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在當今這個信息爆炸的時代，如何精準把握市場動態(tài)，洞悉行業(yè)趨勢，成為企業(yè)和投資者共同關注的焦點。為此，智研咨詢分析團隊傾力打造的《2025-2031年中國人工智能大模型行業(yè)市場運營態(tài)勢及發(fā)展趨向研判報告》，旨在為各界精英提供最具研判性和實用性的行業(yè)分析。
本報告匯聚了智研咨詢研究團隊的集體智慧，結合國內外權威數(shù)據(jù)，深入剖析了人工智能大模型行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、競爭格局以及未來趨勢。我們秉承專業(yè)、嚴謹?shù)难芯繎B(tài)度，通過多維度、全方位的數(shù)據(jù)分析，力求為讀者呈現(xiàn)一個清晰、立體的行業(yè)畫卷。
在內容方面，報告不僅涵蓋了行業(yè)的深度解讀，還對人工智能大模型產業(yè)進行了細致入微的探討。無論是政策環(huán)境、市場需求，還是技術創(chuàng)新、資本運作，我們都進行了詳盡的闡述和獨到的分析。此外，我們還特別關注了行業(yè)內的領軍企業(yè)，深入剖析了它們的成功經(jīng)驗和市場策略。
AI大模型是基于海量多源數(shù)據(jù)打造的預訓練模型，是對原有算法模型的技術升級和產品迭代，用戶可通過開源或開放API/工具等形式進行模型零樣本/小樣本數(shù)據(jù)學習，以實現(xiàn)更優(yōu)的識別、理解、決策、生成效果和更低成本的開發(fā)部署方案。大模型的核心作用是突破數(shù)據(jù)標注的困境，通過學習海量無標注的數(shù)據(jù)來做預訓練，拓展整體模型前期學習的廣度和深度，以此提升大模型的知識水平，從而低成本、高適應性地賦能大模型在后續(xù)下游任務中的應用。隨著數(shù)字化轉型需求增長，AI在企業(yè)中的應用也越來越多，AI開發(fā)門檻高、應用場景復雜多樣、對場景標注數(shù)據(jù)依賴等問題成為AI規(guī)?；涞氐奶魬?zhàn)，而預訓練大模型的出現(xiàn)則為人工智能帶來了新的機遇與希望。大模型作為政府和企業(yè)推進人工智能產業(yè)發(fā)展的重要抓手，在識別、理解、決策、生成等AI任務的泛化性、通用性、遷移性方面都表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢和巨大潛力。數(shù)據(jù)顯示，2023年中國人工智能核心為3062億元、人工智能帶動產業(yè)規(guī)模為11719億元、人工智能基礎層規(guī)模為1354億元。
從人工智能行業(yè)產業(yè)鏈來看，以基礎層、技術層、應用層這三個核心層為主導。上游基礎層主要提供算力、算法和數(shù)據(jù)；中游技術層則是包括計算機視覺、自然語言處理、機器學習等；下游應用層包括但不限于智慧物流、智慧醫(yī)療、智慧金融等。從應用場景看，中國人工智能市場的主要應用場景為政府城市冶理和運營（公安、交警、司法、城市運營、政務、交運管理、國土資源、監(jiān)所、環(huán)保等）、互聯(lián)網(wǎng)、金融，合計占比達到79%。而隨著人工智能行業(yè)核心技術的增速不同，不同下游行業(yè)對人工智能技術和產品的應用節(jié)奏不同，未來行業(yè)格局將會發(fā)生一定變化。
我國大模型產業(yè)化應用沿著兩條路徑發(fā)展，一是通用類大模型持續(xù)拓展應用領域。文心一言、通義千問、紫東太初、星火認知等中國的一批通用化大模型正在快速發(fā)展，打造跨行業(yè)通用化人工智能能力平臺，其應用行業(yè)正在辦公、生活、娛樂向醫(yī)療、工業(yè)、教育等加速滲透；二是垂直領域專業(yè)類大模型不斷深化落地。一批針對生物制藥、遙感、氣象等垂直領域的專用大模型，發(fā)揮其領域縱深優(yōu)勢，提供針對特定業(yè)務場景的高質量專業(yè)化解決方案。大模型生態(tài)涉及底層服務支持、算法平臺以及行業(yè)應用，廠商主要包括百度、阿里、商湯、華為等人工智能企業(yè)，也有智源研究院、中科院自動化所等研究機構，同時英偉達等芯片廠商也紛紛入局。
其中百度集團是擁有強大互聯(lián)網(wǎng)基礎的領先AI公司，是全球為數(shù)不多的提供AI芯片、軟件架構和應用程序等全棧AI技術的公司之一。阿里巴巴通義大模型以統(tǒng)一底座為基礎，構建了層次化的模型體系，其中通用模型層覆蓋自然語言處理、多模態(tài)、計算機視覺，專業(yè)模型層深入電商、醫(yī)療、法律、金融、娛樂等行業(yè)。騰訊控股混元大模型已接入騰訊云、騰訊廣告、騰訊游戲、騰訊金融科技、騰訊會議、騰訊文檔、微信搜一搜、qq瀏覽器等超過50個騰訊業(yè)務和產品，并取得初步效果。此外，騰訊還與11000家生態(tài)伙伴展開緊密合作，推出了覆蓋100多個產業(yè)場景的行業(yè)解決方案。
