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中国预训练大模型行业市场发展前景及趋势预测与投资分析研究报告(2025-2030版)

    中国预训练大模型行业市场发展前景及趋势预测与投资分析研究报告(2025-2030版)
  • 报告编号:2612185
  • 报告页数:150页
  • 图表数量:30个
  • 修订时间:2025年03月
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  • 热点行业:预训练大模型
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报告简介

预训练大模型(Pre-trained Large Models)是一类基于海量数据训练的深度学习模型,通过大规模无监督或自监督学习,掌握语言、图像、音频等多模态数据的通用表示能力,并能够通过微调(Fine-tuning)或提示学习(Prompt Learning)快速适配到特定任务。其核心特征包括模型参数量巨大(通常在亿级以上)、训练数据规模庞大以及具备较强的泛化能力和迁移学习性能。

从技术架构上看,预训练大模型通常基于Transformer结构,利用自注意力机制(Self-attention)捕捉数据中的长程依赖关系,并通过堆叠多层神经网络实现复杂模式的提取。训练过程分为两个阶段:首先是预训练阶段,模型在无标签数据上学习通用的特征表示;其次是微调阶段,模型在特定任务的有标签数据上进行优化,以适应下游应用需求。

在全球人工智能技术加速迭代的背景下,预训练大模型作为推动通用人工智能(AGI)发展的核心引擎,正深刻重构产业生态与商业逻辑。本报告聚焦2025-2030年中国预训练大模型行业的战略机遇与挑战,系统梳理技术演进、政策环境、产业链协同、应用场景拓展及市场竞争格局等多维度动态。研究覆盖从底层算力基础设施到上层行业落地的全价值链,结合全球技术标准博弈、地缘政治变量及伦理治理框架等宏观变量,深入解析行业从技术突破迈向规模商业化的关键路径。通过文献研究、案例分析与专家访谈,报告旨在为政府决策、企业战略及资本布局提供全景式洞察,助力把握智能经济时代的核心增长。

预训练大模型研究报告对行业研究的内容和方法进行全面的阐述和论证,对研究过程中所获取的资料进行全面系统的整理和分析,通过图表、统计结果及文献资料,或以纵向的发展过程,或横向类别分析提出论点、分析论据,进行论证。报告如实地反映客观情况,一切叙述、说明、推断、引用恰如其分,文字、用词表达准确,概念表述科学化。报告对行业相关各种因素进行具体调查、研究、分析,洞察行业今后的发展方向、行业竞争格局的演变趋势以及技术标准、市场规模、潜在问题与行业发展的症结所在,评估行业投资价值、效果效益程度,提出建设性意见建议,为行业投资决策者和企业经营者提供参考依据。

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、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据,客观、多角度地对中国预训练大模型市场进行了分析研究。报告在总结中国预训练大模型行业发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国预训练大模型行业的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实,图表丰富,既有深入的分析,又有直观的比较,为预训练大模型企业在激烈的市场竞争中洞察先机,能准确及时的针对自身环境调整经营策略。 本报告也可以用于专精特新“小巨人”申请申报。

