生成式人工智能解决方案市场规模 - 按技术、应用、部署、最终用途、组织规模划分，2025 年至 2034 年增长预测

基因AI 解决方案市场大小

全球基因AI解决方案市场规模在2024年估计为186亿美元. 预计市场将从2025年的245亿美元增长到2034年的1856亿美元,CAGR为25.2%。

• 随着从媒体到保健、汽车和企业软件等多个行业对超个性化、自动化和创造性内容的制作的兴趣增加,基因化AI解决方案的全球市场正在增长。 基因模型以前局限于研究与创造的优势,如Generative Aversarial Networks,传播模型,以及大语言模式(LLM),是企业创新战略的中心.
• 现有的传统AI系统基本上基于提供规则制定输出,这些系统正在迅速让位于Generative AI解决方案工具,这些工具可以产生新的文本,图像,音频,以及像人一样流利的代码. 这大大改善了效率、设计和产品经验。 高级理事会 Tech宣布他们正与OpenAI合作,以加速企业采用Generative AI解决方案.
• 作为全球服务伙伴,HCL Tech计划同时利用ChatGPT Enterprise和OpenAI API,并将其融入其平台. 目标是帮助客户推进业务和业务经验. 高级理事会 技术科还将利用这些工具改进自己的内部业务。
• 一个主要趋势是Generative AI解决方案的垂直特定使用案例. 在汽车制造中,基因设计算法正在改变车辆和配件中的组件的原型,并倾向于重量,耐久性和空气动力学. 在媒体中,像Runway和Adobe Firefly这样的专注于Generative AI解决方案的工具正在赋予视频和视觉创作者在没有技术知识的情况下编辑和生成高质量产出的能力. 它们的使用正在使创造力和技术任务民主化,这些任务历来需要专门的团队。
• 2023年12月,Google推出了双子座,一种新的AI模型,旨在理解文本,语音,图像,音频,视频甚至代码. 这个模型增强了Bard(以前称为双子座),Google搜索,以及工作空间,使其更有效和更方便用户.
• COVID-19大流行加速了数字化学习,改变了Generative AI解决方案培训的提供方式. 企业和学校现在采用混合学习模式,将自定进度的课程,虚拟实验室,直播会结合起来. 到2024年,大多数Generative AI解决方案培训将通过云平台提供,在即时工程和模型微调等领域提供认证. 企业正在利用Generative AI解决方案能力来缓解全球人才短缺.
• 截至2024年,北美仍然是Generative AI解决方案的最大市场,拥有大量的风险资本资金,更好的技术,以及与大学和工业的伙伴关系. 2023年末,OpenAI,NVIDIA和微软在美国大学开发了标准化的AI培训方案,试图建设培训和人才管道. 北美地区还受益于对人工智能研究的公共资助、负责任的(伦理)人工智能的合理发展,以及金融、保健和媒体等部门的早期产业采纳。
• 由于国家人工智能战略和建立创新中心,亚太区域将是Generative AI解决方案增长最快的区域。 印度、韩国和日本等国家正在将Generative AI解决方案培训纳入STEM教育和劳动力方案。 2024年,新加坡AI验证基金会和印度技能印度使团与领先AI公司合作,提供多语种,可扩展的GenAI认证课程. 这些努力正在加速人才培养,并在信息技术、教育和电子政务中增加AI的使用。

