《中国大模型行业市场发展分析及发展趋势与投资战略研究报告(2026-2031版)》

第一章 大模型综述及数据来源说明

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

1.2 大模型分类

1.3 本报告研究范围界定说明

1.4 本报告数据来源及统计标准说明

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

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 全球大模型市场规模分析

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 中国大模型市场规模分析

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

4.7 大模型数据服务

4.7.1 数据服务概述

4.7.2 数据api

4.7.3 训练数据开发

4.7.4 推理数据开发

4.7.5 数据维护

4.8 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

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

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

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

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

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

7.2.2 谷歌-大语言模型palm

7.2.3 英伟达ai大模型

7.2.4 meta ai

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

7.3.2 阿里-通义大模型/通义千问

7.3.3 腾讯-混元大模型/混元助手

7.3.4 华为-盘古大模型

7.3.5 字节跳动-“火山方舟”

7.3.6 商汤科技-日日新sensenova/商量

7.3.7 科大讯飞-讯飞星火

7.3.8 京东-言犀大模型

7.3.9 知乎-知海图ai

7.3.10 昆仑万维-天工

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

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

附件

《单一数字市场版权指令》

图表目录

图表：报告权威数据来源

图表：pest分析

图表：swot分析

图表：波特五力分析法

图表：《数字化单一市场版权指令》

图表：海外大模型加速迭代

图表：海外大模型训练和应用进展

图表：全球大模型市场规模

图表：中国大模型技术进展

图表：大模型国家级专精特新企业融资事件变化

图表：大模型国家级专精特新企业融资金额变化

图表：中国大模型市场竞争态势

图表：2021-2026年中国大模型市场规模

图表：大模型产业链结构

图表：中国大模型产业链生态图谱

图表：大模型国家级专精特新企业区域分布

图表：大模型国家级专精特新企业细分环节区域分布

图表：英伟达三款gpu关键参数对比

图表：tpu v5p与历代产品参数对比

图表：英伟达四款芯片对比

图表：华为昇腾计算中心建设情况

图表： 鲲鹏处理器发展历程

图表：海光dcu特点

图表：寒武纪芯片对比英伟达v1 00

图表：大模型主流的并行计算框架

图表：国内大模型厂商： 主要大模型应用场景

图表：大语言模型在搜索场景中的部分应用情况

图表：国内主流大模型对海外大模型各项数据对比差距有限

图表：2021-2026年openai 陆续推出gpt系列大模型

图表：chipnemo训练成本