Рынок генеративного ИИ - по компонентам, по модели развертывания, по технологии, по конечному использованию, анализ, доля, прогноз роста, 2025 - 2034

Размер рынка генеративного ИИ

Глобальный рынок генеративного ИИ оценивался в 21,3 млрд долларов США в 2024 году и, как прогнозируется, будет расти на 24,3% в год в период с 2025 по 2034 год. Растущий спрос на автоматизированное создание контента в различных отраслях, включая медиа, маркетинг и электронную коммерцию, представляет значительную возможность на рынке. Использование генеративного ИИ позволило компаниям создавать персонализированный текст, изображения, аудио и видео в больших масштабах, одновременно сокращая время и затраты на их производство, сохраняя при этом качество. Этот спрос особенно высок в областях, сильно зависящих от цифрового взаимодействия и оперативного распространения контента.

Например, в мае 2025 года Amazon объявила о запуске Enhance My Listing (EML), инструмента на основе генеративного ИИ, который помогает продавцам автоматически обновлять и оптимизировать существующие товарные списки. Это важный этап в попытке Amazon упростить управление списками, повысить вовлеченность клиентов и улучшить показатели продаж для своих партнеров.

Прогресс в алгоритмах глубокого обучения, архитектурах трансформеров и доступность мощных облачных вычислений ускорили развитие генеративного ИИ. Такие модели ИИ, как GPT, DALL-E или Stable Diffusion, становятся все более эффективными и мощными, что стимулирует предпринимателей использовать технологию ИИ для творческих и аналитических задач. Улучшенные возможности обработки позволяют генерировать контент в реальном времени, а также улучшают интеграцию в рабочие процессы предприятий.

Генеративный ИИ внедряется организациями из различных отраслей в рамках более общих тенденций цифровой трансформации. Генеративный ИИ повышает эффективность за счет автоматизации выполнения задач обслуживания клиентов, создания кода, составления отчетов и проектирования продуктов. Такие приложения повышают эффективность, способствуют инновациям и сокращают операционные затраты, поэтому генеративный ИИ является критически важной технологией для амбициозных организаций.

Например, в мае 2025 года IBM объявила о новых гибридных технологиях для масштабирования корпоративного ИИ, направленных на то, чтобы позволить компаниям разрабатывать агентов ИИ с использованием своих корпоративных данных. IBM прогнозирует, что к 2028 году будет более 1 миллиарда приложений, что создает давление на компании для масштабирования в все более фрагментированных средах. Интеграция и готовность данных являются обязательными для этого.

Тенденции рынка генеративного ИИ

• Генеративный ИИ все чаще внедряется в основные корпоративные платформы, такие как Microsoft Office, Salesforce, Adobe Creative Cloud и Google Workspace. Эти интеграции позволяют пользователям автоматизировать задачи, такие как написание писем, создание отчетов, проектирование графики или создание презентаций в инструментах, которые они уже используют. Эта тенденция ускоряет внедрение в бизнес-функциях и расширяет роль генеративного ИИ от отдельного инструмента до основного повышения производительности.
  
• Например, в мае 2025 года стартап Bud Ecosystem, занимающийся исследованиями в области генеративного ИИ, запустил Bud Runtime, пионерское решение, которое позволяет развертывать генеративный ИИ на инфраструктуре на основе CPU, снижая затраты и повышая доступность. Нацеленный на борьбу с растущими финансовыми и экологическими затратами генеративного ИИ, Bud Runtime позволяет организациям развертывать модели ИИ с использованием их существующего оборудования, обходя дорогие и часто дефицитные GPU.
  
• По мере созревания генеративного ИИ происходит переход от универсальных моделей к специализированным, адаптированным для таких областей, как здравоохранение, финансы, право и инженерия. Эти специализированные модели обучаются на данных, специфичных для отрасли, чтобы обеспечивать более точные, соответствующие нормативным требованиям и осведомленные о контексте результаты. Эта тенденция решает проблемы надежности и регулирования, одновременно открывая более глубокие сценарии использования в профессиональных и регулируемых средах.
  
• например, в мае 2025 года Zest AI объявила о запуске LuLu Strategy, нового модуля первой в своем роде платформы генеративного ИИ для кредитного интеллекта, которая предоставляет инсайты по кредитной эффективности с помощью генеративных ИИ-симуляций и действенных анализов. После успешного запуска LuLu Pulse, первого модуля платформы, LuLu Strategy представляет собой следующий этап в комплексной дорожной карте генеративных ИИ-решений для финансового интеллекта от Zest AI. В своем первоначальном запуске новое предложение будет доступно исключительно для MeridianLink, Inc.
  
