【报告内容】: 文字分析+数据对比+统计图表
【最新修订】: 2024年9月
【出版机构】: 中赢信合研究网
【报告价格】: 【纸质版】: 6500元 【电子版】: 6800元 【纸质+电子】: 7000元
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人工智能大模型（AI大模型）就是Foundation Model（基础模型），指通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模型。与传统的小模型生成模式相比，大模型能够大幅缩减特定模型训练所需要的算力和数据量，缩短模型的开发周期，并得到更好的模型训练效果。大模型的真正意义在于改变了AI模型的开发模式，将模型的生产由“作坊式”升级为“流水线”。
自2023年3月份ChatGPT-4上线后，国内科技企业纷纷跑步入场。百度“文心一言”、阿里巴巴“通义千问”、华为“盘古”、360“智脑”、昆仑万维“天工”、京东“灵犀”、科大讯飞“星火”、腾讯“混元”、商汤“日日新”等大模型先后登场，AI终端百花齐放。截至2023年10月初，国内公开的AI大模型数量已经达到238个，从“一百模”升级至“二百模”。
国家政策对AI产业应用的关注与引导推动预训练大模型加速发展。2023年7月10日，国家互联网信息办公室等七部门联合发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，旨在促进生成式人工智能行业健康发展和服务的规范安全应用。另外，中国在“十四五”期间，针对人工智能的未来发展陆续出台了相关指导方案和激励支撑政策，对人工智能的整体发展方向和技术发展重点做出重要规划，同时提出加强算法创新与应用、推动算力基础设施建设、完善数据基础支撑体系等关键建议，倡导未来不断夯实产业发展新基础。2024年1月29日，工信部等七部门联合发布《关于推动未来产业创新发展的实施意见》。在全面布局未来产业方面，《意见》要求，加强前瞻谋划部署，重点推进未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康六大方向产业发展。
大模型从科研创新走向产业落地，通过开放的生态持续释放红利。大模型最重要的优势，是推动AI进入大规模可复制的产业落地阶段，仅需零样本、小样本的学习就可以达到很好的效果，以此大大降低AI开发成本。目前大模型的开放、开源还主要在算法、API服务、开发工具的使用上，未来需要打造标准算法集、大模型平台、大模型数据集等全栈化的开放生态，将大模型的红利释放给每个开发者，并促进大模型创新应用的出现。
中赢信合研究网发布的《2024-2030年中国未来产业之人工智能大模型行业现状分析及投资前景展望报告》共十五章。首先介绍了人工智能大模型的相关概况；接着报告深入分析了中国人工智能大模型的发展环境和状况，然后报告重点阐述了人工智能大模型的发展情况，随后对国内外典型的人工智能大模型和相关技术进行介绍，同时对人工智能大模型国内外重点企业经营状况等方面进行了深入的解析；最后，报告对中国人工智能大模型的投资前景进行了科学的预测。
第一章 人工智能大模型相关概述
1.1 人工智能基本概述
1.1.1 基本定义
1.1.2 研究内容
1.2 人工智能大模型相关介绍
1.2.1 基本定义
1.2.2 核心作用
1.2.3 主要优势
1.2.4 底层架构
1.2.5 模型实践
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 数据
第二章 2022-2024年中国人工智能大模型行业发展环境分析
2.1 经济环境
2.1.1 宏观经济概况
2.1.2 工业经济运行
2.1.3 固定资产投资
2.1.4 对外经济分析
2.1.5 宏观经济展望
2.2 政策环境
2.2.1 国家政策支持促进发展
2.2.2 人工智能服务管理办法
2.2.3 建设人工智能应用场景
2.2.4 加快人工智能应用创新
2.2.5 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南
2.2.6 地方人工智能发展政策
2.3 人工智能产业环境
2.3.1 产业发展历程
2.3.2 产业发展现状
2.3.3 市场发展规模
2.3.4 细分领域分析
2.3.5 市场竞争格局
2.3.6 应用结构分析
2.3.7 投融资情况分析
