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市场调查报告书
商品编码
1936601

生成式人工智慧市场机会、成长要素、产业趋势分析及2026年至2035年预测

Generative AI Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2026 - 2035
出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 260 Pages | 商品交期: 2-3个工作天内

价格
简介目录

全球生成式人工智慧市场预计到 2025 年将达到 537 亿美元，到 2035 年将达到 9,884 亿美元，年复合成长率为 31.6%。

生成式人工智慧市场-IMG1

各行各业的企业正日益利用生成式人工智慧来简化营运、加快决策速度并减少人工作业。运算基础设施、专用人工智慧晶片和模型架构的不断进步正在提升生成式人工智慧系统的效能和扩充性。处理速度的提升、工作流程的简化以及先进演算法的运用，使企业能够处理复杂的人工智慧应用、分析大型资料集并开发创新解决方案，从而加速人工智慧的普及应用并扩大市场。结构化和非结构化数位资料的指数级增长，使得人工智慧模型能够产生更丰富、产业专用的输出。人工智慧领导企业与企业软体供应商之间的策略联盟和投资，透过将人工智慧整合到关键工作流程中，提高了生产力，并在分析、客户体验和软体开发等领域解锁了新的应用可能性，从而加速了市场发展势头。生成式人工智慧正从以文字为中心的工具发展成为能够在统一环境中生成文字、图像和语音的多模态模型。

市场覆盖范围
开始年份 2025
预测年份 2026-2035
起始值 537亿美元
预测金额 9884亿美元
复合年增长率 31.6%

预计到 2025 年，软体领域将占 81% 的市场份额，并在 2035 年前保持强劲成长，复合年增长率达 30.5%。生成式人工智慧软体包括开发平台、API、预训练模型和应用工具，使组织能够在各个业务职能中部署和扩展人工智慧能力。

预计到2025年，文字产生领域将占据48%的市场份额，并在2026年至2035年间以28%的复合年增长率成长。文字生成技术的普及得益于其在聊天机器人、内容创作、搜寻和企业生产力应用等领域的广泛应用。其卓越的扩充性、高效性和即时效果，使其成为银行、医疗保健、零售和IT服务等行业应用最广泛的人工智慧模式。

预计到2025年，美国生成式人工智慧市场规模将达239亿美元。无论是大型企业、Start-Ups或数服务供应商，各组织都在将人工智慧融入核心业务流程，以提高效率、自动化重复性任务并加速创新。随着企业采用人工智慧解决方案进行数据分析、创造性应用和改进业务，生成式人工智慧已成为美国数位转型的重要驱动力。

目录

第一章调查方法

第二章执行摘要

第三章业界考察

  • 生态系分析
    • 供应商情况
    • 利润率
    • 成本结构
    • 每个阶段的附加价值
    • 影响价值链的因素
    • 中断
  • 产业影响因素
    • 司机
      • 对自动化和效率的需求日益增长
      • 运算能力和演算法的进步
      • 数位资料的爆炸性成长
      • 增加企业投资和采用
    • 产业潜在风险与挑战
      • 资料隐私、安全和监管问题
      • 高昂的基础设施和运算成本
    • 市场机会
      • 与现有企业软体和工作流程的集成
      • 拓展至新的工业领域
      • 开发多模态人工智慧能力
      • 人工智慧工具在中小企业中的引入和推广
  • 成长潜力分析
  • 监管环境
    • 北美洲
      • 美国联邦贸易委员会（FTC）指南
      • NIST人工智慧风险管理框架
      • 美国商务部/工业与安全局（BIS）
    • 欧洲
      • 欧盟人工智慧法
      • GDPR（一般资料保护规则）
      • EN/ISO AI 标准
      • 国家监管机构
    • 亚太地区
      • 中国国家人工智慧标准（GB/T）
      • 日本工业标准（JIS）人工智慧
      • 韩国人工智慧系统KS认证
      • 印度资讯科技部（MeitY）人工智慧咨询
      • 新加坡人工智慧管治框架
    • 拉丁美洲
      • 巴西：通用资料保护法（LGPD）
      • 阿根廷：个人资讯保护法
      • 墨西哥：NOM 标准
    • 中东和非洲
      • 阿联酋和海湾国家的人工智慧政策
      • 沙乌地阿拉伯—国家人工智慧战略
      • 非洲联盟（非盟）人工智慧策略
  • 波特五力分析
  • PESTEL 分析
  • 科技与创新趋势
    • 当前技术趋势
    • 新兴技术
  • 价格趋势分析
  • 成本細項分析
  • 专利分析
  • 永续性和环境方面
    • 永续实践
    • 减少废弃物策略
    • 生产中的能源效率
    • 环保倡议
    • 碳足迹考量
  • 经营模式和获利框架
    • 收入模式
    • 价值炼和生态系统
    • 打入市场策略
  • 资料管治、网路安全与模型风险
    • 资料隐私与合规
    • 模型安全
    • 人工智慧风险与伦理考量
    • 操作风险和系统性风险