作為國內知名的研究機構，我們始終堅持以客戶為中心，以市場為導向，致力于提供最具價值的研究成果。我們相信，《2025-2031年中國人工智能大模型行業(yè)市場運營態(tài)勢及發(fā)展趨向研判報告》將為您的決策提供有力的數(shù)據(jù)支撐和戰(zhàn)略指導，助您在激烈的市場競爭中搶占先機，實現(xiàn)價值的最大化。
【特別說明】
1）內容概況部分為我司關于該研究報告核心要素的提煉與展現(xiàn)，內容概況中存在數(shù)據(jù)更新不及時情況，最終出具的報告數(shù)據(jù)以年度為單位監(jiān)測更新。
2）報告最終交付版本與內容概況在展示形式上存在一定差異，但最終交付版完整、全面的涵蓋了內容概況的相關要素。報告將以PDF格式提供。
第一章人工智能大模型相關介紹
1.1 人工智能基本概述
1.1.1 基本定義
1.1.2 研究內容
1.2 人工智能大模型
1.2.1 基本定義
1.2.2 核心作用
1.2.3 主要優(yōu)勢
1.2.4 底層架構
1.2.5 模型實踐
1.3 人工智能大模型核心要素分析
1.3.1 算力
1.3.2 算法
1.3.3 數(shù)據(jù)
第二章2020-2024年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 經(jīng)濟環(huán)境
2.1.1 宏觀經(jīng)濟概況
2.1.2 對外經(jīng)濟分析
2.1.3 工業(yè)經(jīng)濟運行
2.1.4 固定資產投資
2.1.5 宏觀經(jīng)濟展望
2.2 政策環(huán)境
2.2.1 國家政策支持促進發(fā)展
2.2.2 建設人工智能應用場景
2.2.3 加快人工智能應用創(chuàng)新
2.2.4 人工智能服務管理辦法
2.2.5 地方人工智能發(fā)展政策
2.3 人工智能產業(yè)環(huán)境
2.3.1 產業(yè)發(fā)展歷程
2.3.2 產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.3.3 市場發(fā)展規(guī)模
2.3.4 細分領域分析
2.3.5 應用結構分析
2.3.6 產業(yè)競爭格局
2.3.7 產業(yè)布局狀況
2.3.8 產業(yè)面臨挑戰(zhàn)
2.3.9 產業(yè)發(fā)展建議
第三章2020-2024年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展分析
3.1 中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 行業(yè)發(fā)展背景
3.1.2 行業(yè)發(fā)展歷程
3.1.3 行業(yè)戰(zhàn)略意義
3.1.4 行業(yè)發(fā)展作用
3.1.5 行業(yè)應用價值
3.1.6 行業(yè)商業(yè)模型
3.1.7 行業(yè)應用場景
3.2 2020-2024年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展情況分析
3.2.1 行業(yè)生態(tài)圖譜
3.2.2 行業(yè)發(fā)展狀況
3.2.3 行業(yè)合作動態(tài)
3.2.4 企業(yè)布局情況
3.2.5 主要技術路線
3.2.6 技術演進趨勢
3.3 中國主要人工智能大模型發(fā)展狀況分析
3.3.1 NLP大模型
3.3.2 CV大模型
3.3.3 多模態(tài)大模型
3.3.4 科學計算大模型
3.3.5 模型協(xié)同發(fā)展
3.4 中國人工智能大模型技術專利申請狀況
3.4.1 專利申請概況
3.4.2 專利技術分析
3.4.3 專利申請人分析
3.4.4 技術創(chuàng)新熱點
3.4.5 企業(yè)發(fā)明專利
3.5 中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展建議
3.5.1 行業(yè)用戶建議
3.5.2 供應商的建議
3.5.3 行業(yè)發(fā)展建議
3.5.4 行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略
第四章2020-2024年中國人工智能大模型行業(yè)底層服務支撐層——芯片行業(yè)發(fā)展分析
4.1 中國芯片行業(yè)發(fā)展綜述
4.1.1 行業(yè)發(fā)展特點
4.1.2 行業(yè)發(fā)展背景
4.1.3 行業(yè)發(fā)展意義
4.1.4 行業(yè)政策匯總
4.1.5 行業(yè)政策影響
4.2 2020-2024年中國芯片市場運行情況分析
4.2.1 市場規(guī)模狀況
4.2.2 行業(yè)產量情況
4.2.3 芯片需求發(fā)展
4.2.4 應用領域結構
4.2.5 行業(yè)競爭格局
4.2.6 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
4.2.7 行業(yè)發(fā)展建議
4.3 2020-2024年中國AI芯片行業(yè)運行情況發(fā)展分析
4.3.1 行業(yè)發(fā)展政策
