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市場調查報告書
商品編碼
1616795

AI 代碼工具市場機會、成長動力、產業趨勢分析與預測 2024-2032

AI Code Tools Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2024-2032
出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 180 Pages | 商品交期: 2-3個工作天內

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簡介目錄

2023 年，全球人工智慧程式碼工具市場估值為 48 億美元，預計 2024 年至 2032 年複合年成長率為 23.2%。 這種成長主要是由於 DevOps 實踐的日益採用，特別是持續整合和持續部署（持續整合/持續交付）。 DevOps 專注於改善開發和營運團隊之間的協作，而 AI 程式碼工具透過自動化測試、部署和監控發揮著至關重要的作用。這些工具符合 DevOps 原則，最佳化重複性任務，使開發人員能夠專注於更複雜的編碼，從而實現更快、更可靠的軟體交付。隨著越來越多的組織採用 DevOps，對支援這些實踐的人工智慧增強工具的需求持續成長。

雲端運算是推動人工智慧程式碼工具市場成長的另一個關鍵因素。雲端平台為部署和管理人工智慧應用程式提供可擴展、靈活且經濟高效的解決方案。這對於需要大量運算資源的人工智慧程式碼工具尤其重要。透過利用雲端基礎設施，組織可以有效地開發、訓練和部署複雜的人工智慧模型，而不受本地硬體的限制。

雲端運算提供的可擴展性使公司能夠嘗試先進的人工智慧技術，從而增加了對與雲端環境無縫整合並最佳化模型開發和部署的人工智慧工具的需求。根據所提供的產品，市場分為工具和服務。 2023 年，工具細分市場價值約為 31 億美元。人工智慧驅動的工具變得越來越複雜，可以提供更好的上下文和意圖理解，從而產生更準確的編碼建議。

市場範圍
開始年份 2023年
預測年份 2024-2032
起始值 48億美元
預測值 301 億美元
複合年成長率 23.2%

這些工具還可以改善錯誤檢測、增強軟體可靠性並減少調試時間。關於部署模型，市場分為本地解決方案和基於雲端的解決方案。由於雲端服務提供的可擴展性和成本效益，到 2032 年，基於雲端的細分市場預計將超過 234 億美元。雲端部署使企業能夠處理不同的工作負載、最佳化資源並最大限度地減少硬體的前期投資，使其成為尋求靈活性和營運效率的公司的首選。全球人工智慧程式碼工具市場的35%。該地區是人工智慧進步的中心，擁有大量投資和尖端技術基礎設施，推動人工智慧程式碼工具在各行業的廣泛採用。

目錄

第 1 章：方法與範圍

第 2 章：執行摘要

第 3 章：產業洞察

  • 產業生態系統分析
  • 供應商格局
    • 程式碼太開發者
    • AI模型開發者
    • 雲端服務供應商
    • 系統整合商
    • 終端用戶
  • 利潤率分析
  • 技術差異化因素
    • 模型精度能力
    • 整合開發環境 (IDE) 整合
    • 模型訓練和更新
    • 其他
  • 專利分析
  • 重要新聞和舉措
  • 監管環境
  • 衝擊力
    • 成長動力
      • 機器學習和深度學習技術的快速進步
      • 各個最終用途產業擴大採用人工智慧
      • 對雲端運算的需求不斷成長
      • DevOps 實踐的採用越來越多
    • 產業陷阱與挑戰
      • 資料隱私和安全問題
      • 程式碼準確性和可靠性挑戰
  • 成長潛力分析
  • 波特的分析
  • PESTEL分析

第 4 章：競爭格局

  • 介紹
  • 公司市佔率分析
  • 競爭定位矩陣
  • 戰略展望矩陣

第 5 章：市場估計與預測：按產品分類，2018 年 - 2032 年

  • 主要趨勢
  • 工具
    • 程式碼產生工具
    • 程式碼審查和分析工具
    • 錯誤檢測工具
    • 程式碼最佳化工具
    • 其他
  • 服務
    • 專業服務
    • 託管工具

