حجم سوق أدوات التعليمات البرمجية الذكاء الاصطناعي - من خلال تقديم (الأدوات والخدمات) حسب التكنولوجيا (كسب الآلة ، التعلم العميق ، معالجة اللغة الطبيعية ، الذكاء الاصطناعي التوليدية) ، حسب نموذج النشر ، حسب التطبيق ، حسب الصناعة الرأسية والتوقعات ، 2024 - 2032

حجم سوق أدوات كود الذكاء الاصطناعي

بلغت قيمة سوق أدوات كود الذكاء الاصطناعي 4.8 مليار دولار أمريكي في عام 2023 ويقدر أن يسجل معدل نمو سنوي مركب يزيد عن 23.2٪ بين عامي 2024 و 2032. يقود الاعتماد المتزايد لممارسات DevOps ، وخاصة التكامل المستمر والنشر المستمر (CI / CD) السوق. تهدف DevOps إلى تعزيز التعاون بين فرق التطوير والعمليات ، وتعد أدوات الذكاء الاصطناعي محورية في تحقيق هذا الهدف. علاوة على ذلك ، تعمل أدوات كود الذكاء الاصطناعي على أتمتة عمليات الاختبار والنشر والمراقبة ، بما يتماشى بسلاسة مع مبادئ DevOps.

على سبيل المثال ، في يونيو 2024 ، أطلقت Testgen LLM أتمتة التعليمات البرمجية القائمة على الذكاء الاصطناعي. يدمج هذا الحل الجديد الذي تقدمه الشركة اختبارات الوحدة الموجودة بالفعل ويحسنها تلقائيا. يؤكد هذا الابتكار على الطلب المتزايد على الأدوات الذكية التي تعمل على تحسين المهام المتكررة ، مثل الاختبار. من خلال القيام بذلك ، يمكن للمطورين التركيز على أنشطة ترميز أكثر تعقيدا ومدفوعة بالقيمة ، مما يضمن تسليم برامج قوية وخالية من الأخطاء. تعمل أدوات التعليمات البرمجية الآلية على تحسين كفاءة خط أنابيب CI / CD من خلال تقديم تحليلات تنبؤية واختبار آلي ومراقبة في الوقت الفعلي ، مما يؤدي إلى إصدارات أسرع وجودة برامج أعلى. مع قيام المزيد من المؤسسات بتنفيذ DevOps ، يستمر الطلب على الأدوات المحسنة الذكاء الاصطناعي لدعم هذه الممارسات في الازدياد.

يؤدي الطلب المتزايد على الحوسبة السحابية إلى النمو بشكل كبير في سوق أدوات كود الذكاء الاصطناعي. توفر الحوسبة السحابية حلولا قابلة للتطوير ومرنة وفعالة من حيث التكلفة لنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي وإدارتها ، وهو أمر مفيد بشكل خاص لأدوات كود الذكاء الاصطناعي التي تتطلب موارد حسابية كبيرة. توفر الأنظمة الأساسية السحابية البنية التحتية اللازمة لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة وتدريبها ونشرها دون قيود الأجهزة المحلية. تسمح قابلية التوسع وإمكانية الوصول هذه للمؤسسات بتجربة تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة واستخدامها ، وبالتالي زيادة الحاجة إلى أدوات كود الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التكامل بشكل فعال مع البيئات السحابية والاستفادة من الموارد المستندة إلى السحابة لتطوير النماذج ونشرها.

على سبيل المثال ، في يونيو 2022 ، أطلقت AWS CodeCatalyst ، وهي بيئة تطوير متكاملة قائمة على السحابة (IDE) مصممة لتبسيط تطوير التعليمات البرمجية ونشرها. تجسد هذه الأداة الطلب المتزايد على حلول الحوسبة السحابية التي تدعم أدوات كود الذكاء الاصطناعي من خلال بيئات تطوير قابلة للتطوير ومدارة.

