大模型是大规模语言模型（Large Language Model）的简称。大模型主要指具有数十亿甚至上百亿 参数的深度学习模型，其具备较大容量、海量参数、大算力等特点。大模型由早期的单语言预训练模型发展至多语言预训练模型，再到现阶段的多模态预训练模型，可实现处理多任务的目标。
大模型技术引领着人工智能领域迈入新发展高度，在世界范围内受到广泛关注。大模型对于企业用户和人工智能厂商而言，是一个重要发展机遇。
在大模型落地早期阶段，商业化主要来自模型层。大模型+算力是最主流的收费方式。随着大模型生态成熟，未来应用层将在商业化过程中担当主力。
大模型在各行业落地速度差异显著，投入预算最为积极的是能源和金融两大行业。主要原因在于这两个行业以央国企为主，具备较强的数据、算力以及 AI 基础。
与早期的人工智能模型相比，大型模型在参数量上取得了质的飞跃，导致了在复杂任务的建模能力整体 上的提升：
1）学习能力增强：以应对更复杂的任务；2）泛化能力加强：以实现更广泛的适用性；3） 鲁棒性提高；4）具备更高层次认知互动能力：可模拟某些人类能力等。 应用前景：复杂性、高维度、多样性和个性化要求使得大型模型在某些任务上更易获得出色的建模能力；
多模态传感器数据的融合分析，尤其涉及到时序数据的处理，如自动驾驶；杂且动态的目标，需要模型从大规模多样化的数据模式中学习，如金融领域中的量化交易策略优化；涉及异构数据源的高维输入空间，如医学图像和报告；需要为不同用户或场景进行个性化建模的定制化需求，如智能助理。
中国大模型产业的崛起标志着人工智能领域的新篇章。在不断创新的推动下，它正快速融入各行各业，为商业世界带来了前所未有的机遇。展望未来，我们可以乐观地预见，中国大模型将继续引领创新浪潮。
未来，我们可以期待更多创新应用场景的涌现，更深层次的商业合作，以及技术的持续演进。同时，国际化发展和政策支持也将为中国大模型产业带来更广阔的舞台。我们坚信，中国大模型产业将继续为世界科技进步和商业化进程贡献力量，成为引领未来的关键力量之一。让我们共同期待并积极参与这个激动人心的时代，为中国大模型的未来发展添砖加瓦。
第一章 大模型综述
1.1 大模型界定
1.1.1 大模型的定义
1.1.2 大模型性质特征
1.1.3 大模型专业术语
1.1.4 大模型概念辨析
1.1.5 大模型所处行业
1、《国民经济行业分类》
2、《战略性新兴产业分类》
1.2 大模型分类
1.3 本报告研究范围界定说明
1.5 本报告数据来源及统计标准说明
1.5.1 本报告权威数据来源
1.5.2 本报告研究方法及统计标准
第二章 全球大模型发展现状及趋势
2.1 全球大模型发展历程
2.2 全球大模型监管措施
2.3 全球大模型技术进展
2.4 全球大模型应用探索
2.4.1 全球大模型应用发展
2.4.2 大模型落地应用案例
1、文本生成方面应用——notion.ai
2、图片方面应用——midjourney
3、视频方面应用——gen-2模型
4、办公软件应用——microsoft365 copilot
2.5 全球大模型市场竞争态势
2.5.1 全球大模型竞争格局
2.5.2 全球大模型风险投资
2.5.3 全球大模型并购交易
2.6 全球大模型市场容量分析
2.7 全球大模型发展前景预测
2.8 全球大模型发展趋势洞悉
第三章 中国大模型发展现状及规模
3.1 中国大模型发展历程
3.2 中国大模型监管措施
3.3 中国大模型技术进展
3.4 中国大模型市场主体类型
3.4.1 互联网科技企业
3.4.2 人工智能企业
3.4.3 初创研究团队
3.5 中国大模型企业进场方式
