出版单位:北京弈赫国际信息咨询 | 报告编码:145
报告页数: | 出版时间:2025-03-04
行业:软件及商业服务 | 服务方式:电子版
AIGC(人工智能生成内容)市场概览
全球 AIGC(人工智能生成内容)市场规模约为9.52 2025 年,全球人工智能和机器学习市场规模将达到1436.3 亿美元,到2034 年将达到 1436.3 亿美元, 2025 年至2034 年的复合年增长率 (CAGR) 为35.19 % 。
人工智能生成内容(AIGC)是由人工智能(而非人类)制作的内容。它可以是文本、图像、视频、音乐,甚至是代码。AIGC 使用机器学习(如用于文本的 NLP 或用于图像的 GAN)从大数据集中学习并创建新内容。基于文本的 AIGC 撰写文章、博客文章和故事。基于图像的 AIGC 制作逼真的照片和艺术品。AIGC 通过加快生产速度、激发创造力和降低成本改变了行业。但它也带来了关于内容制作者、内容是否原创以及是否合乎道德的问题。
全球重大事件的影响
“地缘政治对 AIGC 市场的影响”
地缘政治压力,尤其是世界大国之间的地缘政治压力,可能会极大地改变人工智能生成内容市场。它扰乱了数据、人才和技术合作。存在政治问题的国家可能会设置贸易壁垒、数据规则或法律,阻止使用计算能力、人工智能模型或熟练工人等资源。这分裂了人工智能生成内容市场,使企业难以在本国以外发展壮大。它阻碍了市场发展,并阻止其获取不同类型的数据。此外,地方斗争可能会使企业不太可能投资于全球人工智能生成内容创意,从而减缓新创意在全球传播的速度。
“人工智能发展和去全球化对 AIGC 采用的影响”
人工智能的快速发展以及全球化退却的趋势,既可以推动 AIGC 的使用,也可以阻碍其发展。随着人工智能技术的进步,全球越来越多的行业正在使用 AIGC 来制作内容、个性化内容并实现任务自动化。但全球化退却可能会改变 AIGC 的创新,使其更加关注本地需求。企业可能会优先考虑本地应用,满足本地需求、规则和文化。这可能会分裂市场,为每个领域制定不同的规则、规范和工具。全球企业将更难保持其 AIGC 产品不变并顺利发展。
最新趋势
” AIGC 与各行业的融合度不断提升”
AIGC,即人工智能内容,正在迅速传播到营销、娱乐、游戏、学习和新闻等不同领域。公司正在使用 AIGC 使内容创作更轻松、更个性化、更适合用户。人工智能写作、视频制作和设计平台等工具可帮助公司在更短的时间内以更少的钱制作更多内容。随着 AIGC 技术的进步,各行各业不断寻找新方法将其用于精彩的故事和精彩的客户聊天。这表明人工智能是现代商业计划的重要组成部分。
“AIGC 的道德和监管问题日益严重”
AIGC 正在兴起,引发了关于道德和控制的热烈讨论。内容所有权、AI 偏见、误导性数据和透明度等问题促使政府和机构考虑新的立法和指导方针。以像野火一样蔓延的深度伪造为例,人们担心 AIGC 可能会被滥用来传播谎言或造成伤害。因此,政策制定者正在努力在促进创新和履行职责之间取得平衡。他们正在制定法规,以确保 AIGC 得到正确使用,维护公众信任并保持问责制。
“通过 AIGC 实现个性化的进步”
AIGC 正在利用数据和机器学习技巧,推动内容个性化。社交媒体、购物和流媒体等网站正在转向人工智能,将内容与喜好、习惯和过去的行为相匹配。人工智能制作高度集中的广告、产品建议和定制媒体,提升参与度和用户满意度。随着人工智能越来越了解用户行为,提供超个性化内容将继续重塑营销计划。这可以推动销售并加强与客户的联系。
AIGC(人工智能生成内容)市场细分
按类型
AIGC 的个人使用