• Генеративный ИИ использует алгоритмы обучения без учителя для обнаружения спама, сжатия изображений и на этапах предварительной обработки данных, таких как удаление шумов из визуальных данных для улучшения качества изображений. Классификация изображений и медицинская визуализация используют алгоритмы обучения с учителем.
  
• Генеративный ИИ используется в нескольких секторах, включая BFSI, здравоохранение, автомобильную и транспортную промышленность, ИТ и телекоммуникации, а также медиа и развлечения. Это мощный инструмент, который можно использовать для генерации новых идей, решения проблем и создания новых продуктов. Генеративный ИИ может повысить эффективность, сэкономить время и деньги и улучшить качество контента, создаваемого организациями. Некоторые известные инструменты генеративного ИИ — это ChatGPT, GPT-3.5, DALL-E, MidJourney и Stable Diffusion.
  

Пошлины администрации Трампа

• Развитие генеративного ИИ сильно зависит от высокопроизводительного вычислительного оборудования, такого как GPU, полупроводники и оборудование центров обработки данных. Пошлины, введенные на китайскую электронику во время администрации Трампа, увеличили затраты на эти компоненты.
  
• В результате компании по разработке ИИ в США столкнулись с более высокими затратами на инфраструктуру, что потенциально замедлило инновации и повысило стоимость внедрения решений генеративного ИИ. Особенно пострадали небольшие стартапы и академические учреждения, так как они работают с более ограниченными бюджетами по сравнению с технологическими гигантами, имеющими более широкие возможности поставок.
  
• Торговые напряженности и более широкие ограничения на торговлю между США и Китаем при администрации Трампа создали трения в глобальном технологическом сотрудничестве, включая исследования и разработки в области ИИ. Визовые ограничения и растущее недоверие между двумя странами затруднили свободное движение талантов в области ИИ, обмен исследованиями и совместные предприятия. Генеративный ИИ, будучи быстро развивающейся областью, процветает на глобальном сотрудничестве, поэтому такие геополитические разделения замедлили темпы инноваций и ограничили разнообразие наборов данных и перспектив, которые питают крупные модели ИИ.
  
• Пошлины побудили американские технологические компании пересмотреть свою зависимость от китайского производства и цепочек поставок для компонентов инфраструктуры ИИ. В ответ многие начали диверсифицировать поставщиков или возвращать производство на родину, инвестируя в отечественное производство чипов и закупая товары у альтернативных стран.
  
• Хотя это изменение направлено на снижение долгосрочных геополитических рисков, оно также временно нарушило доступность поставок и повысило краткосрочные затраты. Рынок, зависящий от своевременного доступа к передовым аппаратным средствам, столкнулся с более медленными сроками внедрения в этот переходный период.
  

Анализ рынка генеративного ИИ

По компонентам рынок разделен на решения и услуги. В 2024 году сегмент решений доминировал на рынке, составляя около 66% доли и, как ожидается, будет расти на более чем 24% в год в течение прогнозируемого периода.

• Наибольшая доля рынка приходится на сегмент решений, поскольку он напрямую участвует в предоставлении прикладных платформ и инструментов ИИ для различных отраслей. Решения включают программное обеспечение ИИ для создания контента, создания изображений, виртуальных помощников, генерации кода и улучшения данных.
  
• Предприятиям нужны комплексные решения, которые предварительно обучены, масштабируемы, легко интегрируемы и требуют минимальных внутренних знаний в области ИИ. Кроме того, с появлением отраслевых приложений генеративного ИИ в таких областях, как маркетинг, здравоохранение, финансы и дизайн, существует огромный спрос на настраиваемые, готовые к использованию платформы.
  
• Например, в мае 2025 года Finch AI объявила о запуске своих решений на AWS Marketplace, что упрощает поиск, тестирование, покупку и развертывание программного обеспечения. Finch AI в настоящее время предлагает три инновационных продукта на основе ИИ. Они включают Finch for Text, решение для интеллектуального анализа сущностей, которое использует уникальный подход к семантическому пониманию и конвейер генерации с дополнением извлечения для обеспечения базового уровня для подготовки данных к использованию в приложениях ИИ.
  