3.6 中国大模型投融资状况
3.7 中国大模型市场竞争态势
3.8 中国大模型市场容量分析
3.9 中国大模型评估框架
3.10 中国大模型发展痛点及挑战
第四章 大模型产业链全景及基础服务
4.1 大模型产业链结构梳理
4.2 大模型产业链生态图谱
4.3 大模型产业链区域热力图
4.4 大模型成本投入结构
4.5 ai芯片
4.5.1 ai芯片概述
4.5.2 ai芯片发展现状
4.5.3 ai芯片供应商格局
4.5.4 对大模型发展的影响
4.6 大模型工具
4.6.1 大模型工具概述
4.6.2 大模型工具发展
4.6.3 对大模型的影响
4.6 大模型数据服务
4.6.1 数据服务概述
4.6.2 数据api
4.6.3 训练数据开发
4.6.4 推理数据开发
4.6.5 数据维护
4.6.6 对大模型的影响
4.7 配套产业布局对大模型的影响总结
第五章 大模型基础算法及平台发展
5.1 大模型算法框架与开发平台
5.1.1 大模型算法框架
5.1.2 大模型开发平台
5.2 大模型细分市场：nlp大模型
5.2.1 nlp大模型概述
5.2.2 nlp大模型市场概况
5.2.3 nlp大模型发展趋势
5.3 大模型细分市场：cv大模型
5.3.1 cv大模型概述
5.3.2 cv大模型市场概况
5.3.3 cv大模型发展趋势
5.4 大模型细分市场：多模态大模型
5.4.1 多模态大模型概述
5.4.2 多模态大模型市场概况
5.4.3 多模态大模型发展趋势
5.5 大模型细分市场：科学计算大模型
5.5.1 科学计算大模型概述
5.5.2 科学计算大模型市场概况
5.5.3 科学计算大模型发展趋势
5.6 中国大模型细分市场战略地位分析
第六章 大模型应用赋能及场景探索
6.1 大模型应用场景&行业领域分布
6.1.1 大模型应用/需求场景
6.1.2 大模型应用行业领域
6.2 大模型细分应用：智能检索
6.2.1 智能检索发展状况
1、智能检索发展现状
2、智能检索发展趋势
6.2.2 智能检索领域大模型应用概述
6.2.3 智能检索领域大模型市场现状
6.2.4 智能检索领域大模型需求潜力
6.3 大模型细分应用：智能推荐
6.3.1 智能推荐发展状况
1、智能推荐发展现状
2、智能推荐发展趋势
6.3.2 智能推荐领域大模型应用概述
6.3.3 智能推荐领域大模型市场现状
6.3.4 智能推荐领域大模型需求潜力
6.4 大模型细分应用：智能客服
6.4.1 智能客服发展状况
1、智能客服发展现状
2、智能客服发展趋势
6.4.2 智能客服领域大模型应用概述
6.4.3 智能客服领域大模型市场现状
6.4.4 智能客服领域大模型需求潜力
6.5 大模型细分应用：智能审核
6.5.1 智能审核发展状况
1、智能审核发展现状
2、智能审核发展趋势
6.5.2 智能审核领域大模型应用概述
6.5.3 智能审核领域大模型市场现状
6.5.4 智能审核领域大模型需求潜力
6.6 大模型细分应用：其他
6.6.1 基础科学
6.6.2 智能录入
6.6.3 工业质检
6.6.4 智能办公
6.7 中国大模型细分应用市场战略地位分析
第七章 全球及中国大模型案例解析
7.1 全球及中国大模型梳理与对比
7.2 全球大模型布局案例分析
7.2.1 openai-gpt大模型
1、基本信息
2、技术支持
3、参数规模
4、耗费算力
5、应用范围
6、模型特点
7、最新进展
7.2.2 谷歌-大语言模型palm
1、基本信息
2、技术支持
3、参数规模
4、耗费算力
5、应用范围
6、模型特点
7、最新进展
7.2.3 英伟达ai大模型
