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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(guān)專業(yè)術(shù)語
1.1.4 大模型所處行業(yè)
1.1.5 大模型的監(jiān)管機(jī)構(gòu)
1.2 大模型產(chǎn)業(yè)畫像
1.2.1 大模型產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)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(biāo)準(zhǔn)說明
1.3.1 本報告研究范圍界定
1.3.2 本報告權(quán)威數(shù)據(jù)來源
1.3.3 研究方法及統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)
——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)發(fā)展歷程
2.2 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
2.2.2 全球大模型產(chǎn)業(yè)主流產(chǎn)品
2.2.3 全球大模型應(yīng)用場景探索
2.2.4 全球大模型產(chǎn)業(yè)區(qū)域格局
2.3 全球大模型產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模體量
2.4 全球大模型產(chǎn)業(yè)市場競爭格局
2.4.1 全球大模型產(chǎn)業(yè)市場競爭格局
2.4.2 全球大模型產(chǎn)業(yè)市場集中度
2.4.3 全球知名的大模型基準(zhǔn)測試
2.5 國外大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗借鑒
2.6 全球大模型產(chǎn)業(yè)市場前景預(yù)測
2.7 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(jī)制合規(guī)要求
2、內(nèi)容合規(guī)要求
3、網(wǎng)絡(luò)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(wù)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(wù)深度合成管理規(guī)定》備案的大模型名單
3.5 中國大模型參數(shù)規(guī)模變化
3.5.1 大模型的涌現(xiàn)能力
3.5.2 主要大模型產(chǎn)品的參數(shù)規(guī)模對比
3.6 中國大模型商業(yè)模式演進(jìn)
3.6.1 大模型商業(yè)模式演進(jìn)
3.6.2 PaaS模式（平臺即服務(wù)）
1、PaaS（平臺即服務(wù)）概述
2、PaaS（平臺即服務(wù)）市場概況
3、PaaS（平臺即服務(wù)）企業(yè)競爭
4、PaaS（平臺即服務(wù)）發(fā)展趨勢
3.6.3 SaaS模式（軟件即服務(wù)）
1、 SaaS（軟件即服務(wù)）概述
2、SaaS（軟件即服務(wù)）市場概況
3、SaaS（軟件即服務(wù)）企業(yè)競爭
4、SaaS（軟件即服務(wù)）發(fā)展趨勢
3.6.4 MaaS模式（模型即服務(wù)）
1、 MaaS（模型即服務(wù)）概述
2、MaaS（模型即服務(wù)）市場概況
3.6.5 大模型收費(fèi)水平對比
3.7 大模型融資動態(tài)及熱門賽道
3.7.1 融資事件概述
1、資金來源
2、投融資主體構(gòu)成
3.7.2 融資事件匯總
3.7.3 融資數(shù)量金額
3.7.4 融資輪次分布
3.7.5 熱門融資賽道
3.7.6 融資趨勢預(yù)測
3.8 大模型競爭壁壘及競爭格局
3.8.1 大模型專利技術(shù)
1、專利數(shù)量
2、專利申請機(jī)構(gòu)
3、企業(yè)競爭格局
3.8.2 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
3.8.3 主要大模型廠商競爭力評價
3.9 中國大模型產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模體量
3.10 中國大模型發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
第4章：中國大模型開發(fā)及基礎(chǔ)能力構(gòu)建
4.1 大模型標(biāo)準(zhǔn)體系發(fā)展
4.1.1 大模型標(biāo)準(zhǔn)體系1.0
4.1.2 可信AI大模型標(biāo)準(zhǔn)體系2.0
4.1.3 大模型國家/地方/行業(yè)/團(tuán)體/企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)
4.2 大模型主要開發(fā)路徑
4.2.1 自主構(gòu)建基礎(chǔ)大模型
4.2.2 建立行業(yè)大模型
4.2.3 在基礎(chǔ)大模型和行業(yè)大模型之上開發(fā)AI應(yīng)用
4.3 大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建概述
4.4 大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)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(yīng)商格局
4、主要AI芯片類型
4.4.3 AI服務(wù)器
1、AI服務(wù)器概述
2、AI服務(wù)器發(fā)展現(xiàn)狀
3、AI服務(wù)器供應(yīng)商格局
4.5 大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建之“數(shù)據(jù)”