2.3.8 产业面临挑战
2.3.9 产业发展建议
第三章 2022-2024年中国人工智能大模型行业发展分析
3.1 中国人工智能大模型行业发展综述
3.1.1 行业发展背景
3.1.2 行业发展历程
3.1.3 行业战略意义
3.1.4 行业发展作用
3.1.5 行业应用价值
3.1.6 行业商业模式
3.1.7 行业应用场景
3.2 2022-2024年中国人工智能大模型行业发展情况分析
3.2.1 行业生态图谱
3.2.2 行业发展状况
3.2.3 合作研发动态
3.2.4 企业布局情况
3.2.5 主要技术路线
3.2.6 技术演进趋势
3.3 中国主要人工智能大模型发展状况分析
3.3.1 NLP大模型
3.3.2 CV大模型
3.3.3 多模态大模型
3.3.4 科学计算大模型
3.3.5 模型协同发展
3.4 中国人工智能大模型技术专利申请状况
3.4.1 创新主体排名
3.4.2 创新竞争指数
3.4.3 技术功效矩阵
3.4.4 行业应用分布
3.4.5 专利申请状况
3.5 中国人工智能大模型行业发展建议
3.5.1 行业用户建议
3.5.2 供应商的建议
3.5.3 行业发展建议
3.5.4 行业发展战略
第四章 2022-2024年中国人工智能大模型行业底层服务支撑层——芯片行业发展分析
4.1 中国芯片行业发展综述
4.1.1 行业发展特点
4.1.2 行业发展背景
4.1.3 行业发展意义
4.1.4 行业政策汇总
4.1.5 行业政策影响
4.2 2022-2024年中国芯片市场运行情况分析
4.2.1 市场销售收入
4.2.2 产业结构分析
4.2.3 产量规模分析
4.2.4 芯片需求发展
4.2.5 行业竞争格局
4.2.6 应用领域结构
4.2.7 行业发展挑战
4.2.8 行业发展建议
4.3 2022-2024年中国AI芯片行业运行情况发展分析
4.3.1 行业发展现状
4.3.2 市场规模状况
4.3.3 芯片数量需求
4.3.4 企业竞争格局
4.3.5 主要企业布局
4.3.6 企业注册数量
4.3.7 行业融资情况
4.3.8 行业发展趋势
4.4 中国芯片行业未来发展前景及趋势分析
4.4.1 行业突破路径
4.4.2 行业发展机遇
4.4.3 行业发展前景
4.4.4 行业发展趋势
第五章 2022-2024年中国人工智能大模型行业底层服务支撑层——数据服务行业发展分析
5.1 中国数据服务行业发展政策分析
5.1.1 数字经济发展规划
5.1.2 数字政府建设指导意见
5.1.3 发挥数据要素作用意见
5.1.4 地方相关行业发展政策
5.2 中国数据服务行业发展分析
5.2.1 行业发展意义
5.2.2 行业发展态势
5.2.3 行业图谱分析
5.2.4 服务商市场结构
5.2.5 企业集中度分析
5.3 2022-2024年中国人工智能基础数据服务行业运行状况分析
5.3.1 市场规模状况
5.3.2 行业竞争格局
5.3.3 应用结构占比
5.3.4 行业发展壁垒
5.3.5 行业发展建议
5.4 中国人工智能基础数据服务行业发展趋势分析
5.4.1 整体发展趋势
5.4.2 行业发展趋势
5.4.3 行业竞争趋势
5.4.4 转型发展趋势
第六章 2022-2024年中国人工智能大模型行业基础算法平台层——算法行业发展分析
6.1 中国算法行业发展综述
6.1.1 行业基本概述
6.1.2 算法管理规定
6.1.3 企业竞争格局
6.1.4 区域发展情况
6.1.5 行业应用现状
6.1.6 应用风险问题
6.1.7 算法治理实践
6.2 中国人工智能算法发展状况分析
6.2.1 基本概念
6.2.2 主要分类
6.2.3 提取方法
6.2.4 审查指南
6.2.5 专利体系
6.2.6 审查困境
6.2.7 规制走向
6.3 数字时代算法困境发展分析
6.3.1 发展背景
6.3.2 发展成因
6.3.3 困境表现
6.3.4 治理路径
6.4 中国算法未来发展建议分析
6.4.1 强化顶层设计
6.4.2 完善治理格局
6.4.3 立足算法特性
6.4.4 强化国际协调
第七章 2022-2024年中国人工智能大模型行业应用赋能层发展分析
7.1 搜索引擎
7.1.1 搜索引擎基本介绍
7.1.2 搜索引擎运作模式
7.1.3 搜索引擎发展现状
7.1.4 搜索引擎市场规模
7.1.5 搜索引擎竞争格局
7.1.6 搜索引擎发展困境
7.1.7 搜索引擎发展建议
7.2 对话机器人
