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세계의 생성형 인공지능(AI) 시장
Generative Artificial Intelligence (AI)
상품코드 : 1646759
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 1152 Pages
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한글목차

생성형 인공지능(AI) 세계 시장, 2030년까지 1,383억 달러 규모에 달할 전망

2023년에 152억 달러로 추정되는 세계 생성형 인공지능(AI) 시장은 2023-2030년 분석 기간 동안 37.1%의 CAGR로 성장하여 2030년에는 1,383억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 미디어 및 엔터테인먼트 최종사용자는 CAGR 41.0%를 기록하여 분석 기간 종료 시점에 393억 달러에 도달할 것으로 예상되며, IT 및 통신 최종사용자 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 31.6%로 추정됩니다.

미국 시장은 53억 달러, 중국은 CAGR 43.7%로 성장 전망

미국의 인공지능(AI) 시장 규모는 2023년 53억 달러에 달할 것으로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 184억 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2023-2030년 분석 기간 동안 CAGR은 43.7%에 달할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 31.6% 및 33.3%의 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 약 39.1%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 생성형 인공지능(AI) 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

생성형 인공지능(AI)이란 무엇이며, 왜 최신 애플리케이션에 변화를 가져오는가?

생성형 인공지능(AI)은 기존 데이터에서 패턴을 학습하여 컴퓨터가 텍스트, 이미지, 음성, 영상, 동영상, 심지어 코드와 같은 새로운 컨텐츠를 생성할 수 있도록 하는 기계 학습 기술의 범주를 말합니다. Networks(GAN), Variational Autoencoders(VAE), GPT와 같은 Transformer 기반 모델과 같은 Generative AI 모델은 인간이 생성한 데이터와 유사한 컨텐츠를 생성하는 능력을 가지고 있으며, 크리에이티브 산업, 데이터 과학, 헬스케어 데이터 과학, 헬스케어, 금융 등의 분야에서 응용을 넓혀가고 있습니다. 현실적인 컨텐츠를 이해하고 생성함으로써 생성형 AI는 다양한 영역에서 혁신과 자동화를 촉진하고 있습니다.

생성형 AI의 변혁적 힘은 지금까지 인간의 전문 지식이 필요했던 복잡한 창의적, 분석적 작업을 수행할 수 있는 능력에 있습니다. 디지털 미디어와 같은 창의적인 분야에서 생성형 AI는 자동 이미지 합성, 동영상 제작, 작곡을 가능하게 하고, 아티스트와 마케팅 담당자에게 컨텐츠 생성을 위한 새로운 도구를 제공하고 있습니다. 헬스케어 및 금융과 같이 대규모 데이터세트에 의존하는 산업에서 생성형 AI는 모델의 정확도를 높이고, 프라이버시를 보호하며, 머신러닝 애플리케이션을 향상시킬 수 있는 합성 데이터를 생성하여 예측적 인사이트를 제공합니다. 대량의 데이터를 빠르게 합성하고 분석하는 생성형 AI의 능력은 기업이 프로세스를 간소화하고, 비용을 절감하며, 의사결정을 개선할 수 있도록 도와주어 데이터 기반 분야에서 필수적인 존재가 되고 있습니다.

또한, 생성형 AI는 신속한 프로토타이핑, 개인화 및 혁신을 지원하여 신제품, 서비스 및 디지털 경험의 개발을 가속화할 수 있습니다. 예를 들어, 제조 및 디자인 분야에서 생성형 AI는 3D 모델과 디자인 프로토타입을 생성하여 팀이 디자인 가능성을 빠르게 탐색할 수 있도록 돕습니다. 소매업과 고객 서비스 분야에서 생성형 AI는 맞춤형 추천과 대화형 인터페이스를 만들어 사용자 경험을 향상시켜 개인화를 강화할 수 있습니다. 생성형 AI는 여러 분야에 적용할 수 있는 유연성과 잠재력을 가지고 있기 때문에 전 세계 산업 전반에 걸쳐 디지털 전환의 촉매제 역할을 할 수 있는 혁신적인 도구로 자리매김하고 있습니다.