أدت الزيادة في خروقات البيانات البارزة والحوادث الأمنية إلى زيادة الوعي والقلق بشأن حماية البيانات. يضع هذا التدقيق المتزايد ضغوطا إضافية على المؤسسات لضمان أن أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها آمنة ومتوافقة مع لوائح الخصوصية. وبالتالي ، يجب على المطورين تخصيص موارد كبيرة لتنفيذ ميزات الأمان المتقدمة وإجراء عمليات تدقيق شاملة للامتثال.

يمكن أن يؤدي هذا التركيز على تلبية متطلبات الأمان والخصوصية إلى تحويل الانتباه والموارد عن الابتكار والتطوير ، مما قد يعيق التقدم السريع واعتماد أدوات كود الذكاء الاصطناعي. لذلك ، فإن معالجة مخاوف الخصوصية والأمان هذه بمثابة قيود كبيرة على النمو الإجمالي للسوق.

اتجاهات السوق لأدوات كود الذكاء الاصطناعي

تحدث الأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ثورة في كتابة التعليمات البرمجية ، مما يقلل بشكل كبير من وقت الترميز اليدوي. من خلال ترجمة التوجيهات البشرية إلى تعليمات برمجية أو صياغة مقتطفات تعليمات برمجية كاملة ، فإن هذه الأدوات لا تقدر بثمن للمطورين. يمكن هذا التحول الشركات من تحسين عمليات التطوير الخاصة بها ، وتعزيز الإنتاجية ، والقضاء على المهام الرتيبة. أصبحت حلول مثل OpenAI's Codex و GitHub Copilot شائعة بشكل متزايد ، وبارعة في إدارة مهام الترميز الروتينية بلغات برمجة متعددة.

على سبيل المثال ، في أغسطس 2023 ، قدمت Meta Code Llama ، وهو نموذج لغة كبير متقدم (LLM) مصمم لإنشاء التعليمات البرمجية ومناقشتها باستخدام المطالبات النصية. يمثل Code Llama طليعة LLMs المتاحة للجمهور لمهام الترميز. يهدف إلى تعزيز كفاءة سير العمل للمطورين وتقليل منحنى التعلم للمبرمجين الجدد. لا تعمل هذه القدرة على تمكين أولئك الذين ليس لديهم خبرة في الترميز فحسب ، بل تقلل أيضا من العقبات التي تحول دون دخول عالم تطوير البرمجيات.

علاوة على ذلك ، تتقدم أدوات تصحيح أخطاء التعليمات البرمجية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي ، مما يتيح للمطورين تحديد الأخطاء وإصلاحها بسرعة. تستخدم هذه الأدوات التعلم الآلي للتعرف على أنماط الخطأ والتوصية بالحلول. يعمل هذا الكشف الاستباقي عن الأخطاء على تقصير دورات التطوير وتحسين جودة التعليمات البرمجية وتقليل وقت التوقف عن العمل. تستخدم شركات مثل DeepCode و Kite نماذج الذكاء الاصطناعي لتقديم تحديد الأخطاء في الوقت الفعلي ودعم تصحيح الأخطاء ، مما يمنع الأخطاء الحرجة من التصعيد. يعمل هذا الاتجاه على تحسين كفاءة المطور بشكل كبير ويقلل من مخاطر الخطأ البشري.

تحليل سوق أدوات كود الذكاء الاصطناعي

بناء على العرض ، ينقسم السوق إلى أدوات وخدمات. في عام 2023 ، استحوذ قطاع الأدوات على ما يقرب من 3.1 مليار دولار أمريكي. يشهد قطاع تطوير البرمجيات تحولا كبيرا نحو الأتمتة والذكاء في الأدوات المتعلقة بالتعليمات البرمجية. تستخدم أدوات إنشاء التعليمات البرمجية الحديثة الآن الذكاء الاصطناعي لإنتاج مقتطفات التعليمات البرمجية والوظائف الكاملة بسرعة ، وتسريع دورات التطوير وتقليل أخطاء الترميز اليدوي. توفر النماذج المحسنة لهذه الأدوات فهما أفضل للسياق والنية ، مما يؤدي إلى اقتراحات أكثر دقة وفائدة.

