第一章 大模型綜述及數(shù)據(jù)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(yè)術語

1.1.4 大模型概念辨析

1.1.5 大模型所處行業(yè)

1、《國民經濟行業(yè)分類》

2、《戰(zhàn)略性新興產業(yè)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(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計標準說明

1.5.1 本報告權威數(shù)據(jù)來源

1.5.2 本報告研究方法及統(tǒng)計標準

第二章 全球大模型發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢

2.1 全球大模型發(fā)展歷程

2.2 全球大模型監(jiān)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(fā)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(tài)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(fā)展前景預測

2.8 全球大模型發(fā)展趨勢洞悉

第三章 中國大模型發(fā)展現(xiàn)狀及規(guī)模

3.1 中國大模型發(fā)展歷程

3.2 中國大模型監(jiān)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(lián)網科技企業(yè)

3.4.2 人工智能企業(yè)

3.4.3 初創(chuàng)研究團隊

3.5 中國大模型企業(yè)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(tài)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(fā)展痛點及挑戰(zhàn)

第四章 大模型產業(yè)鏈全景及基礎服務

4.1 大模型產業(yè)鏈結構梳理

4.2 大模型產業(yè)鏈生態(tài)圖譜

4.3 大模型產業(yè)鏈區(qū)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(fā)展現(xiàn)狀

4.5.3 ai芯片供應商格局

4.5.4 對大模型發(fā)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(fā)展

4.6.3 對大模型的影響

4.6 大模型數(shù)據(jù)服務

4.6.1 數(shù)據(jù)服務概述

4.6.2 數(shù)據(jù)api

4.6.3 訓練數(shù)據(jù)開發(fā)

4.6.4 推理數(shù)據(jù)開發(fā)

4.6.5 數(shù)據(jù)維護

4.6.6 對大模型的影響

4.7 配套產業(yè)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(fā)展

5.1 大模型算法框架與開發(fā)平臺

5.1.1 大模型算法框架

5.1.2 大模型開發(fā)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(fā)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(fā)展趨勢

5.4 大模型細分市場：多模態(tài)大模型

5.4.1 多模態(tài)大模型概述

5.4.2 多模態(tài)大模型市場概況

5.4.3 多模態(tài)大模型發(fā)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(fā)展趨勢

5.6 中國大模型細分市場戰(zhàn)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(yè)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(yè)領域

6.2 大模型細分應用：智能檢索

6.2.1 智能檢索發(fā)展狀況

1、智能檢索發(fā)展現(xiàn)狀

2、智能檢索發(fā)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(xiàn)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(fā)展狀況

1、智能推薦發(fā)展現(xiàn)狀

2、智能推薦發(fā)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(xiàn)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(fā)展狀況

1、智能客服發(fā)展現(xiàn)狀

2、智能客服發(fā)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(xiàn)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(fā)展狀況

1、智能審核發(fā)展現(xiàn)狀

2、智能審核發(fā)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(xiàn)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(yè)質檢

6.6.4 智能辦公

6.7 中國大模型細分應用市場戰(zhàn)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(jié)跳動-飛書“my ai”

1、基本信息

2、技術支持

3、參數(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(fā)展趨勢洞悉

8.1 大模型swot分析（優(yōu)勢/劣勢/機會/威脅）

8.2 大模型發(fā)展?jié)摿υu估

8.3 大模型未來關鍵增長點

8.4 大模型發(fā)展前景預測

8.5 大模型發(fā)展趨勢洞悉

8.5.1 整體發(fā)展趨勢

8.5.2 市場競爭趨勢

8.5.3 技術創(chuàng)新趨勢

8.5.4 細分市場趨勢

第九章 大模型投資戰(zhàn)略規(guī)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(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)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(qū)域市場投資機會

9.3.4 大模型產業(yè)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(xù)發(fā)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(yè)術語

圖表：大模型概念辨析

圖表：本報告研究領域所處行業(yè)（一）

圖表：本報告研究領域所處行業(yè)（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(shù)據(jù)資料來源匯總

圖表：本報告的主要研究方法及統(tǒng)計標準說明

圖表：全球大模型發(fā)展歷程

圖表：全球大模型監(jiān)管措施

圖表：全球大模型技術進展

圖表：全球大模型應用發(fā)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(fā)展前景預測

圖表：全球大模型發(fā)展趨勢洞悉

圖表：中國大模型發(fā)展歷程

圖表：中國大模型監(jiān)管機構及其職能

圖表：大模型市場競爭態(tài)勢

圖表：大模型市場容量分析

圖表：中國大模型發(fā)展痛點及挑戰(zhàn)

圖表：大模型產業(yè)鏈結構梳理

圖表：大模型產業(yè)鏈生態(tài)圖譜

圖表：大模型產業(yè)鏈區(qū)域熱力圖

圖表：大模型成本投入結構

圖表：大模型產業(yè)價值鏈分析圖

圖表：大模型工具與平臺市場發(fā)展現(xiàn)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(fā)平臺

圖表：nlp大模型市場概況

圖表：nlp大模型發(fā)展趨勢

圖表：cv大模型市場概況

圖表：cv大模型發(fā)展趨勢

圖表：多模態(tài)大模型市場概況

圖表：多模態(tài)大模型發(fā)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(fā)展趨勢

圖表：中國大模型細分市場戰(zhàn)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(fā)展現(xiàn)狀

圖表：智能檢索發(fā)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(xiàn)狀

圖表：智能檢索領域大模型需求潛力

圖表：智能推薦發(fā)展現(xiàn)狀

圖表：智能推薦發(fā)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(xiàn)狀

圖表：智能推薦領域大模型需求潛力

圖表：智能客服發(fā)展現(xiàn)狀

圖表：智能客服發(fā)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(xiàn)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(shù)規(guī)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(yōu)勢/劣勢/機會/威脅）

圖表：大模型發(fā)展?jié)摿υu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(xù)發(fā)展建議