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為方便行業(yè)人士或投資者更進(jìn)一步了解人工智能大模型行業(yè)現(xiàn)狀與前景，智研咨詢特推出《2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)及發(fā)展趨向研判報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱《報(bào)告》）。報(bào)告對(duì)中國(guó)人工智能大模型市場(chǎng)做出全面梳理和深入分析，是智研咨詢多年連續(xù)追蹤、實(shí)地走訪、調(diào)研和分析成果的呈現(xiàn)。
為確保人工智能大模型行業(yè)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性以及內(nèi)容的可參考價(jià)值，智研咨詢研究團(tuán)隊(duì)通過上市公司年報(bào)、廠家調(diào)研、經(jīng)銷商座談、專家驗(yàn)證等多渠道開展數(shù)據(jù)采集工作，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析，以求深度剖析行業(yè)各個(gè)領(lǐng)域，使從業(yè)者能夠從多種維度、多個(gè)側(cè)面綜合了解2023年人工智能大模型行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì)，以及創(chuàng)新前沿?zé)狳c(diǎn)，進(jìn)而賦能人工智能大模型從業(yè)者搶跑轉(zhuǎn)型賽道。
AI大模型是基于海量多源數(shù)據(jù)打造的預(yù)訓(xùn)練模型，是對(duì)原有算法模型的技術(shù)升級(jí)和產(chǎn)品迭代，用戶可通過開源或開放API/工具等形式進(jìn)行模型零樣本/小樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，以實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的識(shí)別、理解、決策、生成效果和更低成本的開發(fā)部署方案。
自人工智能誕生以來，已有半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展歷程，其發(fā)展大致可分為起步、低速發(fā)展和蓬勃發(fā)展三個(gè)階段。
隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求增長(zhǎng)，AI在企業(yè)中的應(yīng)用也越來越多，AI開發(fā)門檻高、應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜多樣、對(duì)場(chǎng)景標(biāo)注數(shù)據(jù)依賴等問題成為AI規(guī)?；涞氐奶魬?zhàn)，而預(yù)訓(xùn)練大模型的出現(xiàn)則為人工智能帶來了新的機(jī)遇與希望。大模型作為政府和企業(yè)推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要抓手，在識(shí)別、理解、決策、生成等AI任務(wù)的泛化性、通用性、遷移性方面都表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)和巨大潛力。數(shù)據(jù)顯示，2022年中國(guó)人工智能核心為2417億元、人工智能帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模為9504億元、人工智能基礎(chǔ)層規(guī)模為988億元、AI芯片市場(chǎng)規(guī)模為455.3億元、AI技術(shù)開放平臺(tái)385.1億元 、AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)規(guī)模為54.7億元、數(shù)據(jù)治理及其他規(guī)模為92.9億元。
我國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用沿著兩條路徑發(fā)展，一是通用類大模型持續(xù)拓展應(yīng)用領(lǐng)域。文心一言、通義千問、紫東太初、星火認(rèn)知等中國(guó)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(tái)，其應(yīng)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(lǐng)域?qū)I(yè)類大模型不斷深化落地。一批針對(duì)生物制藥、遙感、氣象等垂直領(lǐng)域的專用大模型，發(fā)揮其領(lǐng)域縱深優(yōu)勢(shì)，提供針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景的高質(zhì)量專業(yè)化解決方案。大模型生態(tài)涉及底層服務(wù)支持、算法平臺(tái)以及行業(yè)應(yīng)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(dòng)化所等研究機(jī)構(gòu)，同時(shí)英偉達(dá)等芯片廠商也紛紛入局。
大模型的發(fā)展為探索AI應(yīng)用鋪平了道路揭示了許多前景并迎來了前所未有的機(jī)遇。大模型有可能引領(lǐng)未來幾年的技術(shù)變革，帶來新的產(chǎn)業(yè)格局，大模型在文本代碼和圖像等領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，開始取代文字編輯、記錄等簡(jiǎn)單重復(fù)的工作崗位,輔助開發(fā)者編寫程序，進(jìn)行AI藝術(shù)創(chuàng)作等。在電子信息、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域，大模型可以加快研究進(jìn)程；大模型與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展可以幫助企業(yè)提升智能化水平，推進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)智能化發(fā)展。
《2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)及發(fā)展趨向研判報(bào)告》是智研咨詢重要成果，是智研咨詢引領(lǐng)行業(yè)變革、寄情行業(yè)、踐行使命的有力體現(xiàn)，更是人工智能大模型領(lǐng)域從業(yè)者把脈行業(yè)不可或缺的重要工具。智研咨詢已經(jīng)形成一套完整、立體的智庫(kù)體系，多年來服務(wù)政府、企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)等，提供科技、咨詢、教育、生態(tài)、資本等服務(wù)。
【特別說明】
