 2025 年 8 月：OpenAI 推出了 GPT-5，这是其语言模型的最新版本，现已可供所有 7 亿 ChatGPT 用户使用。此次更新强调软件开发、写作、医疗保健和金融等企业用途，并带来了新功能，包括实时软件创建和用于更高级推理的“测试时计算”。
• 2025 年 8 月：Adobe 推出了 Acrobat Studio，这是 Acrobat 的订阅升级版，允许用户在多个 PDF（称为“PDF 空间”）中进行搜索，并获取带有引文的生成答案，从而使文档管理更加无缝。
• 2025 年 8 月：Meta 宣布与 Midjourney 建立授权合作伙伴关系，将其视觉生成技术引入 Meta 未来的创意工具和平台。
• 2025 年 6 月：亚马逊庆祝部署了第 100 万台机器人，并推出了一种新模型，该模型将机器人的出行效率提高了约 10%，从而简化了整个网络的交付。
• 2025 年 5 月：Google 推出了 Veo 3，这是一种下一代视频创建工具，可以一次性生成视觉效果和同步音频，包括对话、音效和背景声音。
• 2025 年 5 月：Mistral 发布了 Mistral Medium 3，这是一种新的开放模型，旨在超越类似产品，并推出了 Le Chat Enterprise，这是一个工作场所聊天机器人，具有自定义代理构建功能以及 Gmail、Google Drive 和 SharePoint 的集成功能。
• 2025 年 3 月：NVIDIA 推出了企业优化的多模式 Transformer 模型，旨在增强工程仿真、合成数据生成和工业自动化，利用加速计算和优化的推理管道来实现高性能企业工作负载。
• 2025 年 1 月：微软通过私有生成式 AI 托管功能扩展了 Azure AI 平台，旨在使用集成的 RAG 管道和合规性自动化工具改善受监管行业的安全性、治理和特定领域的微调。
• 2025 年 1 月：NVIDIA 通过新模型和工具包扩展了 Omniverse 平台，以支持机器人、自动驾驶车辆和视觉系统中的应用，从而加强其在工业工作流程中的作用。

报告范围

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该报告对市场进行了详细分析，重点关注领先企业、产品/服务类型、产品领先应用等关键方面。此外，报告还深入洞察了行业趋势并重点介绍了行业的关键发展。除了上述因素外，报告还涵盖了近年来促进市场增长的几个因素。

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