Marktgröße für KI-Code-Tools – nach Angebot (Tools, Dienstleistungen), nach Technologie (Machine Earning, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, generative KI), nach Bereitstellungsmodell, nach Anwendung, nach Branche und Prognose, 2024–2032

Marktgröße für Werkzeugmaschinen

KI-Code-Tools Marktgröße wurde 2023 auf 4,8 Mrd. USD geschätzt und wird geschätzt, eine CAGR von über 23,2% zwischen 2024 und 2032 zu registrieren. Die zunehmende Übernahme von DevOps-Praktiken, insbesondere die kontinuierliche Integration und die kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) treibt den Markt voran. DevOps zielt darauf ab, die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams zu verbessern, und AI-Tools sind bei der Erreichung dieses Ziels von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus automatisieren KI-Code-Tools Test-, Bereitstellungs- und Monitoringprozesse, die nahtlos mit DevOps-Prinzipien ausgerichtet sind.

So startete Testgen LLM im Juni 2024 seine AI-basierte Codeautomatisierung. Diese neue Lösung des Unternehmens integriert bereits bestehende Gerätetests und verbessert diese automatisch. Diese Innovation unterstreicht die steigende Nachfrage nach intelligenten Werkzeugen, die repetitive Aufgaben optimieren, wie Testen. Dadurch können sich Entwickler auf komplexere, wertgesteuerte Codierungsaktivitäten konzentrieren, die eine robuste und fehlerfreie Softwarelieferung gewährleisten. Automatisierte Code-Tools verbessern die CI/CD-Pipeline-Effizienz durch vorausschauende Analysen, automatisierte Tests und Echtzeit-Überwachung, was zu schnelleren Releases und höherer Softwarequalität führt. Mehr Organisationen implementieren DevOsDie Forderung nach AI-verstärkten Werkzeugen zur Unterstützung dieser Praktiken steigt weiter.

Die steigende Nachfrage nach Cloud Computing treibt das Wachstum im KI-Code-Tools-Markt deutlich voran. Cloud Computing bietet skalierbare, flexible und kostengünstige Lösungen für die Bereitstellung und Verwaltung von KI-Anwendungen, was besonders vorteilhaft für KI-Code-Tools ist, die erhebliche Rechenressourcen erfordern. Cloud-Plattformen bieten die notwendige Infrastruktur für die Entwicklung, Schulung und Bereitstellung komplexer KI-Modelle ohne die Zwänge von On-Premises-Hardware. Diese Skalierbarkeit und Zugänglichkeit ermöglichen es Organisationen, mit fortschrittlichen KI-Techniken zu experimentieren und zu nutzen, wodurch die Notwendigkeit von KI-Code-Tools erhöht wird, die effektiv in Cloud-Umgebungen integriert werden können und Cloud-basierte Ressourcen für die Modellentwicklung und den Einsatz nutzen können.

So startete AWS im Juni 2022 CodeCatalyst, eine Cloud-basierte integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die die Entwicklung und den Einsatz von Codes optimieren soll. Dieses Tool verdeutlicht die wachsende Nachfrage nach Cloud Computing-Lösungen, die KI-Code-Tools durch skalierbare und verwaltete Entwicklungsumgebungen unterstützen.

Der Anstieg der hochkarätigen Datenverletzungen und Sicherheitsvorfälle hat das Bewusstsein und die Sorge um den Datenschutz erhöht. Diese verstärkte Kontrolle setzt zusätzlichen Druck auf Organisationen, um sicherzustellen, dass ihre AI-Tools sicher sind und den Datenschutzbestimmungen entsprechen. Daher müssen Entwickler erhebliche Ressourcen zur Umsetzung fortschrittlicher Sicherheitsfunktionen bereitstellen und gründliche Compliance-Prüfungen durchführen.

Dieser Fokus auf die Einhaltung von Sicherheits- und Datenschutzanforderungen kann Aufmerksamkeit und Ressourcen von Innovation und Entwicklung ableiten, was die schnelle Weiterentwicklung und Einführung von AI-Code-Tools möglicherweise behindert. Daher ist es wichtig, dass diese Datenschutz- und Sicherheitsbedenken auf das Gesamtwachstum des Marktes zurückgegriffen werden.