1）內(nèi)容概況部分為我司關(guān)于該研究報(bào)告核心要素的提煉與展現(xiàn)，內(nèi)容概況中存在數(shù)據(jù)更新不及時(shí)情況，最終出具的報(bào)告數(shù)據(jù)以年度為單位監(jiān)測(cè)更新。
2）報(bào)告最終交付版本與內(nèi)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(nèi)容概況的相關(guān)要素。報(bào)告將以PDF格式提供。
第一章人工智能大模型相關(guān)介紹
1.1 人工智能基本概述
1.1.1 基本定義
1.1.2 研究?jī)?nèi)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(shì)
1.2.4 底層架構(gòu)
1.2.5 模型實(shí)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(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 經(jīng)濟(jì)環(huán)境
2.1.1 宏觀經(jīng)濟(jì)概況
2.1.2 對(duì)外經(jīng)濟(jì)分析
2.1.3 工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行
2.1.4 固定資產(chǎn)投資
2.1.5 宏觀經(jīng)濟(jì)展望
2.2 政策環(huán)境
2.2.1 國(guó)家政策支持促進(jìn)發(fā)展
2.2.2 建設(shè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景
2.2.3 加快人工智能應(yīng)用創(chuàng)新
2.2.4 人工智能服務(wù)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(chǎn)業(yè)環(huán)境
2.3.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
2.3.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.3.3 市場(chǎng)發(fā)展規(guī)模
2.3.4 細(xì)分領(lǐng)域分析
2.3.5 應(yīng)用結(jié)構(gòu)分析
2.3.6 產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局
2.3.7 產(chǎn)業(yè)布局狀況
2.3.8 產(chǎn)業(yè)面臨挑戰(zhàn)
2.3.9 產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議
第三章2020-2024年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展分析
3.1 中國(guó)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(yīng)用價(jià)值
3.1.6 行業(yè)商業(yè)模型
3.1.7 行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景
3.2 2020-2024年中國(guó)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?fàn)顩r
3.2.3 行業(yè)合作動(dòng)態(tài)
3.2.4 企業(yè)布局情況
3.2.5 主要技術(shù)路線
3.2.6 技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì)
3.3 中國(guó)主要人工智能大模型發(fā)展?fàn)顩r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(xué)計(jì)算大模型
3.3.5 模型協(xié)同發(fā)展
3.4 中國(guó)人工智能大模型技術(shù)專利申請(qǐng)狀況
3.4.1 專利申請(qǐng)概況
3.4.2 專利技術(shù)分析
3.4.3 專利申請(qǐng)人分析
3.4.4 技術(shù)創(chuàng)新熱點(diǎn)
3.4.5 企業(yè)發(fā)明專利
3.5 中國(guó)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(yīng)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(guó)人工智能大模型行業(yè)底層服務(wù)支撐層——芯片行業(yè)發(fā)展分析
4.1 中國(guó)芯片行業(yè)發(fā)展綜述
4.1.1 行業(yè)發(fā)展特點(diǎn)
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(guó)芯片市場(chǎng)運(yùn)行情況分析
4.2.1 市場(chǎng)規(guī)模狀況
4.2.2 行業(yè)產(chǎn)量情況
4.2.3 芯片需求發(fā)展
4.2.4 應(yīng)用領(lǐng)域結(jié)構(gòu)
4.2.5 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)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(guó)AI芯片行業(yè)運(yùn)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(chǎng)規(guī)模狀況
4.3.4 芯片數(shù)量需求
4.3.5 企業(yè)注冊(cè)數(shù)量
4.3.6 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)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(guó)芯片行業(yè)未來發(fā)展前景及趨勢(shì)分析
4.4.1 行業(yè)管理體系構(gòu)建
4.4.2 行業(yè)技術(shù)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(shì)
第五章2020-2024年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)底層服務(wù)支撐層——數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展分析
5.1 中國(guó)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展政策分析
5.1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃
5.1.2 數(shù)字政府建設(shè)指導(dǎo)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(guān)行業(yè)發(fā)展政策
5.2 中國(guó)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展分析
