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세계의 생성형 인공지능 코딩 어시스턴트 시장
Generative Artificial Intelligence Coding Assistants
상품코드 : 1644031
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 180 Pages
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한글목차

생성형 인공지능 코딩 어시스턴트 세계 시장, 2030년까지 9,790만 달러 규모에 달할 전망

2024년에 2,590만 달러로 추정되는 인공지능 코딩 어시스턴트 생성 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 24.8%의 CAGR로 성장하여 2030년에는 9,790만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 코드 생성 및 자동완성 기능은 CAGR 25.5%를 기록하여 분석 기간 종료 시점에 4,390만 달러에 도달할 것으로 예측됩니다. 디버깅 및 오류 감지 기능 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 24.2%로 추정됩니다.

미국 시장은 약 680만 달러, 중국은 CAGR 23.5%로 성장 전망

미국의 인공지능 코딩 어시스턴트 생성 시장은 2024년에 680만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2024-2030년 분석 기간 동안 CAGR 23.5%로 2030년에는 1,490만 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 22.7%와 21.3%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 17.1%로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 생성형 인공지능 코딩 어시스턴트 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

생성형 AI 코딩 어시스턴트는 소프트웨어 개발을 어떻게 재구성하고 있는가?

생성형 AI 코딩 어시스턴트는 GPT, Codex, 기타 언어 기반 신경망과 같은 고급 AI 모델을 탑재하여 생산성 향상, 오류 감소, 프로젝트 타임라인 단축을 통해 소프트웨어 개발 환경에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 도구는 코드 스니펫을 생성하고, 디버깅 제안을 제공하며, 자연어 프롬프트를 기반으로 전체 스크립트를 작성할 수 있습니다. 반복적이고 복잡한 코딩 작업을 효율화함으로써 개발자가 더 높은 수준의 설계 및 문제 해결 활동에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 일상적인 작업을 자동화하는 것뿐만 아니라, 생성형 AI 코딩 어시스턴트는 실시간 공동 작업자 역할을 할 수 있으며, 특정 프로그래밍 언어, 프레임워크, 프로젝트 요구사항에 맞는 추천을 제공할 수 있습니다. 이 기능은 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 매우 유용하며, 보다 빠른 기술 향상을 가능하게 하고 코딩 초보자의 진입장벽을 낮춰줍니다. 애자일과 데브옵스(DevOps) 기법이 도입되면서 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 안전한 코드를 빠르게 생성할 수 있는 능력은 소프트웨어 개발 생태계 전반에 걸쳐 생성형 AI 코딩 어시스턴트 도입을 더욱 촉진하고 있습니다.

AI 코딩 어시스턴트 진화에 있어 기술의 역할은 무엇일까?

AI와 머신러닝 기술의 급속한 발전은 생성형 AI 코딩 어시스턴트 진화의 초석이 되고 있습니다. 자연어 처리(NLP)와 딥러닝 모델은 이러한 시스템의 핵심으로, 프로그래밍 환경의 문맥, 구문, 의미 구조를 이해할 수 있게 해줍니다. 주요 모델을 구동하는 변환기 기반 아키텍처의 개선으로 코딩 어시스턴트가 정확하고 문맥을 고려한 코드 제안을 생성할 수 있는 능력이 향상되었습니다. 또한, 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)의 통합으로 이러한 도구는 더욱 정교해져 실제 사용 패턴으로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 개선할 수 있게 되었습니다. 클라우드 기반 플랫폼을 통해 이러한 도구는 더욱 쉽게 접근할 수 있으며, Visual Studio Code 및 IntelliJ IDEA와 같은 통합 개발 환경(IDE)에 원활하게 통합될 수 있습니다. 이러한 접근성을 통해 개발자는 지리적 위치나 조직 규모에 관계없이 최첨단 AI 기반 코딩 지원의 혜택을 누릴 수 있습니다. 또한, 사이버 보안의 발전으로 인해 이러한 어시스턴트가 생성하는 코드는 최신 보안 프로토콜을 준수하여 안전한 개발 방식을 우선시하는 조직에서 신뢰할 수 있는 동맹이 될 수 있습니다.

생성형 AI 코딩 어시스턴트가 업계의 관행을 어떻게 바꾸고 있는가?

