劃重點:

- ?? 生成式人工智能在軟件開發(fā)市場的應用正在快速增長，預計到2033年市值將達到2874億美元，年復合增長率達21.5%。

- ?? 云端部署模式領先市場，服務領域占據(jù)主導地位，應用領域以代碼生成為主導。

- ?? 預測 AI 的應用將帶來效率提升、質量改進和創(chuàng)新加速等優(yōu)勢，為軟件開發(fā)領域帶來全新的機遇和挑戰(zhàn)。

站長之家（ChinaZ.com）3月26日 消息:軟件開發(fā)中的生成式人工智能市場預計將在2033年達到2874億美元的驚人價值，展現(xiàn)出強勁的年復合增長率。這種顯著增長突顯了生成式人工智能在顛覆傳統(tǒng)編碼實踐和加速軟件開發(fā)過程中的日益重要作用。這一市場的擴展可歸因于多種因素，包括對軟件開發(fā)流程自動化的需求、高效編碼解決方案的需求以及跨行業(yè) AI 技術的日益普及。然而，將 AI 與現(xiàn)有軟件開發(fā)工作流程整合的復雜性以及對數(shù)據(jù)隱私和安全性的擔憂可能會對這一增長構成障礙。

盡管存在這些挑戰(zhàn)，軟件開發(fā)中的生成式人工智能市場提供了可觀的機遇，特別是在提高生產(chǎn)率、推動創(chuàng)新和縮短軟件產(chǎn)品上市時間方面。隨著企業(yè)繼續(xù)認識到生成式人工智能在改變軟件開發(fā)方面的潛力，預計該市場在未來幾年將迎來強勁增長。

根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，Microsoft 的研究顯示，使用生成式人工智能可以幫助開發(fā)人員減少編碼錯誤，提高軟件質量和生產(chǎn)率。將近一半的軟件開發(fā)人員預計到2023年底將使用生成式人工智能工具，這表明軟件開發(fā)領域向人工智能的重要轉變。通過將生成式人工智能應用于測試和質量保證，軟件缺陷可以減少25%，從而提高產(chǎn)品質量。

對于 AI 技能的需求預計將在2024年增長30%，這凸顯了對具有生成式 AI 和軟件開發(fā)技能的專業(yè)人士的需求日益增長。生成式人工智能可以減少編碼和測試所需的時間和精力，從而大幅降低軟件開發(fā)成本。

要點

• 軟件開發(fā)市場中的生成式人工智能預計到2033年將達到2874億美元的巨大價值，反映出2024年至2033年復合年增長率 （CAGR） 高達21.5% 。
• 在可擴展性、靈活性和成本效益等因素的推動下，基于云的部署模式以超過60%的份額引領市場，支持軟件解決方案的快速開發(fā)和部署。
• 由于針對特定業(yè)務需求的定制人工智能解決方案的需求不斷增長，服務領域占據(jù)主導地位，在市場中占據(jù)重要份額。
• 在應用程序領域，代碼生成占據(jù)主導市場地位，為提高軟件開發(fā)過程的生產(chǎn)力和效率做出了重大貢獻。
• 在強大的技術基礎設施和主要行業(yè)參與者的推動下，北美在軟件開發(fā)中生成式人工智能的應用方面處于領先地位，占據(jù)了超過36.6% 的份額。

軟件開發(fā)統(tǒng)計中的生成人工智能

• 編碼錯誤減少40% :微 軟的研究表明，使用生成式 AI 可以幫助開發(fā)人員編寫更少錯誤的代碼，從而提高軟件質量和生產(chǎn)力。
• 45%的開發(fā)人員擁抱 AI 工具:預計到2023年底，近一半的軟件開發(fā)人員將在其工作流程中使用生成式 AI，這表明軟件開發(fā)中向 AI 的重大轉變。
• 軟件缺陷減少25%:通過將生成式 AI 集成到測試和質量保證中，軟件錯誤顯著減少，從而提高了整體產(chǎn)品質量。
• 2024年人工智能專業(yè)知識需求將增長30%:對生成式人工智能和軟件開發(fā)專業(yè)人員的需求不斷增加，凸顯了人工智能教育和培訓的重要性。
• 成本節(jié)省高達25%:生成式 AI 可以減少編碼和測試所需的時間和精力，從而大幅降低軟件開發(fā)成本。
• 通過 DevOps 將 AI 提高35%:軟件工程研究所 （SEI） 預計生成式 AI 與 DevOps 的結合將會增加，從而提高軟件交付的效率和速度。