4.5.1 數(shù)據(jù)處理與服務(wù)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(xùn)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(hù)
4.6 大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建之“AI基礎(chǔ)軟件”
4.6.1 AI基礎(chǔ)軟件概述
4.6.2 AI基礎(chǔ)軟件市場概況
4.6.3 AI基礎(chǔ)軟件競爭格局
4.6.4 AI基礎(chǔ)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(jié)果
1、評估框架
2、評估結(jié)果
4.7.3 大模型能力評測及等級劃分
第5章：大模型技術(shù)演進(jìn)及細(xì)分能力類型
5.1 AI模型的技術(shù)演進(jìn)
5.2 大模型基礎(chǔ)架構(gòu)
5.2.1 Transformer架構(gòu)
5.2.2 生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN
5.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
5.2.4 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN
5.2.5 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MLP
5.3 AI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(jī)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(xué)計算大模型
5.7.1 科學(xué)計算大模型概述
5.7.2 科學(xué)計算大模型發(fā)展現(xiàn)狀
5.7.3 科學(xué)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(yùn)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(xùn)練與微調(diào)）
6.1.3 模型交付（模型壓縮與測試）
6.1.4 服務(wù)運(yùn)營（服務(wù)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(fēng)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(shù)的發(fā)展分析
1、可信AI發(fā)展階段
2、應(yīng)用AI魯棒性技術(shù)對抗惡意攻擊
3、應(yīng)用AI可解釋性技術(shù)提升決策透明度
4、互聯(lián)網(wǎng)平臺公平性探索
5、AI應(yīng)用實踐中的數(shù)據(jù)模型安全和隱私保護(hù)
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(yīng)用及場景探索
7.1 大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用及場景探索
7.1.1 大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用—賦能一般通用業(yè)務(wù)場景
7.1.2 大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用—行業(yè)大模型—賦能具體行業(yè)場景
7.2 大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用探索：賦能一般通用業(yè)務(wù)場景
7.2.1大模型賦能業(yè)務(wù)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(yīng)用情況
4、大模型對智能客服業(yè)務(wù)的影響
5、大模型融合智能客服的應(yīng)用案例
7.2.2大模型賦能業(yè)務(wù)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(yīng)用情況
4、大模型對智能營銷業(yè)務(wù)的影響
5、大模型融合智能營銷的應(yīng)用案例
7.2.3大模型賦能業(yè)務(wù)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(wù)的影響
4、大模型融合智能搜索應(yīng)用案例
7.2.4大模型賦能業(yè)務(wù)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(wù)的影響
7.3 大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)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(yīng)用
1、金融行業(yè)需求痛點
2、大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用可能性
3、大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用案例：智能投研和風(fēng)險治理
7.3.2 醫(yī)療行業(yè)大模型發(fā)展及應(yīng)用
1、醫(yī)療行業(yè)需求痛點
2、大模型在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用可能性
3、大模型在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用案例：智能問診
7.3.3 工業(yè)行業(yè)大模型發(fā)展及應(yīng)用
1、工業(yè)行業(yè)需求痛點
2、大模型在工業(yè)行業(yè)的應(yīng)用可能性
3、大模型在工業(yè)行業(yè)的應(yīng)用案例：智能運(yùn)營
4、中國AI大模型工業(yè)應(yīng)用指數(shù)