基因AI解决方案 市场趋势

• generative AI解决方案正在从通用语言模式转向行业使用的解决方案. 当今公司选择使用基于具体业务数据的专业预训模型,以提供更加简洁和现实的成果. 例如Harvey在法律应用和J&J在保健方面的GenAI使用. 特定域驱动的模型也有助于最小化错误,提高遵守率,并使产出更符合业务要求. 这建立了信任,加速了Generative AI解决方案中高利害关系业务流程的应用.
• 例如,2023年3月,布隆伯格出版了一个大型语言模型,名为布隆伯格GPT,并专门接受了金融数据培训,包括市场报告,新闻,金融文献.
• 软件销售商将基因能力直接纳入现有的企业业务工具。 微软的微软365,Adobe的经验云,SAP都有Generative AI解决方案功能,无论是生成自动内容,预测性见解还是工作流程,以了解用户如何与现有企业工具互动. 这进一步降低了用户在采用AI方面的障碍,为现有工具提供了价值,而没有创建新的任务或学习曲线. 这缩短了估值的时间,可以推动用户的采纳和约定,并有可能将AI变成"特质"而不是服务. 嵌入式Generative AI解决方案改变了用户与传统软件的接触方式.
• 2023年3月,微软在Microsoft Graph和GPT-4的基础上推出了一个微软制造的AI助手,命名为Microsoft 365 Copilot. 它还被纳入Word、Excel、Outlook、PowerPoint和Teams,使用户能够生成内容、汇总电子邮件、分析数据并实现自动化。 该工具提高了生产率,使日常工作更加容易。
• 由于多式联运模式能够支持文字、图像、音频和视频,用户参与技术的方式正在演变。 这些模型能够阅读图表,回答文件上的问题,创建营销演示,并生成教学视频. 使用OpenAI GPT-4o和Adobe Firefly等应用程序,可以让专业人士更方便地使用数据和内容. 这一趋势在教育、设计和电子商务等其他活动中相当有用,在这些活动中,交流的明确性和互动性至关重要。

Generative AI 解决方案市场分析

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• 基于技术,市场分为变压器模型,基因对抗网络,扩散模型,变异自编码器等. 变压器模型部分在2024年占市场份额约37%,预计到2034年CAGR将增长超过26%.

• 变压器模型成为市场上的主导技术,这主要是由于其特殊可伸缩性、灵活性和多领域的有效性。
• 最初由Google于2017年推出,变压器架构完全改变了AI系统如何利用方法处理和生成序列,无论是文字,图像,还是代码,通过使并行的计算和关注机制得以实现,使模型能够比RNNs或LSTMs等之前的模型更高效地获得上下文,意义,以及元素之间的关系.
• 变形器是今天几乎所有Generative AI解决方案模型中使用的核心技术,包括OpenAI的GPT模型,Google的PALM,Meta的LLaMA,以及Anthropic的Claude. 从微软办公室(Microsoft Office)和GitHub的AI副驾驶到企业级在金融、保健、营销和法律服务方面的应用,几乎在所有行业都有其支配地位。 此外,由于变压器可以为不同的数据模式引入灵活性,它们也比GANs,VAEs,或扩散模型等其他基因技术有优势,这些技术通常具有非常狭窄或有限的任务.
• 变压器拥有强大的生态系统支持,拥有开源社区,预先训练的模型,以及来自平台的集成和API,如Hugging Face,TensorFlow,和PyTorch. AWS,Azure,Google云等云公司优化了其AI基础设施,以在更大的尺度上部署基于变压器的变压器,这将缓解利用变压器和基于变压器的变压器在商业应用中的应用过程.
• 例如,在2023年3月,GitHub Copilot X被引入,一个基于AI的编码助手,由OpenAI GPT-4型机车供电,使用变压器架构. 它引入了功能,如聊天,语音输入,以及拉动请求摘要到桥面开发. 变压器模型使Copilot X能够学习上下文,并以比RNNs等更古老的版本更有效的方式生成准确的代码.
• 传播模式部分拥有12%的市场份额,CAGR超过28%,因为它能够产生高质量的、现实的内容,跨越文本、图像和音频。 其可扩展性、产出一致性的提高以及创造性和科学应用方面的有力表现正在推动广泛的企业和研究的采用。
  
  

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• 基于应用,基因AI解决方案市场被分割为内容创建和营销,客户服务和支持,软件开发与IT,研究与分析,教育和培训等. 内容创建和营销部分在2024年以33%的股权支配市场,预计该部分在2025年至2034年的CAGR增长超过25%.

