《2024-2030年中国大模型行业市场现状调查及发展前景研判报告》共九章，包含全球及中国大模型企业案例解析，中国大模型产业政策环境洞察&发展潜力，中国大模型产业投资战略规划策略及建议等内容。
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1.1 大模型产业界定
1.1.1 大模型定义
1.1.2 大模型的特征
1.1.3 大模型相关专业术语
1.1.4 大模型所处行业
1.1.5 大模型的监管机构
1.2 大模型产业画像
1.2.1 大模型产业链结构梳理
1.2.2 大模型产业链生态全景图谱
1.3 本报告数据来源及统计标准说明
1.3.1 本报告研究范围界定
1.3.2 本报告权威数据来源
1.3.3 研究方法及统计标准
——现状篇——
2.1 中国大模型发展历程
2.2 中国大模型市场主体
2.2.1 中国大模型市场主体类型
2.2.2 中国大模型入场方式
2.3 中国大模型监管备案
2.3.1 大模型监管备案要求
2.3.2 大模型的合规要求
1、信息披露/机制合规要求
2、内容合规要求
3、网络安全与数据合规要求
2.4 中国已发布大模型数量及名单
2.4.1 中国大模型存量变化
2.4.2 中国已通过监管备案的大模型产品及企业名单
1、通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案的大模型名单
2、通过《互联网信息服务深度合成管理规定》备案的大模型名单
2.5 中国大模型参数规模变化
2.5.1 大模型的涌现能力
2.5.2 主要大模型产品的参数规模对比
2.6 中国大模型商业模式演进
2.6.1 大模型商业模式演进
2.6.2 PaaS模式（平台即服务）
1、PaaS（平台即服务）概述
2、PaaS（平台即服务）市场概况
3、PaaS（平台即服务）企业竞争
4、PaaS（平台即服务）发展趋势
2.6.3 SaaS模式（软件即服务）
1、 SaaS（软件即服务）概述
2、SaaS（软件即服务）市场概况
3、SaaS（软件即服务）企业竞争
4、SaaS（软件即服务）发展趋势
2.6.4 MaaS模式（模型即服务）
1、 MaaS（模型即服务）概述
2、MaaS（模型即服务）市场概况
2.6.5 大模型收费水平对比
2.7 大模型融资动态及热门赛道
2.7.1 融资事件概述
1、资金来源
2、投融资主体构成
2.7.2 融资事件汇总
2.7.3 融资数量金额
2.7.4 融资轮次分布
2.7.5 热门融资赛道
2.7.6 融资趋势预测
2.8 大模型竞争壁垒及竞争格局
2.8.1 大模型专利技术
1、专利数量
2、专利申请机构
3、企业竞争格局
2.8.2 大模型竞争壁垒
1、算力资源壁垒
2、数据集壁垒
3、人才壁垒
2.8.3 主要大模型厂商竞争力评价
2.9 中国大模型产业市场规模体量
2.10 中国大模型发展面临的挑战
3.1 大模型标准体系发展
3.1.1 大模型标准体系1.0
3.1.2 可信AI大模型标准体系2.0
3.1.3 大模型国家/地方/行业/团体/企业标准
3.2 大模型主要开发路径
3.2.1 自主构建基础大模型
3.2.2 建立行业大模型
3.2.3 在基础大模型和行业大模型之上开发AI应用
3.3 大模型基础能力构建概述
3.4 大模型基础能力构建之“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芯片发展现状
3、AI芯片供应商格局
4、主要AI芯片类型
3.4.3 AI服务器
1、AI服务器概述
2、AI服务器发展现状
3、AI服务器供应商格局
3.5 大模型基础能力构建之“数据”
3.5.1 数据处理与服务概述
3.5.2 国内外主要大语言模型数据集
3.5.3 数据API
3.5.4 训练数据开发
3.5.5 推理数据开发
3.5.6 数据维护
3.6 大模型基础能力构建之“AI基础软件”
3.6.1 AI基础软件概述
3.6.2 AI基础软件市场概况
3.6.3 AI基础软件竞争格局
3.6.4 AI基础软件主要类型
3.7 大模型的第三方评测
3.7.1 大模型的主要评测手段
3.7.2 大模型评估框架及评估结果
1、评估框架
2、评估结果
3.7.3 大模型能力评测及等级划分
4.1 AI模型的技术演进
4.2 大模型基础架构
4.2.1 Transformer架构
4.2.2 生成对抗网络GAN
4.2.3 卷积神经网络CNN
4.2.4 递归神经网络RNN
4.2.5 前馈神经网络MLP
4.3 AI模型类型及综合对比
4.4 大模型模态类型：NLP大模型/自然语言大模型
4.4.1 NLP大模型概述
4.4.2 NLP大模型发展现状
4.4.3 NLP大模型典型代表
4.5 大模型模态类型：CV大模型/计算机视觉大模型
4.5.1 CV大模型概述
4.5.2 CV大模型发展现状
4.5.3 CV大模型典型代表
4.6 大模型模态类型：多模态大模型
4.6.1 多模态大模型概述
4.6.2 多模态大模型发展现状
4.6.3 多模态大模型典型案例
4.7 大模型模态类型：科学计算大模型
4.7.1 科学计算大模型概述
4.7.2 科学计算大模型发展现状
4.7.3 科学计算大模型典型案例
4.8 大模型模态类型综合对比
5.1 工程化：大模型交付及运营平台