Gen. AI 在軟件開發(fā)中的10個變革性角色

• 增強創(chuàng)造力:生成式人工智能可以通過提出新的想法和解決方案來幫助開發(fā)人員，激發(fā)軟件項目的創(chuàng)造力和創(chuàng)新。
• 代碼生成:它可以根據(jù)開發(fā)人員提供的簡單描述自動生成代碼片段甚至整個模塊，加快編碼過程。
• 提高代碼質量:人工智能可以分析現(xiàn)有代碼，識別并修復錯誤、漏洞和低效率，從而提高軟件的整體質量。
• 自動化測試:生成式人工智能可以為軟件應用程序創(chuàng)建測試，確保程序的所有部分在上線之前按預期工作。
• 定制用戶體驗:通過了解用戶行為和偏好，人工智能可以幫助開發(fā)適應個人用戶的軟件，以獲得更加個性化的體驗。
• 精簡文檔:它可以根據(jù)軟件的當前狀態(tài)自動生成和更新技術文檔，為開發(fā)人員節(jié)省大量時間和精力。
• 項目管理的預測分析:人工智能可以通過分析項目數(shù)據(jù)來預測潛在的項目延遲或成本超支，幫助團隊保持正軌并在預算范圍內。
• 促進學習和入職:對于新開發(fā)人員或學習新技術的人來說，生成式人工智能可以提供定制的學習資源和代碼示例，以加速他們的入職過程。
• 加強安全措施:通過分析代碼中的模式，人工智能可以識別潛在的安全威脅，并提出改進建議，使軟件更安全地抵御攻擊。
• 優(yōu)化資源分配:人工智能可以幫助項目經(jīng)理更有效地分配資源，預測時間、預算和人力資源的最佳使用方式，以實現(xiàn)最佳項目成果。

新興趨勢

• 代碼自動化:代碼生成和錯誤修復的自動化變得越來越普遍，利用人工智能來提高生產(chǎn)力并減少手動編碼工作。
• 自然語言處理（NLP）集成:NLP允許開發(fā)人員用自然語言描述功能，AI將這些描述轉換為可執(zhí)行代碼，從而簡化開發(fā)過程。
• 可定制的人工智能助手:根據(jù)個人開發(fā)人員的風格和偏好量身定制的人工智能助手的開發(fā)越來越受到關注，提供個性化的編碼支持。
• 人工智能驅動的測試和調試:人工智能算法被用來預測和識別潛在的錯誤和漏洞，顯著加快測試和調試階段。
• 低代碼/無代碼平臺:使用人工智能以最少的編碼進行開發(fā)的平臺的出現(xiàn)正在使軟件創(chuàng)建民主化，使其可供非技術用戶使用。