• Finch Analyst, это поверхность обнаружения и исследования на основе ИИ, где пользователи могут взаимодействовать со своими данными и внутренними отношениями в них из одного окна; и Finch Insight Reports, это отчеты о сущностях на основе ИИ, которые можно создать за секунды и мгновенно и легко поделиться с ключевыми заинтересованными сторонами.
  

По модели развертывания рынок генеративного ИИ сегментирован на облачные и локальные решения. В 2024 году облачный сегмент доминирует на рынке с долей 57% в 2024 году.

• Облачный сегмент имеет наибольшую долю рынка благодаря своей масштабируемости, доступности и простоте развертывания. Модели генеративного ИИ чрезвычайно ресурсоемки, особенно во время обучения и вывода, что облачные платформы предлагают экономически выгодно с использованием высокопроизводительных GPU и TPU. Облачное развертывание также обеспечивает обработку в реальном времени, живые обновления и связь с другими продуктами ИИ и аналитики.
  
• Оно позволяет организациям получать доступ к мощным генеративным моделям, включая большие языковые модели и генераторы изображений, без необходимости инвестировать в дорогостоящую инфраструктуру. Кроме того, облачные платформы обеспечивают сотрудничество, ускорение инновационных циклов и доступ к предварительно обученным моделям через API.
  
• По мере того как компании все больше и больше принимают предложения AI-as-a-service, облачная инфраструктура стала основой для развертывания генеративного ИИ в таких отраслях, как маркетинг, дизайн, обслуживание клиентов и здравоохранение, и является наиболее удобной и доступной моделью развертывания на рынке.
  
• например, в феврале 2025 года Fujitsu выпустила Fujitsu Cloud Service Generative AI Platform. Новое предложение, которое сочетает конфиденциальность данных и удобство использования с облаком, станет доступным в Японии в финансовом году 2025, а в будущем планируется глобальный запуск.
  

По технологии рынок генеративного ИИ сегментирован на генеративно-состязательные сети (GANS), трансформерные модели, вариационные автоэнкодеры, диффузионные модели и другие, при этом ожидается, что категория трансформерных моделей будет доминировать из-за их широкого использования технологий ИИ в сложных операциях, что увеличивает потребность в структурированном контроле.

• Модели на основе трансформеров занимают лидирующие позиции на рынке благодаря превосходной производительности в обработке естественного языка, задачах генерации текста и мультимодальных задачах. В отличие от других архитектур, архитектура трансформеров использует механизмы самовнимания, которые позволяют быстро обрабатывать большие объемы последовательных данных, и позволяют моделям GPT, BERT и T5 доминировать в приложениях ИИ.
  
• Благодаря своей масштабируемости, адаптивности к доменам и успеху в управлении чат-ботами, генераторами кода, создателями контента и виртуальными помощниками они стали основой коммерческих решений генеративного ИИ.
  
• Например, в январе 2024 года Google Cloud и Hugging Face объявили о новом стратегическом партнерстве, в рамках которого Google Cloud может предложить свою инфраструктуру для всех сервисов Hugging Face и обучать и использовать модели Hugging Face на Google Cloud. Партнерство выводит миссию Hugging Face по демократизации ИИ на новый уровень и значительно способствует развитию экосистемы открытого ИИ от Google Cloud. С этим партнерством Google Cloud теперь является стратегическим облачным партнером для Hugging Face и предпочтительным домом для обучения и вывода моделей Hugging Face.
  

В 2024 году США в Северной Америке доминировали на рынке генеративного ИИ с долей около 70% в Северной Америке и выручкой около 4,7 млрд долларов.

• США доминируют на рынке благодаря лидерству в инновациях в области ИИ, расположению крупных технологических игроков (например, OpenAI, Google, Meta) и сильным инвестициям венчурного капитала. Сильное корпоративное внедрение в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и СМИ, способствует быстрому росту.
  
• Благоприятные государственные политики и сотрудничество с поставщиками облачных услуг также способствуют развитию рынка. США также лидируют в глобальных трендах в области этичного ИИ, регулирующей среды и исследований фундаментальных моделей, становясь центром технологических и коммерческих инноваций в области генеративного ИИ.
  
• Например, комиссар FDA Мартин А. Макари, доктор медицины, доктор медицинских наук, сегодня объявил о агрессивном графике масштабирования использования искусственного интеллекта (ИИ) внутри всех центров FDA к 30 июня 2025 года, после завершения нового пилотного проекта по генеративному ИИ для научных рецензентов.
  

