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2024-2028年中国大模型市场发展分析与投资战略规划报告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

中文版价格:
¥
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英文版价格:
$
8500
报告编号:
1900025
寄送方式:
印刷版特快专递,电子版发送邮箱
出版日期
2023年12月
报告页码
165
图片数量
40
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《2024-2028年中国大模型市场发展分析与投资战略规划报告》由中研普华大模型行业分析专家领衔撰写,主要分析了大模型行业的市场规模、发展现状与投资前景,同时对大模型行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的大模型行业数据分析,帮助客户评估大模型行业投资价值。

中研普华研究报告五大特色
我们的报告对您有何价值
  1.  

    第一章 大模型综述及数据来源说明     1

    1.1 大模型界定    1

    1.1.1 大模型的定义    1

    1.1.2 大模型性质特征 1

    1.1.3 大模型专业术语 2

    1.1.4 大模型概念辨析 6

    1.1.5 大模型所处行业 7

    1.2 大模型分类    7

    1.3 本报告研究范围界定说明    10

    1.4 本报告数据来源及统计标准说明       13

    第二章 全球大模型发展现状及趋势     15

    2.1 全球大模型发展历程    15

    2.2 全球大模型监管措施    15

    2.3 全球大模型技术进展    19

    2.4 全球大模型应用探索    20

    2.4.1 全球大模型应用发展 20

    2.4.2 大模型落地应用案例 20

    2.5 全球大模型市场竞争态势    23

    2.5.1 全球大模型竞争格局 23

    2.5.2 全球大模型风险投资 24

    2.5.3 全球大模型并购交易 26

    2.6 全球大模型市场规模分析    26

    2.7 全球大模型发展前景预测    27

    2.8 全球大模型发展趋势洞悉    28

    第三章 中国大模型发展现状及规模     29

    3.1 中国大模型发展历程    29

    3.2 中国大模型监管措施    29

    3.3 中国大模型技术进展    30

    3.4 中国大模型市场主体类型    30

    3.4.1 互联网科技企业 30

    3.4.2 人工智能企业    31

    3.4.3 初创研究团队    31

    3.5 中国大模型企业进场方式    31

    3.6 中国大模型投融资状况       32

    3.7 中国大模型市场竞争态势    33

    3.8 中国大模型市场规模分析    34

    3.9 中国大模型评估框架    35

    3.10 中国大模型发展痛点及挑战     35

    第四章 大模型产业链全景及基础服务 37

    4.1 大模型产业链结构梳理       37

    4.2 大模型产业链生态图谱       38

    4.3 大模型产业链区域热力图    38

    4.4 大模型成本投入结构    40

    4.5 ai芯片     41

    4.5.1 ai芯片概述  41

    4.5.2 ai芯片发展现状  41

    4.5.3 ai芯片供应商格局     42

    4.5.4 对大模型发展的影响 49

    4.6 大模型工具    49

    4.6.1 大模型工具概述 49

    4.6.2 大模型工具发展 50

    4.6.3 对大模型的影响 52

    4.7 大模型数据服务    53

    4.7.1 数据服务概述    53

    4.7.2 数据api     53

    4.7.3 训练数据开发    54

    4.7.4 推理数据开发    55

    4.7.5 数据维护    56

    4.8 配套产业布局对大模型的影响总结    57

    第五章 大模型基础算法及平台发展     59

    5.1 大模型算法框架与开发平台       59

    5.1.1 大模型算法框架 59

    5.1.2 大模型开发平台 65

    5.2 大模型细分市场:nlp大模型    65

    5.2.1 nlp大模型概述 65

    5.2.2 nlp大模型市场概况 67

    5.2.3 nlp大模型发展趋势 67

    5.3 大模型细分市场:cv大模型     67

    5.3.1 cv大模型概述   67

    5.3.2 cv大模型市场概况   68

    5.3.3 cv大模型发展趋势   69

    5.4 大模型细分市场:多模态大模型       70

    5.4.1 多模态大模型概述    70

    5.4.2 多模态大模型市场概况    71

    5.4.3 多模态大模型发展趋势    72

    5.5 大模型细分市场:科学计算大模型    73

    5.5.1 科学计算大模型概述 73

    5.5.2 科学计算大模型市场概况 73

    5.5.3 科学计算大模型发展趋势 73

    第六章 大模型应用赋能及场景探索     75

    6.1 大模型应用场景&行业领域分布  75

    6.1.1 大模型应用/需求场景       75

    6.1.2 大模型应用行业领域 76

    6.2 大模型细分应用:智能检索       80

    6.2.1 智能检索发展状况    80

    6.2.2 智能检索领域大模型应用概述 80

    6.2.3 智能检索领域大模型市场现状 81

    6.2.4 智能检索领域大模型需求潜力 82

    6.3 大模型细分应用:智能推荐       83

    6.3.1 智能推荐发展状况    83

    6.3.2 智能推荐领域大模型应用概述 84

    6.3.3 智能推荐领域大模型市场现状 85

    6.3.4 智能推荐领域大模型需求潜力 88

    6.4 大模型细分应用:智能客服       88

    6.4.1 智能客服发展状况    88

    6.4.2 智能客服领域大模型应用概述 89

    6.4.3 智能客服领域大模型市场现状 90

    6.4.4 智能客服领域大模型需求潜力 92

    6.5 大模型细分应用:智能审核       93

    6.5.1 智能审核发展状况    93

    6.5.2 智能审核领域大模型应用概述 94

    6.5.3 智能审核领域大模型市场现状 95

    6.5.4 智能审核领域大模型需求潜力 96

    6.6 大模型细分应用:其他       97

    6.6.1 基础科学    97

    6.6.2 智能录入    97

    6.6.3 工业质检    97

    6.6.4 智能办公    98

    6.7 中国大模型细分应用市场战略地位分析    98

    第七章 全球及中国大模型案例解析     99

    7.1 全球及中国大模型梳理与对比    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-大语言模型palm    103

