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코딩 시장의 생성적 AI

ID: MRFR/ICT/30144-HCR
128 Pages
Aarti Dhapte
October 2025

코딩 시장 조사 보고서: 애플리케이션별(코드 생성, 코드 검토, 버그 탐지, 테스트 자동화, 문서 지원), 배포 모델별(온프레미스, 클라우드 기반), 최종 사용자별(개별 개발자, 중소기업, 대기업, 교육 기관), 기술 스택별(자연어 처리, 머신 러닝 알고리즘, 딥 러닝 기법), 통합 수준별(독립형 솔루션, 통합 개발 환경(IDE), 플러그인 및 확장) 및 지역별(북미, 유럽, 남미, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카) - 2035년까지의 산업 예측

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Generative AI in Coding Market Infographic
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코딩 시장의 생성적 AI 요약

MRFR 분석에 따르면, 2024년 생성적 AI 코딩 시장 규모는 37.47억 달러로 추정됩니다. 생성적 AI 코딩 산업은 2025년 49.56억 달러에서 2035년 811.2억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2025년부터 2035년까지의 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 32.25%에 이를 것으로 보입니다.

주요 시장 동향 및 하이라이트

코딩 시장의 생성적 AI는 기술 발전과 자동화에 대한 수요 증가로 인해 강력한 성장을 경험하고 있습니다.

  • AI 기반 개발 도구의 채택이 증가하고 있으며, 특히 북미에서 두드러지고 있습니다.

시장 규모 및 예측

2024 Market Size 3.747 (억 달러)
2035 Market Size 81.12 (USD 억)
CAGR (2025 - 2035) 32.25%

주요 기업

오픈AI (미국), 구글 (미국), 마이크로소프트 (미국), IBM (미국), 아마존 (미국), NVIDIA (미국), 코히어 (캐나다), 앤트로픽 (미국), 메타 (미국)

Our Impact
Enabled $4.3B Revenue Impact for Fortune 500 and Leading Multinationals
Partnering with 2000+ Global Organizations Each Year
30K+ Citations by Top-Tier Firms in the Industry

코딩 시장의 생성적 AI 동향

코딩 시장의 생성적 AI는 현재 자동화된 코드 생성 및 최적화를 촉진하는 인공지능 기술의 빠른 발전으로 특징지어지는 변혁의 단계를 경험하고 있습니다. 이 시장은 효율적인 소프트웨어 개발 프로세스에 대한 수요 증가에 의해 주도되는 것으로 보이며, 조직들은 생산성을 향상시키고 애플리케이션의 시장 출시 시간을 단축하려고 합니다. 또한, 기존 개발 환경에 생성적 AI 도구를 통합하는 것은 보다 협력적이고 혁신적인 코딩 관행으로의 전환을 시사합니다. 개발자들이 이러한 기술을 수용함에 따라 코드 품질 향상과 인적 오류 감소의 잠재력이 점점 더 분명해지고 있습니다. 또한, 코딩 시장의 생성적 AI는 개인화된 소프트웨어 솔루션에 대한 강조가 커짐에 따라 영향을 받고 있는 것으로 보입니다. 기업들은 특정 사용자 요구를 충족하기 위해 애플리케이션을 맞춤화하는 것의 가치를 인식하고 있으며, 생성적 AI는 방대한 데이터 세트를 분석하고 맥락에 맞는 코드 스니펫을 생성하는 능력을 통해 이를 지원할 수 있습니다. 이 추세는 기능성뿐만 아니라 사용자 경험 향상에도 중점을 두는 사용자 중심 개발로의 더 넓은 움직임을 나타냅니다. 시장이 발전함에 따라 새로운 애플리케이션과 도구가 등장하여 소프트웨어 개발 및 코딩 관행의 지형을 더욱 형성할 가능성이 높습니다.

AI 기반 개발 도구의 채택 증가

AI 기반 개발 도구를 채택하는 추세가 더욱 두드러지고 있으며, 조직들은 반복적인 코딩 작업을 자동화하는 이점을 인식하고 있습니다. 이러한 전환은 개발자들이 더 복잡한 문제에 집중할 수 있게 하여 전반적인 생산성을 향상시킵니다.

코드 품질 및 보안 강조

코딩 시장의 생성적 AI 내에서 높은 코드 품질 및 보안을 보장하는 데 대한 관심이 커지고 있습니다. 자동화된 도구가 코드를 생성함에 따라 잠재적인 취약성을 완화하기 위해 강력한 테스트 및 검증 프로세스의 필요성이 필수적입니다.

DevOps 관행과의 통합

생성적 AI 도구와 DevOps 방법론의 통합이 주목받고 있으며, 조직들은 개발 및 배포 프로세스를 간소화하려고 합니다. 이러한 시너지는 소프트웨어 개발에 보다 민첩한 접근 방식을 촉진하여 지속적인 개선을 촉진하는 것으로 보입니다.

