出版日期 2023年10月 報告頁碼 188頁 圖表數量 83個 中文印刷 15000元 　 中文電子 15000元 中文兩版 15500元 　 英文印刷 7000元 　 英文電子 7000元 　 英文兩版 7500元

(+86)0755-25425716 25425726 25425736 25425706 25425756 25425776 25420896 25420806 25426596 25427856 25428586 25429596

第一章 大模型綜述及數據來源說明

1.1 大模型界定

1.1.1 大模型的定義

1.1.2 大模型性質特征

1.1.3 大模型專業術語

1.1.4 大模型概念辨析

1.1.5 大模型所處行業

1、《國民經濟行業分類》

2、《戰略性新興產業分類》

1.2 大模型分類

1.3 本報告研究范圍界定說明

1.5 本報告數據來源及統計標準說明

1.5.1 本報告權威數據來源

1.5.2 本報告研究方法及統計標準

第二章 全球大模型發展現狀及趨勢

2.1 全球大模型發展歷程

2.2 全球大模型監管措施

2.3 全球大模型技術進展

2.4 全球大模型應用探索

2.4.1 全球大模型應用發展

2.4.2 大模型落地應用案例

1、文本生成方面應用——notion.ai

2、圖片方面應用——midjourney

3、視頻方面應用——gen-2模型

4、辦公軟件應用——microsoft365 copilot

2.5 全球大模型市場競爭態勢

2.5.1 全球大模型競爭格局

2.5.2 全球大模型風險投資

2.5.3 全球大模型并購交易

2.6 全球大模型市場容量分析

2.7 全球大模型發展前景預測

2.8 全球大模型發展趨勢洞悉

第三章 中國大模型發展現狀及規模

3.1 中國大模型發展歷程

3.2 中國大模型監管措施

3.3 中國大模型技術進展

3.4 中國大模型市場主體類型

3.4.1 互聯網科技企業

3.4.2 人工智能企業

3.4.3 初創研究團隊

3.5 中國大模型企業進場方式

3.6 中國大模型投融資狀況

3.7 中國大模型市場競爭態勢

3.8 中國大模型市場容量分析

3.9 中國大模型評估框架

3.10 中國大模型發展痛點及挑戰

第四章 大模型產業鏈全景及基礎服務

4.1 大模型產業鏈結構梳理

4.2 大模型產業鏈生態圖譜

4.3 大模型產業鏈區域熱力圖

4.4 大模型成本投入結構

4.5 ai芯片

4.5.1 ai芯片概述

4.5.2 ai芯片發展現狀

4.5.3 ai芯片供應商格局

4.5.4 對大模型發展的影響

4.6 大模型工具

4.6.1 大模型工具概述

4.6.2 大模型工具發展

4.6.3 對大模型的影響

4.6 大模型數據服務

4.6.1 數據服務概述

4.6.2 數據api

4.6.3 訓練數據開發

4.6.4 推理數據開發

4.6.5 數據維護

4.6.6 對大模型的影響

4.7 配套產業布局對大模型的影響總結

第五章 大模型基礎算法及平臺發展

5.1 大模型算法框架與開發平臺

5.1.1 大模型算法框架

5.1.2 大模型開發平臺

5.2 大模型細分市場：nlp大模型

5.2.1 nlp大模型概述

5.2.2 nlp大模型市場概況

5.2.3 nlp大模型發展趨勢

5.3 大模型細分市場：cv大模型

5.3.1 cv大模型概述

5.3.2 cv大模型市場概況

5.3.3 cv大模型發展趨勢

5.4 大模型細分市場：多模態大模型

5.4.1 多模態大模型概述

5.4.2 多模態大模型市場概況

5.4.3 多模態大模型發展趨勢

5.5 大模型細分市場：科學計算大模型

5.5.1 科學計算大模型概述

5.5.2 科學計算大模型市場概況

5.5.3 科學計算大模型發展趨勢

5.6 中國大模型細分市場戰略地位分析

第六章 大模型應用賦能及場景探索

6.1 大模型應用場景&行業領域分布

6.1.1 大模型應用/需求場景

6.1.2 大模型應用行業領域

6.2 大模型細分應用：智能檢索

6.2.1 智能檢索發展狀況

1、智能檢索發展現狀

2、智能檢索發展趨勢

6.2.2 智能檢索領域大模型應用概述

6.2.3 智能檢索領域大模型市場現狀

6.2.4 智能檢索領域大模型需求潛力

6.3 大模型細分應用：智能推薦

6.3.1 智能推薦發展狀況

1、智能推薦發展現狀

2、智能推薦發展趨勢

6.3.2 智能推薦領域大模型應用概述

6.3.3 智能推薦領域大模型市場現狀

6.3.4 智能推薦領域大模型需求潛力

6.4 大模型細分應用：智能客服

6.4.1 智能客服發展狀況

1、智能客服發展現狀

2、智能客服發展趨勢

6.4.2 智能客服領域大模型應用概述

6.4.3 智能客服領域大模型市場現狀

6.4.4 智能客服領域大模型需求潛力

6.5 大模型細分應用：智能審核

6.5.1 智能審核發展狀況

1、智能審核發展現狀

2、智能審核發展趨勢

6.5.2 智能審核領域大模型應用概述

6.5.3 智能審核領域大模型市場現狀

6.5.4 智能審核領域大模型需求潛力

6.6 大模型細分應用：其他

6.6.1 基礎科學

6.6.2 智能錄入

6.6.3 工業質檢

6.6.4 智能辦公

6.7 中國大模型細分應用市場戰略地位分析

第七章 全球及中國大模型案例解析

7.1 全球及中國大模型梳理與對比

7.2 全球大模型布局案例分析

7.2.1 openai-gpt大模型

1、基本信息

2、技術支持

3、參數規模

4、耗費算力

5、應用范圍

6、模型特點

7、最新進展

7.2.2 谷歌-大語言模型palm

1、基本信息

2、技術支持

3、參數規模

4、耗費算力

5、應用范圍

6、模型特點

7、最新進展

7.2.3 英偉達ai大模型

1、基本信息

2、技術支持

3、參數規模

4、耗費算力

5、應用范圍

6、模型特點

7、最新進展

7.2.4 meta ai

1、基本信息

2、技術支持

3、參數規模

4、耗費算力

5、應用范圍

6、模型特點

7、最新進展

7.3 中國大模型布局案例分析

7.3.1 百度-文心大模型/文心一言

1、基本信息

2、技術支持

3、參數規模

4、耗費算力

5、應用范圍

6、模型特點

7、最新進展

7.3.2 阿里-通義大模型/通義千問

1、基本信息

2、技術支持

3、參數規模

4、耗費算力

5、應用范圍

6、模型特點

7、最新進展

7.3.3 騰訊-混元大模型/混元助手

1、基本信息

2、技術支持

3、參數規模

4、耗費算力

5、應用范圍

6、模型特點

7、最新進展

7.3.4 華為-盤古大模型

1、基本信息

2、技術支持

3、參數規模

4、耗費算力

5、應用范圍

6、模型特點

7、最新進展

7.3.5 字節跳動-飛書“my ai”