7.3.4 文化旅游行業(yè)大模型發(fā)展及應(yīng)用
1、文化旅游行業(yè)需求痛點
2、大模型在文化旅游行業(yè)的應(yīng)用可能性
3、大模型在文化旅游行業(yè)的應(yīng)用案例：推動古籍?dāng)?shù)字化建設(shè)
7.3.5 教育行業(yè)大模型發(fā)展及應(yīng)用
1、教育行業(yè)需求痛點
2、大模型在教育行業(yè)的應(yīng)用可能性
3、大模型在教育行業(yè)的應(yīng)用案例：智慧教學(xué)助手
7.3.6 政務(wù)行業(yè)大模型發(fā)展及應(yīng)用
1、政務(wù)行業(yè)需求痛點
2、大模型在政務(wù)行業(yè)的應(yīng)用可能性
3、大模型在政務(wù)行業(yè)的應(yīng)用案例：政策撰寫助手
7.4 大模型產(chǎn)業(yè)細(xì)分應(yīng)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(wù)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(wù)架構(gòu)&經(jīng)營情況
（1）業(yè)務(wù)架構(gòu)情況
（2）整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務(wù)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(wù)架構(gòu)&經(jīng)營情況
（1）業(yè)務(wù)架構(gòu)情況
（2）整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務(wù)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(wù)架構(gòu)&經(jīng)營情況
（1）業(yè)務(wù)架構(gòu)情況
（2）整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務(wù)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(wù)架構(gòu)&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務(wù)架構(gòu)
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務(wù)總體概況
4、企業(yè)大模型市場應(yīng)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(wù)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(wù)架構(gòu)&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務(wù)架構(gòu)
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務(wù)總體情況
4、企業(yè)大模型市場應(yīng)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(wù)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(wù)架構(gòu)&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務(wù)架構(gòu)
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務(wù)總體概況
4、企業(yè)大模型市場應(yīng)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(wù)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(wù)架構(gòu)&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務(wù)架構(gòu)
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務(wù)總體情況
4、企業(yè)大模型市場應(yīng)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(wù)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(wù)總體情況
4、企業(yè)大模型市場應(yīng)用和推廣情況
5、企業(yè)大模型業(yè)務(wù)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(wù)架構(gòu)&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務(wù)架構(gòu)
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務(wù)總體概況
4、企業(yè)大模型市場應(yīng)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(wù)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(wù)架構(gòu)&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務(wù)架構(gòu)
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務(wù)總體概況
4、企業(yè)大模型市場應(yīng)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(wù)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(wù)架構(gòu)&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務(wù)架構(gòu)