4.3.2 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
4.3.3 市場規(guī)模狀況
4.3.4 芯片數(shù)量需求
4.3.5 企業(yè)注冊數(shù)量
4.3.6 企業(yè)競爭格局
4.3.7 主要企業(yè)布局
4.3.8 行業(yè)融資情況
4.3.9 行業(yè)投資主體
4.4 中國芯片行業(yè)未來發(fā)展前景及趨勢分析
4.4.1 行業(yè)管理體系構建
4.4.2 行業(yè)技術人才培養(yǎng)
4.4.3 行業(yè)研發(fā)體系創(chuàng)新
4.4.4 行業(yè)投融資體制
4.4.5 行業(yè)發(fā)展趨勢
第五章2020-2024年中國人工智能大模型行業(yè)底層服務支撐層——數(shù)據(jù)服務行業(yè)發(fā)展分析
5.1 中國數(shù)據(jù)服務行業(yè)發(fā)展政策分析
5.1.1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃
5.1.2 數(shù)字政府建設指導意見
5.1.3 發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用意見
5.1.4 地方相關行業(yè)發(fā)展政策
5.2 中國數(shù)據(jù)服務行業(yè)發(fā)展分析
5.2.1 市場規(guī)模狀況
5.2.2 行業(yè)圖譜分析
5.2.3 行業(yè)投資數(shù)量
5.2.4 行業(yè)投資輪次
5.2.5 行業(yè)投資事件
5.2.6 行業(yè)發(fā)展趨勢
5.3 2020-2024年中國人工智能基礎數(shù)據(jù)服務行業(yè)運行狀況分析
5.3.1 行業(yè)發(fā)展意義
5.3.2 進入成長階段
5.3.3 產業(yè)鏈條結構
5.3.4 應用結構占比
5.3.5 行業(yè)競爭格局
5.3.6 行業(yè)發(fā)展建議
5.4 中國人工智能基礎數(shù)據(jù)服務行業(yè)發(fā)展趨勢預測分析
5.4.1 行業(yè)競爭趨勢
5.4.2 轉型發(fā)展趨勢
5.4.3 整體發(fā)展趨勢
第六章2020-2024年中國人工智能大模型行業(yè)基礎算法平臺層——算法行業(yè)發(fā)展分析
6.1 中國算法行業(yè)發(fā)展綜述
6.1.1 行業(yè)基本概述
6.1.1 算法管理規(guī)定
6.1.2 企業(yè)競爭格局
6.1.3 區(qū)域發(fā)展情況
6.1.4 行業(yè)應用現(xiàn)狀
6.1.5 應用風險問題
6.1.6 算法治理實踐
6.2 中國人工智能算法發(fā)展狀況分析
6.2.1 基本概述
6.2.2 主要分類
6.2.3 提取方法
6.2.4 審查指南
6.2.5 專利體系
6.2.6 審查困境
6.2.7 規(guī)制走向
6.3 數(shù)字時代算法困境發(fā)展分析
6.3.1 發(fā)展背景
6.3.2 發(fā)展成因
6.3.3 困境表現(xiàn)
6.3.4 治理路徑
6.4 中國算法未來發(fā)展建議分析
6.4.1 強化頂層設計
6.4.2 完善治理格局
6.4.3 立足算法特性
6.4.4 強化國際協(xié)調
第七章2020-2024年中國人工智能大模型行業(yè)應用賦能層發(fā)展分析
7.1 搜索引擎
7.1.1 搜索引擎運作模式
7.1.2 搜索引擎發(fā)展價值
7.1.3 搜索引擎發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.1 搜索引擎市場規(guī)模
7.1.2 搜索引擎用戶規(guī)模
7.1.3 搜索引擎競爭格局
7.1.4 搜索引擎布局動態(tài)
7.1.5 搜索引擎發(fā)展困境
7.1.6 搜索引擎發(fā)展建議
7.2 對話機器人
7.2.1 對話機器人發(fā)展基礎
7.2.2 對話機器人發(fā)展優(yōu)勢
7.2.3 對話機器人發(fā)展政策
7.2.4 對話機器人市場規(guī)模
7.2.5 對話機器人應用占比
7.2.6 對話機器人市場結構
7.2.7 對話機器人商業(yè)模式
7.2.8 對話機器人核心技術
7.2.9 對話機器人發(fā)展策略
7.3 醫(yī)療
7.3.1 醫(yī)療質量安全分析
7.3.2 醫(yī)療保障事業(yè)狀況
7.3.3 醫(yī)療行業(yè)特色分析
7.3.4 醫(yī)療衛(wèi)生機構數(shù)量
7.3.5 醫(yī)療衛(wèi)生人員總數(shù)
7.3.6 醫(yī)療平臺整體框架
7.3.7 醫(yī)療數(shù)據(jù)應用情況
7.3.8 醫(yī)療服務發(fā)展方向
7.3.9 典型智能模型應用
7.4 智能遙感
7.4.1 智能遙感衛(wèi)星發(fā)射
7.4.2 智能遙感主要技術
7.4.3 智能遙感應用領域
7.4.4 智能遙感項目動態(tài)
7.4.5 企業(yè)產品發(fā)展動態(tài)
