电子半导体与ICT
自然语言生成市场规模及份额
Natural Language Generation
自然语言生成市场规模及份额采用结构化市场口径；市场规模覆盖2025年、2030年；预测期复合年增长率为15.86%。
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更新时间2026-07-31
内容类型市场研究报告
市场研究正文
规模、增长、细分、驱动因素与关键问题
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核心结论
自然语言生成市场规模及份额采用结构化市场口径；市场规模覆盖2025年、2030年；预测期复合年增长率为15.86%。
市场走势
市场规模变化
预测期复合增长率 CAGR15.86%机构预测 · 2030
结构化指标
| 指标 | 年份 | 数值 | 性质 |
|---|---|---|---|
| 预测期复合年增长率 | 2030 | 15.86% | 机构预测 |
| 市场规模 | 2025 | USD 1.36B | 机构预测 |
| 市场规模 | 2030 | USD 2.83B | 机构预测 |
细分市场份额
市场结构
| 维度 | 细分项 | 年份 | 份额 |
|---|---|---|---|
| component | software | 2024 | 69.040% |
| deployment_mode | cloud solutions | 2024 | 62.870% |
| industry_vertical | BFSI | 2024 | 23.470% |
| organisation_size | large enterprises | 2024 | 57.610% |
关键结论
- component 维度中，software 在 2024 年的公开份额为 69.04%。
- deployment_mode 维度中，cloud solutions 在 2024 年的公开份额为 62.87%。
- industry_vertical 维度中，BFSI 在 2024 年的公开份额为 23.47%。
- organisation_size 维度中，large enterprises 在 2024 年的公开份额为 57.61%。
主要参与者
- IBM
- Granite
- Salesforce
增长驱动因素
| 因素 | 影响 CAGR | 地区相关性 | 影响周期 |
|---|---|---|---|
| 大规模超个性化内容可提高数字优先企业的投资回报率 | +3.200% | 全球，集中在北美和欧盟 | 中期（2-4 年） |
| Gen-AI 副驾驶员和自主代理所需的实时叙述生成 | +4.100% | 全球、北美和亚太地区早期采用 | 短期（≤ 2 年） |
| 大型语言模型 (LLM) 推理成本的快速下降扩大了中小企业的采用 | +2.800% | 全球性，特别是在亚太地区和新兴市场具有影响力 | 短期（≤ 2 年） |
| 可解释人工智能的监管压力有利于受监管行业中模板驱动的 NLG | +1.900% | 北美和欧盟，扩展到亚太地区 | 中期（2-4 年） |
| 新兴市场（二级市场）的多语言 CX 自动化需求语言） | +2.300% | 亚太地区、拉丁美洲、MEA | 长期（≥ 4 年） |
| 物联网设备中轻量级 NLG 模型的边缘部署 | +1.500% | 全球，由亚太地区制造中心主导 | 长期（≥ 4 年） |
市场制约因素
| 因素 | 影响 CAGR | 地区相关性 | 影响周期 |
|---|---|---|---|
| 缺乏高质量域名-特定训练数据 | -2.400% | 全球，在专业行业尤其严重 | 中期（2-4 年） |
| 对 AI 生成的错误信息和问题的日益担忧法律责任 | -1.800% | 全球，监管重点在北美和欧盟 | 短期（≤ 2 年） |
| 与遗留内容管理堆栈的集成复杂性 | -1.600% | 全球，集中于拥有成熟 IT 基础设施的大型企业 | 中期（2-4 年） |
| 由于专有模型生态系统而导致供应商锁定 | -1.300% | 全球，特别关注北美和欧盟监管行业 | 长期（≥ 4 年） |
报告关注的关键问题
到 2030 年，自然语言生成市场的预计价值是多少？
预计到 2030 年，市场规模将达到 28.3 亿美元，复合年增长率为 15.86%。
哪个组件在自然语言生成部署中增长最快？
随着企业寻求集成、合规性和持续优化方面的专业知识，专业服务正以 19.35% 的复合年增长率扩展。
为什么中小企业越来越多地采用自然语言生成解决方案？
基于令牌的 API 定价和低代码编排工具消除了大量的前期成本，使中小企业能够快速自动化内容创建。
哪个垂直行业为 NLG 供应商提供了最高的增长潜力？
由于临床文档自动化和严格的合规性需求，医疗保健和生命科学领域的复合年增长率为 18.62%。
监管框架如何影响NLG技术选择？
欧盟人工智能法案等规则优先考虑可解释性，引导金融和医疗机构转向具有透明审计跟踪的模板驱动或混合 NLG 系统。
什么新兴部署趋势正在重塑 NLG 架构？
混合云边缘模型在云中运行训练，同时在本地设备上执行延迟敏感推理，从而减少带宽并满足数据主权要求。
Vieter 校准：机构预测不等于实际成交、订单、交付或出货。跨报告比较需要同时核对市场边界、基准年、币种及是否包含软件服务。本站不提供报告原文或全文译文。
查看来源：Mordor Intelligence
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