Рынок генеративного ИИ в Великобритании ожидается значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.

• Великобритания является ведущим центром генеративного ИИ в Европе, что обусловлено сильной исследовательской экосистемой, активной стартап-сценой и поддержкой правительства. Лондон является домом для крупных лабораторий ИИ, включая Google DeepMind, и множества стартапов, ориентированных на ИИ.
  
• Генеративный ИИ силен в Европе, а Великобритания является ведущим центром с тесной исследовательской экосистемой, активной стартап-сценой и поддержкой правительства. Крупные лаборатории ИИ, такие как Google DeepMind, находятся в Лондоне, и существует множество стартапов, ориентированных на ИИ.
  
• Правительство Великобритании реализовало инициативы для позиционирования страны как глобального лидера в области ИИ с инвестициями в инновации и этичное управление ИИ. Быстрое внедрение генеративного ИИ наблюдается в финансах, СМИ, здравоохранении и юридических услугах. Уделяя внимание ответственному ИИ и сильной защите данных (GDPR), Великобритания привлекает доверие и коммерческое внедрение.
  
• Например, в марте 2025 года Google Cloud недавно запустил новые продукты ИИ, набор персонала, инициативы и обучение на эксклюзивном мероприятии «Gemini для Великобритании», проведенном в штаб-квартире Google DeepMind в Лондоне. Мероприятие подтвердило долгосрочное обязательство Google Cloud перед Великобританией, которая теперь получит инвестиции в размере 1 млрд долларов в новый центр обработки данных, открывающийся в этом году, и продолжит усилия по стимулированию местного развития ИИ.
  

Рынок генеративного ИИ в Китае ожидается значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.

• Китай лидирует в области внедрения, с электронной коммерцией, производством и социальными сетями в качестве его основных направлений, что облегчается наличием достаточных наборов данных и финансируемых государственных программ.
  
• Акцент делается на Японии и Южной Корее на робототехнике и ее использовании, а Индия развивает корпоративные ИИ и ИТ-услуги. Развитие облачной инфраструктуры и проникновение смартфонов способствуют увеличению использования генеративного ИИ. Действительно, как местные технологические гиганты, так и новые игроки также значительно вкладывают средства в специализированные модели ИИ.
  
• Например, в январе 2025 года китайский стартап DeepSeek представил новую модель ИИ. Она привлекла большое внимание со стороны технологического сообщества, поскольку, по-видимому, является прямым конкурентом ChatGPT от OpenAI, который сделал генеративный ИИ household name. Появление этой новой компании также указало на новый рубеж для китайских компаний ИИ в поиске способов обойти аналогичные вызовы, такие как санкции США на экспорт чипов.
  

Доля рынка генеративного ИИ

• Топ-7 компаний рынка — это NVIDIA, Google LLC (Alphabet Inc.), Microsoft, Amazon Web Services (AWS), Meta, Adobe и IBM, которые в 2024 году владеют примерно 31% рынка.
  
• NVIDIA сосредоточена на доминировании в инфраструктурном слое генеративного ИИ, развивая аппаратное обеспечение GPU (например, H100) и программные экосистемы, такие как CUDA и TensorRT. Она активно инвестирует в партнерства с стартапами ИИ, предоставляет оптимизированные фреймворки (например, NeMo) и поддерживает обучение моделей ИИ в масштабах через свои системы DGX и облачные услуги. Ее стратегия укрепляет ее позиции как ведущего поставщика вычислительных мощностей ИИ.
  
• Google использует свои собственные модели, такие как Gemini, и интегрирует генеративный ИИ в свою экосистему, включая Search, Workspace и Android. Через DeepMind она развивает фундаментальные модели и этичное развитие ИИ. Google Cloud предлагает инструменты, такие как Vertex AI, чтобы привлекать корпоративных клиентов. Ее стратегия сочетает лидерство в исследованиях ИИ с массовой интеграцией продуктов для укрепления своего конкурентного преимущества в потребительских и корпоративных сегментах.
  
• Microsoft интегрирует генеративный ИИ широко по всем своим продуктам через Copilot в Office 365, Azure OpenAI Service и GitHub Copilot. Тесно сотрудничая с OpenAI, она использует передовые модели, такие как GPT-4, и улучшает инфраструктуру Azure для масштабируемого развертывания ИИ. Ее стратегия сосредоточена на внедрении генеративного ИИ в корпоративные рабочие процессы, облачные платформы и инструменты разработчиков для повышения производительности и глобального внедрения ИИ.
  

