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2024年中国生成式AI行业市场全景调研及投资价值评估咨询报告
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行研内训:观知研究员帮助企业中高层集中了解行业趋势,洞察市场战略潜力,发现产业机会的深度内部分享
内容摘要
观知海内咨询发布的《2024年中国生成式AI行业市场全景调研及投资价值评估咨询报告》是生成式AI行业最新研究成果。介绍了生成式AI行业市场发展环境、全球及中国生成式AI行业整体运行态势,分析了生成式AI市场竞争格局及生成式AI重点企业经营状况、产业链发展现状等,并对生成式AI行业未来投资前景做了预期及判断。
目录

报告目录

第一章生成式AI概述

1.1生成式AI的定义

1.2生成式AI历史沿革

1.3生成式AI工作流程

1.3.1模型训练

1.3.2模型选择

1.3.3生成数据

1.3.4评估生成结果

1.3.5调整模型

1.4生成式AI的优势

1.4.1可以创造新内容

1.4.2可以提高效率和生产力

1.4.3可以提高生成内容的质量

1.4.4可以实现新的应用和用途

第二章生成式AI技术发展概述

2.1生成式AI技术发展总体概况

2.2生成对抗网络(GAN)

2.2.1概念及简介

2.2.2 GAN神经网络组成

(1)生成器

(2)判别器

2.2.3 GAN生成器工作流程

2.2.4 GAN判别器工作流程

2.3扩散模型(Diffusion Models)

2.3.1概念及简介

2.3.2 GAN和扩散模型的比较

2.4文生图技术(Text to Image)

