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2021627
기업용 생성형 AI 시장 예측(-2034년) - 전개 방식별, 기업 규모별, 용도별, 최종사용자별, 지역별 세계 분석Generative AI in Enterprises Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Deployment Mode (On-Premises, Cloud-Based and Hybrid), Enterprise Size, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 기업용 생성형 AI 시장은 2026년에 76억 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 33.4%로 성장하여 2034년까지 763억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
생성형 AI는 콘텐츠 제작의 효율화, 의사결정 과정의 강화, 전반적인 생산성 향상을 통해 비즈니스의 방식을 점점 더 변화시키고 있습니다. 기업들은 생성형 AI를 활용하여 문서, 비주얼, 소프트웨어 코드, 예측 모델을 생성하고, 혁신 주기를 단축하고, 제품 출시 기간을 단축하고 있습니다. 또한, 고급 가상 비서 및 추천 엔진을 통해 고객 맞춤형 인터랙션을 실현하는 동시에 직원들이 정보에 접근하고 일상 업무를 자동화할 수 있도록 지원하고 있습니다. 기업들은 경쟁력을 유지하기 위해 마케팅, 디자인, 지원 등 전 부문에 걸쳐 생성형 AI를 도입하고 있습니다.
인도산업연맹(CII)과 EY에 따르면, 인도 기업의 거의 절반(47%)이 이미 여러 개의 생성형 AI 사용 사례를 실제 운영하고 있으며, 파일럿 단계에서 기업 규모 도입으로 큰 전환을 이루고 있다고 합니다.
자동화 및 효율성에 대한 수요 증가
자동화와 효율성에 대한 요구가 높아지면서 기업용 생성형 AI 도입이 증가하고 있습니다. 문서 작성, 코딩, 디자인 등 반복적인 작업을 처리함으로써 수작업에 대한 의존도를 줄이고 실수를 줄일 수 있습니다. 이러한 변화를 통해 직원들은 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있게 되어 생산성이 향상될 것입니다. 또한, 자동화는 인건비를 크게 증가시키지 않으면서도 비즈니스의 확장성을 지원합니다. 업계 환경이 치열해짐에 따라 조직은 워크플로우와 리소스 활용을 최적화하는 솔루션에 투자하고 있습니다. 생성형 AI는 기업이 업무를 간소화하고 급변하는 비즈니스 환경에서 강력한 경쟁력을 유지할 수 있는 중요한 원동력으로 부각되고 있습니다.
데이터 프라이버시 및 보안 문제
데이터 보호 및 보안에 대한 우려는 기업에서 생성형 AI를 도입하는 데 있어 큰 장벽이 되고 있습니다. 이러한 기술은 방대한 양의 기밀 데이터에 의존하기 때문에 정보 유출, 부정 사용 및 기밀 정보 노출의 위험을 증가시킵니다. 규제 준수 요구사항은 도입을 더욱 복잡하게 만들고 비용을 증가시킵니다. 외부의 AI 플랫폼을 이용하는 것도 또 다른 보안 취약점을 만들 수 있습니다. 많은 조직들이 자사 데이터와 지적재산에 대한 통제권 상실에 대한 우려로 인해 생성형 AI를 전면적으로 도입하는 것을 주저하고 있으며, 그 결과 운영과 혁신 측면에서 큰 이점이 있음에도 불구하고 보급이 제한되고 있습니다.
고객 지원 자동화의 발전
자동화를 통한 고객 서비스 개선은 생성형 AI를 통해 가능한 중요한 기회입니다. 기업들은 정확하고 맥락에 맞는 즉각적인 응답을 제공하는 고급 가상 비서를 도입할 수 있습니다. 이를 통해 서비스 신속화, 비용 절감, 고객 경험 향상을 실현할 수 있습니다. 자동화 시스템이 일상적인 문의를 처리하면, 담당자는 보다 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 AI 도구는 학습하고 성능을 향상시킵니다. 조직이 고품질 고객 경험 제공에 집중하는 가운데, 생성형 AI는 다양한 커뮤니케이션 플랫폼을 통해 개인화되고 지속적이며 확장 가능한 지원을 제공하는 효과적인 수단이 될 수 있습니다.