5.2.1 市場(chǎng)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(shì)
5.3 2020-2024年中國(guó)人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)運(yùn)行狀況分析
5.3.1 行業(yè)發(fā)展意義
5.3.2 進(jìn)入成長(zhǎng)階段
5.3.3 產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
5.3.4 應(yīng)用結(jié)構(gòu)占比
5.3.5 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局
5.3.6 行業(yè)發(fā)展建議
5.4 中國(guó)人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析
5.4.1 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)
5.4.2 轉(zhuǎn)型發(fā)展趨勢(shì)
5.4.3 整體發(fā)展趨勢(shì)
第六章2020-2024年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)基礎(chǔ)算法平臺(tái)層——算法行業(yè)發(fā)展分析
6.1 中國(guó)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(jìng)爭(zhēng)格局
6.1.3 區(qū)域發(fā)展情況
6.1.4 行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀
6.1.5 應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)問題
6.1.6 算法治理實(shí)踐
6.2 中國(guó)人工智能算法發(fā)展?fàn)顩r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(shí)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(guó)算法未來發(fā)展建議分析
6.4.1 強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)
6.4.2 完善治理格局
6.4.3 立足算法特性
6.4.4 強(qiáng)化國(guó)際協(xié)調(diào)
第七章2020-2024年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用賦能層發(fā)展分析
7.1 搜索引擎
7.1.1 搜索引擎運(yùn)作模式
7.1.2 搜索引擎發(fā)展價(jià)值
7.1.3 搜索引擎發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.1 搜索引擎市場(chǎng)規(guī)模
7.1.2 搜索引擎用戶規(guī)模
7.1.3 搜索引擎競(jìng)爭(zhēng)格局
7.1.4 搜索引擎布局動(dòng)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(duì)話機(jī)器人
7.2.1 對(duì)話機(jī)器人發(fā)展基礎(chǔ)
7.2.2 對(duì)話機(jī)器人發(fā)展優(yōu)勢(shì)
7.2.3 對(duì)話機(jī)器人發(fā)展政策
7.2.4 對(duì)話機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模
7.2.5 對(duì)話機(jī)器人應(yīng)用占比
7.2.6 對(duì)話機(jī)器人市場(chǎng)結(jié)構(gòu)
7.2.7 對(duì)話機(jī)器人商業(yè)模式
7.2.8 對(duì)話機(jī)器人核心技術(shù)
7.2.9 對(duì)話機(jī)器人發(fā)展策略
7.3 醫(yī)療
7.3.1 醫(yī)療質(zhì)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(jī)構(gòu)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(tái)整體框架
7.3.7 醫(yī)療數(shù)據(jù)應(yīng)用情況
7.3.8 醫(yī)療服務(wù)發(fā)展方向
7.3.9 典型智能模型應(yīng)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(shù)
7.4.3 智能遙感應(yīng)用領(lǐng)域
7.4.4 智能遙感項(xiàng)目動(dòng)態(tài)
7.4.5 企業(yè)產(chǎn)品發(fā)展動(dòng)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(shì)
7.5 元宇宙
7.5.1 元宇宙產(chǎn)業(yè)特征
7.5.2 元宇宙產(chǎn)業(yè)實(shí)踐
7.5.3 元宇宙產(chǎn)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(jìn)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(shì)
7.6.3 智慧城市具體應(yīng)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(guó)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(zhì)
8.1.2 模型優(yōu)勢(shì)
8.1.3 應(yīng)用前景
8.2 GPT模型發(fā)展路徑分析
8.2.1 演進(jìn)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(yīng)用領(lǐng)域
8.4 GPT模型產(chǎn)品——CHATGPT發(fā)展分析
8.4.1 基本概況
8.4.2 主要優(yōu)勢(shì)
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(yīng)用場(chǎng)景
8.4.7 商業(yè)進(jìn)程
8.4.8 技術(shù)路徑
8.4.9 發(fā)展瓶頸
第九章中國(guó)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(guān)鍵模型
9.1.5 主要應(yīng)用
9.2 百度文心大模型運(yùn)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(chǎn)品矩陣
9.2.4 生態(tài)體系
9.2.5 市場(chǎng)推廣
9.2.6 所處地位