코딩 시장의 생성적 AI Treiber

협업 코딩 환경의 출현

생성적 AI 코딩 시장은 생성적 AI 기술을 활용한 협업 코딩 환경의 출현을 경험하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 개발자 간의 실시간 협업을 촉진하여 지리적 장벽에 관계없이 원활하게 함께 작업할 수 있도록 합니다. 이러한 환경 내에서 AI 도구의 통합은 커뮤니케이션과 조정을 향상시켜 보다 효율적인 프로젝트 관리를 이끌어냅니다. 최근 연구 결과에 따르면 협업 코딩 플랫폼을 활용하는 팀은 전통적인 방법보다 프로젝트 완료 시간을 25% 더 빠르게 달성할 수 있습니다. 이 추세는 협업과 유연성이 가장 중요한 보다 민첩한 개발 관행으로의 전환을 반영합니다. 조직들이 이러한 협업 도구를 점점 더 많이 채택함에 따라 생성적 AI 코딩 시장은 향상된 팀워크와 생산성에 대한 필요에 의해 성장할 준비가 되어 있습니다.

자연어 처리 기술의 발전

코딩 시장의 생성적 AI는 자연어 처리(NLP) 기술의 발전에 의해 상당한 영향을 받고 있습니다. 이러한 혁신은 개발자들이 자연어 명령을 사용하여 코딩 환경과 상호작용할 수 있게 하여 코딩 프로세스를 단순화합니다. 인간 언어를 실행 가능한 코드로 변환하는 능력은 소프트웨어 개발 방식의 패러다임 전환을 나타냅니다. NLP 기술이 계속 발전함에 따라, 생성적 AI 도구의 기능이 향상되어 보다 직관적이고 사용자 친화적으로 만들어질 것으로 예상됩니다. 이러한 진화는 더 많은 개발자들이 이러한 도구를 접근 가능하고 유익하다고 느끼면서 AI 기반 코딩 솔루션의 더 넓은 채택으로 이어질 수 있습니다. 결과적으로, 생성적 AI 코딩 시장은 NLP 응용 프로그램의 증가하는 정교함으로부터 이익을 얻을 수 있습니다.

개발자 생산성 향상에 대한 집중 증가

코딩 시장의 생성적 AI에서는 개발자 생산성 향상에 대한 강조가 증가하고 있습니다. 조직들은 개발 팀의 효율성이 전체 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미친다는 것을 인식하고 있습니다. 생성적 AI 도구는 개발자들이 더 빠르고 정확하게 코드를 작성할 수 있도록 지원하기 위해 채택되고 있습니다. 최근 연구에 따르면 AI 기반 코딩 어시스턴트를 구현하면 약 40%의 생산성 증가를 가져올 수 있다고 합니다. 이 추세는 인적 자원을 최적화하기 위해 기술을 활용하려는 더 넓은 움직임을 반영합니다. 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 계속 증가함에 따라, 코딩 시장의 생성적 AI는 개발자들이 더 스마트하게 일할 수 있도록 하는 도구에 대한 필요성에 의해 지속적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

코딩을 위한 교육 플랫폼에서의 AI 통합

코딩 시장의 생성적 AI는 교육 플랫폼에 AI 기술이 혁신적으로 통합되고 있습니다. 코딩 교육이 점점 더 보편화됨에 따라, 학습 환경에 생성적 AI 도구를 통합하는 것이 코딩 교육 방식을 향상시키고 있습니다. 이러한 도구는 개인의 필요에 맞춰 적응하는 맞춤형 학습 경험을 제공합니다. 데이터에 따르면 AI를 활용하는 교육 플랫폼은 학습 성과를 최대 50% 향상시킬 수 있습니다. 이 추세는 새로운 개발자 세대를 준비시킬 뿐만 아니라 산업 내 혁신 문화를 조성합니다. 교육 기관들이 이러한 기술을 점점 더 많이 채택함에 따라, 생성적 AI 코딩 시장은 고급 코딩 능력을 갖춘 숙련된 전문가에 대한 수요에 의해 확장될 가능성이 높습니다.

소프트웨어 개발에서 자동화에 대한 수요 증가

코딩 시장의 생성적 AI는 소프트웨어 개발 프로세스 내 자동화에 대한 수요가 눈에 띄게 증가하고 있습니다. 조직들은 생산성을 향상시키고 애플리케이션의 시장 출시 시간을 단축하기 위해 점점 더 많은 노력을 기울이고 있습니다. 이러한 추세는 워크플로를 간소화할 수 있는 효율적인 코딩 관행에 대한 필요성에 의해 촉진되고 있습니다. 최근 데이터에 따르면, 코딩 작업의 자동화는 개발 시간을 최대 30%까지 단축할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 기업들이 경쟁력을 유지하기 위해 노력함에 따라 반복적인 코딩 작업을 자동화하는 생성적 AI 도구의 통합은 필수적이 되고 있습니다. 이러한 변화는 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 개발자들이 소프트웨어 디자인의 더 복잡하고 창의적인 측면에 집중할 수 있도록 하여 생성적 AI 코딩 시장 내 혁신을 촉진합니다.