1、基本信息
2、技术支持
3、参数规模
4、耗费算力
5、应用范围
6、模型特点
7、最新进展
7.2.4 meta ai
1、基本信息
2、技术支持
3、参数规模
4、耗费算力
5、应用范围
6、模型特点
7、最新进展
7.3 中国大模型布局案例分析
7.3.1 百度-文心大模型/文心一言
1、基本信息
2、技术支持
3、参数规模
4、耗费算力
5、应用范围
6、模型特点
7、最新进展
7.3.2 阿里-通义大模型/通义千问
1、基本信息
2、技术支持
3、参数规模
4、耗费算力
5、应用范围
6、模型特点
7、最新进展
7.3.3 腾讯-混元大模型/混元助手
1、基本信息
2、技术支持
3、参数规模
4、耗费算力
5、应用范围
6、模型特点
7、最新进展
7.3.4 华为-盘古大模型
1、基本信息
2、技术支持
3、参数规模
4、耗费算力
5、应用范围
6、模型特点
7、最新进展
7.3.5 字节跳动-飞书“my ai”
1、基本信息
2、技术支持
3、参数规模
4、耗费算力
5、应用范围
6、模型特点
7、最新进展
7.3.6 商汤科技-日日新sensenova/商量
1、基本信息
2、技术支持
3、参数规模
4、耗费算力
5、应用范围
6、模型特点
7、最新进展
7.3.7 科大讯飞-讯飞星火
1、基本信息
2、技术支持
3、参数规模
4、耗费算力
5、应用范围
6、模型特点
7、最新进展
7.3.8 京东-chat jd
1、基本信息
2、技术支持
3、参数规模
4、耗费算力
5、应用范围
6、模型特点
7、最新进展
7.3.9 知乎-知海图ai
1、基本信息
2、技术支持
3、参数规模
4、耗费算力
5、应用范围
6、模型特点
7、最新进展
7.3.10 昆仑万维-天工
1、基本信息
2、技术支持
3、参数规模
4、耗费算力
5、应用范围
6、模型特点
7、最新进展
第八章 大模型市场前景及发展趋势洞悉
8.1 大模型swot分析（优势/劣势/机会/威胁）
8.2 大模型发展潜力评估
8.3 大模型未来关键增长点
8.4 大模型发展前景预测
8.5 大模型发展趋势洞悉
8.5.1 整体发展趋势
8.5.2 市场竞争趋势
8.5.3 技术创新趋势
8.5.4 细分市场趋势
第九章 大模型投资战略规划策略及建议
9.1 大模型进入与退出壁垒
9.1.1 大模型进入壁垒分析
9.1.2 大模型退出壁垒分析
9.2 大模型投资风险预警
9.3 大模型投资机会分析
9.3.1 大模型产业链薄弱环节投资机会
9.3.2 大模型细分领域投资机会
9.3.3 大模型区域市场投资机会
9.3.4 大模型产业空白点投资机会
9.4 大模型投资价值评估
9.5 大模型投资策略建议
9.6 大模型可持续发展建议
图表目录
图表：大模型的定义
图表：大模型的性质与特征
图表：大模型专业术语
图表：大模型概念辨析
图表：本报告研究领域所处行业（一）
图表：本报告研究领域所处行业（二）
图表：大模型分类
图表：本报告研究范围界定
图表：本报告权威数据资料来源汇总
图表：本报告的主要研究方法及统计标准说明
图表：全球大模型发展历程
图表：全球大模型监管措施
图表：全球大模型技术进展
图表：全球大模型应用发展
图表：全球大模型落地应用案例
图表：全球大模型竞争格局
图表：全球大模型风险投资
图表：全球大模型兼并重组
图表：全球大模型市场容量分析
图表：全球大模型发展前景预测
图表：全球大模型发展趋势洞悉
图表：中国大模型发展历程
图表：中国大模型监管机构及其职能
图表：大模型市场竞争态势
图表：大模型市场容量分析
图表：中国大模型发展痛点及挑战
