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2025-2031年中國大模型行業市場現狀調查及發展前景研判報告
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2025-2031年中國大模型行業市場現狀調查及發展前景研判報告

發布時間:2019-04-24 03:08:47

《2025-2031年中國大模型行業市場現狀調查及發展前景研判報告》共九章,包含全球及中國大模型企業案例解析,中國大模型產業政策環境洞察&發展潛力,中國大模型產業投資戰略規劃策略及建議等內容。

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內容概況

在當今這個信息爆炸的時代,如何精準把握市場動態,洞悉行業趨勢,成為企業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年中國大模型行業市場現狀調查及發展前景研判報告》,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,結合國內外權威數據,深入剖析了大模型行業的發展現狀、競爭格局以及未來趨勢。我們秉承專業、嚴謹的研究態度,通過多維度、全方位的數據分析,力求為讀者呈現一個清晰、立體的行業畫卷。

在內容方面,報告不僅涵蓋了行業的深度解讀,還對大模型產業進行了細致入微的探討。無論是政策環境、市場需求,還是技術創新、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內的領軍企業,深入剖析了它們的成功經驗和市場策略。

大模型是大規模語言模型(Large Language Model)的簡稱,是指模型具有龐大的參數規模和復雜程度的機器學習模型。這些模型通常在訓練過程中需要大量的數據和計算能力,并且具有數百萬到數十億個參數。大模型的設計目的是為了提高模型的表示能力和性能,在處理復雜任務時能夠更好地捕捉數據中的模式和規律。根據其應用場景和功能,大模型可分為自然語言處理大模型、計算機視覺大模型、語音識別大模型、推薦系統大模型、強化學習大模型、生成對抗網絡大模型、對話系統大模型等。

當前,“ChatGPT”“文心一言”“盤古Chat”等大模型的爆火推動了新一輪人工智能技術發展熱潮,AI大模型相關研究、產品不斷涌現,中國大模型產業規??焖僭鲩L。據統計,中國AI大模型行業市場規模從2020年的15億元增長至2022年的70億元,年均復合增長率達116.02%,2023年市場規模為147億元。

當前,“ChatGPT”“文心一言”“盤古Chat”等大模型的爆火推動了新一輪人工智能技術發展熱潮,AI大模型相關研究、產品不斷涌現,中國大模型產業規??焖僭鲩L。據統計,中國AI大模型行業市場規模從2020年的15億元增長至2022年的70億元,年均復合增長率達116.02%,2023年市場規模為147億元。

大模型行業產業鏈上游為硬件和軟件,其中,硬件包括芯片、服務器、通信網絡等;軟件包括云計算、數據庫、中間體等。產業鏈下游為大模型的應用領域,包括游戲、辦公、傳媒影視、醫療、金融、電商、工業等,這些領域的多樣化需求將推動大模型不斷進行技術創新和優化,提升模型的準確性和效率。

大模型行業產業鏈上游為硬件和軟件,其中,硬件包括芯片、服務器、通信網絡等;軟件包括云計算、數據庫、中間體等。產業鏈下游為大模型的應用領域,包括游戲、辦公、傳媒影視、醫療、金融、電商、工業等,這些領域的多樣化需求將推動大模型不斷進行技術創新和優化,提升模型的準確性和效率。

我國大模型行業企業分布主要集中在北京、上海、深圳、廣州、杭州等經濟發達的一線城市、新一線城市中。其中,北京市大模型企業較多,包括百度、軟通動力、商湯科技等。

我國大模型行業企業分布主要集中在北京、上海、深圳、廣州、杭州等經濟發達的一線城市、新一線城市中。其中,北京市大模型企業較多,包括百度、軟通動力、商湯科技等。

作為一個見證了中國大模型十余年發展的專業機構,智研咨詢希望能夠與所有致力于與大模型行業企業攜手共進,提供更多有效信息、專業咨詢與個性化定制的行業解決方案,為行業的發展盡綿薄之力。