시장 세그먼트 통찰력

응용 프로그램별: 코드 생성(가장 큼) 대 버그 탐지(가장 빠르게 성장하는)

생성적 AI 코딩 시장 내에서 애플리케이션 세그먼트는 코드 생성에 의해 주로 주도되며, 이는 그 대안들에 비해 상당한 점유율을 차지하고 있습니다. 코드 생성의 고품질 코드를 효율적으로 생산하는 능력은 개발자에게 필수적인 도구가 되었습니다. 다른 주목할 만한 애플리케이션으로는 코드 검토, 테스트 자동화 및 문서 지원이 있으며, 각각 시장의 상당 부분을 차지하고 있지만, 사용량과 빈도 측면에서 코드 생성에 뒤처지고 있습니다. 기술이 발전함에 따라 버그 탐지의 성장은 주목할 만하며, 조직들은 버그 없는 소프트웨어 제공의 중요성을 인식하고 있습니다. 소프트웨어 시스템의 복잡성이 증가함에 따라 신뢰할 수 있는 버그 탐지 도구의 필요성이 커지고 있습니다. 또한, 테스트의 자동화와 문서 지원의 역할은 애자일 방법론으로의 전환과 더 빠른 배포 주기에 대한 수요에 힘입어 점점 더 중요해지고 있습니다.

코드 생성 (주요) 대 버그 탐지 (신흥)

코드 생성은 이미 코딩 시장 내 생성적 AI의 지배적인 힘으로 자리 잡고 있으며, 소프트웨어 개발자들이 코딩 프로세스를 간소화하고 생산성을 향상시키며 인적 오류를 줄이는 데 널리 사용되고 있습니다. 사양에 따라 코드 스니펫을 생성할 수 있는 능력은 현대 개발 프로젝트에 없어서는 안 될 존재입니다. 버그 탐지는 신흥 트렌드로, 소프트웨어 품질 보장에 중요한 역할을 하여 주목받고 있습니다. 애자일 소프트웨어 개발 및 지속적인 통합 관행의 증가로 인해 조직들은 생산 전에 결함을 최소화하기 위해 자동화된 버그 탐지를 우선시하고 있습니다. 이러한 초점의 변화는 품질을 희생하지 않고 신속한 배포의 필요성을 강조하며, 버그 탐지를 미래의 주요 투자 분야로 자리매김하게 하고 있습니다.

배포 모델별: 클라우드 기반(가장 큰) 대 온프레미스(가장 빠르게 성장하는)

코딩 시장의 생성적 AI에서 배포 모델 간의 분포는 클라우드 기반 솔루션이 시장을 지배하고 있음을 보여줍니다. 이 세그먼트는 유연성과 확장성 덕분에 점점 더 많은 수요를 받고 있으며, 조직이 광범위한 온프레미스 인프라를 유지하는 부담 없이 고급 AI 기능을 활용할 수 있도록 합니다. 한편, 온프레미스 배포는 데이터 보안 요구 사항이 엄격한 기업들 사이에서 특히 인기를 얻고 있으며, 이들은 자신의 코딩 환경에 대한 통제를 유지하기를 선호합니다. 이 세그먼트의 성장 추세는 다양한 산업에서 AI 기술의 채택 증가에 의해 크게 영향을 받고 있습니다. 기업들이 코딩 효율성과 혁신을 향상시키기 위해 노력함에 따라, 접근 용이성과 신속한 배포를 제공하는 클라우드 기반 솔루션으로 눈을 돌리고 있습니다. 반대로, 온프레미스 세그먼트는 AI 솔루션을 자신의 시스템 내에서 호스팅하여 개인 정보 보호 및 규정 준수를 극대화하려는 기업들을 위해 빠르게 확장하고 있습니다.

배포 모델: 클라우드 기반 (주요) 대 온프레미스 (신흥)

코드 생성 AI 시장의 클라우드 기반 배포는 확장성과 비용 효율성으로 특징지어지며, 조직이 막대한 초기 투자 없이 강력한 컴퓨팅 자원과 AI 도구에 접근할 수 있도록 합니다. 이 모델은 혁신과 속도를 우선시하는 스타트업과 기술 회사들이 선호하는 선택이 되었습니다. 반면, 온프레미스 배포는 보안 통제와 데이터 거버넌스가 더 엄격하게 요구되는 규제 산업에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 새로운 솔루션은 기존 인프라 내에서 맞춤형 AI 통합을 추구하는 기업을 대상으로 합니다. 전반적으로 클라우드 기반 솔루션이 여전히 지배적이지만, 보안과 통제 강화를 필요로 하는 코딩 관행에서 온프레미스 세그먼트가 중요한 틈새 시장을 형성하고 있습니다.

