这些生成式 AI 统计数据将为您提供有关该领域正在发生的事情的一些看法。
年顶级生成式 AI 统计数据
- 全球发电市场价值 448.9 亿美元
- 92% 的财富 500 强企业已采用生成式人工智能
- 70% 的 Z 世代尝试过生成式 AI 工具
- 近 9/10的美国工作可能会受到生成式人工智能的影响
- 到 2025 年， 95%的客户互动可能涉及人工智能
- 73% 的营销部门使用生成式人工智能
- 到 2025 年，人工智能可能创造多达9700 万个就业岗位
生成式人工智能市场规模统计
目前全球生成式人工智能市场价值为 448.9 亿美元（Statista）
2022年genAI的市值仅为 290亿美元。
如今呢？其价值约为500 亿美元。
这意味着从 2022 年到 2024 年将增长54.7%。
值得注意的是，ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日发布，AI 统计数 这有助于解释 genAI 在过去 18 个月中的市值飞速增长。
到 2024 年底，生成式人工智能市场规模预计将超过 660 亿美元（Statista）
预计到今年年底，全球生成式人工智能市场规模将达到666.2 亿美元。大部分增长将由美国推动，美国是最大的单一市场，预计到年底将超过 230 亿美元。
到 2032 年，生成式人工智能可能成为一个价值 1.3 万亿美元的市场（彭博研究）
生成式人工智能领域具有充足的未来长期增长空间。
事实上，预计未来 9 年该领域的价值将达到1.2 万亿美元：
- 到2032 年，基础设施即服务 (IaaS) 可能会将 genAI 软件收入提高到2470 亿美元。
- 紧随其后，数字广告收入可能达到 1,920 亿美元。
- 生成式人工智能助手软件可赚取 890 亿美元。
- 在硬件收入方面，AI服务器可能产生1320亿美元的收入。
- 对话式人工智能设备可能贡献 1080 亿美元。
- 另一方面，AI存储可能会带来额外的 930亿美元。
- 最后，计算机视觉 AI 产品可能赚取 610 亿美元。
生成式 AI 产品需求或将带来 2800 亿美元的新软件收入（彭博研究）
彭博社的一项研究发现，对生成式人工智能的需求可能会以 42% 的复合年增长率（CAGR）增长。
到 2032 年，这种快速增长可能会产生约2800 亿美元的新软件收入。
北美在 GenAI 收入方面处于领先地位，占全球份额的 40.2%（Grandview Research）
genAI 收入的最大部分（40.2%）来自北美。
部分原因是微软、OpenAI、Meta（前身为 Facebook）、Adobe、IBM 和谷歌等科技巨头的总部都设在该地区。
生成式人工智能每年可产生高达 7.9 万亿美元的经济影响（麦肯锡）
根据麦肯锡的报告，生成式人工智能每年可产生 6.1-7.9 万亿美元的经济影响。ios 数据库 作为参考，世界银行估计，1977 年全世界的国内生产总值仅为 7.33 万亿美元。
生成式人工智能对商业的影响
64% 的高管希望采用生成式人工智能（谷歌）
谷歌调查了 科技领域的50 家企业。
该公司发现，其中64%的企业希望采用生成式人工智能。
92% 的财富 500 强企业正在使用 OpenAI 的技术（《金融时报》）
财富 500 强企业正在争夺人工智能技术。
超过200 万软件开发人员正在使用 OpenAI 的 API 进行开发，其中大部分来自财富 500 强公司。
94% 的企业高管认为人工智能是未来成功的关键（德勤）
德勤对全球 2,620 家企业进行了调查，以了解他们对 GenAI 的看法。
94%的企业高管表示，人工智能将在未来5年内推动其业务发展。
44%的企业表示他们使用这项技术来优化云定价，不同类型的绩效指标 而41%的企业表示他们使用这项技术来优化语音助手、聊天机器人和对话式人工智能。
73% 的营销部门已经在使用生成式人工智能（Botco）
生成式人工智能广泛应用于 各个企业的约四分之三的营销部门。
图像生成是营销人员使用生成式 AI 的最常见原因，占比69% 。
其他常见用途包括文本创建（58%）、音频（50%）、聊天机器人（37%）和编码（36%）。
采用 GenAI 的企业可节省 15.7% 的成本（Gartner）
2023年11月，Gartner进行了一项涉及821家企业的民意调查。
研究发现，企业通过投资 genAI可以在未来12 到 18 个月内削减15.7% 的成本。
聊天机器人帮助企业平均每天节省 2 小时 20 分钟（HubSpot）
