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報告簡介
報告目錄
2025-2029年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)深度研究及發(fā)展前景投資預(yù)測分析報告
第一章 ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)介紹
1.1 ChatGPT基本概述
1.1.1 基本定義
1.1.2 主要特點
1.1.3 使用局限
1.2 ChatGPT主要優(yōu)勢分析
1.2.1 技術(shù)方面
1.2.2 應(yīng)用方面
1.3 ChatGPT主要運行模式
1.3.1 大型語言模型
1.3.2 新型人機交互接口
1.4 ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈分析
1.4.1 產(chǎn)業(yè)鏈綜述
1.4.2 產(chǎn)業(yè)鏈上游
1.4.3 產(chǎn)業(yè)鏈中游
1.4.4 產(chǎn)業(yè)鏈下游
第二章 2022-2024年國內(nèi)外ChatGPT產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
2.1 全球ChatGPT行業(yè)發(fā)展分析
2.1.1 行業(yè)發(fā)展歷程
2.1.2 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.1.3 主要企業(yè)布局
2.1.4 應(yīng)用場景分析
2.1.5 商業(yè)進程狀況
2.1.6 行業(yè)產(chǎn)生效應(yīng)
2.1.7 行業(yè)監(jiān)督管理
2.2 中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展狀況分析
2.2.1 行業(yè)發(fā)展意義
2.2.2 行業(yè)廠商分析
2.2.3 行業(yè)價值鏈條
2.2.4 產(chǎn)品研發(fā)情況
2.3 ChatGPT行業(yè)發(fā)展路徑分析
2.3.1 GPT初代
2.3.2 GPT-2
2.3.3 GPT-3
2.3.4 GPT-3.5
2.3.5 GPT-4
2.4 ChatGPT行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生的社會影響及變革分析
2.4.1 重塑時空場域
2.4.2 重塑生產(chǎn)關(guān)系
2.4.3 重構(gòu)勞動關(guān)系
2.4.4 重塑生活方式
2.4.5 主要發(fā)生變革
2.5 ChatGPT行業(yè)法律風險及規(guī)制分析
2.5.1 知識產(chǎn)權(quán)法律風險
2.5.2 數(shù)據(jù)相關(guān)法律風險
2.5.3 學校學術(shù)倫理規(guī)范
2.5.4 法律風險規(guī)制分析
2.6 中國ChatGPT行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)分析
2.6.1 技術(shù)層面
2.6.2 社會層面
2.6.3 倫理層面
2.6.4 法律層面
2.7 ChatGPT行業(yè)發(fā)展問題分析
2.7.1 行業(yè)發(fā)展瓶頸
2.7.2 行業(yè)潛在威脅
2.7.3 行業(yè)產(chǎn)生危害
2.7.4 未來安全問題
2.8 中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展建議分析
2.8.1 鼓勵有序發(fā)展應(yīng)用
2.8.2 夯實相關(guān)技術(shù)體系
2.8.3 構(gòu)建人才培養(yǎng)系統(tǒng)
2.8.4 完善相關(guān)法律體系
第三章 2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈上游發(fā)展分析——AI芯片行業(yè)
3.1 中國AI芯片行業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 行業(yè)基本概述
3.1.2 行業(yè)發(fā)展歷程
3.1.3 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.1.4 行業(yè)應(yīng)用場景
3.1.5 主要技術(shù)路線
3.2 2022-2024年中國AI芯片行業(yè)運行情況發(fā)展分析
3.2.1 市場規(guī)模狀況
3.2.2 芯片數(shù)量需求
3.2.3 企業(yè)注冊數(shù)量
3.2.4 企業(yè)競爭格局
3.2.5 主要企業(yè)布局
3.2.6 行業(yè)融資情況
