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——綜述篇——
第1章：大模型產業綜述及數據來源說明
1.1 大模型產業界定
1.1.1 大模型定義
1.1.2 大模型的特征
1.1.3 大模型相關專業術語
1.1.4 大模型所處行業
1.1.5 大模型的監管機構
1.2 大模型產業畫像
1.2.1 大模型產業鏈結構梳理
1.2.2 大模型產業鏈生態全景圖譜
1.3 本報告數據來源及統計標準說明
1.3.1 本報告研究范圍界定
1.3.2 本報告權威數據來源
1.3.3 研究方法及統計標準
——現狀篇——
第2章：全球大模型產業發展現狀及趨勢
2.1 全球大模型產業發展歷程
2.2 全球大模型產業發展現狀
2.2.1 全球大模型產業發展概況
2.2.2 全球大模型產業主流產品
2.2.3 全球大模型應用場景探索
2.2.4 全球大模型產業區域格局
2.3 全球大模型產業市場規模體量
2.4 全球大模型產業市場競爭格局
2.4.1 全球大模型產業市場競爭格局
2.4.2 全球大模型產業市場集中度
2.4.3 全球知名的大模型基準測試
2.5 國外大模型產業發展經驗借鑒
2.6 全球大模型產業市場前景預測
2.7 全球大模型產業發展趨勢洞悉
第3章：中國大模型產業發展現狀及痛點
3.1 中國大模型發展歷程
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 中國大模型監管備案
3.3.1 大模型監管備案要求
3.2.2 大模型的合規要求
1、信息披露/機制合規要求
2、內容合規要求
3、網絡安全與數據合規要求
3.4 中國已發布大模型數量及名單
3.4.1 中國大模型存量變化
3.4.2 中國已通過監管備案的大模型產品及企業名單
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《互聯網信息服務深度合成管理規定》備案的大模型名單
3.5 中國大模型參數規模變化
3.5.1 大模型的涌現能力
3.5.2 主要大模型產品的參數規模對比
3.6 中國大模型商業模式演進
3.6.1 大模型商業模式演進
3.6.2 PaaS模式（平臺即服務）
1、PaaS（平臺即服務）概述
2、PaaS（平臺即服務）市場概況
3、PaaS（平臺即服務）企業競爭
4、PaaS（平臺即服務）發展趨勢
3.6.3 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）企業競爭
4、SaaS（軟件即服務）發展趨勢
3.6.4 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
3.6.5 大模型收費水平對比
3.7 大模型融資動態及熱門賽道
3.7.1 融資事件概述
1、資金來源
2、投融資主體構成
3.7.2 融資事件匯總
3.7.3 融資數量金額
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
1、專利數量
2、專利申請機構
3、企業競爭格局
3.8.2 大模型競爭壁壘
1、算力資源壁壘
2、數據集壁壘
3、人才壁壘
3.8.3 主要大模型廠商競爭力評價
3.9 中國大模型產業市場規模體量
3.10 中國大模型發展面臨的挑戰
第4章：中國大模型開發及基礎能力構建
4.1 大模型標準體系發展
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
4.1.3 大模型國家/地方/行業/團體/企業標準
4.2 大模型主要開發路徑
4.2.1 自主構建基礎大模型
4.2.2 建立行業大模型
4.2.3 在基礎大模型和行業大模型之上開發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芯片發展現狀
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服務器發展現狀
3、AI服務器供應商格局
4.5 大模型基礎能力構建之“數據”
4.5.1 數據處理與服務概述
4.5.2 國內外主要大語言模型數據集
4.5.3 數據API
4.5.4 訓練數據開發
4.5.5 推理數據開發
4.5.6 數據維護
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 AI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 生成對抗網絡GAN
5.2.3 卷積神經網絡CNN
5.2.4 遞歸神經網絡RNN
5.2.5 前饋神經網絡MLP
5.3 AI模型類型及綜合對比
5.4 大模型模態類型：NLP大模型/自然語言大模型
5.4.1 NLP大模型概述
5.4.2 NLP大模型發展現狀
