アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場規模、シェア、動向分析レポート：コンポーネント別（ソフトウェア、サービス）、テクノロジー別、エンドユース別、用途別、モデル別、地域別、セグメント別予測、2024年～2030年

Asia Pacific Generative AI Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software, Services), By Technology, By End-use, By Application, By Model, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030

アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場の成長と動向アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場は、2030年までに375億5000万米ドルに達すると予測されている。Grand View Research, Inc.の最新レポートに... もっと見る

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Grand View Research グランドビューリサーチ	2024年2月19日	US$5,950 シングルユーザライセンス（印刷不可）ライセンス・価格情報・注文方法はこちら	80	英語

1-3営業日

サマリー

アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場の成長と動向

アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場は、2030年までに375億5000万米ドルに達すると予測されている。Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、2024年から2030年までのCAGRは37.5%で拡大すると予測されている。市場成長の主な要因としては、ディープラーニングアルゴリズムの進歩の高まり、クラウドベースのソリューション採用の増加、様々な業界におけるAI生成コンテンツの需要などが挙げられる。様々な業界におけるAI生成コンテンツへの需要の高まりが、アジア太平洋地域におけるGenAIソリューションの採用を促進している。メディアやエンターテインメントからeコマースやヘルスケアに至るまで、企業はパーソナライズされた魅力的な顧客体験を創造するためにAIを活用しています。

GenAIテクノロジーは、企業がコンテンツ作成プロセスを自動化し、パーソナライズされたレコメンデーションを生成し、革新的な製品やサービスを開発することを可能にします。組織は戦略的資産としてのデータの価値をますます認識し、大量のデータから実用的な洞察を引き出すために、ジェネレーティブAIを含むAI技術に投資しています。GenAIアルゴリズムは、データパターンを分析し、予測モデルを生成し、意思決定プロセスを支援することで、企業が業界で競争優位に立つための力を与えることができる。例えば、2023年9月、マイクロソフトのソリューションプロバイダーであるAvanade Inc.は、東南アジア初のGenAIラボを立ち上げた。このラボはセンター・オブ・エクセレンスとして機能し、企業がジェネレーティブAIソリューションをテスト・作成できるようにする。

このラボは、組織がデータからビジネス価値を引き出し、AIへの対応を加速するのを支援する。東南アジア全域の政府は、イノベーション、起業家精神、AIエコシステムの開発を促進する政策を実施している。政府は資金、インセンティブ、インフラ支援を提供することで、業界関係者、研究機関、新興企業間の協力を促し、AIソリューションの採用と展開を加速させている。こうした取り組みは、アジア太平洋地域におけるジェネレーティブAI市場の成長に有利な環境を促進する。例えば、2023年9月、中国は、OpenAIのChatGPTのような高度なAIプログラムに電力を供給するための重要なコンポーネントである半導体の国内製造を強化するため、400億米ドルの基金を立ち上げた。

アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場レポートハイライト

- AIへの投資の増加と新興経済指標により、2023年の売上高シェアはソフトウェア分野が64.7%で最大

- 高品質でリアルなコンテンツを合成できる高度で多様なジェネレーティブモデルへの需要の高まりにより、2024年から2030年にかけて拡散ネットワーク分野が最も急成長すると予測される

- 自然言語処理（NLP）分野は、Siri、Alexa、Google検索などのプラットフォームの急速な普及により、2023年の市場を支配した。

- マルチモーダル生成モデルは、マルチモーダルデータのリアルタイム処理の需要が急増しているため、2024年から2030年にかけて最も速いCAGRが見込まれる

- より良い広告やキャンペーンジャーナリズムのためのGenAIの需要に起因して、メディア＆エンターテイメントセグメントは、2023年に最大の収益シェアを占めた

- 中国が市場をリードし、伝統的な産業での採用が加速し、AIコンピューティングパワーの発展により、2024年から2030年にかけて大きなCAGRで成長すると予測される

