第一章 chatgpt產業(yè)鏈相關介紹

1.1 chatgpt基本概述

1.1.1 基本定義

1.1.2 主要特點

1.1.3 使用局限

1.2 chatgpt主要優(yōu)勢分析

1.2.1 技術方面

1.2.2 應用方面

1.3 chatgpt主要運行模式

1.3.1 大型語言模型

1.3.2 新型人機交互接口

1.4 chatgpt產業(yè)鏈分析

1.4.1 產業(yè)鏈綜述

1.4.2 產業(yè)鏈上游

1.4.3 產業(yè)鏈中游

1.4.4 產業(yè)鏈下游

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第二章 2022-2024年國內外chatgpt產業(yè)發(fā)展分析

2.1 全球chatgpt行業(yè)發(fā)展分析

2.1.1 行業(yè)發(fā)展歷程

2.1.2 行業(yè)發(fā)展現狀

2.1.3 主要企業(yè)布局

2.1.4 應用場景分析

2.1.5 商業(yè)進程狀況

2.1.6 行業(yè)產生效應

2.1.7 行業(yè)監(jiān)督管理

2.2 中國chatgpt行業(yè)發(fā)展狀況分析

2.2.1 行業(yè)發(fā)展意義

2.2.2 行業(yè)廠商分析

2.2.3 行業(yè)價值鏈條

2.2.4 產品研發(fā)情況

2.3 chatgpt行業(yè)發(fā)展路徑分析

2.3.1 gpt初代

2.3.2 gpt-2

2.3.3 gpt-3

2.3.4 gpt-3.5

2.3.5 gpt-4

2.4 chatgpt行業(yè)發(fā)展產生的社會影響及變革分析

2.4.1 重塑時空場域

2.4.2 重塑生產關系

2.4.3 重構勞動關系

2.4.4 重塑生活方式

2.4.5 主要發(fā)生變革

2.5 中國chatgpt行業(yè)發(fā)展機遇分析

2.5.1 釋放社會的生產力

2.5.2 帶動生產關系變革

2.5.3 產生商業(yè)模式創(chuàng)新

2.5.4 推動產業(yè)轉型升級

2.5.5 催生產業(yè)應用場景

2.6 chatgpt行業(yè)法律風險及規(guī)制分析

2.6.1 知識產權法律風險

2.6.2 數據相關法律風險

2.6.3 學校學術倫理規(guī)范

2.6.4 法律風險規(guī)制分析

2.7 中國chatgpt行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)分析

2.7.1 技術層面

2.7.2 社會層面

2.7.3 倫理層面

2.7.4 法律層面

2.8 chatgpt行業(yè)發(fā)展問題分析

2.8.1 行業(yè)發(fā)展瓶頸

2.8.2 行業(yè)潛在威脅

2.8.3 行業(yè)產生危害

2.8.4 未來安全問題

2.9 中國chatgpt行業(yè)發(fā)展建議分析

2.9.1 鼓勵有序發(fā)展應用

2.9.2 夯實相關技術體系

2.9.3 構建人才培養(yǎng)系統(tǒng)

2.9.4 完善相關法律體系

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第三章 2022-2024年中國chatgpt產業(yè)鏈上游發(fā)展分析——ai芯片行業(yè)

3.1 中國ai芯片行業(yè)發(fā)展綜述

3.1.1 行業(yè)基本概述

3.1.2 行業(yè)發(fā)展歷程

3.1.3 行業(yè)發(fā)展政策

3.1.4 行業(yè)發(fā)展現狀

3.1.5 行業(yè)應用場景

3.1.6 主要技術路線

3.2 2022-2024年中國ai芯片行業(yè)運行情況發(fā)展分析

3.2.1 市場規(guī)模狀況

3.2.2 芯片數量需求

3.2.3 企業(yè)注冊數量

3.2.4 企業(yè)競爭格局

3.2.5 主要企業(yè)布局

3.2.6 行業(yè)融資情況

3.2.7 行業(yè)投資主體

3.3 ai芯片主要細分類型發(fā)展分析

3.3.1 cpu

3.3.2 gpu

3.3.3 fpga

3.3.4 asic

3.3.5 整體發(fā)展

3.4 ai芯片行業(yè)發(fā)展前景展望分析

3.4.1 行業(yè)發(fā)展前景

3.4.2 市場發(fā)展空間

3.4.3 行業(yè)需求激增

3.4.4 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

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第四章 2022-2024年中國chatgpt產業(yè)鏈上游發(fā)展分析——數據中心行業(yè)