个人 AIGC 是指人工智能为个人制作东西,通常是为了娱乐、创造力或自我展示。想想个性化的图片、音乐、文字或视频,它们只为自己制作,而不是为了出售。随着越来越多的人将人工智能用于爱好、学习和艺术游戏,AIGC 世界的这一部分正在扩大。用户友好的人工智能平台让人们可以轻松制作定制内容,这增加了对方便、经济实惠的人工智能工具的需求。然而,市场有点分散,周围有许多免费或廉价的工具,这使得公司很难从个人用户身上获利。
AIGC 的商业用途
将 AIGC 用于商业意味着利用 AI 制作的内容进行营销、广告、内容和媒体。公司使用 AI 设备来自动化和扩展内容制作、促进客户聊天并增加销量。随着公司看到 AI 能够降低成本、激发创造力和加快工作速度,商业 AIGC 领域正在快速发展。在线购物、娱乐和广告等行业正在将 AIGC 纳入日常工作,增加了对 AI 运行答案的需求。然而,数据机密、道德担忧和对真实内容的需求等障碍意味着公司必须在自动化和真实之间找到一个最佳平衡点来吸引客户。
按应用
AIGC 中的语音处理
AIGC 的语音处理使用人工智能来制作和调整音频,例如语音模仿、谈话识别和自动配音。这项技术在虚拟助手、聊天机器人、有声读物阅读和播客制作方面发挥着重要作用。得益于 NLP 和深度学习的提升,语音质量、准确性和真实感得到了改善,语音处理市场迅速发展。服务、媒体和娱乐公司正在使用人工智能语音来促进用户聊天并加快内容创作。对语音助手和自动语音修复的需求将持续增长,但对语音复制和道德问题的担忧可能会成为未来的障碍。
AIGC 中的文本处理
在 AIGC 中,文本处理意味着使用 AI 来创建、研究和润色书面内容,例如 NLG、内容制作、文本总结和翻译。它是汽车新闻、营销文本和客户支持等小工具的关键。文本处理领域正在蓬勃发展,在新闻、内容营销和在线购物等领域占有重要地位,这些领域的公司希望快速、出色地完成大量写作。随着 GPT-4 等 AI 小工具变得越来越智能,文本制作变得越来越好、越来越精细。市场可能会进一步增长,但模仿内容、偏见和滥用等重大障碍仍然存在。
AIGC 中的图像处理
在 AIGC 中,图像处理意味着使用 AI 制作、调整和润色视觉效果,例如绘画、照片编辑和人脸识别。它用于设计、广告、视频游戏和媒体制作。图像处理市场正在飙升,这得益于营销和数字媒体对个性化视觉效果的巨大需求。有助于图像制作和更改的 AI 设备让公司和创作者能够大量制作出一流的视觉效果。尽管新想法还有很大的发展空间,但产权问题和道德 AI 图像使用等障碍继续影响着市场的发展。
AIGC 的其他应用
AIGC 在人工智能音乐、视频制作和数据研究等新领域还有其他很酷的用途。这些超越了传统的文本、语音和图像技巧,为娱乐、学习和商业智能带来了新想法。随着越来越多的领域看到人工智能如何提升创造力并自动完成艰难的工作,这些新用途的市场正在增长。但是,有些地方可能需要更长的时间才能流行起来,因为这些技术很特别,需要更多的微调。随着 AIGC 的变化,新的用途可能会出现,让公司和内容制作者有机会以令人兴奋的新方式使用人工智能。
市场动态
市场动态包括驱动因素和制约因素、机遇和挑战,说明市场状况。
驱动因素
” 人工智能技术的进步”
AI 技术的稳步发展为 AIGC 市场带来了巨大的推动力。借助更先进的机器学习、自然语言处理和图像制作技术,AI 可以制作出精确、巧妙且难以与人类作品区分开的内容。这些技术飞跃使公司能够自动完成工作,大幅削减内容制作成本并快速扩张。更智能的 AI 小工具(如 GPT-4 和顶级图像制作模型)正在让营销、娱乐和在线购物等领域更多地使用 AI 内容解决方案,从而推动市场的增长。
制约因素
” 道德和法律问题”
