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2024-2028年中國大模型市場發(fā)展分析與投資戰(zhàn)略規(guī)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:
印刷版特快專遞,電子版發(fā)送郵箱
出版日期
2023年12月
報告頁碼
165
圖片數(shù)量
40
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《2024-2028年中國大模型市場發(fā)展分析與投資戰(zhàn)略規(guī)劃報告》由中研普華大模型行業(yè)分析專家領銜撰寫,主要分析了大模型行業(yè)的市場規(guī)模、發(fā)展現(xiàn)狀與投資前景,同時對大模型行業(yè)的未來發(fā)展做出科學的趨勢預測和專業(yè)的大模型行業(yè)數(shù)據(jù)分析,幫助客戶評估大模型行業(yè)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(shù)據(jù)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(zhì)特征 1

    1.1.3 大模型專業(yè)術語 2

    1.1.4 大模型概念辨析 6

    1.1.5 大模型所處行業(yè) 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(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計標準說明?????? 13

    第二章 全球大模型發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢???? 15

    2.1 全球大模型發(fā)展歷程??? 15

    2.2 全球大模型監(jiān)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(fā)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(tài)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(guī)模分析??? 26

    2.7 全球大模型發(fā)展前景預測??? 27

    2.8 全球大模型發(fā)展趨勢洞悉??? 28

    第三章 中國大模型發(fā)展現(xiàn)狀及規(guī)模???? 29

    3.1 中國大模型發(fā)展歷程??? 29

    3.2 中國大模型監(jiān)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(lián)網(wǎng)科技企業(yè) 30

    3.4.2 人工智能企業(yè)??? 31

    3.4.3 初創(chuàng)研究團隊??? 31

    3.5 中國大模型企業(yè)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(tài)勢??? 33

    3.8 中國大模型市場規(guī)模分析??? 34

    3.9 中國大模型評估框架??? 35

    3.10 中國大模型發(fā)展痛點及挑戰(zhàn)???? 35

    第四章 大模型產(chǎn)業(yè)鏈全景及基礎服務 37

    4.1 大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構梳理?????? 37

    4.2 大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)圖譜?????? 38

    4.3 大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)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(fā)展現(xiàn)狀? 41

    4.5.3 ai芯片供應商格局???? 42

    4.5.4 對大模型發(fā)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(fā)展 50

    4.6.3 對大模型的影響 52

    4.7 大模型數(shù)據(jù)服務??? 53

    4.7.1 數(shù)據(jù)服務概述??? 53

    4.7.2 數(shù)據(jù)api???? 53

    4.7.3 訓練數(shù)據(jù)開發(fā)??? 54

    4.7.4 推理數(shù)據(jù)開發(fā)??? 55

    4.7.5 數(shù)據(jù)維護??? 56

    4.8 配套產(chǎn)業(yè)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(fā)展???? 59

    5.1 大模型算法框架與開發(fā)平臺?????? 59

    5.1.1 大模型算法框架 59

    5.1.2 大模型開發(fā)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(fā)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(fā)展趨勢?? 69

    5.4 大模型細分市場:多模態(tài)大模型?????? 70

    5.4.1 多模態(tài)大模型概述??? 70

    5.4.2 多模態(tài)大模型市場概況??? 71

    5.4.3 多模態(tài)大模型發(fā)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(fā)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(yè)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(yè)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(fā)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(xiàn)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(fā)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(xiàn)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(fā)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(xiàn)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(fā)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(xiàn)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(yè)質(zhì)檢??? 97

    6.6.4 智能辦公??? 98

    6.7 中國大模型細分應用市場戰(zhàn)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(jié)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(fā)展趨勢洞悉???? 135

    8.1 大模型swot分析????? 135

    8.2 大模型發(fā)展?jié)摿υu估??? 138

    8.3 大模型未來關鍵增長點?????? 139

    8.4 大模型發(fā)展前景預測??? 140

    8.5 大模型發(fā)展趨勢洞悉??? 141

    8.5.1 整體發(fā)展趨勢??? 141

    8.5.2 市場競爭趨勢??? 141

    8.5.3 技術創(chuàng)新趨勢??? 142

    8.5.4 細分市場趨勢??? 143

    第九章 大模型投資戰(zhàn)略規(guī)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(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)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(qū)域市場投資機會 149