9.2.7 評(píng)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(chǎn)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(yīng)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(chǎn)品級(jí)應(yīng)用+生態(tài)融合
第十章中國(guó)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(yīng)用
10.1.5 模型發(fā)展
10.1.6 市場(chǎng)推廣
10.2 騰訊混元大模型
10.2.1 模型概述
10.2.2 模型應(yīng)用
10.2.3 模型發(fā)展
10.2.4 市場(chǎng)推廣
10.2.5 評(píng)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(yīng)用
10.3.4 模型發(fā)展
10.3.5 市場(chǎng)推廣
10.3.6 評(píng)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(chǎn)品
10.4.5 市場(chǎng)推廣
10.5 字節(jié)跳動(dòng)大模型
10.5.1 模型概述
10.5.2 模型應(yīng)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(rèn)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(guān)技術(shù)發(fā)展分析
11.1 深度學(xué)習(xí)技術(shù)
11.1.1 技術(shù)基本概述
11.1.2 技術(shù)研究進(jìn)展
11.1.3 技術(shù)應(yīng)用分析
11.1.4 多模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)
11.1.5 技術(shù)發(fā)展瓶頸
11.1.6 技術(shù)改進(jìn)方向
11.1.7 技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
11.2 自然語言處理技術(shù)
11.2.1 技術(shù)基本概述
11.2.2 技術(shù)發(fā)展過程
11.2.3 關(guān)鍵技術(shù)分析
11.2.4 主流技術(shù)思路
11.2.5 關(guān)鍵前沿技術(shù)
11.2.6 技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景
11.2.7 未來發(fā)展方向
11.3 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)
11.3.1 技術(shù)基本概況
11.3.2 技術(shù)原理分析
11.3.3 技術(shù)發(fā)展歷史
11.3.4 主要技術(shù)分析
11.3.5 技術(shù)研究?jī)?nèi)容
11.3.6 技術(shù)研究進(jìn)展
11.3.7 圖像處理方法
11.3.8 具體應(yīng)用分析
11.3.9 技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
第十二章國(guó)際人工智能大模型行業(yè)重點(diǎn)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(dòng)態(tài)
12.1.3 企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(dòng)態(tài)
12.2.3 企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(yíng)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(chǎn)品
12.4.3 GPT模型發(fā)展
12.4.4 企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
12.4.5 企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力
第十三章中國(guó)人工智能大模型行業(yè)重點(diǎn)上市企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.1 百度集團(tuán)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(dòng)態(tài)
13.1.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.2 阿里巴巴集團(tuán)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(dòng)態(tài)
13.2.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(dòng)態(tài)
13.3.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(dòng)態(tài)
13.4.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.5 商湯集團(tuán)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(dòng)態(tài)
13.5.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.6 北京抖音信息服務(wù)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(dòng)態(tài)
13.6.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.7 華為技術(shù)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(dòng)態(tài)
13.7.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(dòng)態(tài)
13.8.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
第十四章2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資潛力分析
14.1 2020-2024年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資動(dòng)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(quán)投資
14.2 中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資壁壘分析
14.2.1 技術(shù)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(guó)人工智能大模型行業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)分析