데이터 유출 및 사이버 공격 위험
사이버 공격과 데이터 유출 위험의 증가는 기업용 생성형 AI 도입에 심각한 위협이 되고 있습니다. 이러한 시스템은 방대한 양의 기밀 데이터에 의존하고 있기 때문에 해커가 접근을 시도할 때 매력적인 표적이 될 수 있습니다. 프롬프트 조작과 같은 방법도 시스템의 동작과 출력을 혼란스럽게 할 수 있습니다. 조직은 강력한 보안 프레임워크를 도입해야 하며, 이로 인해 복잡성과 비용이 증가합니다. 사이버 위협이 점점 더 고도화되면서 AI 시스템의 보안을 유지하는 것이 더욱 어려워지고 있습니다. 이러한 지속적인 리스크는 신뢰를 저해하고 기업 업무 전반에 걸쳐 생성형 AI의 광범위한 도입을 방해할 수 있습니다.
COVID-19의 영향:
기업이 디지털화 및 원격 근무 모델로 전환하는 가운데, COVID-19 사태는 기업 전반에 걸쳐 생성형 AI 도입을 촉진하는 데 중요한 역할을 했습니다. 조직은 이러한 기술을 활용하여 프로세스 효율화, 온라인 고객 참여도 향상, 불확실한 상황에서 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 했습니다. 디지털 플랫폼에 대한 의존도가 높아짐에 따라 AI 생성 콘텐츠, 가상 비서, 분석적 지식에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 일부 업계에서는 자금의 제약으로 인해 투자가 늦어지는 반면, 많은 기업들이 첨단 기술의 가치를 인식하고 있습니다. 전반적으로, 팬데믹은 디지털 전환을 가속화하고, 생성형 AI가 어떻게 유연성, 효율성, 비즈니스 연속성을 지원할 수 있는지를 보여주었습니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문이 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
클라우드 기반 부문은 유연성, 확장성, 낮은 초기 비용으로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 기업들은 값비싼 하드웨어의 필요성을 줄이고 강력한 AI 도구와 처리 능력에 대한 액세스를 제공하는 클라우드 플랫폼을 선호하고 있습니다. 이러한 솔루션을 통해 신속한 도입, 정기적인 업데이트, 기존 시스템과의 원활한 통합이 가능합니다. 또한, 원격 근무를 지원하여 오늘날의 분산형 워크포스 모델에도 적합합니다. 또한, 클라우드 서비스에는 강력한 보안 대책과 데이터 관리 기능이 포함되어 있어 신뢰성과 안정성을 높였습니다.
예측 기간 동안 의료 및 생명과학 분야가 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 의료 및 생명과학 분야는 의학 연구 및 환자 치료에서 혁신적인 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 생성형 AI는 복잡한 데이터세트 분석, 진단 정확도 향상, 신약 개발 프로세스 가속화를 돕습니다. 또한, 합성 데이터 생성을 가능하게 하고, AI 시스템 학습 시 프라이버시를 보장합니다. 디지털 헬스케어에 대한 투자 증가와 보다 효율적인 서비스 추진이 디지털 헬스케어 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 그 결과, 이 분야는 기업 생성형 AI 분야에서 가장 빠르게 성장하고 있는 분야로 부상하고 있습니다.
가장 큰 점유율을 차지하는 지역:
예측 기간 동안 북미는 첨단 기술 인프라와 높은 디지털 도입률에 힘입어 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 기업들은 경쟁을 피하기 위해 연구개발에 적극적으로 집중하고 있습니다. 클라우드 플랫폼, 데이터 분석, 자동화를 광범위하게 활용하여 다양한 분야에서 생성형 AI를 원활하게 통합할 수 있습니다. 정부의 지원과 자금 지원 이니셔티브가 개발 및 도입을 더욱 가속화하고 있습니다.
CAGR이 가장 높은 지역:
예측 기간 동안 아시아태평양은 급속한 기술 발전과 디지털화에 힘입어 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 많은 국가들이 효율성 향상과 혁신 촉진을 위해 AI에 많은 투자를 하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅의 성장, 스타트업 생태계의 확장, 각 분야의 자동화 수요 증가 등이 이러한 추세에 기여하고 있습니다. 지원적인 정부 정책과 디지털 전환의 노력은 도입을 더욱 촉진하고 있습니다.
