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——綜述篇——
第1章：大模型產(chǎn)業(yè)綜述及數(shù)據(jù)來源說明
1.1 大模型產(chǎn)業(yè)界定
1.1.1 大模型定義
1.1.2 大模型的特征
1.1.3 大模型相關專業(yè)術語
1.1.4 大模型所處行業(yè)
1.1.5 大模型的監(jiān)管機構
1.2 大模型產(chǎn)業(yè)畫像
1.2.1 大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構梳理
1.2.2 大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜
1.3 本報告數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計標準說明
1.3.1 本報告研究范圍界定
1.3.2 本報告權威數(shù)據(jù)來源
1.3.3 研究方法及統(tǒng)計標準
——現(xiàn)狀篇——
第2章：全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢
2.1 全球大模型產(chǎn)業(yè)政策與標準
2.1.1 全球大模型產(chǎn)業(yè)政策法規(guī)
2.1.2 全球大模型產(chǎn)業(yè)標準建設
2.2 全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
2.3 全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.2.1 全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況
1、全球生成式人工智能發(fā)展
2、全球大模型算力需求情況
3、全球人工智能服務器現(xiàn)狀
2.2.2 全球大模型產(chǎn)業(yè)主流產(chǎn)品
2.2.3 全球大模型產(chǎn)業(yè)區(qū)域格局
1、全球機器學習模型
2.4 全球大模型產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模體量
2.5 全球大模型產(chǎn)業(yè)市場競爭格局
2.5.1 全球大模型評分情況分析
2.5.2 全球大模型發(fā)布數(shù)量分布
2.6 國外大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗借鑒
2.6.1 產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展策略
2.6.2 跨界合作模式
2.6.3 人才培養(yǎng)與引進
2.6.4 數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)伙伴關系
2.6.5 法律和倫理框架
2.7 全球大模型產(chǎn)業(yè)市場前景預測
2.8 全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
第3章：中國大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及痛點
3.1 中國大模型發(fā)展歷程
3.2 中國大模型市場主體
3.2.1 中國大模型市場主體類型
3.2.2 中國大模型入場方式
3.3 中國大模型監(jiān)管備案
3.3.1 大模型監(jiān)管備案要求
3.2.2 大模型的合規(guī)要求
1、信息披露/機制合規(guī)要求
2、內(nèi)容合規(guī)要求
3、網(wǎng)絡安全與數(shù)據(jù)合規(guī)要求
3.4 中國已發(fā)布大模型數(shù)量及名單
3.4.1 中國大模型存量變化
3.4.2 中國已通過監(jiān)管備案的大模型產(chǎn)品及企業(yè)名單
1、通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》備案的大模型名單
2、通過《互聯(lián)網(wǎng)信息服務深度合成管理規(guī)定》備案的大模型名單
3.5 中國大模型商業(yè)模式演進
3.5.1 大模型商業(yè)模式演進
3.5.2 PaaS模式（平臺即服務）
1、PaaS（平臺即服務）概述
（1）PaaS（平臺即服務）發(fā)展歷程
（2）PaaS（平臺即服務）分類及所處周期
2、PaaS（平臺即服務）市場概況
3、PaaS（平臺即服務）企業(yè)競爭
4、PaaS（平臺即服務）發(fā)展趨勢
3.5.3 SaaS模式（軟件即服務）
1、 SaaS（軟件即服務）概述
2、SaaS（軟件即服務）市場概況
3、SaaS（軟件即服務）企業(yè)競爭
4、SaaS（軟件即服務）發(fā)展趨勢
3.5.4 MaaS模式（模型即服務）
1、 MaaS（模型即服務）概述
2、MaaS（模型即服務）市場概況
3.5.5 大模型收費水平對比
3.6 大模型融資動態(tài)及熱門賽道
3.6.1 融資事件概述
1、資金來源
2、投融資主體構成
