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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 全球大模型產業政策與標準
2.1.1 全球大模型產業政策法規
2.1.2 全球大模型產業標準建設
2.2 全球大模型產業發展歷程
2.3 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
1、全球生成式人工智能發展
2、全球大模型算力需求情況
3、全球人工智能服務器現狀
2.2.2 全球大模型產業主流產品
2.2.3 全球大模型產業區域格局
1、全球機器學習模型
2.4 全球大模型產業市場規模體量
2.5 全球大模型產業市場競爭格局
2.5.1 全球大模型評分情況分析
2.5.2 全球大模型發布數量分布
2.6 國外大模型產業發展經驗借鑒
2.6.1 產業集群發展策略
2.6.2 跨界合作模式
2.6.3 人才培養與引進
2.6.4 數據資源和數據伙伴關系
2.6.5 法律和倫理框架
2.7 全球大模型產業市場前景預測
2.8 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 中國大模型商業模式演進
3.5.1 大模型商業模式演進
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）企業競爭
4、PaaS（平臺即服務）發展趨勢
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）企業競爭
4、SaaS（軟件即服務）發展趨勢
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、專利數量
2、專利申請機構
3、企業競爭格局
3.7.2 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
3.7.3 主要大模型廠商競爭力評價
3.8 中國大模型產業市場規模體量
3.9 中國大模型發展面臨的挑戰
3.9.1 大模型技術上面臨“卡脖子”風險
3.9.2 AI大模型發展數據面臨枯竭的風險
3.9.3 AI大模型研發面臨人才短缺挑戰
3.9.4 AI大模型產業發展面臨法規挑戰
3.9.5 對AI大模型行業應用的認知不準確
3.9.6 AI大模型行業know-how積累不足
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
4.2 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 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大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
7.2 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、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 醫療行業大模型發展及應用
1、大模型+醫療應用概述
2、大模型+醫療細分場景分析
3、大模型+醫療應用案例分析
7.3.3 工業行業大模型發展及應用
1、大模型+工業應用概述
2、大模型+工業細分場景分析
3、大模型+工業應用案例分析：智能運營
7.3.4 電商行業大模型發展及應用
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 教育行業大模型發展及應用
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 政務行業大模型發展及應用
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
1、《新一代人工智能發展規劃》
2、《“數據要素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
9.5.1 多模態模型的發展
9.5.2 行業垂直應用
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
9.7.1 大模型產業整體發展趨勢
9.7.2 大模型產業監管規范趨勢
9.7.3 大模型產業技術發展趨勢
9.7.4 大模型產業競爭發展趨勢
9.7.5 大模型產業應用場景趨勢
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
10.2.1 產業鏈薄弱環節投資機會
10.2.2 產業細分領域投資機會
10.2.3 產業重點區域投資機會
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：報告研究范圍界定
圖表8：本報告權威數據來源
圖表9：本報告研究方法及統計標準
圖表10：全球大模型產業政策法規不完全匯總
圖表11：截至2024年全球大模型產業國際標準不完全匯總
圖表12：全球大模型產業發展歷程
圖表13：截至2024年國內外大模型發展的主要事件
圖表14：大模型正在成為人工智能技術發展的焦點
圖表15：代表大模型所需訓練參數量及算力當量情況（單位：億，PF-days）
圖表16：2021-2024年全球算力規模（單位：EFlops）
圖表17：2022-2024年全球人工智能服務器市場規模情況（單位：億美元）
圖表18：全球大模型產業主流產品介紹
圖表19：2021-2024年全球基礎大模型發布累積數量分布情況
圖表20：2024年全球基礎大模型發布數量分布情況（單位：個）
圖表21：2024年全球大模型市場規模（單位：億美元）
圖表22：全球大模型總體表現
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年基礎模型數量分布（按組織劃分）
圖表27：2025-2030年全球大模型市場規模預測（單位：億美元）
圖表28：全球大模型產業發展趨勢
圖表29：中國大模型發展歷程
圖表30：中國大模型行業市場主體類型構成
圖表31：大模型行業參與者進場方式
圖表32：《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33：大模型行業披露/機制資質合規
圖表34：大模型行業內容合規要求
圖表35：大模型行業網絡安全與數據合規要求
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：大模型行業的商業模式
圖表40：中國PaaS發展歷程
圖表41：PaaS分類及行業發展周期
圖表42：2021-2024年PaaS（平臺即服務）市場規模及變動情況分析（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）市場規模及變動情況分析（單位：億元，%）
圖表50：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51：中小企業在數字化轉型中應用系統情況（單位：%）
圖表52：代表企業SaaS（軟件即服務）產品及功能布局匯總
圖表53：2024年AI SaaS影響力企業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）基本產業架構
圖表57：MaaS（模型即服務）發展歷程分析
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年主要大模型產品的收費水平對比
圖表63：大模型行業資金來源匯總
圖表64：大模型行業投融資主體構成
圖表65：2024年大模型行業投融資事件匯總
圖表66：2021-2024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67：截至2024年中國大模型行業投資輪次分布（單位：起）
圖表68：截至2024中國AI大模型行業投融資事件投資賽道分布情況（單位：%）
圖表69：中國大模型行業融資方式趨勢預判
圖表70：2012-2024年中國大模型行業相關專利申請數量（單位：萬件）
圖表71：2016-2024年中國生成式人工智能發明專利數量（單位：萬件）
圖表72：2024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73：2024年中國AI大模型行業相關專利申請數量（單位：件）
圖表74：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75：2024年數字技術算法算力排行榜TOP10
圖表76：2024年中國大數據企業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年中國大模型行業市場規模（單位：億元）
圖表80：2030年全球算力需求預測（單位：ZFlops，%）
圖表81：AI大模型數據來源
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/地區上榜數量情況（單位：萬人，人）
圖表83：AI大模型產業發展所面臨的法規挑戰
圖表84：市場對AI大模型的認知曲線
圖表85：行業Know-How的內涵及積累方式
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市場規模（單位：億元）
圖表93：中國人工智能芯片行業代表性企業產品及應用情況
圖表94：2024年中國人工智能芯片企業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芯片行業市場規模（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芯片市場規模情況（單位：億元，%）
圖表101：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：數據處理與服務主要內容
圖表108：國內外主要大語言模型數據集
圖表109：數據API內容
圖表110：訓練數據開發步驟
圖表111：推理數據開發步驟
圖表112：數據維護內容
圖表113：2021-2024年中國人工智能軟件行業市場規模（單位：億元，%）
圖表114：中國AI行業細分市場企業格局
圖表115：中國AI軟件行業競爭派系
圖表116：中國AI軟件行業細分市場競爭格局（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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