生成式人工智能市场规模、趋势和统计数据(2024-2026)

news2024/11/23 21:38:54

生成式人工智能市场规模、趋势和统计数据(2024-2026)

目录

  • 生成式人工智能市场规模、趋势和统计数据(2024-2026)
  • 一、生成式人工智能行业亮点
  • 二、生成式人工智能市场规模
  • 三、生成式人工智能市场增长预测
  • 四、生成式人工智能采用统计数据
  • 五、生成式人工智能资金统计
  • 六、国外生成人工智能市场的主要参与者
  • 七、生成式人工智能细分市场
  • 八、结论

生成式人工智能正在经历前所未有的增长。

在这里插入图片描述

去年,生成式人工智能”的搜索量激增。

新的人工智能工具使用神经网络从现有数据中学习模式,以创建新的原创内容。

本报告将仔细研究以下生成式人工智能趋势和统计数据:

  • 生成式人工智能行业亮点
  • 生成式人工智能市场规模
  • 生成式人工智能市场增长预测
  • 生成式人工智能采用统计数据
  • 生成式人工智能资金统计
  • 生成人工智能市场的主要参与者
  • 生成式人工智能细分市场

一、生成式人工智能行业亮点

  • 全球生成式人工智能市场目前价值超过130 亿美元
  • 到 2025 年,全球生成人工智能市场预计将超过220 亿美元
  • 全球生成式人工智能市场正以 27.02% 的复合年增长率增长。
  • 北美生成式人工智能市场占据 41% 的收入份额。
  • 2022 年, Transformer 模型占生成型 AI 收入的42% 。

二、生成式人工智能市场规模

全球生成人工智能市场价值估计为137.1 亿美元

在这里插入图片描述

有几个因素促成了生成式人工智能的快速增长,例如数字数据可用性的爆炸式增长、采用率(主要由 ChatGPT 主导)以及机器学习的巨大进步。

总体而言,北美拥有生成式人工智能市场41% 的份额。

资料来源: Precedence Research、Market.Us

三、生成式人工智能市场增长预测

到 2025 年,生成式 AI 市场预计将达到221.2 亿美元

在这里插入图片描述

该市场预计将以27.02% 的复合年增长率(CAGR)增长。

下表显示了预期的生成人工智能市场增长:

根据CAGR计算的市场估值
2022年107.9 亿美元*
2023年137.1亿美元
2024年174.1亿美元
2025年221.2亿美元
2026年281亿美元
2027年356.9亿美元
2028年453.4 亿美元
2029年576亿美元
2030年731.6 亿美元
2031929.4 亿美元
20321180.6 亿美元

历史数据

资料来源: Precedence Research

四、生成式人工智能采用统计数据

生成式人工智能工具已经进入工作场所。最近的一项调查表明,29% 的 Z 世代(1997-2012出生的人群)、28% 的 X 世代(1965 - 1980)和 27% 的千禧一代(1981 - 1996)受访者在办公室使用生成式人工智能工具。

另一项调查旨在确定哪些行业正在经历最具创造性的人工智能颠覆。这些行业受到的影响最大:

  • 37% 的人从事广告和营销工作
  • 35% 的人从事科技行业
  • 30% 的人从事咨询工作
  • 19% 的人从事会计工作
  • 15% 的人从事医疗保健工作

2022 年,大规模生成式人工智能采用率为23%。预计到 2025 年,人工智能的大规模采用率将达到46%

在这里插入图片描述

来源: Statista、Statista (2)、Statista (3)

五、生成式人工智能资金统计

2022 年,生成式 AI 初创公司通过 110 笔交易筹集了26 亿美元

在这里插入图片描述

2023 年第一季度,生成式 AI 初创公司通过 46 笔交易完成了17 亿美元的融资。本季度另有价值106.8 亿美元的交易已宣布但未完成。

13 家生成式 AI 初创公司已达到独角兽地位,估值达到或超过10 亿美元。OpenAI 是估值最高的生成式 AI 初创公司,价值290 亿美元

资料来源: TechCrunch、CB Insights、PitchBook

六、国外生成人工智能市场的主要参与者

  • OpenAI
  • Midjourney
  • Hugging Face
  • Lightricks
  • Jasper
  • Glean
  • Stability AI
  • Runway
  • Descript
  • Replit
  • Anthropic
  • Inflection AI
  • Cohere
  • Synthesis AI
  • Copy AI
  • Tabnine
  • Microsoft
  • Adobe
  • IBM
  • Amazon Web Services
  • Rephrase AI