기술 발전과 산업 수요는 어떻게 생성형 AI 시장을 형성하고 있는가?

딥러닝, 대규모 언어 모델, 계산 능력의 기술적 발전은 생성형 AI 시장을 변화시키고 있으며, 이러한 시스템을 더욱 정교하고 접근하기 쉽게 만들어 산업 전반에 걸쳐 고품질의 결과물을 제공할 수 있도록 하고 있습니다. 딥러닝, 특히 Transformer 기반 아키텍처의 혁신은 GPT, BERT, DALL-E와 같은 고급 모델의 개발로 이어져 일관된 텍스트, 사실적인 이미지, 심지어 복잡한 코드를 생성할 수 있게 되었습니다. 이러한 모델은 생성형 AI의 능력을 확장하여 고해상도 이미지 생성, 인간과 같은 텍스트 생성, 복잡한 3D 객체 생성을 가능하게 했습니다. 이러한 모델이 더욱 정교해짐에 따라 컨텐츠 제작에서 과학 연구에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 제공함으로써 생성형 AI의 범위를 넓히고 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 보다 자연스러운 대화와 복잡한 컨텐츠 생성 기능을 가능하게함으로써 시장을 더욱 형성하고 있습니다. 이러한 모델은 방대한 데이터세트로 학습되어 문맥, 뉘앙스, 특정 사용자의 의도를 이해할 수 있어 고객 지원, 개인화된 마케팅, 대화형 AI 등의 사용 사례를 가능하게 합니다. 선호도를 이해하고 이에 대응하는 추천 엔진을 강화하여 고객 만족도와 몰입도를 높이기 위해 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 조직이 이러한 모델을 업무에 통합함에 따라, 생성형 AI는 더욱 사용자 중심적이고, 맞춤화되고, 적절하며, 반응성이 높은 결과물을 제공할 수 있게 되었습니다.

기업들이 반복적인 업무 자동화, 고객 경험 개선, 대규모 데이터세트 관리 등 혁신적인 방법을 찾고 있는 가운데, 확장성, 개인화, 자동화에 대한 수요도 생성형 AI 시장에 영향을 미치고 있습니다. 생성형 AI는 컨텐츠 제작 자동화, 고객 행동 패턴 분석, 모델 학습을 위한 합성 데이터 생성을 위한 툴을 제공하며, E-Commerce에서는 개인화된 상품 추천 및 마케팅용 자동 컨텐츠 생성을 가능하게 하고, 금융 분야에서는 부정행위 탐지, 사기 탐지 및 예방에 활용됩니다. 금융 분야에서는 사기 탐지 및 예측 모델링에 활용되고 있습니다. 이러한 애플리케이션은 효율성을 개선하고, 비용을 절감하고, 더 많은 참여를 유도하며, 기업들이 디지털 전환 이니셔티브의 핵심 구성요소로 생성형 AI를 채택하는 원동력이 되고 있습니다. 딥러닝, 대규모 언어 모델의 발전, 자동화 및 개인화 추진이 결합되어 생성형 AI 시장의 성장을 촉진하고 있으며, 이러한 시스템은 현대의 비즈니스 수요에 매우 유용하게 활용되고 있습니다.

생성형 AI가 전체 산업 분야에서 가장 큰 영향을 미치는 분야는 어디일까?

생성형 AI는 미디어 엔터테인먼트, 헬스케어, 금융, E-Commerce 등 다양한 산업 분야에서 큰 영향을 미치고 있으며, 각 산업 분야는 창의성, 효율성, 데이터 인사이트 강화의 혜택을 누리고 있습니다. 미디어 및 엔터테인먼트 산업에서 생성형 AI는 컨텐츠 제작의 자동화 및 강화에 널리 활용되고 있으며, 영화 제작의 사실적인 시각 효과부터 개인화된 광고 컨텐츠에 이르기까지 모든 것을 가능하게 하고 있습니다. 생성형 AI가 탑재된 툴은 고품질 이미지, 애니메이션, 동영상 컨텐츠를 온디맨드 방식으로 생성할 수 있기 때문에 스튜디오와 마케팅 담당자는 더 많은 컨텐츠를 단시간에 제작할 수 있습니다. 또한, 스트리밍 서비스의 추천 엔진과 같은 엔터테인먼트 플랫폼의 AI 기반 개인화는 시청자의 취향을 분석하고 맞춤형 컨텐츠 제안을 제공함으로써 사용자 참여를 높일 수 있습니다.