Markttrends bei den Werkzeugen

KI-getriebene Werkzeuge revolutionieren das Code-Schreiben, was die manuelle Kodierungszeit erheblich verkürzt. Durch das Übersetzen menschlicher Richtlinien in Code oder das Erstellen kompletter Code-Snippets sind diese Tools für Entwickler unschätzbar. Diese Verschiebung ermöglicht es Unternehmen, ihre Entwicklungsprozesse zu optimieren, die Produktivität zu steigern und monotone Aufgaben zu löschen. Lösungen wie OpenAI's Codex und GitHub Copilot werden immer beliebter, und bei der Verwaltung von Routinecodierungsaufgaben in mehreren Programmiersprachen.

Zum Beispiel, im August 2023, Meta eingeführt Code Llama, ein fortgeschrittenes großes Sprachmodell (LLM) entwickelt, um Code mit Textansagen zu generieren und zu diskutieren. Code Llama stellt die Spitze öffentlich zugänglicher LLMs für die Kodierung von Aufgaben dar. Es zielt darauf ab, die Workflow-Effizienz für Entwickler zu verbessern und die Lernkurve für neue Programmierer zu reduzieren. Diese Fähigkeit befähigt nicht nur diejenigen ohne Programmierkenntnisse, sondern verringert auch die Hürden, um in das Software-Entwicklungsgebiet zu gelangen.

Darüber hinaus werden KI-gesteuerte Code Debugging-Tools vorangetrieben, wodurch Entwickler Fehler schnell identifizieren und beheben können. Diese Werkzeuge verwenden maschinelles Lernen, um Fehlermuster zu erkennen und Lösungen zu empfehlen. Diese proaktive Fehlererkennung verkürzt Entwicklungszyklen, verbessert die Codequalität und reduziert Ausfallzeiten. Unternehmen wie DeepCode und Kite nutzen KI-Modelle, um Echtzeit-Fehlererkennung und Debugging-Unterstützung anzubieten, um kritische Fehler beim Eskalieren zu verhindern. Dieser Trend verbessert die Entwicklereffizienz erheblich und minimiert das Risiko von menschlichem Fehler.

Marktanalyse von Werkzeugen

Auf der Grundlage des Angebots wird der Markt in Werkzeuge und Dienstleistungen aufgeteilt. Im Jahr 2023 lag das Werkzeugsegment bei rund 3,1 Milliarden USD. Der Bereich Softwareentwicklung erlebt in codebezogenen Werkzeugen einen signifikanten Wandel in Richtung Automatisierung und Intelligenz. Moderne Code-Generierungstools nutzen KI jetzt, um Code-Snippets und ganze Funktionen schnell herzustellen, Entwicklungszyklen zu beschleunigen und manuelle Codierungsfehler zu reduzieren. Verbesserte Modelle bieten diesen Tools ein besseres Verständnis von Kontext und Absicht, was zu genaueren und nützlichen Vorschlägen führt.

Bug-Detektionstools werden ebenfalls vorangetrieben, wobei KI verwendet wird, um Fehler früher im Entwicklungsprozess vorherzusagen und zu identifizieren. Durch die Analyse von Mustern und Verhaltensweisen verbessern diese Tools die gesamte Softwaresicherheit und verringern die Debuggingzeit. So hat OpenAI im Juni 2024 CriticGPT vorgestellt, ein KI-Modell, das darauf abzielt, Fehler in den Codeausgängen von ChatGPT zu identifizieren, die in OpenAIs Verstärkungslernen von Human Feedback (RLHF) mit dem Labeling Pipeline integriert werden.

Die Integration von CriticGPT in die RLHF-Pipeline durch die Nachfrage nach zuverlässigen KI-Codierungswerkzeugen stärkt ihre Position im KI-Codierungstools-Markt. Dieser strategische Schritt erhöht die Produktivität der Entwickler und fördert die Annahme von KI in Software-Entwicklungs-Workflows. Infolgedessen kann sie den Wettbewerb und die Innovation im gesamten Sektor vorantreiben und die Zukunft der KI-gestützten Kodierungshilfe gestalten.

Basierend auf dem Bereitstellungsmodell wird der KI-Code-Tools-Markt in On-Premises und Cloud-basierte eingestuft. Das Cloud-basierte Segment soll bis 2032 über USD 23,4 Milliarden halten. Cloud-basierte Bereitstellung bietet eine unübertroffene Skalierbarkeit, sodass KI-Code-Tools nahtlos verschiedene Workloads verwalten können. Da KI-Modelle und Datensätze komplexer werden, bieten Cloud-Dienste die notwendige Infrastruktur, um die Ressourcen dynamisch zu erweitern.

Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, Spitzenlasten zu bewältigen, ohne in zusätzliche On-Premises-Hardware zu investieren, die Betriebskosten zu optimieren. Die Skalierbarkeit ermöglicht es Unternehmen, mehrere Modelle gleichzeitig einzusetzen und zu testen, wodurch Entwicklungs- und Bereitstellungszyklen beschleunigt werden. Durch den Einsatz von Cloud-Ressourcen können Unternehmen auf Nachfragebasis schnell nach oben oder unten skaliert werden, was eine optimale Leistung und Kosteneffizienz gewährleistet. Cloud-basierte Bereitstellung minimiert den Bedarf an umfangreichen Investitionen in Hardware und Infrastruktur. Anstatt teure Server zu kaufen und aufrechtzuerhalten, können Organisationen Cloud-Dienste auf einer Pay-as-you-go-Basis nutzen.

Dieses Modell reduziert die Investitionsaufwendungen und verschiebt die Kosten auf die operativen Ausgaben, wodurch die Unternehmen die Budgets besser verwalten und Ressourcen bereitstellen können. Darüber hinaus bieten Cloud-Anbieter oft eine Vielzahl von Preisplänen und reservierten Instanzen an, die die Kosten aufgrund von Nutzungsmustern weiter optimieren. Durch den Einsatz von Cloud-Services können Unternehmen eine Überprovision vermeiden und dafür sorgen, dass sie nur für das bezahlen, was sie nutzen und die Gesamtkosteneffizienz steigern.

Im Jahr 2023 dominierte Nordamerika den KI-Code-Tools-Markt mit rund 35% des Marktanteils. Die Region ist ein wichtiger Knotenpunkt für Fortschritte in KI-Code-Tools, die durch erhebliche Investitionen und fortschrittliche technologische Infrastruktur angetrieben werden. In den USA steht die Integration von KI in Softwareentwicklungspipelines zur Steigerung der Kodierungseffizienz und Automatisierung komplexer Prozesse im Fokus.

Kanada implementiert KI-Code-Tools in verschiedenen Anwendungen und zeigt ein Engagement für die Integration fortschrittlicher Technologien für vielfältige Anwendungen. Der Fokus auf KI erstreckt sich auf mehrere Bereiche, darunter Umweltverträglichkeit, Gesundheitsversorgung und Finanzdienstleistungen, wobei das Engagement des Landes hervorgehoben wird, KI für operative Effizienz und wirkungsvolle Innovation zu nutzen.

In Europa führt das Vereinigte Königreich zu einem Schwerpunkt auf der Integration von KI-Code-Tools, die sich auf die DSGVO ausrichten, um die Einhaltung zu gewährleisten und Innovationen in Finanzdienstleistungen und Anwendungen im öffentlichen Sektor zu verbessern. Dieser regulatorische Schwerpunkt treibt die Entwicklung von KI-Code-Tools voran, die die Service-Lieferung und operative Effizienz in diesen Bereichen verbessern.

Im asiatischen Pazifik spiegelt der Trend der KI-Code-Tools eine vielfältige und schnell voranschreitende Landschaft wider. China investiert stark in KI-Code-Tools, um Automatisierungs- und Datenanalysen in den Bereichen Produktion, Finanzen und Gesundheitswesen zu betreiben. Diese Investition beschleunigt die Entwicklung innovativer KI-Lösungen, die die operative Effizienz steigern. So hat Baidu im April 2024 neue KI-Werkzeuge in China eingeführt, um die lokale KI-Anwendungsentwicklung zu verbessern. Diese Tools ermöglichen es Benutzern ohne Programmiererfahrung, generative AI-powered Chatbots für verschiedene Funktionen zu erstellen, die in Webseiten integriert werden können.