第 6 章：市場估計與預測：依技術分類，2018 - 2032

  • 主要趨勢
  • 機器學習
  • 深度學習
  • 自然語言處理
  • 生成式人工智慧

第 7 章：市場估計與預測：按部署模型，2018 年 - 2032 年

  • 主要趨勢
  • 本地
  • 雲

第 8 章：市場估計與預測：按應用分類，2018 年 - 2032 年

  • 主要趨勢
  • 數據科學與機器學習
  • 雲端服務和開發營運
  • 網頁開發
  • 行動應用程式開發
  • 遊戲開發
  • 嵌入式系統
  • 其他

第 9 章：市場估計與預測：按垂直產業，2018 年 - 2032 年

  • 主要趨勢
  • BFSI
  • 資訊科技與電信
  • 衛生保健
  • 製造業
  • 零售與電子商務
  • 政府
  • 媒體與娛樂
  • 其他

第 10 章：市場估計與預測：按地區分類，2018 年 - 2032 年

  • 主要趨勢
  • 北美洲
    • 美國
    • 加拿大
  • 歐洲
    • 英國
    • 德國
    • 法國
    • 義大利
    • 西班牙
    • 俄羅斯
    • 北歐人
    • 歐洲其他地區
  • 亞太地區
    • 中國
    • 印度
    • 日本
    • 韓國
    • 澳新銀行
    • 東南亞
    • 亞太地區其他地區
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
    • 拉丁美洲其他地區
  • MEA
    • 南非
    • 沙烏地阿拉伯
    • 阿拉伯聯合大公國
    • MEA 的其餘部分

第 11 章：公司簡介

  • Amazon Web Services
  • CircleCI
  • Codeium
  • Datadog
  • GitHub, Inc.
  • Google Cloud
  • IBM
  • JetBrains sro
  • Lightning AI
  • Meta
  • OpenAI
  • Replit, Inc.
  • Salesforce
  • Snyk
  • Sourcegraph
  • Tabnine
  • Tensorflow
簡介目錄
Product Code: 7370

The Global AI Code Tools Market was valued at USD 4.8 billion in 2023 and is expected to grow at a CAGR of 23.2% from 2024 to 2032. This growth is largely driven by the increasing adoption of DevOps practices, especially continuous integration and continuous deployment (CI/CD). DevOps focuses on improving collaboration between development and operations teams, and AI code tools play a crucial role by automating testing, deployment, and monitoring. These tools align with DevOps principles, optimizing repetitive tasks and enabling developers to focus on more complex coding, which leads to faster, more reliable software delivery. As more organizations adopt DevOps, the demand for AI-enhanced tools to support these practices continues to rise.

Cloud computing is another key factor driving growth in the AI code tools market. Cloud platforms provide scalable, flexible, and cost-effective solutions for deploying and managing AI applications. This is particularly important for AI code tools that require substantial computational resources. By leveraging cloud infrastructure, organizations can efficiently develop, train, and deploy complex AI models without the constraints of on-premises hardware.

The scalability offered by cloud computing allows companies to experiment with advanced AI techniques, increasing the demand for AI tools that seamlessly integrate with cloud environments and optimize model development and deployment. Based on the offering, the market is segmented into tools and services. In 2023, the tools segment was worth approximately USD 3.1 billion in 2023. The software development industry is experiencing a shift towards automation and AI-powered code generation, which accelerates development cycles and reduces manual coding errors. AI-driven tools are becoming more sophisticated, offering better context and intent understanding, resulting in more accurate coding suggestions.