第四章 竞争情势

  • 介绍
  • 公司市占率分析
    • 北美洲
    • 欧洲
    • 亚太地区
    • 拉丁美洲
    • 中东和非洲
  • 主要市场公司的竞争分析
  • 竞争定位矩阵
  • 战略展望矩阵
  • 重大进展
    • 併购
    • 伙伴关係与合作
    • 新产品发布
    • 企业扩张计画和资金筹措

5. 按资料模式分類的市场估算与预测，2022-2035 年

  • 文字生成
  • 影像生成
  • 语音生成
  • 影片生成
  • 程式码生成
  • 多模态

第六章 依产品类型分類的市场估算与预测，2022-2035年

  • 软体
  • 服务

第七章 依实施类型分類的市场估计与预测，2022-2035年

  • 云
  • 本地部署

第八章 按技术分類的市场估算与预测，2022-2035年

  • 生成对抗网路（GAN）
  • 变压器
  • 变分自编码器
  • 扩散网络
  • 其他的

第九章 按应用领域分類的市场估算与预测，2022-2035年

  • 内容创作与创新设计
  • 互动式人工智慧和虚拟助手
  • 程式码产生和软体开发
  • 数据增强和合成数据生成
  • 预测分析与决策支持
  • 设计、模拟和原型製作
  • 知识管理和企业搜寻

第十章 依应用领域分類的市场估计与预测，2022-2035年

  • 媒体与娱乐
  • BFSI
  • IT/通讯
  • 医学与生命科​​学
  • 汽车/运输设备
  • 零售与电子商务
  • 法律与专业服务
  • 其他的

第十一章 2022-2035年各地区市场估计与预测

  • 北美洲
    • 我们
    • 加拿大
  • 欧洲
    • 德国
    • 英国
    • 法国
    • 义大利
    • 西班牙
    • 北欧国家
    • 俄罗斯
    • 挪威
    • 丹麦
    • 荷兰
    • 比利时
  • 亚太地区
    • 中国
    • 印度
    • 日本
    • 韩国
    • ANZ
    • 越南
    • 印尼
    • 新加坡
    • 马来西亚
    • 泰国
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
  • 中东和非洲
    • 南非
    • 沙乌地阿拉伯
    • 阿拉伯聯合大公国

第十二章：公司简介

  • 世界公司
    • OpenAI
    • Google
    • Microsoft
    • Amazon Web Services（AWS）
    • Meta
    • NVIDIA
    • Anthropic
    • Adobe
    • IBM
    • Salesforce
    • Autodesk
    • Accenture
    • Capgemini
    • Hewlett Packard Enterprise（HPE）
  • 区域玩家
    • Baidu
    • Alibaba Cloud
    • Tencent
    • Naver
    • Mistral AI
    • Aleph Alpha
    • G42
  • 新兴企业
    • Cohere
    • Midjourney
    • Perplexity AI
    • Hugging Face
    • Grok（xAI）
    • Runway ML
    • Synthesia
简介目录
Product Code: 6094

The Global Generative AI Market was valued at USD 53.7 billion in 2025 and is estimated to grow at a CAGR of 31.6% to reach USD 988.4 billion by 2035.

