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2021623

생성형 AI 시장 예측(-2034년) : 구성 요소, 모달리티, 용도, 최종사용자, 지역별 세계 분석

Generative AI Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Component (Software and Services), Modality, Application, End User and By Geography

발행일: | 리서치사: 구분자 Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



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Stratistics MRC에 따르면 세계의 생성형 AI 시장은 2026년에 285억 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 34.8%로 성장하며, 2034년까지 3,102억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.

생성형 AI는 기존 데이터세트의 패턴을 분석하여 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 새로운 컨텐츠를 생성하는 인공지능의 한 분야입니다. 예측과 분석을 주로 하는 기존 AI와 달리, 생성형 AI는 인간의 창의성과 유사한 독자적인 결과물을 만들어낸다. 거대 언어 모델과 생성대립네트워크(GAN) 등의 기술을 활용하여 현실적이고 의미 있는 컨텐츠를 생성할 수 있습니다. 미디어, 광고, 의료, 디자인 등의 분야에서 효율성 향상, 크리에이티브 프로세스 자동화, 혁신 촉진을 위해 생성형 AI 도입이 확대되고 있으며, 컨텐츠 제작 및 크리에이티브 워크플로우를 근본적으로 변화시키고 있습니다.

맥킨지와 가트너에 따르면 생성형 AI 시장은 2022년 80억 달러에서 2026년까지 670억 달러에 달할 것으로 예상되며, 기업의 72%는 이미 어떤 형태로든 생성형 AI를 도입한 것으로 나타났습니다. 이러한 빠른 성장은 생성형 AI가 가장 빠르게 확장되고 있는 기술 분야 중 하나임을 보여줍니다.

자동화된 컨텐츠 제작에 대한 수요 증가

효율적이고, 저렴하며, 최고 품질의 컨텐츠에 대한 요구가 높아짐에 따라 생성형 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 광고, 미디어, 엔터테인먼트 등의 업계에서는 AI를 활용한 솔루션을 도입하여 기사, 비주얼, 영상, 동영상, 온라인 게시물의 제작을 자동화하고 있습니다. 이러한 자동화를 통해 인력을 최소화하고 효율성을 높이며 일관성 있는 컨텐츠 전송을 보장합니다. 또한 다양한 타깃에 맞는 컨텐츠 제공이 가능해져 참여도와 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다. 디지털 컨텐츠 수요의 급증과 확장 가능한 크리에이티브 솔루션에 대한 기업의 요구는 다양한 분야용 생성형 AI 기술의 성장과 통합을 촉진하는 주요 원동력이 되고 있습니다.

데이터 프라이버시 및 보안 문제

생성형 AI는 방대한 데이터세트에 의존하고 있으며, 이는 심각한 프라이버시 및 보안 문제를 야기하고 있습니다. 기업은 민감한 고객 데이터나 기밀 정보를 다룰 때 GDPR, CCPA 등의 규제를 준수해야 합니다. 정보 유출, 부정 사용 또는 AI 생성 결과물의 악용과 같은 위험은 법적 책임을 초래하고 기업의 평판을 훼손할 수 있습니다. 이러한 데이터 보안 우려로 인해 조직은 생성형 AI 솔루션을 전면적으로 도입하는 것을 주저하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 보안 인프라에 대한 추가 투자가 필요한 경우가 많으며, 이는 도입 지연으로 이어져 생성형 AI 기술의 광범위한 통합에 큰 장벽이 될 수 있습니다.

의료 및 생명과학 분야로의 확장

의료 및 생명과학 분야는 특히 신약개발, 진단, 의료영상, 개인맞춤형 의료 분야용 생성형 AI에 엄청난 기회를 제공하고 있습니다. AI 시스템은 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 감지하고, 연구를 가속화하고, 치료법을 최적화할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 보고서 작성 자동화, 가상 환자 모델 구축, 임상시험을 위한 예측적 지식 제공 등을 가능하게 합니다. 이러한 응용은 효율성을 높이고, 조사 기간을 단축하며, 비용을 절감할 수 있습니다. 의료 기관이 AI 기술을 도입하는 가운데, 생성형 AI는 의료 및 생명과학 분야에서 환자 치료를 혁신하고, 혁신을 가속화하며, 업무를 효율화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