2.4.1概念及简介

2.4.2发展历程

2.5生成式AI关联技术

2.5.1计算机科学

2.5.2互联网技术

2.5.3机器学习方法

2.6生成式AI研究热点

2.6.1预训练技术

2.6.2图神经网络技术

(1)图卷积神经网络

(2)基于空间的图卷积神经网络

第三章生成式AI产业链与商业模式分析

3.1生成式AI产业链模型

3.2生成式AI商业模式

3.2.1模式一:生态构建者——全产业链生态+场景应用作为突破口

3.2.2模式二:技术算法驱动者——技术层+场景应用作为突破口

3.2.3模式三:应用聚焦者——场景应用

3.2.4模式四:垂直领域先行者——杀手级应用+逐渐构建垂直领域生态

3.2.5模式五:基础设施提供者——从基础设施切入,并向产业链下游拓展

3.3中国生成式AI行业发展分析

3.3.1生成式AI行业市场现状

3.3.2生成式AI行业财务分析

3.3.3生成式AI行业竞争格局

第四章生成式AI产业链上游构成及主要玩家

4.1生成式AI产业链上游主要构成

4.1.1数据供给

4.1.2数据分析及标注

4.1.3创作者生态

4.1.4底层配合工具

4.4.5相关算法及模型研究

4.2生成式AI产业链上游主要玩家

第五章生成式AI产业链中游构成及主要玩家

5.1生成式AI产业链中游主要构成

5.1.1内容设计

5.1.2内容制作工具

5.1.3运营增效

5.1.4个性化市场营销

5.5.5数据梳理

5.2生成式AI产业链中游主要玩家

第六章生成式AI产业链下游构成及主要玩家

6.1生成式AI产业链中游主要构成

6.1.1内容创作及分发平台

6.1.2第三方分发渠道

6.1.3内容终端生产

6.1.4第三方内容服务机构

6.6.5 AIGC内容检测

6.2生成式AI产业链下游主要玩家

第七章生成式AI技术的应用

7.1生成式AI技术目前主要应用领域

7.1.1娱乐媒体和内容创作领域

7.1.2代码软件领域

7.1.3生物医药领域

7.2生成式AI在其他行业及技术领域的应用

7.2.1汽车科技

7.2.2供应链技术

7.2.3电子商务

7.2.4金融科技

7.2.5医疗信息技术

7.2.6数字健康

7.2.7游戏

7.2.8农业科技

7.2.9食品科技

7.2.10气候技术

7.2.11企业SaaS

7.2.12 AI和机器学习

7.2.13信息安全

7.2.14物联网

7.2.15加密货币/Web3

7.2.16保险科技

第八章生成式AI现象级应用——ChatGPT

8.1 ChatGPT简介

8.2 ChatGPT主要功能

8.3 ChatGPT发展趋势

8.3.1机器学习

8.3.2神经网络

8.3.3 Transformer算法

8.4 GPT算法的发展历程

8.5 ChatGPT与InstructGPT的比较

8.5.1 ChatGPT与InstructGPT的相同点

8.5.2 ChatGPT与InstructGPT的不同点

第九章ChatGPT的应用和潜力

9.1 ChatGPT的应用

9.1.1 ChatGPT打开海量应用场景

9.1.2 ChatGPT有望成为下一代搜索引擎的催化剂

9.2 ChatGPT的提升空间

9.2.1可能写出看似合理但不正确或荒谬的答案

9.2.2对输入措辞的调整或多次尝试相同的提示很敏感

9.2.3模型通常过于冗长并过度使用某些短语

9.2.4模型拒绝不当请求,有时会响应有害指令或表现偏见行为

第十章ChatGPT的技术线路

10.1基于GPT-3.5,GPT-4预计提升更明显

10.1.1 ChatGPT是基于GPT-3.5的主力模型

10.1.2 GPT-4有望成为多模态的人工智能

10.2 GPT-4有望成为多模态的人工智能

10.3领先的NLP模型

10.4 RLHF与TAMER是重要架构支撑

第十一章ChatGPT的基础设施

11.1 ChatGPT的核心基础设施——AI超算中心

11.1.1算力的概念和基本单位

11.1.2巨头布局AI超算中心概况

11.2新一代AI数据中心的关键硬件——AI服务器

11.2.1数据中心产业链分析

11.2.2中国数据中心总投资结构及硬件投资结构

11.2.3 2019-2023年我国算力规模及增速

11.2.4 2019-2023年我国算力内部结构

11.2.5全球级中国AI服务器市场规模

11.3 AI算力的“心脏”——GPU

11.3.1 AI芯片是AI算力的“心脏”

11.3.2 AI芯片的市场结构

11.3.3 AI芯片的优点

11.3.4全球及中国AI芯片市场规模

11.3.5加速服务器的市场前景

第十二章OpenAI公司发展概述

12.1 OpenAI公司简介

12.2 OpenAI公司历史沿革

12.3 OpenAI公司组织架构和运作结构

12.4 OpenAI公司的商业化

12.4.1 OpenAI的商业模式即API接口收费

12.4.2 OpenAI的主要业务概况及产品矩阵

12.5 OpenAI公司的核心产品

12.5.1核心产品——DALL E 2

12.5.2核心产品——Whisper

第十三章生成式AI行业重点企业研究

13.1浪潮电子信息产业股份有限公司

13.1.1企业发展基本情况