헬스케어 분야에서 생성형 AI는 의료 영상, 진단, 신약 개발에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 제너레이티브 모델은 합성 의료 이미지를 생성할 수 있기 때문에 연구자들은 실제 환자 데이터 없이도 훈련 데이터세트를 구축할 수 있어 프라이버시 및 규제 준수를 강화할 수 있습니다. 이러한 모델은 또한 분자 구조 생성 및 약물 상호 작용 시뮬레이션을 지원하여 신약 개발 프로세스를 가속화하고 연구자들이 잠재적인 치료법을 보다 효율적으로 식별할 수 있도록 돕습니다. 진단학에서는 생성형 AI를 사용하여 MRI 및 CT 스캔과 같은 의료 이미지를 분석하고 이상을 감지하여 방사선과 의사를 지원함으로써 진단 정확도를 향상시키고 진단 시간을 단축할 수 있습니다. 이처럼 헬스케어에 생성형 AI를 도입하면 혁신, 규제 준수, 환자 결과 개선에 도움이 될 수 있습니다.

금융 분야에서는 부정행위 패턴 탐지, 금융 예측 생성, 모델 학습을 위한 합성 데이터 생성에 생성형 AI가 활용되고 있습니다. 생성형 AI 모델은 대규모 금융 데이터세트의 패턴을 분석하여 부정행위의 신호가 될 수 있는 이상 징후를 감지하여 실시간 부정행위를 방지할 수 있습니다. 또한, 이러한 모델은 데이터 기반 금융 예측을 생성하여 예측 분석을 지원하고, 은행과 투자회사가 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 합성 데이터세트를 생성하는 생성형 AI의 능력은 금융기관의 컴플라이언스에 특히 유용하며, 금융기관은 기밀 정보를 공개하지 않고도 현실적인 데이터로 모델을 개발하고 훈련할 수 있습니다. 금융 분야의 생성형 AI는 안전성, 정확성, 효율성을 높이고, 리스크 관리와 업무 최적화를 위한 귀중한 도구로 자리매김할 수 있습니다.

이커머스에서 생성형 AI는 개인화된 쇼핑 경험을 가능하게 하고, 상품 설명을 자동화하고, 마케팅용 시각적으로 매력적인 컨텐츠를 생성하며, 이커머스 플랫폼은 생성형 AI를 사용하여 고객의 행동에 따라 상품 추천을 조정하여 구매 가능성을 높이고, 사용자 만족도를 향상시킵니다. AI가 생성한 상품 설명과 광고는 시간을 절약하고 일관된 브랜딩을 보장하며, 관련성 있는 개인화된 컨텐츠와 시각적으로 매력적인 컨텐츠를 생성하여 마케팅에 활용할 수 있습니다. 관련성 높은 개인화된 컨텐츠를 생성하고 구매 동향을 분석하는 생성형 AI의 능력은 이커머스 비즈니스가 고객 경험과 전환율을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 이러한 분야에서 생성형 AI는 효율성을 높이고, 개인화를 강화하며, 혁신을 촉진하고, 다양한 산업 분야에서 혁신적 기술로 자리매김하고 있습니다.

생성형 AI 시장의 성장을 촉진하는 주요 요인은 무엇인가?

생성형 AI 시장의 성장은 자동화 수요 증가, 개인화된 디지털 경험의 부상, AI 연구 및 컴퓨팅 성능의 발전 등 몇 가지 주요 요인에 의해 주도되고 있습니다. 기업 및 업계가 컨텐츠 제작, 데이터 분석, 고객 참여의 간소화를 추구하면서 자동화에 대한 수요가 주요 원동력이 되고 있습니다. 생성형 AI 모델은 컨텐츠 생성, 데이터 입력, 데이터 분석과 같은 반복적인 작업을 자동화함으로써 기업은 시간을 절약하고 인건비를 절감하며 생산성을 높일 수 있습니다. 이러한 자동화는 미디어, 마케팅, 고객 지원과 같은 분야에서 특히 가치가 높으며, AI는 컨텐츠를 대규모로 생성, 개인화, 최적화할 수 있기 때문에 기업은 디지털 수요에 효율적으로 대응할 수 있습니다.