7.2.1 对话机器人发展基础
7.2.2 对话机器人发展优势
7.2.3 对话机器人发展政策
7.2.4 对话机器人市场规模
7.2.5 对话机器人商业模式
7.2.6 对话机器人应用占比
7.2.7 对话机器人核心技术
7.2.8 对话机器人发展策略
7.3 医疗
7.3.1 医疗行业政策发布
7.3.2 医疗行业特色分析
7.3.3 医疗卫生机构数量
7.3.4 医疗服务情况统计
7.3.5 医疗保障事业状况
7.3.6 医疗AI平台建设分析
7.3.7 典型智能模型应用
7.3.8 医疗服务发展方向
7.4 智能遥感
7.4.1 智能遥感基本定义
7.4.2 智能遥感发展历程
7.4.3 智能遥感卫星发射
7.4.4 智能遥感主要技术
7.4.5 智能遥感应用领域
7.4.6 遥感模型企业布局
7.4.7 智能遥感发展趋势
7.5 元宇宙
7.5.1 元宇宙政策发布
7.5.2 元宇宙市场规模
7.5.3 元宇宙企业布局
7.5.4 元宇宙专利申请
7.5.5 元宇宙投融资情况
7.5.6 元宇宙行业发展建议
7.5.7 元宇宙行业发展前景
7.6 智慧城市
7.6.1 智慧城市基本介绍
7.6.2 智慧城市政策发布
7.6.3 智慧城市市场规模
7.6.4 智慧城市企业布局
7.6.5 智慧城市具体应用
7.6.6 智慧城市投融资分析
7.6.7 智慧城市面临困境
7.6.8 智慧城市发展展望
第八章 国外典型人工智能大模型——GPT模型发展分析
8.1 GPT模型发展综述
8.1.1 模型本质
8.1.2 模型优势
8.1.3 应用前景
8.2 GPT模型发展路径分析
8.2.1 演进历程
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
8.2.7 GPT-4 Turbo
8.3 GPT-4模型发展分析
8.3.1 发生变化分析
8.3.2 理解能力提升
8.3.3 主要局限分析
8.3.4 具体应用领域
8.4 GPT-4 Turbo模型发展分析
8.4.1 技术原理
8.4.2 主要变化
8.4.3 未来影响
8.5 GPT模型产品——ChatGPT发展分析
8.5.1 基本概况
8.5.2 主要优势
8.5.3 工作原理
8.5.4 发展历程
8.5.5 商业进程
8.5.6 应用场景
8.5.7 技术路径
8.5.8 发展瓶颈
8.5.9 发展潜力
第九章 中国典型企业的人工智能大模型——百度文心大模型发展分析
9.1 百度文心大模型发展综述
9.1.1 发展历程
9.1.2 全景图谱
9.1.3 数据来源
9.1.4 关键模型
9.1.5 主要应用
9.2 百度文心大模型运行现状分析
9.2.1 模型发展
9.2.2 模型布局
9.2.3 产品矩阵
9.2.4 生态体系
9.2.5 市场推广
9.2.6 所处地位
9.2.7 企业合作
9.2.8 发展前景
9.3 百度文心大模型主要产品分析
9.3.1 百度智能云
9.3.2 文心一格
9.3.3 文心百中
9.4 百度文心大模型应用方式分析
9.4.1 文心一言+搜索引擎
9.4.2 大模型API
9.4.3 产品级应用+生态融合
第十章 中国其他典型企业的人工智能大模型发展分析
10.1 华为盘古大模型
10.1.1 模型概述
10.1.2 发展历程
10.1.3 主要模型
10.1.4 模型应用
10.1.5 模型发展
10.1.6 市场推广
10.1.7 评估情况
10.2 腾讯混元大模型
10.2.1 模型概述
10.2.2 模型应用
10.2.3 模型发展
10.2.4 市场推广
10.2.5 评估情况
10.2.6 模型发布
10.2.7 模型突破
10.2.8 商业程度
10.3 阿里通义大模型
10.3.1 发展历程
10.3.2 模型概述
10.3.3 模型应用
10.3.4 模型发展
10.3.5 市场推广
10.3.6 评估情况
10.4 商汤日日新大模型
10.4.1 模型概述
10.4.2 模型发布
10.4.3 模型发展
10.4.4 主要产品
10.4.5 市场推广
10.5 字节跳动大模型
10.5.1 模型概述
10.5.2 模型应用
10.5.3 模型风险
10.6 其他人工智能大模型分析
10.6.1 昆仑万维大语言模型
10.6.2 “知海图AI”中文大模型
10.6.3 科大讯飞星火认知大模型V3.0
10.6.4 多模态人工智能大模型“AiLMe”