3.2.7 行業(yè)投資主體
3.3 AI芯片主要細分類型發(fā)展分析
3.3.1 CPU
3.3.2 GPU
3.3.3 FPGA
3.3.4 ASIC
3.4 AI芯片行業(yè)發(fā)展前景展望分析
3.4.1 行業(yè)發(fā)展前景
3.4.2 市場發(fā)展空間
3.4.3 行業(yè)需求激增
3.4.4 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
第四章 2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈上游發(fā)展分析——數(shù)據(jù)中心行業(yè)
4.1 2022-2024年中國數(shù)據(jù)中心行業(yè)發(fā)展分析
4.1.1 數(shù)據(jù)中心主要商業(yè)模式
4.1.2 數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
4.1.3 數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模分析
4.1.4 數(shù)據(jù)中心機架建設(shè)情況
4.1.5 數(shù)據(jù)中心企業(yè)數(shù)量規(guī)模
4.1.6 數(shù)據(jù)中心專利申請情況
4.2 2022-2024年中國綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)分析
4.2.1 綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)成效
4.2.2 國家綠色數(shù)據(jù)中心名單
4.2.3 綠色數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術(shù)
4.2.4 綠色數(shù)據(jù)中心發(fā)展建議
4.2.5 綠色數(shù)據(jù)中心發(fā)展展望
4.3 數(shù)據(jù)中心關(guān)鍵技術(shù)體系
4.3.1 數(shù)據(jù)中心選址和規(guī)劃技術(shù)
4.3.2 數(shù)據(jù)中心供電和制冷技術(shù)
4.3.3 數(shù)據(jù)中心IT關(guān)鍵支撐技術(shù)
4.3.4 能效優(yōu)化管理技術(shù)
4.3.5 負載和應(yīng)用軟件技術(shù)
4.4 中國數(shù)據(jù)中心發(fā)展的對策建議
4.4.1 加強頂層設(shè)計精準規(guī)劃
4.4.2 節(jié)能降耗實現(xiàn)綠色發(fā)展
4.4.3 因地制宜合理規(guī)劃布局
4.4.4 支持龍頭企業(yè)壯大規(guī)模
4.4.5 加快關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)
4.5 中國數(shù)據(jù)中心行業(yè)發(fā)展前景趨勢預(yù)測分析
4.5.1 ChatGPT影響
4.5.2 ChatGPT挑戰(zhàn)
4.5.3 行業(yè)發(fā)展前景
4.5.4 行業(yè)發(fā)展趨勢
第五章 2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈中游發(fā)展分析——數(shù)據(jù)標注行業(yè)
5.1 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展綜述
5.1.1 行業(yè)基本概述
5.1.2 行業(yè)發(fā)展原則
5.1.3 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
5.1.4 市場規(guī)模分析
5.1.5 行業(yè)核心需求
5.1.6 行業(yè)發(fā)展問題
5.1.7 行業(yè)發(fā)展建議
5.2 中國數(shù)據(jù)標注企業(yè)發(fā)展分析
5.2.1 企業(yè)數(shù)量分析
5.2.2 企業(yè)競爭格局
5.2.3 企業(yè)排行情況
5.2.4 企業(yè)自建基地
5.2.5 企業(yè)策略矩陣
5.3 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展前景趨勢預(yù)測
5.3.1 市場發(fā)展空間
5.3.2 行業(yè)發(fā)展前景
5.3.3 競爭發(fā)展趨勢
5.3.4 行業(yè)發(fā)展趨勢
第六章 2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈中游發(fā)展分析——算法產(chǎn)業(yè)
6.1 中國算法產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
