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中国生成式AI行业市场发展分析及商业模式与发展前景研究报告(2025-2030版)

报告编号：488131
报告页数：150页
图表数量：30个
修订时间：2024年06月
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热点行业：生成式AI AI

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报告简介

生成式AI(Generative AI)是一种人工智能技术，利用机器学习模型和深度学习技术，通过研究历史数据的模式来生成新内容，可以是文本、图像、音频或视频。生成式AI不是根据给定的规则或数据生成输出，而是自主生成全新内容，类似于人类的创造。比如近来广受关注的聊天机器人ChatGPT，其所采用的核心模型GPT-3就可以生成高质量的自然语言文本，可用于聊天、写作、自动化客服等领域。

本研究咨询报告由北京中道泰和信息咨询有限公司领衔撰写，在大量周密的市场调研基础上，主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、51行业报告网、全国及海外相关报刊杂志的基础信息以及生成式AI行业研究单位等公布和提供的大量资料。报告对我国生成式AI行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析，重点分析了国内外生成式AI行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了生成式AI行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。报告对于生成式AI产品生产企业、经销商、行业管理部门以及拟进入该行业的投资者具有重要的参考价值，对于研究我国生成式AI行业发展规律、提高企业的运营效率、促进企业的发展壮大有学术和实践的双重意义。

报告目录

第一章生成式ai概述

第一节生成式ai的定义

第二节生成式ai历史沿革

第三节生成式ai工作流程

一、模型训练

二、模型选择

三、生成数据

四、评估生成结果

五、调整模型

第四节生成式ai的优势

一、可以创造新内容

二、可以提高效率和生产力

三、可以提高生成内容的质量

四、可以实现新的应用和用途

第二章生成式ai技术发展概述

第一节生成式ai技术发展总体概况

第二节生成对抗网络(gan)

一、概念及简介

二、 gan神经网络组成

(1)生成器

(2)判别器

三、 gan生成器工作流程

四、 gan判别器工作流程

第三节扩散模型(diffusion models)

一、概念及简介

二、 gan和扩散模型的比较

第四节文生图技术(text to image)