잘못된 정보 및 딥페이크에 대한 악용

생성형 AI는 가짜 뉴스, 기만적인 컨텐츠, 그리고 현실감 있는 딥페이크 미디어를 생성하는 데 악용될 수 있는 위험성을 내포하고 있습니다. 악의적인 이용은 정치, 금융 또는 사회 안정에 영향을 미치고, 평판 훼손, 법적 문제, 국민 신뢰 하락을 야기할 수 있습니다. AI에 의해 생성된 잘못된 정보의 급속한 확산은 여론을 동요시키고, 비즈니스와 금융 시장을 혼란에 빠뜨리고, 사회 불안을 야기할 수 있습니다. 이러한 위협을 줄이기 위해서는 정부나 조직이 탐지 시스템을 도입하고 윤리 기준을 철저히 준수해야 합니다. 생성형 AI의 악용 가능성은 심각한 문제이며, 사회의 신뢰와 다양한 분야에서의 AI 기술의 안전한 도입을 위협하고 있습니다.

COVID-19의 영향:

COVID-19 팬데믹으로 인해 조직이 봉쇄 및 원격 근무를 통해 업무를 유지하기 위해 디지털 기술에 눈을 돌리면서 생성형 AI의 도입이 크게 촉진되었습니다. 컨텐츠 생성, 가상 지원, 고객 응대, 업무 업무 자동화를 위해 AI를 활용한 솔루션이 점점 더 많이 채택되고 있습니다. 의료 분야에서는 생성형 AI가 조사, 진단, 예측 분석을 지원하여 팬데믹 관련 과제 해결에 기여했습니다. 이번 위기는 확장성이 높고 지능적인 기술의 가치를 부각시켰고, AI 개발 및 인프라에 대한 투자 확대를 촉발시켰습니다. 그 결과, COVID-19는 생성형 AI 툴의 인지도 향상, 도입 및 배포를 가속화하는 촉매제가 되었고, 전 세계 모든 산업 분야에서 존재감을 확대했습니다.

예측 기간 중 텍스트 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.

텍스트 부문은 마케팅, 고객 지원, 컨텐츠 제작, 교육 툴에 광범위하게 사용되면서 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. AI 챗봇, 가상 비서, 자동 작성 플랫폼 등의 솔루션은 효율성과 확장성, 그리고 자연스럽고 인간적인 텍스트를 생성하는 능력으로 인기를 끌고 있습니다. 기업은 커뮤니케이션, 참여 및 워크플로우의 생산성을 향상시키기 위해 이러한 툴을 도입하고 있습니다. 텍스트 AI 솔루션은 이미지나 동영상 생성 등 다른 분야와 비교했을 때, 텍스트 AI 솔루션의 활용도가 높고 범용성이 높기 때문에 텍스트 분야는 생성형 AI 도입에 가장 큰 기여를 하고 있으며, 글로벌 시장 성장을 주도하는 주요 요인으로 작용하고 있습니다.

예측 기간 중 헬스케어 및 생명과학 분야가 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

예측 기간 중 헬스케어 및 생명과학 분야는 의약품 개발, 진단, 맞춤형 의료, 임상 연구 분야에서 AI 활용이 확대되면서 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 생성형 AI는 대규모 데이터세트의 신속한 분석, 예측적 인사이트, 합성 데이터 생성을 통해 효율성을 높이고 치료법 개발을 가속화할 수 있습니다. 환자 치료 개선, 사무 자동화, 의료 워크플로우 효율화를 위한 AI 솔루션에 대한 수요 증가가 시장 확대를 견인하고 있습니다. 지속적인 기술 혁신과 AI 도입에 대한 투자 확대로 헬스케어 및 생명과학 분야는 가장 빠르게 성장하는 분야로 자리매김하고 있으며, 전 세계 생성형 AI 시장 전체에서 큰 성장 잠재력을 보여주고 있습니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역:

예측 기간 중 북미 지역은 탄탄한 기술 인프라, 주요 AI 기업의 집적, 다양한 분야에서의 광범위한 AI 도입으로 인해 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다. 강력한 R&D 투자, 활발한 스타트업 활동, 그리고 AI 혁신을 촉진하기 위한 정부의 노력이 시장 리더십에 기여하고 있습니다. 헬스케어, IT, 금융, 미디어 등 주요 산업에서 자동화, 컨텐츠 생성, 예측 분석을 위해 생성형 AI의 활용이 점점 더 확대되고 있습니다. 이 지역의 기술적 성숙도, 자금 조달 환경, 숙련된 노동력이 결합되어 북미는 전 세계 생성형 AI 도입의 가장 큰 견인차 역할을 하고 있으며, AI 주도 성장과 발전의 중심지가 되고 있습니다.