- 2024年2月、マイクロソフトはインドの新興企業Sarvam AIとの提携を発表し、音声技術に基づくGenAIアプリケーションの開発を支援する。SarvamはIndic voice LLMをマイクロソフトのクラウドプラットフォームであるAzureで利用可能にすることを目指している。

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目次

第1章.方法論とスコープ
1.1.市場セグメンテーションとスコープ
1.2.セグメントの定義
1.2.1.コンポーネント
1.2.2.テクノロジー
1.2.3.最終用途
1.2.4.用途
1.2.5.モデル
1.2.6.地域範囲
1.2.7.見積もりと予測のタイムライン
1.3.調査方法
1.4.情報収集
1.4.1.購入データベース
1.4.2.GVRの内部データベース
1.4.3.二次情報源
1.4.4.一次調査
1.4.5.一次調査の詳細
1.4.5.1.アジア太平洋地域における一次インタビューのデータ
1.5.情報またはデータ分析
1.5.1.データ分析モデル
1.6.市場形成と検証
1.7.モデルの詳細
1.7.1.商品フロー分析（モデル1）
1.7.2.アプローチ1：商品フローアプローチ
1.7.3.出来高価格分析（モデル2）
1.7.4.アプローチ2：出来高価格分析
1.8.二次資料リスト
1.9.一次資料リスト
1.10.目的
第2章要旨
2.1.市場展望
2.2.セグメントの展望
2.2.1.コンポーネント
2.2.2.技術展望
2.2.3.最終用途の展望
2.2.4.アプリケーションの展望
2.2.5.モデル展望
2.3.競合他社の洞察
第3章アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場の変数、動向、スコープ
3.1.市場系統の展望
3.1.1.親市場の展望
3.1.2.関連・付随市場の展望
3.2.市場ダイナミクス
3.2.1.市場ドライバー分析
3.2.1.1.業界全体におけるデジタル技術の採用の増加
3.2.1.2.デジタルトランスフォーメーションとインダストリー4.0への注目の高まり
3.2.2.市場阻害要因分析
3.2.2.1.データプライバシーとセキュリティへの懸念の高まり
3.2.3.市場機会分析
3.2.3.1.テクノロジー企業における研究開発活動の活発化
3.3.ジェネレーティブAI市場分析ツール
3.3.1.産業分析 - ポーターの分析
3.3.1.1.サプライヤーパワー
3.3.1.2.買い手の力
3.3.1.3.代替の脅威
3.3.1.4.新規参入の脅威
3.3.1.5.競争上のライバル
3.3.2.PESTEL分析
3.3.2.1.政治情勢
3.3.2.2.経済情勢
3.3.2.3.社会情勢
3.3.2.4.技術的ランドスケープ
3.3.2.5.環境的ランドスケープ
3.3.2.6.法的景観
第4章.アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場コンポーネント推定とトレンド分析
4.1.コンポーネント市場シェア、2023年・2030年
4.2.セグメントダッシュボード
4.3.アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場のコンポーネント別展望
4.4.以下の市場規模・予測および動向分析、2017年～2030年
4.4.1.ソフトウェア
4.4.1.1.2017年から2030年までの市場推定・予測（USD Million）
4.4.2.サービス
4.4.2.1.2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
第5章.アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場技術推計と動向分析
5.1.テクノロジー市場シェア、2023年・2030年
5.2.セグメントダッシュボード
5.3.アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場：テクノロジー別展望
5.4.2017年から2030年までの以下の市場規模・予測および動向分析
5.4.1.生成逆数ネットワーク（GANs）
5.4.1.1.2017年から2030年までの市場規模推計・予測（USD Million）
5.4.2.トランスフォーマー
5.4.2.1.2017～2030年の市場の推定と予測（百万米ドル）
5.4.3.変分オートエンコーダ
5.4.3.1.2017～2030年の市場の推定と予測（USD Million）
5.4.4.拡散ネットワーク
5.4.4.1.2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
第6章.アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場最終用途の推定と動向分析
6.1.エンドユーザー市場シェア、2023年・2030年
6.2.セグメントダッシュボード
6.3.アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場の用途別展望
6.4.以下の2017年から2030年までの市場規模・予測と動向分析
6.4.1.メディア＆エンターテインメント
6.4.1.1.2017年から2030年までの市場推定・予測（百万米ドル）
6.4.2.BFSI
6.4.2.1.2017年から2030年までの市場の推定と予測（百万米ドル）
6.4.3.IT・通信
6.4.3.1.2017～2030年の市場の推定と予測（百万米ドル）
6.4.4.ヘルスケア
6.4.4.1.2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
6.4.5.自動車・運輸
6.4.5.1.2017～2030年の市場の推定と予測（百万米ドル）
6.4.6.ゲーム
6.4.6.1.2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
6.4.7.その他
6.4.7.1.2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
