生成式 AI 網路安全市場規模與預測
2023 年，生成式 AI 網路安全市場的估值約為 40 億美元，預計在預測期間（2024-2032 年）將以約 21.5% 的複合年增長率（CAGR）顯著成長，這歸因於網路攻擊日益複雜所推動的快速增長。
生成式 AI 網路安全市場分析
生成式 AI 網路安全旨在應用基於電腦的控制系統，透過減少人為干預來運作工業設施和流程。它提高了生產的品質、速度和安全性，同時降低了生產成本。借助自動化系統，各行業可以管理流程、產品品質，甚至控制製造流程，這將使其更快、更準確。
為了在生成式 AI 網路安全領域實現增長，各公司正在整合 AI 進行威脅檢測和緩解、安全情報和分析以及安全響應協調。此外，基於 AI 的安全營運中心（SOC）的日益普及、AI 在網路監控中的應用以及機器學習在模擬攻擊場景中的應用也在不斷增加。微軟、IBM 和 Palo Alto Networks 等一些主要組織已經開始實施它，以改進其網路安全軟體和解決方案。
2024 年 8 月 27 日，CrowdStrike (NASDAQ: CRWD) 宣布為 NVIDIA NIM 代理藍圖提供額外的保護措施，並結合 AI 原生 CrowdStrike Falcon 網路安全平台，以幫助開發人員安全地利用開源基礎模型並加速生成式 AI 創新。
2024 年 8 月 5 日，IBM (NYSE: IBM) 宣布向其託管威脅檢測和響應服務引入生成式 AI 功能，供 IBM Consulting 分析師使用，以推進和簡化客戶的安全運營。新的 IBM Consulting 網路安全助手基於 IBM 的 watsonx 數據和 AI 平台，旨在加速和改進對關鍵安全威脅的識別、調查和響應。
生成式 AI 網路安全市場趨勢
本節討論了影響生成式 AI 網路安全市場各個細分市場的關鍵市場趨勢，這些趨勢由我們的研究專家確定。
網路安全轉型生成式 AI 網路安全產業
網路安全旨在保護計算平台免受未經授權的訪問和控制中斷。存在專門的 AI 工具用於網路安全，這些工具持續運行，感知任何形式的異常情況，並自動做出反應，從而確保大型和開放網路的安全。此外，各公司整合基於人工智慧的網路安全，以幫助保護企業網路免受新興威脅的侵害。由於需要保護不斷增長的物聯網環境和雲端，因此該細分市場對生成式 AI 的需求強勁。例如，2024 年 5 月 2 日，Fortinet (NASDAQ: FTNT)，全球網路安全領導者，推動網路和安全的融合，宣布對其生成式 AI (GenAI) 產品組合進行新的更新，以增強網路和安全運營，包括業界首個生成式 AI 物聯網安全助手。
亞太地區領先增長
由於快速轉向數位化、加速的網路威脅活動以及各行業雲端服務的廣泛實施，預計亞太地區將在生成式 AI 網路安全領域保持領先地位。近年來，中國、印度、日本和澳大利亞等亞太國家報告了不斷增加的網路威脅數量，各公司越來越多地轉向 AI 驅動的安全平台以進行更好的防禦。華為、騰訊和 Infosys 等公司正在開始在其網路安全系統中採用生成式 AI，以保護並確保它們與最新立法保持同步。由於這些行業的擴張，該地區的電子商務、金融服務和製造公司越來越多地使用 AI 安全。
2024 年 8 月 29 日，全球下一代數位服務和諮詢領導者 Infosys 宣布擴大其與 NVIDIA 在 AI 驅動、以客戶為中心的解決方案方面的合作，以推動電信公司的創新和卓越運營。此次合作將利用 Infosys Topaz，這是一套以 AI 為先導的服務、解決方案和平台，使用生成式 AI 技術，將幫助電信公司增強其客戶體驗、簡化網路運營並加速服務交付。
生成式 AI 網路安全產業概況
生成式 AI 網路安全市場競爭激烈，有多家全球和國際參與者。主要參與者正在採用不同的增長策略來增強其市場份額，例如合作夥伴關係、協議、合作、新產品發布、地域擴張以及併購。市場上的一些主要參與者包括微軟；亞馬遜網路服務公司；SentinelOne；Fortinet, Inc.；NVIDIA Corporation；CrowdStrike；Palo Alto Networks；IBM；Darktrace Holdings Limited；Cisco Systems, Inc.