4.1 2022-2024年中國數據中心行業(yè)發(fā)展分析

4.1.1 行業(yè)發(fā)展政策

4.1.2 主要商業(yè)模式

4.1.3 產業(yè)鏈條結構

4.1.4 行業(yè)機架規(guī)模

4.1.5 市場規(guī)模狀況

4.1.6 行業(yè)建設成本

4.1.7 區(qū)域分布情況

4.1.8 行業(yè)中心名單

4.1.9 行業(yè)競爭狀況

4.1.10 行業(yè)資本布局

4.2 中國數據中心建設的標準化發(fā)展分析

4.2.1 頂層要求

4.2.2 發(fā)展現狀

4.2.3 主要標準

4.2.4 發(fā)展困境

4.2.5 發(fā)展建議

4.3 數據中心關鍵技術體系

4.3.1 數據中心選址和規(guī)劃技術

4.3.2 數據中心供電和制冷技術

4.3.3 數據中心it關鍵支撐技術

4.3.4 能效優(yōu)化管理技術

4.3.5 負載和應用軟件技術

4.4 中國數據中心發(fā)展的對策建議

4.4.1 加強頂層設計精準規(guī)劃

4.4.2 節(jié)能降耗實現綠色發(fā)展

4.4.3 因地制宜合理規(guī)劃布局

4.4.4 支持龍頭企業(yè)壯大規(guī)模

4.4.5 加快關鍵核心技術研發(fā)

4.5 中國數據中心行業(yè)發(fā)展前景趨勢預測分析

4.5.1 chatgpt影響

4.5.2 chatgpt挑戰(zhàn)

4.5.3 行業(yè)發(fā)展前景

4.5.4 行業(yè)發(fā)展趨勢

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第五章 2022-2024年中國chatgpt產業(yè)鏈中游發(fā)展分析——數據標注行業(yè)

5.1 中國數據標注行業(yè)發(fā)展綜述

5.1.1 行業(yè)基本概述

5.1.2 行業(yè)發(fā)展政策

5.1.3 行業(yè)發(fā)展現狀

5.1.4 行業(yè)核心需求

5.1.5 行業(yè)發(fā)展問題

5.1.6 行業(yè)發(fā)展建議

5.2 2022-2024年中國數據標注行業(yè)運行狀況分析

5.2.1 市場規(guī)模狀況

5.2.2 市場結構狀況

5.2.3 下游應用領域

5.2.4 區(qū)域分布狀況

5.2.5 行業(yè)供需分析

5.2.6 學習時間情況

5.2.7 行業(yè)集中程度

5.2.8 行業(yè)價格走勢

5.3 中國數據標注企業(yè)發(fā)展分析

5.3.1 企業(yè)數量分析

5.3.2 企業(yè)競爭格局

5.3.3 企業(yè)排行情況

5.3.4 企業(yè)自建基地

5.3.5 企業(yè)策略矩陣

5.4 中國數據標注行業(yè)發(fā)展前景趨勢預測分析

5.4.1 市場發(fā)展空間

5.4.2 行業(yè)供需預測

5.4.3 行業(yè)發(fā)展前景

5.4.4 競爭發(fā)展趨勢

5.4.5 行業(yè)發(fā)展趨勢

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第六章 2022-2024年中國chatgpt產業(yè)鏈中游發(fā)展分析——算法產業(yè)