第十一章 人工智能大模型相关技术发展分析
11.1 深度学习技术
11.1.1 技术基本概述
11.1.2 技术研究进展
11.1.3 技术应用分析
11.1.4 多模态学习技术
11.1.5 技术发展瓶颈
11.1.6 技术改进方向
11.1.7 技术发展趋势
11.2 自然语言处理技术
11.2.1 技术基本概述
11.2.2 技术发展过程
11.2.3 关键技术分析
11.2.4 主流技术思路
11.2.5 关键前沿技术
11.2.6 技术应用场景
11.2.7 未来发展方向
11.3 计算机视觉技术
11.3.1 技术基本概况
11.3.2 技术原理分析
11.3.3 技术发展历史
11.3.4 主要技术分析
11.3.5 技术研究内容
11.3.6 技术研究进展
11.3.7 图像处理方法
11.3.8 具体应用分析
11.3.9 技术发展趋势
第十二章 2022-2024年国际人工智能大模型行业重点企业发展分析
12.1 微软（Microsoft Corp.）
12.1.1 企业发展概况
12.1.2 模型研发动态
12.1.3 2022财年企业经营状况分析
12.1.4 2023财年企业经营状况分析
12.1.5 2024财年企业经营状况分析
12.2 谷歌（Alphabet Inc.）
12.2.1 企业发展概况
12.2.2 模型研发动态
12.2.3 2022年企业经营状况分析
12.2.4 2023年企业经营状况分析
12.2.5 2024财年企业经营状况分析
12.3 Meta Platforms, Inc.
12.3.1 企业发展概况
12.3.2 模型发展进程
12.3.3 2022年企业经营状况分析
12.3.4 2023年企业经营状况分析
12.3.5 2024财年企业经营状况分析
12.4 Open AI
12.4.1 企业发展概况
12.4.2 企业营收情况
12.4.3 产品研发动态
12.4.4 企业核心竞争力
12.4.5 企业融资动态
第十三章 2022-2024年中国人工智能大模型行业重点上市企业经营状况分析
13.1 百度集团股份有限公司
13.1.1 企业发展概况
13.1.2 企业合作动态
13.1.3 2022年企业经营状况分析
13.1.4 2023年企业经营状况分析
13.1.5 2024年企业经营状况分析
13.1.6 未来业务战略布局
13.2 阿里巴巴集团控股有限公司
13.2.1 企业发展概况
13.2.2 政企合作动态
13.2.3 2023财年企业经营状况分析
13.2.4 2024财年企业经营状况分析
13.2.5 2025财年企业经营状况分析
13.3 腾讯控股有限公司
13.3.1 企业发展概况
13.3.2 企业发展优势
13.3.3 企业合作动态
13.3.4 2022年企业经营状况分析
13.3.5 2023年企业经营状况分析
13.3.6 2024年企业经营状况分析
13.4 科大讯飞股份有限公司
13.4.1 企业发展概况
13.4.2 业务布局分析
13.4.3 经营效益分析
13.4.4 财务状况分析
13.4.5 核心竞争力分析
13.4.6 公司发展战略
13.4.7 未来前景展望
13.5 商汤集团股份有限公司
13.5.1 企业发展概况
13.5.2 企业合作动态
13.5.3 2022年企业经营状况分析
13.5.4 2023年企业经营状况分析
13.5.5 2024年企业经营状况分析
13.6 北京抖音信息服务有限公司
13.6.1 企业发展概况
13.6.2 企业营收情况
13.6.3 企业合作动态
13.6.4 投资并购进展
13.6.5 大模型领域业务进展
13.7 华为投资控股有限公司
13.7.1 基本信息简介
13.7.2 企业经营状况
13.7.3 企业合作动态
13.7.4 公司发展战略