최종 사용자에 의해: 개인 개발자(가장 큰) 대 중소기업(가장 빠르게 성장하는)

코딩 시장의 생성적 AI는 다양한 최종 사용자로 구성되어 있으며, 개인 개발자가 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 그들은 코딩 효율성과 혁신을 위한 AI 도구에 의존하여 상당한 수요를 이끌어내고 있습니다. 한편, 중소기업(SME)은 생산성을 높이고 운영을 간소화하기 위해 생성적 AI를 점점 더 많이 채택함에 따라 가장 빠르게 성장하는 부문을 나타냅니다. 이러한 추세는 소규모 팀을 위해 맞춤화된 저렴한 AI 솔루션의 증가하는 가용성에 의해 더욱 뒷받침되고 있습니다. 이 분야의 성장 추세는 주로 신속한 소프트웨어 개발에 대한 증가하는 필요성과 생성적 AI가 제공하는 확장성에 의해 촉진되고 있습니다. 개인 개발자는 AI를 개인 코딩 보조 도구로 계속 활용하고 있으며, 중소기업은 이러한 도구를 활용하여 대기업과 경쟁하고 있습니다. 교육 기관도 이러한 기술을 점차 수용하고 있으며, 고급 코딩 도구와 방법론을 갖춘 새로운 세대의 개발자를 양성하고 있습니다.

개별 개발자 (주도적) 대 대기업 (신흥)

개별 개발자들은 유연성과 혁신적인 프로그래밍 접근 방식 덕분에 코딩 시장에서 생성적 AI의 지배적인 세력으로 자리 잡았습니다. 그들의 AI 도구를 작업 흐름에 통합하는 능력은 창의성을 높이고 개발 프로세스를 가속화합니다. 반면, 대기업은 생성적 AI의 잠재력을 인식하기 시작한 신흥 세그먼트로 여겨집니다. 그들은 기존 인프라와 AI 기술을 조화시키는 도전에 직면해 있지만, AI 기반 코딩 솔루션에 대한 대규모 투자를 시작하고 있습니다. 이러한 기업들이 적응함에 따라, 그들은 비용 효율성을 위해서만이 아니라 더 큰 팀 내에서 혁신을 촉진하기 위해 생성적 AI를 활용할 수 있으며, 이를 통해 전통적인 코딩 관행과 현대 AI 기능 간의 격차를 해소할 수 있습니다.

기술 스택별: 자연어 처리(가장 큼) 대 딥 러닝 기법(가장 빠르게 성장함)

코딩 시장의 생성적 AI에서 기술 스택 세그먼트 값의 시장 점유율 분포를 보면 자연어 처리(NLP)가 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 이는 코드 생성 및 프로그래밍 지원의 발전을 크게 이끌고 있습니다. 머신 러닝 알고리즘 또한 중요한 역할을 하며, 예측 분석 및 맥락 이해를 개선하여 코딩 도구의 기능을 강화하는 강력한 존재감을 유지하고 있습니다. 딥 러닝 기법은 현재 점유율이 작지만 비구조적 데이터를 처리하고 복잡한 코딩 구조를 생성하는 데 있어 독특한 이점을 제공함에 따라 빠르게 주목받고 있습니다.

기술: 자연어 처리(주요) 대 심층 학습 기법(신흥)

자연어 처리(NLP)는 코딩에서 생성적 AI의 중추 역할을 하며, 도구들이 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 합니다. 그 지배력은 다양한 코딩 플랫폼에서의 광범위한 적용에 기인하여, 개발자들에게 프로그래밍을 더 접근 가능하고 효율적으로 만들어 줍니다. 반면, 딥 러닝 기법은 등장하면서 복잡한 코딩 작업을 처리하고 신경망 및 강화 학습과 같은 기법을 통해 코드 품질을 향상시키며 시장을 혁신하고 있습니다. 조직들이 점점 더 복잡한 문제 해결을 위해 AI에 의존하게 됨에 따라, NLP와 딥 러닝 기법 간의 시너지는 코딩 방법론을 재정의할 것입니다.