Generative AI Market - IMG1

Enterprises across industries are increasingly leveraging generative AI to streamline operations, speed up decision-making, and reduce manual tasks. Continuous advancements in computing infrastructure, specialized AI chips, and model architectures are enhancing the performance and scalability of generative AI systems. Faster processing, more efficient workflows, and advanced algorithms allow businesses to handle complex AI applications, analyze larger datasets, and develop innovative solutions, accelerating adoption and expanding the market. The exponential growth of structured and unstructured digital data enables AI models to generate richer, industry-focused outputs. Strategic alliances and investments between AI leaders and enterprise software providers are driving market momentum by integrating AI into critical workflows, boosting productivity, and unlocking new applications across analytics, customer experience, and software development. Generative AI is evolving from text-focused tools to multimodal models capable of producing text, images, and audio in a unified environment.

Market Scope
Start Year2025
Forecast Year2026-2035
Start Value$53.7 Billion
Forecast Value$988.4 Billion
CAGR31.6%

The software segment held 81% share in 2025 and is expected to maintain strong growth at a CAGR of 30.5% through 2035. Generative AI software includes development platforms, APIs, pre-trained models, and application tools that empower organizations to deploy and scale AI capabilities across business functions.

The text generation segment held a 48% share in 2025 and is anticipated to grow at a CAGR of 28% from 2026 to 2035. The popularity of text generation is driven by its widespread use in chatbots, content creation, search, and enterprise productivity applications. Its proven scalability, efficiency, and immediate returns make it the most widely adopted AI modality across industries such as banking, healthcare, retail, and IT services.

U.S. Generative AI Market reached USD 23.9 billion in 2025. Organizations across enterprises, startups, and digital service providers are embedding AI into core workflows to boost efficiency, automate repetitive tasks, and accelerate innovation. Companies are using AI-powered solutions for data analysis, creative applications, and operational improvements, making generative AI an essential driver of digital transformation in the United States.

Key players in the Global Generative AI Market include Accenture, Adobe, Amazon (AWS), Anthropic, Autodesk, Capgemini, Google, Microsoft, NVIDIA, and OpenAI. Companies in the generative AI market are strengthening their presence by investing heavily in research and development to enhance model capabilities and performance. They are forming strategic partnerships with enterprise software vendors to expand their reach and integrate AI into core workflows. Mergers and acquisitions are being used to broaden technology portfolios and gain access to new markets. Firms are also emphasizing scalability, quality assurance, and compliance with data and AI governance standards. Additionally, they are leveraging cloud platforms and AI-as-a-service models to offer flexible solutions, attract new customers, and maintain a competitive edge in a rapidly evolving market.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology

  • 1.1 Research approach
  • 1.2 Quality commitments
    • 1.2.1 GMI AI policy & data integrity commitment
  • 1.3 Research trail & confidence scoring
    • 1.3.1 Research trail components
    • 1.3.2 Scoring components
  • 1.4 Data collection
    • 1.4.1 Partial list of primary sources
  • 1.5 Data mining sources
    • 1.5.1 Paid sources
  • 1.6 Base estimates and calculations
    • 1.6.1 Base year calculation
  • 1.7 Forecast model
  • 1.8 Research transparency addendum

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360° synopsis
  • 2.2 Key market trends
    • 2.2.1 Regional
    • 2.2.2 Data Modality
    • 2.2.3 Offering
    • 2.2.4 Deployment
    • 2.2.5 Technology
    • 2.2.6 Application
    • 2.2.7 End Use
  • 2.3 TAM analysis, 2026-2035
  • 2.4 CXO perspectives: Strategic imperatives
    • 2.4.1 Executive decision points
    • 2.4.2 Critical success factors
  • 2.5 Future outlook
  • 2.6 Strategic recommendations