7.4.6 遙感模型研發(fā)情況
7.4.7 智能遙感發(fā)展趨勢
7.5 元宇宙
7.5.1 元宇宙產業(yè)特征
7.5.2 元宇宙產業(yè)實踐
7.5.3 元宇宙產業(yè)影響
7.5.4 元宇宙發(fā)展建議
7.5.5 元宇宙系統(tǒng)發(fā)布
7.5.6 模型促進元宇宙
7.5.7 元宇宙發(fā)展前景
7.6 智慧城市
7.6.1 智慧城市基本概述
7.6.2 智慧城市發(fā)展優(yōu)勢
7.6.3 智慧城市具體應用
7.6.4 人工智能城市排行
7.6.5 城市大模型的發(fā)布
7.6.6 智慧城市面臨困境
7.6.7 智慧城市發(fā)展展望
第八章國外典型人工智能大模型——GPT模型發(fā)展分析
8.1 GPT模型發(fā)展綜述
8.1.1 模型本質
8.1.2 模型優(yōu)勢
8.1.3 應用前景
8.2 GPT模型發(fā)展路徑分析
8.2.1 演進歷程
8.2.2 GPT-1
8.2.3 GPT-2
8.2.4 GPT-3
8.2.5 GPT-3.5
8.2.6 GPT-4
8.3 GPT-4模型發(fā)展分析
8.3.1 發(fā)生變化分析
8.3.2 理解能力提升
8.3.3 主要局限分析
8.3.4 具體應用領域
8.4 GPT模型產品——CHATGPT發(fā)展分析
8.4.1 基本概況
8.4.2 主要優(yōu)勢
8.4.3 發(fā)展歷程
8.4.4 工作原理
8.4.5 發(fā)展現(xiàn)狀
8.4.6 應用場景
8.4.7 商業(yè)進程
8.4.8 技術路徑
8.4.9 發(fā)展瓶頸
第九章中國典型企業(yè)的人工智能大模型——百度文心大模型發(fā)展分析
9.1 百度文心大模型發(fā)展綜述
9.1.1 發(fā)展歷程
9.1.2 全景圖譜
9.1.3 數(shù)據(jù)來源
9.1.4 關鍵模型
9.1.5 主要應用
9.2 百度文心大模型運行現(xiàn)狀分析
9.2.1 模型發(fā)展
9.2.2 模型布局
9.2.3 產品矩陣
9.2.4 生態(tài)體系
9.2.5 市場推廣
9.2.6 所處地位
9.2.7 評估情況
9.2.8 企業(yè)合作
9.2.9 發(fā)展前景
9.3 百度文心大模型主要產品分析
9.3.1 百度智能云
9.3.2 文心一格
9.3.3 文心百中
9.4 百度文心大模型應用方式分析
9.4.1 文心一言+搜索引擎
9.4.2 大模型API
9.4.3 產品級應用+生態(tài)融合
第十章中國其他典型企業(yè)的人工智能大模型發(fā)展分析
10.1 華為盤古大模型
10.1.1 模型概述
10.1.2 發(fā)展歷程
10.1.3 主要模型
10.1.4 模型應用
10.1.5 模型發(fā)展
10.1.6 市場推廣
10.2 騰訊混元大模型
10.2.1 模型概述
10.2.2 模型應用
10.2.3 模型發(fā)展
10.2.4 市場推廣
10.2.5 評估情況
10.2.6 模型發(fā)布
10.3 阿里通義大模型
10.3.1 發(fā)展歷程
10.3.2 模型概述
10.3.3 模型應用
10.3.4 模型發(fā)展
10.3.5 市場推廣
10.3.6 評估情況
10.4 商湯日日新大模型
10.4.1 模型概述
10.4.2 模型發(fā)布
10.4.3 模型發(fā)展
10.4.4 主要產品
10.4.5 市場推廣
10.5 字節(jié)跳動大模型
10.5.1 模型概述
10.5.2 模型應用
10.6 其他人工智能大模型分析
10.6.1 昆侖萬維大語言模型
10.6.2 “知海圖AI”中文大模型
10.6.3 科大訊飛“1+N認知智能大模型”
10.6.4 多模態(tài)人工智能大模型“AILME”
第十一章人工智能大模型相關技術發(fā)展分析
11.1 深度學習技術
11.1.1 技術基本概述
11.1.2 技術研究進展
11.1.3 技術應用分析
11.1.4 多模態(tài)學習技術
11.1.5 技術發(fā)展瓶頸
11.1.6 技術改進方向
11.1.7 技術發(fā)展趨勢
11.2 自然語言處理技術
11.2.1 技術基本概述
11.2.2 技術發(fā)展過程
11.2.3 關鍵技術分析
11.2.4 主流技術思路
11.2.5 關鍵前沿技術
11.2.6 技術應用場景
11.2.7 未來發(fā)展方向
11.3 計算機視覺技術
11.3.1 技術基本概況
11.3.2 技術原理分析
11.3.3 技術發(fā)展歷史
11.3.4 主要技術分析
11.3.5 技術研究內容
11.3.6 技術研究進展
11.3.7 圖像處理方法
11.3.8 具體應用分析
11.3.9 技術發(fā)展趨勢
第十二章國際人工智能大模型行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展分析
12.1 微軟（MICROSOFT CORP.）
12.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.1.2 模型研發(fā)動態(tài)