통합 수준별: 통합 개발 환경 (IDEs) (가장 큰) 대 독립형 솔루션 (가장 빠르게 성장하는)

코딩 시장의 생성적 AI 통합 수준 세그먼트는 그 가치들 사이의 흥미로운 역학을 드러냅니다. 통합 개발 환경(IDE)은 코딩 프로세스를 간소화하는 포괄적인 도구 세트를 제공하여 상당한 사용자 기반을 끌어들이며 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 독립형 솔루션은 전체 점유율은 작지만, 개발자들이 개별 작업 효율성을 높이는 전문 도구를 찾으면서 빠르게 주목받고 있습니다. 성장 추세는 복잡한 코딩 작업에 필수적인 통합 개발 환경(IDE)의 편리함을 제공함에 따라 IDE에 대한 수요가 증가하고 있음을 나타냅니다. 반면, 독립형 솔루션은 특정 작업 흐름의 특정 측면을 향상시킬 수 있는 맞춤형 기능을 제공함으로써 코딩 환경에서 혁신을 주도하고 있는 가장 빠르게 성장하는 세그먼트로 부상하고 있습니다.

IDE(주도형) 대 독립형 솔루션(신흥형)

통합 개발 환경(IDE)은 전체 개발 생애 주기를 촉진하는 광범위한 기능 세트 덕분에 코딩 시장에서 생성적 AI의 지배적인 힘으로 인식되고 있습니다. 이들은 협업 도구, 디버깅 기능 및 여러 프로그래밍 언어와의 통합을 제공하여 올인원 솔루션을 요구하는 개발자에게 필수적입니다. 반면, 독립형 솔루션은 코드 분석이나 성능 최적화와 같은 특정 코딩 작업에 맞춘 전문 기능을 제공하여 중요한 세그먼트로 떠오르고 있습니다. 이러한 틈새 접근 방식은 개발자가 자신의 필요에 맞춘 매우 효율적인 작업 흐름을 채택할 수 있게 하여, 조직이 코딩 작업에서 생산성을 향상시키기 위해 이러한 솔루션에 대한 선호도가 증가하고 있습니다.

코딩 시장의 생성적 AI에 대한 더 자세한 통찰력 얻기

지역 통찰력

북미 : 혁신과 리더십 허브

북미는 코딩 시장에서 생성적 AI의 가장 큰 시장으로, 전 세계 시장 점유율의 약 45%를 차지하고 있습니다. 이 지역의 성장은 AI 기술에 대한 상당한 투자, 강력한 스타트업 생태계, 소프트웨어 개발 자동화에 대한 증가하는 수요에 의해 촉진되고 있습니다. 정부의 규제 지원은 혁신을 더욱 촉진하여 AI 발전을 위한 비옥한 토양을 제공합니다. 미국은 OpenAI, Google, Microsoft와 같은 주요 기업들이 경쟁을 이끌며 시장을 선도하고 있습니다. 캐나다 또한 Cohere와 같은 기업들이 중요한 기여를 하며 중요한 역할을 하고 있습니다. 경쟁 환경은 빠른 기술 발전과 기술 대기업 간의 협력으로 특징지어져 있으며, 성장과 혁신을 위한 역동적인 환경을 보장합니다.

유럽 : 신흥 AI 강국

유럽은 코딩 시장에서 생성적 AI의 두 번째로 큰 시장으로, 전 세계 시장 점유율의 약 30%를 차지하고 있습니다. 이 지역의 성장은 AI 연구 및 개발에 대한 증가하는 투자와 혁신을 촉진하기 위한 지원적인 규제 프레임워크에 의해 추진되고 있습니다. 디지털 전환과 AI 윤리를 촉진하기 위한 유럽 연합의 이니셔티브는 시장 환경을 형성하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 독일, 프랑스, 영국이 주요 국가로, AI 솔루션에 집중하는 수많은 스타트업과 기존 기업들이 있습니다. 경쟁 환경은 기술 기업과 학술 기관 간의 협력으로 특징지어져 있으며, 혁신을 강화하고 있습니다. IBM과 Microsoft와 같은 주요 기업들도 존재감을 확장하고 있으며, 활기찬 생태계에 기여하고 있습니다.

아시아-태평양 : 빠르게 성장하는 시장

아시아-태평양은 코딩 시장에서 생성적 AI의 빠른 성장을 목격하고 있으며, 전 세계 시장 점유율의 약 20%를 차지하고 있습니다. 이 지역의 확장은 디지털 전환 이니셔티브의 증가, 기술에 정통한 인구의 증가, AI 기술에 대한 상당한 투자에 의해 추진되고 있습니다. 중국과 인도가 선두에 있으며, 정부의 지원이 다양한 산업에서 AI 솔루션의 채택을 강화하고 있습니다. 중국은 수많은 기술 대기업들이 AI 연구 및 개발에 막대한 투자를 하고 있으며, 선두에 서고 있습니다. 인도 또한 AI 응용 프로그램에 집중하는 활기찬 스타트업 생태계로 주요 플레이어로 부상하고 있습니다. 경쟁 환경은 기존 기업과 혁신적인 스타트업이 혼합되어 있으며, 성장과 협력을 위한 역동적인 환경을 조성하고 있습니다.