资料来源:CB Insights、eWeek

七、生成式人工智能细分市场

生成人工智能市场分为多个部分,包括自动编码器、GAN、扩散网络和变压器。

根据2022年的数据,变压器引领行业,创造了超过42%的收入。扩散网络增长最快,复合年增长率为37.2%

生成式人工智能也分为软件和服务。2022 年,软件的市场份额更高,达到65.50%

在这里插入图片描述

服务业预计将以 36.5% 的复合年增长率更快增长。

资料来源: Precedence Research

八、结论

生成式人工智能行业可以说是目前同比增长最快的市场。

更快的内容创建、快速的法学硕士改进以及新行业的采用是生成人工智能市场的关键增长动力。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1370085.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

2023到2024年:前端发展趋势展望

本文探讨了2023年至2024年之间前端领域的发展趋势。我们将关注以下几个方面的变化:无代码/低代码开发的兴起、WebAssembly的广泛应用、跨平台技术的发展、人工智能在前端的应用以及用户体验的不断优化。 随着技术的飞速发展,前端开发在推动互联网与移动应…

软件质量模型-8个特性(功能性、性能效率、兼容性、易用性、可靠性、信息安全性、维护性和可移植性)

软件质量模型 软件质量模型将系统、软件产品属性划分为8个特性:功能性、性能效率、兼容性、易用性、可靠性、信息安全性、维护性和可移植性。

解析游戏开发中的ECS设计模式:实体、组件、系统的完美协同

ECS(Entity-Component-System)是一种设计模式,通常用于构建和管理具有大量实体和复杂交互的系统,尤其在游戏开发中得到广泛应用。这个模式的核心思想是将系统中的组件、实体和系统进行分离,以提高代码的可维护性、可扩…

FineBI实战项目一(7):每天每小时上架商品个数

1 明确数据分析目标 对所有商品的商家时间进行统计,统计每个小时上架商品的个数 2 创建用于保存数据分析结果的表 create table app_hour_goods(id int primary key auto_increment,daystr varchar(20),hourstr varchar(20),cnt int ); 3 编写SQL语句进行数据分析…

鉴源论坛 · 观模丨浅谈Web渗透之信息收集(下)

作者 | 林海文 上海控安可信软件创新研究院汽车网络安全组 版块 | 鉴源论坛 观模 社群 | 添加微信号“TICPShanghai”加入“上海控安51fusa安全社区” 信息收集在渗透测试过程中是最重要的一环,“浅谈web渗透之信息收集”将通过上下两篇,对信息收集、…

用PreMaint引领先进的预测性维护

在设备维护领域,预测性维护成为一项利用先进技术和巧妙工具的数据驱动战略。这一战略通过条件监控和数据分析,以主动维护的方式识别潜在的设备缺陷,避免问题升级。高效使用PreMaint预测性维护工具可不仅节省时间和成本,更显著提升…

Eureka的自我保护机制

文章目录 一:Eureka的自我保护机制是什么?二:为什么会出现自我保护机制?三:怎么禁止Eureka的自我保护?3.1:来看看开启自我保护模式的时候,Eureka服务端提示:3.2&#xff…

【题解】—— LeetCode一周小结

1.经营摩天轮的最大利润 题目链接: 1599. 经营摩天轮的最大利润 你正在经营一座摩天轮,该摩天轮共有 4 个座舱 ,每个座舱 最多可以容纳 4 位游客 。你可以 逆时针 轮转座舱,但每次轮转都需要支付一定的运行成本 runningCost 。摩…