生成式 AI 網路安全市場新聞
- 2023 年 3 月 28 日，微軟公司宣布將下一代 AI 引入網路安全領域，推出 Microsoft Security Copilot，為防禦者提供急需的工具，以快速檢測和響應威脅，並更好地了解整體威脅態勢。
- 2024 年 4 月 9 日，微軟宣布在未來兩年內投資 29 億美元，以增加其在日本的超大規模雲計算和 AI 基礎設施。此外，擴大其數位技能培訓計畫，在未來三年內為超過 300 萬人提供 AI 技能，在日本開設其首個 Microsoft Research Asia 實驗室，並深化其與日本政府在網路安全方面的合作。
- 2024 年 3 月 18 日，CrowdStrike (NASDAQ: CRWD) 宣布與 NVIDIA 建立戰略合作，在業界領先的 AI 原生 CrowdStrike Falcon® XDR 平台上交付 NVIDIA 的 AI 計算服務。將 Falcon 平台數據與 NVIDIA 的 GPU 優化 AI 管道和軟體（包括新的 NVIDIA NIM 微服務）相結合，將定制和安全的生成式 AI 模型創建掌握在 CrowdStrike 和 NVIDIA 客戶手中。
生成式 AI 網路安全市場報告範圍
購買本報告的原因：
- 該研究包括經授權的關鍵行業專家驗證的市場規模和預測分析。
- 該報告快速概覽了整體行業績效。
- 該報告涵蓋了對主要行業同行的深入分析，主要側重於關鍵業務財務、產品組合、擴張策略和近期發展。
- 對行業中普遍存在的驅動因素、限制因素、關鍵趨勢和機會的詳細檢查。
- 該研究全面涵蓋了不同細分市場的市場。
- 對行業的深入區域級別分析。
自定義選項：
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目錄
生成式 AI 網路安全市場分析的研究方法（2022-2032 年）
分析歷史市場、估計當前市場以及預測全球生成式 AI 網路安全市場的未來市場是創建和分析生成式 AI 網路安全在主要地區的採用的三個主要步驟。進行了詳盡的二次研究，以收集歷史市場數據並估計當前市場規模。其次，為了驗證這些見解，考慮了大量的調查結果和假設。此外，還對全球生成式 AI 網路安全市場價值鏈中的行業專家進行了詳盡的初步訪談。通過初步訪談後的市場數據的假設和驗證，我們採用了自上而下/自下而上的方法來預測完整的市場規模。此後，採用了市場細分和數據三角測量方法來估計和分析行業各細分市場的市場規模。詳細的方法如下：
歷史市場規模分析
步驟 1：深入研究二次來源：
進行了詳細的二次研究，以通過公司內部來源（例如年度報告和財務報表、業績演示文稿、新聞稿等）和外部來源（包括期刊、新聞和文章、政府出版物、競爭對手的出版物、行業報告、第三方數據庫和其他可靠的出版物）來獲得生成式 AI 網路安全市場的歷史市場規模。
步驟 2：市場細分：
在獲得生成式 AI 網路安全市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的二次分析，以收集主要地區不同細分市場的歷史市場洞察和份額。主要細分市場包括部署、技術、應用、終端用戶和地區。進一步進行國家級分析以評估該地區測試模型的整體採用情況。
步驟 3：因素分析：
在獲得不同細分市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的因素分析，以估計生成式 AI 網路安全市場的當前市場規模。此外，我們使用自變量和因變量（例如部署、技術、應用、終端用戶和生成式 AI 網路安全市場的地區）進行因素分析。考慮到全球生成式 AI 網路安全市場領域的頂級合作夥伴關係、併購、業務擴張和產品發布，對供需方情景進行了全面分析。
當前市場規模估計與預測
當前市場規模測算：基於上述 3 個步驟中的可行見解，我們得出了當前市場規模、全球生成式 AI 網路安全市場中的主要參與者以及各細分市場的市場份額。所有必需的百分比份額拆分和市場細分均使用上述二次方法確定，並通過初步訪談進行了驗證。
估計與預測：對於市場估計和預測，將權重分配給了包括驅動因素和趨勢、限制因素以及利益相關者可用的機會在內的不同因素。在分析了這些因素後，應用了相關的預測技術，即自上而下/自下而上的方法，以得出 2032 年全球主要市場各個細分市場的市場預測。用於估計市場規模的研究方法包括：
- 就營收（美元）而言，該產業的市場規模，以及生成式 AI 網路安全市場在主要國內市場的採用率
- 所有市場區隔和子區隔的百分比份額、拆分和細分
- 全球生成式 AI 網路安全市場的主要參與者，按提供的產品劃分。此外，這些參與者為在快速成長的市場中競爭而採用的成長策略
市場規模和份額驗證
主要研究：與主要地區的關鍵意見領袖 (KOL)（包括高階主管 (CXO/VP、銷售主管、行銷主管、營運主管、地區主管、國家主管等）進行了深入訪談。然後，對主要研究結果進行了總結，並進行了統計分析，以證明既定的假設。將主要研究的輸入與次要發現相結合，從而將資訊轉化為可行的見解。
不同地區主要參與者的劃分
市場工程
採用資料三角測量技術來完成整體市場估計，並得出全球生成式 AI 網路安全市場的每個區隔和子區隔的精確統計數字。在研究了全球生成式 AI 網路安全市場的部署、技術、應用、終端用戶和地區的各種參數和趨勢後，將資料拆分為幾個區隔和子區隔。
全球生成式 AI 網路安全市場研究的主要目標
研究中確定了全球生成式 AI 網路安全市場的當前和未來市場趨勢。投資者可以獲得戰略見解，以根據研究中進行的定性和定量分析來決定其投資。當前和未來的市場趨勢決定了市場在區域層面的整體吸引力，為行業參與者提供了一個平台，以利用未開發的市場，從先發優勢中獲益。研究的其他定量目標包括：
- 按價值（美元）分析生成式 AI 網路安全市場的當前和預測市場規模。此外，分析不同區隔和子區隔的當前和預測市場規模。
- 研究中的區隔包括部署、技術、應用、終端用戶和地區。
- 定義和分析生成式 AI 網路安全的監管框架
- 分析涉及各種中介機構的價值鏈，以及分析行業的客戶和競爭對手的行為。
- 分析主要地區生成式 AI 網路安全市場的當前和預測市場規模。
- 報告中研究的地區主要國家包括亞太地區、歐洲、北美和世界其他地區
- 生成式 AI 網路安全市場的公司概況以及市場參與者為維持快速成長的市場而採用的成長策略。
- 對該行業進行深入的區域級別分析。
常見問題 常見問題
第一季：生成式 AI 網路安全市場目前的規模和成長潛力為何？
第二季：推動生成式 AI 網路安全市場成長的因素是什麼？
第三季：按終端使用者劃分，哪個區隔在生成式 AI 網路安全市場中佔有最大份額？
第四季：生成式 AI 網路安全市場的主要趨勢是什麼？
第五季：哪個地區將主導生成式 AI 網路安全市場？
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