报告目录

第一章 预训练大模型行业概述

第一节 预训练大模型的定义与技术特征

一、核心概念与模型架构演变

二、多模态能力与通用人工智能(agi)发展方向

第二节 行业发展阶段与市场规模定位

一、从技术探索到商业落地的关键节点

二、全球与中国市场地位对比

第三节 行业驱动因素与挑战

一、算力突破与数据资源积累的推动作用

二、伦理争议与算力成本的核心矛盾

第二章 技术演进与创新趋势分析

第一节 主流技术路线对比

一、transformer架构的持续优化路径

二、稀疏化训练与模型轻量化趋势

第二节 核心技术突破方向

一、上下文理解能力的增强策略

二、低资源场景下的高效训练方法

第三节 开源生态与国产化替代进程

一、国际开源社区(如hugging face)影响力分析

二、国产大模型开源框架(如昇思、飞桨)发展现状

第三章 政策环境与监管框架

第一节 国家层面战略规划

一、"十四五"人工智能专项计划解读

二、数据安全法与算法备案制度影响

第二节 地方政策支持与产业协同

一、北京、上海、深圳等地算力中心建设进展

二、行业标准与测试认证体系推进情况

第三节 国际监管动态比较

一、欧盟《人工智能法案》的合规启示

二、中美技术博弈下的供应链风险

第四章 产业链结构与价值分布

第一节 上游基础设施

一、芯片(gpu/tpu)国产化替代路径

二、分布式计算与云服务融合趋势

第二节 中游模型开发层

一、头部企业与科研机构合作模式

二、行业知识增强型模型开发路径

第三节 下游应用生态构建

一、开发者社区与api经济模式

二、垂直领域解决方案定制需求

第五章 重点应用场景商业化分析

第一节 消费端场景

一、智能客服与个性化推荐系统

二、aigc(生成式ai)内容生产工具

第二节 企业端场景

一、供应链预测与风险管理模型

二、代码生成与自动化办公应用

第三节 垂直行业渗透案例

一、医疗领域辅助诊断与药物研发

二、金融领域风控模型与智能投顾

第六章 市场竞争格局与企业策略

第一节 头部企业竞争力对比

一、百度文心、阿里通义、华为盘古技术路线差异

二、初创企业(如智谱ai、minimax)突围策略

第二节 跨界竞争与合作模式

一、互联网巨头与传统行业龙头联合开发案例

二、海外企业(openai、anthropic)入华路径预判

第三节 商业模式创新探索

一、模型即服务(maas)订阅制可行性

二、私有化部署与定制化收费模式

第七章 区域市场发展与产业集群

第一节 京津冀地区

一、北京中关村ai算力枢纽建设

二、天津数据交易中心赋能效应

第二节 长三角地区

一、上海临港算力产业园区规划

二、杭州"中国视谷"与大模型联动

第三节 粤港澳大湾区

一、深圳-香港跨境数据流通试点

二、广州南沙ai开放创新平台

第八章 投资热点与融资趋势

第一节 一级市场投资方向

一、底层框架开发项目融资热度

二、行业专用模型初创企业估值逻辑

第二节 二级市场联动效应

一、ai芯片概念股表现分析

二、上市公司技术收购案例

第三节 政府引导基金布局

一、国家级大模型专项基金动向

二、地方产业基金支持重点

第九章 行业风险与伦理挑战

第一节 技术风险维度

一、模型幻觉(hallucination)的行业影响

二、持续训练带来的性能衰减问题

第二节 社会伦理争议

一、生成内容版权归属法律边界

二、就业替代效应的政策应对

第三节 安全防控体系

一、深度伪造(deepfake)检测技术进展

二、模型鲁棒性与对抗攻击防御

第十章 市场前景与增长预测

第一节 需求侧驱动因素

一、企业数字化转型加速渗透

二、边缘计算与物联网场景扩展

第二节 供给侧能力提升

一、国产芯片算力突破时间表

二、高质量中文语料库建设

第三节 盈利模式成熟度预测

一、to b端企业服务市场爆发潜力

二、to c端订阅制用户增长曲线

第十一章 战略建议与发展路径

第一节 企业层面

一、技术分层突破与生态卡位策略

二、垂直行业know-how积累方法论

第二节 政府层面

一、公共数据开放与共享机制优化

二、算力基础设施跨区域协同

第三节 投资层面

一、早期技术项目估值模型重构

二、产业链上下游协同投资机会

第十二章 全球视野下的中国机遇

第一节 技术标准话语权争夺

一、中文多模态大模型的国际竞争力

二、市场输出潜力

第二节 跨境合作与竞争动态

一、中美技术脱钩对开源生态的影响

二、欧盟市场准入的合规性挑战

第三节 地缘政治变量推演

一、半导体出口管制升级应对预案

二、国际人才流动趋势预判

图表目录

图表:中国预训练大模型市场规模增长趋势图

图表:多模态大模型技术路线对比图

图表:国家层面ai政策支持力度热力图

图表:预训练大模型产业链价值分布雷达图

图表:重点应用场景商业化成熟度矩阵

图表:头部企业技术专利数量与领域分布

图表:区域算力基础设施布局热力图

图表:风险因素影响程度评估气泡图

图表:全球大模型技术标准参与度排名

图表:伦理治理框架实施路径示意图

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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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