《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。
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2023年10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:2018-2023年openai 陸續推出gpt系列大模型 103
圖表:chipnemo訓練成本 107
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