图表：大模型产业链结构梳理
图表：大模型产业链生态图谱
图表：大模型产业链区域热力图
图表：大模型成本投入结构
图表：大模型产业价值链分析图
图表：大模型工具与平台市场发展现状
图表：对大模型的影响分析
图表：大模型算法框架
图表：大模型开发平台
图表：nlp大模型市场概况
图表：nlp大模型发展趋势
图表：cv大模型市场概况
图表：cv大模型发展趋势
图表：多模态大模型市场概况
图表：多模态大模型发展趋势
图表：科学计算大模型市场概况
图表：科学计算大模型发展趋势
图表：中国大模型细分市场战略地位分析
图表：中国大模型细分应用场景分布
图表：中国大模型细分应用市场结构
图表：智能检索发展现状
图表：智能检索发展趋势
图表：智能检索领域大模型应用概述
图表：智能检索领域大模型市场现状
图表：智能检索领域大模型需求潜力
图表：智能推荐发展现状
图表：智能推荐发展趋势
图表：智能推荐领域大模型应用概述
图表：智能推荐领域大模型市场现状
图表：智能推荐领域大模型需求潜力
图表：智能客服发展现状
图表：智能客服发展趋势
图表：智能客服领域大模型应用概述
图表：智能客服领域大模型市场现状
图表：智能客服领域大模型需求潜力
图表：大模型细分应用波士顿矩阵分析
图表：全球及中国大模型梳理与对比
图表：openai-gpt大模型基本信息
图表：openai-gpt大模型技术支持
图表：openai-gpt大模型参数规模
图表：openai-gpt大模型应用范围
图表：openai-gpt大模型特点
图表：openai-gpt大模型最新进展
图表：谷歌-大语言模型palm基本信息
图表：谷歌-大语言模型palm技术支持
图表：谷歌-大语言模型palm参数规模
图表：谷歌-大语言模型palm应用范围
图表：谷歌-大语言模型palm特点
图表：谷歌-大语言模型palm最新进展
图表：英伟达ai大模型基本信息
图表：英伟达ai大模型技术支持
图表：英伟达ai大模型参数规模
图表：英伟达ai大模型应用范围
图表：英伟达ai大模型特点
图表：英伟达ai大模型最新进展
图表：百度-文心大模型/文心一言基本信息
图表：百度-文心大模型/文心一言技术支持
图表：百度-文心大模型/文心一言参数规模
图表：百度-文心大模型/文心一言应用范围
图表：百度-文心大模型/文心一言特点
图表：百度-文心大模型/文心一言最新进展
图表：阿里-通义大模型/通义千问基本信息
图表：阿里-通义大模型/通义千问技术支持
图表：阿里-通义大模型/通义千问参数规模
图表：阿里-通义大模型/通义千问应用范围
图表：阿里-通义大模型/通义千问特点
图表：阿里-通义大模型/通义千问最新进展
图表：腾讯-混元大模型/混元助手基本信息
图表：腾讯-混元大模型/混元助手技术支持
图表：腾讯-混元大模型/混元助手参数规模
图表：腾讯-混元大模型/混元助手应用范围
图表：腾讯-混元大模型/混元助手特点
图表：腾讯-混元大模型/混元助手最新进展
图表：华为-盘古大模型基本信息
图表：华为-盘古大模型技术支持
图表：华为-盘古大模型参数规模
图表：华为-盘古大模型应用范围
图表：华为-盘古大模型特点
图表：华为-盘古大模型最新进展
图表：大模型swot分析（优势/劣势/机会/威胁）
图表：大模型发展潜力评估
图表：大模型未来关键增长点分析
图表：大模型市场前景预测
图表：大模型市场容量/市场增长空间预测
图表：大模型进入壁垒分析
图表：中国大模型退出壁垒分析
图表：大模型投资风险预警
图表：大模型投资机会分析
图表：大模型市场投资价值评估
图表：大模型投资策略建议
图表：大模型可持续发展建议