• 主导地位主要归因于对品牌和机构的压力,迫使它们以快速和成本效益高的方式,通过众多数字渠道提供大量高质量、定制、接触和面向标准作业程序的内容。
• 目前市场营销者已普遍使用Generative AI解决方案工具, Generative AI解决方案让营销者有能力产生运动,序列品牌信息传递的一致性,以及利用数据驱动的个人化驱动消费者参与.
• Jasper AI, Copy.ai,以及Adobe Firefly等解决方案,允许营销商为独特受众的个别部分创建精简的高质量内容,但也允许消费者从其品牌的CRM和社交媒体发行门户中驱动和连接. Gen AI通过缩短制作内容所需的时间来改变营销. 同时,它允许非技术用户在从未使用过这种工具的情况下产生专业的创意资产,你可以看到,这可以在哪些地方增加游戏的诱惑性参与.
• 例如,在2024年3月,IBM部署了Adobe Firefly,这是一个Generative AI解决方案平台,其程序制作200个图像,为IBM"Let's Create"品牌生产1000多个版本. AI授权内容产生的参与率是规范内容基准的26倍,说明了基层或Gen AI如何在寻找高层决策者参与的层次的同时产生创造性产出。
• 软件开发和信息技术部门正在大量采用Generative AI解决方案,因为它们能够使诸如代码生成、错误检测和系统文件等过程自动化,从而大大缩短开发周期。 GitHub Copilot和CodeWhisperer等工具通过提供实时代码建议,提高代码质量,加快登机过程,提高了开发商的效率.
• 此外,基因AI还促进遗留代码的现代化,并支持系统整合任务,使信息技术小组能够将其工作分配给价值较高的活动。 这一趋势在注重加速创新的灵活、面向DevOps的企业中尤为突出。

• 基于部署,基因AI溶液市场被分割成基于云的溶液,基于精度的溶液,以及混合部署. 基于云的溶液部分主导了2024年的87亿美元市场核算.

• 使用基于云的Generative AI解决方案,使各组织能够以付费方式获取先进能力,包括GPT-4、PaLM 2和Claude等模型,而无需大量投资昂贵的室内服务器或高性能GPU。 云解决方案还推动更快的开发周期,强制更新,并简化与其他第三方工具的集成,包括企业资源规划等企业软件.
• 随着微软的Azure Open AI Service,Amazon Web Services(AWS),以及Google Cloud平台(GCP),领先的云端提供商已经提供了预训模型的使用,API访问,以及AI开发环境,组织在市场营销,IT,客户服务等各种功能中开发,部署,管理Generative AI 解决方案应用从未比较容易.
• 云解决方案为各组织提供了与全球合作、创造多租户环境的机会,并适合那些在云中敏感数据上存储的其他合规驱动治理和安全相关框架的组织。
• 例如,在2024年4月,Este Lauder与微软合作,通过Azure OpenAI服务,推出了一个新的AI创新实验室,以在20+美容品牌之间推动营销,产品研究和客户互动,使用云API. 这意味着指导和治理事项仍将是在线的,同时允许GenAI快速移动的内容生成和竞选准备能力. 实验室还将提供巨大的能力,以快速启动内部聊天机器人,表面核准的产品声称其产品。
• 由于企业需要灵活性、数据主权和合规性,市场的混合部署预计将增长25.5%。 这种办法使各组织能够利用精良的基础设施和云层可扩展性,平衡不同地理和行业环境的绩效、成本和管理要求。

• 根据组织规模,基因AI解决方案市场被分割为大型企业和中小企业. 大型企业主导市场.

• 各组织的领导具有财政能力、信息技术基础设施和人才的基本优势,可以利用通用的人工智能解决方案能力,并在业务职能中加以利用。 这些领导组织越来越多地使用Generative AI解决方案模型,如GPT-4,PaLM 2,Claude和双子座来有益地重新组合内部工作流程,创建营销内容,通过聊天员进行沟通,提供客户经验,并做出数据知情的商业决策.
• 许多领导者同样有能力将实施Generative AI解决方案的杠杆作用,用于智能虚拟助手,产品推荐引擎和企业数据搜索等自定义应用程序的实际构建. 领导人与微软Azure、Google Cloud和AWS等大型供应商合作,正在部署可扩展、安全和符合要求的基础设施,提供Generative AI解决方案能力,满足其业务模式需要。
• 这些组织往往共同开发基因化AI解决方案模型,或使用特定域模型来培训具有操作效益的版本,从而形成竞争优势. 它们独有地运用其优势,在规模上管理数据,了解其服务的合规要求,建立负责任的AI治理.
• 例如,2024年6月,摩根·斯坦利在2024年6月推出了“Debrief”,这是一个AI助手,使用GPT 4,该助手加入客户会议实时创建电子邮件和会议摘要,并计划向~15 000名顾问应用这一技术,从而消除了对笔记的需要,允许顾问专注于客户关系而不是行政任务.
• 由于负担得起的云基工具越来越多,预计中小企业在基因AI解决方案市场上的CAGR将增长27%。 这些解决办法提高了生产率,使内容的创造自动化,并支持客户的参与,使中小企业能够在没有大规模基础设施或技术专长的情况下有效竞争。
  
  

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• 美国在北美的基因AI解决方案市场占据了约85%的份额,2024年创造了50亿美元的收入.