3.6.2 融資事件匯總
3.6.3 融資數(shù)量金額
3.6.4 融資輪次分布
3.6.5 熱門融資賽道
3.6.6 融資趨勢預測
3.7 大模型競爭壁壘及競爭格局
3.7.1 大模型專利技術
1、專利數(shù)量
2、專利申請機構
3、企業(yè)競爭格局
3.7.2 大模型競爭壁壘
1、算力資源壁壘
2、數(shù)據(jù)集壁壘
3、人才壁壘
3.7.3 主要大模型廠商競爭力評價
3.8 中國大模型產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模體量
3.9 中國大模型發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
3.9.1 大模型技術上面臨“卡脖子”風險
3.9.2 AI大模型發(fā)展數(shù)據(jù)面臨枯竭的風險
3.9.3 AI大模型研發(fā)面臨人才短缺挑戰(zhàn)
3.9.4 AI大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨法規(guī)挑戰(zhàn)
3.9.5 對AI大模型行業(yè)應用的認知不準確
3.9.6 AI大模型行業(yè)know-how積累不足
第4章：中國大模型開發(fā)及基礎能力構建
4.1 大模型標準體系發(fā)展
4.1.1 大模型標準體系1.0
4.1.2 可信AI大模型標準體系2.0
4.2 大模型主要開發(fā)路徑
4.2.1 自主構建基礎大模型
4.2.2 建立行業(yè)大模型
4.2.3 在基礎大模型和行業(yè)大模型之上開發(fā)AI應用
4.3 大模型基礎能力構建概述
4.4 大模型基礎能力構建之“算力”
4.4.1 大模型的算力需求分析
4.4.2 AI芯片
1、AI芯片概述
2、AI芯片發(fā)展現(xiàn)狀
3、AI芯片供應商格局
4、主要AI芯片類型
4.4.3 AI服務器
1、AI服務器概述
2、AI服務器發(fā)展現(xiàn)狀
3、AI服務器供應商格局
4.5 大模型基礎能力構建之“數(shù)據(jù)”
4.5.1 數(shù)據(jù)處理與服務概述
4.5.2 國內(nèi)外主要大語言模型數(shù)據(jù)集
4.5.3 數(shù)據(jù)API
4.5.4 訓練數(shù)據(jù)開發(fā)
4.5.5 推理數(shù)據(jù)開發(fā)
4.5.6 數(shù)據(jù)維護
4.6 大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
4.6.1 AI基礎軟件概述
4.6.2 AI基礎軟件市場概況
4.6.3 AI基礎軟件競爭格局
4.6.4 AI基礎軟件主要類型
4.7 大模型的第三方評測
4.7.1 大模型的主要評測手段
4.7.2 大模型評估框架及評估結果
1、評估框架
2、評估結果
4.7.3 大模型能力評測及等級劃分
第5章：大模型技術演進及細分能力類型
5.1 大模型的技術演進
5.2 大模型基礎架構
5.2.1 Transformer架構
5.2.2 生成對抗網(wǎng)絡GAN
5.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
5.2.4 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡RNN
5.2.5 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡MLP
5.3 AI大模型類型及綜合對比
5.4 大模型模態(tài)類型：NLP大模型/自然語言大模型
5.4.1 NLP大模型概述
5.4.2 NLP大模型發(fā)展現(xiàn)狀
5.4.3 NLP大模型典型代表
5.5 大模型模態(tài)類型：CV大模型/計算機視覺大模型
5.5.1 CV大模型概述
5.5.2 CV大模型發(fā)展現(xiàn)狀
5.5.3 CV大模型典型代表
5.6 大模型模態(tài)類型：多模態(tài)大模型
5.6.1 多模態(tài)大模型概述
5.6.2 多模態(tài)大模型發(fā)展現(xiàn)狀
5.6.3 多模態(tài)大模型典型案例
5.7 大模型模態(tài)類型：科學計算大模型
5.7.1 科學計算大模型概述
5.7.2 科學計算大模型發(fā)展現(xiàn)狀
5.7.3 科學計算大模型典型案例
5.8 大模型模態(tài)類型綜合對比
第6章：中國模型工程化及可信AI大模型
6.1 工程化：大模型交付及運營平臺
6.1.1 數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）
6.1.2 模型調(diào)優(yōu)（模型訓練與微調(diào)）
6.1.3 模型交付（模型壓縮與測試）
6.1.4 服務運營（服務部署與托管）
6.1.5 平臺支撐能力
6.2 可信AI大模型
6.2.1 大模型存在的風險與隱患
6.2.2 大模型安全的幾個維度
1、大模型的數(shù)據(jù)泄露問題
2、大模型的倫理道德問題
3、大模型的攻擊對抗問題
6.2.3 可信AI的提出與發(fā)展
6.2.4 可信AI技術的發(fā)展分析
