到2033年，软件开发市场中的生成式 AI 规模将达2874亿美元

软件开发中的生成式人工智能市场预计将在2033年达到2874亿美元的惊人价值，展现出强劲的年复合增长率。这种显著增长突显了生成式人工智能在颠覆传统编码实践和加速软件开发过程中的日益重要作用。这一市场的扩展可归因于多种因素，包括对软件开发流程自动化的需求、高效编码解决方案的需求以及跨行业 AI 技术的日益普及。然而，将 AI 与现有软件开发工作流程整合的复杂性以及对数据隐私和安全性的担忧可能会对这一增长构成障碍。

尽管存在这些挑战，软件开发中的生成式人工智能市场提供了可观的机遇，特别是在提高生产率、推动创新和缩短软件产品上市时间方面。随着企业继续认识到生成式人工智能在改变软件开发方面的潜力，预计该市场在未来几年将迎来强劲增长。

根据统计数据，Microsoft 的研究显示，使用生成式人工智能可以帮助开发人员减少编码错误，提高软件质量和生产率。将近一半的软件开发人员预计到2023年底将使用生成式人工智能工具，这表明软件开发领域向人工智能的重要转变。通过将生成式人工智能应用于测试和质量保证，软件缺陷可以减少25%，从而提高产品质量。

对于 AI 技能的需求预计将在2024年增长30%，这凸显了对具有生成式 AI 和软件开发技能的专业人士的需求日益增长。生成式人工智能可以减少编码和测试所需的时间和精力，从而大幅降低软件开发成本。

要点

• 软件开发市场中的生成式人工智能预计到2033年将达到2874亿美元的巨大价值，反映出2024年至2033年复合年增长率 （CAGR） 高达21.5% 。
• 在可扩展性、灵活性和成本效益等因素的推动下，基于云的部署模式以超过60%的份额引领市场，支持软件解决方案的快速开发和部署。
• 由于针对特定业务需求的定制人工智能解决方案的需求不断增长，服务领域占据主导地位，在市场中占据重要份额。
• 在应用程序领域，代码生成占据主导市场地位，为提高软件开发过程的生产力和效率做出了重大贡献。
• 在强大的技术基础设施和主要行业参与者的推动下，北美在软件开发中生成式人工智能的应用方面处于领先地位，占据了超过36.6% 的份额。

软件开发统计中的生成人工智能

• 编码错误减少40% :微 软的研究表明，使用生成式 AI 可以帮助开发人员编写更少错误的代码，从而提高软件质量和生产力。
• 45%的开发人员拥抱 AI 工具:预计到2023年底，近一半的软件开发人员将在其工作流程中使用生成式 AI，这表明软件开发中向 AI 的重大转变。
• 软件缺陷减少25%:通过将生成式 AI 集成到测试和质量保证中，软件错误显着减少，从而提高了整体产品质量。
• 2024年人工智能专业知识需求将增长30%:对生成式人工智能和软件开发专业人员的需求不断增加，凸显了人工智能教育和培训的重要性。
• 成本节省高达25%:生成式 AI 可以减少编码和测试所需的时间和精力，从而大幅降低软件开发成本。
• 通过 DevOps 将 AI 提高35%:软件工程研究所 （SEI） 预计生成式 AI 与 DevOps 的结合将会增加，从而提高软件交付的效率和速度。

Gen. AI 在软件开发中的10个变革性角色

• 增强创造力:生成式人工智能可以通过提出新的想法和解决方案来帮助开发人员，激发软件项目的创造力和创新。
• 代码生成:它可以根据开发人员提供的简单描述自动生成代码片段甚至整个模块，加快编码过程。
• 提高代码质量:人工智能可以分析现有代码，识别并修复错误、漏洞和低效率，从而提高软件的整体质量。
• 自动化测试:生成式人工智能可以为软件应用程序创建测试，确保程序的所有部分在上线之前按预期工作。
• 定制用户体验:通过了解用户行为和偏好，人工智能可以帮助开发适应个人用户的软件，以获得更加个性化的体验。
• 精简文档:它可以根据软件的当前状态自动生成和更新技术文档，为开发人员节省大量时间和精力。
• 项目管理的预测分析:人工智能可以通过分析项目数据来预测潜在的项目延迟或成本超支，帮助团队保持正轨并在预算范围内。
• 促进学习和入职:对于新开发人员或学习新技术的人来说，生成式人工智能可以提供定制的学习资源和代码示例，以加速他们的入职过程。
• 加强安全措施:通过分析代码中的模式，人工智能可以识别潜在的安全威胁，并提出改进建议，使软件更安全地抵御攻击。
• 优化资源分配:人工智能可以帮助项目经理更有效地分配资源，预测时间、预算和人力资源的最佳使用方式，以实现最佳项目成果。