중동 및 아프리카 : 신흥 기술 전선

중동 및 아프리카 지역은 코딩 시장에서 생성적 AI가 점차 부상하고 있으며, 전 세계 시장 점유율의 약 5%를 차지하고 있습니다. 성장은 기술 인프라에 대한 증가하는 투자, 디지털 경제를 촉진하기 위한 정부의 이니셔티브, 다양한 산업에서 AI 솔루션에 대한 수요 증가에 의해 추진되고 있습니다. UAE와 남아프리카 공화국이 AI 기술 채택을 선도하고 있습니다. UAE는 글로벌 AI 허브가 되기 위해 AI 연구 및 개발에 상당한 투자를 하고 있습니다. 남아프리카 공화국도 AI 응용 프로그램에 집중하는 스타트업의 수가 증가하고 있으며, 진전을 보이고 있습니다. 경쟁 환경은 진화하고 있으며, 지역 및 국제 기업들이 시장에 진입하여 혁신과 협력을 위한 기회를 창출하고 있습니다.

코딩 시장의 생성적 AI Regional Image

주요 기업 및 경쟁 통찰력

코딩 시장의 생성적 AI는 현재 빠른 기술 발전과 소프트웨어 개발 자동화에 대한 수요 증가로 인해 역동적인 경쟁 환경을 특징으로 하고 있습니다. OpenAI(미국), Google(미국), Microsoft(미국)와 같은 주요 기업들이 선두에 서 있으며, 각기 다른 전략을 채택하여 시장 위치를 강화하고 있습니다. OpenAI(미국)는 AI 모델의 지속적인 혁신에 집중하고 있으며, Google(미국)은 포괄적인 솔루션을 제공하기 위해 클라우드 서비스와의 통합을 강조하고 있습니다. 반면 Microsoft(미국)는 광범위한 기업 생태계를 활용하여 기존 소프트웨어 제품에 생성적 AI 기능을 통합하여 사용자 경험과 생산성을 향상시키고 있습니다. 이러한 전략들은 혁신과 사용자 중심 솔루션에 점점 더 중점을 두는 경쟁 환경에 기여하고 있습니다.

비즈니스 전술 측면에서 기업들은 운영을 지역화하고 공급망을 최적화하여 효율성과 시장 수요에 대한 반응성을 높이고 있습니다. 코딩 시장의 생성적 AI의 경쟁 구조는 다소 분산되어 있는 것으로 보이며, 여러 주요 기업들이 다양한 세그먼트에서 영향을 미치고 있습니다. 이러한 분산은 다양한 제품 제공을 가능하게 하고, 기업들이 독특한 기능과 서비스를 통해 차별화하려고 노력함에 따라 혁신을 촉진합니다.

2025년 9월, OpenAI(미국)는 여러 교육 기관과 파트너십을 체결하여 코딩 AI 도구를 컴퓨터 과학 커리큘럼에 통합한다고 발표했습니다. 이 전략적 움직임은 OpenAI를 교육 기술의 선두주자로 자리매김할 뿐만 아니라, 그 도구에 익숙한 새로운 개발자 세대를 양성하여 사용자 기반을 크게 확장할 가능성을 가지고 있습니다. 이 파트너십은 장기적인 시장 성장에 있어 조기 채택과 교육의 중요성을 강조합니다.

2025년 8월, Google(미국)은 기업 수준의 코딩 프로젝트를 위해 특별히 설계된 새로운 생성적 AI 도구 모음을 공개했습니다. 이 출시는 효율적인 코딩 솔루션에 대한 수요가 급증하는 기업 시장에서 더 큰 점유율을 확보하려는 Google의 전략을 나타냅니다. Google(미국)은 비즈니스의 특정 요구를 충족시키기 위해 제품을 맞춤화함으로써 경쟁 우위를 강화하고 시장에서의 주요 플레이어로서의 입지를 강화합니다.

2025년 7월, Microsoft(미국)는 Azure AI 서비스를 확장하여 고급 생성적 코딩 기능을 포함시켜 개발자들이 더 효율적으로 애플리케이션을 만들 수 있도록 했습니다. 이 확장은 Microsoft가 AI를 클라우드 서비스에 통합하려는 의지를 반영하며, 기업 고객에게 전반적인 가치 제안을 향상시킵니다. 이 움직임은 고객 충성도를 강화하고 강력한 AI 기반 솔루션을 찾는 새로운 고객을 유치할 가능성이 높습니다.