6.1.1 產(chǎn)業(yè)基本概述
6.1.2 算法管理規(guī)定
6.1.3 產(chǎn)業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀
6.1.4 企業(yè)競爭格局
6.1.5 應(yīng)用風險問題
6.1.6 算法治理實踐
6.2 ChatGPT算法發(fā)展綜述
6.2.1 計算步驟
6.2.2 核心壁壘
6.2.3 學習機制
6.2.4 模型規(guī)模
6.3 數(shù)字時代算法困境發(fā)展分析
6.3.1 發(fā)展背景
6.3.2 困境表現(xiàn)
6.3.3 發(fā)展成因
6.3.4 治理路徑
6.4 中國算法未來發(fā)展建議分析
6.4.1 強化頂層設(shè)計
6.4.2 完善治理格局
6.4.3 立足算法特性
6.4.4 強化國際協(xié)調(diào)
第七章 2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展分析——AI金融行業(yè)
7.1 2022-2024年中國AI金融行業(yè)運行狀況
7.1.1 行業(yè)基本概述
7.1.2 市場規(guī)模狀況
7.1.3 市場結(jié)構(gòu)分析
7.1.4 主要玩家態(tài)勢
7.1.5 行業(yè)生態(tài)格局
7.1.6 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
7.1.7 行業(yè)發(fā)展機遇
7.2 中國AI金融行業(yè)應(yīng)用場景分析
7.2.1 智能營銷
7.2.2 智能識別
7.2.3 智能理財
7.2.4 智能風控
7.2.5 智能客服
7.3 中國AI金融行業(yè)主要產(chǎn)品市場發(fā)展分析
7.3.1 產(chǎn)品應(yīng)用情況
7.3.2 計算機視覺
7.3.3 機器學習
7.3.4 知識圖譜
7.3.5 智能語音與對話式AI
7.3.6 自然語言處理
7.4 中國AI金融行業(yè)典型產(chǎn)品案例分析
7.4.1 格靈深瞳
7.4.2 海致星圖
7.4.3 同盾科技
7.5 中國AI金融行業(yè)未來發(fā)展趨勢及前景展望
7.5.1 ChatGPT對金融影響
7.5.2 技術(shù)能力革新
7.5.3 場景智能深化
7.5.4 可信治理評估
7.5.5 未來發(fā)展展望
第八章 2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展分析——服務(wù)機器人行業(yè)
8.1 中國服務(wù)機器人行業(yè)發(fā)展狀況
8.1.1 行業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
8.1.2 產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
8.1.3 五力模型分析
8.1.4 行業(yè)發(fā)展前景
8.1.5 行業(yè)發(fā)展展望
8.2 2022-2024年中國服務(wù)機器人市場運行情況
8.2.1 市場發(fā)展規(guī)模
8.2.2 行業(yè)區(qū)域分布
8.2.3 企業(yè)競爭格局
8.2.4 各行業(yè)滲透率
8.2.5 行業(yè)投資情況
8.2.6 商業(yè)化進程狀況
8.2.7 產(chǎn)業(yè)技術(shù)進展
8.3 中國服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點
8.3.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展關(guān)鍵
8.3.2 智能芯片
8.3.3 操作系統(tǒng)
8.3.4 感知器件
8.4 服務(wù)機器人核心技術(shù)分析
8.4.1 操作系統(tǒng)
8.4.2 核心零部件
8.4.3 人機交互技術(shù)
8.4.4 環(huán)境感知和運動控制技術(shù)
8.5 中國服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)存在的問題及對策
8.5.1 服務(wù)機器人行業(yè)存在不足
8.5.2 服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)面臨挑戰(zhàn)
8.5.3 服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議
8.5.4 服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略
第九章 2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展分析——虛擬數(shù)字人行業(yè)