一、概念及简介

二、发展历程

第五节生成式ai关联技术

一、计算机科学

二、互联网技术

三、机器学习方法

第六节生成式ai研究热点

一、预训练技术

二、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

第一节生成式ai产业链模型

第二节生成式ai商业模式

一、模式一：生态构建者——全产业链生态+场景应用作为突破口

二、模式二：技术算法驱动者——技术层+场景应用作为突破口

三、模式三：应用聚焦者——场景应用

四、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

五、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

第三节中国生成式ai行业发展分析

一、生成式ai行业市场现状

二、生成式ai行业财务分析

三、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

第一节生成式ai产业链上游主要构成

一、数据供给

二、数据分析及标注

三、创作者生态

四、底层配合工具

五、相关算法及模型研究

第二节生成式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

第一节生成式ai产业链中游主要构成

一、内容设计

二、内容制作工具

三、运营增效

四、个性化市场营销

五、数据梳理

第二节生成式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

第一节生成式ai产业链中游主要构成

一、内容创作及分发平台

二、第三方分发渠道

三、内容终端生产

四、第三方内容服务机构

五、 aigc内容检测

第二节生成式ai产业链下游主要玩家

第七章生成式ai技术的应用

第一节生成式ai技术目前主要应用领域

一、娱乐媒体和内容创作领域

二、代码软件领域

三、生物医药领域

第二节生成式ai在其他行业及技术领域的应用

一、汽车科技

二、供应链技术

三、电子商务

四、金融科技

五、医疗信息技术

六、数字健康

七、游戏

八、农业科技

九、食品科技

十、气候技术

十一、企业SaaS

十二、 ai和机器学习

十三、信息安全

十四、物联网

十五、加密货币/web3

十六、保险科技

第八章生成式ai现象级应用——chatgpt

第一节 chatgpt简介

第二节 chatgpt主要功能

第三节 chatgpt发展趋势

一、机器学习

二、神经网络

三、 transformer算法

第四节 gpt算法的发展历程

第五节 chatgpt与instructgpt的比较

一、 chatgpt与instructgpt的相同点

二、 chatgpt与instructgpt的不同点

第九章 chatgpt的应用和潜力

第一节 chatgpt的应用

一、 chatgpt打开海量应用场景

二、 chatgpt有望成为下一代搜索引擎的催化剂

第二节 chatgpt的提升空间

一、可能写出看似合理但不正确或荒谬的答案

二、对输入措辞的调整或多次尝试相同的提示很敏感

三、模型通常过于冗长并过度使用某些短语

四、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

第一节基于gpt-3.5，gpt-4预计提升更明显

一、 chatgpt是基于gpt-3.5的主力模型

二、 gpt-4有望成为多模态的人工智能

第二节 gpt-4有望成为多模态的人工智能

第三节领先的nlp模型

第四节 rlhf与tamer是重要架构支撑

第十一章 chatgpt的基础设施

第一节 chatgpt的核心基础设施——ai超算中心

一、算力的概念和基本单位

二、巨头布局ai超算中心概况

第二节新一代ai数据中心的关键硬件——ai服务器

一、数据中心产业链分析

二、中国数据中心总投资结构及硬件投资结构

三、 2020-2025年我国算力规模及增速

四、 2020-2025年我国算力内部结构

五、全球级中国ai服务器市场规模

第三节 ai算力的“心脏”——gpu

一、 ai芯片是ai算力的“心脏”