1、可信AI發(fā)展階段
2、應用AI魯棒性技術對抗惡意攻擊
3、應用AI可解釋性技術提升決策透明度
4、互聯(lián)網(wǎng)平臺公平性探索
5、AI應用實踐中的數(shù)據(jù)模型安全和隱私保護
6.2.5 可信AI檢測工具及框架
1、可信AI檢測工具
2、可信AI檢測框架
第7章：中國大模型產(chǎn)業(yè)化應用及場景探索
7.1 大模型產(chǎn)業(yè)化應用及場景探索
7.2 大模型產(chǎn)業(yè)化應用探索：賦能一般通用業(yè)務場景
7.2.1大模型賦能業(yè)務場景一：智能客服
1、智能客服概述
2、智能客服行業(yè)規(guī)模
3、智能客服下游應用情況
4、大模型對智能客服業(yè)務的影響
5、大模型融合智能客服的應用案例
7.2.2大模型賦能業(yè)務場景二：智能營銷
1、智能營銷概述
2、智能營銷行業(yè)規(guī)模
3、智能營銷下游應用情況
4、大模型對智能營銷業(yè)務的影響
5、大模型融合智能營銷的應用案例
7.2.3大模型賦能業(yè)務場景三：智能搜索
1、智能搜索概述
2、智能搜索行業(yè)規(guī)模
3、大模型對智能搜索業(yè)務的影響
4、大模型融合智能搜索應用案例
7.2.4大模型賦能業(yè)務場景四：智能翻譯
1、智能翻譯概述
2、智能翻譯行業(yè)規(guī)模
3、大模型對智能翻譯業(yè)務的影響
7.3 大模型產(chǎn)業(yè)化應用探索：行業(yè)大模型
7.3.1 金融行業(yè)大模型發(fā)展及應用
1、大模型+金融應用概述
2、大模型+金融細分場景分析
3、大模型+金融應用案例分析
7.3.2 醫(yī)療行業(yè)大模型發(fā)展及應用
1、大模型+醫(yī)療應用概述
2、大模型+醫(yī)療細分場景分析
3、大模型+醫(yī)療應用案例分析
7.3.3 工業(yè)行業(yè)大模型發(fā)展及應用
1、大模型+工業(yè)應用概述
2、大模型+工業(yè)細分場景分析
3、大模型+工業(yè)應用案例分析：智能運營
7.3.4 電商行業(yè)大模型發(fā)展及應用
1、大模型+電商應用概述
2、大模型+電商應用案例分析
7.3.5 教育行業(yè)大模型發(fā)展及應用
1、大模型+教育應用概述
2、大模型+教育細分場景分析
3、大模型+教育應用案例
7.3.6 政務行業(yè)大模型發(fā)展及應用
1、大模型+政務應用概述
2、大模型+政務細分場景分析
3、大模型+政務應用案例分析
7.4 大模型產(chǎn)業(yè)細分應用市場戰(zhàn)略地位分析
第8章：全球及中國大模型企業(yè)案例解析
8.1 全球及中國大模型企業(yè)梳理與對比
8.2 全球大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析
8.2.1 OpenAI-GPT大模型
1、企業(yè)基本信息介紹
2、企業(yè)經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務布局現(xiàn)狀
8.2.2 谷歌-大語言模型PaLM
1、企業(yè)基本信息介紹
2、企業(yè)業(yè)務架構&經(jīng)營情況
（1）業(yè)務架構情況
（2）整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務布局現(xiàn)狀
8.2.3 微軟-Orca
1、企業(yè)基本信息介紹
2、企業(yè)業(yè)務架構&經(jīng)營情況
（1）業(yè)務架構情況
（2）整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務布局現(xiàn)狀
8.2.4 Meta AI
1、企業(yè)基本信息介紹
2、企業(yè)業(yè)務架構&經(jīng)營情況
（1）業(yè)務架構情況
（2）整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務布局現(xiàn)狀
8.3 中國大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析
8.3.1 百度-文心大模型/文心一言
1、企業(yè)基本信息介紹
2、企業(yè)業(yè)務架構&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務架構
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務總體概況
4、企業(yè)大模型市場應用和推廣情況
5、企業(yè)大模型評估情況
6、企業(yè)大模型業(yè)務動態(tài)追蹤
8.3.2 阿里-通義大模型/通義千問
1、企業(yè)基本信息介紹
2、企業(yè)業(yè)務架構&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務架構
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務總體情況
4、企業(yè)大模型市場應用和推廣情況
5、企業(yè)大模型評估情況
6、企業(yè)大模型業(yè)務動態(tài)追蹤