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
    • 3.1.1 Supplier landscape
    • 3.1.2 Profit margin
    • 3.1.3 Cost structure
    • 3.1.4 Value addition at each stage
    • 3.1.5 Factor affecting the value chain
    • 3.1.6 Disruptions
  • 3.2 Industry impact forces
    • 3.2.1 Growth drivers
      • 3.2.1.1 Increased demand for automation and efficiency
      • 3.2.1.2 Advancements in computation power and algorithms
      • 3.2.1.3 Explosion of digital data availability
      • 3.2.1.4 Growing enterprise investment & adoption
    • 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
      • 3.2.2.1 Data privacy, security & regulatory concerns
      • 3.2.2.2 High infrastructure & compute costs
    • 3.2.3 Market opportunities
      • 3.2.3.1 Integration with existing enterprise software & workflows
      • 3.2.3.2 Expansion into new industry verticals
      • 3.2.3.3 Development of multimodal AI capabilities
      • 3.2.3.4 SME adoption and democratization of AI tools
  • 3.3 Growth potential analysis
  • 3.4 Regulatory landscape
    • 3.4.1 North America
      • 3.4.1.1 Federal Trade Commission (FTC) Guidelines
      • 3.4.1.2 National Institute of Standards and Technology (NIST) AI Risk Management Framework
      • 3.4.1.3 U.S. Department of Commerce / Bureau of Industry and Security (BIS)
    • 3.4.2 Europe
      • 3.4.2.1 EU AI Act
      • 3.4.2.2 GDPR (General Data Protection Regulation)
      • 3.4.2.3 EN / ISO AI Standards
      • 3.4.2.4 National Regulatory Authorities
    • 3.4.3 Asia Pacific
      • 3.4.3.1 China National Standards for AI (GB/T)
      • 3.4.3.2 JIS (Japanese Industrial Standards) for AI
      • 3.4.3.3 South Korea KS Certification for AI Systems
      • 3.4.3.4 India’s MeitY AI Advisory
      • 3.4.3.5 Singapore Model AI Governance Framework
    • 3.4.4 Latin America
      • 3.4.4.1 Brazil: LGPD (Lei Geral de Protecao de Dados)
      • 3.4.4.2 Argentina: Personal Data Protection Law
      • 3.4.4.3 Mexico: NOM Standards
    • 3.4.5 Middle East & Africa
      • 3.4.5.1 UAE & Gulf States AI Policies
      • 3.4.5.2 Saudi Arabia - National AI Strategy
      • 3.4.5.3 African Union (AU) AI Strategy
  • 3.5 Porter's analysis
  • 3.6 PESTEL analysis
  • 3.7 Technology and innovation landscape
    • 3.7.1 Current technological trends
    • 3.7.2 Emerging technologies
  • 3.8 Pricing trend analysis
  • 3.9 Cost breakdown analysis
  • 3.10 Patent analysis
  • 3.11 Sustainability and environmental aspects
    • 3.11.1 Sustainable practices
    • 3.11.2 Waste reduction strategies
    • 3.11.3 Energy efficiency in production
    • 3.11.4 Eco-friendly initiatives
    • 3.11.5 Carbon footprint considerations
  • 3.12 Business Models and Monetization Framework
    • 3.12.1 Revenue Models
    • 3.12.2 Value Chain and Ecosystem
    • 3.12.3 Go-to-Market Strategy
  • 3.13 Data Governance, Cybersecurity, and Model Risk
    • 3.13.1 Data Privacy and Compliance
    • 3.13.2 Model Security
    • 3.13.3 AI Risk and Ethical Considerations
    • 3.13.4 Operational and Systemic Risks

Chapter 4 Competitive Landscape, 2025

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
    • 4.2.1 North America
    • 4.2.2 Europe
    • 4.2.3 Asia Pacific
    • 4.2.4 LATAM
    • 4.2.5 MEA
  • 4.3 Competitive analysis of major market players
  • 4.4 Competitive positioning matrix
  • 4.5 Strategic outlook matrix
  • 4.6 Key developments
    • 4.6.1 Mergers & acquisitions
    • 4.6.2 Partnerships & collaborations
    • 4.6.3 New product launches
    • 4.6.4 Expansion plans and funding