13.7.5 未来前景展望
13.8 昆仑万维科技股份有限公司
13.8.1 企业发展概况
13.8.2 业务布局分析
13.8.3 经营效益分析
13.8.4 财务状况分析
13.8.5 核心竞争力分析
13.8.6 公司发展战略
13.8.7 未来前景展望
第十四章 2024-2030年中国人工智能大模型行业投资潜力分析
14.1 中国人工智能大模型行业投资动态
14.1.1 企众数信科融资状况
14.1.2 极睿科技融资状况
14.1.3 月之暗面融资状况
14.1.4 智谱AI融资状况
14.1.5 智子引擎融资状况
14.2 中国人工智能大模型行业投资壁垒分析
14.2.1 技术壁垒
14.2.2 数据壁垒
14.2.3 人才壁垒
14.2.4 资金壁垒
14.3 中国人工智能大模型行业投资风险分析
14.3.1 技术风险
14.3.2 数据风险
14.3.3 市场风险
14.3.4 政策风险
14.4 中国人工智能大模型行业投资机会分析
14.4.1 应用场景广泛
14.4.2 技术不断进步
14.4.3 产业生态完善
14.4.4 国家政策支持
14.4.5 巨大市场需求
第十五章 中赢信合对2024-2030年中国人工智能大模型行业发展前景及趋势预测
15.1 中国人工智能大模型行业未来发展前景分析
15.1.1 算力瓶颈渐至
15.1.2 硬件需求承压
15.1.3 聚焦路线优化
15.1.4 未来商业模式
15.1.5 发展格局展望
15.2 中国人工智能大模型行业未来发展趋势
15.2.1 大小模型协同进化
15.2.2 通用性能持续加强
15.2.3 逐渐趋于产业落地
15.3 中赢信合对2024-2030年中国人工智能大模型产业预测分析
15.3.1 2024-2030年中国人工智能大模型产业影响因素分析
15.3.2 2024-2030年中国人工智能大模型产业规模预测
图表目录
图表1 大语言模型
图表2 Transformer模型自监督层结构
图表3 Transformer模型架构
图表4 训练大模型“预训练+精调”模式
图表5 主要数据集大小汇总
图表6 2024年GDP初步核算数据
图表7 2019-2024年GDP同比增长速度
图表8 2019-2024年GDP环比增长速度
图表9 人工智能产业相关的政策文件
图表10 人工智能的发展历程
图表11 近年来中国人工智能核心产业规模变化
图表12 中国人工智能行业细分市场占比统计
图表13 2023人工智能企业百强榜TOP10
图表14 中国人工智能下游应用领域占比统计
图表15 近年来中国人工智能领域融资情况
图表16 2021-2026年中国人工智能软件及应用市场规模变化
图表17 AI大模型推动人机交互方式的升级
图表18 小模型VS大模型
图表19 大模型的投入成本
图表20 中国大模型生态
图表21 部分大模型厂商梳理
图表22 大模型的技术路线主要包含Bert、GPT和混合
图表23 人工智能大模型参数量从亿级到百万亿级
图表24 InstructGPT采用不同训练方法的效果对比图
图表25 从支持模态来看人工智能大模型的发展历程
图表26 NLP&CV发展现状与挑战对比
图表27 “模型+工具平台+生态”三级协同加速产业智能化
图表28 AI大模型专利企业创新主体排名
图表29 中国AI大模型高价值专利及创新竞争指数排名
图表30 AI大模型主要创新主体技术功效矩阵
图表31 AI大模型主要创新主体行业应用分布
图表32 《中国制造2025》关于集成电路行业发展目标
图表33 “十四五”以来集成电路行业重点规划解读
图表34 中国芯片下游应用销售额占比
图表35 2018-2024年中国AI芯片市场规模变化
图表36 2020-2023年全球AI芯片数量变化
图表37 2023 AI芯片企业排行
图表38 AI芯片行业部分重点企业及相关对比