二、 ai芯片的市场结构

三、 ai芯片的优点

四、全球及中国ai芯片市场规模

五、加速服务器的市场前景

第十二章 openai公司发展概述

第一节 openai公司简介

第二节 openai公司历史沿革

第三节 openai公司组织架构和运作结构

第四节 openai公司的商业化

一、 openai的商业模式即api接口收费

二、 openai的主要业务概况及产品矩阵

第五节 openai公司的核心产品

一、核心产品——dall e 2

二、核心产品——whisper

第十三章生成式ai行业重点企业研究

第一节浪潮电子信息产业股份有限公司

一、企业发展基本情况

二、企业经营状况分析

三、企业生成式ai业务情况

四、企业核心竞争力分析

五、企业发展战略分析

第二节长沙景嘉微电子股份有限公司

一、企业发展基本情况

二、企业经营状况分析

三、企业生成式ai业务情况

四、企业核心竞争力分析

五、企业发展战略分析

第三节科大讯飞股份有限公司

一、企业发展基本情况

二、企业经营状况分析

三、企业生成式ai业务情况

四、企业核心竞争力分析

五、企业发展战略分析

第四节海光信息技术股份有限公司

一、企业发展基本情况

二、企业经营状况分析

三、企业生成式ai业务情况

四、企业核心竞争力分析

五、企业发展战略分析

第五节中科寒武纪科技股份有限公司

一、企业发展基本情况

二、企业经营状况分析

三、企业生成式ai业务情况

四、企业融资情况分析

五、企业发展战略分析

第六节云从科技集团股份有限公司

一、企业发展基本情况

二、企业经营状况分析

三、企业生成式ai业务情况

四、企业核心竞争力分析

五、企业发展战略分析

第七节北京海天瑞声科技股份有限公司

一、企业发展基本情况

二、企业经营状况分析

三、企业生成式ai业务情况

四、企业核心竞争力分析

五、企业发展战略分析

第八节拓尔思信息技术股份有限公司

一、企业发展基本情况

二、企业经营状况分析

三、企业生成式ai业务情况

四、企业融资情况分析

五、企业发展战略分析

第九节三六零安全科技股份有限公司

一、企业发展基本情况

二、企业经营状况分析

三、企业生成式ai业务情况

四、企业融资情况分析

五、企业发展战略分析

第十节百度集团股份有限公司

一、企业发展基本情况

二、企业经营状况分析

三、企业生成式ai业务情况

四、企业融资情况分析

五、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

第一节生成式ai行业发展趋势

一、多模态语言处理融合

二、生成式ai应用逐渐成熟

三、生成式ai的需求不断增长

四、促使更聪明、低成本的机器人和虚拟助手变得普及

五、从根本上构建自更新的元宇宙

第二节生成式ai行业发展挑战

一、更优的算法

二、语言的深度分析

三、多学科的交叉

四、数据质量问题

五、计算资源限制

六、可解释性问题

七、多模态和跨模态生成问题

八、法律和道德问题

第三节生成式ai行业发展驱动因素

一、生成式ai要素演进，行业迎来变更式发展

二、传统行业智能需求增长，带动语言处理需求上涨

第四节生成式ai行业发展限制因素

一、生成式ai存在技术难题

二、生成式ai模型通用性不强

第五节生成式ai行业投资风险

一、生成式ai技术创新及发展不及预期

二、用户接受度低于预期

三、行业政策监管风险

第六节 2025-2030年生成式ai行业市场空间预测

图表目录

图表：2020-2025年中国生成式ai资产规模分析

图表：2020-2025年中国生成式ai行业供给情况

图表：2020-2025年中国生成式ai行业市场规模

图表：中国生成式ai行业负债规模分析

图表：2020-2025年中国生成式ai行业市场产品价格走势

图表：2025-2030年中国生成式ai行业市场产品价格趋势预测

图表：2020-2025年中国生成式ai行业利润规模及增长速度

图表：2020-2025年中国生成式ai行业销售收入

图表：2020-2025年中国生成式ai行业销售利润率

图表：2020-2025年中国生成式ai行业总资产利润率

图表：2020-2025年中国生成式ai行业净资产利润率

图表：2020-2025年中国生成式ai行业总资产增长率

图表：2020-2025年中国生成式ai行业净资产增长率

图表：2020-2025年中国生成式ai行业资产负债率

图表：2020-2025年中国生成式ai行业速动比率

图表：2020-2025年中国生成式ai行业流动比率

图表：2020-2025年中国生成式ai行业总资产周转率

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调研数据来源

调研方法

实地走访、猎头采访、行业访谈、在线调查、小组座谈、神秘顾客、深度面访、固定样本连续调查等

调研对象

业内重点企业（高层管理人员以及采购、生产、技术负责人、市场总监）、分销商、上游供应商、下游客户、行业协会、学者、行业专家等

覆盖范围

普查/抽样，一般以抽样为主

调研内容

细分产品信息（型号、技术指标、技术趋势、规格、包装、对标产品、销售模式及渠道、生产模式、生产流程、产业链等）

头部企业信息（企业经营指标、产品产销量、销售额、价格信息、技术特点、市场地位、竞争优势、发展计划等）

供求信息（产能产销量、价格信息、销售额、市场需求、细分市场、产品趋势、区域分布等）

下游用户信息（用户群分类、特征、需求规模等）

进出口信息（进出口量值、均价、出口目的国、进口原产国等）

行业政策及影响
常规数据来源

国际数据

官方机构：IMF、WBG、OECD、WTO、WHO、ADB、AIIB、IEA、FAO等，以及其它国际性、地区性组织

战略咨询机构：德勤(Deloitte)、麦肯锡(McKinsey)、波士顿(BCG)、普华永道(PwC)、IHSMarkitLtd.等

合作机构：第三方付费数据库、各国本地调研机构等

国内宏观

政策法规：国务院政策文件库、中央（地方）政府“十四五”规划、远景规划，国家（地方）发改委以及其他部委发布的相关产业政策

经济数据：国家（地方）统计局、国家发改委、中国人民银行、工信部、科技部、住建部、教育部、农业农村部、商务部、卫健委、民政部、文旅部和交通运输部等

技术专利

技术标准：国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）、全国标准信息公共服务平台、国家标准全文公开系统、中国知网、万方、维普、工标网