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務(wù)總體概況
4、企業(yè)大模型市場應(yīng)用和推廣情況
5、企業(yè)大模型業(yè)務(wù)動態(tài)追蹤
8.3.9 Vivo-藍(lán)心大模型BlueLM
1、企業(yè)基本信息介紹
2、企業(yè)業(yè)務(wù)架構(gòu)&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務(wù)架構(gòu)
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務(wù)總體概況
4、企業(yè)大模型市場應(yīng)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(wù)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(wù)架構(gòu)&經(jīng)營情況
（1）企業(yè)整體業(yè)務(wù)架構(gòu)
（2）企業(yè)整體經(jīng)營情況
3、企業(yè)大模型業(yè)務(wù)總體概況
4、企業(yè)大模型市場應(yīng)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(wù)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
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(guān)鍵增長點
9.6 大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預(yù)測
9.7 大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
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(fēng)險預(yù)警
10.2 大模型產(chǎn)業(yè)投資機(jī)會分析
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(shù)語
圖表3：本報告研究領(lǐng)域所處行業(yè)
圖表4：中國大模型產(chǎn)業(yè)監(jiān)管體系構(gòu)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：本報告權(quán)威數(shù)據(jù)來源
圖表8：本報告研究方法及統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)
圖表9：全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
圖表10：全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況
圖表11：全球大模型全景圖（截至2023年10月）
圖表12：全球大模型應(yīng)用場景
圖表13：2019-2023年全球大模型發(fā)布數(shù)量及存量（截至2023年5月28日）（單位：個）
圖表14：2022-2023年全球前50AI大模型工具月訪問量（單位：億次）
圖表15：2020-2022年全球大模型市場規(guī)模（單位：億美元）
圖表16：全球訪問量TOP10AI大模型工具（2022年9月-2023年8月期間）（單位：億次）
圖表17：全球訪問量TOP50AI大模型工具集中度（2022年9月-2023年8月期間）（單位：%）
圖表18：2022斯坦福大學(xué)大模型中心對國際30個大模型在6個核心指標(biāo)下測試的性能圖
圖表19：國外大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗借鑒
圖表20：2024-2030年全球大模型市場規(guī)模預(yù)測（單位：億美元）
圖表21：全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
圖表22：中國大模型發(fā)展歷程
圖表23：中國大模型行業(yè)市場主體類型構(gòu)成
圖表24：大模型行業(yè)參與者進(jìn)場方式
圖表25：《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》與《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》對比
圖表26：大模型行業(yè)披露/機(jī)制資質(zhì)合規(guī)
圖表27：大模型行業(yè)內(nèi)容合規(guī)要求
圖表28：大模型行業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)合規(guī)要求
圖表29：2020-2023年中國大模型存量（單位：項）
圖表30：截至2023年12月中國獲得備案的生成式人工智能大模型清單
圖表31：中國獲得備案的提供深度合成服務(wù)算法大模型清單
圖表32：主流大模型參數(shù)量的變化與其準(zhǔn)確率變化的關(guān)系
圖表33：國內(nèi)主要大模型產(chǎn)品的參數(shù)規(guī)模對比（單位：億）
圖表34：大模型行業(yè)的商業(yè)模式
圖表35：中國PaaS發(fā)展歷程
圖表36：PaaS分類及行業(yè)發(fā)展周期
圖表37：2019-2022年P(guān)aaS（平臺即服務(wù)）市場規(guī)模及變動情況分析（單位：億元，%）
圖表38：中國PaaS市場競爭格局
圖表39：2023年中國公有云PaaS廠商市場份額占比（單位：%）
圖表40：PaaS發(fā)展趨勢分析
圖表41：SaaS（軟件即服務(wù)）的演進(jìn)過程
圖表42：SaaS（軟件即服務(wù)）的成本結(jié)構(gòu)
圖表43：SaaS（軟件即服務(wù)）的技術(shù)架構(gòu)
圖表44：2019-2022年SaaS（軟件即服務(wù)）市場規(guī)模及變動情況分析（單位：億元，%）