5.1.1 数据工程（数据处理和回流）
5.1.2 模型调优（模型训练与微调）
5.1.3 模型交付（模型压缩与测试）
5.1.4 服务运营（服务部署与托管）
5.1.5 平台支撑能力
5.2 可信AI大模型
5.2.1 大模型存在的风险与隐患
5.2.2 大模型安全的几个维度
1、大模型的数据泄露问题
2、大模型的伦理道德问题
3、大模型的攻击对抗问题
5.2.3 可信AI的提出与发展
5.2.4 可信AI技术的发展分析
1、可信AI发展阶段
2、应用AI鲁棒性技术对抗恶意攻击
3、应用AI可解释性技术提升决策透明度
4、互联网平台公平性探索
5、AI应用实践中的数据模型安全和隐私保护
5.2.5 可信AI检测工具及框架
1、可信AI检测工具
2、可信AI检测框架
6.1 大模型产业化应用及场景探索
6.1.1 大模型产业化应用—赋能一般通用业务场景
6.1.2 大模型产业化应用—行业大模型—赋能具体行业场景
6.2 大模型产业化应用探索：赋能一般通用业务场景
6.2.1大模型赋能业务场景一：智能客服
1、智能客服概述
2、智能客服行业规模
3、智能客服下游应用情况
4、大模型对智能客服业务的影响
5、大模型融合智能客服的应用案例
6.2.2大模型赋能业务场景二：智能营销
1、智能营销概述
2、智能营销行业规模
3、智能营销下游应用情况
4、大模型对智能营销业务的影响
5、大模型融合智能营销的应用案例
6.2.3大模型赋能业务场景三：智能搜索
1、智能搜索概述
2、智能搜索行业规模
3、大模型对智能搜索业务的影响
4、大模型融合智能搜索应用案例
6.2.4大模型赋能业务场景四：智能翻译
1、智能翻译概述
2、智能翻译行业规模
3、大模型对智能翻译业务的影响
6.3 大模型产业化应用探索：行业大模型
6.3.1 金融行业大模型发展及应用
1、金融行业需求痛点
2、大模型在金融行业的应用可能性
3、大模型在金融行业的应用案例：智能投研和风险治理
6.3.2 医疗行业大模型发展及应用
1、医疗行业需求痛点
2、大模型在医疗行业的应用可能性
3、大模型在医疗行业的应用案例：智能问诊
6.3.3 工业行业大模型发展及应用
1、工业行业需求痛点
2、大模型在工业行业的应用可能性
3、大模型在工业行业的应用案例：智能运营
4、中国AI大模型工业应用指数
6.3.4 文化旅游行业大模型发展及应用
1、文化旅游行业需求痛点
2、大模型在文化旅游行业的应用可能性
3、大模型在文化旅游行业的应用案例：推动古籍数字化建设
6.3.5 教育行业大模型发展及应用
1、教育行业需求痛点
2、大模型在教育行业的应用可能性
3、大模型在教育行业的应用案例：智慧教学助手
6.3.6 政务行业大模型发展及应用
1、政务行业需求痛点
2、大模型在政务行业的应用可能性
3、大模型在政务行业的应用案例：政策撰写助手
6.4 大模型产业细分应用市场战略地位分析
7.1 全球及中国大模型企业梳理与对比
7.2 全球大模型产业企业案例分析
7.2.1 OpenAI-GPT大模型
1、企业基本信息介绍
2、企业经营情况
3、企业大模型业务布局现状
7.2.2 谷歌-大语言模型PaLM
1、企业基本信息介绍
2、企业业务架构&经营情况
3、企业大模型业务布局现状
7.2.3 微软-Orca
1、企业基本信息介绍
2、企业业务架构&经营情况
3、企业大模型业务布局现状
7.2.4 Meta AI
1、企业基本信息介绍
2、企业业务架构&经营情况
3、企业大模型业务布局现状
7.3 中国大模型产业企业案例分析
7.3.1 百度-文心大模型/文心一言
1、企业基本信息介绍
2、企业业务架构&经营情况
3、企业大模型业务总体概况
4、企业大模型市场应用和推广情况
5、企业大模型评估情况
6、企业大模型业务动态追踪
7.3.2 阿里-通义大模型/通义千问
1、企业基本信息介绍
2、企业业务架构&经营情况
3、企业大模型业务总体情况
4、企业大模型市场应用和推广情况
5、企业大模型评估情况
6、企业大模型业务动态追踪
7.3.3 科大讯飞-讯飞星火
1、企业基本信息介绍
2、企业业务架构&经营情况
3、企业大模型业务总体概况
4、企业大模型市场应用和推广情况
5、企业大模型评估情况
6、企业大模型业务动态追踪
7.3.4 360智脑（360）
1、企业基本信息介绍
2、企业业务架构&经营情况
3、企业大模型业务总体情况
4、企业大模型市场应用和推广情况
5、企业大模型评估情况
6、企业大模型业务动态追踪
7.3.5 ChatGLM（智谱AI）
1、企业基本信息介绍
2、企业整体经营情况
3、企业大模型业务总体情况
4、企业大模型市场应用和推广情况
5、企业大模型业务动态追踪
7.3.6 腾讯-混元大模型/混元助手
1、企业基本信息介绍
2、企业业务架构&经营情况
3、企业大模型业务总体概况
4、企业大模型市场应用和推广情况
5、企业大模型评估情况
6、企业大模型业务动态追踪
7.3.7 华为-盘古大模型
1、企业基本信息介绍
2、企业业务架构&经营情况
3、企业大模型业务总体概况
4、企业大模型市场应用和推广情况
5、企业大模型评估情况
6、企业大模型业务动态追踪
7.3.8 商汤科技-日日新SenseNova/商量
1、企业基本信息介绍
2、企业业务架构&经营情况
3、企业大模型业务总体概况
4、企业大模型市场应用和推广情况
5、企业大模型业务动态追踪
7.3.9 Vivo-蓝心大模型BlueLM
