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2024-2028年中國大模型市場發展分析與投資戰略規劃報告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

中文版價格:
¥
18000
英文版價格:
$
8500
報告編號:
1900025
寄送方式:
紙質特快專遞,電子版發送郵箱
出版日期
2023年12月
報告頁碼
165
圖片數量
40
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《2024-2028年中國大模型市場發展分析與投資戰略規劃報告》由中研普華大模型行業分析專家領銜撰寫,主要分析了大模型行業的市場規模、發展現狀與投資前景,同時對大模型行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的大模型行業數據分析,幫助客戶評估大模型行業投資價值。

中研普華研究報告五大特色
我們的報告對您有何價值
  1.  

    第一章 大模型綜述及數據來源說明     1

    1.1 大模型界定    1

    1.1.1 大模型的定義    1

    1.1.2 大模型性質特征 1

    1.1.3 大模型專業術語 2

    1.1.4 大模型概念辨析 6

    1.1.5 大模型所處行業 7

    1.2 大模型分類    7

    1.3 本報告研究范圍界定說明    10

    1.4 本報告數據來源及統計標準說明       13

    第二章 全球大模型發展現狀及趨勢     15

    2.1 全球大模型發展歷程    15

    2.2 全球大模型監管措施    15

    2.3 全球大模型技術進展    19

    2.4 全球大模型應用探索    20

    2.4.1 全球大模型應用發展 20

    2.4.2 大模型落地應用案例 20

    2.5 全球大模型市場競爭態勢    23

    2.5.1 全球大模型競爭格局 23

    2.5.2 全球大模型風險投資 24

    2.5.3 全球大模型并購交易 26

    2.6 全球大模型市場規模分析    26

    2.7 全球大模型發展前景預測    27

    2.8 全球大模型發展趨勢洞悉    28

    第三章 中國大模型發展現狀及規模     29

    3.1 中國大模型發展歷程    29

    3.2 中國大模型監管措施    29

    3.3 中國大模型技術進展    30

    3.4 中國大模型市場主體類型    30

    3.4.1 互聯網科技企業 30

    3.4.2 人工智能企業    31

    3.4.3 初創研究團隊    31

    3.5 中國大模型企業進場方式    31

    3.6 中國大模型投融資狀況       32

    3.7 中國大模型市場競爭態勢    33

    3.8 中國大模型市場規模分析    34

    3.9 中國大模型評估框架    35

    3.10 中國大模型發展痛點及挑戰     35

    第四章 大模型產業鏈全景及基礎服務 37

    4.1 大模型產業鏈結構梳理       37

    4.2 大模型產業鏈生態圖譜       38

    4.3 大模型產業鏈區域熱力圖    38

    4.4 大模型成本投入結構    40

    4.5 ai芯片     41

    4.5.1 ai芯片概述  41

    4.5.2 ai芯片發展現狀  41

    4.5.3 ai芯片供應商格局     42

    4.5.4 對大模型發展的影響 49

    4.6 大模型工具    49

    4.6.1 大模型工具概述 49

    4.6.2 大模型工具發展 50

    4.6.3 對大模型的影響 52

    4.7 大模型數據服務    53

    4.7.1 數據服務概述    53

    4.7.2 數據api     53

    4.7.3 訓練數據開發    54

    4.7.4 推理數據開發    55

    4.7.5 數據維護    56

    4.8 配套產業布局對大模型的影響總結    57

    第五章 大模型基礎算法及平臺發展     59

    5.1 大模型算法框架與開發平臺       59

    5.1.1 大模型算法框架 59

    5.1.2 大模型開發平臺 65

    5.2 大模型細分市場:nlp大模型    65

    5.2.1 nlp大模型概述 65

    5.2.2 nlp大模型市場概況 67

    5.2.3 nlp大模型發展趨勢 67

    5.3 大模型細分市場:cv大模型     67

    5.3.1 cv大模型概述   67

    5.3.2 cv大模型市場概況   68

    5.3.3 cv大模型發展趨勢   69

    5.4 大模型細分市場:多模態大模型       70

    5.4.1 多模態大模型概述    70

    5.4.2 多模態大模型市場概況    71