12.1.3 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.2 谷歌（GOOGLE INC.）
12.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.2.2 模型研發(fā)動態(tài)
12.2.3 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.3 META PLATFORMS, INC.
12.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.3.2 企業(yè)布局狀況
12.3.3 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.4 OPEN AI
12.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.4.2 企業(yè)主要產品
12.4.3 GPT模型發(fā)展
12.4.4 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
12.4.5 企業(yè)核心競爭力
第十三章中國人工智能大模型行業(yè)重點上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.1 百度集團股份有限公司
13.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.1.2 企業(yè)布局分析
13.1.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.1.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.2 阿里巴巴集團控股有限公司
13.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.2.2 企業(yè)布局分析
13.2.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.2.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.3 騰訊控股有限公司
13.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.3.2 企業(yè)布局分析
13.3.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.3.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.4 科大訊飛股份有限公司
13.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.4.2 企業(yè)布局分析
13.4.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.4.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.5 商湯集團股份有限公司
13.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.5.2 企業(yè)布局分析
13.5.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.5.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.6 北京抖音信息服務有限公司
13.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.6.2 企業(yè)布局分析
13.6.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.6.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.7 華為技術有限公司
13.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.7.2 企業(yè)布局分析
13.7.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.7.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.8 昆侖萬維科技股份有限公司
13.8.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.8.2 企業(yè)布局分析
13.8.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.8.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
