《2024-2030年中国生成式AI行业市场运营态势及发展趋向研判报告》共十四章，包含OpenAI公司发展概述,生成式AI行业重点企业研究,生成式AI行业发展前景和市场空间测算等内容。
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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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用案头研究与市场调研相结合的方式，依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论，科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。
公司通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容，整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预测。
本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。
本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中，一般通过三角测定的方式，从供需两个方向出发，验证资料的合理性。
在数据验证过程中，本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定，行业规模（产销量及产值等），通过一手和二手信息判断，所有的市场份额、数据细分比例等，基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去，进行了广泛的细节观察，通过一手资料得到了验证，并进行了分析，以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。
品质保证
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