• 美国拥有最大的市场份额,原因是其强大的技术基础设施、先进的研究生态系统以及公共和私营部门的大量投资。
• 美国是OpenAI、Google、微软、元数据、亚马逊等产业中一些最大的AI领袖的所在地, 美国与一大批高层次大学、研究实验室和技术创业企业一起,有能力主导这一产业,并通过将AI的跨学科纳入一个产业集群来推进Generative AI解决方案技术。
• 以美国为基地的组织采用的基因AI解决方案在经济的各个部门(即金融、保健、媒体、零售)继续增长。 这些组织正在寻求从大赦国际获得同样任务和业务的自动化能力,以提高生产力,并使客户参与。 由于采用云和数字化改造政策和能力的倾向性很强,并且是许多AI员工的家,这个行业非常适合成为领导者.
• 例如,2024年9月,HCA 保健是美国一个领先的医院系统,它实施了一个AI基因使用案例,通过将这种交换转换成临床笔记,使医生和病人对话的文献自动化. 这一发展为准确性、记录和病人护理提供了最佳工作流程。
• 加拿大在强大的政府投资、以AI为重点的学术机构和强劲的启动生态系统的推动下,在市场上增长26%。 泛加拿大AI战略等支持政策和与全球技术公司的伙伴关系正在加速研发、人才培养和跨部门基因应用的商业化。

• 德国的基因AI溶液市场预计将在2025年至2034年期间出现显著和有希望的增长。

• 欧洲在2024年的全球市场中占有第二大份额,由于工业需求强劲,政府支持明显,数字化转型,CAGR为25.6%. 德国是制造业、汽车业和工程业的主导产业,在设计流程、文件流程和产品开发中完全接受了Generative AI解决方案。 例子包括AI生成的模拟和原型. 德国的 " 工业4.0 " 战略和对智能工厂和AI驱动自动化的强调只是进一步加速采用。
• 德国联邦政府正在其国家AI战略范围内提议对AI研究和数字基础设施进行大量投资,表明它希望德国被世界视为一个值得信赖和合乎道德的AI领袖.
• 许多较大的供应商,如德国的SAP、Siemens和Bosch,以及一个非常有利的研发环境,对数据保护有一定程度的广泛信任,所有这些因素都有助于推动各部门,包括保健、法律服务和制造业,以可扩展的方式采用基因AI解决方案。
• 例如,2025年7月,德国旗舰企业软件供应商SAP(SAP)将Generative AI解决方案和综合业务解决方案汇集在一起,推出了名为Joule的AI副驾驶,嵌入其整个云平台。 Joule协助完成各种任务,包括创造工作说明、报告摘要、获取整个人力资源、金融和供应链的见解。
• 东欧和北欧开始看到Generative AI解决方案出现新趋势,因为数字化转型加速,公共部门创新,启动活动增加. 例如,爱沙尼亚、芬兰和波兰正在大力推进其人工智能基础设施,为当地尖端技术人才队伍培养人才,包括在教育、治理和智能工业中使用的案例。

• 中国的基因AI溶液市场预计将在2025年至2034年出现显著和有希望的增长.