圖表45：2022年中國企業(yè)級應(yīng)用SaaS（軟件即服務(wù)）市場占有率情況分析（單位：%）
圖表46：中小企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中應(yīng)用系統(tǒng)情況（單位：%）
圖表47：代表企業(yè)SaaS（軟件即服務(wù)）產(chǎn)品及功能布局匯總
圖表48：2023年AI SaaS影響力企業(yè)TOP50
圖表49：SaaS（軟件即服務(wù)）前沿技術(shù)采用趨勢
圖表50：SaaS（軟件即服務(wù)）整合趨勢
圖表51：MaaS（模型即服務(wù)）基本產(chǎn)業(yè)架構(gòu)
圖表52：MaaS（模型即服務(wù)）發(fā)展歷程分析
圖表53：MaaS（模型即服務(wù)）落地方式分析
圖表54：MaaS（模型即服務(wù)）商業(yè)模式分析
圖表55：MaaS（模型即服務(wù)）理念的應(yīng)用場景
圖表56：MaaS（模型即服務(wù)）理念的應(yīng)用場景
圖表57：2023年主要大模型產(chǎn)品的收費(fèi)水平對比
圖表58：大模型行業(yè)資金來源匯總
圖表59：大模型行業(yè)投融資主體構(gòu)成
圖表60：截至2023年12月大模型行業(yè)投融資事件匯總
圖表61：2021-2023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62：截至2023年中國大模型行業(yè)投資輪次分布（單位：起）
圖表63：截至2023年中國大模型行業(yè)投資領(lǐng)域分布（單位：起，%）
圖表64：中國大模型行業(yè)融資方式趨勢預(yù)判
圖表65：2010-2023年中國大模型行業(yè)相關(guān)專利申請數(shù)量（單位：萬件）
圖表66：2023年中國AI大模型行業(yè)相關(guān)專利申請機(jī)構(gòu)占比（單位：萬件，%）
圖表67：2023年中國AI大模型行業(yè)相關(guān)專利申請數(shù)量（單位：件）
圖表68：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69：2023年數(shù)字技術(shù)算法算力排行榜TOP10
圖表70：2022年中國大數(shù)據(jù)企業(yè)50強(qiáng)
圖表71：2022年中國人工智能主要技術(shù)方向人才供需比
圖表72：2023中國主要大模型廠商競爭力評價
圖表73：2020-2023年中國大模型行業(yè)市場規(guī)模（單位：億元）
圖表74：中國大模型行業(yè)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
圖表75：大模型標(biāo)準(zhǔn)體系1.0
圖表76：大模型標(biāo)準(zhǔn)體系2.0
圖表77：大模型代表性標(biāo)準(zhǔn)
圖表78：大模型基礎(chǔ)能力
圖表79：2024-2030年全球訓(xùn)練側(cè)算力需求測算（單位：個，億元，天，%）
圖表80：2024-2030年全球推理側(cè)算力需求測算（單位：個，億元，天，%）
圖表81：人工智能芯片分類
圖表82：2017-2025年中國人工智能芯片行業(yè)市場規(guī)模（單位：億元）
圖表83：中國人工智能芯片行業(yè)代表性企業(yè)產(chǎn)品及應(yīng)用情況
圖表84：2022年中國人工智能芯片企業(yè)TOP10
圖表85：GPU結(jié)構(gòu)圖示
圖表86：2022年中國GPU芯片行業(yè)本土供給情況（單位：%）
圖表87：中國部分通用芯片（GPU）廠商布局進(jìn)展
圖表88：2017-2022年中國GPU芯片行業(yè)市場規(guī)模（單位：億美元）
圖表89：FPGA結(jié)構(gòu)圖示
圖表90：2022年全球FPGA市場競爭格局-按收入口徑（單位：%）
圖表91：2017-2022年中國FPGA芯片市場規(guī)模情況（單位：億元，%）
圖表92：全球AI芯片代表性企業(yè)在ASIC芯片領(lǐng)域的部分產(chǎn)品情況
圖表93：靈汐科技領(lǐng)啟KA200芯片架構(gòu)
圖表94：中國類腦芯片研究大事記
圖表95：AI服務(wù)器分類
圖表96：2019-2023年全球AI服務(wù)器市場規(guī)模及預(yù)測（單位：億美元）
圖表97：2022-2026年全國AI服務(wù)器出貨量預(yù)測（單位：萬臺）
圖表98：2022年全球AI服務(wù)器采購量占比情況（單位：%）
圖表99：2022年中國AI加速計算服務(wù)器市場競爭格局（單位：%）
圖表100：數(shù)據(jù)處理與服務(wù)主要內(nèi)容
圖表101：國內(nèi)外主要大語言模型數(shù)據(jù)集
圖表102：數(shù)據(jù)API內(nèi)容
圖表103：訓(xùn)練數(shù)據(jù)開發(fā)步驟
圖表104：推理數(shù)據(jù)開發(fā)步驟
圖表105：數(shù)據(jù)維護(hù)內(nèi)容
圖表106：2019-2022年中國人工智能軟件行業(yè)市場規(guī)模（單位：億元，%）
圖表107：中國AI行業(yè)細(xì)分市場企業(yè)格局
圖表108：中國AI軟件行業(yè)競爭派系
圖表109：2022年中國AI軟件行業(yè)細(xì)分市場競爭格局（單位：%）
圖表110：AI基礎(chǔ)軟件主要類型
圖表111：大模型的主要評測手段
圖表112：SuperCLUE中文通用大模型綜合性評測基準(zhǔn)
圖表113：SuperCLUE多層次基準(zhǔn)
圖表114：SuperCLUE總排行榜
圖表115：SuperCLUE多輪開放問題OPEN排行榜
圖表116：SuperCLUE三大能力客觀題OPT排行榜
圖表117：SuperCLUE十大基礎(chǔ)能力榜單
圖表118：SuperCLUE開源模型排行榜
圖表119：SuperCLUE評測模型象限
圖表120：通用大模型發(fā)展進(jìn)程

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