CAGR이 가장 높은 지역:

예측 기간 중 아시아태평양은 디지털화 가속화, AI 투자 증가, 의료, IT, 소매, 자동차 등의 분야에서의 도입 확대에 힘입어 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 정부의 지원적 노력이 AI 연구와 혁신을 촉진하는 한편, 기업과 스타트업은 컨텐츠 생성, 자동화, 예측 분석을 위해 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 인터넷 연결 환경, 기술 인프라, 숙련된 노동력의 향상이 급속한 성장에 기여하고 있습니다. 경제 발전, 유리한 정책, 기술 도입의 확대와 함께 아시아태평양은 생성형 AI에서 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 자리매김하고 있으며, AI 기반 솔루션의 글로벌 확대 및 도입에 큰 기회를 제공하고 있습니다.

무료 커스터마이징 서비스:

이 보고서를 구매한 모든 고객은 아래 무료 맞춤화 옵션 중 하나를 이용할 수 있습니다. :

  • 기업 개요
    • 추가 시장 참여자(최대 3개사)에 대한 포괄적인 프로파일링
    • 주요 기업 SWOT 분석(최대 3개사)
  • 지역별 세분화
    • 고객의 요청에 따라 주요 국가 및 지역의 시장 추정 및 예측, CAGR(참고: 타당성 확인에 따라 다름)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지역적 분포, 전략적 제휴에 기반한 주요 기업 벤치마킹

목차

제1장 개요

제2장 조사 프레임워크

제3장 시장 역학과 동향 분석

제4장 경쟁 환경과 전략적 평가

제5장 세계의 생성형 AI 시장 : 컴포넌트별

제6장 세계의 생성형 AI 시장 : 모달리티별

제7장 세계의 생성형 AI 시장 : 용도별

제8장 세계의 생성형 AI 시장 : 최종사용자별

제9장 세계의 생성형 AI 시장 : 지역별

제10장 전략적 시장 정보

제11장 업계 동향과 전략적 구상

제12장 기업 개요

KSA 26.05.12

According to Stratistics MRC, the Global Generative AI Market is accounted for $28.5 billion in 2026 and is expected to reach $310.2 billion by 2034 growing at a CAGR of 34.8% during the forecast period. Generative AI is a branch of artificial intelligence that creates novel content like text, visuals, audio, and video by analyzing patterns in existing datasets. Unlike conventional AI that primarily predicts or analyzes, generative AI produces original outputs resembling human creativity. Utilizing technologies such as large language models and generative adversarial networks, it can generate realistic and meaningful content. Sectors including media, advertising, healthcare, and design are increasingly employing generative AI to boost efficiency, automate creative processes, and drive innovation, fundamentally transforming content creation and creative workflows.

According to McKinsey and Gartner, the generative AI market is projected to reach $67 billion by 2026, up from $8 billion in 2022, with 72% of enterprises already adopting generative AI in some form. This rapid growth underscores its position as one of the fastest-expanding technology sectors.

Market Dynamics:

Driver:

Growing demand for automated content creation

Rising requirements for efficient, affordable, and top-quality content are accelerating generative AI adoption. Industries such as advertising, media, and entertainment employ AI-powered solutions to automate the creation of articles, visuals, videos, and online posts. This automation minimizes human effort, boosts efficiency, and ensures consistent content delivery. Additionally, it enables tailored content for different audiences, enhancing interaction and brand loyalty. The surge in digital content needs, combined with businesses seeking scalable creative solutions, acts as a key driver propelling the growth and integration of generative AI technologies across multiple sectors.