무료 커스터마이징 서비스:
본 보고서를 구매한 모든 고객은 아래 무료 맞춤화 옵션 중 하나를 이용할 수 있습니다:
- 기업 프로파일링
- 추가 시장 참여자(최대 3개사)에 대한 종합적인 프로파일링
- 주요 기업(최대 3개사) SWOT 분석
- 지역별 세분화
- 고객의 요청에 따라 주요 국가 및 지역의 시장 추정 및 예측, CAGR(주 : 타당성 확인에 따라 다름)
- 경쟁사 벤치마킹
- 제품 포트폴리오, 지리적 분포, 전략적 제휴에 기반한 주요 기업 벤치마킹
목차
제1장 주요 요약
제2장 조사 프레임워크
제3장 시장 역학과 동향 분석
제4장 경쟁 환경과 전략적 평가
제5장 세계의 기업용 생성형 AI 시장 : 전개 방식별
제6장 세계의 기업용 생성형 AI 시장 : 기업 규모별
제7장 세계의 기업용 생성형 AI 시장 : 용도별
제8장 세계의 기업용 생성형 AI 시장 : 최종사용자별
제9장 세계의 기업용 생성형 AI 시장 : 지역별
제10장 전략적 시장 정보
제11장 업계 동향과 전략적 대처
제12장 기업 개요
KSMAccording to Stratistics MRC, the Global Generative AI in Enterprises Market is accounted for $7.6 billion in 2026 and is expected to reach $76.3 billion by 2034 growing at a CAGR of 33.4% during the forecast period. Generative AI is increasingly reshaping businesses by streamlining content production, strengthening decision processes, and boosting overall productivity. Companies use it to create written material, visuals, software code, and predictive models, accelerating innovation cycles and shortening product launch timelines. It enables tailored customer interactions via advanced virtual assistants and recommendation engines, while helping staff access information and automate routine tasks. Firms are embedding generative AI across departments including marketing, design, and support to stay competitive.
According to the Confederation of Indian Industry (CII) and EY, nearly half of Indian enterprises (47%) already have multiple generative AI use cases in production, marking a significant shift from pilots to enterprise-scale adoption.
Market Dynamics:
Driver:
Increasing demand for automation and efficiency
The growing need for automation and improved efficiency is pushing enterprises toward generative AI adoption. By handling repetitive tasks such as document creation, coding, and design, it lowers reliance on manual work and reduces errors. This shift enables employees to concentrate on more strategic responsibilities, enhancing productivity. Automation also supports business scalability without significantly increasing labor expenses. As industries become more competitive, organizations are investing in solutions that optimize workflows and resource usage. Generative AI stands out as a key enabler, helping companies streamline operations and sustain a strong competitive position in rapidly evolving business landscapes.
Restraint:
Data privacy and security concerns
Concerns around data protection and security are a major barrier to the adoption of generative AI in enterprises. Since these technologies rely on vast amounts of sensitive data, they increase the risk of breaches, unauthorized usage, and exposure of confidential information. Regulatory compliance requirements further complicate deployment and add to costs. Using external AI platforms can also create additional security vulnerabilities. Fear of losing control over proprietary data and intellectual property prevents many organizations from embracing generative AI fully, thereby restricting its growth even though it offers significant operational and innovation benefits.
Opportunity:
Advancements in customer support automation
Improving customer service through automation is a key opportunity enabled by generative AI. Companies can implement sophisticated virtual assistants that provide accurate and context-aware responses instantly. This leads to faster service, lower costs, and better customer experiences. Automated systems can manage routine inquiries, allowing human representatives to address more complicated problems. Over time, these AI tools learn and improve their performance. As organizations focus on delivering high-quality customer experiences, generative AI offers an effective way to provide personalized, continuous, and scalable support across various communication platforms.
Threat:
Risk of data breaches and cyberattacks
The growing risk of cyberattacks and data breaches presents a serious threat to generative AI adoption in enterprises. Since these systems depend on extensive sensitive data, they become attractive targets for hackers seeking unauthorized access. Techniques such as prompt manipulation can also disrupt system behavior and outputs. Organizations are required to implement strong security frameworks, which increases complexity and cost. As cyber threats continue to evolve in sophistication, maintaining the safety of AI systems becomes more challenging. This ongoing risk can reduce trust and hinder the broader deployment of generative AI across enterprise operations.
Covid-19 Impact:
The COVID-19 outbreak played a crucial role in boosting the adoption of generative AI across enterprises as companies transitioned to digital and remote working models. Organizations utilized these technologies to streamline processes, improve online customer engagement, and make informed decisions amid uncertainty. Growing dependence on digital platforms increased the need for AI-generated content, virtual assistants, and analytical insights. While some industries faced financial limitations that delayed investments, many businesses recognized the value of advanced technologies. In general, the pandemic accelerated digital transformation and demonstrated how generative AI can support flexibility, efficiency, and business continuity.