专利：中国国家知识产权局（CNIPA）、欧洲专利局（EPO）、日本特许厅（JPO）、韩国特许厅（KIPO）和美国专利商标局（USPTO）

行业规模类数据

官方机构：国家（地方）统计局、行业主管部门、国务院发展研究中心、中国社科院、行业协会、中国（地方）统计年鉴、地方志等

非官方机构：Wind、Euromonitor、易观智库、Gartner、IDC、IHSMarkit、Yole、中国指数研究院、证券公司、中道泰和行业大数据库等

进出口数据

联合国贸易数据库、中国海关总署、地方海关、商务部等

用户规模数据

国家互联网信息中心、中国工业和信息化部、中国信息通信研究院、中国互联网络信息中心、中道泰和行业大数据库等

产品/服务价格

国家发改委价格监测中心、农业农村部、生意社、阿里研究院、京东消费、中道泰和行业大数据库等

产品热度指数

百度指数、头条指数、搜狗指数、谷歌指数、微信指数、淘宝指数、微博指数、阿拉丁指数等网络舆情监测大数据平台

建设项目数据

全国投资项目在线审批监管平台、住房和城乡建设部、生态环境部、中国拟在建项目网等

招投标项目数据

中国政府采购网、各省（市）级政府采购网、中国招标投标网、中国招投标公共服务平台、国家药品集中采购服务平台等

投融资项目数据

IT桔子、高瓴资本、红杉资本、IDG资本、深创投，以及国内外证券监督管理委员会、各大证券交易所等公开披露的信息

园区建设及经营数据

科学技术部火炬高技术产业开发中心、中国开发区协会、中国园区网、财政部政府和社会资本合作中心等

企业信用信息

国家企业信用信息公示系统、信用中国、天眼查、企查查等

企业经营效益及经营策略

国内外各大证券交易所、券商、上市企业以及巨潮资讯网、东方财富网、万得资讯公开披露的信息等

头部企业调研数据

中道泰和企业大数据库、券商调研公开披露的企业数据、中道泰和委托第三方调研的数据等
报告研究方法

1、时间序列

时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法，亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。

2、SWOT分析

SWOT（Strengths Weakness Opportunity Threats）分析法，又称为态势分析法或优劣势分析法，用来确定企业自身的竞争优势（strength）、竞争劣势（weakness）、机会(opportunity)和威胁（threat），从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

3、PEST分析

PEST分析是指宏观环境的分析，P是政治(Political System)，E是经济(Economic)，S是社会(Social)，T是技术(Technological)。在分析一个行业发展环境的时候，通常是通过这四个因素来进行分析该行业的企业所面临的状况。

4、波特五力模型

波特五力模型从一定意义上来说隶属于外部环境分析方法中的微观分析，将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中，以此分析一个行业的基本竞争态势。波特五力，分别为：供应商讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁和现有企业之间的竞争。该模型由迈克尔•波特（Michael Porter）于上世纪80年代初提出，对公司战略制定产生全球性的深远影响，用于竞争战略的分析，可以有效的分析客户的竞争环境。波特的“五力”分析法是对一个产业盈利能力和吸引力的静态断面扫描，说明的是该产业中的企业平均具有的盈利空间，所以这是一个产业形势的衡量指标，而非企业能力的衡量指标。

5、SCP产业分析模型

SCP（structure-conduct-performance，结构－行为－绩效）模型是由美国哈佛大学产业经济学权威贝恩（Bain）、谢勒（Scherer）等人建立的。该模型提供了一个既能深入具体环节，又有系统逻辑体系的产业分析框架，即：行业结构（Structure）－企业行为（Conduct）－经营绩效（Performance）。SCP框架的基本涵义是，行业结构决定企业在市场中的行为，而企业行为又决定市场运行在各个方面的经济绩效。SCP模型，主要用于分析行业或者企业在受到外部冲击（主要是指行业或企业外部经济环境、政治、技术、文化变迁、消费习惯等因素的变化）时，可能的战略调整及行为变化。行业结构：主要是指外部各种环境的变化对企业所在行业可能产生的影响，包括行业竞争的变化、产品需求的变化、细分市场的变化、营销模型的变化等。企业行为：主要是指企业针对外部的冲击和行业结构的变化，有可能采取的应对措施，包括企业方面对相关业务单元的整合、业务的扩张与收缩、营运方式的转变、管理的变革等一系列变动。经营绩效：主要是指在外部环境发生变化的情况下，企业在经营利润、产品成本、市场份额等方面的变化趋势。
报告编制流程

第一步：成立研究小组：前期研讨会，解读客户需求，制定项目实施方案；

第二步：二手资料收集：数据库检索、文献检索、官方数据收集、企业报表、行业公开信息等；

第三步：一手调研资料采集：抽样调查、电话访谈、实地调研、深度面访等；

第四步：初稿：资料及数据的整理、评估与选用，撰写研究报告，完成初稿；

第五步：二稿：根据客户对初稿报告的修改意见，核验数据，补充内容，完成第二稿；

第六步：终稿：根据客户的二次修改意见，进一步查漏补缺，完善报告，完成第三稿，即终稿；

第七步：售后服务：对终稿报告仍提出补充内容或数据更新等要求的，免费提供六个月售后服务。

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