Restraint:

Data privacy and security concerns

Generative AI depends on extensive datasets, which creates serious privacy and security challenges. Companies must adhere to regulations such as GDPR and CCPA when handling sensitive customer or confidential data. Risks of breaches, unauthorized use, or misuse of AI-generated outputs can result in legal consequences and harm a company's reputation. Such data security concerns make organizations hesitant to fully implement generative AI solutions. Addressing these issues often requires additional investments in secure infrastructure, which can slow adoption and act as a significant barrier to the broader integration of generative AI technologies.

Opportunity:

Expansion in healthcare and life sciences

The healthcare and life sciences sector presents immense opportunities for generative AI, particularly in drug development, diagnostics, medical imaging, and personalized care. AI systems can analyze large volumes of data to detect patterns, speed up research, and optimize treatments. Generative AI also automates reports, enables virtual patient modeling, and provides predictive insights for clinical trials. These applications enhance efficiency, cut research timelines, and reduce costs. With healthcare organizations increasingly adopting AI technologies, generative AI has the potential to transform patient treatment, accelerate innovation, and streamline operations within the medical and life sciences domain.

Threat:

Misuse for misinformation and deepfakes

Generative AI poses a risk of being used to generate fake news, deceptive content, and realistic deepfake media. Malicious use can affect politics, finance, or social stability, causing reputational harm, legal issues, and decreased public trust. The rapid spread of AI-created misinformation can sway public opinion, disrupt business or financial markets, and trigger social instability. To mitigate these threats, governments and organizations must implement detection systems and enforce ethical standards. The misuse potential of generative AI represents a serious challenge, threatening public confidence and the safe adoption of AI technologies in various sectors.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic significantly boosted generative AI adoption as organizations turned to digital technologies to sustain operations amid lockdowns and remote working. AI-powered solutions were increasingly employed for automating content generation, virtual support, customer interactions, and operational tasks. In healthcare, generative AI supported research, diagnostics, and predictive analysis to tackle pandemic-related challenges. The crisis underscored the value of scalable and intelligent technologies, prompting higher investments in AI development and infrastructure. Consequently, COVID-19 served as a catalyst for accelerated awareness, adoption, and deployment of generative AI tools, expanding their presence across industries worldwide.

The text segment is expected to be the largest during the forecast period

The text segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, driven by widespread use in marketing, customer support, content creation, and educational tools. Solutions like AI chatbots, virtual assistants, and automated writing platforms are popular due to their efficiency, scalability, and ability to produce natural, human-like text. Companies employ these tools to improve communication, engagement, and workflow productivity. Compared to other segments such as image or video generation, text AI solutions are more accessible and versatile, making the text segment the largest contributor to generative AI adoption and a primary factor in driving market growth globally.

The healthcare & life sciences segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the healthcare & life sciences segment is predicted to witness the highest growth rate due to growing use of AI in drug development, diagnostics, personalized medicine, and clinical research. Generative AI facilitates rapid analysis of large datasets, predictive insights, and synthetic data generation, enhancing efficiency and accelerating therapy development. Increasing demand for AI solutions to improve patient care, automate administrative work, and streamline medical workflows drives expansion. Ongoing technological innovation and rising investment in AI adoption position healthcare and life sciences as the fastest-growing segment, demonstrating significant growth potential across the global generative AI market.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share because of its robust technology infrastructure, concentration of top AI companies, and widespread AI adoption in various sectors. Strong R&D investments, vibrant startup activity, and government initiatives fostering AI innovation contribute to market leadership. Key industries such as healthcare, IT, finance, and media are increasingly using generative AI for automation, content generation, and predictive analytics. The region's technological maturity, access to capital, and skilled workforce collectively make North America the largest contributor to global generative AI adoption and a central hub for AI-driven growth and development.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia-Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by accelerated digitalization, rising AI investments, and adoption across sectors like healthcare, IT, retail, and automotive. Supportive government initiatives encourage AI research and innovation, while companies and start-ups utilize generative AI for content generation, automation, and predictive analytics. Improvements in internet access, technological infrastructure, and skilled workforce contribute to rapid growth. Economic development, favourable policies, and increasing technology adoption collectively position Asia-Pacific as the fastest-growing regional market for generative AI, offering significant opportunities for global expansion and adoption of AI-powered solutions.