第7章.アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場用途別推定と動向分析
7.1.アプリケーション市場シェア、2023年・2030年
7.2.セグメントダッシュボード
7.3.アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場：アプリケーション別展望
7.4.以下の2017年から2030年までの市場規模・予測と動向分析
7.4.1.コンピュータビジョン
7.4.1.1.2017年から2030年までの市場推定・予測（百万米ドル）
7.4.2.自然言語処理
7.4.2.1.2017～2030年の市場推定と予測（百万米ドル）
7.4.3.ロボティクスと自動化
7.4.3.1.2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
7.4.4.コンテンツ生成
7.4.4.1.2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
7.4.5.チャットボットとインテリジェントバーチャルアシスタント
7.4.5.1.2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
7.4.6.予測分析
7.4.6.1.2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
7.4.7.その他
7.4.7.1.2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
第8章.アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場モデル推定と動向分析
8.1.モデル市場シェア、2023年・2030年
8.2.セグメントダッシュボード
8.3.ジェネレーティブAIの世界市場（モデル別
8.4.以下の2017年から2030年までの市場規模・予測と動向分析
8.4.1.大規模言語モデル
8.4.1.1.2017年から2030年までの市場規模推計・予測（百万米ドル）
8.4.2.画像・動画生成モデル
8.4.2.1.2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
8.4.3.マルチモーダル生成モデル
8.4.3.1.2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
8.4.4.その他
8.4.4.1.2017～2030年の市場推定と予測（USD Million）
第9章アジア太平洋地域アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場地域別推計と動向分析
9.1.地域別市場シェア分析、2023年・2030年
9.2.地域別市場ダッシュボード
9.3.世界の地域別市場スナップショット
9.4.2017年から2030年までの市場規模と予測トレンド分析
9.5.アジア太平洋地域
9.5.1.アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場の推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
9.5.2.日本
9.5.2.1.日本のジェネレーティブAI市場の2017年～2030年の推定と予測（USD Million）
9.5.3.中国
9.5.3.1.中国のジェネレーティブAI市場の2017～2030年の推定と予測（USD Million）
9.5.4.インド
9.5.4.1.インドのジェネレーティブAI市場の2017～2030年の推定と予測（USD Million）
9.5.5.オーストラリア
9.5.5.1.オーストラリアのジェネレーティブAI市場の2017～2030年の推定と予測（USD Million）
9.5.6.韓国
9.5.6.1.韓国のジェネレーティブAI市場の2017～2030年の推定と予測（USD Million）
9.5.7.シンガポール
9.5.7.1.シンガポールのジェネレーティブAI市場の2017～2030年の推定と予測（USD Million）
第10章.競争環境
10.1.主要市場参入企業別の最新動向とインパクト分析
10.2.企業／競合の分類
10.3.ベンダーランドスケープ
10.3.1.主要代理店およびチャネルパートナーのリスト
10.3.2.主要顧客
10.4.企業プロフィール
10.4.1.華為技術股份有限公司
10.4.1.1.会社概要
10.4.1.2.業績
10.4.1.3.製品ベンチマーク
10.4.1.4.戦略的イニシアティブ
10.4.2.アリババクラウド
10.4.2.1.会社概要
10.4.2.2.業績
10.4.2.3.製品ベンチマーク
10.4.2.4.戦略的イニシアティブ
10.4.3.バイドゥ
10.4.3.1.会社概要
10.4.3.2.業績
10.4.3.3.製品ベンチマーク
10.4.3.4.戦略的イニシアティブ
10.4.4.グーグル合同会社
10.4.4.1.会社概要
10.4.4.2.業績
10.4.4.3.製品ベンチマーク
10.4.4.4.戦略的イニシアティブ
10.4.5.IBM
10.4.5.1.会社概要
10.4.5.2.業績
10.4.5.3.製品ベンチマーク
10.4.5.4.戦略的イニシアティブ
10.4.6.マイクロソフト
10.4.6.1.会社概要
10.4.6.2.業績
10.4.6.3.製品ベンチマーク
10.4.6.4.戦略的イニシアティブ
10.4.7.ジーニーAIリミテッド
10.4.7.1.会社概要
10.4.7.2.業績
10.4.7.3.製品ベンチマーク
10.4.7.4.戦略的イニシアティブ
10.4.8.株式会社MOSTLY AI
10.4.8.1.会社概要
10.4.8.2.業績
10.4.8.3.製品ベンチマーク
10.4.8.4.戦略的イニシアティブ
10.4.9.D-ID
10.4.9.1.会社概要
10.4.9.2.業績
10.4.9.3.製品ベンチマーク
10.4.9.4.戦略的イニシアティブ