2025년 10월 현재, 코딩 시장의 생성적 AI에서의 경쟁 트렌드는 디지털화, 지속 가능성 및 AI 기술의 통합에 의해 점점 더 정의되고 있습니다. 주요 기업 간의 전략적 제휴가 환경을 형성하고 있으며, 혁신을 강화하고 제품 개발을 가속화하는 협업을 촉진하고 있습니다. 앞으로 경쟁 차별화는 전통적인 가격 기반 경쟁에서 혁신, 기술 발전 및 공급망 신뢰성에 중점을 두는 방향으로 진화할 것으로 예상됩니다. 이러한 전환은 기업들이 시장에서 자신을 포지셔닝하는 방식을 재정의할 수 있으며, 새로운 트렌드에 대한 민첩성과 반응성의 필요성을 강조합니다.

코딩 시장의 생성적 AI 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다

산업 발전

  • 2024년 2분기: GitHub, 생성 AI를 코딩에 더 깊이 통합하는 Copilot Workspace 출시 GitHub는 소프트웨어 개발을 간소화하고 개발자의 생산성을 높이기 위해 생성 AI를 코딩 워크플로에 통합하는 새로운 제품인 Copilot Workspace의 출시를 발표했습니다.
  • 2024년 2분기: Amazon Web Services, CodeWhisperer 생성 AI 코딩 어시스턴트 출시 Amazon Web Services는 여러 프로그래밍 언어에서 개발자가 더 빠르고 안전하게 코드를 작성할 수 있도록 돕는 생성 AI 기반 코딩 어시스턴트인 CodeWhisperer를 소개했습니다.
  • 2024년 2분기: Google, 기업 소프트웨어 개발을 위한 생성 AI 도구 Gemini Code Assist 공개 Google은 대기업 고객을 대상으로 코드 생성을 자동화하고 대규모 조직 내 개발자 효율성을 개선하기 위해 설계된 생성 AI 도구인 Gemini Code Assist를 출시했습니다.
  • 2024년 2분기: Microsoft, Cognizant와의 파트너십을 통해 생성 AI 코딩 솔루션 배포 발표 Microsoft와 Cognizant는 Cognizant의 소프트웨어 개발 서비스에 생성 AI 코딩 도구를 통합하기 위한 전략적 파트너십을 체결하여 IT 운영을 현대화하려는 기업 고객을 대상으로 하고 있습니다.
  • 2024년 3분기: Replit, 생성 AI 코딩 플랫폼 확장을 위한 9,740만 달러 시리즈 B 자금 조달 Replit은 생성 AI 기반 코딩 플랫폼의 개발 및 글로벌 확장을 가속화하기 위해 9,740만 달러의 시리즈 B 자금을 확보했습니다.
  • 2024년 3분기: OpenAI, 기업 개발자를 위한 Code Interpreter API 출시 OpenAI는 기업 개발자가 소프트웨어 프로젝트 내에서 코드 분석, 디버깅 및 자동화를 위해 생성 AI를 활용할 수 있도록 하는 Code Interpreter API를 출시했습니다.
  • 2024년 3분기: NVIDIA, 기업 배포를 위한 새로운 생성 AI 코딩 모델 발표 NVIDIA는 대규모 소프트웨어 프로젝트에서 코드 생성, 검토 및 보안을 향상시키기 위해 최적화된 생성 AI 코딩 모델 모음을 공개했습니다.
  • 2024년 4분기: Salesforce, 개발자를 위한 Einstein Copilot 출시, 코딩에 생성 AI 통합 Salesforce는 Salesforce 생태계 내에서 소프트웨어 개발 작업을 지원하고 코드 작성을 자동화하기 위해 설계된 생성 AI 도구인 개발자를 위한 Einstein Copilot을 소개했습니다.
  • 2024년 4분기: IBM, 생성 AI 코딩 기능 강화를 위해 Mistral AI 인수 IBM은 코딩을 위한 생성 AI 전문 스타트업인 Mistral AI를 인수하여 AI 기반 소프트웨어 개발 도구 포트폴리오를 강화했습니다.
  • 2025년 1분기: Meta, 오픈 소스 프로젝트를 위한 생성 AI 코딩 어시스턴트 CodeGen 출시 Meta는 오픈 소스 소프트웨어 개발을 지원하고 커뮤니티 프로젝트 전반에 걸쳐 코드 품질을 개선하기 위해 설계된 생성 AI 코딩 어시스턴트인 CodeGen의 출시를 발표했습니다.
  • 2025년 1분기: DeepMind, 기업 ERP 시스템에 생성 AI 코딩 통합을 위해 SAP와 파트너십 체결 DeepMind와 SAP는 SAP의 기업 자원 계획 시스템에 생성 AI 코딩 기능을 내장하여 비즈니스 프로세스 코딩을 자동화하고 최적화하기 위한 파트너십을 체결했습니다.
  • 2025년 2분기: Oracle, 클라우드 개발자를 위한 생성 AI 기반 코딩 스위트 공개 Oracle은 Oracle Cloud Infrastructure 내에서 자동화된 코드 생성, 검토 및 최적화 기능을 제공하는 클라우드 개발자를 위한 새로운 생성 AI 기반 코딩 스위트를 출시했습니다.