5.4.3 NLP大模型典型代表
5.5 大模型模態類型：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大模型發展現狀
5.5.3 CV大模型典型代表
5.6 大模型模態類型：多模態大模型
5.6.1 多模態大模型概述
5.6.2 多模態大模型發展現狀
5.6.3 多模態大模型典型案例
5.7 大模型模態類型：科學計算大模型
5.7.1 科學計算大模型概述
5.7.2 科學計算大模型發展現狀
5.7.3 科學計算大模型典型案例
5.8 大模型模態類型綜合對比
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 數據工程（數據處理和回流）
6.1.2 模型調優（模型訓練與微調）
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、大模型的數據泄露問題
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的提出與發展
6.2.4 可信AI技術的發展分析
1、可信AI發展階段
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、互聯網平臺公平性探索
5、AI應用實踐中的數據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：中國大模型產業化應用及場景探索
7.1 大模型產業化應用及場景探索
7.1.1 大模型產業化應用—賦能一般通用業務場景
7.1.2 大模型產業化應用—行業大模型—賦能具體行業場景
7.2 大模型產業化應用探索：賦能一般通用業務場景
7.2.1大模型賦能業務場景一：智能客服
1、智能客服概述
2、智能客服行業規模
3、智能客服下游應用情況
4、大模型對智能客服業務的影響
5、大模型融合智能客服的應用案例
7.2.2大模型賦能業務場景二：智能營銷
1、智能營銷概述
2、智能營銷行業規模
3、智能營銷下游應用情況
4、大模型對智能營銷業務的影響
5、大模型融合智能營銷的應用案例
7.2.3大模型賦能業務場景三：智能搜索
1、智能搜索概述
2、智能搜索行業規模
3、大模型對智能搜索業務的影響
4、大模型融合智能搜索應用案例
7.2.4大模型賦能業務場景四：智能翻譯
1、智能翻譯概述
2、智能翻譯行業規模
3、大模型對智能翻譯業務的影響
7.3 大模型產業化應用探索：行業大模型
7.3.1 金融行業大模型發展及應用
1、金融行業需求痛點
2、大模型在金融行業的應用可能性
3、大模型在金融行業的應用案例：智能投研和風險治理
7.3.2 醫療行業大模型發展及應用
1、醫療行業需求痛點
2、大模型在醫療行業的應用可能性
3、大模型在醫療行業的應用案例：智能問診
7.3.3 工業行業大模型發展及應用
1、工業行業需求痛點
2、大模型在工業行業的應用可能性
3、大模型在工業行業的應用案例：智能運營
4、中國AI大模型工業應用指數
7.3.4 文化旅游行業大模型發展及應用
1、文化旅游行業需求痛點
2、大模型在文化旅游行業的應用可能性
3、大模型在文化旅游行業的應用案例：推動古籍數字化建設
7.3.5 教育行業大模型發展及應用
1、教育行業需求痛點
2、大模型在教育行業的應用可能性
3、大模型在教育行業的應用案例：智慧教學助手
7.3.6 政務行業大模型發展及應用
1、政務行業需求痛點
2、大模型在政務行業的應用可能性
3、大模型在政務行業的應用案例：政策撰寫助手
7.4 大模型產業細分應用市場戰略地位分析
第8章：全球及中國大模型企業案例解析
8.1 全球及中國大模型企業梳理與對比
8.2 全球大模型產業企業案例分析
8.2.1 OpenAI-GPT大模型
1、企業基本信息介紹
2、企業經營情況
3、企業大模型業務布局現狀
8.2.2 谷歌-大語言模型PaLM
1、企業基本信息介紹
2、企業業務架構&經營情況
（1）業務架構情況
（2）整體經營情況
3、企業大模型業務布局現狀
8.2.3 微軟-Orca
1、企業基本信息介紹
2、企業業務架構&經營情況
（1）業務架構情況
（2）整體經營情況
3、企業大模型業務布局現狀
8.2.4 Meta AI
1、企業基本信息介紹
2、企業業務架構&經營情況
（1）業務架構情況
（2）整體經營情況
3、企業大模型業務布局現狀
8.3 中國大模型產業企業案例分析
8.3.1 百度-文心大模型/文心一言
1、企業基本信息介紹
2、企業業務架構&經營情況
（1）企業整體業務架構
（2）企業整體經營情況
3、企業大模型業務總體概況
4、企業大模型市場應用和推廣情況
5、企業大模型評估情況
6、企業大模型業務動態追蹤
8.3.2 阿里-通義大模型/通義千問
1、企業基本信息介紹
2、企業業務架構&經營情況
（1）企業整體業務架構