تتقدم أدوات الكشف عن الأخطاء أيضا ، حيث تستخدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأخطاء وتحديدها في وقت مبكر من عملية التطوير. من خلال تحليل الأنماط والسلوكيات ، تعمل هذه الأدوات على تحسين موثوقية البرامج الإجمالية وتقليل وقت تصحيح الأخطاء. على سبيل المثال ، في يونيو 2024 ، قدمت OpenAI CriticGPT ، وهو نموذج الذكاء الاصطناعي مصمم لتحديد الأخطاء في مخرجات كود ChatGPT ، والتي سيتم دمجها في خط أنابيب وضع العلامات على التعلم المعزز من التعليقات البشرية (RLHF) من OpenAI.

مع تزايد الطلب على أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي الموثوقة ، فإن دمج OpenAI ل CriticGPT في خط أنابيب RLHF يعزز مكانتها في سوق أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي. تعمل هذه الخطوة الإستراتيجية على تحسين إنتاجية المطورين وتعزز اعتماد الذكاء الاصطناعي في تدفقات عمل تطوير البرمجيات. وبالتالي ، قد يؤدي إلى دفع المنافسة والابتكار عبر القطاع ، مما يشكل مستقبل المساعدة في الترميز المدعوم من الذكاء الاصطناعي.  

استنادا إلى نموذج النشر ، يتم تصنيف سوق أدوات كود الذكاء الاصطناعي إلى أماكن محلية وقائمة على السحابة. من المتوقع أن يحتفظ القطاع المستند إلى السحابة بأكثر من 23.4 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032. يوفر النشر المستند إلى السحابة قابلية توسع لا مثيل لها، مما يتيح لأدوات التعليمات البرمجية الذكاء الاصطناعي إدارة أحمال العمل المختلفة بسلاسة. مع تزايد تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات، توفر الخدمات السحابية البنية التحتية اللازمة لتوسيع الموارد ديناميكيا.

تسمح هذه المرونة للمؤسسات بالتعامل مع الأحمال القصوى دون الاستثمار في أجهزة محلية إضافية، مما يؤدي إلى تحسين تكاليف التشغيل. تسمح قابلية التوسع أيضا للشركات بنشر نماذج متعددة واختبارها في وقت واحد ، مما يؤدي إلى تسريع دورات التطوير والنشر. من خلال الاستفادة من الموارد السحابية ، يمكن للشركات التوسع أو التقليل بسرعة بناء على الطلب ، مما يضمن الأداء الأمثل والكفاءة من حيث التكلفة. يقلل النشر المستند إلى السحابة من الحاجة إلى استثمارات كبيرة مقدما في الأجهزة والبنية التحتية. بدلا من شراء خوادم باهظة الثمن وصيانتها ، يمكن للمؤسسات استخدام الخدمات السحابية على أساس الدفع أولا بأول.

يقلل هذا النموذج من النفقات الرأسمالية ويحول التكاليف إلى النفقات التشغيلية ، مما يسمح للشركات بإدارة الميزانيات وتخصيص الموارد بشكل أفضل. بالإضافة إلى ذلك ، غالبا ما يقدم موفرو الخدمات السحابية مجموعة متنوعة من خطط التسعير والحالات المحجوزة ، مما يزيد من تحسين التكاليف بناء على أنماط الاستخدام. من خلال الاستفادة من الخدمات السحابية ، يمكن للشركات تجنب الإفراط في التوفير والتأكد من أنها تدفع فقط مقابل ما تستخدمه ، مما يعزز كفاءة التكلفة الإجمالية.