    9.3.4 大模型產(chǎn)業(yè)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(xù)發(fā)展建議?????? 153

    附件?????? 155

    《單一數(shù)字市場版權指令》?????? 155

    圖表目錄

    圖表:報告權威數(shù)據(jù)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(shù)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(guī)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(yè)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(yè)融資金額變化 33

    圖表:中國大模型市場競爭態(tài)勢?????? 34

    圖表:2020-2023年中國大模型市場規(guī)模?????? 34

    圖表:大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構??? 37

    圖表:中國大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)圖譜??? 38

    圖表:截止至2023.9大模型國家級專精特新企業(yè)區(qū)域分布? 39

    圖表:截止至2023.9大模型國家級專精特新企業(yè)細分環(huán)節(jié)區(qū)域分布? 40

    圖表:英偉達三款gpu關鍵參數(shù)對比???? 43

    圖表:tpu v5p與歷代產(chǎn)品參數(shù)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(fā)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(nèi)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(nèi)主流大模型對海外大模型各項數(shù)據(jù)對比差距有限?????? 99

    圖表:2018-2023年openai 陸續(xù)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(yè)價值。這些模型通常由大量的參數(shù)和復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡結構組成,通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓練和優(yōu)化,能夠?qū)崿F(xiàn)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(tǒng)、機器翻譯等領域,為企業(yè)帶來更多的商業(yè)機會和競爭優(yōu)勢。同時,AI大模型也面臨著一些挑戰(zhàn),如數(shù)據(jù)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(fā)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(yè)價值。這些模型通常由大量的參數(shù)和復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡結構組成,通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓練和優(yōu)化,能夠?qū)崿F(xiàn)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(tǒng)、機器翻譯等領域,為企業(yè)帶來更多的商業(yè)機會和競爭優(yōu)勢。同時,AI大模型也面臨著一些挑戰(zhàn),如數(shù)據(jù)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(fā)揮重要作用。

      大模型是指具有龐大規(guī)模和復雜結構的人工智能模型,它們具有數(shù)以億計的參數(shù)和深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡架構。這些模型通過學習海量數(shù)據(jù)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)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(xiàn),使得人工智能模型能夠更好地處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)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(xiàn)優(yōu)異。但是,大模型也面臨著一些挑戰(zhàn)。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(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好,但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。此外,大模型的可解釋性也是一個挑戰(zhàn),因為它們通常包含大量的參數(shù)和復雜的網(wǎng)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(diào)研基礎上,主要依據(jù)了國家統(tǒng)計局、國家商務部、國家發(fā)改委、國家經(jīng)濟信息中心、國務院發(fā)展研究中心、工信部、中國行業(yè)研究網(wǎng)、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(shù)據(jù),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(fā)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(fā)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(yè)在激烈的市場競爭中洞察先機,能準確及時的針對自身環(huán)境調(diào)整經(jīng)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(guī)模?發(fā)展前景如何?值不值得投資?

    ♦ 市場細分和企業(yè)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(yè)的差距在哪里?競爭對手的戰(zhàn)略意圖在哪里?

    ♦ 保持領先或者超越對手的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術有哪些?會有哪些優(yōu)劣勢和挑戰(zhàn)?

    ♦ 行業(yè)的最新變化有哪些?市場有哪些新的發(fā)展機遇與投資機會?

    ♦ 行業(yè)發(fā)展大趨勢是什么?您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業(yè)利潤?

    ♦ 行業(yè)內(nèi)的成功案例、準入門檻、發(fā)展瓶頸、贏利模式、退出機制......