巨大的道德和法律问题阻碍了 AIGC 市场的发展。内容所有权、AI 公平性、虚假信息和隐私等问题都是障碍。Deepfakes 或可能欺骗人们或违反版权法的 AI 内容是一个大问题。政府和团体正试图通过规则解决这些问题,但 AI 内容的不确定道德问题可能会减缓市场增长。公司必须应对棘手的法律和公众监督。
机会
” “个性化内容需求增加”
随着越来越多的人想要个性化内容,AIGC 市场将迎来巨大机遇。AI 可以查看大量数据,制作符合人们品味、习惯和需求的内容。这有助于公司展示切中要害的广告、营销材料和媒体。随着消费者想要更多个性化和相关内容,企业纷纷转向 AI 来获取这些内容。AI 能够大量制作一流的个性化内容,这使得 AIGC 成为让客户满意、促进销售和让用户满意的绝佳工具。
挑战
” 保持人工智能生成内容的真实性和创造性”
AIGC 面临一个巨大障碍:保持 AI 内容的真实性和创造性。AI 可以快速制作东西,但很难复制人类的精细细节、深刻感受和新想法。如果 AI 内容变得太可预测或缺乏创意,人们可能会怀疑它。为了解决这个问题,公司和创作者需要在 AI 和人类工作之间找到一个最佳平衡点。他们必须保持 AI 内容有趣、忠于品牌、真实,同时仍能利用 AI 的速度。
AIGC(人工智能生成内容)市场区域洞察
北美
北美是 AIGC 市场的领头羊。它拥有出色的技术、大量的 AI 研究,以及科技、娱乐和新闻领域的大牌人物。美国是 AIGC 市场的重要参与者,OpenAI、谷歌和 Adobe 等公司处于领先地位。北美各地的公司都在使用 AIGC 制作内容、促进营销并让客户满意。这里的科技领域很强大,规则也很好,所以市场在不断增长。但随着市场规模的扩大,公司需要更多地考虑道德和规则。
欧洲
欧洲的 AIGC 市场正在崛起,英国、德国和法国是领头羊。欧洲各国政府支持 AI 研究,并制定规则以保证研究的道德性。大数据法 GDPR 规定了公司如何使用 AI 制作的内容,保护隐私。欧洲公司将 AIGC 用于营销、新闻和在线购物,使内容更加个性化,提高客户体验,并使业务运行更加顺畅。但是,欧洲在将 AI 转化为现金方面落后于北美,主要是因为欧洲企业在采用新技术方面需要时间。
亚洲
得益于中国、日本和韩国的科技发展,亚洲的 AIGC 市场正在蓬勃发展。在企业和政府的支持下,中国在人工智能和 AIGC 方面处于领先地位。AIGC 在娱乐、社交媒体和购物领域无处不在,人工智能可以为大量在线人群制作视频、音乐和文字。但是,亚洲存在内容规则、隐私担忧和当地品味等障碍。公司需要调整他们的人工智能产品以适应市场,同时遵守道德和法律。尽管如此,亚洲庞大而多样的人群为 AIGC 公司提供了巨大的增长机会。
主要行业参与者
” AIGC 行业的竞争格局”
AIGC 市场是一个热门战场,众多公司争夺文本、语音、图像和视频制作领域的头把交椅。他们凭借一流的人工智能、出色的用户内容和特殊工作工具脱颖而出。随着人们想要更多个性化内容,公司正在大力推动人工智能,以提供大量定制化、相关的内容。为了领先,公司在研究上投入大量资金,使他们的人工智能变得更好、更有创意,同时处理规则。这使得市场发展迅速,敏捷、精通技术和隐私意识是巨大的胜利。
AIGC(人工智能生成内容)市场公司名单
Google
Baidu
IBM
Microsoft
SAP
Intel
关键行业发展
2024 年 3 月,微软和 NVIDIA 宣布合作,重点推动医疗保健和生命科学行业的 AI 发展。此次合作充分利用了两家公司的优势:Microsoft Azure 的云基础设施和先进的计算能力,以及 NVIDIA 的 DGX Cloud 和 Clara 套件。目标是通过临床研究和药物研发等领域的发展来加速创新并改善患者护理。