    7.2.3 英伟达ai大模型       106

    7.2.4 meta ai 109

    7.3 中国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-通义大模型/通义千问      114

    7.3.3 腾讯-混元大模型/混元助手      116

    7.3.4 华为-盘古大模型       118

    7.3.5 字节跳动-“火山方舟”   121

    7.3.6 商汤科技-日日新sensenova/商量 123

    7.3.7 科大讯飞-讯飞星火   126

    7.3.8 京东-言犀大模型       128

    7.3.9 知乎-知海图ai   131

    7.3.10 昆仑万维-天工 132

    第八章 大模型市场前景及发展趋势洞悉     135

    8.1 大模型swot分析      135

    8.2 大模型发展潜力评估    138

    8.3 大模型未来关键增长点       139

    8.4 大模型发展前景预测    140

    8.5 大模型发展趋势洞悉    141

    8.5.1 整体发展趋势    141

    8.5.2 市场竞争趋势    141

    8.5.3 技术创新趋势    142

    8.5.4 细分市场趋势    143

    第九章 大模型投资战略规划策略及建议     144

    9.1 大模型进入与退出壁垒       144

    9.1.1 大模型进入壁垒分析 144

    9.1.2 大模型退出壁垒分析 145

    9.2 大模型投资风险预警    146

    9.3 大模型投资机会分析    147

    9.3.1 大模型产业链薄弱环节投资机会    147

    9.3.2 大模型细分领域投资机会 148

    9.3.3 大模型区域市场投资机会 149

    9.3.4 大模型产业空白点投资机会    149

    9.4 大模型投资价值评估    150

    9.5 大模型投资策略建议    152

    9.6 大模型可持续发展建议       153

    附件       155

    《单一数字市场版权指令》       155

    图表目录

    图表:报告权威数据来源    10

    图表:pest分析 13

    图表:swot分析      13

    图表:波特五力分析法       14

    图表:《数字化单一市场版权指令》  17

    图表:海外大模型加速迭代       19

    图表:海外大模型训练和应用进展    20

    图表:2020-2028年全球大模型市场规模       26

    图表:中国大模型技术进展       30

    图表:2018.1-2023.9大模型国家级专精特新企业融资事件变化 33

    图表:2018.1-2023.9大模型国家级专精特新企业融资金额变化 33

    图表:中国大模型市场竞争态势       34

    图表:2020-2023年中国大模型市场规模       34

    图表:大模型产业链结构    37

    图表:中国大模型产业链生态图谱    38

    图表:截止至2023.9大模型国家级专精特新企业区域分布  39

    图表:截止至2023.9大模型国家级专精特新企业细分环节区域分布  40

    图表:英伟达三款gpu关键参数对比     43

    图表:tpu v5p与历代产品参数对比       45

    图表:英伟达四款芯片对比       45

    图表:华为昇腾计算中心建设情况(截至202310月)   46

    图表: 鲲鹏处理器发展历程     47

    图表:海光dcu特点  48

    图表:寒武纪芯片对比英伟达v1 00 48

    图表:大模型主流的并行计算框架    59

    图表:国内大模型厂商: 主要大模型应用场景     75

    图表:大语言模型在搜索场景中的部分应用情况    82

    图表:国内主流大模型对海外大模型各项数据对比差距有限       99

    图表:2018-2023openai 陆续推出gpt系列大模型     103

    图表:chipnemo训练成本 107