新兴趋势

• 代码自动化:代码生成和错误修复的自动化变得越来越普遍，利用人工智能来提高生产力并减少手动编码工作。
• 自然语言处理（NLP）集成:NLP允许开发人员用自然语言描述功能，AI将这些描述转换为可执行代码，从而简化开发过程。
• 可定制的人工智能助手:根据个人开发人员的风格和偏好量身定制的人工智能助手的开发越来越受到关注，提供个性化的编码支持。
• 人工智能驱动的测试和调试:人工智能算法被用来预测和识别潜在的错误和漏洞，显着加快测试和调试阶段。
• 低代码/无代码平台:使用人工智能以最少的编码进行开发的平台的出现正在使软件创建民主化，使其可供非技术用户使用。

顶级市场领导者

• 谷歌:谷歌是全球技术领导者，以其在人工智能和机器学习方面的专业知识而闻名。凭借 TensorFlow 和 Google Cloud AI 等举措，Google 一直处于为各种应用程序（包括软件开发）开发生成式 AI 技术的前沿。
• 微 软:微 软是领先的软件和云服务提供商，重点关注人工智能驱动的创新。通过 Azure 等平台和 GitHub C o p i l o t 等产品，微 软一直在为开发人员提供生成式 AI 工具，以提高软件开发的生产力和创造力。
• IBM:IBM 是人工智能领域的先驱，通过 Watson 和 IBM Cloud 等举措，在推进生成式人工智能技术方面发挥了重要作用。IBM 专注于企业解决方案和行业特定应用程序，为软件开发提供一整套人工智能驱动的工具和服务。
• OpenAI:OpenAI 是一家致力于以安全、有益的方式推进人工智能的研究组织。通过 GPT（生成式预训练变压器）模型等项目，OpenAI 突破了生成式 AI 的界限，为软件开发领域做出了重大贡献。
• DeepMind:DeepMind是Alphabet Inc.（谷歌母公司）的子公司，专门从事人工智能研究及其应用。DeepMind 专注于前沿研究和开发，为生成式人工智能技术及其在软件开发中的应用的进步做出了贡献。
• 亚马逊网络服务 （AWS）:AWS 是亚马逊的云计算部门，为开发人员提供广泛的人工智能服务和工具。借助 Amazon SageMaker 和 AWS Deep Learning AMI 等产品，AWS 使开发人员能够利用生成式 AI 来完成各种软件开发任务。
• 阿里云:阿里云是亚洲领先的云服务提供商，为全球企业提供人工智能驱动的解决方案。阿里云专注于数字化转型和创新，提供生成式人工智能工具和服务，为开发人员和组织的软件开发工作赋能。
• GitHub C o p i l o t:GitHub C o p i l o t 是一款由 GitHub 开发的人工智能代码完成工具，现已归微 软所有。GitHub C o p i l o t 利用机器学习模型，帮助开发人员更快、更高效地编写代码，彻底改变软件开发流程。
• Hugging Face:Hugging Face 是一家专注于自然语言处理（NLP）和人工智能驱动应用程序的初创公司。凭借 Transformers 和 Hugging Face Model Hub 等产品，该公司为开发人员提供了用于各种软件开发任务的最先进的生成式 AI 模型。
• Codota:Codota是一个利用AI为开发者提供智能代码建议和补全的平台。通过分析数百万个代码存储库，Codota 提供个性化建议，帮助开发人员更快地编写更好的代码，从而提高软件开发的生产力。
• SourceAI:SourceAI 是一家人工智能驱动的软件开发解决方案提供商，专注于代码生成和优化。通过利用机器学习和自然语言处理技术，SourceAI 使开发人员能够简化工作流程并高效地生成高质量代码。
• AI21Labs:AI21Labs是一家专注于自然语言处理和生成式人工智能技术的研发公司。AI21Labs 旨在通过 Wordtune 和 Inferkit 等项目实现 AI 民主化，并为开发人员提供软件开发中的创意表达和创新工具。

最近的发展

• Hugging Face:2023年8月，Hugging Face 推出了“ModelForge”，这是一个开源宝库，用于训练您自己的针对编码任务（例如总结代码或查找错误）的生成式 AI 模型。对于希望根据其特定编码需求定制 AI 工具的开发人员来说，这是一个游戏规则改变者。
• Codota:2023年5月，Codota 的“代码重构助手”正式推出，这是一款由生成式 AI 提供支持的天才工具，可以检查您的代码并提出改进建议。这就像有一个个人指南来保持您的代码整洁并顺利运行。
• SourceAI:2023年9月推出了 SourceAI 的“代码重复检测器”，这是一种智能解决方案，用于查找和修复项目中的重复代码，确保您的代码尽可能干净和高效。
• AI21Labs:2023年7月，AI21Labs 发布了“CodeCraft”，这是一个专为软件架构师设计的革命性平台。它通过生成复杂的代码模式来帮助制作可扩展且高效的软件设计。