頂級市場領導者

• 谷歌:谷歌是全球技術領導者，以其在人工智能和機器學習方面的專業(yè)知識而聞名。憑借 TensorFlow 和 Google Cloud AI 等舉措，Google 一直處于為各種應用程序（包括軟件開發(fā)）開發(fā)生成式 AI 技術的前沿。
• 微 軟:微 軟是領先的軟件和云服務提供商，重點關注人工智能驅動的創(chuàng)新。通過 Azure 等平臺和 GitHub C o p i l o t 等產(chǎn)品，微 軟一直在為開發(fā)人員提供生成式 AI 工具，以提高軟件開發(fā)的生產(chǎn)力和創(chuàng)造力。
• IBM:IBM 是人工智能領域的先驅，通過 Watson 和 IBM Cloud 等舉措，在推進生成式人工智能技術方面發(fā)揮了重要作用。IBM 專注于企業(yè)解決方案和行業(yè)特定應用程序，為軟件開發(fā)提供一整套人工智能驅動的工具和服務。
• OpenAI:OpenAI 是一家致力于以安全、有益的方式推進人工智能的研究組織。通過 GPT（生成式預訓練變壓器）模型等項目，OpenAI 突破了生成式 AI 的界限，為軟件開發(fā)領域做出了重大貢獻。
• DeepMind:DeepMind是Alphabet Inc.（谷歌母公司）的子公司，專門從事人工智能研究及其應用。DeepMind 專注于前沿研究和開發(fā)，為生成式人工智能技術及其在軟件開發(fā)中的應用的進步做出了貢獻。
• 亞馬遜網(wǎng)絡服務 （AWS）:AWS 是亞馬遜的云計算部門，為開發(fā)人員提供廣泛的人工智能服務和工具。借助 Amazon SageMaker 和 AWS Deep Learning AMI 等產(chǎn)品，AWS 使開發(fā)人員能夠利用生成式 AI 來完成各種軟件開發(fā)任務。
• 阿里云:阿里云是亞洲領先的云服務提供商，為全球企業(yè)提供人工智能驅動的解決方案。阿里云專注于數(shù)字化轉型和創(chuàng)新，提供生成式人工智能工具和服務，為開發(fā)人員和組織的軟件開發(fā)工作賦能。
• GitHub C o p i l o t:GitHub C o p i l o t 是一款由 GitHub 開發(fā)的人工智能代碼完成工具，現(xiàn)已歸微 軟所有。GitHub C o p i l o t 利用機器學習模型，幫助開發(fā)人員更快、更高效地編寫代碼，徹底改變軟件開發(fā)流程。
• Hugging Face:Hugging Face 是一家專注于自然語言處理（NLP）和人工智能驅動應用程序的初創(chuàng)公司。憑借 Transformers 和 Hugging Face Model Hub 等產(chǎn)品，該公司為開發(fā)人員提供了用于各種軟件開發(fā)任務的最先進的生成式 AI 模型。
• Codota:Codota是一個利用AI為開發(fā)者提供智能代碼建議和補全的平臺。通過分析數(shù)百萬個代碼存儲庫，Codota 提供個性化建議，幫助開發(fā)人員更快地編寫更好的代碼，從而提高軟件開發(fā)的生產(chǎn)力。
• SourceAI:SourceAI 是一家人工智能驅動的軟件開發(fā)解決方案提供商，專注于代碼生成和優(yōu)化。通過利用機器學習和自然語言處理技術，SourceAI 使開發(fā)人員能夠簡化工作流程并高效地生成高質量代碼。
• AI21Labs:AI21Labs是一家專注于自然語言處理和生成式人工智能技術的研發(fā)公司。AI21Labs 旨在通過 Wordtune 和 Inferkit 等項目實現(xiàn) AI 民主化，并為開發(fā)人員提供軟件開發(fā)中的創(chuàng)意表達和創(chuàng)新工具。

最近的發(fā)展

• Hugging Face:2023年8月，Hugging Face 推出了“ModelForge”，這是一個開源寶庫，用于訓練您自己的針對編碼任務（例如總結代碼或查找錯誤）的生成式 AI 模型。對于希望根據(jù)其特定編碼需求定制 AI 工具的開發(fā)人員來說，這是一個游戲規(guī)則改變者。
• Codota:2023年5月，Codota 的“代碼重構助手”正式推出，這是一款由生成式 AI 提供支持的天才工具，可以檢查您的代碼并提出改進建議。這就像有一個個人指南來保持您的代碼整潔并順利運行。
• SourceAI:2023年9月推出了 SourceAI 的“代碼重復檢測器”，這是一種智能解決方案，用于查找和修復項目中的重復代碼，確保您的代碼盡可能干凈和高效。
• AI21Labs:2023年7月，AI21Labs 發(fā)布了“CodeCraft”，這是一個專為軟件架構師設計的革命性平臺。它通過生成復雜的代碼模式來幫助制作可擴展且高效的軟件設計。

（舉報）