Key players in the market

Some of the key players in Generative AI Market include Microsoft, Google, IBM, NVIDIA, OpenAI, Anthropic, Meta, AWS, Adobe, Salesforce, Oracle, AMD, HPE, Accenture, Capgemini, Cohere, Stability AI and Midjourney.

Key Developments:

In March 2026, NVIDIA and Marvell Technology, Inc. announced a strategic partnership to connect Marvell to the NVIDIA AI factory and AI-RAN ecosystem through NVIDIA NVLink Fusion(TM), offering customers building on NVIDIA architectures greater choice and flexibility in developing next-generation infrastructure. The companies will also collaborate on silicon photonics technology.

In January 2026, Microsoft Corp has been awarded a $170,444,462 firm-fixed-price task order for the Cloud One Program by the U.S. Department of War. The contract will provide Microsoft Azure cloud service offerings to support the Air Force's Cloud One Program and its customers. Work on the project will be performed at Microsoft's designated facilities across the contiguous United States.

In December 2025, IBM and Confluent, Inc. announced they have entered into a definitive agreement under which IBM will acquire all of the issued and outstanding common shares of Confluent for $31 per share, representing an enterprise value of $11 billion. Confluent provides a leading open-source enterprise data streaming platform that connects processes and governs reusable and reliable data and events in real time, foundational for the deployment of AI.

Components Covered:

  • Software
  • Services

Modalities Covered:

  • Text
  • Code
  • Image
  • Video
  • Multimodal

Applications Covered:

  • Content Generation
  • Search & Discovery
  • Predictive Analytics & Simulation
  • Business Intelligence & Visualization
  • Computer Vision Applications
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Robotics & Automation

End Users Covered:

  • Media & Entertainment
  • Gaming
  • Banking, Financial Services & Insurance (BFSI)
  • IT & Telecommunications
  • Healthcare & Life Sciences
  • Automotive & Transportation
  • Retail & E-Commerce
  • Education
  • Government & Public Sector

Regions Covered:

  • North America
    • United States
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • United Kingdom
    • Germany
    • France
    • Italy
    • Spain
    • Netherlands
    • Belgium
    • Sweden
    • Switzerland
    • Poland
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • China
    • Japan
    • India
    • South Korea
    • Australia
    • Indonesia
    • Thailand
    • Malaysia
    • Singapore
    • Vietnam
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Brazil
    • Argentina
    • Colombia
    • Chile
    • Peru
    • Rest of South America
  • Rest of the World (RoW)
    • Middle East
  • Saudi Arabia
  • United Arab Emirates
  • Qatar
  • Israel
  • Rest of Middle East
    • Africa
  • South Africa
  • Egypt
  • Morocco
  • Rest of Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2030, 2032 and 2034
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

  • 1.1 Market Snapshot and Key Highlights
  • 1.2 Growth Drivers, Challenges, and Opportunities
  • 1.3 Competitive Landscape Overview
  • 1.4 Strategic Insights and Recommendations

2 Research Framework

  • 2.1 Study Objectives and Scope
  • 2.2 Stakeholder Analysis
  • 2.3 Research Assumptions and Limitations
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Collection (Primary and Secondary)
    • 2.4.2 Data Modeling and Estimation Techniques
    • 2.4.3 Data Validation and Triangulation
    • 2.4.4 Analytical and Forecasting Approach

3 Market Dynamics and Trend Analysis

  • 3.1 Market Definition and Structure
  • 3.2 Key Market Drivers
  • 3.3 Market Restraints and Challenges
  • 3.4 Growth Opportunities and Investment Hotspots
  • 3.5 Industry Threats and Risk Assessment
  • 3.6 Technology and Innovation Landscape
  • 3.7 Emerging and High-Growth Markets
  • 3.8 Regulatory and Policy Environment
  • 3.9 Impact of COVID-19 and Recovery Outlook

4 Competitive and Strategic Assessment

  • 4.1 Porter's Five Forces Analysis
    • 4.1.1 Supplier Bargaining Power
    • 4.1.2 Buyer Bargaining Power
    • 4.1.3 Threat of Substitutes
    • 4.1.4 Threat of New Entrants
    • 4.1.5 Competitive Rivalry
  • 4.2 Market Share Analysis of Key Players
  • 4.3 Product Benchmarking and Performance Comparison