8.3.3 科大訊飛-訊飛星火
1、企業(yè)基本信息介紹
2、企業(yè)業(yè)務架構&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務架構
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務總體概況
4、企業(yè)大模型市場應用和推廣情況
5、企業(yè)大模型評估情況
6、企業(yè)大模型業(yè)務動態(tài)追蹤
8.3.4 360智腦（360）
1、企業(yè)基本信息介紹
2、企業(yè)業(yè)務架構&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務架構
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務總體情況
4、企業(yè)大模型市場應用和推廣情況
5、企業(yè)大模型評估情況
6、企業(yè)大模型業(yè)務動態(tài)追蹤
8.3.5 ChatGLM（智譜AI）
1、企業(yè)基本信息介紹
2、企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務總體情況
4、企業(yè)大模型市場應用和推廣情況
5、企業(yè)大模型業(yè)務動態(tài)追蹤
8.3.6 騰訊-混元大模型/混元助手
1、企業(yè)基本信息介紹
2、企業(yè)業(yè)務架構&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務架構
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務總體概況
4、企業(yè)大模型市場應用和推廣情況
5、企業(yè)大模型評估情況
6、企業(yè)大模型業(yè)務動態(tài)追蹤
8.3.7 華為-盤古大模型
1、企業(yè)基本信息介紹
2、企業(yè)業(yè)務架構&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務架構
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務總體概況
4、企業(yè)大模型市場應用和推廣情況
5、企業(yè)大模型評估情況
6、企業(yè)大模型業(yè)務動態(tài)追蹤
8.3.8 商湯科技-日日新SenseNova/商量
1、企業(yè)基本信息介紹
2、企業(yè)業(yè)務架構&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務架構
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務總體概況
4、企業(yè)大模型市場應用和推廣情況
5、企業(yè)大模型業(yè)務動態(tài)追蹤
8.3.9 Vivo-藍心大模型BlueLM
1、企業(yè)基本信息介紹
2、企業(yè)業(yè)務架構&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務架構
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務總體概況
4、企業(yè)大模型市場應用和推廣情況
5、企業(yè)大模型評估情況
6、企業(yè)大模型業(yè)務動態(tài)追蹤
8.3.10 昆侖萬維-天工
1、企業(yè)基本信息簡介
2、企業(yè)業(yè)務架構&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務架構
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務總體概況
4、企業(yè)大模型市場應用和推廣情況
5、企業(yè)大模型評估情況
6、企業(yè)大模型業(yè)務動態(tài)追蹤
——展望篇——
第9章：中國大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞察&發(fā)展?jié)摿?BR>9.1 大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞悉
9.1.1 國家層面大模型產(chǎn)業(yè)政策及規(guī)劃匯總及解讀
9.1.2 國家重點政策/規(guī)劃對大模型產(chǎn)業(yè)的影響
1、《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》
2、《“數(shù)據(jù)要素x”三年行動計劃（2024—2026年）（征求意見稿）》
9.1.3 地方層面大模型行業(yè)政策重要規(guī)劃匯總
9.2 大模型產(chǎn)業(yè)PEST分析
9.3 大模型產(chǎn)業(yè)SWOT分析
9.4 大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估
9.5 大模型產(chǎn)業(yè)未來關鍵增長點
9.5.1 多模態(tài)模型的發(fā)展
9.5.2 行業(yè)垂直應用