Компании на рынке генеративного ИИ

Основные игроки, действующие на рынке генеративного ИИ:

• NVIDIA
• Adobe
• Amazon Web Services (AWS)
• Autodesk
• Baidu
• Google LLC
• IBM
• Lighttricks
• Meta
• Microsoft
  

OpenAI стремится расширить горизонты больших языковых моделей, таких как GPT, где коммерчески она ориентирована на ChatGPT и доступ к API через свою платформу и партнерства, включая, в частности, с Microsoft. Она стремится к балансу между мощными возможностями ИИ, исследованиями по выравниванию и безопасности. OpenAI находит непрерывные способы монетизации через премиальные подписки, корпоративные лицензии и инструменты для разработчиков, одновременно инвестируя в усиление обучения, мультимодальные модели и разработку долгосрочного AGI (искусственного общего интеллекта).

Google является пионером в области фундаментальных моделей ИИ, таких как Gemini, которые разрабатываются DeepMind и Google Research. Его стратегия заключается в интеграции генеративного ИИ в такие ключевые продукты, как Поиск, Workspace (Docs, Gmail) и Android. Google Cloud предлагает Vertex AI для корпоративных клиентов. Компания работает над мультимодальным ИИ, принципами ответственного ИИ и расширением своей экосистемы с помощью открытых моделей и партнерства с академическими и промышленными игроками.

Новости индустрии генеративного ИИ

• В мае 2025 года IBM сотрудничала с Oracle, чтобы принести мощь watsonx, флагманского портфеля продуктов ИИ IBM, на Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Используя нативные сервисы ИИ OCI, последний этап технологического партнерства IBM с Oracle направлен на стимулирование новой эры мультиагентной, ИИ-ориентированной продуктивности и эффективности в корпоративном секторе.
  
• В январе 2025 года NTT DATA, глобальный лидер в области цифрового бизнеса и ИТ-услуг, объявила о международном запуске своего следующего поколения Smart AI AgentTM. Этот передовый инструмент ИИ является основой стратегии компании по ускорению внедрения генеративного ИИ, с ожидаемыми доходами в размере 2 млрд долларов США от бизнеса, связанного с Smart AI AgentTM, к 2027 году.
  
• В ноябре 2024 года ServiceNow представила новые инновации в области генеративного ИИ и управления на своей платформе Now, улучшив автоматизацию рабочих процессов и продуктивность в различных отраслях. Этот инструмент подключает экземпляры ServiceNow к API OpenAI и моделям Azure OpenAI, обеспечивая плавную интеграцию возможностей генеративного ИИ. Он поддерживает задачи, такие как ответы на вопросы, создание контента и автоматизация рабочих процессов с помощью инструментов с низким уровнем кодирования. Эти инструменты помогают организациям быстрее внедрять генеративный ИИ, предоставляя экспертную поддержку, демонстрации и обучение для согласования инвестиций в ИИ с бизнес-целями.
  
• В октябре 2024 года был запущен проект BharatGen, инициатива по предоставлению генеративного ИИ гражданам на различных индийских языках, с утверждением министра науки и технологий Джитендры Сингха о том, что это первый в мире проект, финансируемый государством такого рода.
  

Отчет по исследованию рынка генеративного ИИ включает глубокий анализ отрасли с оценками и прогнозами в терминах выручки ($ млн/млрд) с 2021 по 2034 год, для следующих сегментов:

Рынок по компонентам

• Решение
• Услуга

Рынок по способу развертывания

• Облако
• Локальное размещение

Рынок по технологии

• Генеративно-состязательные сети (GANs)
• Модель трансформеров
• Вариационные автоэнкодеры
• Модели диффузии
• Другие

Рынок по конечному использованию

• Здравоохранение
• Розничная торговля и электронная коммерция
• Производство
• Банковское дело, финансы и страхование
• СМИ и развлечения
• Другие

Вышеуказанная информация предоставляется для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США
  • Канада
• Европа
  • Германия
  • Великобритания
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Россия
  • Скандинавские страны
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Япония
  • Индия
  • Южная Корея
  • АНЗ
  • Юго-Восточная Азия
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
• Ближний Восток и Африка
  • ОАЭ
  • Саудовская Аравия
  • Южная Африка