软件开发生命周期中的生成式人工智能市场规模、份额和 COVID-19 影响分析，按应用（代码生成和自动完成、个性化开发工具、用于开发的自然语言接口、人工智能增强设计和用户体验等），截至-用户（软件工程师/DevOps 专业人员和安全专业人员/SecOps）以及 2023-2030 年区域预测

2022 年，全球软件开发生命周期中的生成式人工智能市场规模为 2.659 亿美元。预计该市场将从 2023 年的 3.413 亿美元增长到 2030 年的 28.339 亿美元，预测期间复合年增长率为 35.3%期间。

软件开发生命周期中的生成式人工智能是指软件开发过程中任务的自动化，旨在提高开发人员的生产力。此过程自动生成、编辑、转换和优化代码。生成式人工智能（Generative AI），包括Anthropic的Claude、微软的Bing Chat、OpenAI的ChatGPT和谷歌的Bard，基于大量结构化和非结构化数据生成新内容。它还可以为用户提供类似人类的响应。

生成式人工智能日益融入软件开发生命周期 (SDLC)，为开发人员减少代码生成错误提供了变革性机会。它旨在加速新软件解决方案的交付。根据研究人员的研究，生成式人工智能驱动的工具可以提供先进的算法来自动生成代码，节省许多常见开发人员任务的时间和成本，例如编写新代码（快 47%）、记录代码功能（快 50%） ，并改进现有代码（速度提高 63%）。

新冠肺炎 (COVID-19) 影响

在疫情促进市场增长的情况下，生成式 AI 快速融入医疗保健行业

史无前例的 COVID-19 大流行促进了人工智能应用在各个工业领域的采用。研究人员的调查显示，疫情期间人工智能 (AI) 的采用率增加了 45%。生成人工智能 (GenAI) 对全球和地区不同的工业部门产生了重大影响，包括医疗保健、零售、制造等。

• 例如，2023 年 6 月，为了实现医疗保健行业的数字化转型，IBM 和牛津大学正在使用生成式 AI 来部署 COVID-19 抗病毒药物。因此，生成式人工智能可用于在公共卫生危机期间加快药物 discovery 过程。

同样，疫情期间在家工作运营模式数量的增加推动了生成式人工智能在软件开发生命周期过程中的实施，以提高组织的生产力。在全球大流行期间，医疗保健和制药公司正在采用生成式人工智能技术来预测药物和蛋白质的特性，并使用用户体验设计流程设计和创建具有所需医疗特性的新分子。这一因素推动了医疗保健行业对生成式人工智能的需求。

软件开发生命周期市场趋势中的生成式 AI

大规模语言模型 (LLM) 与生成式 AI 的集成，推动市场增长

边缘计算与生成式人工智能在软件开发生命周期中的不断集成，促进了实时处理和数据分析，同时提高了安全性和可靠性。生成式人工智能有可能显着提高软件开发人员的生产力。大型语言模型 (LLM) 与生成式 AI 功能的集成带来了软件开发过程中的大规模部署。由于大型语言模型（LLM）有潜力增强软件工程领域的自动化任务，因此它们还可以分析结构化和非结构化数据。

例如，2023 年 8 月，生成式 AI 初创公司 Stability AI 推出了名为“StableCode”的新开放大语言模型（LLM），可显着帮助用户生成编程语言代码。该LLM模型可以使用Java、markdown、Python、Go、JavaScript、C、C++等编程语言进行代码开发。

这一因素预计将在预测期内推动软件开发生命周期中生成式人工智能的增长。

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软件开发生命周期市场增长因素中的生成式人工智能

不同工业领域对软件开发自动化的需求不断增长，以推动市场增长

自动化重复的编码任务可以大大提高软件开发的效率。自动化降低了编码中人为错误的风险。生成式人工智能工具生成符合最佳实践和编码标准的代码，从而减少出现错误和漏洞的可能性。错误越少，您的软件就越可靠和安全。与人工审查相比，人工智能可以更快、更一致地识别代码问题、提出改进建议并执行代码分析。生成式人工智能通过自动化某些开发任务并允许缺乏编程知识的初级开发人员和业余爱好者快速生成代码和创建解决方案来填补供应链空白。

此外，自动化流程减少了对大量手动编码和测试的需求，从而为企业节省了成本。只需更少的资源即可实现相同或更好的生产力和代码质量。这些因素预计将在未来几年增加软件开发生命周期中对生成式人工智能的需求。