생성형 AI 코딩 어시스턴트는 소프트웨어 개발의 가장 시급한 과제를 해결함으로써 업계 관행을 재구성하고 있습니다. 기술 스타트업과 중소기업의 경우, 이러한 도구는 고품질 코딩 전문 지식에 대한 접근을 민주화하여 대규모 개발팀 없이도 강력한 소프트웨어 솔루션을 구축할 수 있게 해줍니다. 기업 환경에서는 AI 코딩 어시스턴트가 코드 리팩토링, 버전 관리, 테스트와 같은 일상적인 작업을 자동화하여 생산성을 향상시키고, 비용을 크게 절감하고 프로젝트 일정을 개선하는 데 도움을 줍니다. 교육 분야에서도 차세대 소프트웨어 엔지니어를 양성하기 위해 이러한 도구가 활용되고 있으며, 학생들에게 실질적인 지도와 실시간 피드백을 제공하고 있습니다. 오픈 소스 커뮤니티에서는 생성형 AI 코딩 어시스턴트가 더 빠른 버그 수정, 기능 구현, 문서 업데이트를 촉진하여 혁신의 속도를 가속화하고 있습니다. 또한, 원격 근무가 노동력의 미래를 계속 형성하고 있는 가운데, 이러한 어시스턴트는 지리적으로 분산된 팀 간의 일관성과 품질을 보장함으로써 협업의 격차를 해소하고 있습니다. 이러한 광범위한 영향은 업계 전반의 소프트웨어 개발의 미래를 형성하는 데 있어 생성형 AI 코딩 어시스턴트의 변혁적 잠재력을 강조하고 있습니다.

시장 확대를 뒷받침하는 주요 성장 촉진요인은 무엇인가?

생성형 인공지능 코딩 어시스턴트 시장의 성장은 소프트웨어 개발의 자동화 수요 증가, AI 기술의 발전, 개발자의 기대치 변화 등 여러 요인에 의해 주도되고 있습니다. 소프트웨어 프로젝트의 복잡성 증가로 인해 인식 부하를 줄이고 개발 기간을 단축할 수 있는 도구가 필요하며, AI를 활용한 로우코드 플랫폼과 노코드 플랫폼의 등장도 수요를 촉진하고 있으며, 기업들은 비전문가도 소프트웨어 개발 과정에 참여하도록 유도하고 있습니다. 소프트웨어 제작 과정에 참여하도록 유도하고 있습니다. 또한, 코딩 어시스턴트가 클라우드 네이티브 개발 환경에 통합되고, 컨테이너화 및 마이크로서비스 아키텍처로의 전환이 진행되고 있는 것도 큰 요인으로 작용하고 있습니다. 개발자의 행동도 진화하고 있으며, 실시간 지원을 제공하고, 반복 작업을 줄이고, 창의성을 높일 수 있는 도구를 찾는 전문가들이 늘어나고 있습니다. 또한, 경쟁 환경은 기업들이 디지털 제품의 효율성을 개선하고 시장 출시 시간을 단축할 수 있는 혁신적인 솔루션을 채택하도록 유도하고 있습니다. 이러한 요인들이 결합되어 소프트웨어 개발 업계의 진화하는 요구에 대응하는 데 있어 생성형 AI 코딩 어시스턴트의 중요한 역할을 강조하고 향후 몇 년 동안 견고한 성장을 보장합니다.

부문

기능(코드 생성 및 자동 완성, 디버깅 및 오류 감지, 코드 리팩토링 및 최적화, 코드 설명, 기타 기능), 배포(클라우드 기반 배포, 온프레미스 배포), 최종사용자(개인 개발자 및 프리랜서 최종사용자, 중소기업 최종사용자, 대기업 최종사용자, 교육기관 및 학생 최종사용자, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업 사례(총 42개사 주목)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Generative Artificial Intelligence Coding Assistants Market to Reach US$97.9 Million by 2030

The global market for Generative Artificial Intelligence Coding Assistants estimated at US$25.9 Million in the year 2024, is expected to reach US$97.9 Million by 2030, growing at a CAGR of 24.8% over the analysis period 2024-2030. Code Generation & Auto Completion Function, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 25.5% CAGR and reach US$43.9 Million by the end of the analysis period. Growth in the Debugging & Error Detection Function segment is estimated at 24.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$6.8 Million While China is Forecast to Grow at 23.5% CAGR

The Generative Artificial Intelligence Coding Assistants market in the U.S. is estimated at US$6.8 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$14.9 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 23.5% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 22.7% and 21.3% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 17.1% CAGR.