• 2024年,亚太占全球市场的28%以上,是增长最快的区域,CAGR约为27%。 不断增加的云基础设施投资、AI创新中心的扩散以及跨界研发合作促进了增长。
• 中国通过对主权有限责任公司、人工智能芯片和生态系统发展的广泛投资,正在领先区域市场。 百度,阿里巴巴,华威等公司积极将GenAI的利用范围扩大到电子商务,金融和智能制造等部门. 政府正通过“新一代AI发展计划”促进这一增长,该计划以人才、各部门试点示范和AI治理为中心。
• 例如,2025年3月,Tencent推出Hunyuan3D 2.0,这是一套一站式公共AI模型,在承诺的30秒内将文本和图像转换为3D视图,使设计师和游戏创作者能够以高效和低成本的方式访问基因功能.
• 由于印度在信息技术服务、技术开发者和AI驱动的自动化方面的领导作用,印度是本区域的强大角色。 BFSI的许多企业,零售业,外包业都在使用这些技术. 印度 人工智能特派团还通过注重培训、数据存取和支持人工智能开办机构来提供帮助。
• 日本在利用GenAI进行保健、老年人护理和机器人方面正在取得巨大进步。 政府和私营部门正在对研发进行投资,以使GenAI融入其道德和规范法律规则的行业。
• 在东南亚,印度尼西亚、越南和菲律宾等国正在扩大在日益扩大的部门的努力。 它们得到活跃的开发者社区、移动第一AI平台以及与全球技术公司的伙伴关系的支持。 这些国家正在利用GenAI进行教育、中小企业数字化和多语种内容服务。
• 澳大利亚和韩国正在发展成为创新的领导者,它们已经在金融服务、保健和国防方面推出GenAI大规模项目。 在政府机构的资助和私营部门的投资下,已经在云系统开发地方基因工具并使之商业化。

• 阿联酋的Generative AI溶液市场预计将在2025年至2034年取得显著和有希望的增长.

• MEA在2024年全球Generative AI解决方案市场中约占9%,随着公共部门AI倡议的兴起,企业自动化的趋势,以及几个海湾国家的技术投资,MEA正在稳步增长. 然而,非洲部分地区的基础设施限制仍然阻碍着Generative AI解决方案系统的大规模使用。
• 阿联酋在增长方面代表了MEA的领导地位,这受到国家数字化方案,智能治理项目以及增加对AI劳动力发展的投资的鼓励. 2024年1月,阿联酋人工智能办公室披露了与国际云X-vendors的合作运行模式,将Generative AI溶液装置结合到提供国家服务中,这将在其分部快速实施.
• 此外,阿联酋政府与世界上一些最大的人工智能公司合作;拥有世界级的人工智能研究中心,如自己的穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学(MBZUAI);与微软Azure和AWS等公司以惊人的速度创建了基于云的基础设施,所有这些都指向一个有利的生态系统,其中Generative AI解决方案可以作为可扩展的企业解决方案投入使用.
• 例如,在2024年6月,阿联酋司法部向Aisha推荐了一位虚拟员工,他在Generative AI解决方案的基础上工作. Aisha协助访问法庭和起草法庭相关文件,并向法官和律师提供以往的案件摘要。
• 沙特阿拉伯和南非是下一个主要区域市场,因为沙特阿拉伯将Generative AI解决方案纳入其2030年愿景战略,南非一直在投资AI培训方案和云基础设施,以便在研发、教育、金融和政府服务方面实现创新。 两国正在制定监管措施,以实现负责任的部署。
• 新兴市场包括埃及、肯尼亚和尼日利亚,它们的公私合作和不断扩大的技术生态系统有助于在教育和内容创建以及商业自动化方面采用通用AI解决方案工具。 一个能够支持多语种选项,离线,本地化内容的平台,在这个市场中也处于一个很好的规模.

• 巴西的Generative AI解决方案市场预计将在2025年至2034年期间出现显著和有希望的增长。

• 拉丁美洲以21%的CAGR增长,反映了在城市部门数字化转型的基础上逐步采用,对内容本地化的需求增加,以及驱动自动化的组织对Generative AI解决方案的兴趣增加。 尽管如此,基础设施和高性能计算投资方面的差距继续限制区域可扩展性。
• 巴西由于新兴的新兴生态系统和风险资本流入人工智能公司,正在该区域领先。 巴西葡语人口众多, 也意味着更有理由以特定语言开发LLM和基因工具,
• 例如,巴西最大的银行之一布雷德斯科(Bradesco)启动了Generative AI解决方案,改进了客户聊天器,以自主回答90%的询问,准确度达到95%。 该机构还采用了内部语音辅助AI助手,其通话处理时间缩短,服务效率提高.
• 墨西哥和哥伦比亚紧随其后,GENAI在客户服务自动化、内容生成和营销个人化方面得到越来越多的实施。 国家创新基金和公共机构的试点方案正在推动及早采用,特别是在寻求可扩展的AI内容平台的教育和创意行业。
• 阿根廷、智利和秘鲁出现了新的机会,在这些国家,学术机构和私营企业正在利用GenAI工具提供翻译服务(一般在缩短的文件中),涉及数字化转型项目、电子学习平台和中小企业数字化。 包含西班牙语基因模型、移动优化前端和通过云提供商显示低纬度接入的供应商远远领先于竞争,因为语言和文化障碍阻碍通过分散的数字服务生态系统存在的能力差距。