限制因素

缺乏数据隐私和安全阻碍了市场增长

生成式人工智能需要访问大量机密数据，这可以显着解决组织的各种道德、技术和监管问题。

尽管生成式人工智能工具越来越受欢迎，但通过生成式人工智能和不同的软件工具创建虚假或误导性信息（例如视频或图像）是当今的一个主要问题。这是由于生成式人工智能在测试过程中使用了客户和组织的个人和机密数据。这一因素会产生网络钓鱼诈骗，还会导致数据泄露和财务损失事件。因此，缺乏数据隐私和安全问题阻碍了市场的增长。

软件开发生命周期市场细分分析中的生成式人工智能

按应用分析

对自动执行重复任务的代码生成的需求不断增长，旨在推动代码生成和自动完成细分市场的增长

根据type，市场分为代码生成和自动完成、个性化开发工具、用于开发的自然语言界面、人工智能增强设计和用户体验等。

代码生成和自动完成领域预计在预测期内将以最高的复合年增长率增长，并且目前在软件开发生命周期市场份额中占据生成式人工智能的最大份额。这是因为代码生成过程有助于使用生成式人工智能技术自动生成部分代码或完成程序。这一因素还可以通过自动执行重复任务并为开发人员提供有用的初始代码结构来帮助节省开发人员的时间和精力。因此，与其他应用程序相比，代码生成和自动完成应用程序非常重要。

同样，开发领域的自然语言界面占据第二高的份额。这是由于 Gen AI 与 NLP 的集成，有助于理解类似人类的文本，并能够执行不同的语言相关任务。这一因素也会增加软件开发过程中对自然语言接口的需求，以加速数据运算。

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按最终用户分析

快速采用 GenAI 来加速软件工程师/DevOps 专业人员的编码流程，从而促进细分市场增长

根据最终用户，市场分为软件工程师/DevOps 专业人员和安全专业人员/SecOps。

软件工程师/DevOps 专业人员细分市场拥有最大的市场份额，预计在预测期内将以最高的复合年增长率增长。这是由于 DevOps 专业人员使用生成式 AI 来加速编码过程、提高安全性并提高供应链性能。越来越多地使用 Copilot、ChatGPT 和 GitHub 等生成式 AI 模型有助于彻底改变图像和文本数据，以优化应用程序性能，并帮助开发人员检测实时威胁以保持代码质量。这一因素促进了软件工程师/DevOps 专业人员细分市场的增长。

同样，SecOps 是一种新的软件开发方法，它将安全性和运营相结合，通过集成软件开发生命周期 (SDLC) 的工具和流程来确保企业的安全。

区域见解

对全球市场进行跨地区研究，包括北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲以及南美。

North America Generative AI in Software Development Lifecycle Market Size, 2022 (USD Million)

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由于该地区存在大量人工智能生成的数据分析工具提供商，预计北美将占据最高的市场份额。研究人员的调查显示，美国科技行业中生成式人工智能的采用率为 35%，以促进公司运营流程的发展并提高业务绩效。此外，美国和墨西哥等国家存在大量初创公司和生成式人工智能公司，为公司的云基础设施带来了自动化。这一因素在预测期内增加了软件开发生命周期中对生成人工智能的需求。

由于中国和印度等国家在大数据和分析方面的支出不断增加，预计亚太地区在预测期内将以最高的复合年增长率增长。由于软件开发的不断发展和投资以实现多个行业的数字化转型，印度企业的各个工业部门大量采用生成式人工智能。这些关键因素推动了该地区市场的增长。根据分析师调查，印度程序员通过使用生成式 AI 生成了 13% 的代码并减少了 16% 的编码时间。印度、中国和日本等国家在软件开发中越来越多地使用Gen AI，提高了软件效率并提高了软件的可靠性。

由于德国、法国、意大利和西班牙等欧洲国家的 Gen 人工智能采用率不断增长，预计欧洲在预测期内将保持显着的复合年增长率。云计算技术的不断涌现以及机器学习和深度学习技术的进步导致欧洲市场的增长。

由于下一代技术的不断涌现以及各行业先进企业模式开发过程中数字化转型的不断推进，预计中东和非洲地区在预测期内将以第三大复合年增长率增长。一项分析师调查显示，阿联酋和沙特阿拉伯等海湾合作委员会国家对开发生成式人工智能应用程序的投资不断增加，将在未来 6 至 12 个月内得到广泛采用。据估计，到 2030 年，生成式人工智能的融合将带动海湾合作委员会国家的经济增长 235 亿美元。