6.1 中國算法產業(yè)發(fā)展綜述

6.1.1 產業(yè)基本概述

6.1.2 算法管理規(guī)定

6.1.3 產業(yè)應用現狀

6.1.4 企業(yè)競爭格局

6.1.5 區(qū)域發(fā)展情況

6.1.6 應用風險問題

6.1.7 算法治理實踐

6.2 中國人工智能算法發(fā)展狀況分析

6.2.1 基本概述

6.2.2 主要分類

6.2.3 提取方法

6.2.4 審查指南

6.2.5 專利體系

6.2.6 審查困境

6.2.7 規(guī)制走向

6.3 chatgpt算法發(fā)展綜述

6.3.1 計算步驟

6.3.2 核心壁壘

6.3.3 學習機制

6.3.4 模型規(guī)模

6.4 數字時代算法困境發(fā)展分析

6.4.1 發(fā)展背景

6.4.2 困境表現

6.4.3 發(fā)展成因

6.4.4 治理路徑

6.5 中國算法未來發(fā)展建議分析

6.5.1 強化頂層設計

6.5.2 完善治理格局

6.5.3 立足算法特性

6.5.4 強化國際協(xié)調

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第七章 2022-2024年中國chatgpt產業(yè)鏈下游發(fā)展分析——ai金融行業(yè)

7.1 2022-2024年中國ai金融行業(yè)運行狀況

7.1.1 行業(yè)基本概述

7.1.2 行業(yè)發(fā)展政策

7.1.3 市場規(guī)模狀況

7.1.4 市場結構分析

7.1.5 主要玩家態(tài)勢

7.1.6 行業(yè)生態(tài)格局

7.1.7 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

7.1.8 行業(yè)發(fā)展機遇

7.2 2022-2024年中國ai金融行業(yè)投融資分析

7.2.1 融資事件數量

7.2.2 融資輪次分析

7.2.3 企業(yè)產品布局

7.2.4 企業(yè)應用場景

7.3 中國ai金融行業(yè)應用場景分析

7.3.1 智能營銷

7.3.2 智能識別

7.3.3 智能理財

7.3.4 智能風控

7.3.5 智能客服

7.4 中國ai金融行業(yè)主要產品市場發(fā)展分析

7.4.1 產品應用情況

7.4.2 計算機視覺

7.4.3 機器學習

7.4.4 知識圖譜

7.4.5 智能語音與對話式ai

7.4.6 自然語言處理

7.5 中國ai金融行業(yè)典型產品案例分析

7.5.1 格靈深瞳

7.5.2 海致星圖

7.5.3 同盾科技

7.6 中國ai金融行業(yè)未來發(fā)展趨勢及前景展望分析

7.6.1 chatgpt對金融影響

7.6.2 技術能力革新

7.6.3 場景智能深化

7.6.4 可信治理評估

7.6.5 未來發(fā)展展望

?

第八章 2022-2024年中國chatgpt產業(yè)鏈下游發(fā)展分析——服務機器人行業(yè)

8.1 中國服務機器人行業(yè)發(fā)展狀況

8.1.1 行業(yè)發(fā)展優(yōu)勢

8.1.2 行業(yè)發(fā)展政策

8.1.3 產業(yè)鏈條結構

8.1.4 五力模型分析

8.1.5 行業(yè)發(fā)展前景

8.1.6 行業(yè)發(fā)展展望

8.2 2022-2024年中國服務機器人市場運行情況

8.2.1 市場發(fā)展規(guī)模

8.2.2 市場應用結構

8.2.3 行業(yè)區(qū)域分布

8.2.4 企業(yè)競爭格局

8.2.5 各行業(yè)滲透率

8.2.6 行業(yè)投資情況

8.2.7 商業(yè)化進程狀況

8.2.8 產業(yè)技術進展

8.3 中國服務機器人產業(yè)發(fā)展重點

8.3.1 產業(yè)發(fā)展關鍵

8.3.2 智能芯片

8.3.3 操作系統(tǒng)

8.3.4 感知器件

8.4 服務機器人核心技術分析

8.4.1 操作系統(tǒng)

8.4.2 核心零部件

8.4.3 人機交互技術

8.4.4 環(huán)境感知和運動控制技術

8.4.5 與ai、大數據、云計算融合技術

8.5 中國服務機器人產業(yè)存在的問題及對策

8.5.1 服務機器人行業(yè)存在不足

8.5.2 服務機器人產業(yè)面臨挑戰(zhàn)

8.5.3 服務機器人產業(yè)發(fā)展建議

8.5.4 服務機器人產業(yè)發(fā)展策略

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第九章 2022-2024年中國chatgpt產業(yè)鏈下游發(fā)展分析——虛擬數字人行業(yè)