9.6 大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預測
9.7 大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
9.7.1 大模型產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展趨勢
9.7.2 大模型產(chǎn)業(yè)監(jiān)管規(guī)范趨勢
9.7.3 大模型產(chǎn)業(yè)技術發(fā)展趨勢
9.7.4 大模型產(chǎn)業(yè)競爭發(fā)展趨勢
9.7.5 大模型產(chǎn)業(yè)應用場景趨勢
第10章：中國大模型產(chǎn)業(yè)投資戰(zhàn)略規(guī)劃策略及建議
10.1 大模型產(chǎn)業(yè)投資風險預警
10.2 大模型產(chǎn)業(yè)投資機會分析
10.2.1 產(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)投資機會
10.2.2 產(chǎn)業(yè)細分領域投資機會
10.2.3 產(chǎn)業(yè)重點區(qū)域投資機會
10.3 大模型產(chǎn)業(yè)投資價值評估
10.4 大模型產(chǎn)業(yè)投資策略建議
10.5 大模型產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展建議
圖表目錄
圖表1：大模型的特征
圖表2：大模型專業(yè)術語
圖表3：本報告研究領域所處行業(yè)
圖表4：中國大模型產(chǎn)業(yè)監(jiān)管體系構成
圖表5：中國大模型產(chǎn)業(yè)鏈
圖表6：中國大模型產(chǎn)業(yè)鏈全景圖譜
圖表7：報告研究范圍界定
圖表8：本報告權威數(shù)據(jù)來源
圖表9：本報告研究方法及統(tǒng)計標準
圖表10：全球大模型產(chǎn)業(yè)政策法規(guī)不完全匯總
圖表11：截至2024年全球大模型產(chǎn)業(yè)國際標準不完全匯總
圖表12：全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
圖表13：截至2024年國內(nèi)外大模型發(fā)展的主要事件
圖表14：大模型正在成為人工智能技術發(fā)展的焦點
圖表15：代表大模型所需訓練參數(shù)量及算力當量情況（單位：億，PF-days）
圖表16：2021-2024年全球算力規(guī)模（單位：EFlops）
圖表17：2022-2024年全球人工智能服務器市場規(guī)模情況（單位：億美元）
圖表18：全球大模型產(chǎn)業(yè)主流產(chǎn)品介紹
圖表19：2021-2024年全球基礎大模型發(fā)布累積數(shù)量分布情況
圖表20：2024年全球基礎大模型發(fā)布數(shù)量分布情況（單位：個）
圖表21：2024年全球大模型市場規(guī)模（單位：億美元）
圖表22：全球大模型總體表現(xiàn)
圖表23：SuperCLUE-理科成績
圖表24：SuperCLUE-文科成績
圖表25：SuperCLUE-Hard成績
圖表26：2024年基礎模型數(shù)量分布（按組織劃分）
圖表27：2025-2030年全球大模型市場規(guī)模預測（單位：億美元）
圖表28：全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
圖表29：中國大模型發(fā)展歷程
圖表30：中國大模型行業(yè)市場主體類型構成
圖表31：大模型行業(yè)參與者進場方式
圖表32：《互聯(lián)網(wǎng)信息服務深度合成管理規(guī)定》與《生成式人工智能服務管理暫行辦法》對比
圖表33：大模型行業(yè)披露/機制資質(zhì)合規(guī)
圖表34：大模型行業(yè)內(nèi)容合規(guī)要求
圖表35：大模型行業(yè)網(wǎng)絡安全與數(shù)據(jù)合規(guī)要求
圖表36：2020-2024年中國大模型存量（單位：個）
圖表37：通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》大模型名單
圖表38：中國獲得備案的提供深度合成服務算法大模型清單
圖表39：大模型行業(yè)的商業(yè)模式
圖表40：中國PaaS發(fā)展歷程
圖表41：PaaS分類及行業(yè)發(fā)展周期
圖表42：2021-2024年PaaS（平臺即服務）市場規(guī)模及變動情況分析（單位：億元，%）
圖表43：中國PaaS市場競爭格局
圖表44：2024年中國公有云PaaS廠商市場份額占比（單位：%）
圖表45：PaaS發(fā)展趨勢分析
圖表46：SaaS（軟件即服務）的演進過程
圖表47：SaaS（軟件即服務）的成本結構
圖表48：SaaS（軟件即服務）的技術架構
圖表49：2021-2024年SaaS（軟件即服務）市場規(guī)模及變動情況分析（單位：億元，%）
圖表50：中國企業(yè)級應用SaaS（軟件即服務）市場占有率情況分析（單位：%）