Python爬虫必学数据库:MongoDB

微信公众号:愤怒的it男,超多Python技术干货文章。 MongoDB由C编写而成,是免费开源跨平台的非关系型数据库,与关系型数据库不同,MongoDB将数据存储在类似JSON的文档中,这使得数据库非常灵活和可伸缩。 一、环…

springcloud bus消息总线

简介 Spring Cloud Bus 配合Spring Cloud Config 使用可以实现配置的动态刷新。 Spring Cloud Bus是用来将分布式系统的节点与轻量级消息系统链接起来的框架,它整合了Java的事件处理机制和消息中间件的功能。Spring Clud Bus目前支持RabbitMQ和Kafka。 Spring C…

云计算任务调度仿真01

云计算任务调度的研究大多数以来仿真研究,现梳理一些做过的代码研究 结果无数次的排错,终于finish with code 0 了 这个代码以来的是比较老的TensorFlow版本,我们都知道TensorFlow1.x和TensorFlow2.x之间有很大差别,但其实&#…

vue3中路由的使用(详细讲解)

1、路由的简介 路由(route):就是根据特定的规则将数据包或请求从源地址传输到目标地址的过程。 在前端或者vue3项目中路由主要用于构建单页面应用程序(SPA),其中所有的页面都在同一个HTML文件中加载,通过JavaScript动…

无人驾驶卡尔曼滤波

无人驾驶卡尔曼滤波(行人检测) x k a x k − 1 w k x_k ax_{k-1} w_k xk​axk−1​wk​ w k w_k wk​:过程噪声 状态估计 估计飞行器状态(高度) x k z k − v k x_k z_k - v_k xk​zk​−vk​ 卡尔曼滤波通…

OpenAI 是如何一步一步把RAG做到98%的准确性得

参考OpenAI的官方演讲,如何做好RAG。本文整理的内容,均来源于此演讲内容。 【OpenAI演讲-自制中文字幕】干货-如何提升大模型表现?-提示工程、RAG与Fine-Tuning技巧详解_哔哩哔哩_bilibili 45% 的准确性 普通搜索不做任何处理的效果&#x…

人工智能_机器学习091_使用三维瑞士卷数据_KMeans聚类算法进行瑞士卷数据聚类---人工智能工作笔记0131

然后我们首先来构建一下数据 准备瑞士卷数据: import numpy as np 导入数学计算包 import matplotlib.pyplot as plt 导入画图包 #自底向上聚类 from sklearn.cluster import AgglceerativeClustering 导入分层聚类模型 from sklearn.datasets import make_swiss_roll # 瑞士卷…

给自己创建的GPTs添加Action(查天气)

前言 在这篇文章中,我将分享如何利用ChatGPT 4.0辅助论文写作的技巧,并根据网上的资料和最新的研究补充更多好用的咒语技巧。 GPT4的官方售价是每月20美元,很多人并不是天天用GPT,只是偶尔用一下。 如果调用官方的GPT4接口&…

Linux 下查看内存使用情况方法总结

在做Linux系统优化的时候,物理内存是其中最重要的一方面。自然的,Linux也提供了非常多的方法来监控宝贵的内存资源的使用情况。下面的清单详细的列出了Linux系统下通过视图工具或命令行来查看内存使用情况的各种方法。 1./proc/meminfo 查看RAM使用情况…

【C语言】TCP测速程序

一、服务端 下面是一个用 C 语言编写的测试 TCP 传输速度的基本程序示例。 这只是一个简单示例&#xff0c;没有做详细的错误检查和边缘情况处理。在实际应用中&#xff0c;可能需要增加更多的功能和完善的异常处理机制。 TCP 服务器 (server.c): #include <stdio.h> #…

Centos7 手动更改系统时间

文章目录 1.更改系统时间2.写入系统时间3.查看是否写入成功 1.更改系统时间 date -s "2017-12-18 09:40:00"2.写入系统时间 hwclock -w3.查看是否写入成功 timedatectl

vue中鼠标拖动触发滚动条的移动

前言 在做后端管理系统中&#xff0c;像弹窗或大的表单时&#xff0c;经常会有滚动条的出现&#xff0c;但有些时候如流程、图片等操作时&#xff0c;仅仅使用鼠标拖动滚动条操作不太方便&#xff0c;如果使用鼠标拖拽图片或容器来触发滚动条的移动就比较方便了 功能设计 如…