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아시아태평양의 생성형 AI 시장 : 비즈니스 프로세스, 유형, 기술, 제공 부문, 국가별 분석 및 예측(2023-2033년)

Asia-Pacific Generative AI Market: Focus on Business Process, Type, Technology, Offering, and Country - Analysis and Forecast, 2023-2033

발행일: | 리서치사: BIS Research | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 1-5일 (영업일 기준)

    
    
    




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아시아태평양의 생성형 AI 시장은 2023년 30억 6,000만 달러에서 예측 기간 동안 33.24%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 2023년 539억 6,000만 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다.

AI 용도는 아시아태평양 전반의 혁신을 촉진하는 최첨단 기술인 생성형 AI에 의해 변화하고 있습니다. 생성형 AI는 특정 작업에 국한된 일반적인 AI 시스템과는 달리 텍스트, 사진, 음악, 동영상 등 새로운 컨텐츠를 자율적으로 생성할 수 있다는 점에서 차별화됩니다.

고급 알고리즘과 신경망을 사용하여 기계가 데이터 내의 복잡한 패턴을 인식, 이해 및 생성할 수 있게 되었습니다. 이는 혁명적인 능력입니다. 생성형 AI는 확률적 모델링과 딥러닝을 활용하여 인간의 창의성을 모방하고 인간이 생성한 컨텐츠와 매우 유사한 컨텐츠를 생성합니다. 이러한 모델은 반복 학습을 통해 더욱 개선되어 일관되고 현실적인 정보를 제공하는 능력을 향상시킵니다.

주요 시장 통계
예측 기간 2023-2033년
2023년 평가 30억 6,000만 달러
2033년 전망 539억 6,000만 달러
CAGR 33.24%

아시아태평양의 생성형 AI 시장은 제조, 헬스케어, 엔터테인먼트, 금융 등 다양한 산업에서 최첨단 AI 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 빠르게 성장하고 있습니다. 생성형 AI는 새로운 텍스트, 이미지, 음악, 영상 자료를 자체적으로 생성할 수 있기 때문에 생산성, 창의성, 사용자 정의 기능을 향상시켜 많은 분야에 변화를 가져오고 있습니다.

R&D에 대한 막대한 투자로 중국, 일본, 한국, 인도 및 기타 국가들이 생성형 AI 개발을 주도하고 있습니다. 이 최첨단 기술은 기업과 정부 모두 업무 간소화, 비용 절감, 고객 만족도 향상을 위해 활용하고 있습니다. 또한, 생성형 AI는 가상현실, 제품 디자인, 디지털 컨텐츠 제작의 자동화 및 개인화에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 필수적입니다.

시장 세분화

세분화 1 : 비즈니스 프로세스별 세분화

  • 컨텐츠 제작 및 마케팅
  • 인적자원 관리
  • R&D
  • 재무

세분화 2 : 유형별 세분화

  • 비주얼
  • 오디오
  • 텍스트 기반
  • 기타

세분화 3 : 기술별 세분화

  • 생성 역수 네트워크(GAN)
  • 변분 자동 인코더(VAE)
  • 트랜스포머
  • 확산 네트워크

세분화 4 : 제공 구분별

  • 자연어 처리(NLP)
  • 머신러닝 기반 예측 모델링
  • 컴퓨터 비전
  • 로보틱스 및 자동화
  • 증강현실(AR) 및 가상현실(VR)

세분화 5 : 국가별

  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 한국
  • 호주
  • 기타

아시아태평양의 생성형 AI 시장을 조사했으며, 업계 동향, 기술 및 특허 동향, 규제 환경, 시장 성장 촉진요인 및 억제요인, 시장 규모 추이 및 예측, 각 부문별 및 주요 국가별 상세 분석, 경쟁 구도, 주요 기업 프로파일 등의 정보를 정리하여 전해드립니다.