图表39 2020-2024年国AI芯片相关企业注册量统计情况
图表40 2016-2024年中国AI芯片行业投资数量
图表41 2016-2024年中国AI芯片行业投资金额
图表42 人工智能基础数据服务需求变化及市场情况
图表43 2024年中国AI基础数据服务产业图谱
图表44 AI基础数据服务产业的供需合作链条
图表45 2023年中国AI基础数据服务供给方的市场份额
图表46 2023年中国AI基础数据服务行业CR4及代表厂商
图表47 2022-2028年中国AI基础数据服务市场规模
图表48 人工智能基础数据服务商市场份额占比及核心能力分析
图表49 2022-2027年中国人工智能基础数据服务下游应用占比
图表50 AI人工智能基础数据服务业务流程竞争壁垒
图表51 基础数据服务模式
图表52 中国人工智能基础数据服务行业竞争趋势
图表53 人工智能发展趋势示意图
图表54 AI自动标注发展趋势
图表55 自动驾驶布局情况
图表56 自动驾驶基础数据服务不同下游客户数据处理需求量占比示意图
图表57 数据合规相关法律法规及标准体系
图表58 算法算力所在类别分布
图表59 地区分布
图表60 主营行业分布
图表61 企业性质
图表62 《2023胡润中国数字技术算法算力百强榜》TOP20
图表63 算法在金融商业领域的应用
图表64 分治算法的设计过程图
图表65 搜索引擎过程图
图表66 全文搜索引擎工作原理
图表67 搜索引擎产业链结构
图表68 中国搜索引擎行业发展历程
图表69 搜索引擎的核心运作模式
图表70 SWOT分析
图表71 深度学习的实现路径-数据为模型训练提供底层支撑
图表72 对话机器人行业基础数据服务分类
图表73 对话机器人行业基础数据服务技术需求趋势
图表74 中国对话机器人行业相关政策梳理
图表75 2019-2025年中国对话机器人市场规模及增速
图表76 对话机器人行业商业模式
图表77 2022年我国对话机器人下游市场分布情况
图表78 自然语言处理技术的核心任务
图表79 自然语言处理技术的处理流程
图表80 全双工语音与其他语音交互模式的对比
图表81 基于FAQ（常见问题集的问答系统）知识库建立图
图表82 基于知识图谱的知识库建立图
图表83 基于机器阅读理解的流程图
图表84 人工流程与“AI+RPA技术”的操作类比图
图表85 产品方案的开发流程及对话机器人工厂的实现功能
图表86 情感智能的应用模型、应用价值与应用瓶颈
图表87 对话机器人厂商不断丰富产品形式以抢夺业务增长点
图表88 怀远县增强重大传染病等突发公共卫生事件早期监测预警
图表89 GPT大模型对医保信息化的影响
图表90 人机交互的学习范式
图表91 特征学习阶段的监督学习范式
图表92 两层神经网络示意图
图表93 U-net架构示意图
图表94 中国元宇宙行业政策汇总一览表
图表95 2021-2030年全球元宇宙市场规模变化
图表96 2021-2027年中国元宇宙市场规模变化
图表97 2020-2024年中国元宇宙新增企业数量变化
图表98 2023年胡润中国元宇宙潜力企业榜
图表99 2022年全球元宇宙相关专利申请数量占比情况
图表100 2018-2022年中国元宇宙行业投融资情况统计图
图表101 中国智慧城市相关政策汇总一览表
图表102 2023-2027年中国智慧城市市场预测
图表103 2021-2024年中国智慧城市人工智能平台市场规模变化
图表104 中国主要互联网科技公司与传统地产公司智慧城市布局情况
图表105 2016-2023年中国智慧城市行业投融资情况
图表106 2023年中国智慧城市行业投融资情况
图表107 2023年中国智慧城市行业投融资事件情况
图表108 GPT模型演进历程
图表109 GPT-4发生的新变化