5 Global Generative AI Market, By Component

  • 5.1 Software
    • 5.1.1 Foundation Models
    • 5.1.2 APIs & SDKs
    • 5.1.3 SaaS Platforms
  • 5.2 Services
    • 5.2.1 Consulting
    • 5.2.2 Integration
    • 5.2.3 Managed Services

6 Global Generative AI Market, By Modality

  • 6.1 Text
  • 6.2 Code
  • 6.3 Image
  • 6.4 Video
  • 6.5 Multimodal

7 Global Generative AI Market, By Application

  • 7.1 Content Generation
  • 7.2 Search & Discovery
  • 7.3 Predictive Analytics & Simulation
  • 7.4 Business Intelligence & Visualization
  • 7.5 Computer Vision Applications
  • 7.6 Natural Language Processing (NLP)
  • 7.7 Robotics & Automation

8 Global Generative AI Market, By End User

  • 8.1 Media & Entertainment
  • 8.2 Gaming
  • 8.3 Banking, Financial Services & Insurance (BFSI)
  • 8.4 IT & Telecommunications
  • 8.5 Healthcare & Life Sciences
  • 8.6 Automotive & Transportation
  • 8.7 Retail & E-Commerce
  • 8.8 Education
  • 8.9 Government & Public Sector

9 Global Generative AI Market, By Geography

  • 9.1 North America
    • 9.1.1 United States
    • 9.1.2 Canada
    • 9.1.3 Mexico
  • 9.2 Europe
    • 9.2.1 United Kingdom
    • 9.2.2 Germany
    • 9.2.3 France
    • 9.2.4 Italy
    • 9.2.5 Spain
    • 9.2.6 Netherlands
    • 9.2.7 Belgium
    • 9.2.8 Sweden
    • 9.2.9 Switzerland
    • 9.2.10 Poland
    • 9.2.11 Rest of Europe
  • 9.3 Asia Pacific
    • 9.3.1 China
    • 9.3.2 Japan
    • 9.3.3 India
    • 9.3.4 South Korea
    • 9.3.5 Australia
    • 9.3.6 Indonesia
    • 9.3.7 Thailand
    • 9.3.8 Malaysia
    • 9.3.9 Singapore
    • 9.3.10 Vietnam
    • 9.3.11 Rest of Asia Pacific
  • 9.4 South America
    • 9.4.1 Brazil
    • 9.4.2 Argentina
    • 9.4.3 Colombia
    • 9.4.4 Chile
    • 9.4.5 Peru
    • 9.4.6 Rest of South America
  • 9.5 Rest of the World (RoW)
    • 9.5.1 Middle East
      • 9.5.1.1 Saudi Arabia
      • 9.5.1.2 United Arab Emirates
      • 9.5.1.3 Qatar
      • 9.5.1.4 Israel
      • 9.5.1.5 Rest of Middle East
    • 9.5.2 Africa
      • 9.5.2.1 South Africa
      • 9.5.2.2 Egypt
      • 9.5.2.3 Morocco
      • 9.5.2.4 Rest of Africa

10 Strategic Market Intelligence

  • 10.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
  • 10.2 White-Space and Opportunity Mapping
  • 10.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
  • 10.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment

11 Industry Developments and Strategic Initiatives

  • 11.1 Mergers and Acquisitions
  • 11.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
  • 11.3 New Product Launches and Certifications
  • 11.4 Capacity Expansion and Investments
  • 11.5 Other Strategic Initiatives

12 Company Profiles

  • 12.1 Microsoft
  • 12.2 Google
  • 12.3 IBM
  • 12.4 NVIDIA
  • 12.5 OpenAI
  • 12.6 Anthropic
  • 12.7 Meta
  • 12.8 AWS
  • 12.9 Adobe
  • 12.10 Salesforce
  • 12.11 Oracle
  • 12.12 AMD
  • 12.13 HPE
  • 12.14 Accenture
  • 12.15 Capgemini
  • 12.16 Cohere
  • 12.17 Stability AI
  • 12.18 Midjourney
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