  2. AI大模型是指基于深度学习技术的大型语言模型,具有广泛的应用前景和商业价值。这些模型通常由大量的参数和复杂的神经网络结构组成,通过大规模的数据训练和优化,能够实现自然语言处理的各种任务。

      AI大模型的应用范围广泛,可以应用于文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等领域,为企业带来更多的商业机会和竞争优势。同时,AI大模型也面临着一些挑战,如数据隐私和安全问题、技术难题等。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,AI大模型将会在更多的领域发挥重要作用。AI大模型是指基于深度学习技术的大型语言模型,具有广泛的应用前景和商业价值。这些模型通常由大量的参数和复杂的神经网络结构组成,通过大规模的数据训练和优化,能够实现自然语言处理的各种任务。

      AI大模型的应用范围广泛,可以应用于文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等领域,为企业带来更多的商业机会和竞争优势。同时,AI大模型也面临着一些挑战,如数据隐私和安全问题、技术难题等。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,AI大模型将会在更多的领域发挥重要作用。

      大模型是指具有庞大规模和复杂结构的人工智能模型,它们具有数以亿计的参数和深层次的神经网络架构。这些模型通过学习海量数据和深度神经网络的优化,在各种任务上取得了令人瞩目的成果。

      在人工智能领域,大模型被广泛用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。大模型的出现,使得人工智能模型能够更好地处理大规模的数据集,并从中学习到更复杂的特征表示。同时,大模型还具有更强的泛化能力,能够在多个任务上表现优异。但是,大模型也面临着一些挑战。首先,大模型的训练需要大量的计算资源和时间,这使得其训练成本非常高。其次,大模型在处理一些特定任务时可能存在过拟合的问题,即模型在训练数据上表现很好,但在测试数据上表现较差。此外,大模型的可解释性也是一个挑战,因为它们通常包含大量的参数和复杂的网络结构,很难解释其决策过程。

      本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、工信部、中国行业研究网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据,客观、多角度地对中国AI大模型市场进行了分析研究。报告在总结中国AI大模型发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国AI大模型的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实,图表丰富,既有深入的分析,又有直观的比较,为AI大模型企业在激烈的市场竞争中洞察先机,能准确及时的针对自身环境调整经营策略。

  3. 中研普华集团的研究报告着重帮助客户解决以下问题:

    ♦ 项目有多大市场规模?发展前景如何?值不值得投资?

    ♦ 市场细分和企业定位是否准确?主要客户群在哪里?营销手段有哪些?

    ♦ 您与竞争对手企业的差距在哪里?竞争对手的战略意图在哪里?

    ♦ 保持领先或者超越对手的战略和战术有哪些?会有哪些优劣势和挑战?

    ♦ 行业的最新变化有哪些?市场有哪些新的发展机遇与投资机会?

    ♦ 行业发展大趋势是什么?您应该如何把握大趋势并从中获得商业利润?

    ♦ 行业内的成功案例、准入门槛、发展瓶颈、赢利模式、退出机制......

    为什么要立即订购行业研究报告的四大理由:

    ♦ 理由1:商业战场上的失败可以原谅,但是遭到竞争对手的突然袭击则不可谅解。如果您的企业经常困于竞争对手的市场策略而毫无还手之力,那么您需要比您企业的竞争对手知道得更多,请马上订购。

    ♦ 理由2:如果您的企业一直期望在新的季度里使企业利润倍增,获得更好的业绩表现,您需要借助行业专家智囊团的智慧和建议,那么您不可不订。

    ♦ 理由3:如果您的企业准备投资于某项新业务,需要周祥的商业计划资料及发展规划的策略建议,同时也不想为此付出大量的资源及调研时间,那么您非订不可。

    ♦ 理由4:如果您的企业缺乏多年业内资深经验培养的行业洞察力,长期性、系统性的行业关键数据支持,而无法准确把握市场,抢占最新商机的战略制高点,那么请把这一切交给我们。