图表110 GPT-4多个核心理解能力提升
图表111 运用GPT-4解决法语物理问题
图表112 GPT-4多语言功能强大
图表113 GPT-4单次处理词数更多
图表114 GPT-4在多类考试中表现更优
图表115 不被允许内容和敏感内容的错误行为率
图表116 大模型训练成本及参数量
图表117 NLP大模型训练资源估算
图表118 OpenAI、微软Azure云API调用费用
图表119 微软office接入GPT-4
图表120 三大视觉学习方法
图表121 CLIP（对比性语言-图像预训练）
图表122 视觉表征对比学习框架
图表123 T2I生成技术发展历程
图表124 GPT-4-turbo支持更长上下文窗口
图表125 GPT-4 Turbo价格较GPT-4更低
图表126 GPT-3.5 Turbo新模型价格更低
图表127 GPT-3.5 Turbo微调新模型价格更低
图表128 英伟达主要AI芯片和AMD MI系列芯片参数情况
图表129 英特尔和高通在AI PC芯片上的布局
图表130 各大厂自研AI芯片和CPU产品情况
图表131 英伟达H100和H200算力和存力对比
图表132 海力士HBM实现带宽提升&功耗下降
图表133 交互类App用户破亿用时
图表134 ChatGPT特点
图表135 ChatGPT的局限性
图表136 AI自然语言处理发展历程
图表137 RLHF人类反馈强化学习模型原理
图表138 生成型AI应用领城
图表139 ChatGPT的发展历程
图表140 ChatGPT在游戏中的应用
图表141 ChatGPT应用探索
图表142 ChatGPT撰写房源信息
图表143 各平台从0到100万用户速度
图表144 文心大模型发展历程
图表145 百度文心大模型全景图
图表146 文心•NLP大模型系列产品
图表147 ERNIE在GLUE Benchmark上排名第五
图表148 ERNIE 3.0多范式统一预训练框架
图表149 ERNIE 3.0多范式统一预训练框架
图表150 百度文心行业大模型
图表151 百度文心行业大模型全景
图表152 文心大模型产品矩阵
图表153 中国大模型市场2022年评估结果——百度文心
图表154 首批加入文心一言生态圈的部分伙伴
图表155 百度智能云业务新架构
图表156 “云智一体3.0”架构
图表157 百度AI大底座
图表158 2022年中国人工智能公有云服务市场份额
图表159 中国对话式AI市场综合竞争表现
图表160 文心一格创作过程
图表161 文心一格部分作品
图表162 产业级搜索系统文心百中的搜索场景图谱
图表163 文心百中三步搭建搜索系统
图表164 文心百中提供体验版和正式版两个版本
图表165 文心百中搜索结果示例
图表166 集成ChatGPT的Bing
图表167 百度搜索引擎在国内的市场份额情况
图表168 文心大模型提供的大模型API
图表169 ERNIE-ViLG AI作画大模型套餐类型
图表170 基于Prompt“一只猫在晒太阳，卡通”生成的图片
图表171 PLATO的对话效果达到了世界领先水平
图表172 PLATO的API调用服务暂不可用
图表173 盘古模型基于ModelArts平台进行开发设计
图表174 盘古大模型进化路径
图表175 盘古系列大模型
图表176 盘古系列模型应用场景和领域
图表177 HunYuan-tvr在5个公开数据集上排名第一
图表178 HunYuan-NLP1T模型在CLUE总榜、分类榜和阅读理解榜登顶
图表179 HunYuan大模型及解决方案
图表180 腾讯广告多媒体AI技术研究与应用情况
图表181 腾讯智能创作助手功能一览
图表182 腾讯游戏AI路网生成模型
图表183 腾讯混元助手项目组织架构
图表184 HunYuan-1T参数规模处于行业领先水平