9.1 中國虛擬數字人行業(yè)發(fā)展狀況

9.1.1 行業(yè)發(fā)展周期

9.1.2 行業(yè)結構分析

9.1.3 主要應用場景

9.1.4 行業(yè)發(fā)展問題

9.1.5 行業(yè)發(fā)展建議

9.1.6 行業(yè)發(fā)展前景

9.2 2022-2024年中國虛擬數字人市場運行狀況分析

9.2.1 行業(yè)發(fā)展政策

9.2.2 市場規(guī)模狀況

9.2.3 細分市場占比

9.2.4 企業(yè)注冊數量

9.2.5 主要企業(yè)分析

9.2.6 企業(yè)競爭格局

9.2.7 行業(yè)投資情況

9.3 中國chatgpt+虛擬數字人的發(fā)展分析

9.3.1 發(fā)展現狀分析

9.3.2 應用發(fā)展分析

9.3.3 企業(yè)研發(fā)動態(tài)

9.3.4 企業(yè)產品介紹

9.3.5 主要發(fā)展問題

9.3.6 發(fā)展前景展望

9.4 中國虛擬數字人典型應用類型分析

9.4.1 虛擬偶像

9.4.2 虛擬主播

9.4.3 虛擬員工

9.5 中國虛擬數字人行業(yè)未來發(fā)展趨勢分析

9.5.1 政策日趨完善

9.5.2 技術不斷突破

9.5.3 市場需求釋放

9.5.4 應該場景廣闊

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第十章 2022-2024年中國chatgpt產業(yè)鏈下游發(fā)展分析——教育行業(yè)

10.1 2022-2024年中國教育行業(yè)發(fā)展分析

10.1.1 行業(yè)政策分析

10.1.2 市場規(guī)模狀況

10.1.3 在線教育規(guī)模

10.1.4 學校數量情況

10.1.5 師資力量分析

10.1.6 在校生的數量

10.2 2022-2024年中國數字教育行業(yè)運行情況分析

10.2.1 市場規(guī)模狀況

10.2.2 用戶規(guī)模分析

10.2.3 行業(yè)圖譜分析

10.2.4 企業(yè)競爭格局

10.2.5 千里馬的榜單

10.2.6 行業(yè)消費評級

10.2.7 典型投訴案例

10.2.8 行業(yè)融資情況

10.3 chatgpt在教育領域的主要應用場景

10.3.1 教師教學

10.3.2 學習過程

10.3.3 教育評價

10.3.4 學業(yè)輔導

10.4 chatgpt在教育領域的應用價值

10.4.1 提升實踐的創(chuàng)造力

10.4.2 增強認識的能動性

10.4.3 強化選擇的自主性

10.4.4 數據促進減負增效

10.5 chatgpt在教育領域面臨的潛在風險

10.5.1 主體倫理向度

10.5.2 關系倫理向度

10.5.3 算法倫理向度

10.5.4 資源倫理向度

10.6 chatgpt在教育領域的風險治理路徑

10.6.1 推進教育理念變革

10.6.2 建立新型師生關系

10.6.3 構建風險監(jiān)管體系

10.6.4 構建chatgpt應用

?

第十一章 2022-2024年中國chatgpt產業(yè)鏈下游其他行業(yè)發(fā)展分析

11.1 ai聊天機器人

11.1.1 行業(yè)基本概述

11.1.2 市場規(guī)模狀況

11.1.3 細分領域分析

11.1.4 企業(yè)布局狀況

11.1.5 業(yè)務場景匹配

11.1.6 行業(yè)制約因素

11.2 ai繪畫

11.2.1 行業(yè)發(fā)展現狀

11.2.2 產品開發(fā)成本

11.2.3 行業(yè)用戶分析

11.2.4 行業(yè)應用分析

11.2.5 企業(yè)布局狀況

11.2.6 發(fā)展前景展望

11.2.7 未來發(fā)展趨勢

11.3 電商

11.3.1 行業(yè)主要發(fā)展特點

11.3.2 行業(yè)發(fā)展意義分析

11.3.3 市場規(guī)模狀況分析

11.3.4 相關企業(yè)注冊數量

11.3.5 行業(yè)基本運營模式

11.3.6 chatgpt應用狀況

11.3.7 chatgpt企業(yè)發(fā)展

11.3.8 chatgpt應用前景

11.4 游戲

11.4.1 行業(yè)銷售收入情況

11.4.2 行業(yè)用戶規(guī)模狀況

11.4.3 細分市場結構占比

11.4.4 ai游戲的發(fā)展環(huán)境

11.4.5 ai游戲的應用效果

11.4.6 ai游戲的應用場景

11.4.7 ai游戲的發(fā)展展望

11.4.8 chatgpt發(fā)展影響

11.4.9 chatgpt企業(yè)布局

11.4.10 chatgpt應用前景

11.5 醫(yī)療行業(yè)