    5.4.3 多模態大模型發展趨勢    72

    5.5 大模型細分市場:科學計算大模型    73

    5.5.1 科學計算大模型概述 73

    5.5.2 科學計算大模型市場概況 73

    5.5.3 科學計算大模型發展趨勢 73

    第六章 大模型應用賦能及場景探索     75

    6.1 大模型應用場景&行業領域分布  75

    6.1.1 大模型應用/需求場景       75

    6.1.2 大模型應用行業領域 76

    6.2 大模型細分應用:智能檢索       80

    6.2.1 智能檢索發展狀況    80

    6.2.2 智能檢索領域大模型應用概述 80

    6.2.3 智能檢索領域大模型市場現狀 81

    6.2.4 智能檢索領域大模型需求潛力 82

    6.3 大模型細分應用:智能推薦       83

    6.3.1 智能推薦發展狀況    83

    6.3.2 智能推薦領域大模型應用概述 84

    6.3.3 智能推薦領域大模型市場現狀 85

    6.3.4 智能推薦領域大模型需求潛力 88

    6.4 大模型細分應用:智能客服       88

    6.4.1 智能客服發展狀況    88

    6.4.2 智能客服領域大模型應用概述 89

    6.4.3 智能客服領域大模型市場現狀 90

    6.4.4 智能客服領域大模型需求潛力 92

    6.5 大模型細分應用:智能審核       93

    6.5.1 智能審核發展狀況    93

    6.5.2 智能審核領域大模型應用概述 94

    6.5.3 智能審核領域大模型市場現狀 95

    6.5.4 智能審核領域大模型需求潛力 96

    6.6 大模型細分應用:其他       97

    6.6.1 基礎科學    97

    6.6.2 智能錄入    97

    6.6.3 工業質檢    97

    6.6.4 智能辦公    98

    6.7 中國大模型細分應用市場戰略地位分析    98

    第七章 全球及中國大模型案例解析     99

    7.1 全球及中國大模型梳理與對比    99

    7.2 全球大模型布局案例分析    99

    7.2.1 openai-gpt大模型  99

    7.2.2 谷歌-大語言模型palm    103

    7.2.3 英偉達ai大模型       106

    7.2.4 meta ai 109

    7.3 中國大模型布局案例分析    111

    7.3.1 百度-文心大模型/文心一言      111

    7.3.2 阿里-通義大模型/通義千問      114

    7.3.3 騰訊-混元大模型/混元助手      116

    7.3.4 華為-盤古大模型       118

    7.3.5 字節跳動-“火山方舟”   121

    7.3.6 商湯科技-日日新sensenova/商量 123

    7.3.7 科大訊飛-訊飛星火   126

    7.3.8 京東-言犀大模型       128

    7.3.9 知乎-知海圖ai   131

    7.3.10 昆侖萬維-天工 132

    第八章 大模型市場前景及發展趨勢洞悉     135

    8.1 大模型swot分析      135

    8.2 大模型發展潛力評估    138

    8.3 大模型未來關鍵增長點       139

    8.4 大模型發展前景預測    140

    8.5 大模型發展趨勢洞悉    141

    8.5.1 整體發展趨勢    141

    8.5.2 市場競爭趨勢    141

    8.5.3 技術創新趨勢    142

    8.5.4 細分市場趨勢    143

    第九章 大模型投資戰略規劃策略及建議     144

    9.1 大模型進入與退出壁壘       144

    9.1.1 大模型進入壁壘分析 144

    9.1.2 大模型退出壁壘分析 145

    9.2 大模型投資風險預警    146

    9.3 大模型投資機會分析    147

    9.3.1 大模型產業鏈薄弱環節投資機會    147

    9.3.2 大模型細分領域投資機會 148

    9.3.3 大模型區域市場投資機會 149

    9.3.4 大模型產業空白點投資機會    149

    9.4 大模型投資價值評估    150

    9.5 大模型投資策略建議    152

    9.6 大模型可持續發展建議       153

    附件       155

    《單一數字市場版權指令》       155

    圖表目錄

    圖表:報告權威數據來源    10

    圖表:pest分析 13

    圖表:swot分析      13

    圖表:波特五力分析法       14

    圖表:《數字化單一市場版權指令》  17

    圖表:海外大模型加速迭代       19

    圖表:海外大模型訓練和應用進展    20