聊天机器人正在帮助企业专注于需要人为干预的任务，例如升级管理。
HubSpot 估计聊天机器人平均节省的时间约为2 小时 20 分钟。
另一方面，使用 genAI 来回复客户服务请求的企业平均每天可节省2 小时 11 分钟。
企业采用人工智能可将生产率提高 24.69%（Gartner）
Gartner 涉及821 家企业的研究衡量了生成式人工智能对生产力的影响。
结论是，这样的投资可能会在未来12 到 18 个月内使企业生产率提高约24.69% 。
生成式人工智能与劳动力
84% 的美国人从事的工作容易被生成式人工智能自动化取代（LinkedIn）
如果某项工作中有超过四分之一的功能可以实现自动化，AI 统计数 那么该工作就被认为“容易”被自动化所取代。
美国近 10% 的工作岗位可能面临被生成式人工智能取代的高风险（BLS）
2022 年 7 月，美国劳工统计局发布了一份详尽的报告，阐述了人们普遍担心生成式人工智能将摧毁美国就业市场。报告发现，到 2029 年，所有工作岗位中将有近 10% 面临自动化的风险，这一数字略高于 2019 年的 9.3%。
然而，尽管美国劳工统计局预测这些工作岗位的增长将放缓（其中外科医生和家政服务等一些工作岗位的增长率略有下降），但该局得出的结论是这些工作岗位仍将增长。此外，美国劳工统计局指出，经济状况意味着“无论技术进步如何，手机号码列表 人们都会预计近年来就业增长会放缓。”
25% 的公司正在使用人工智能来解决劳动力短缺问题（IBM）
2022 年，IBM 委托对全球 7,502 家企业进行了一项研究。受访者表示，自动化重复性任务有助于他们应对劳动力短缺问题。
劳动力短缺将权力平衡从雇主转移到工人身上，这往往使员工能够协商更好的薪酬和工作条件。因此，广泛使用生成式人工智能来减少劳动力短缺的影响可以减少工人在谈判桌上的影响力。
软件工程所需的技能中，只有 3% 可以抵御生成式人工智能（LinkedIn）
LinkedIn 的一份报告得出结论，人际交往技能和专业技能是最难自动化的，因为它们仍然需要由人类来完成——至少目前是这样。根据 LinkedIn 的研究，软件工程师使用的技能中只有 3% 是人际交往技能或专业技能。相比之下，司机使用的技能中有 88%、油田操作员使用的技能中有 89% 和护士使用的技能中有 90% 是人际交往技能和专业技能，这使得这些工作特别难被生成式人工智能取代。
到 2025 年，生成式人工智能可能会取代全球 8500 万个工作岗位（We Forum）
人们担心人工智能会取代某些工作，这并非毫无道理。
自动化潜力最大的重点行业包括：
- 银行业（54％）
- 保险（48%）
- 能源（43%）
- 资本市场（40%）
- 零售（34%）
- 通讯和媒体（33%）
总体而言，分析师预测到2025 年，这项技术可能会取代 8500 万个工作岗位。
到 2025 年，人工智能可能创造多达 9700 万个就业岗位（We Forum）
对于工人们来说，也并非全是悲观的。
虽然人工智能可能会取代 8500 万个工作岗位，但到 2025 年可能会创造 9700 万个工作岗位。
从技术上讲，这是一个净就业创造率1200万的水平。
几乎所有主要行业，例如金融、医疗保健、技术、媒体和营销，都可能需要熟练的人工智能专业人员。
预计未来 4 年，人工智能和机器学习岗位将增长最快，银行出纳员和文职岗位将减少（We Forum）
预计 2023 年至 2027 年间，对人工智能和机器学习、可持续性、商业智能分析和信息安全领域专家的需求将会上升。
到 2027 年，人工智能可能取代的职业包括：
- 行政和执行秘书
- 会计、簿记和工资文员
- 保安人员
- 楼宇管理员和管家
- 收银员和售票员
- 装配和工厂工人
- 邮政服务人员
61% 的工人使用或计划使用生成式人工智能（麦肯锡）
生成式人工智能现已成为美国、英国、澳大利亚和世界许多其他地区劳动力的一部分。
它可以做一切可以想象到的事情（有时甚至是不可想象的事情）。
从编写内容和制作视频到生成代码，到 2030 年，这项技术可能会使每天 30% 的工作时间实现自动化。
使用生成式人工智能的程序员生产力提高 88%（Github）
通过研究人工智能编码助手 CoPilot 的使用情况，Github 发现程序员在使用生成式人工智能时效率更高。这款人工智能工具让程序员在代码审查方面的速度提高了 15%，总体速度提高了 55%，重复性任务的速度提高了 96%。使用人工智能工具的程序员对其代码质量的信心提高了 85%。