Global Generative Artificial Intelligence Coding Assistants Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Are Generative AI Coding Assistants Reshaping Software Development?

Generative AI coding assistants are revolutionizing the software development landscape by enhancing productivity, reducing errors, and accelerating project timelines. These tools, powered by advanced AI models like GPT, Codex, and other language-based neural networks, can generate code snippets, provide debugging suggestions, and even write entire scripts based on natural language prompts. By streamlining repetitive and complex coding tasks, these assistants empower developers to focus on higher-level design and problem-solving activities. Beyond automating mundane tasks, generative AI coding assistants can also act as real-time collaborators, offering recommendations tailored to specific programming languages, frameworks, and project requirements. This functionality is proving invaluable for both novice and experienced developers, enabling faster upskilling and reducing the barrier to entry for those new to coding. With organizations increasingly adopting agile and DevOps methodologies, the ability to produce reliable, scalable, and secure code at speed is becoming a necessity, further driving the adoption of generative AI coding assistants across the software development ecosystem.

What Role Does Technology Play in the Evolution of AI Coding Assistants?

The rapid advancement of AI and machine learning technologies has been a cornerstone in the evolution of generative AI coding assistants. Natural language processing (NLP) and deep learning models are at the heart of these systems, enabling them to understand context, syntax, and semantic structures within programming environments. Improvements in transformer-based architectures, which power leading models, have enhanced the ability of coding assistants to generate accurate, context-aware code suggestions. Additionally, the integration of reinforcement learning from human feedback (RLHF) has further refined these tools, allowing them to learn from real-world usage patterns and improve over time. Cloud-based platforms have also made these tools more accessible, enabling seamless integration into integrated development environments (IDEs) such as Visual Studio Code, IntelliJ IDEA, and others. This accessibility ensures that developers, regardless of geographic location or organizational size, can benefit from cutting-edge AI-driven coding support. Furthermore, advancements in cybersecurity are ensuring that the code generated by these assistants adheres to the latest security protocols, making them a trusted ally for organizations prioritizing secure development practices.

How Are Generative AI Coding Assistants Transforming Industry Practices?

Generative AI coding assistants are reshaping industry practices by addressing some of the most pressing challenges in software development. For tech startups and SMEs, these tools are democratizing access to high-quality coding expertise, enabling them to build robust software solutions without the need for large development teams. In enterprise environments, AI coding assistants are enhancing productivity by automating routine tasks such as code refactoring, version management, and testing, leading to significant cost savings and improved project timelines. The education sector is also leveraging these tools to train the next generation of software engineers, providing students with hands-on guidance and real-time feedback. In open-source communities, generative AI coding assistants are accelerating the pace of innovation by facilitating faster bug fixes, feature implementations, and documentation updates. Moreover, as remote work continues to shape the future of the workforce, these assistants are bridging collaboration gaps by ensuring consistency and quality across geographically dispersed teams. This wide-ranging impact highlights the transformative potential of generative AI coding assistants in shaping the future of software development across industries.

What Are the Key Growth Drivers Behind the Market’s Expansion?

The growth in the generative artificial intelligence coding assistants market is driven by several factors, including the increasing demand for automation in software development, advancements in AI technologies, and changing developer expectations. A critical driver is the growing complexity of software projects, which necessitates tools that can reduce cognitive load and accelerate development timelines. The rise of low-code and no-code platforms, powered by AI, is also fueling demand, as businesses seek to empower non-technical users to participate in the software creation process. Another significant factor is the integration of coding assistants into cloud-native development environments, which aligns with the industry’s shift toward containerization and microservices architectures. Developer behavior is evolving as well, with professionals increasingly seeking tools that provide real-time support, reduce repetitive tasks, and enhance creativity. Additionally, the competitive landscape is pushing organizations to adopt innovative solutions that can improve efficiency and reduce time-to-market for their digital products. Together, these factors underscore the critical role of generative AI coding assistants in addressing the evolving needs of the software development industry, ensuring robust growth in the years ahead.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Generative Artificial Intelligence Coding Assistants market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Function (Code Generation & Auto Completion, Debugging & Error Detection, Code Refactoring & Optimization, Code Explanation, Other Functions); Deployment (Cloud-based Deployment, On-Premise Deployment); End-User (Individual Developers & Freelancers End-User, SMEs End-User, Large Enterprises End-User, Educational Institutions & Students End-User, Other End-Users)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 42 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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