    圖表:2020-2028年全球大模型市場規模       26

    圖表:中國大模型技術進展       30

    圖表:2018.1-2023.9大模型國家級專精特新企業融資事件變化 33

    圖表:2018.1-2023.9大模型國家級專精特新企業融資金額變化 33

    圖表:中國大模型市場競爭態勢       34

    圖表:2020-2023年中國大模型市場規模       34

    圖表:大模型產業鏈結構    37

    圖表:中國大模型產業鏈生態圖譜    38

    圖表:截止至2023.9大模型國家級專精特新企業區域分布  39

    圖表:截止至2023.9大模型國家級專精特新企業細分環節區域分布  40

    圖表:英偉達三款gpu關鍵參數對比     43

    圖表:tpu v5p與歷代產品參數對比       45

    圖表:英偉達四款芯片對比       45

    圖表:華為昇騰計算中心建設情況(截至202310月)   46

    圖表: 鯤鵬處理器發展歷程     47

    圖表:海光dcu特點  48

    圖表:寒武紀芯片對比英偉達v1 00 48

    圖表:大模型主流的并行計算框架    59

    圖表:國內大模型廠商: 主要大模型應用場景     75

    圖表:大語言模型在搜索場景中的部分應用情況    82

    圖表:國內主流大模型對海外大模型各項數據對比差距有限       99

    圖表:2018-2023openai 陸續推出gpt系列大模型     103

    圖表:chipnemo訓練成本 107

  2. AI大模型是指基于深度學習技術的大型語言模型,具有廣泛的應用前景和商業價值。這些模型通常由大量的參數和復雜的神經網絡結構組成,通過大規模的數據訓練和優化,能夠實現自然語言處理的各種任務。

      AI大模型的應用范圍廣泛,可以應用于文本分類、情感分析、問答系統、機器翻譯等領域,為企業帶來更多的商業機會和競爭優勢。同時,AI大模型也面臨著一些挑戰,如數據隱私和安全問題、技術難題等。未來,隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷擴展,AI大模型將會在更多的領域發揮重要作用。AI大模型是指基于深度學習技術的大型語言模型,具有廣泛的應用前景和商業價值。這些模型通常由大量的參數和復雜的神經網絡結構組成,通過大規模的數據訓練和優化,能夠實現自然語言處理的各種任務。

      AI大模型的應用范圍廣泛,可以應用于文本分類、情感分析、問答系統、機器翻譯等領域,為企業帶來更多的商業機會和競爭優勢。同時,AI大模型也面臨著一些挑戰,如數據隱私和安全問題、技術難題等。未來,隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷擴展,AI大模型將會在更多的領域發揮重要作用。

      大模型是指具有龐大規模和復雜結構的人工智能模型,它們具有數以億計的參數和深層次的神經網絡架構。這些模型通過學習海量數據和深度神經網絡的優化,在各種任務上取得了令人矚目的成果。

      在人工智能領域,大模型被廣泛用于自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域。大模型的出現,使得人工智能模型能夠更好地處理大規模的數據集,并從中學習到更復雜的特征表示。同時,大模型還具有更強的泛化能力,能夠在多個任務上表現優異。但是,大模型也面臨著一些挑戰。首先,大模型的訓練需要大量的計算資源和時間,這使得其訓練成本非常高。其次,大模型在處理一些特定任務時可能存在過擬合的問題,即模型在訓練數據上表現很好,但在測試數據上表現較差。此外,大模型的可解釋性也是一個挑戰,因為它們通常包含大量的參數和復雜的網絡結構,很難解釋其決策過程。

      本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫,在大量周密的市場調研基礎上,主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、工信部、中國行業研究網、全國及海外多種相關報紙雜志的基礎信息等公布和提供的大量資料和數據,客觀、多角度地對中國AI大模型市場進行了分析研究。報告在總結中國AI大模型發展歷程的基礎上,結合新時期的各方面因素,對中國AI大模型的發展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。報告資料詳實,圖表豐富,既有深入的分析,又有直觀的比較,為AI大模型企業在激烈的市場競爭中洞察先機,能準確及時的針對自身環境調整經營策略。

  3. 中研普華集團的研究報告著重幫助客戶解決以下問題:

    ♦ 項目有多大市場規模?發展前景如何?值不值得投資?

    ♦ 市場細分和企業定位是否準確?主要客戶群在哪里?營銷手段有哪些?

    ♦ 您與競爭對手企業的差距在哪里?競爭對手的戰略意圖在哪里?

    ♦ 保持領先或者超越對手的戰略和戰術有哪些?會有哪些優劣勢和挑戰?

    ♦ 行業的最新變化有哪些?市場有哪些新的發展機遇與投資機會?

    ♦ 行業發展大趨勢是什么?您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業利潤?