    数据支持

    权威数据来源:国家统计局、国家发改委、工信部、商务部、海关总署、国家信息中心、国家税务总局、国家工商总局、国务院发展研究中心、国家图书馆、全国200多个行业协会、行业研究所、海内外上万种专业刊物。

    中研普华自主研发数据库:中研普华细分行业数据库、中研普华上市公司数据库、中研普华非上市企业数据库、宏观经济数据库、区域经济数据库、产品产销数据库、产品进出口数据库。

    国际知名研究机构或商用数据库:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

    一手调研数据:遍布全国31个省市及香港的专家顾问网络,涉及政府统计部门、统计机构、生产厂商、地方主管部门、行业协会等。在中国,中研普华集团拥有最大的数据搜集网络,在研究项目最多的一线城市设立了全资分公司或办事处,并在超过50多个城市建立了操作地,资料搜集的工作已覆盖全球220个地区。

    研发流程

    步骤1:设立研究小组,确定研究内容

    针对目标,设立由产业市场研究专家、行业资深专家、战略咨询师和相关产业协会协作专家组成项目研究小组,硕士以上学历研究员担任小组成员,共同确定该产业市场研究内容。

    步骤2:市场调查,获取第一手资料

    ♦ 访问有关政府主管部门、相关行业协会、公司销售人员与技术人员等;

    ♦ 实地调查各大厂家、运营商、经销商与最终用户。

    步骤3:中研普华充分收集利用以下信息资源

    ♦ 报纸、杂志与期刊(中研普华的期刊收集量达1500多种);

    ♦ 国内、国际行业协会出版物;

    ♦ 各种会议资料;

    ♦ 中国及外国政府出版物(统计数字、年鉴、计划等);

    ♦ 专业数据库(中研普华建立了3000多个细分行业的数据库,规模最全);

    ♦ 企业内部刊物与宣传资料。

    步骤4:核实来自各种信息源的信息

    ♦ 各种信息源之间相互核实;

    ♦ 同相关产业专家与销售人员核实;

    ♦ 同有关政府主管部门核实。

    步骤5:进行数据建模、市场分析并起草初步研究报告

    步骤6:核实检查初步研究报告

    与有关政府部门、行业协会专家及生产厂家的销售人员核实初步研究结果。专家访谈、企业家审阅并提出修改意见与建议。

    步骤7:撰写完成最终研究报告

    该研究小组将来自各方的意见、建议及评价加以总结与提炼,分析师系统分析并撰写最终报告(对行业盈利点、增长点、机会点、预警点等进行系统分析并完成报告)。

    步骤8:提供完善的售后服务

    对用户提出有关该报告的各种问题给予明确解答,并为用户就有关该行业的各种专题进行深入调查和项目咨询。

    社会影响力

    中研普华集团是中国成立时间最长,拥有研究人员数量最多,规模最大,综合实力最强的咨询研究机构之一。中研普华始终坚持研究的独立性和公正性,其研究结论、调研数据及分析观点广泛被电视媒体、报刊杂志及企业采用。同时,中研普华的研究结论、调研数据及分析观点也大量被国家政府部门及商业门户网站转载,如中央电视台、凤凰卫视、深圳卫视、新浪财经、中国经济信息网、商务部、国资委、发改委、国务院发展研究中心(国研网)等。

    如需了解更多内容,请访问市场调研专题:

    专项市场研究 产品营销研究 品牌调查研究 广告媒介研究 渠道商圈研究 满意度研究 神秘顾客调查 消费者研究 重点业务领域 调查执行技术 公司实力鉴证 关于中研普华 中研普华优势 服务流程管理

本报告所有内容受法律保护。国家统计局授予中研普华公司,中华人民共和国涉外调查许可证:国统涉外证字第1226号

本报告由中国行业研究网出品,报告版权归中研普华公司所有。本报告是中研普华公司的研究与统计成果,报告为有偿提供给购买报告的客户使用。未获得中研普华公司书面授权,任何网站或媒体不得转载或引用,否则中研普华公司有权依法追究其法律责任。如需订阅研究报告,请直接联系本网站,以便获得全程优质完善服务。

中研普华公司是中国成立时间最长,拥有研究人员数量最多,规模最大,综合实力最强的咨询研究机构,公司每天都会接受媒体采访及发布大量产业经济研究成果。在此,我们诚意向您推荐一种“鉴别咨询公司实力的主要方法”。

本报告目录与内容系中研普华原创,未经本公司事先书面许可,拒绝任何方式复制、转载。

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出版日期:2023年12月

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