목차

주요 요약

범위와 정의

제1장 시장

  • 시장 동향 : 현황과 향후
    • 시장의 정의
    • 진행중인 생성형 AI 동향
    • 에코시스템/진행 중인 프로그램
    • AI 산업 : 현황과 향후 전망
    • 생성형 AI 혁신 타임라인 : 유형별
    • 스타트업과 투자 상황
  • 시장 역학 개요
    • 사업 촉진요인
    • 사업과 제목
    • 사업 기회

제2장 지역

  • 지역별 개요
  • 성장 촉진요인 및 억제요인
  • 아시아태평양
    • 지역 개요
    • 시장 성장 원동력
    • 시장이 해결해야 할 과제
    • 용도
    • 제품
    • 중국
    • 인도
    • 일본
    • 한국
    • 호주
    • 기타

제3장 시장 : 경쟁 벤치마킹 및 기업 개요

  • 다음 프론티어
  • 지역적 평가
    • SAMSUNG

제4장 조사 방법

LSH 24.10.14

Introduction to Asia-Pacific Generative AI Market

The Asia-Pacific generative AI market is projected to reach $53.96 billion by 2033 from $3.06 billion in 2023, growing at a CAGR of 33.24% during the forecast period 2023-2033. AI applications are being revolutionized by generative AI, a cutting-edge technology that is fostering innovation throughout the Asia-Pacific (APAC) region. Generative AI is distinct in that it can autonomously produce new content, including text, photos, music, and videos, in contrast to typical AI systems that are restricted to particular tasks.

With the use of sophisticated algorithms and neural networks, machines are now able to recognize, understand, and create complex patterns in data. This is a revolutionary capacity. Generative AI imitates human creativity by utilizing probabilistic modeling and deep learning to produce content that closely resembles human-generated content. These models are further refined by iterative training, which enhances their capacity to provide coherent and realistic information.

KEY MARKET STATISTICS
Forecast Period2023 - 2033
2023 Evaluation$3.06 Billion
2033 Forecast$53.96 Billion
CAGR33.24%

Personalized and flexible outcomes can be obtained using generative AI, which can create tailored material in response to input such as text prompts, images, or audio samples. These models are able to improve the caliber and applicability of their outputs over time thanks to feedback systems. Grounded on a wide range of applications, generative AI offers unparalleled prospects for innovation and expansion in several sectors in the Asia-Pacific area.

Market Introduction

APAC's generative AI market is expanding quickly due to the growing need for cutting-edge AI solutions in a variety of industries, including manufacturing, healthcare, entertainment, and finance. Because it can independently produce fresh text, images, music, and video material, generative AI is transforming a number of sectors by enhancing productivity, creativity, and customisation.

With substantial investments in R&D, APAC nations like China, Japan, South Korea, and India are leading the way in the development of generative AI. This state-of-the-art technology is being used by both corporations and governments to streamline operations, save expenses, and improve customer satisfaction. Additionally, generative AI is essential in meeting the increased demand for automation and personalization in virtual reality, product design, and digital content creation.

The integration of generative AI with other cutting-edge technologies, like computer vision, machine learning, and natural language processing, is a defining feature of the APAC industry. Businesses are able to provide more thoughtful and flexible solutions and optimize their operations because to this connection.

The APAC generative AI market is anticipated to grow significantly with an emphasis on innovation and technical advancements. This presents a great opportunity for organizations to take advantage of the revolutionary potential of generative AI across many industries.

Market Segmentation

Segmentation 1: by Business Process

  • Content Creation and Marketing
  • Human Resource Management
  • Research and Development
  • Finance

Segmentation 2: by Type

  • Visual
  • Audio
  • Text-Based
  • Others

Segmentation 3: by Technology

  • Generative Adversarial Network (GAN)
  • Variational Autoencoder (VAE)
  • Transformer
  • Diffusion Network

Segmentation 4: by Offering

  • Natural Language Processing (NLP)
  • Machine Learning-Based Predictive Modeling
  • Computer Vision
  • Robotics and Automation
  • Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR)

Segmentation 5: by Country

  • China
  • India
  • Japan
  • South Korea
  • Australia
  • Rest-of-Asia-Pacific

How can this report add value to an organization?

Product/Innovation Strategy: The product segment helps the reader understand the different types of products available for deployment and their potential in APAC region. Moreover, the study provides the reader with a detailed understanding of the generative AI market by application on the basis of business process (content creation and marketing, human resource management, research and development, finance, and others) and product on the basis of type (visual, audio, text-based, and others), technology(generative adversarial network (GAN), variational autoencoder (VAE), transformer, and diffusion network), offering (natural language processing (NLP), machine learning-based predictive modeling, computer vision, robotics and automation, augmented reality (AR) and virtual reality (VR), and others).