Marktanteil der Tools von AI Code

OpenAI und GitHub, Inc. sind die prominenten Spieler auf dem Markt mit etwa 10% Marktanteil. OpenAI führt die KI-Innovationslandschaft durch Investitionen deutlich in die Entwicklung fortgeschrittener Modelle in der natürlichen Sprachverarbeitung, beim maschinellen Lernen und beim Deep Learning. Sein Flagship-Produkt, GPT-4, zeichnet sich durch das Verständnis und Generieren von menschlich-ähnlichen Texten aus und bedient verschiedene Anwendungen wie Kundenunterstützung und kreatives Schreiben. Die strategischen Kooperationen von OpenAI mit großen Technologieunternehmen ermöglichen die Integration seiner KI-Fähigkeiten in zahlreiche Plattformen und Dienstleistungen, wodurch ihre technologische Reichweite und Wirkung erweitert wird.

GitHub hat AI-powered Tools eingeführt, insbesondere Copilot, um die Produktivität der Entwickler zu steigern. Diese Tools bieten Codevorschläge, Autovervollständigung und erzeugen Code-Snippets basierend auf natürlichen Sprachansagen. Mit GitHubs Plattform, die Versionssteuerung, Ausgabeverfolgung und Zusammenarbeit umfasst, nahtlos integriert, nutzen diese AI-Tools umfangreiche Code-Datensätze, um die Relevanz und Genauigkeit ihrer Vorschläge und Autokompletionen zu gewährleisten.

Marktunternehmen für Online-Codes

Hauptakteure der KI-Code-Tools-Industrie sind:

• OpenAI
• GitHub, Inc.
• AWS
• Snyk
• Google Cloud
• Aufhebung
• Tabin

Nachrichten aus der Branche

• Im April 2023 erwarb Snyk, bekannt für seine Sicherheitslösungen für Entwickler, SecurityBot, eine AI-getriebene Plattform, die sich auf die Identifizierung und Abwehr von Sicherheitslücken im Code spezialisiert hat. Diese Akquisition erweiterte Snyk seine Fähigkeiten bei der Bereitstellung anspruchsvoller und proaktiver Sicherheitsmaßnahmen im Software-Entwicklungs-Lebenszyklus. Durch die Integration von SecurityBots Technologie bietet Snyk seinen Nutzern verbesserte Sicherheitserkennungs- und -sanierungsmerkmale.
• Im April 2023 erhob Code Climate, ein Unternehmen, das sich auf die Codequalität und das technische Schuldenmanagement spezialisiert hat, 25 Millionen US-Dollar in der Serie C. Die Investitionsrunde wurde von einem großen Venture-Capital-Unternehmen geleitet und zielt darauf ab, die Bemühungen von Code Climate bei der Verbesserung seiner AI-getriebenen Code-Analyse-Plattform zu unterstützen. Die Finanzierung wird genutzt, um Produktfähigkeiten zu erweitern, in FuE zu investieren und die Vertriebs- und Marketingbemühungen des Unternehmens zu steigern.

Der Marktforschungsbericht für AI-Code-Werkzeuge umfasst eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Einnahmen (USD Billion) von 2021 bis 2032, für die folgenden Segmente:

Markt, Durch Angebot

• Werkzeuge
  • Werkzeuge der Codegenerierung
  • Code-Review- und Analysetools
  • Fehlererkennungstools
  • Code-Optimierungstools
  • Sonstige
• Dienstleistungen
  • Dienstleistungen
  • Handwerkzeuge

Markt, nach Technologie

• Lernen von Maschinen
• Deep Learning
• Natürliche Sprachverarbeitung
• Generelle KI

Markt, durch Einsatzmodell

• Vorkommnisse
• Cloud

Markt, nach Anwendung

• Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
• Cloud Services & DevOps
• Webentwicklung
• Mobile App Entwicklung
• Spieleentwicklung
• Embedded Systeme
• Sonstige

Markt, Von Industrie Vertical

• BFSI
• IT & Telekommunikation
• Gesundheit
• Herstellung
• Einzelhandel & E-Commerce
• Regierung
• Medien und Unterhaltung
• Sonstige

Die vorstehenden Angaben sind für die folgenden Regionen und Länder angegeben:

• Nordamerika
  • US.
  • Kanada
• Europa
  • Vereinigtes Königreich
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Russland
  • Nordische
  • Rest Europas
• Asia Pacific
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Südkorea
  • ANZ
  • Südostasien
  • Rest von Asia Pacific
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
  • Rest Lateinamerikas
• MENSCHEN
  • Südafrika
  • Saudi Arabien
  • VAE
  • Rest von MEA