报告范围
该研究进行了全面的 SWOT 分析,并展望了市场的未来。它研究了推动市场增长的因素,探索了可能影响市场的各种类别和用途。它将当前趋势与过去的重要时刻相结合,以形成一个完整的画面,发现增长点。
得益于人工智能技术和行业对它的渴求,AIGC 市场正在飙升。人工智能内容涉及营销、娱乐、购物和服务,可帮助企业实现自动化、激发用户兴趣并更顺畅地运行。GPT-4 和顶级图像制作者提高了 AIGC 的质量,使其更具创造力和相关性。但是,在某些地方,道德担忧、隐私和规则是障碍。
AIGC 市场前景光明,新想法将使 AI 更深入地融入日常工作。随着 AI 变得越来越敏锐,AIGC 将创造个性化、灵活的内容,以前所未有的方式将人类与 AI 融合在一起。公司将把自动化与现实相结合,以满足用户的高个性化需求。随着规则的变化,AIGC 将获得更清晰的道德和法律,使其成为一个更稳定的增长之地。
第一章:市场分析概述
- 竞争力量分析(波特五力模型)
- 战略增长评估(安索夫矩阵)
- 行业价值链洞察
- 区域趋势和关键市场驱动因素
- 市场细分概述
第二章:竞争格局
- 全球参与者和区域洞察
- 关键参与者和市场份额分析
- 领先公司的销售趋势
- 同比表现洞察
- 竞争策略和市场定位
- 关键差异化因素和战略举措
第三章:市场细分分析
- 关键数据和可视化洞察
- 趋势、增长率和驱动因素
- 细分市场动态和洞察
- 按细分市场进行的详细市场分析
第四章:区域市场表现
- 按区域划分的消费者趋势
- 历史数据和增长预测
- 区域增长因素
- 经济、人口和技术影响
- 主要地区的挑战和机遇
- 区域趋势和市场转变
- 重点城市和高需求地区
第五章:新兴和未开发市场
- 次要地区的增长潜力
- 趋势、挑战和机遇
第六章:产品和应用细分
- 产品类型和创新趋势
- 基于应用的市场洞察
第七章:消费者洞察
- 人口统计和购买行为
- 目标受众概况
第八章:主要发现和建议
- 市场洞察摘要
- 利益相关者的可行建议
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介绍
本报告的方法部分概述了 弈赫咨询 团队用于收集和分析数据的方法、工具和流程,以确保研究的严谨性和有效性。由于这项研究的协作性质,整合了各种方法以全面解决复杂的研究问题。下面,我们详细介绍了使用的具体方法。
学习框架
本报告采用混合方法,结合定性和定量研究,以提供对该主题的整体理解。该研究分为三个主要阶段:
初步探索性分析
• 详细的数据收集
• 综合和报告
• 协作工作流程
• 鉴于这项研究的联合性质,工作流程包括定期团队咨询、共享数据管理数字平台和定期同行评审,以确保整个项目的一致性和准确性。
主数据源
• 调查和问卷:制定标准化调查以收集利益相关者的定量见解。这些仪器经过了试点测试,以提高其清晰度和可靠性。
• 访谈: 对关键信息提供者进行了半结构化访谈,以提供定性深度。参与者是使用有目的的抽样选择的,以确保样本具有代表性。
辅助数据源
• 文献综述:弈赫咨询 团队系统地审查了相关的学术和行业出版物,以确定新兴趋势、文献差距和行业基准。
• 数据库:来自政府机构和研究机构等知名来源的统计数据被纳入,以补充原始数据。
保密性
所有数据都是匿名的,并且仅限于获得授权的团队成员访问,以保护参与者的隐私。
合规
该研究遵守机构审查委员会制定的道德准则和国际研究标准,确保了研究过程的完整性。
局限性
代表性样本:尽管努力确保多样性,但一些群体的代表性可能仍然不足。
数据可用性:对二手数据的依赖给验证所有来源带来了挑战。
资源限制:有限的资源影响了主要数据收集的规模。