The cloud-based segment is expected to be the largest during the forecast period
The cloud-based segment is expected to account for the largest market share during the forecast period because of its flexibility, scalability, and lower initial costs. Businesses favor cloud platforms since they reduce the need for expensive hardware and provide access to powerful AI tools and processing capabilities. These solutions allow quick implementation, regular updates, and smooth integration with current systems. They also support remote operations, fitting well with today's distributed workforce models. Furthermore, cloud services include strong security measures and data management capabilities, enhancing trust and reliability.
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, driven by rising demand for innovative solutions in medical research and patient care. Generative AI assists in analyzing complex datasets, improving diagnostics, and speeding up drug development processes. It also enables the creation of synthetic data, ensuring privacy while training AI systems. Increasing investments in digital healthcare and the push for more efficient services are further fueling adoption. As a result, this segment is emerging as the highest-growing area within the enterprise generative AI landscape.
Region with largest share:
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, supported by advanced technology infrastructure and a high level of digital adoption. Companies in this region aктивнo focus on research and innovation to stay competitive. The extensive use of cloud platforms, data analytics, and automation enables seamless integration of generative AI across various sectors. Government support and funding initiatives further accelerate development and deployment.
Region with highest CAGR:
Over the forecast period, the Asia-Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by rapid technological advancement and increasing digital adoption. Many countries are making significant investments in AI to improve efficiency and foster innovation. The growth of cloud computing, expanding start-up ecosystems, and rising need for automation across sectors contribute to this trend. Supportive government policies and digital transformation initiatives further boost adoption.
Key players in the market
Some of the key players in Generative AI in Enterprises Market include OpenAI, Microsoft, Google, NVIDIA, IBM, Amazon Web Services (AWS), Anthropic, Adobe, Salesforce, Oracle, Jasper.ai, H2O.ai, Intel, Meta, Accenture, Cohere, Hugging Face and Perplexity AI.
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 November 2025, Amazon Web Services (AWS) and OpenAI announced a multi-year, strategic partnership that provides AWS's world-class infrastructure to run and scale OpenAI's core artificial intelligence (AI) workloads starting immediately. Under this new $38 billion agreement, which will have continued growth over the next seven years, OpenAI is accessing AWS compute comprising hundreds of thousands of state-of-the-art NVIDIA GPUs, with the ability to expand to tens of millions of CPUs to rapidly scale agentic workloads.
Deployment Modes Covered:
- On-Premises
- Cloud-Based
- Hybrid
Enterprise Sizes Covered:
- Large Enterprises
- SMEs
Applications Covered:
- Customer Experience & Support
- Content Creation & Marketing
- Software Development & IT Operations
- Knowledge Management
- Risk & Compliance
- HR & Workforce Enablement
End Users Covered:
- BFSI (Banking, Financial Services, Insurance)
- Healthcare & Life Sciences
- Retail & E-commerce
- Manufacturing & Supply Chain
- IT & Telecom
- Government & Public Sector
- Education
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 in Enterprises Market, By Deployment Mode
- 5.1 On-Premises
- 5.2 Cloud-Based
- 5.3 Hybrid
6 Global Generative AI in Enterprises Market, By Enterprise Size
- 6.1 Large Enterprises
- 6.2 SMEs
7 Global Generative AI in Enterprises Market, By Application
- 7.1 Customer Experience & Support
- 7.2 Content Creation & Marketing
- 7.3 Software Development & IT Operations
- 7.4 Knowledge Management
- 7.5 Risk & Compliance
- 7.6 HR & Workforce Enablement
8 Global Generative AI in Enterprises Market, By End User
- 8.1 BFSI (Banking, Financial Services, Insurance)
- 8.2 Healthcare & Life Sciences
- 8.3 Retail & E-commerce
- 8.4 Manufacturing & Supply Chain
- 8.5 IT & Telecom
- 8.6 Government & Public Sector
- 8.7 Education
9 Global Generative AI in Enterprises 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
- 9.5.1 Middle East
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 OpenAI
- 12.2 Microsoft
- 12.3 Google
- 12.4 NVIDIA
- 12.5 IBM
- 12.6 Amazon Web Services (AWS)
- 12.7 Anthropic
- 12.8 Adobe
- 12.9 Salesforce
- 12.10 Oracle
- 12.11 Jasper.ai
- 12.12 H2O.ai
- 12.13 Intel
- 12.14 Meta
- 12.15 Accenture
- 12.16 Cohere
- 12.17 Hugging Face
- 12.18 Perplexity AI