【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,內容概況中存在數據更新不及時情況,最終出具的報告數據以年度為單位監測更新。
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。

報告目錄

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章中國大模型產業發展現狀及痛點

2.1 中國大模型發展歷程

2.2 中國大模型市場主體

2.2.1 中國大模型市場主體類型

2.2.2 中國大模型入場方式

2.3 中國大模型監管備案

2.3.1 大模型監管備案要求

2.3.2 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

2.4 中國已發布大模型數量及名單

2.4.1 中國大模型存量變化

2.4.2 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

2.5 中國大模型參數規模變化

2.5.1 大模型的涌現能力

2.5.2 主要大模型產品的參數規模對比

2.6 中國大模型商業模式演進

2.6.1 大模型商業模式演進

2.6.2 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

2.6.3 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

2.6.4 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

2.6.5 大模型收費水平對比

2.7 大模型融資動態及熱門賽道

2.7.1 融資事件概述

1、資金來源

2、投融資主體構成

2.7.2 融資事件匯總

2.7.3 融資數量金額

2.7.4 融資輪次分布

2.7.5 熱門融資賽道

2.7.6 融資趨勢預測

2.8 大模型競爭壁壘及競爭格局

2.8.1 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

2.8.2 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

2.8.3 主要大模型廠商競爭力評價

2.9 中國大模型產業市場規模體量

2.10 中國大模型發展面臨的挑戰

第3章中國大模型開發及基礎能力構建

3.1 大模型標準體系發展

3.1.1 大模型標準體系1.0

3.1.2 可信AI大模型標準體系2.0

3.1.3 大模型國家/地方/行業/團體/企業標準

3.2 大模型主要開發路徑

3.2.1 自主構建基礎大模型

3.2.2 建立行業大模型

3.2.3 在基礎大模型和行業大模型之上開發AI應用

3.3 大模型基礎能力構建概述

3.4 大模型基礎能力構建之“算力”

3.4.1 大模型的算力需求分析

3.4.2 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

3.4.3 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

3.5 大模型基礎能力構建之“數據”

3.5.1 數據處理與服務概述

3.5.2 國內外主要大語言模型數據集

3.5.3 數據API

3.5.4 訓練數據開發

3.5.5 推理數據開發

3.5.6 數據維護

3.6 大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”

3.6.1 AI基礎軟件概述

3.6.2 AI基礎軟件市場概況

3.6.3 AI基礎軟件競爭格局

3.6.4 AI基礎軟件主要類型

3.7 大模型的第三方評測

3.7.1 大模型的主要評測手段

3.7.2 大模型評估框架及評估結果

1、評估框架

2、評估結果

3.7.3 大模型能力評測及等級劃分

第4章大模型技術演進及細分能力類型

4.1 AI模型的技術演進

4.2 大模型基礎架構

4.2.1 Transformer架構

4.2.2 生成對抗網絡GAN

4.2.3 卷積神經網絡CNN

4.2.4 遞歸神經網絡RNN

4.2.5 前饋神經網絡MLP

4.3 AI模型類型及綜合對比

4.4 大模型模態類型:NLP大模型/自然語言大模型

4.4.1 NLP大模型概述

4.4.2 NLP大模型發展現狀

4.4.3 NLP大模型典型代表

4.5 大模型模態類型:CV大模型/計算機視覺大模型

4.5.1 CV大模型概述

4.5.2 CV大模型發展現狀

4.5.3 CV大模型典型代表

4.6 大模型模態類型:多模態大模型

4.6.1 多模態大模型概述

4.6.2 多模態大模型發展現狀

4.6.3 多模態大模型典型案例

4.7 大模型模態類型:科學計算大模型

4.7.1 科學計算大模型概述

4.7.2 科學計算大模型發展現狀

4.7.3 科學計算大模型典型案例

4.8 大模型模態類型綜合對比

第5章中國模型工程化及可信AI大模型

5.1 工程化:大模型交付及運營平臺

5.1.1 數據工程(數據處理和回流)