개인화된 디지털 경험의 부상도 중요한 원동력이며, 소비자들은 점점 더 자신의 관심사와 취향에 맞는 맞춤형 인터랙션과 컨텐츠를 기대하는 경향이 있습니다. 생성형 AI를 통해 기업은 사용자의 행동과 프로필 데이터를 기반으로 컨텐츠를 생성하여 고도로 개인화된 추천, 광고, 인터랙션을 제공할 수 있으며, 이커머스, 스트리밍, 디지털 마케팅에서 이 기능는 적절한 맞춤형 경험을 제공함으로써 고객 만족도와 몰입도를 높입니다. 기업이 경쟁력을 유지하기 위해 고객 경험을 우선시하는 가운데, 소비자 행동을 개인화하고 예측하는 생성형 AI의 능력은 특히 고객 참여에 의존하는 산업에서 폭넓은 채택을 촉진하고 있습니다.

AI 연구, 특히 대규모 언어 모델과 고성능 컴퓨팅의 발전은 생성형 AI를 더욱 강력하고, 접근하기 쉽고, 효율적으로 만들어 시장을 더욱 촉진하고 있습니다. 딥러닝과 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 혁신은 일관성 있는 문맥 인식 텍스트, 사실적인 이미지, 상세한 예측을 생성할 수 있는 모델을 만들어 생성형 AI의 실용적인 적용을 강화하고 있습니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅과 GPU(그래픽 처리 장치)는 대규모 모델의 학습과 도입을 용이하게 하여 모든 규모의 기업에서 생성형 AI를 보다 쉽게 사용할 수 있도록 하고 있습니다. 컴퓨팅 성능이 향상됨에 따라 생성형 AI 모델은 더욱 비용 효율적이고 신속하게 도입할 수 있게 되었으며, 이러한 기술은 주류 애플리케이션을 위한 실행 가능한 솔루션이 되고 있습니다.

자동화, 개인화된 경험, AI 및 컴퓨팅 리소스의 발전과 같은 촉진요인이 복합적으로 작용하여 생성형 AI 시장의 성장을 견인하고 있습니다. 기업과 산업계가 디지털 전환을 도입하는 가운데, 생성형 AI는 세계 시장에서 업무 효율성에서 고객 참여에 이르기까지 모든 것을 지원하는 혁신의 초석이 될 것입니다.

부문

오퍼링(소프트웨어, 서비스), 애플리케이션(자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 로보틱스 및 자동화, 컨텐츠 생성, 챗봇 및 지능형 가상 비서, 예측 분석, 기타 애플리케이션), 최종사용자 사용자(미디어 & 엔터테인먼트, BFSI, IT & 통신, 헬스케어, 자동차 & 운송, 게임, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업 사례(총 677개사 주목)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Generative Artificial Intelligence (AI) Market to Reach US$138.3 Billion by 2030

The global market for Generative Artificial Intelligence (AI) estimated at US$15.2 Billion in the year 2023, is expected to reach US$138.3 Billion by 2030, growing at a CAGR of 37.1% over the analysis period 2023-2030. Media & Entertainment End-User, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 41.0% CAGR and reach US$39.3 Billion by the end of the analysis period. Growth in the IT & Telecom End-User segment is estimated at 31.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$5.3 Billion While China is Forecast to Grow at 43.7% CAGR

The Generative Artificial Intelligence (AI) market in the U.S. is estimated at US$5.3 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$18.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 43.7% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 31.6% and 33.3% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 39.1% CAGR.

Global Generative Artificial Intelligence (AI) Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Is Generative Artificial Intelligence (AI) and Why Is It Transformative for Modern Applications?