Growth/Marketing Strategy: The Asia-Pacific generative AI market has seen major development by key players operating in the market, such as business expansion, partnership, collaboration, and joint venture. The favored strategy for the companies has been partnerships and contracts to strengthen their position in the generative AI market.

Competitive Strategy: Key players in the Asia-Pacific generative AI market analyzed and profiled in the study involve major companies offering generative AI solutions designed for various applications. Moreover, a detailed competitive benchmarking of the players operating in the APAC generative AI market has been done to help the reader understand how players stack against each other, presenting a clear market landscape. Additionally, comprehensive competitive strategies such as partnerships, agreements, and collaborations will aid the reader in understanding the untapped revenue pockets in the market.

Table of Contents

Executive Summary

Scope and Definition

1 Markets

  • 1.1 Market Trends: Current and Future
    • 1.1.1 Market Definition
    • 1.1.2 Ongoing Generative AI Trends
      • 1.1.2.1 Shadow AI
      • 1.1.2.2 Edge Computing for Generative AI
      • 1.1.2.3 Multimodal AI
    • 1.1.3 Ecosystem/Ongoing Programs
      • 1.1.3.1 Regulatory Implications
      • 1.1.3.2 Generative AI Market: Stakeholders
        • 1.1.3.2.1 Cloud Platform Providers
        • 1.1.3.2.2 Hardware Providers
        • 1.1.3.2.3 API/API-as-a-Service Providers
        • 1.1.3.2.4 End Users
    • 1.1.4 Artificial Intelligence Industry: Current and Future Outlook
    • 1.1.5 Generative AI Innovation Timeline: By Type
    • 1.1.6 Start-Up and Investment Landscape
  • 1.2 Market Dynamics Overview
    • 1.2.1 Business Drivers
      • 1.2.1.1 Advancements in Machine Learning and AI Technologies
      • 1.2.1.2 Availability of Big Data
      • 1.2.1.3 Public and Media Interest
    • 1.2.2 Business Challenges
      • 1.2.2.1 Ethical and Regulatory Challenges
      • 1.2.2.2 Public Perception and Trust
      • 1.2.2.3 Data Inaccuracy
    • 1.2.3 Business Opportunities
      • 1.2.3.1 Ethical AI Development and Bias Mitigation Services
      • 1.2.3.2 Platform-as-a-Service (PaaS) Offerings

2 Regions

  • 2.1 Regional Summary
  • 2.2 Drivers and Restraints
  • 2.3 Asia-Pacific
    • 2.3.1 Regional Overview
    • 2.3.2 Driving Factors for Market Growth
    • 2.3.3 Factors Challenging the Market
    • 2.3.4 Application
    • 2.3.5 Product
    • 2.3.6 China
    • 2.3.7 Application
    • 2.3.8 Product
    • 2.3.9 India
    • 2.3.10 Application
    • 2.3.11 Product
    • 2.3.12 Japan
    • 2.3.13 Application
    • 2.3.14 Product
    • 2.3.15 South Korea
    • 2.3.16 Application
    • 2.3.17 Product
    • 2.3.18 Australia
    • 2.3.19 Product
    • 2.3.20 Rest-of-Asia-Pacific
    • 2.3.21 Application
    • 2.3.22 Product

3 Markets - Competitive Benchmarking & Company Profiles

  • 3.1 Next Frontiers
  • 3.2 Geographic Assessment
    • 3.2.1 SAMSUNG
      • 3.2.1.1 Overview
      • 3.2.1.2 Top Products/Product Portfolio
      • 3.2.1.3 Top Competitors
      • 3.2.1.4 Target Customers
      • 3.2.1.5 Key Personnel
      • 3.2.1.6 Analyst View
      • 3.2.1.7 Market Share, 2022

4 Research Methodology

  • 4.1 Data Sources
    • 4.1.1 Primary Data Sources
    • 4.1.2 Secondary Data Sources
    • 4.1.3 Data Triangulation
  • 4.2 Market Estimation and Forecast
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