5.1.2 模型調優(模型訓練與微調)

5.1.3 模型交付(模型壓縮與測試)

5.1.4 服務運營(服務部署與托管)

5.1.5 平臺支撐能力

5.2 可信AI大模型

5.2.1 大模型存在的風險與隱患

5.2.2 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

5.2.3 可信AI的提出與發展

5.2.4 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

5.2.5 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6章中國大模型產業化應用及場景探索

6.1 大模型產業化應用及場景探索

6.1.1 大模型產業化應用—賦能一般通用業務場景

6.1.2 大模型產業化應用—行業大模型—賦能具體行業場景

6.2 大模型產業化應用探索:賦能一般通用業務場景

6.2.1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

6.2.2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

6.2.3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

6.2.4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

6.3 大模型產業化應用探索:行業大模型

6.3.1 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

6.3.2 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

6.3.3 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

6.3.4 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

6.3.5 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

6.3.6 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

6.4 大模型產業細分應用市場戰略地位分析

第7章全球及中國大模型企業案例解析

7.1 全球及中國大模型企業梳理與對比

7.2 全球大模型產業企業案例分析

7.2.1 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

7.2.2 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

3、企業大模型業務布局現狀

7.2.3 微軟-Orca

1、企業基本信息介紹

2、企業業務架構&經營情況

3、企業大模型業務布局現狀

7.2.4 Meta AI

1、企業基本信息介紹

2、企業業務架構&經營情況

3、企業大模型業務布局現狀

7.3 中國大模型產業企業案例分析

7.3.1 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

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

7.3.2 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

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

7.3.3 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

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

7.3.4 360智腦(360)

1、企業基本信息介紹

2、企業業務架構&經營情況

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

7.3.5 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

7.3.6 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

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

7.3.7 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

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

7.3.8 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

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

7.3.9 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

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

7.3.10 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

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8章中國大模型產業政策環境洞察&發展潛力

8.1 大模型產業政策環境洞悉

8.1.1 國家層面大模型產業政策及規劃匯總及解讀

8.1.2 國家重點政策/規劃對大模型產業的影響

8.1.3 地方層面大模型行業政策重要規劃匯總

8.2 大模型產業PEST分析

8.3 大模型產業SWOT分析

8.4 大模型產業發展潛力評估

8.5 大模型產業未來關鍵增長點

8.6 大模型產業發展前景預測

8.7 大模型產業發展趨勢洞悉

第9章中國大模型產業投資戰略規劃策略及建議

9.1 大模型產業投資風險預警

9.2 大模型產業投資機會分析

9.3 大模型產業投資價值評估

9.4 大模型產業投資策略建議

9.5 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:中國大模型發展歷程

圖表10:中國大模型行業市場主體類型構成

圖表11:大模型行業參與者進場方式

圖表12:《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13:大模型行業披露/機制資質合規

圖表14:大模型行業內容合規要求

圖表15:大模型行業網絡安全與數據合規要求

圖表16:2020-2024年中國大模型存量(單位:項)

圖表17:截至2024年中國獲得備案的生成式人工智能大模型清單

圖表18:中國獲得備案的提供深度合成服務算法大模型清單

圖表19:主流大模型參數量的變化與其準確率變化的關系

圖表20:國內主要大模型產品的參數規模對比(單位:億)

圖表21:大模型行業的商業模式

圖表22:中國PaaS發展歷程

圖表23:PaaS分類及行業發展周期

圖表24:2020-2024年PaaS(平臺即服務)市場規模及變動情況分析(單位:億元,%)

圖表25:中國PaaS市場競爭格局

圖表26:2024年中國公有云PaaS廠商市場份額占比(單位:%)

圖表27:PaaS發展趨勢分析

圖表28:SaaS(軟件即服務)的演進過程

圖表29:SaaS(軟件即服務)的成本結構

圖表30:SaaS(軟件即服務)的技術架構

更多圖表見正文……

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