基因AI 解决方案市场份额

• 市场上排名前7的公司是NVIDIA,Google,微软,亚马逊网络服务,Adobe,IBM,和OpenAI,2024年贡献了约43.8%的市场份额.
• NVIDIA通过提供所需的硬件(如A100和H100等GPU)以及培训和运行大型AI模型的软件,在市场上起到奠基作用. 其平台如CUDA,TensorRT,以及NeMo等被广泛用于基因模型的开发和部署. NVIDIA是当今大部分AI突破背后的计算引擎.
• Google是领先的Generative AI解决方案创新者,开发了双子座和Imkin等尖端模型. Google发布了其Vertex AI云平台,允许开发商和企业方便地创建,培训和扩大自己的定制AI应用程序. 包括Google工作空间、搜索和Android。
• 微软通过与OpenAI的合作伙伴关系,以基因化AI解决方案领先者的身份出现. 微软将GPT的模型和能力整合到Microsoft 365 Copilot,GitHub Copilot,甚至可伸缩访问作为Azure OpenAI服务. 从全球角度看,微软正在使商业生产力和企业AI能力比任何其他业务都高。
• AWS帮助推动企业采用Generative AI解决方案,提供亚马逊Bedrock等服务,用户可以通过简单的API访问访问Anthropic的克劳德和Meta的LLaMA等模型. AWS进一步提供Amazon SageMaker,允许客户培训和创建自己的定制模型. 最后,AWS授权许多企业在整个客户行业使用个案,包括医疗保健、金融服务、专门知识、零售等。
• Adobe与Adobe Firefly一起改变了创意产业,其Generative AI解决方案家族现在成为Photoshop,Illustrator,和Express的一部分,它允许用户从提示即时生成图像,文本效果和设计. Adobe Firefly为设计者,营销者和内容创作者节省了时间.
• IBM通过其watsonx平台和Granite模型提供企业级AI,适合法律,金融和客户服务任务. IBM促进值得信赖的AI,数据治理和模型透明,这使得它对于受监管的行业很重要.
• OpenAI开发了一些世界上最好的基因模型,如GPT-3.5,GPT-4,GPT-4o,DALL-E,以及Whisper. 这些模型为ChatGPT提供了基础,任何人都可以通过OpenAI API和微软Azure访问它们,为书写,设计,编程等方面的创新注入了活力.

Generative AI 解决方案市场公司

在Generative AI解决方案市场运营的主要角色有:

• 阿多贝
• 亚马逊网络服务
• 贝都
• 谷歌
• IBM (英语).
• 元数据
• 微软
• 纳米比亚
• 开放AI
• 思爱普
• Adobe,Google,和Meta创建了以创意和内容为中心的培训生态系统,以促进在设计,媒体和营销中采用GenAI. Adobe将GenAI教程纳入创意云工具,以深化创造者技能. Google GenAI在Google Cloud Swills Boost的学习轨迹,专注于即时工程和伦理AI. Meta与其AI研究实验室(FAIR)协调,为开发者和应用研究者开发并发布关于LLMs和基因模型架构的开放获取材料.
• 微软,亚马逊网络服务公司(AWS)和IBM公司正在通过云集式学习中心推进企业GenAI授权. 微软通过Microsoft Learn提供以副驾驶为重点的培训,强调生产力,安全,以及Azure OpenAI集成. AWS通过AWS技能构建器提供Generative AI解决方案开发者课程和认证,解决基础设施、模型定制和企业使用案例之间的培训差距。 IBM正在扩大其AI技能学院的规模,以基础模型的使用、信任和治理为目标。
• SAP、OpenAI和NVIDIA正在发展关于基础设施、部署和模型优化的技术学习。 OpenAI正在鼓励发展全球教育生态系统,办法是提供有关APIs的结构完善的文件、建造完善的用途图书馆和针对GPT的辅导。 NVIDIA与其深层学习研究所提供实用培训,该研究所提供LLM微调、模型部署和基因媒体创建。 SAP采取了一种办法,通过提供自导自导的学习旅程,将GenAI与SAP业务技术平台结合起来,使业务用户能够使用.
• Baidu将ERNIE(其大型语言模式)作为其培训战略的中心,公司通过提供普通话在线学院和认证音轨,正在中国培训AI劳动力. Baidu AI Studio提供便利的实验室和企业目标材料,教育开发者在规范行业进行微调,即时微调,以及现实世界的AI应用建设.