同样，南美洲正处于发展阶段，因为企业实施生成式人工智能，以在不同垂直行业之间引入创新能力，以满足客户的需求。不断增加对生成式人工智能的投资有助于扩大业务绩效并为软件开发流程带来转型，旨在跨组织的基础设施创建更多数据洞察。

软件开发生命周期市场生成式人工智能主要公司名单

顶级参与者越来越重视合作伙伴关系以推动市场发展

领先的公司正在建立合作伙伴关系，在软件开发生命周期中提供生成式人工智能的进步，以改进他们的软件开发流程。他们专注于产品创新，以保持竞争优势。这些参与者强调产品发布、战略收购、合作伙伴关系和协作，以扩大其业务和分销网络，从而提高其市场份额。

主要公司简介：

• SAP SE（德国）
• Thoughtworks, Inc.（美国）
• Harness Inc.（美国）
• OpenAI OpCo, LLC（美国）
• Amazon Web Services, Inc.（美国）
• Tabnine Ltd.（以色列）
• Replit（美国）
• Google LLC（美国）
• C3 AI, Inc.（美国）
• 回复（意大利）

主要行业发展：

• 2023 年 12 月 - Google Duet AI 推出了 GenAI，这是一款旨在管理云基础设施中整个软件开发生命周期的工具。 GenAI 通过自动化测试、代码生成和部署等任务，有助于减少错误、提高工作效率并缩短软件项目所需的时间。
• 2023 年 11 月 - 德国软件开发公司 SAP SE 推出了一系列新的生成式 AI 工具和功能，名为 SAP HANA Cloud、SAP Build Code 以及 SAP AI Core 中的生成式 AI 中心。开发人员构建基于人工智能的生成应用程序和解决方案。这些人工智能功能可帮助开发人员提高技能并开发基于人工智能的生成应用和解决方案。
• 2023 年 9 月 – Reply 推出了一款名为 KICODE Reply 的新型基于 AI 的生成式软件开发平台。该平台能够支持软件开发生命周期的所有阶段，包括编码、设计、测试和部署，通过任务自动化来提高软件效率和代码质量。
• 2023 年 6 月 –  软件交付平台提供商 Harness Inc. 推出了一款适用于软件开发生命周期 (SDLC) 的生成式 AI 助手，名为 AIDA（AI 开发助手）。该人工智能助手有助于解决错误、优化成本并确保 SDLC 流程的安全。  
• 2023 年 3 月 –  Google Cloud 与云软件开发平台提供商 Replit, Inc. 建立合作伙伴关系，通过与 OpenAI 和微软公司的GitHub的类似产品。

报告覆盖范围

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软件开发生命周期中的生成人工智能市场研究报告提供了详细的市场分析。它重点关注领先公司、产品type以及产品的领先应用等关键方面。除此之外，该报告还提供了对市场趋势的见解，并重点介绍了关键的最终用户发展。除了上述因素外，报告还涵盖了近年来推动市场增长的几个因素。

报告范围和细分

属性	详细信息
学习期限	2019-2030
基准年	2022
预计年份	2023
预测期	2023-2030
历史时期	2019-2021
增长率	2023 年至 2030 年复合年增长率为 35.3%
单位	价值（百万美元）
细分	按应用 代码生成和自动完成 个性化开发工具 用于开发的自然语言接口 人工智能增强设计和用户体验 其他（文档生成以及代码安全性和合规性） 按最终用户 软件工程师/DevOps 专业人员 安全专业人员/SecOps 按地区 北美（按应用、最终用户和国家/地区） 美国 加拿大 墨西哥 欧洲（按应用、最终用户和国家/地区） 英国 德国 法国 意大利 西班牙 俄罗斯 比荷卢经济联盟 北欧人 欧洲其他地区 亚太地区（按应用、最终用户和国家/地区） 中国 日本 印度 韩国 东盟 大洋洲 亚太地区其他地区 中东和非洲（按应用、最终用户和国家/地区） 土耳其 以色列 海湾合作委员会 北非 南非 中东和非洲其他地区 南美洲（按应用、最终用户和国家/地区） 巴西 阿根廷 南美洲其他地区