    為什么要立即訂購行業(yè)研究報告的四大理由:

    ♦ 理由1:商業(yè)戰(zhàn)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(yè)經(jīng)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(yè)的競爭對手知道得更多,請馬上訂購。

    ♦ 理由2:如果您的企業(yè)一直期望在新的季度里使企業(yè)利潤倍增,獲得更好的業(yè)績表現(xiàn),您需要借助行業(yè)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(yè)準備投資于某項新業(yè)務,需要周祥的商業(yè)計劃資料及發(fā)展規(guī)劃的策略建議,同時也不想為此付出大量的資源及調(diào)研時間,那么您非訂不可。

    ♦ 理由4:如果您的企業(yè)缺乏多年業(yè)內(nèi)資深經(jīng)驗培養(yǎng)的行業(yè)洞察力,長期性、系統(tǒng)性的行業(yè)關鍵數(shù)據(jù)支持,而無法準確把握市場,搶占最新商機的戰(zhàn)略制高點,那么請把這一切交給我們。

    數(shù)據(jù)支持

    權威數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計局、國家發(fā)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(fā)展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業(yè)協(xié)會、行業(yè)研究所、海內(nèi)外上萬種專業(yè)刊物。

    中研普華自主研發(fā)數(shù)據(jù)庫:中研普華細分行業(yè)數(shù)據(jù)庫、中研普華上市公司數(shù)據(jù)庫、中研普華非上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫、區(qū)域經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品產(chǎn)銷數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品進出口數(shù)據(jù)庫。

    國際知名研究機構或商用數(shù)據(jù)庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

    一手調(diào)研數(shù)據(jù):遍布全國31個省市及香港的專家顧問網(wǎng)絡,涉及政府統(tǒng)計部門、統(tǒng)計機構、生產(chǎn)廠商、地方主管部門、行業(yè)協(xié)會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數(shù)據(jù)搜集網(wǎng)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(qū)。

    研發(fā)流程

    步驟1:設立研究小組,確定研究內(nèi)容

    針對目標,設立由產(chǎn)業(yè)市場研究專家、行業(yè)資深專家、戰(zhàn)略咨詢師和相關產(chǎn)業(yè)協(xié)會協(xié)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(chǎn)業(yè)市場研究內(nèi)容。

    步驟2:市場調(diào)查,獲取第一手資料

    ♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業(yè)協(xié)會、公司銷售人員與技術人員等;

    ♦ 實地調(diào)查各大廠家、運營商、經(jīng)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(nèi)、國際行業(yè)協(xié)會出版物;

    ♦ 各種會議資料;

    ♦ 中國及外國政府出版物(統(tǒng)計數(shù)字、年鑒、計劃等);

    ♦ 專業(yè)數(shù)據(jù)庫(中研普華建立了3000多個細分行業(yè)的數(shù)據(jù)庫,規(guī)模最全);

    ♦ 企業(yè)內(nèi)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(chǎn)業(yè)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(shù)據(jù)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(yè)協(xié)會專家及生產(chǎn)廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業(yè)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(tǒng)分析并撰寫最終報告(對行業(yè)盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統(tǒng)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(yè)的各種專題進行深入調(diào)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(shù)量最多,規(guī)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(diào)研數(shù)據(jù)及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業(yè)采用。同時,中研普華的研究結論、調(diào)研數(shù)據(jù)及分析觀點也大量被國家政府部門及商業(yè)門戶網(wǎng)站轉(zhuǎn)載,如中央電視臺、鳳凰衛(wèi)視、深圳衛(wèi)視、新浪財經(jīng)、中國經(jīng)濟信息網(wǎng)、商務部、國資委、發(fā)改委、國務院發(fā)展研究中心(國研網(wǎng))等。

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

本報告由中國行業(yè)研究網(wǎng)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(tǒng)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(wǎng)站或媒體不得轉(zhuǎn)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(lián)系本網(wǎng)站,以便獲得全程優(yōu)質(zhì)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(shù)量最多,規(guī)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(fā)布大量產(chǎn)業(yè)經(jīng)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”。

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報告編號:1900025

出版日期:2023年12月

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