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Data Modality, 2022 - 2035 ($Mn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Text generation
  • 5.3 Image generation
  • 5.4 Audio generation
  • 5.5 Video generation
  • 5.6 Code generation
  • 5.7 Multimodal

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Offering, 2022 - 2035 ($Mn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Software
  • 6.3 Services

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Deployment, 2022 - 2035 ($Mn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Cloud
  • 7.3 On-premises

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2022 - 2035 ($Mn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
  • 8.3 Transformers
  • 8.4 Variational Auto-encoders
  • 8.5 Diffusion Networks
  • 8.6 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Application, 2022 - 2035 ($Mn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 Content generation & creative design
  • 9.3 Conversational AI & virtual assistants
  • 9.4 Code generation & software development
  • 9.5 Data augmentation & synthetic data generation
  • 9.6 Predictive analytics & decision support
  • 9.7 Design, simulation & prototyping
  • 9.8 Knowledge management & enterprise search

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By End-Use, 2022 - 2035 ($Mn)

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 Media & entertainment
  • 10.3 BFSI
  • 10.4 It & telecom
  • 10.5 Healthcare & life sciences
  • 10.6 Automotive & transportation
  • 10.7 Retail & e-commerce
  • 10.8 Legal and professional services
  • 10.9 Others

Chapter 11 Market Estimates & Forecast, By Region, 2022 - 2035 ($Mn)

  • 11.1 Key trends
  • 11.2 North America
    • 11.2.1 US
    • 11.2.2 Canada
  • 11.3 Europe
    • 11.3.1 Germany
    • 11.3.2 UK
    • 11.3.3 France
    • 11.3.4 Italy
    • 11.3.5 Spain
    • 11.3.6 Nordics
    • 11.3.7 Russia
    • 11.3.8 Norway
    • 11.3.9 Denmark
    • 11.3.10 Netherlands
    • 11.3.11 Belgium
  • 11.4 Asia Pacific
    • 11.4.1 China
    • 11.4.2 India
    • 11.4.3 Japan
    • 11.4.4 South Korea
    • 11.4.5 ANZ
    • 11.4.6 Vietnam
    • 11.4.7 Indonesia
    • 11.4.8 Singapore
    • 11.4.9 Malaysia
    • 11.4.10 Thailand
  • 11.5 Latin America
    • 11.5.1 Brazil
    • 11.5.2 Mexico
    • 11.5.3 Argentina
  • 11.6 MEA
    • 11.6.1 South Africa
    • 11.6.2 Saudi Arabia
    • 11.6.3 UAE

Chapter 12 Company Profiles

  • 12.1 Global companies
    • 12.1.1 OpenAI
    • 12.1.2 Google
    • 12.1.3 Microsoft
    • 12.1.4 Amazon Web Services (AWS)
    • 12.1.5 Meta
    • 12.1.6 NVIDIA
    • 12.1.7 Anthropic
    • 12.1.8 Adobe
    • 12.1.9 IBM
    • 12.1.10 Salesforce
    • 12.1.11 Autodesk
    • 12.1.12 Accenture
    • 12.1.13 Capgemini
    • 12.1.14 Hewlett Packard Enterprise (HPE)
  • 12.2 Regional players
    • 12.2.1 Baidu
    • 12.2.2 Alibaba Cloud
    • 12.2.3 Tencent
    • 12.2.4 Naver
    • 12.2.5 Mistral AI
    • 12.2.6 Aleph Alpha
    • 12.2.7 G42
  • 12.3 Emerging players
    • 12.3.1 Cohere
    • 12.3.2 Midjourney
    • 12.3.3 Perplexity AI
    • 12.3.4 Hugging Face
    • 12.3.5 Grok (xAI)
    • 12.3.6 Runway ML
    • 12.3.7 Synthesia