향후 전망

코딩 시장의 생성적 AI 향후 전망

코딩 시장의 생성적 AI는 2024년부터 2035년까지 32.25%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상되며, 이는 자동화, 생산성 향상 및 소프트웨어 개발의 혁신에 대한 수요 증가에 의해 주도됩니다.

새로운 기회는 다음에 있습니다:

  • 품질 보증을 위한 AI 기반 코드 리뷰 플랫폼 개발.

2035년까지 시장은 소프트웨어 개발 혁신의 초석이 될 것으로 예상됩니다.

시장 세분화

코딩 시장 응용 전망에서의 생성적 AI

  • 코드 생성
  • 코드 검토
  • 버그 탐지
  • 테스트 자동화
  • 문서 지원

코딩 시장 통합 수준 전망의 생성적 AI

  • 독립형 솔루션
  • 통합 개발 환경 (IDE)
  • 플러그인 및 확장

코딩 시장의 생성적 AI 기술 스택 전망

  • 자연어 처리
  • 기계 학습 알고리즘
  • 딥 러닝 기법

코딩 시장의 생성적 AI 최종 사용자 전망

  • 개별 개발자
  • 중소기업
  • 대기업
  • 교육 기관

코딩 시장 배포 모델 전망에 대한 생성적 AI

  • 온프레미스
  • 클라우드 기반

보고서 범위

2024년 시장 규모3.747(USD 십억)
2025년 시장 규모4.956(USD 십억)
2035년 시장 규모81.12(USD 십억)
연평균 성장률 (CAGR)32.25% (2024 - 2035)
보고서 범위수익 예측, 경쟁 환경, 성장 요인 및 트렌드
기준 연도2024
시장 예측 기간2025 - 2035
역사적 데이터2019 - 2024
시장 예측 단위USD 십억
주요 기업 프로필시장 분석 진행 중
포함된 세그먼트시장 세분화 분석 진행 중
주요 시장 기회생성적 AI 도구의 통합은 소프트웨어 개발 효율성을 향상시키고 코딩 프로세스를 가속화합니다.
주요 시장 역학자동화된 코딩 솔루션에 대한 수요 증가가 생성적 AI 코딩 시장의 혁신과 경쟁을 촉진합니다.
포함된 국가북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동 및 아프리카
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FAQs

2035년까지 코딩 시장에서 생성적 AI의 예상 시장 가치는 얼마입니까?

2035년까지 코딩 시장에서 생성적 AI의 예상 시장 가치는 811.2억 USD입니다.

2024년 코딩 시장에서 생성적 AI의 전체 시장 가치는 얼마였습니까?

2024년 생성적 AI 코딩 시장의 전체 시장 가치는 37.47억 USD였습니다.

2025 - 2035년 예측 기간 동안 코딩 시장에서 생성적 AI의 예상 CAGR은 얼마입니까?

2025 - 2035년 예측 기간 동안 코딩 시장의 생성적 AI에 대한 예상 CAGR은 32.25%입니다.

2024년 생성적 AI 코딩 시장에서 가장 높은 가치를 평가받은 세그먼트는 무엇입니까?

코드 생성 부문은 2024년에 1.124억 달러의 가장 높은 가치를 기록했습니다.

코딩 시장에서 생성적 AI의 주요 플레이어는 누구인가요?

코딩 시장의 생성적 AI의 주요 플레이어로는 OpenAI, Google, Microsoft, IBM, Amazon, NVIDIA, Cohere, Anthropic, 그리고 Meta가 있습니다.

클라우드 기반 배포 모델은 시장 가치 측면에서 온프레미스와 어떻게 비교됩니까?

클라우드 기반 배포 모델의 가치는 2024년 2.623억 USD로, 온프레미스 모델의 1.124억 USD보다 상당히 높습니다.

2024년 통합 개발 환경(IDE) 부문의 가치는 얼마입니까?

2024년 통합 개발 환경(IDE) 부문은 14억 9,600만 USD로 평가되었습니다.

2025년에 가장 높은 시장 점유율을 가질 것으로 예상되는 최종 사용자 세그먼트는 무엇입니까?

대기업 부문은 2024년에 1.124억 USD의 가치로 가장 높은 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.

코딩 시장의 생성적 AI에서 어떤 기술 스택 세그먼트가 크게 성장할 것으로 예상됩니까?

2024년 14억 9,900만 달러로 평가되는 딥 러닝 기술 부문은 상당한 성장이 예상됩니다.

2024년 버그 탐지 부문의 가치는 얼마입니까?

버그 탐지 부문은 2024년에 0.561억 USD로 평가되었습니다.

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