1、基本信息

2、技術支持

3、參數規模

4、耗費算力

5、應用范圍

6、模型特點

7、最新進展

7.3.6 商湯科技-日日新sensenova/商量

1、基本信息

2、技術支持

3、參數規模

4、耗費算力

5、應用范圍

6、模型特點

7、最新進展

7.3.7 科大訊飛-訊飛星火

1、基本信息

2、技術支持

3、參數規模

4、耗費算力

5、應用范圍

6、模型特點

7、最新進展

7.3.8 京東-chat jd

1、基本信息

2、技術支持

3、參數規模

4、耗費算力

5、應用范圍

6、模型特點

7、最新進展

7.3.9 知乎-知海圖ai

1、基本信息

2、技術支持

3、參數規模

4、耗費算力

5、應用范圍

6、模型特點

7、最新進展

7.3.10 昆侖萬維-天工

1、基本信息

2、技術支持

3、參數規模

4、耗費算力

5、應用范圍

6、模型特點

7、最新進展

第八章 大模型市場前景及發展趨勢洞悉

8.1 大模型swot分析（優勢/劣勢/機會/威脅）

8.2 大模型發展潛力評估

8.3 大模型未來關鍵增長點

8.4 大模型發展前景預測

8.5 大模型發展趨勢洞悉

8.5.1 整體發展趨勢

8.5.2 市場競爭趨勢

8.5.3 技術創新趨勢

8.5.4 細分市場趨勢

第九章 大模型投資戰略規劃策略及建議

9.1 大模型進入與退出壁壘

9.1.1 大模型進入壁壘分析

9.1.2 大模型退出壁壘分析

9.2 大模型投資風險預警

9.3 大模型投資機會分析

9.3.1 大模型產業鏈薄弱環節投資機會

9.3.2 大模型細分領域投資機會

9.3.3 大模型區域市場投資機會

9.3.4 大模型產業空白點投資機會

9.4 大模型投資價值評估

9.5 大模型投資策略建議

9.6 大模型可持續發展建議

圖表目錄

圖表：大模型的定義

圖表：大模型的性質與特征

圖表：大模型專業術語

圖表：大模型概念辨析

圖表：本報告研究領域所處行業（一）

圖表：本報告研究領域所處行業（二）

圖表：大模型分類

圖表：本報告研究范圍界定

圖表：本報告權威數據資料來源匯總

圖表：本報告的主要研究方法及統計標準說明

圖表：全球大模型發展歷程

圖表：全球大模型監管措施

圖表：全球大模型技術進展

圖表：全球大模型應用發展

圖表：全球大模型落地應用案例

圖表：全球大模型競爭格局

圖表：全球大模型風險投資

圖表：全球大模型兼并重組

圖表：全球大模型市場容量分析

圖表：全球大模型發展前景預測

圖表：全球大模型發展趨勢洞悉

圖表：中國大模型發展歷程

圖表：中國大模型監管機構及其職能

圖表：大模型市場競爭態勢

圖表：大模型市場容量分析

圖表：中國大模型發展痛點及挑戰

圖表：大模型產業鏈結構梳理

圖表：大模型產業鏈生態圖譜

圖表：大模型產業鏈區域熱力圖

圖表：大模型成本投入結構

圖表：大模型產業價值鏈分析圖

圖表：大模型工具與平臺市場發展現狀

圖表：對大模型的影響分析

圖表：大模型算法框架

圖表：大模型開發平臺

圖表：nlp大模型市場概況

圖表：nlp大模型發展趨勢

圖表：cv大模型市場概況

圖表：cv大模型發展趨勢

圖表：多模態大模型市場概況