第十四章2025-2031年中國人工智能大模型行業(yè)投資潛力分析
14.1 2020-2024年中國人工智能大模型行業(yè)投資動態(tài)
14.1.1 西湖心辰完成PRE-A輪融資
14.1.2 面壁智能完成天使輪融資
14.1.3 瀾舟科技完成PRE-A+輪融資
14.1.4 百川智能獲美元股權投資
14.2 中國人工智能大模型行業(yè)投資壁壘分析
14.2.1 技術壁壘
14.2.2 數(shù)據(jù)壁壘
14.2.3 人才壁壘
14.2.4 資金壁壘
14.3 中國人工智能大模型行業(yè)投資風險分析
14.3.1 技術風險
14.3.2 數(shù)據(jù)風險
14.3.3 市場風險
14.3.4 政策風險
14.4 中國人工智能大模型行業(yè)投資機會分析
14.4.1 應用場景廣泛
14.4.2 技術不斷進步
14.4.3 產業(yè)生態(tài)完善
14.4.4 國家政策支持
14.4.5 巨大市場需求
第十五章對2025-2031年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
15.1 中國人工智能大模型行業(yè)未來發(fā)展前景分析
15.1.1 算力瓶頸漸至
15.1.2 硬件需求承壓
15.1.3 聚焦路線優(yōu)化
15.1.4 未來商業(yè)模式
15.1.5 發(fā)展格局展望
15.2 中國人工智能大模型行業(yè)未來發(fā)展趨勢
15.2.1 大小模型協(xié)同進化
15.2.2 通用性能持續(xù)加強
15.2.3 逐漸趨于產業(yè)落地
15.3 對2025-2031年中國人工智能大模型行業(yè)預測分析
15.3.1 2025-2031年中國人工智能大模型行業(yè)影響因素分析
15.3.2 2025-2031年中國人工智能市場規(guī)模預測
◆ 本報告分析師具有專業(yè)研究能力，報告中相關行業(yè)數(shù)據(jù)及市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、業(yè)界訪談、市場調查及其他研究方法，部分文字和數(shù)據(jù)采集于公開信息，并且結合智研咨詢監(jiān)測產品數(shù)據(jù)，通過智研統(tǒng)計預測模型估算獲得；企業(yè)數(shù)據(jù)主要為官方渠道以及訪談獲得，智研咨詢對該等信息的準確性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和數(shù)據(jù)獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數(shù)據(jù)和觀點不承擔法律責任。
◆ 本報告所涉及的觀點或信息僅供參考，不構成任何證券或基金投資建議。本報告僅在相關法律許可的情況下發(fā)放，并僅為提供信息而發(fā)放，概不構成任何廣告或證券研究報告。本報告數(shù)據(jù)均來自合法合規(guī)渠道，觀點產出及數(shù)據(jù)分析基于分析師對行業(yè)的客觀理解，本報告不受任何第三方授意或影響。
◆ 本報告所載的資料、意見及推測僅反映智研咨詢于發(fā)布本報告當日的判斷，過往報告中的描述不應作為日后的表現(xiàn)依據(jù)。在不同時期，智研咨詢可發(fā)表與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告或文章。智研咨詢均不保證本報告所含信息保持在最新狀態(tài)。同時，智研咨詢對本報告所含信息可在不發(fā)出通知的情形下做出修改，讀者應當自行關注相應的更新或修改。任何機構或個人應對其利用本報告的數(shù)據(jù)、分析、研究、部分或者全部內容所進行的一切活動負責并承擔該等活動所導致的任何損失或傷害。
01
智研咨詢成立于2008年，具有15年產業(yè)咨詢經(jīng)驗
02
智研咨詢總部位于北京，具有得天獨厚的專家資源和區(qū)位優(yōu)勢
03
智研咨詢目前累計服務客戶上萬家，客戶覆蓋全球，得到客戶一致好評
04
智研咨詢不僅僅提供精品行研報告，還提供產業(yè)規(guī)劃、IPO咨詢、行業(yè)調研等全案產業(yè)咨詢服務
05
智研咨詢精益求精地完善研究方法，用專業(yè)和科學的研究模型和調研方法，不斷追求數(shù)據(jù)和觀點的客觀準確
06
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智研咨詢建立了自有的數(shù)據(jù)庫資源和知識庫
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品質保證
智研咨詢是行業(yè)研究咨詢服務領域的領導品牌，公司擁有強大的智囊顧問團，與國內數(shù)百家咨詢機構，行業(yè)協(xié)會建立長期合作關系，專業(yè)的團隊和資源，保證了我們報告的專業(yè)性。
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