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Table of Contents

Summary

Asia Pacific Generative AI Market Growth & Trends

The Asia Pacific generative AI market is anticipated to reach USD 37.55 billion by 2030. It is anticipated to expand at a CAGR of 37.5% from 2024 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The major factors contributing to market growth include rising advancements in deep learning algorithms, increasing adoption of cloud-based solutions, and demand for AI-generated content across various industries. Rising demand for AI-generated content across various industries drives the adoption of GenAI solutions in Asia Pacific. From media and entertainment to e-commerce and healthcare, organizations use AI to create personalized and engaging customer experiences.

GenAI technologies enable businesses to automate content creation processes, generate personalized recommendations, and develop innovative products and services. Organizations are increasingly recognizing the value of data as a strategic asset and investing in AI technologies, including generative AI, to extract actionable insights from large volumes of data. GenAI algorithms can analyze data patterns, generate predictive models, and assist in decision-making processes, empowering businesses to gain a competitive edge in the industry. For instance, in September 2023, Avanade Inc., a Microsoft solutions provider, launched the first GenAI Lab in Southeast Asia. This lab serves as a center of excellence and allow organizations to test and create generative AI solutions.

The lab helps organizations extract business value from data and accelerate AI readiness. Governments across the region are implementing policies to promote innovation, entrepreneurship, and the development of AI ecosystems. By providing funding, incentives, and infrastructure support, governments encourage collaboration between industry players, research institutions, and startups to accelerate the adoption and deployment of AI solutions. These initiatives promote a favorable environment for the growth of the generative AI market in the Asia Pacific region. For instance, in September 2023, China launched a USD 40 billion fund to boost its domestic manufacturing of semiconductors, which are critical components for powering advanced AI programs, such as OpenAI's ChatGPT.

Asia Pacific Generative AI Market Report Highlights

• The software segment accounted for the largest revenue share of 64.7% in 2023 owing to increasing investment in AI and emerging economic indicators

• The diffusion networks segment is expected to witness the fastest growth from 2024 to 2030 due to increasing demand for advanced and diverse generative models capable of synthesizing high-quality and realistic content

• The Natural Language Processing (NLP) segment dominated the market in 2023 owing to rapid rise in popularity of platforms, such as Siri, Alexa, and Google Search

• The multimodal generative model is expected to witness the fastest CAGR from 2024 to 2030 due to the demand for real-time processing of multimodal data is increasing rapidly

• The media & entertainment segment accounted for the largest revenue share in 2023 owing to the demand for GenAI for better advertisement and campaign journalism

• China led the market and is projected to grow at a significant CAGR from 2024 to 2030 due to accelerating adoption across traditional industries and the development of AI computing power