14.3.1 技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)
14.3.2 數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)
14.3.3 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)
14.3.4 政策風(fēng)險(xiǎn)
14.4 中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資機(jī)會(huì)分析
14.4.1 應(yīng)用場(chǎng)景廣泛
14.4.2 技術(shù)不斷進(jìn)步
14.4.3 產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善
14.4.4 國(guó)家政策支持
14.4.5 巨大市場(chǎng)需求
第十五章對(duì)2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展前景及趨勢(shì)預(yù)測(cè)
15.1 中國(guó)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(guó)人工智能大模型行業(yè)未來發(fā)展趨勢(shì)
15.2.1 大小模型協(xié)同進(jìn)化
15.2.2 通用性能持續(xù)加強(qiáng)
15.2.3 逐漸趨于產(chǎn)業(yè)落地
15.3 對(duì)2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)預(yù)測(cè)分析
15.3.1 2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)影響因素分析
15.3.2 2025-2031年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)
◆ 本報(bào)告分析師具有專業(yè)研究能力，報(bào)告中相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)及市場(chǎng)預(yù)測(cè)主要為公司研究員采用桌面研究、業(yè)界訪談、市場(chǎng)調(diào)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(jié)合智研咨詢監(jiān)測(cè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，通過智研統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)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(duì)該等信息的準(zhǔn)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(bào)告只提供給用戶作為市場(chǎng)參考資料，本公司對(duì)該報(bào)告的數(shù)據(jù)和觀點(diǎn)不承擔(dān)法律責(zé)任。
◆ 本報(bào)告所涉及的觀點(diǎn)或信息僅供參考，不構(gòu)成任何證券或基金投資建議。本報(bào)告僅在相關(guān)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(gòu)成任何廣告或證券研究報(bào)告。本報(bào)告數(shù)據(jù)均來自合法合規(guī)渠道，觀點(diǎn)產(chǎn)出及數(shù)據(jù)分析基于分析師對(duì)行業(yè)的客觀理解，本報(bào)告不受任何第三方授意或影響。
◆ 本報(bào)告所載的資料、意見及推測(cè)僅反映智研咨詢于發(fā)布本報(bào)告當(dāng)日的判斷，過往報(bào)告中的描述不應(yīng)作為日后的表現(xiàn)依據(jù)。在不同時(shí)期，智研咨詢可發(fā)表與本報(bào)告所載資料、意見及推測(cè)不一致的報(bào)告或文章。智研咨詢均不保證本報(bào)告所含信息保持在最新狀態(tài)。同時(shí)，智研咨詢對(duì)本報(bào)告所含信息可在不發(fā)出通知的情形下做出修改，讀者應(yīng)當(dāng)自行關(guān)注相應(yīng)的更新或修改。任何機(jī)構(gòu)或個(gè)人應(yīng)對(duì)其利用本報(bào)告的數(shù)據(jù)、分析、研究、部分或者全部?jī)?nèi)容所進(jìn)行的一切活動(dòng)負(fù)責(zé)并承擔(dān)該等活動(dòng)所導(dǎo)致的任何損失或傷害。
01
智研咨詢成立于2008年，具有15年產(chǎn)業(yè)咨詢經(jīng)驗(yàn)
02
智研咨詢總部位于北京，具有得天獨(dú)厚的專家資源和區(qū)位優(yōu)勢(shì)
03
智研咨詢目前累計(jì)服務(wù)客戶上萬家，客戶覆蓋全球，得到客戶一致好評(píng)
04
智研咨詢不僅僅提供精品行研報(bào)告，還提供產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、IPO咨詢、行業(yè)調(diào)研等全案產(chǎn)業(yè)咨詢服務(wù)
05
智研咨詢精益求精地完善研究方法，用專業(yè)和科學(xué)的研究模型和調(diào)研方法，不斷追求數(shù)據(jù)和觀點(diǎn)的客觀準(zhǔn)確
06
智研咨詢不定期提供各觀點(diǎn)文章、行業(yè)簡(jiǎn)報(bào)、監(jiān)測(cè)報(bào)告等免費(fèi)資源，踐行用信息驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的公司使命
07
智研咨詢建立了自有的數(shù)據(jù)庫(kù)資源和知識(shí)庫(kù)
08
智研咨詢觀點(diǎn)和數(shù)據(jù)被媒體、機(jī)構(gòu)、券商廣泛引用和轉(zhuǎn)載，具有廣泛的品牌知名度
品質(zhì)保證
智研咨詢是行業(yè)研究咨詢服務(wù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)品牌，公司擁有強(qiáng)大的智囊顧問團(tuán)，與國(guó)內(nèi)數(shù)百家咨詢機(jī)構(gòu)，行業(yè)協(xié)會(huì)建立長(zhǎng)期合作關(guān)系，專業(yè)的團(tuán)隊(duì)和資源，保證了我們報(bào)告的專業(yè)性。
售后處理
我們提供完善的售后服務(wù)系統(tǒng)。只需反饋至智研咨詢電話專線、微信客服、在線平臺(tái)等任意終端，均可在工作日內(nèi)得到受理回復(fù)。24小時(shí)全面為您提供專業(yè)周到的服務(wù)，及時(shí)解決您的需求。
跟蹤回訪
持續(xù)讓客戶滿意是我們一直的追求。公司會(huì)安排專業(yè)的客服專員會(huì)定期電話回訪或上門拜訪，收集您對(duì)我們服務(wù)的意見及建議，做到讓客戶100%滿意。