9.1 中國虛擬數(shù)字人行業(yè)發(fā)展狀況
9.1.1 行業(yè)發(fā)展周期
9.1.2 行業(yè)結(jié)構(gòu)分析
9.1.3 主要應(yīng)用場景
9.1.4 行業(yè)發(fā)展問題
9.1.5 行業(yè)發(fā)展建議
9.2 2022-2024年中國虛擬數(shù)字人市場運行狀況分析
9.2.1 市場規(guī)模狀況
9.2.2 細分市場占比
9.2.3 企業(yè)注冊數(shù)量
9.2.4 主要企業(yè)分析
9.2.5 企業(yè)競爭格局
9.2.6 行業(yè)投資情況
9.3 中國ChatGPT+虛擬數(shù)字人的發(fā)展分析
9.3.1 發(fā)展現(xiàn)狀分析
9.3.2 應(yīng)用發(fā)展分析
9.3.3 企業(yè)研發(fā)動態(tài)
9.3.4 企業(yè)產(chǎn)品介紹
9.3.5 主要發(fā)展問題
9.3.6 發(fā)展前景展望
9.4 中國虛擬數(shù)字人典型應(yīng)用類型分析
9.4.1 虛擬偶像
9.4.2 虛擬主播
9.4.3 虛擬員工
9.5 中國虛擬數(shù)字人行業(yè)未來發(fā)展趨勢分析
9.5.1 政策日趨完善
9.5.2 技術(shù)不斷突破
9.5.3 市場需求釋放
9.5.4 應(yīng)該場景廣闊
第十章 2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展分析——教育行業(yè)
10.1 2022-2024年中國數(shù)字教育行業(yè)運行情況分析
10.1.1 教育改革進展
10.1.2 行業(yè)圖譜分析
10.1.3 市場規(guī)模狀況
10.1.4 用戶規(guī)模分析
10.1.5 企業(yè)競爭格局
10.1.6 千里馬的榜單
10.1.7 行業(yè)消費評級
10.1.8 行業(yè)融資情況
10.2 ChatGPT在教育領(lǐng)域的主要應(yīng)用場景
10.2.1 教師教學
10.2.2 學習過程
10.2.3 教育評價
10.2.4 學業(yè)輔導(dǎo)
10.3 ChatGPT在教育領(lǐng)域的應(yīng)用價值
10.3.1 提升實踐的創(chuàng)造力
10.3.2 增強認識的能動性
10.3.3 強化選擇的自主性
10.3.4 數(shù)據(jù)促進減負增效
10.4 ChatGPT在教育領(lǐng)域面臨的潛在風險
10.4.1 主體倫理向度
10.4.2 關(guān)系倫理向度
10.4.3 算法倫理向度
10.4.4 資源倫理向度
10.5 ChatGPT在教育領(lǐng)域的風險治理路徑
10.5.1 推進教育理念變革
10.5.2 建立新型師生關(guān)系
10.5.3 構(gòu)建風險監(jiān)管體系
10.5.4 構(gòu)建ChatGPT應(yīng)用
第十一章 2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游其他行業(yè)發(fā)展分析
11.1 AI聊天機器人
11.1.1 行業(yè)基本概述
11.1.2 市場規(guī)模狀況
11.1.3 細分領(lǐng)域分析
11.1.4 企業(yè)布局狀況
11.1.5 業(yè)務(wù)場景匹配
11.1.6 行業(yè)制約因素
11.2 AI繪畫
11.2.1 行業(yè)發(fā)展回顧
11.2.2 產(chǎn)品開發(fā)成本
11.2.3 行業(yè)用戶分析
11.2.4 行業(yè)應(yīng)用分析
11.2.5 企業(yè)布局狀況
11.2.6 發(fā)展前景展望
11.2.7 未來發(fā)展趨勢
11.3 電商行業(yè)
11.3.1 行業(yè)主要發(fā)展特點
11.3.2 行業(yè)發(fā)展意義分析
11.3.3 市場規(guī)模狀況分析
11.3.4 相關(guān)企業(yè)注冊數(shù)量
11.3.5 行業(yè)基本運營模式
11.3.6 ChatGPT應(yīng)用狀況
11.3.7 ChatGPT企業(yè)發(fā)展
11.3.8 ChatGPT應(yīng)用前景
11.4 游戲行業(yè)
11.4.1 游戲行業(yè)運行狀況
11.4.2 AI游戲的發(fā)展環(huán)境
11.4.3 AI游戲的應(yīng)用效果
11.4.4 AI游戲的應(yīng)用場景
11.4.5 AI游戲的發(fā)展展望
11.4.6 ChatGPT發(fā)展影響
11.4.7 ChatGPT企業(yè)布局
11.4.8 ChatGPT應(yīng)用前景
11.5 醫(yī)療行業(yè)
11.5.1 醫(yī)療行業(yè)特色分析
11.5.2 醫(yī)療服務(wù)發(fā)展方向
11.5.3 ChatGPT學習路徑
11.5.4 ChatGPT學習效果