في عام 2023 ، سيطرت أمريكا الشمالية على سوق أدوات كود الذكاء الاصطناعي بحوالي 35٪ من حصة السوق. تعد المنطقة مركزا رئيسيا للتقدم في أدوات كود الذكاء الاصطناعي ، مدفوعة بالاستثمارات الكبيرة والبنية التحتية التكنولوجية المتقدمة. في الولايات المتحدة ، ينصب التركيز على دمج الذكاء الاصطناعي في خطوط أنابيب تطوير البرامج لتعزيز كفاءة الترميز وأتمتة العمليات المعقدة.

تنفذ كندا بشكل متزايد أدوات كود الذكاء الاصطناعي عبر مختلف التطبيقات ، مما يدل على التزامها بدمج التقنيات المتقدمة للاستخدامات المتنوعة. يمتد التركيز على الذكاء الاصطناعي إلى قطاعات متعددة ، بما في ذلك الاستدامة البيئية والرعاية الصحية والخدمات المالية ، مما يسلط الضوء على تفاني الدولة في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحقيق الكفاءة التشغيلية والابتكار المؤثر.

في أوروبا ، تقود المملكة المتحدة مع التركيز على دمج أدوات كود الذكاء الاصطناعي التي تتوافق مع اللائحة العامة لحماية البيانات ، مما يضمن الامتثال مع تعزيز الابتكارات في الخدمات المالية وتطبيقات القطاع العام. يقود هذا التركيز التنظيمي تطوير أدوات كود الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تحسين تقديم الخدمات والكفاءة التشغيلية داخل هذه القطاعات.

في منطقة آسيا والمحيط الهادئ ، يعكس الاتجاه في أدوات كود الذكاء الاصطناعي مشهدا متنوعا وسريع التقدم. تستثمر الصين بكثافة في أدوات كود الذكاء الاصطناعي لدفع الأتمتة وتحليلات البيانات عبر قطاعات التصنيع والتمويل والرعاية الصحية. يعمل هذا الاستثمار على تسريع تطوير حلول الذكاء الاصطناعي المبتكرة التي تعزز الكفاءة التشغيلية. على سبيل المثال ، في أبريل 2024 ، قدمت Baidu أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة في الصين ، مصممة لتعزيز تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحلية. تسمح هذه الأدوات للمستخدمين الذين ليس لديهم خبرة في الترميز بإنشاء روبوتات محادثة توليدية تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي لوظائف مختلفة ، والتي يمكن دمجها في مواقع الويب.

الحصة السوقية لأدوات كود الذكاء الاصطناعي

OpenAI و GitHub، Inc. هما اللاعبان البارزان في السوق اللذان يمتلكان ما يقرب من 10٪ من حصة السوق. تقود OpenAI مشهد ابتكار الذكاء الاصطناعي من خلال الاستثمار بشكل كبير في تطوير نماذج متقدمة في معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي والتعلم العميق. يتفوق منتجها الرئيسي ، GPT-4 ، في فهم وإنشاء نص يشبه الإنسان ، ويخدم تطبيقات مختلفة مثل دعم العملاء والكتابة الإبداعية. يتيح التعاون الاستراتيجي ل OpenAI مع شركات التكنولوجيا الكبرى دمج قدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها في العديد من المنصات والخدمات ، وبالتالي توسيع نطاق وصولها التكنولوجي وتأثيرها.

قدمت GitHub أدوات تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي ، ولا سيما Copilot ، لتعزيز إنتاجية المطورين. توفر هذه الأدوات اقتراحات التعليمات البرمجية والإكمال التلقائي وإنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية بناء على مطالبات اللغة الطبيعية. تتكامل أدوات الذكاء الاصطناعي هذه بسلاسة مع منصة GitHub ، والتي تتضمن التحكم في الإصدار وتتبع المشكلات وميزات التعاون ، وتستفيد من مجموعات بيانات التعليمات البرمجية الشاملة لضمان ملاءمة ودقة اقتراحاتها وإكمالها التلقائي.