图表185 阿里通义大模型发展历程
图表186 阿里巴巴通义大模型系列架构
图表187 阿里巴巴深度语言模型Alice Mind
图表188 阿里巴巴通义-视觉大模型
图表189 鸟鸟分鸟基于通义大模型系列
图表190 鸟鸟分鸟15天训练流程
图表191 多模态深度生成学习主要研究内容
图表192 面向小样本学习的视觉语言模型——Flamingo
图表193 自然语言处理近期模型规模发展史
图表194 2021-2022财年微软综合收益表
图表195 2021-2022财年微软分部资料
图表196 2021-2022财年微软收入分地区资料
图表197 2022-2023财年微软综合收益表
图表198 2022-2023财年微软分部资料
图表199 2022-2023财年微软收入分地区资料
图表200 2021-2022年谷歌综合收益表
图表201 2021-2022年谷歌收入分部门资料
图表202 2021-2022年谷歌收入分地区资料
图表203 2021-2022年Meta Platforms综合收益表
图表204 2021-2022年Meta Platforms分部资料
图表205 2021-2022年Meta Platforms收入分地区资料
图表206 2022-2023财年阿里巴巴综合收益表
图表207 2022-2023财年阿里巴巴分部资料
图表208 2021-2022年腾讯综合收益表
图表209 2021-2022年腾讯分部资料
图表210 2021-2022年腾讯收入分地区资料
图表211 2022-2023年腾讯综合收益表
图表212 2022-2023年腾讯分部资料
图表213 2021-2024年科大讯飞股份有限公司总资产及净资产规模
图表214 2021-2024年科大讯飞股份有限公司营业收入及增速
图表215 2021-2024年科大讯飞股份有限公司净利润及增速
图表216 2021-2024年科大讯飞股份有限公司营业利润及营业利润率
图表217 2021-2024年科大讯飞股份有限公司净资产收益率
图表218 2021-2024年科大讯飞股份有限公司短期偿债能力指标
图表219 2021-2024年科大讯飞股份有限公司资产负债率水平
图表220 2021-2024年科大讯飞股份有限公司运营能力指标
图表221 2021-2022年商汤集团股份有限公司综合收益表
图表222 2021-2022年商汤集团股份有限公司收入分地区资料
图表223 2022-2023年商汤集团股份有限公司综合收益表
图表224 2022-2023年商汤集团股份有限公司收入分地区资料
图表225 2021-2024年昆仑万维科技股份有限公司总资产及净资产规模
图表226 2021-2024年昆仑万维科技股份有限公司营业收入及增速
图表227 2021-2024年昆仑万维科技股份有限公司净利润及增速
图表228 2021-2024年昆仑万维科技股份有限公司营业利润及营业利润率
图表229 2021-2024年昆仑万维科技股份有限公司净资产收益率
图表230 2021-2024年昆仑万维科技股份有限公司短期偿债能力指标
图表231 2021-2024年昆仑万维科技股份有限公司资产负债率水平
图表232 2021-2024年昆仑万维科技股份有限公司运营能力指标
图表233 国外主流大模型训练规模所需算力情况
图表234 GPU显存增长趋势明显慢于大模型规模演化
图表235 业界主流GPU集群网络技术路线的选择可以考量多类因素，从而为大模型训练提效
图表236 腾讯采用ZeRO优化策略来充分利用机器存储，降低成本
图表237 飞天智算平台基于优化的技术架构，提供全链路智能服务
图表238 百舸AI异构计算平台采用软硬协同思路，助力模型训练加速
图表239 盘古大模型大幅降低微调难度，提升大模型行业应用效率