• In February 2024, Microsoft announced a partnership with Sarvam AI, an Indian startup, to support the development of GenAI applications based on voice technology. Sarvam aims to make its Indic voice LLMs available on Microsoft's cloud platform, Azure

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Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Segment Definitions
1.2.1. Component
1.2.2. Technology
1.2.3. End-use
1.2.4. Application
1.2.5. Model
1.2.6. Regional scope
1.2.7. Estimates and forecasts timeline
1.3. Research Methodology
1.4. Information Procurement
1.4.1. Purchased database
1.4.2. GVR’s internal database
1.4.3. Secondary sources
1.4.4. Primary research
1.4.5. Details of primary research
1.4.5.1. Data for primary interviews in Asia Pacific
1.5. Information or Data Analysis
1.5.1. Data analysis models
1.6. Market Formulation & Validation
1.7. Model Details
1.7.1. Commodity flow analysis (Model 1)
1.7.2. Approach 1: Commodity flow approach
1.7.3. Volume price analysis (Model 2)
1.7.4. Approach 2: Volume price analysis
1.8. List of Secondary Sources
1.9. List of Primary Sources
1.10. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Component
2.2.2. Technology outlook
2.2.3. End-use outlook
2.2.4. Application outlook
2.2.5. Model outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Asia Pacific Generative AI Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.1.1. Parent market outlook
3.1.2. Related/ancillary market outlook
3.2. Market Dynamics
3.2.1. Market driver analysis
3.2.1.1. Increasing adoption of digital technologies across industries
3.2.1.2. Growing focus on digital transformation and industry 4.0
3.2.2. Market restraint analysis
3.2.2.1. Increasing data privacy and security concerns
3.2.3. Market opportunity analysis
3.2.3.1. Increasing research and development activities in technology companies
3.3. Generative AI Market Analysis Tools
3.3.1. Industry Analysis - Porter’s
3.3.1.1. Supplier power
3.3.1.2. Buyer power
3.3.1.3. Substitution threat
3.3.1.4. Threat of new entrant
3.3.1.5. Competitive rivalry
3.3.2. PESTEL Analysis
3.3.2.1. Political landscape
3.3.2.2. Economic landscape
3.3.2.3. Social landscape
3.3.2.4. Technological landscape
3.3.2.5. Environmental landscape
3.3.2.6. Legal landscape
Chapter 4. Asia Pacific Generative AI Market: Component Estimates & Trend Analysis
4.1. Component Market Share, 2023 & 2030
4.2. Segment Dashboard
4.3. Asia Pacific Generative AI Market by Component Outlook
4.4. Market Size & Forecasts and Trend Analyses, 2017 to 2030 for the following
4.4.1. Software
4.4.1.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
4.4.2. Services
4.4.2.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. Asia Pacific Generative AI Market: Technology Estimates & Trend Analysis
5.1. Technology Market Share, 2023 & 2030
5.2. Segment Dashboard
5.3. Asia Pacific Generative AI Market by Technology Outlook
5.4. Market Size & Forecasts and Trend Analyses, 2017 to 2030 for the following
5.4.1. Generative Adversarial Networks (GANs)
5.4.1.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
5.4.2. Transformers
5.4.2.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
5.4.3. Variational Auto-encoders
5.4.3.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
5.4.4. Diffusion Networks
5.4.4.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 6. Asia Pacific Generative AI Market: End-use Estimates & Trend Analysis
6.1. End-use Market Share, 2023 & 2030
6.2. Segment Dashboard
6.3. Asia Pacific Generative AI Market by Application Outlook
6.4. Market Size & Forecasts and Trend Analyses, 2017 to 2030 for the following
6.4.1. Media & Entertainment
6.4.1.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD million)
6.4.2. BFSI
6.4.2.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
6.4.3. IT & Telecommunication
6.4.3.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
6.4.4. Healthcare
6.4.4.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
6.4.5. Automotive & Transportation
6.4.5.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
6.4.6. Gaming
6.4.6.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
6.4.7. Others