شركات سوق أدوات كود الذكاء الاصطناعي

اللاعبون الرئيسيون العاملون في صناعة أدوات كود الذكاء الاصطناعي هم:

• أوبن آي
• شركة GitHub، Inc.
• AWS
• سنيك
• سحابة جوجل
• Replit
• تابنين
  

أخبار صناعة أدوات كود الذكاء الاصطناعي

• في أبريل 2023 ، استحوذت Snyk ، المعروفة بحلولها الأمنية للمطورين ، على SecurityBot ، وهي منصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي متخصصة في تحديد الثغرات الأمنية في التعليمات البرمجية والتخفيف من حدتها. عزز هذا الاستحواذ قدرات Snyk في توفير تدابير أمنية أكثر تعقيدا واستباقية في دورة حياة تطوير البرمجيات. من خلال دمج تقنية SecurityBot ، قدمت Snyk ميزات محسنة للكشف عن الثغرات الأمنية ومعالجتها لمستخدميها.
  
• في أبريل 2023 ، جمعت شركة Code Climate ، وهي شركة متخصصة في جودة الكود وإدارة الديون الفنية ، 25 مليون دولار أمريكي في تمويل السلسلة C. قادت جولة الاستثمار شركة رأس المال الاستثماري الكبرى وتهدف إلى دعم جهود Code Climate في تعزيز منصة تحليل التعليمات البرمجية القائمة على الذكاء الاصطناعي. سيتم استخدام التمويل لتوسيع قدرات المنتج ، والاستثمار في البحث والتطوير ، وتنمية جهود المبيعات والتسويق للشركة.
  

يتضمن تقرير أبحاث سوق أدوات كود الذكاء الاصطناعي تغطية متعمقة للصناعة مع تقديرات وتوقعات من حيث الإيرادات (مليار دولار أمريكي) من 2021 إلى 2032 ، للقطاعات التالية:

السوق ، من خلال العرض

• ادوات
  • أدوات إنشاء التعليمات البرمجية
  • أدوات مراجعة وتحليل الكود
  • أدوات الكشف عن الأخطاء
  • أدوات تحسين الكود
  • الاخرين
• خدمات
  • الخدمات المهنية
  • الأدوات المدارة

السوق، حسب التكنولوجيا

• التعلم الآلي
• التعلم العميق
• معالجة اللغة الطبيعية
• الذكاء الاصطناعي التوليدي

السوق ، حسب نموذج النشر

• في أماكن العمل
• سحابة

السوق ، حسب التطبيق

• علم البيانات والتعلم الآلي
• الخدمات السحابية و DevOps
• تطوير الويب
• تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة
• تطوير الألعاب
• الأنظمة المدمجة
• الاخرين

السوق ، حسب الصناعة العمودية

• BFSI
•  تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
• الصحيه
• التصنيع
• البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية
• حكومة
• الإعلام والترفيه
• الاخرين

يتم توفير المعلومات المذكورة أعلاه للمناطق والبلدان التالية:

• أمريكا الشمالية
  • الولايات المتحدة
  • كندا
• أوروبا
  • المملكة المتحدة
  • ألمانيا
  • فرنسا
  • إيطاليا
  • إسبانيا
  • روسيا
  • بلدان الشمال الأوروبي
  • بقية أوروبا
• آسيا والمحيط الهادئ
  • الصين
  • الهند
  • اليابان
  • كوريا الجنوبية
  • ANZ
  • جنوب شرق آسيا
  • بقية دول آسيا والمحيط الهادئ 
• أمريكا اللاتينية
  • البرازيل
  • المكسيك
  • الأرجنتين
  • بقية أمريكا اللاتينية
• الشرق الأوسط وأفريقيا
  • جنوب أفريقيا
  • المملكة العربية السعودية
  • الامارات
  • بقية الشرق الأوسط وأفريقيا