圖表51：中小企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中應用系統(tǒng)情況（單位：%）
圖表52：代表企業(yè)SaaS（軟件即服務）產(chǎn)品及功能布局匯總
圖表53：2024年AI SaaS影響力企業(yè)TOP50
圖表54：SaaS（軟件即服務）前沿技術采用趨勢
圖表55：SaaS（軟件即服務）整合趨勢
圖表56：MaaS（模型即服務）基本產(chǎn)業(yè)架構
圖表57：MaaS（模型即服務）發(fā)展歷程分析
圖表58：MaaS（模型即服務）落地方式分析
圖表59：MaaS（模型即服務）商業(yè)模式分析
圖表60：MaaS（模型即服務）理念的應用場景
圖表61：MaaS（模型即服務）理念的應用場景
圖表62：2024年主要大模型產(chǎn)品的收費水平對比
圖表63：大模型行業(yè)資金來源匯總
圖表64：大模型行業(yè)投融資主體構成
圖表65：2024年大模型行業(yè)投融資事件匯總
圖表66：2021-2024年中國大模型行業(yè)投融資事件數(shù)量及規(guī)模（單位：起，億元）
圖表67：截至2024年中國大模型行業(yè)投資輪次分布（單位：起）
圖表68：截至2024中國AI大模型行業(yè)投融資事件投資賽道分布情況（單位：%）
圖表69：中國大模型行業(yè)融資方式趨勢預判
圖表70：2012-2024年中國大模型行業(yè)相關專利申請數(shù)量（單位：萬件）
圖表71：2016-2024年中國生成式人工智能發(fā)明專利數(shù)量（單位：萬件）
圖表72：2024年中國AI大模型行業(yè)相關專利申請機構占比（單位：萬件，%）
圖表73：2024年中國AI大模型行業(yè)相關專利申請數(shù)量（單位：件）
圖表74：大模型算法的Loss值隨計算資源、數(shù)據(jù)規(guī)模大小和參數(shù)量的指數(shù)提升呈線性下降
圖表75：2024年數(shù)字技術算法算力排行榜TOP10
圖表76：2024年中國大數(shù)據(jù)企業(yè)50強
圖表77：中國人工智能主要技術方向人才供需比
圖表78：2024中國主要大模型廠商競爭力評價
圖表79：2022-2024年中國大模型行業(yè)市場規(guī)模（單位：億元）
圖表80：2030年全球算力需求預測（單位：ZFlops，%）
圖表81：AI大模型數(shù)據(jù)來源
圖表82：中國人工智能人才短缺及全球人工智能學者榜單各國/地區(qū)上榜數(shù)量情況（單位：萬人，人）
圖表83：AI大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展所面臨的法規(guī)挑戰(zhàn)
圖表84：市場對AI大模型的認知曲線
圖表85：行業(yè)Know-How的內(nèi)涵及積累方式
圖表86：大模型標準體系1.0
圖表87：大模型標準體系2.0
圖表88：大模型基礎能力
圖表89：2025-2030年全球訓練側算力需求測算（單位：個，億元，天，%）
圖表90：2025-2030年全球推理側算力需求測算（單位：個，億元，天，%）
圖表91：人工智能芯片分類
圖表92：2019-2025年中國人工智能芯片行業(yè)市場規(guī)模（單位：億元）
圖表93：中國人工智能芯片行業(yè)代表性企業(yè)產(chǎn)品及應用情況
圖表94：2024年中國人工智能芯片企業(yè)TOP10
圖表95：GPU結構圖示
圖表96：中國部分通用芯片（GPU）廠商布局進展
圖表97：2019-2024年中國GPU芯片行業(yè)市場規(guī)模（單位：億美元）
圖表98：FPGA結構圖示
圖表99：全球FPGA市場競爭格局-按收入口徑（單位：%）
圖表100：2019-2024年中國FPGA芯片市場規(guī)模情況（單位：億元，%）
圖表101：全球AI芯片代表性企業(yè)在ASIC芯片領域的部分產(chǎn)品情況
圖表102：靈汐科技領啟KA200芯片架構
圖表103：中國類腦芯片研究大事記
圖表104：AI服務器分類
圖表105：2025-2030年全球AI服務器市場規(guī)模及預測（單位：億美元）
圖表106：全球AI服務器采購量占比情況（單位：%）
圖表107：數(shù)據(jù)處理與服務主要內(nèi)容
圖表108：國內(nèi)外主要大語言模型數(shù)據(jù)集
圖表109：數(shù)據(jù)API內(nèi)容
圖表110：訓練數(shù)據(jù)開發(fā)步驟
圖表111：推理數(shù)據(jù)開發(fā)步驟
圖表112：數(shù)據(jù)維護內(nèi)容
圖表113：2021-2024年中國人工智能軟件行業(yè)市場規(guī)模（單位：億元，%）
圖表114：中國AI行業(yè)細分市場企業(yè)格局
圖表115：中國AI軟件行業(yè)競爭派系
圖表116：中國AI軟件行業(yè)細分市場競爭格局（單位：%）
圖表117：AI基礎軟件主要類型
圖表118：大模型的主要評測手段
圖表119：SuperCLUE中文通用大模型綜合性評測基準
圖表120：SuperCLUE多層次基準

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