软件开发生命周期中的生成式人工智能市场规模、份额及趋势分析报告（按应用领域（代码生成和自动完成、用于开发的自然语言界面、人工智能增强的设计和用户体验、个性化开发工具等）、最终用户（软件工程师/DevOps 专业人员、安全专业人员/SecOps）和地区（北美、欧洲、亚太、中东和非洲、拉丁美洲）划分）预测，2026-2034 年

市场增长因素

对敏捷和DevOps实践的需求日益增长

敏捷方法和DevOps实践的日益普及是推动软件开发生命周期（SDLC）市场中生成式人工智能（Generative AI）增长的重要驱动力。生成式人工智能通过自动化重复性任务、加速开发周期以及促进跨职能团队之间的无缝协作，与敏捷和DevOps相辅相成。通过利用人工智能驱动的工具进行代码生成、测试自动化和优化，企业可以提高生产力、缩短产品上市时间，并高效交付满足不断变化的客户需求的高质量软件产品。

据可靠消息来源称，61% 的公司采用敏捷实践来完成软件开发并促进公司范围内的变革。数字化转型此外，根据 StrongDM 2021 年发表的一篇文章，83% 的 IT 决策者表示他们正在实施 DevOps 实践以释放更高的业务价值。因此，随着对敏捷和 DevOps 实践的需求持续增长，软件开发生命周期 (SDLC) 中生成式人工智能的市场有望进一步扩张。

软件系统日益复杂

现代软件系统日益增长的复杂性，促使人们迫切需要在软件开发生命周期 (SDLC) 中采用生成式人工智能。随着软件架构不断演进以满足互联技术、物联网、大数据和云计算的需求，传统的开发方法难以管理代码库中错综复杂的结构和依赖关系。生成式人工智能系统利用先进的算法，能够理解、分析和适应复杂的软件结构，从而提供了一种变革性的解决方案。

这些人工智能驱动的工具能够帮助开发者更有效地应对软件开发的复杂性，实现重复性任务的自动化、代码质量的优化以及潜在漏洞的识别。通过利用机器智能增强人类能力，生成式人工智能使开发者能够更高效、更精准地应对复杂挑战，从而在竞争日益激烈的市场环境中加速交付稳健且可扩展的软件解决方案。

市场约束

有限的理解和专业知识

采纳生成式人工智能软件开发生命周期 (SDLC) 中，生成式人工智能的应用受到一个重大障碍的阻碍：开发人员和组织对生成式人工智能的理解和专业知识有限。尽管生成式人工智能在革新软件开发方面的潜力显而易见，但其实际应用需要人工智能、机器学习和软件工程方面的专业知识和技能。

许多开发人员缺乏将人工智能驱动工具无缝集成到现有工作流程中的专业知识，也缺乏对针对特定开发任务训练和微调人工智能模型的理解。此外，企业不愿投资技能提升计划或与人工智能专家合作，进一步加剧了这一挑战。由于缺乏足够的理解和专业知识，生成式人工智能在优化软件开发生命周期方面的全部潜力仍未得到充分发挥，从而阻碍了其在市场上的广泛应用和规模化发展。

市场机遇

新解决方案的推出

市场参与者正在为软件开发生命周期推出新型生成式人工智能解决方案。例如，Cognizant 于 2024 年 2 月推出了 Cognizant Flowsource™，这是一个由生成式人工智能 (gen AI) 驱动的平台。该平台旨在推动未来企业软件工程的发展。Cognizant Flowsource 无缝集成了软件开发生命周期的所有阶段，整合了数字资产和技术，以帮助跨职能工程团队高效地编写高质量代码，并增强控制力和透明度。

• 此外，2023年6月，现代软件交付平台®公司Harness Inc.发布了其开创性的生成式人工智能助手AIDA（AI开发助手），这将彻底改变整个软件开发生命周期（SDLC）。这种创新的软件交付人工智能方法与主要侧重于生成和辅助代码开发的传统人工智能应用截然不同。这款全方位的人工智能解决方案将无缝集成到Harness平台的所有工作流程和功能中，并免费提供给所有Harness客户。这些因素为市场拓展创造了机遇。