13.1.2企业经营状况分析

13.1.3企业生成式AI业务情况

13.1.4企业核心竞争力分析

13.1.5企业发展战略分析

13.2长沙景嘉微电子股份有限公司

13.2.1企业发展基本情况

13.2.2企业经营状况分析

13.2.3企业生成式AI业务情况

13.2.4企业核心竞争力分析

13.2.5企业发展战略分析

13.3科大讯飞股份有限公司

13.3.1企业发展基本情况

13.3.2企业经营状况分析

13.3.3企业生成式AI业务情况

13.3.4企业核心竞争力分析

13.3.5企业发展战略分析

13.4海光信息技术股份有限公司

13.4.1企业发展基本情况

13.4.2企业经营状况分析

13.4.3企业生成式AI业务情况

13.4.4企业核心竞争力分析

13.4.5企业发展战略分析

13.5中科寒武纪科技股份有限公司

13.5.1企业发展基本情况

13.5.2企业经营状况分析

13.5.3企业生成式AI业务情况

13.5.4企业融资情况分析

13.5.5企业发展战略分析

13.6云从科技集团股份有限公司

13.6.1企业发展基本情况

13.6.2企业经营状况分析

13.6.3企业生成式AI业务情况

13.6.4企业核心竞争力分析

13.6.5企业发展战略分析

13.7北京海天瑞声科技股份有限公司

13.7.1企业发展基本情况

13.7.2企业经营状况分析

13.7.3企业生成式AI业务情况

13.7.4企业核心竞争力分析

13.7.5企业发展战略分析

13.8拓尔思信息技术股份有限公司

13.8.1企业发展基本情况

13.8.2企业经营状况分析

13.8.3企业生成式AI业务情况

13.8.4企业融资情况分析

13.8.5企业发展战略分析

13.9三六零安全科技股份有限公司

13.9.1企业发展基本情况

13.9.2企业经营状况分析

13.9.3企业生成式AI业务情况

13.9.4企业融资情况分析

13.9.5企业发展战略分析

13.10百度集团股份有限公司

13.13.1企业发展基本情况

13.13.2企业经营状况分析

13.13.3企业生成式AI业务情况

13.13.4企业融资情况分析

13.13.5企业发展战略分析

第十四章生成式AI行业发展前景和市场空间测算

14.1生成式AI行业发展趋势

14.1.1多模态语言处理融合

14.1.2生成式AI应用逐渐成熟

14.1.3生成式AI的需求不断增长

14.1.4促使更聪明、低成本的机器人和虚拟助手变得普及

14.1.5从根本上构建自更新的元宇宙

14.2生成式AI行业发展挑战

14.2.1更优的算法

14.2.2语言的深度分析

14.2.3多学科的交叉

14.2.4数据质量问题

14.2.5计算资源限制

14.2.6可解释性问题

14.2.7多模态和跨模态生成问题

14.2.8法律和道德问题

14.3生成式AI行业发展驱动因素

14.3.1生成式AI要素演进,行业迎来变更式发展

14.3.2传统行业智能需求增长,带动语言处理需求上涨

14.4生成式AI行业发展限制因素

14.4.1生成式AI存在技术难题

14.4.2生成式AI模型通用性不强

14.5生成式AI行业投资风险

14.5.1生成式AI技术创新及发展不及预期

14.5.2用户接受度低于预期

14.5.3行业政策监管风险

14.6 2024-2030年生成式AI行业市场空间预测

报告部分图表目录:

图表:2019-2023年中国GDP总量及增长

图表:2019-2023年中国CPI、PPI月度走势

图表:2019-2023年中国工业增加值增长

图表:2019-2023年中国全社会固定投资额走势

图表:2019-2023年人民币兑美元汇率中间价

图表:2019-2023年中国社会消费品零售总额增长

图表:2019-2023年中国总人口数量增长

图表:2019-2023年中国城镇化率

图表:中国生成式AI行业产业链图

图表:2019-2023年中国生成式AI行业市场规模情况

图表:2022年中国生成式AI行业区域规模分布

图表:2019-2023年中国生成式AI行业或所属行业企业数量增长

图表:2019-2023年中国生成式AI行业或所属行业从业人数增长

图表:2019-2023年中国生成式AI行业或所属行业资产规模增长

图表:2019-2023年中国生成式AI行业或所属行业产值增长

图表:2019-2023年中国生成式AI行业或所属行业工业销售产值增长

图表:2019-2023年中国生成式AI行业或所属行业主要盈利指标统计

图表:2019-2023年中国生成式AI行业或所属行业主要盈利指标增长

图表:2024-2030年中国生成式AI行业发展规模预测

图表:2024-2030年中国生成式AI行业发展趋势预测

......


数据来源
本报告数据主要采用国家权威机构统计数据库(国家统计局、工信部、海关总署、商务部等)、业内人士访谈、问卷调查数据等。报告揭示了生成式AI市场潜在需求与潜在机会,为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据,同时对银行信贷及学术论文等部门及机构也具有极大的参考价值。
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