    ♦ 行業內的成功案例、準入門檻、發展瓶頸、贏利模式、退出機制......

    為什么要立即訂購行業研究報告的四大理由:

    ♦ 理由1:商業戰場上的失敗可以原諒,但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業經常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力,那么您需要比您企業的競爭對手知道得更多,請馬上訂購。

    ♦ 理由2:如果您的企業一直期望在新的季度里使企業利潤倍增,獲得更好的業績表現,您需要借助行業專家智囊團的智慧和建議,那么您不可不訂。

    ♦ 理由3:如果您的企業準備投資于某項新業務,需要周祥的商業計劃資料及發展規劃的策略建議,同時也不想為此付出大量的資源及調研時間,那么您非訂不可。

    ♦ 理由4:如果您的企業缺乏多年業內資深經驗培養的行業洞察力,長期性、系統性的行業關鍵數據支持,而無法準確把握市場,搶占最新商機的戰略制高點,那么請把這一切交給我們。

    數據支持

    權威數據來源:國家統計局、國家發改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業協會、行業研究所、海內外上萬種專業刊物。

    中研普華自主研發數據庫:中研普華細分行業數據庫、中研普華上市公司數據庫、中研普華非上市企業數據庫、宏觀經濟數據庫、區域經濟數據庫、產品產銷數據庫、產品進出口數據庫。

    國際知名研究機構或商用數據庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

    一手調研數據:遍布全國31個省市及香港的專家顧問網絡,涉及政府統計部門、統計機構、生產廠商、地方主管部門、行業協會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數據搜集網絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區。

    研發流程

    步驟1:設立研究小組,確定研究內容

    針對目標,設立由產業市場研究專家、行業資深專家、戰略咨詢師和相關產業協會協作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產業市場研究內容。

    步驟2:市場調查,獲取第一手資料

    ♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業協會、公司銷售人員與技術人員等;

    ♦ 實地調查各大廠家、運營商、經銷商與最終用戶。

    步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源

    ♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);

    ♦ 國內、國際行業協會出版物;

    ♦ 各種會議資料;

    ♦ 中國及外國政府出版物(統計數字、年鑒、計劃等);

    ♦ 專業數據庫(中研普華建立了3000多個細分行業的數據庫,規模最全);

    ♦ 企業內部刊物與宣傳資料。

    步驟4:核實來自各種信息源的信息

    ♦ 各種信息源之間相互核實;

    ♦ 同相關產業專家與銷售人員核實;

    ♦ 同有關政府主管部門核實。

    步驟5:進行數據建模、市場分析并起草初步研究報告

    步驟6:核實檢查初步研究報告

    與有關政府部門、行業協會專家及生產廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業家審閱并提出修改意見與建議。

    步驟7:撰寫完成最終研究報告

    該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統分析并撰寫最終報告(對行業盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統分析并完成報告)。

    步驟8:提供完善的售后服務

    對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業的各種專題進行深入調查和項目咨詢。

    社會影響力

    中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調研數據及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業采用。同時,中研普華的研究結論、調研數據及分析觀點也大量被國家政府部門及商業門戶網站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛視、深圳衛視、新浪財經、中國經濟信息網、商務部、國資委、發改委、國務院發展研究中心(國研網)等。

    如需了解更多內容,請訪問市場調研專題:

    專項市場研究 產品營銷研究 品牌調查研究 廣告媒介研究 渠道商圈研究 滿意度研究 神秘顧客調查 消費者研究 重點業務領域 調查執行技術 公司實力鑒證 關于中研普華 中研普華優勢 服務流程管理

本報告所有內容受法律保護。國家統計局授予中研普華公司,中華人民共和國涉外調查許可證:國統涉外證字第1226號

本報告由中國行業研究網出品,報告版權歸中研普華公司所有。本報告是中研普華公司的研究與統計成果,報告為有償提供給購買報告的客戶使用。未獲得中研普華公司書面授權,任何網站或媒體不得轉載或引用,否則中研普華公司有權依法追究其法律責任。如需訂閱研究報告,請直接聯系本網站,以便獲得全程優質完善服務。

中研普華公司是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構,公司每天都會接受媒體采訪及發布大量產業經濟研究成果。在此,我們誠意向您推薦一種“鑒別咨詢公司實力的主要方法”。

本報告目錄與內容系中研普華原創,未經本公司事先書面許可,拒絕任何方式復制、轉載。

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