（2）企業整體經營情況
3、企業大模型業務總體情況
4、企業大模型市場應用和推廣情況
5、企業大模型評估情況
6、企業大模型業務動態追蹤
8.3.3 科大訊飛-訊飛星火
1、企業基本信息介紹
2、企業業務架構&經營情況
（1）企業整體業務架構
（2）企業整體經營情況
3、企業大模型業務總體概況
4、企業大模型市場應用和推廣情況
5、企業大模型評估情況
6、企業大模型業務動態追蹤
8.3.4 360智腦（360）
1、企業基本信息介紹
2、企業業務架構&經營情況
（1）企業整體業務架構
（2）企業整體經營情況
3、企業大模型業務總體情況
4、企業大模型市場應用和推廣情況
5、企業大模型評估情況
6、企業大模型業務動態追蹤
8.3.5 ChatGLM（智譜AI）
1、企業基本信息介紹
2、企業整體經營情況
3、企業大模型業務總體情況
4、企業大模型市場應用和推廣情況
5、企業大模型業務動態追蹤
8.3.6 騰訊-混元大模型/混元助手
1、企業基本信息介紹
2、企業業務架構&經營情況
（1）企業整體業務架構
（2）企業整體經營情況
3、企業大模型業務總體概況
4、企業大模型市場應用和推廣情況
5、企業大模型評估情況
6、企業大模型業務動態追蹤
8.3.7 華為-盤古大模型
1、企業基本信息介紹
2、企業業務架構&經營情況
（1）企業整體業務架構
（2）企業整體經營情況
3、企業大模型業務總體概況
4、企業大模型市場應用和推廣情況
5、企業大模型評估情況
6、企業大模型業務動態追蹤
8.3.8 商湯科技-日日新SenseNova/商量
1、企業基本信息介紹
2、企業業務架構&經營情況
（1）企業整體業務架構
（2）企業整體經營情況
3、企業大模型業務總體概況
4、企業大模型市場應用和推廣情況
5、企業大模型業務動態追蹤
8.3.9 Vivo-藍心大模型BlueLM
1、企業基本信息介紹
2、企業業務架構&經營情況
（1）企業整體業務架構
（2）企業整體經營情況
3、企業大模型業務總體概況
4、企業大模型市場應用和推廣情況
5、企業大模型評估情況
6、企業大模型業務動態追蹤
8.3.10 昆侖萬維-天工
1、企業基本信息簡介
2、企業業務架構&經營情況
（1）企業整體業務架構
（2）企業整體經營情況
3、企業大模型業務總體概況
4、企業大模型市場應用和推廣情況
5、企業大模型評估情況
6、企業大模型業務動態追蹤
——展望篇——
第9章：中國大模型產業政策環境洞察&發展潛力
9.1 大模型產業政策環境洞悉
9.1.1 國家層面大模型產業政策及規劃匯總及解讀
9.1.2 國家重點政策/規劃對大模型產業的影響
9.1.3 地方層面大模型行業政策重要規劃匯總
9.2 大模型產業PEST分析
9.3 大模型產業SWOT分析
9.4 大模型產業發展潛力評估
9.5 大模型產業未來關鍵增長點
9.6 大模型產業發展前景預測
9.7 大模型產業發展趨勢洞悉
第10章：中國大模型產業投資戰略規劃策略及建議
10.1 大模型產業投資風險預警
10.2 大模型產業投資機會分析
10.3 大模型產業投資價值評估
10.4 大模型產業投資策略建議
10.5 大模型產業可持續發展建議
圖表目錄
圖表1：大模型的特征
圖表2：大模型專業術語
圖表3：本報告研究領域所處行業
圖表4：中國大模型產業監管體系構成
圖表5：中國大模型產業鏈
圖表6：中國大模型產業鏈全景圖譜
圖表7：本報告權威數據來源
圖表8：本報告研究方法及統計標準
圖表9：全球大模型產業發展歷程
圖表10：全球大模型產業發展概況
圖表11：全球大模型全景圖（截至2023年10月）
圖表12：全球大模型應用場景
圖表13：2019-2023年全球大模型發布數量及存量（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斯坦福大學大模型中心對國際30個大模型在6個核心指標下測試的性能圖
圖表19：國外大模型產業發展經驗借鑒
圖表20：2024-2030年全球大模型市場規模預測（單位：億美元）
圖表21：全球大模型產業發展趨勢
圖表22：中國大模型發展歷程
圖表23：中國大模型行業市場主體類型構成
圖表24：大模型行業參與者進場方式
圖表25：《互聯網信息服務深度合成管理規定》與《生成式人工智能服務管理暫行辦法》對比
圖表26：大模型行業披露/機制資質合規
圖表27：大模型行業內容合規要求
圖表28：大模型行業網絡安全與數據合規要求
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算法大模型清單
圖表32：主流大模型參數量的變化與其準確率變化的關系
圖表33：國內主要大模型產品的參數規模對比（單位：億）
圖表34：大模型行業的商業模式
圖表35：中國PaaS發展歷程
圖表36：PaaS分類及行業發展周期