圖表：多模態大模型發展趨勢

圖表：科學計算大模型市場概況

圖表：科學計算大模型發展趨勢

圖表：中國大模型細分市場戰略地位分析

圖表：中國大模型細分應用場景分布

圖表：中國大模型細分應用市場結構

圖表：智能檢索發展現狀

圖表：智能檢索發展趨勢

圖表：智能檢索領域大模型應用概述

圖表：智能檢索領域大模型市場現狀

圖表：智能檢索領域大模型需求潛力

圖表：智能推薦發展現狀

圖表：智能推薦發展趨勢

圖表：智能推薦領域大模型應用概述

圖表：智能推薦領域大模型市場現狀

圖表：智能推薦領域大模型需求潛力

圖表：智能客服發展現狀

圖表：智能客服發展趨勢

圖表：智能客服領域大模型應用概述

圖表：智能客服領域大模型市場現狀

圖表：智能客服領域大模型需求潛力

圖表：大模型細分應用波士頓矩陣分析

圖表：全球及中國大模型梳理與對比

圖表：openai-gpt大模型基本信息

圖表：openai-gpt大模型技術支持

圖表：openai-gpt大模型參數規模

圖表：openai-gpt大模型應用范圍

圖表：openai-gpt大模型特點

圖表：openai-gpt大模型最新進展

圖表：谷歌-大語言模型palm基本信息

圖表：谷歌-大語言模型palm技術支持

圖表：谷歌-大語言模型palm參數規模

圖表：谷歌-大語言模型palm應用范圍

圖表：谷歌-大語言模型palm特點

圖表：谷歌-大語言模型palm最新進展

圖表：英偉達ai大模型基本信息

圖表：英偉達ai大模型技術支持

圖表：英偉達ai大模型參數規模

圖表：英偉達ai大模型應用范圍

圖表：英偉達ai大模型特點

圖表：英偉達ai大模型最新進展

圖表：百度-文心大模型/文心一言基本信息

圖表：百度-文心大模型/文心一言技術支持

圖表：百度-文心大模型/文心一言參數規模

圖表：百度-文心大模型/文心一言應用范圍

圖表：百度-文心大模型/文心一言特點

圖表：百度-文心大模型/文心一言最新進展

圖表：阿里-通義大模型/通義千問基本信息

圖表：阿里-通義大模型/通義千問技術支持

圖表：阿里-通義大模型/通義千問參數規模

圖表：阿里-通義大模型/通義千問應用范圍

圖表：阿里-通義大模型/通義千問特點

圖表：阿里-通義大模型/通義千問最新進展

圖表：騰訊-混元大模型/混元助手基本信息

圖表：騰訊-混元大模型/混元助手技術支持

圖表：騰訊-混元大模型/混元助手參數規模

圖表：騰訊-混元大模型/混元助手應用范圍

圖表：騰訊-混元大模型/混元助手特點

圖表：騰訊-混元大模型/混元助手最新進展

圖表：華為-盤古大模型基本信息

圖表：華為-盤古大模型技術支持

圖表：華為-盤古大模型參數規模

圖表：華為-盤古大模型應用范圍

圖表：華為-盤古大模型特點

圖表：華為-盤古大模型最新進展

圖表：大模型swot分析（優勢/劣勢/機會/威脅）

圖表：大模型發展潛力評估

圖表：大模型未來關鍵增長點分析

圖表：大模型市場前景預測

圖表：大模型市場容量/市場增長空間預測

圖表：大模型進入壁壘分析

圖表：中國大模型退出壁壘分析

圖表：大模型投資風險預警

圖表：大模型投資機會分析

圖表：大模型市場投資價值評估

圖表：大模型投資策略建議

圖表：大模型可持續發展建議