6.4.7.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 7. Asia Pacific Generative AI Market: Application Estimates & Trend Analysis
7.1. Application Market Share, 2023 & 2030
7.2. Segment Dashboard
7.3. Asia Pacific Generative AI Market by Application Outlook
7.4. Market Size & Forecasts and Trend Analyses, 2017 to 2030 for the following
7.4.1. Computer Vision
7.4.1.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD million)
7.4.2. NLP
7.4.2.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
7.4.3. Robotics and Automation
7.4.3.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
7.4.4. Content Generation
7.4.4.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
7.4.5. Chatbots and Intelligent Virtual Assistants
7.4.5.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
7.4.6. Predictive Analytics
7.4.6.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
7.4.7. Others
7.4.7.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 8. Asia Pacific Generative AI Market: Model Estimates & Trend Analysis
8.1. Model Market Share, 2023 & 2030
8.2. Segment Dashboard
8.3. Global Generative AI Market by Model Outlook
8.4. Market Size & Forecasts and Trend Analyses, 2017 to 2030 for the following
8.4.1. Large Language Models
8.4.1.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD million)
8.4.2. Image & Video Generative Models
8.4.2.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
8.4.3. Multi-Modal Generative Models
8.4.3.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
8.4.4. Others
8.4.4.1. Market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 9. Asia Pacific Generative AI Market: Regional Estimates & Trend Analysis
9.1. Regional Market Share Analysis, 2023 & 2030
9.2. Regional Market Dashboard
9.3. Global Regional Market Snapshot
9.4. Market Size, & Forecasts Trend Analysis, 2017 to 2030:
9.5. Asia Pacific
9.5.1. Asia Pacific Generative AI Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
9.5.2. Japan
9.5.2.1. Japan generative AI market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
9.5.3. China
9.5.3.1. China generative AI market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
9.5.4. India
9.5.4.1. India generative AI market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
9.5.5. Australia
9.5.5.1. Australia generative AI market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
9.5.6. South Korea
9.5.6.1. South Korea generative AI market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
9.5.7. Singapore
9.5.7.1. Singapore generative AI market estimates and forecasts 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 10. Competitive Landscape
10.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
10.2. Company/Competition Categorization
10.3. Vendor Landscape
10.3.1. List of key distributors and channel partners
10.3.2. Key customers
10.4. Company Profiles
10.4.1. Huawei Technologies Co., Ltd.
10.4.1.1. Company overview
10.4.1.2. Financial performance
10.4.1.3. Product benchmarking
10.4.1.4. Strategic initiatives
10.4.2. Alibaba Cloud
10.4.2.1. Company overview
10.4.2.2. Financial performance
10.4.2.3. Product benchmarking
10.4.2.4. Strategic initiatives
10.4.3. Baidu, Inc.
10.4.3.1. Company overview
10.4.3.2. Financial performance
10.4.3.3. Product benchmarking
10.4.3.4. Strategic initiatives
10.4.4. Google LLC,
10.4.4.1. Company overview
10.4.4.2. Financial performance
10.4.4.3. Product benchmarking
10.4.4.4. Strategic initiatives
10.4.5. IBM
10.4.5.1. Company overview
10.4.5.2. Financial performance
10.4.5.3. Product benchmarking
10.4.5.4. Strategic initiatives
10.4.6. Microsoft
10.4.6.1. Company overview
10.4.6.2. Financial performance
10.4.6.3. Product benchmarking
10.4.6.4. Strategic initiatives
10.4.7. Genie AI Ltd
10.4.7.1. Company overview
10.4.7.2. Financial performance
10.4.7.3. Product benchmarking
10.4.7.4. Strategic initiatives
10.4.8. MOSTLY AI Inc.
10.4.8.1. Company overview
10.4.8.2. Financial performance
10.4.8.3. Product benchmarking
10.4.8.4. Strategic initiatives
10.4.9. D-ID
10.4.9.1. Company overview
10.4.9.2. Financial performance
10.4.9.3. Product benchmarking
10.4.9.4. Strategic initiatives

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