圖表37：2019-2022年PaaS（平臺即服務）市場規模及變動情況分析（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發展趨勢分析
圖表41：SaaS（軟件即服務）的演進過程
圖表42：SaaS（軟件即服務）的成本結構
圖表43：SaaS（軟件即服務）的技術架構
圖表44：2019-2022年SaaS（軟件即服務）市場規模及變動情況分析（單位：億元，%）
圖表45：2022年中國企業級應用SaaS（軟件即服務）市場占有率情況分析（單位：%）
圖表46：中小企業在數字化轉型中應用系統情況（單位：%）
圖表47：代表企業SaaS（軟件即服務）產品及功能布局匯總
圖表48：2023年AI SaaS影響力企業TOP50
圖表49：SaaS（軟件即服務）前沿技術采用趨勢
圖表50：SaaS（軟件即服務）整合趨勢
圖表51：MaaS（模型即服務）基本產業架構
圖表52：MaaS（模型即服務）發展歷程分析
圖表53：MaaS（模型即服務）落地方式分析
圖表54：MaaS（模型即服務）商業模式分析
圖表55：MaaS（模型即服務）理念的應用場景
圖表56：MaaS（模型即服務）理念的應用場景
圖表57：2023年主要大模型產品的收費水平對比
圖表58：大模型行業資金來源匯總
圖表59：大模型行業投融資主體構成
圖表60：截至2023年12月大模型行業投融資事件匯總
圖表61：2021-2023年中國大模型行業投融資事件數量及規模（單位：起，億元）
圖表62：截至2023年中國大模型行業投資輪次分布（單位：起）
圖表63：截至2023年中國大模型行業投資領域分布（單位：起，%）
圖表64：中國大模型行業融資方式趨勢預判
圖表65：2010-2023年中國大模型行業相關專利申請數量（單位：萬件）
圖表66：2023年中國AI大模型行業相關專利申請機構占比（單位：萬件，%）
圖表67：2023年中國AI大模型行業相關專利申請數量（單位：件）
圖表68：大模型算法的Loss值隨計算資源、數據規模大小和參數量的指數提升呈線性下降
圖表69：2023年數字技術算法算力排行榜TOP10
圖表70：2022年中國大數據企業50強
圖表71：2022年中國人工智能主要技術方向人才供需比
圖表72：2023中國主要大模型廠商競爭力評價
圖表73：2020-2023年中國大模型行業市場規模（單位：億元）
圖表74：中國大模型行業發展面臨的挑戰
圖表75：大模型標準體系1.0
圖表76：大模型標準體系2.0
圖表77：大模型代表性標準
圖表78：大模型基礎能力
圖表79：2024-2030年全球訓練側算力需求測算（單位：個，億元，天，%）
圖表80：2024-2030年全球推理側算力需求測算（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市場規模（單位：億元）
圖表83：中國人工智能芯片行業代表性企業產品及應用情況
圖表84：2022年中國人工智能芯片企業TOP10
圖表85：GPU結構圖示
圖表86：2022年中國GPU芯片行業本土供給情況（單位：%）
圖表87：中國部分通用芯片（GPU）廠商布局進展
圖表88：2017-2022年中國GPU芯片行業市場規模（單位：億美元）
圖表89：FPGA結構圖示
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芯片市場規模情況（單位：億元，%）
圖表92：全球AI芯片代表性企業在ASIC芯片領域的部分產品情況
圖表93：靈汐科技領啟KA200芯片架構
圖表94：中國類腦芯片研究大事記
圖表95：AI服務器分類
圖表96：2019-2023年全球AI服務器市場規模及預測（單位：億美元）
圖表97：2022-2026年全國AI服務器出貨量預測（單位：萬臺）
圖表98：2022年全球AI服務器采購量占比情況（單位：%）
圖表99：2022年中國AI加速計算服務器市場競爭格局（單位：%）
圖表100：數據處理與服務主要內容
圖表101：國內外主要大語言模型數據集
圖表102：數據API內容
圖表103：訓練數據開發步驟
圖表104：推理數據開發步驟
圖表105：數據維護內容
圖表106：2019-2022年中國人工智能軟件行業市場規模（單位：億元，%）
圖表107：中國AI行業細分市場企業格局
圖表108：中國AI軟件行業競爭派系
圖表109：2022年中國AI軟件行業細分市場競爭格局（單位：%）
圖表110：AI基礎軟件主要類型
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
圖表113：SuperCLUE多層次基準
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：通用大模型發展進程

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