1、企业基本信息介绍
2、企业业务架构&经营情况
3、企业大模型业务总体概况
4、企业大模型市场应用和推广情况
5、企业大模型评估情况
6、企业大模型业务动态追踪
7.3.10 昆仑万维-天工
1、企业基本信息简介
2、企业业务架构&经营情况
3、企业大模型业务总体概况
4、企业大模型市场应用和推广情况
5、企业大模型评估情况
6、企业大模型业务动态追踪
——展望篇——
8.1 大模型产业政策环境洞悉
8.1.1 国家层面大模型产业政策及规划汇总及解读
8.1.2 国家重点政策/规划对大模型产业的影响
8.1.3 地方层面大模型行业政策重要规划汇总
8.2 大模型产业PEST分析
8.3 大模型产业SWOT分析
8.4 大模型产业发展潜力评估
8.5 大模型产业未来关键增长点
8.6 大模型产业发展前景预测
8.7 大模型产业发展趋势洞悉
9.1 大模型产业投资风险预警
9.2 大模型产业投资机会分析
9.3 大模型产业投资价值评估
9.4 大模型产业投资策略建议
9.5 大模型产业可持续发展建议
图表1：大模型的特征
图表2：大模型专业术语
图表3：本报告研究领域所处行业
图表4：中国大模型产业监管体系构成
图表5：中国大模型产业链
图表6：中国大模型产业链全景图谱
图表7：本报告权威数据来源
图表8：本报告研究方法及统计标准
图表9：中国大模型发展历程
图表10：中国大模型行业市场主体类型构成
图表11：大模型行业参与者进场方式
图表12：《互联网信息服务深度合成管理规定》与《生成式人工智能服务管理暂行办法》对比
图表13：大模型行业披露/机制资质合规
图表14：大模型行业内容合规要求
图表15：大模型行业网络安全与数据合规要求
图表16：2020-2023年中国大模型存量（单位：项）
图表17：截至2023年中国获得备案的生成式人工智能大模型清单
图表18：中国获得备案的提供深度合成服务算法大模型清单
图表19：主流大模型参数量的变化与其准确率变化的关系
图表20：国内主要大模型产品的参数规模对比（单位：亿）
图表21：大模型行业的商业模式
图表22：中国PaaS发展历程
图表23：PaaS分类及行业发展周期
图表24：2019-2023年PaaS（平台即服务）市场规模及变动情况分析（单位：亿元，%）
图表25：中国PaaS市场竞争格局
图表26：2023年中国公有云PaaS厂商市场份额占比（单位：%）
图表27：PaaS发展趋势分析
图表28：SaaS（软件即服务）的演进过程
图表29：SaaS（软件即服务）的成本结构
图表30：SaaS（软件即服务）的技术架构
更多图表见正文……
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用案头研究与市场调研相结合的方式，依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论，科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。
公司通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容，整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预测。
本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。
本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中，一般通过三角测定的方式，从供需两个方向出发，验证资料的合理性。
在数据验证过程中，本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定，行业规模（产销量及产值等），通过一手和二手信息判断，所有的市场份额、数据细分比例等，基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去，进行了广泛的细节观察，通过一手资料得到了验证，并进行了分析，以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。
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智研咨询是行业研究咨询服务领域的领导品牌，公司拥有强大的智囊顾问团，与国内数百家咨询机构，行业协会建立长期合作关系，专业的团队和资源，保证了我们报告的专业性。
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持续让客户满意是我们一直的追求。公司会安排专业的客服专员会定期电话回访或上门拜访，收集您对我们服务的意见及建议，做到让客户100%满意。
◆ 本报告分析师具有专业研究能力，报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合智研咨询监测产品数据，通过智研统计预测模型估算获得；企业数据主要为官方渠道以及访谈获得，智研咨询对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。
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