Generative Artificial Intelligence (AI) refers to a category of machine learning techniques that enable computers to create new content, including text, images, audio, video, and even code, by learning patterns from existing data. Generative AI models, such as Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), and Transformer-based models like GPT, have the ability to generate content that resembles human-made data, opening up applications across creative industries, data science, healthcare, finance, and more. By understanding and generating realistic content, generative AI is driving innovation and automation in various domains.

The transformative power of generative AI lies in its ability to perform complex creative and analytical tasks that previously required human expertise. In creative fields like digital media, generative AI enables automated image synthesis, video creation, and music composition, providing artists and marketers with new tools for content generation. For industries reliant on large datasets, such as healthcare and finance, generative AI offers predictive insights by generating synthetic data that can improve model accuracy, protect privacy, and enhance machine learning applications. Generative AI’s ability to synthesize and analyze large volumes of data quickly allows businesses to streamline processes, reduce costs, and improve decision-making, making it indispensable in data-driven sectors.

Additionally, generative AI supports rapid prototyping, personalization, and innovation, accelerating the development of new products, services, and digital experiences. In the manufacturing and design sectors, for example, generative AI aids in creating 3D models and design prototypes, allowing teams to explore design possibilities quickly. In retail and customer service, generative AI enhances personalization by creating tailored recommendations and conversational interfaces that improve user experience. The flexibility and potential of generative AI to adapt across multiple domains make it a revolutionary tool, positioning it as a catalyst for digital transformation across global industries.

How Are Technological Advancements and Industry Demands Shaping the Generative AI Market?

Technological advancements in deep learning, large language models, and computational power are transforming the generative AI market, making these systems more sophisticated, accessible, and capable of delivering high-quality outputs across industries. Breakthroughs in deep learning, particularly Transformer-based architectures, have led to the development of advanced models like GPT, BERT, and DALL-E, which can generate coherent text, realistic images, and even complex code. These models have extended generative AI capabilities, allowing for high-resolution image generation, human-like text generation, and intricate 3D object creation. As these models become more refined, they offer applications that range from content creation to scientific research, expanding the scope of generative AI.

Large language models (LLMs) are further shaping the market by enabling more natural interactions and complex content generation capabilities. These models are trained on vast datasets and can understand context, nuances, and specific user intents, enabling use cases such as customer support, personalized marketing, and conversational AI. LLMs are increasingly being used to power chatbots, virtual assistants, and recommendation engines that understand and respond to customer preferences, enhancing customer satisfaction and engagement. As organizations integrate these models into their operations, generative AI continues to become more user-focused and capable of delivering customized, relevant, and responsive outputs.

The demand for scalability, personalization, and automation is also influencing the generative AI market, as businesses seek innovative ways to automate repetitive tasks, enhance customer experience, and manage large datasets. Generative AI provides companies with tools for automating content creation, analyzing patterns in customer behavior, and generating synthetic data for training models. In e-commerce, generative AI enables personalized product recommendations and automated content generation for marketing, while in the financial sector, it is used for fraud detection and predictive modeling. These applications improve efficiency, reduce costs, and foster greater engagement, driving businesses to adopt generative AI as a core component of digital transformation initiatives. Together, advancements in deep learning, large language models, and the drive for automation and personalization are propelling the growth of the generative AI market, making these systems invaluable for modern business demands.

Where Is Generative AI Making the Greatest Impact Across Industry Segments?

Generative AI is making a significant impact across various industry segments, including media and entertainment, healthcare, finance, and e-commerce, each benefiting from enhanced creativity, efficiency, and data insights. In the media and entertainment industry, generative AI is widely used to automate and enhance content creation, enabling everything from realistic visual effects in film production to personalized advertising content. Tools powered by generative AI can create high-quality images, animations, and video content on-demand, enabling studios and marketers to generate more content in less time. AI-driven personalization in entertainment platforms, such as recommendation engines for streaming services, also enhances user engagement by analyzing viewer preferences and providing tailored content suggestions.