基因AI 解决方案市场新闻

• 2025年4月,亚马逊用Generative AI溶液能力更新了Lex V2,其中包括与Bedrock知识基地,Guardrails,以及Anthropic的克劳德3 Haiku和Sonnet模型的集成. 这些现已嵌入QnA插槽中,Lex V2也支持秦康克特,使得与亚马逊连接的机器人能够无缝连接.
• 2025年3月,NVIDIA推出了NVIDIA AI数据平台,这是一个定制的AI基础设施,旨在要求推断工作量. 这个平台使用Blackwell GPU,BlueField DPU,Spectrum-X网络,以及开源Dynamo推论库构建,增强了企业AI能力,使近实时数据透视生成成为可能.
• 2025年3月,OpenAI在GPT-4o中增加了一台先进的图像生成器,能够产生高质量,即时准确的视觉内容. 它可以将准确的文字嵌入图像中,使它成为创建标志,图表,以及图形的理想. 该工具支持多回合对话,使用户能够在保持一致性的同时,以互动方式完善视觉.
• 2023年10月,Adobe在Adobe MAX引入了先进的基因模型,包括一个矢量-图像生成器和Project Stardust(object-aware photo edition),进一步将这些模型整合到Firefly和Illustrator在β中.

Generative AI溶液市场研究报告包括对该行业的深入报道 以2021年至2034年收入(美元/Bn)计算估计数和预测, 用于下列部分:

按技术分列的市场

• 变形器模型
• 文本生成
• 代码生成
• 总结
• 回答问题(QQA)
• 多式联运变压器(文本+图像/视频)
• 基因对抗网络(GAN)
• 图像生成
• 视频生成
• 有条件的
• 超级分辨率
• 样式传输
• 传播模式
• 图像合成
• 视频合成
• 文本到图像传播
• 插入/ 编辑工具
• 创意设计模式
• 变位自动编码器( VAE)
• 后期空间生成
• 语义数据建模
• 异常检测生成
• 其他人员

市场,按应用

• 内容创建和营销
• 数字营销和广告
• 社交媒体内容生成
• 博客和文章撰写
• 创造性设计和媒体制作
• 客户服务和支助
• AI 聊天机和虚拟助理
• 自动反应系统
• 客户查询解析
• 多语种支助解决方案
• 软件开发和信息技术
• 代码生成和完成
• Bug 检测和解析
• 文档生成
• API 开发和测试
• 研究和分析
• 数据分析和见解生成
• 科学研究援助
• 市场研究和竞争情报
• 财务分析和报告
• 教育和培训
• 评估和评价工具
• 专业技能发展
• 其他人员

按部署分列的市场

• 基于云
• 内容
• 混合

按最终用途分列的市场

• 保健和生命科学
• 药物发现与发展
• 医疗成像和诊断
• 临床文件和记录
• 病人护理和远程医疗
• 金融服务和银行业务
• 风险评估和管理
• 发现和预防欺诈
• 投资研究和分析
• 客户服务自动化
• 教育和电子学习
• 个性化学习平台
• 内容创建和课程编制
• 学生评估和评价
• 行政程序自动化
• 媒体和娱乐
• 内容创建和制作
• 游戏和互动媒体
• 音乐和音频生成
• 视觉效果和动画
• 法律和专业服务
• 合同的产生和管理
• 遵约和监管支助
• 零售和电子商务
• 客户体验个性化
• 营销和广告优化
• 制造业和工业
• 质量控制和检查
• 预测性维修解决方案

按组织分列的市场规模

• 大型企业
• 中小企业

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 联合王国
  • 德国
  • 法国
  • 意大利
  • 页:1
  • 俄罗斯
  • 北欧人
• 亚太
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 韩国
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 马来西亚
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
  • 美国
• 米兰
  • 阿联酋
  • 沙特阿拉伯
  • 南非