11.5.1 醫(yī)療質量安全分析

11.5.2 醫(yī)療行業(yè)特色分析

11.5.3 醫(yī)療服務發(fā)展方向

11.5.4 chatgpt學習路徑

11.5.5 chatgpt學習效果

11.5.6 chatgpt應用特點

11.5.7 chatgpt應用作用

11.5.8 chatgpt應用挑戰(zhàn)

11.6 醫(yī)藥行業(yè)

11.6.1 行業(yè)產值規(guī)模狀況

11.6.2 行業(yè)藥物獲批情況

11.6.3 行業(yè)區(qū)域分布狀況

11.6.4 chatgpt應用特點

11.6.5 chatgpt應用作用

11.6.6 chatgpt應用挑戰(zhàn)

11.6.7 chatgpt企業(yè)布局

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第十二章 chatgpt技術發(fā)展分析

12.1 chatgpt技術發(fā)展綜述

12.1.1 核心能力分析

12.1.2 技術特征分析

12.1.3 技術主要局限

12.2 chatgpt技術的主體框架分析

12.2.1 整體框架結構

12.2.2 語料體系

12.2.3 預訓練算法與模型

12.2.4 微調算法與模型

12.3 chatgpt主要技術支持分析

12.3.1 自然語言處理技術

12.3.2 深度學習技術

12.3.3 自動語音識別技術

12.3.4 自動機器翻譯技術

12.3.5 自動文本生成技術

12.3.6 自動問答系統(tǒng)技術

12.3.7 自動對話系統(tǒng)技術

12.3.8 自動文檔摘要技術

12.3.9 自動文本分類技術

12.3.10 自動文本檢索技術

12.4 chatgpt主要核心技術分析

12.4.1 transformer模型

12.4.2 基于transformer的基本架構

12.4.3 基于人類反饋的強化學習技術

12.4.4 指示微調技術

12.4.5 思維鏈技術

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第十三章 2022-2024年國外chatgpt相關企業(yè)經營狀況分析

13.1 微軟（microsoft corp.）

13.1.1 企業(yè)發(fā)展概況

13.1.2 業(yè)務發(fā)展動態(tài)

13.1.3 2023年企業(yè)經營狀況分析

13.1.4 2024年企業(yè)經營狀況分析

13.2 谷歌（google inc.）

13.2.1 企業(yè)發(fā)展概況

13.2.2 企業(yè)布局狀況

13.2.3 2023年企業(yè)經營狀況分析

13.2.4 2024年企業(yè)經營狀況分析

13.3 meta platforms, inc.

13.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

13.3.2 企業(yè)布局狀況

13.3.3 2023年企業(yè)經營狀況分析

13.3.4 2024年企業(yè)經營狀況分析

13.4 open ai

13.4.1 企業(yè)發(fā)展概況

13.4.2 企業(yè)主要產品

13.4.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)

13.4.4 企業(yè)核心競爭力

?

