全球及中國大模型研究報告_全球及中國大模型產業發展前景與投資戰略規劃分析報告-手機前瞻網

2025-2030年全球及中國大模型產業發展前景與投資戰略規劃分析報告

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
+-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
+-2.3 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
+-2.5 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
+-2.8 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
+-3.2 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
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
+-3.9 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
+-4.4 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
+-5.2 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
+-5.4 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
+-7.2 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
+-8.2 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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
+-9.5 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
+-9.7 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
+-10.2 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

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16：2020-2024年全球算力規模（單位：EFlops）

圖表17：2025-2030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19：2020-2024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42：2020-2024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49：2020-2024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70：2011-2024年中國大模型行業相關專利申請數量（單位：萬件）

圖表71：2015-2024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78：2023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92：2017-2025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97：2018-2024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100：2018-2024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113：2025-2030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

2025-2030年全球及中國大模型產業發展前景與投資戰略規劃分析報告

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