细分市场分析

通过申请

根据应用领域，全球市场可分为代码生成和自动补全、用于开发的自然语言界面、个性化开发工具、AI增强型设计和用户体验以及其他领域。其中，代码生成和自动补全领域占据市场主导地位。生成式人工智能正在通过提升开发人员的生产力和效率，彻底改变软件开发生命周期 (SDLC) 中的代码生成和自动补全方式。例如，通过以下技术：深度学习生成式人工智能模型通过学习庞大的代码库来理解模式、语法和语义。这些模型可以自动生成样板代码，从而帮助开发人员进行代码生成，减少重复性工作，并加速原型设计。此外，在自动补全功能中，它们会在开发人员输入时提供智能建议，从而加快编码速度并减少错误。

生成式人工智能能够理解上下文并预测下一步行动，从而显著提升开发人员的工作流程，涵盖从构思到部署的各个环节。通过与集成开发环境 (IDE) 和版本控制系统无缝集成，这些人工智能工具使开发人员能够专注于高层设计和问题解决，同时自动执行常规编码任务。因此，生成式人工智能正在重塑软件开发生命周期 (SDLC) 的格局，促进创新并提高整个软件开发流程的效率。

由最终用户

根据最终用户划分，全球市场可分为软件工程师/DevOps 专业人员和安全专业人员/SecOps 两大类。预计软件工程师/DevOps 专业人员细分市场将占据最高的市场份额。 软件工程师和DevOps专业人员利用生成式人工智能来增强软件开发生命周期（SDLC）的各个阶段。在规划阶段，它可以生成模型和原型，从而更清晰地沟通项目需求。在开发过程中，它可以辅助代码生成，自动化重复性任务，并加快开发周期。在测试阶段，它可以创建合成数据集来增强真实场景，从而提高测试覆盖率和有效性。

此外，生成式人工智能通过分析历史数据，预测并预防生产环境中的潜在问题，从而实现预测性维护。它还支持自动生成文档，确保项目文档的全面性和时效性。因此，将生成式人工智能集成到软件开发生命周期 (SDLC) 中，能够帮助团队简化流程、提高生产力并高效交付更高质量的软件解决方案。

区域分析

北美洲：主导区域

北美是全球软件开发生命周期（SDLC）生成式人工智能市场中最重要的参与者，预计在预测期内将大幅增长。北美在软件开发生命周期（SDLC）生成式人工智能市场中处于领先地位，推动创新并促进技术进步。该地区的领先地位归功于几个关键因素，包括硅谷、西雅图和波士顿等主要科技中心的存在，这些中心是人工智能研究、开发和创业的中心。特别是美国，凭借其强大的科技公司生态系统、风险投资以及人工智能和软件工程领域的高技能人才，在市场中占据领先地位。此外，北美企业对创新表现出强烈的渴望，不断寻求提高生产力、效率和在全球市场竞争力的方法。

此外，针对多个行业的软件开发中生成式人工智能解决方案的研究也日益增多。例如，2024年3月，纽约大学朗格尼健康中心的一个研究团队进行的研究表明，应用生成式人工智能（AI）有可能加速软件开发。数字健康该研究探讨了 ChatGPT 对糖尿病预防研究软件发展的影响。该软件专门利用短信来增强患者参与度，并促进行为改变，例如进行体育锻炼和采取更健康的饮食习惯。研究人员利用 ChatGPT 复制了软件中集成的个性化自动消息系统 (PAMS)。研究发现，ChatGPT 增强了具有技术背景和非技术背景的人员之间的沟通，从而加速了针对医疗问题的计算解决方案的开发。因此，这些因素预计将推动区域市场增长。

亚太地区：增长区域

亚太地区正崛起为一个充满活力且前景广阔的区域。随着快速的城市化进程、蓬勃发展的数字化转型计划以及欣欣向荣的科技创业生态系统，亚太地区为生成式人工智能技术的应用和发展提供了巨大的机遇。中国、印度、日本、韩国和新加坡等国家引领着人工智能创新，利用生成式人工智能技术来改进软件开发实践，并推动各行业的数字化创新。目前，生成式人工智能技术已生成13%的代码，并将印度程序员的开发时间缩短了16%。

此外，一篇题为《软件的艺术：跨行业价值创造的新途径》的文章预测，未来12个月内，印度将占到利用生成式人工智能（Gen AI）进行代码生成的22%，从而节省程序员27%的时间。此外，亚太地区互联网普及率的不断提高、中产阶级的壮大以及对数字服务需求的持续增长，都为在软件开发生命周期（SDLC）中应用生成式人工智能解决方案创造了有利环境。随着该地区企业寻求优化软件开发流程、提升产品质量并加快产品上市速度，生成式人工智能的应用有望在未来几年内呈指数级增长。