In healthcare, generative AI plays a crucial role in medical imaging, diagnostics, and drug discovery. Generative models can create synthetic medical images, enabling researchers to build training datasets without the need for real patient data, which enhances privacy and regulatory compliance. These models also assist in generating molecular structures and simulating drug interactions, accelerating the drug discovery process and enabling researchers to identify potential therapies more efficiently. In diagnostics, generative AI can be used to analyze medical images, such as MRI or CT scans, to detect anomalies and assist radiologists, improving diagnostic accuracy and reducing time to diagnosis. The adoption of generative AI in healthcare thus supports innovation, regulatory compliance, and improved patient outcomes.

In finance, generative AI is used to detect fraudulent patterns, generate financial forecasts, and create synthetic data for model training. By analyzing patterns in large financial datasets, generative AI models can detect anomalies that signal fraudulent activity, enabling real-time fraud prevention. These models also support predictive analytics by generating data-driven financial forecasts, which assist banks and investment firms in making informed decisions. Generative AI’s ability to create synthetic datasets is especially valuable for compliance in finance, allowing institutions to develop and train models on realistic data without exposing sensitive information. Generative AI in finance enhances security, accuracy, and efficiency, positioning it as a valuable tool for risk management and operational optimization.

In e-commerce, generative AI enables personalized shopping experiences, automates product descriptions, and generates visually appealing content for marketing. E-commerce platforms use generative AI to tailor product recommendations based on customer behavior, increasing the likelihood of purchases and enhancing user satisfaction. AI-generated product descriptions and advertisements save time and ensure consistent branding, while generative images and videos enable visually rich product displays that attract customers. Generative AI’s ability to generate relevant, personalized content and analyze purchasing trends helps e-commerce businesses improve customer experience and conversion rates. Across these segments, generative AI supports efficiency, enhances personalization, and drives innovation, establishing itself as a transformative technology in diverse industries.

What Are the Key Drivers Fueling Growth in the Generative AI Market?

The growth in the generative AI market is driven by several key factors, including increasing demand for automation, the rise of personalized digital experiences, and advancements in AI research and computational power. The demand for automation is a primary driver, as businesses and industries seek to streamline content creation, data analysis, and customer engagement. Generative AI models automate repetitive tasks—such as content generation, data entry, and data analysis—allowing businesses to save time, reduce labor costs, and enhance productivity. This automation is particularly valuable in fields like media, marketing, and customer support, where AI can create, personalize, and optimize content at scale, enabling businesses to keep up with digital demand efficiently.

The rise of personalized digital experiences is another significant driver, as consumers increasingly expect tailored interactions and content that align with their interests and preferences. Generative AI allows companies to deliver highly personalized recommendations, ads, and interactions by generating content based on user behavior and profile data. In e-commerce, streaming, and digital marketing, this capability enhances customer satisfaction and engagement by providing relevant, customized experiences. As businesses prioritize customer experience to retain competitiveness, generative AI’s ability to personalize and predict consumer behavior is driving widespread adoption, especially in industries that rely on customer engagement.

Advancements in AI research, specifically in large language models and high-performance computing, are further propelling the market by making generative AI more powerful, accessible, and efficient. Innovations in deep learning and Transformer architectures have led to models capable of generating coherent, contextually aware text, realistic images, and detailed predictions, enhancing the practical applications of generative AI. Additionally, cloud computing and GPUs (Graphics Processing Units) have made it easier to train and deploy large models, making generative AI more accessible to companies of all sizes. As computational power increases, generative AI models are becoming more cost-effective and faster to deploy, making these technologies viable solutions for mainstream applications.

Together, these drivers—demand for automation, personalized experiences, and advancements in AI and computational resources—are fueling growth in the generative AI market. As businesses and industries embrace digital transformation, generative AI is set to become a cornerstone of innovation, supporting everything from operational efficiency to customer engagement across global markets.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Offering (Software, Services); Application (Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Robotics & Automation, Content Generation, Chatbots & Intelligent Virtual Assistants, Predictive Analytics, Other Applications); End-User (Media & Entertainment, BFSI, IT & Telecom, Healthcare, Automotive & Transportation, Gaming, Other End-Users)

Geographic Regions/Countries:

World; USA; Canada; Japan; China; Europe; France; Germany; Italy; UK; Rest of Europe; Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 677 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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