11.5.5 ChatGPT應(yīng)用特點
11.5.6 ChatGPT應(yīng)用作用
11.5.7 ChatGPT應(yīng)用挑戰(zhàn)
11.6 醫(yī)藥行業(yè)
11.6.1 醫(yī)藥行業(yè)規(guī)模狀況
11.6.2 國產(chǎn)創(chuàng)新藥的成果
11.6.3 藥品生產(chǎn)企業(yè)數(shù)量
11.6.4 ChatGPT應(yīng)用特點
11.6.5 ChatGPT應(yīng)用作用
11.6.6 ChatGPT應(yīng)用挑戰(zhàn)
11.6.7 ChatGPT企業(yè)布局
第十二章 ChatGPT技術(shù)發(fā)展分析
12.1 ChatGPT技術(shù)發(fā)展綜述
12.1.1 核心能力分析
12.1.2 技術(shù)特征分析
12.1.3 技術(shù)主要局限
12.2 ChatGPT技術(shù)的主體框架分析
12.2.1 整體框架結(jié)構(gòu)
12.2.2 語料體系
12.2.3 預(yù)訓練算法與模型
12.2.4 微調(diào)算法與模型
12.3 ChatGPT主要技術(shù)支持分析
12.3.1 自然語言處理技術(shù)
12.3.2 深度學習技術(shù)
12.3.3 自動語音識別技術(shù)
12.3.4 自動機器翻譯技術(shù)
12.3.5 自動文本生成技術(shù)
12.3.6 自動問答系統(tǒng)技術(shù)
12.3.7 自動對話系統(tǒng)技術(shù)
12.3.8 自動文檔摘要技術(shù)
12.3.9 自動文本分類技術(shù)
12.3.10 自動文本檢索技術(shù)
12.4 ChatGPT主要核心技術(shù)分析
12.4.1 Transformer模型
12.4.2 基于Transformer的基本架構(gòu)
12.4.3 基于人類反饋的強化學習技術(shù)
12.4.4 指示微調(diào)技術(shù)
12.4.5 思維鏈技術(shù)
第十三章 2021-2024年中國ChatGPT相關(guān)企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.1 百度集團股份有限公司
13.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.1.2 產(chǎn)品研發(fā)進展
13.1.3 企業(yè)經(jīng)營狀況
13.2 阿里巴巴集團控股有限公司
13.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.2.2 產(chǎn)品研發(fā)進展
13.2.3 企業(yè)經(jīng)營狀況
13.3 騰訊控股有限公司
13.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.3.2 企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
13.3.3 產(chǎn)品研發(fā)進展
13.3.4 企業(yè)經(jīng)營狀況
13.4 京東集團股份有限公司
13.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.4.2 產(chǎn)品研發(fā)進展
13.4.3 企業(yè)經(jīng)營狀況
13.5 網(wǎng)易股份有限公司
13.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.5.2 企業(yè)產(chǎn)品發(fā)布
13.5.3 企業(yè)技術(shù)進展
13.5.4 企業(yè)經(jīng)營狀況
13.6 北京抖音信息服務(wù)有限公司
13.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.6.2 業(yè)務(wù)布局情況
13.6.3 企業(yè)主要產(chǎn)品
13.6.4 企業(yè)營收情況
13.7 科大訊飛股份有限公司
13.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.7.2 企業(yè)研發(fā)情況
13.7.3 企業(yè)布局分析
13.7.4 經(jīng)營效益分析
13.7.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
13.7.6 財務(wù)狀況分析
13.7.7 核心競爭力分析
13.8 昆侖萬維科技股份有限公司
13.8.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.8.2 企業(yè)布局分析
13.8.3 經(jīng)營效益分析
13.8.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