第十四章 2022-2024年中國chatgpt相關企業(yè)經營狀況分析

14.1 百度集團股份有限公司

14.1.1 企業(yè)發(fā)展概況

14.1.2 產品研發(fā)進展

14.1.3 2023年企業(yè)經營狀況分析

14.1.4 2024年企業(yè)經營狀況分析

14.2 阿里巴巴集團控股有限公司

14.2.1 企業(yè)發(fā)展概況

14.2.2 產品研發(fā)進展

14.2.3 2023年企業(yè)經營狀況分析

14.2.4 2024年企業(yè)經營狀況分析

14.3 騰訊控股有限公司

14.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

14.3.2 企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢

14.3.3 產品研發(fā)進展

14.3.4 2024年企業(yè)經營狀況分析

14.4 京東集團股份有限公司

14.4.1 企業(yè)發(fā)展概況

14.4.2 產品研發(fā)進展

14.4.3 2024年企業(yè)經營狀況分析

14.4.4 2024年企業(yè)經營狀況分析

14.5 網易股份有限公司

14.5.1 企業(yè)發(fā)展概況

14.5.2 企業(yè)產品發(fā)布

14.5.3 企業(yè)技術進展

14.5.4 2024年企業(yè)經營狀況分析

14.6 北京抖音信息服務有限公司

14.6.1 企業(yè)發(fā)展概況

14.6.2 業(yè)務布局情況

14.6.3 企業(yè)營收情況

14.6.4 企業(yè)主要產品

14.7 科大訊飛股份有限公司

14.7.1 企業(yè)發(fā)展概況

14.7.2 企業(yè)研發(fā)情況

14.7.3 企業(yè)布局分析

14.7.4 經營效益分析

14.8 昆侖萬維科技股份有限公司

14.8.1 企業(yè)發(fā)展概況

14.8.2 企業(yè)布局分析

14.8.3 經營效益分析

14.8.4 業(yè)務經營分析

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第十五章 2022-2024年國內外chatgpt行業(yè)投資發(fā)展分析

15.1 2022-2024年全球chatgpt行業(yè)投資動態(tài)

15.1.1 竹間智能完成d輪融資

15.1.2 銜遠科技完成天使輪融資

15.1.3 adept完成3.5億美元融資

15.2 中國chatgpt行業(yè)投資壁壘分析

15.2.1 技術壁壘

15.2.2 數據壁壘

15.2.3 品牌壁壘

15.2.4 資金壁壘

15.2.5 產權壁壘

15.3 中國chatgpt行業(yè)投資風險分析

15.3.1 技術風險

15.3.2 法律風險

15.3.3 競爭風險

15.3.4 商業(yè)風險

15.3.5 人才風險

15.4 中國chatgpt行業(yè)投資機遇分析

15.4.1 技術領域機遇

15.4.2 跨界應用機遇

15.4.3 智能平臺機遇

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第十六章 2024-2030年中國chatgpt行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測分析

16.1 中國chatgpt行業(yè)發(fā)展前景分析

16.1.1 未來發(fā)展圖景

16.1.2 行業(yè)發(fā)展?jié)摿?/span>

16.1.3 未來發(fā)展趨勢

16.2 chatgpt的應用前景分析

16.2.1 智能機器人

16.2.2 行業(yè)智能助手

16.2.3 輿情分析

16.3 2024-2030年中國chatgpt行業(yè)預測分析

16.3.1 2024-2030年中國chatgpt行業(yè)影響因素分析

16.3.2 2024-2030年中國ai芯片行業(yè)市場規(guī)模預測

16.3.3 2024-2030年中國數據中心市場規(guī)模預測

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圖表目錄

圖表：chatgpt特點

圖表：chatgpt的局限性

圖表：ai自然語言處理發(fā)展歷程

圖表：rlhf人類反饋強化學習模型原理

圖表：生成型ai應用領城

圖表：大型語言模型圖

圖表：chatgpt產業(yè)鏈結構

圖表：chatgpt的發(fā)展歷程

圖表：glm-130b與gpt-3、opt-175b對比

圖表：國內外科技巨頭布局情況

圖表：chatgpt部分海外競品梳理

圖表：chatgpt在傳媒領域應用

圖表：chatgpt在影視領域應用

圖表：chatgpt在營銷領域應用

圖表：chatgpt在其他領域應用

圖表：通用基礎大語言模型的價值與自研卡點

圖表：中國大語言模型產業(yè)參與廠商類型與定位邏輯

圖表：中國大語言模型產業(yè)價值鏈

圖表：中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展歷程

圖表：中國ai芯片行業(yè)相關政策匯總一覽表

圖表：人工智能芯片應用場景

圖表：2022-2024年中國ai芯片市場規(guī)模趨勢圖

圖表：2022-2024年全球ai芯片數量趨勢圖

圖表：2022-2023年中國ai芯片企業(yè)注冊量統(tǒng)計

圖表：中國ai芯片企業(yè)格局

圖表：中國ai芯片重點企業(yè)分析

圖表：中國科技巨頭人工智能芯片業(yè)務布局