Market Scope
Start Year2023
Forecast Year2024-2032
Start Value$4.8 Billion
Forecast Value$30.1 Billion
CAGR23.2%

These tools also improve bug detection, enhancing software reliability and reducing debugging time. Regarding the deployment model, the market is divided into on-premises and cloud-based solutions. The cloud-based segment is projected to surpass USD 23.4 billion by 2032, thanks to the scalability and cost-efficiency that cloud services offer. Cloud deployment allows businesses to handle varying workloads, optimize resources, and minimize upfront investments in hardware, making it a preferred choice for companies seeking flexibility and operational efficiency.In 2023, North America led the AI code tools market, accounting for around 35% of the global share. This region is a hub for AI advancements, with significant investments and cutting-edge technological infrastructure driving the widespread adoption of AI code tools across industries.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates & calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimation
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research and validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market scope & definition

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360° synopsis, 2018 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Supplier landscape
    • 3.2.1 Code too developers
    • 3.2.2 AI model developers
    • 3.2.3 Cloud service providers
    • 3.2.4 System integrators
    • 3.2.5 End-user
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Technology differentiators
    • 3.4.1 Model accuracy capabilities
    • 3.4.2 Integrated development environments (IDEs) integration
    • 3.4.3 Model training and updates
    • 3.4.4 Others
  • 3.5 Patent analysis
  • 3.6 Key news & initiatives
  • 3.7 Regulatory landscape
  • 3.8 Impact forces
    • 3.8.1 Growth drivers
      • 3.8.1.1 Rapid advancements in machine learning and deep learning technologies
      • 3.8.1.2 Increasing adoption of AI across various end use industries
      • 3.8.1.3 Increasing demand for cloud computing
      • 3.8.1.4 Growing adoption of DevOps practices
    • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
      • 3.8.2.1 Data privacy and security concerns
      • 3.8.2.2 Code accuracy and reliability challenges
  • 3.9 Growth potential analysis
  • 3.10 Porter's analysis
  • 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
  • 4.3 Competitive positioning matrix
  • 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Offering, 2018 - 2032 ($Bn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Tools
    • 5.2.1 Code generation tools
    • 5.2.2 Code review & analysis tools
    • 5.2.3 Bug detection tools
    • 5.2.4 Code optimization tools
    • 5.2.5 Others
  • 5.3 Services
    • 5.3.1 Professional services
    • 5.3.2 Managed tools

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2018 - 2032 ($Bn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Machine learning
  • 6.3 Deep learning
  • 6.4 Natural language processing
  • 6.5 Generative AI

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Deployment Model, 2018 - 2032 ($Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 On-premises
  • 7.3 Cloud

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Application, 2018 - 2032 ($Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Data science & machine learning
  • 8.3 Cloud services & DevOps
  • 8.4 Web development
  • 8.5 Mobile app development
  • 8.6 Gaming development
  • 8.7 Embedded systems
  • 8.8 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Industry Vertical, 2018 - 2032 ($Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 BFSI
  • 9.3 IT & telecom
  • 9.4 Healthcare
  • 9.5 Manufacturing
  • 9.6 Retail & e-commerce
  • 9.7 Government
  • 9.8 Media & entertainment
  • 9.9 Others

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2018 - 2032 ($Bn)

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 U.S.
    • 10.2.2 Canada
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 UK
    • 10.3.2 Germany
    • 10.3.3 France
    • 10.3.4 Italy
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Russia
    • 10.3.7 Nordics
    • 10.3.8 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 China
    • 10.4.2 India
    • 10.4.3 Japan
    • 10.4.4 South Korea
    • 10.4.5 ANZ
    • 10.4.6 Southeast Asia
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 Latin America
    • 10.5.1 Brazil
    • 10.5.2 Mexico
    • 10.5.3 Argentina
    • 10.5.4 Rest of Latin America
  • 10.6 MEA
    • 10.6.1 South Africa
    • 10.6.2 Saudi Arabia
    • 10.6.3 UAE
    • 10.6.4 Rest of MEA

Chapter 11 Company Profiles

  • 11.1 Amazon Web Services
  • 11.2 CircleCI
  • 11.3 Codeium
  • 11.4 Datadog
  • 11.5 GitHub, Inc.
  • 11.6 Google Cloud
  • 11.7 IBM
  • 11.8 JetBrains s.r.o.
  • 11.9 Lightning AI
  • 11.10 Meta
  • 11.11 OpenAI
  • 11.12 Replit, Inc.
  • 11.13 Salesforce
  • 11.14 Snyk
  • 11.15 Sourcegraph
  • 11.16 Tabnine
  • 11.17 Tensorflow