13.8.5 財務(wù)狀況分析
13.8.6 核心競爭力分析
第十四章 2022-2024年國內(nèi)外ChatGPT行業(yè)投資發(fā)展分析
14.1 2022-2024年全球ChatGPT行業(yè)投資動態(tài)
14.1.1 中智AI完成A輪融資
14.1.2 銜遠科技完成天使輪融資
14.1.3 Adept完成B輪融資
14.2 中國ChatGPT行業(yè)投資壁壘分析
14.2.1 技術(shù)壁壘
14.2.2 數(shù)據(jù)壁壘
14.2.3 品牌壁壘
14.2.4 資金壁壘
14.2.5 產(chǎn)權(quán)壁壘
14.3 中國ChatGPT行業(yè)投資風險分析
14.3.1 技術(shù)風險
14.3.2 法律風險
14.3.3 競爭風險
14.3.4 商業(yè)風險
14.3.5 人才風險
14.4 中國ChatGPT行業(yè)投資機遇分析
14.4.1 技術(shù)領(lǐng)域機遇
14.4.2 跨界應(yīng)用機遇
14.4.3 智能平臺機遇
第十五章 2025-2029年中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)測分析
15.1 中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展機遇分析
15.1.1 釋放社會的生產(chǎn)力
15.1.2 帶動生產(chǎn)關(guān)系變革
15.1.3 產(chǎn)生商業(yè)模式創(chuàng)新
15.1.4 推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級
15.1.5 催生產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景
15.2 中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展前景分析
15.2.1 未來發(fā)展展望
15.2.2 行業(yè)發(fā)展?jié)摿?
15.2.3 未來發(fā)展趨勢
15.3 ChatGPT的應(yīng)用前景分析
15.3.1 智能機器人
15.3.2 行業(yè)智能助手
15.3.3 輿情分析
15.4 2025-2029年中國ChatGPT行業(yè)預(yù)測分析
15.4.1 ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展驅(qū)動五力模型分析
15.4.2 2025-2029年中國AI芯片市場規(guī)模預(yù)測
15.4.3 2025-2029年中國數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模預(yù)測
圖表目錄
圖表1 ChatGPT特點
圖表2 ChatGPT的局限性
圖表3 AI自然語言處理發(fā)展歷程
圖表4 RLHF人類反饋強化學習模型原理
圖表5 大型語言模型圖
圖表6 ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)
圖表7 ChatGPT的發(fā)展歷程
圖表8 GLM-130B與GPT-3、OPT-1 75B對比
圖表9 國內(nèi)外科技巨頭布局情況
圖表10 ChatGPT部分海外競品梳理
圖表11 ChatGPT在傳媒領(lǐng)域應(yīng)用
圖表12 ChatGPT在影視領(lǐng)域應(yīng)用
圖表13 ChatGPT在營銷領(lǐng)域應(yīng)用
圖表14 ChatGPT在其他領(lǐng)域應(yīng)用
圖表15 通用基礎(chǔ)大語言模型的價值與自研卡點
圖表16 中國大語言模型產(chǎn)業(yè)參與廠商類型與定位邏輯
圖表17 中國大語言模型產(chǎn)業(yè)價值鏈
圖表18 中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展歷程
圖表19 2019-2025年中國AI芯片市場規(guī)模趨勢圖
圖表20 2020-2023年全球AI芯片數(shù)量趨勢圖
圖表21 2016-2024年中國AI芯片企業(yè)注冊量統(tǒng)計
圖表22 中國AI芯片企業(yè)格局
圖表23 中國AI芯片重點企業(yè)分析
圖表24 中國科技巨頭人工智能芯片業(yè)務(wù)布局
圖表25 2017-2024年中國人工智能芯片行業(yè)融資整體情況
圖表26 2017-2024年中國人工智能芯片行業(yè)融資金額情況
圖表27 2020-2023年中國人工智能芯片行業(yè)投資主體分布
圖表28 2018-2023年全球及中國GPU市場規(guī)模
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