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第一章 人工智能大模型相關(guān)介紹
第一節(jié) 人工智能基本概述
一、 基本定義
二、 研究?jī)?nèi)容
第二節(jié) 人工智能大模型
一、 基本定義
二、 核心作用
三、 主要優(yōu)勢(shì)
四、 底層架構(gòu)
五、 模型實(shí)踐
第三節(jié) 人工智能大模型核心要素分析
一、 算力
二、 算法
三、 數(shù)據(jù)
第二章 2021-2023年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
第一節(jié) 經(jīng)濟(jì)環(huán)境
一、 宏觀經(jīng)濟(jì)概況
二、 對(duì)外經(jīng)濟(jì)分析
三、 工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行
四、 固定資產(chǎn)投資
五、 宏觀經(jīng)濟(jì)展望
第二節(jié) 政策環(huán)境
一、 國(guó)家政策支持促進(jìn)發(fā)展
二、 建設(shè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景
三、 加快人工智能應(yīng)用創(chuàng)新
四、 人工智能服務(wù)管理辦法
五、 地方人工智能發(fā)展政策
第三節(jié) 人工智能產(chǎn)業(yè)環(huán)境
一、 產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
二、 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
三、 市場(chǎng)發(fā)展規(guī)模
四、 細(xì)分領(lǐng)域分析
五、 應(yīng)用結(jié)構(gòu)分析
六、 產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局
七、 產(chǎn)業(yè)布局狀況
八、 產(chǎn)業(yè)面臨挑戰(zhàn)
九、 產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議
第三章 2021-2023年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展分析
第一節(jié) 中國(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展綜述
一、 行業(yè)發(fā)展背景
二、 行業(yè)發(fā)展歷程
三、 行業(yè)戰(zhàn)略意義
四、 行業(yè)發(fā)展作用
五、 行業(yè)應(yīng)用價(jià)值
六、 行業(yè)商業(yè)模型
七、 行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景
第二節(jié) 2021-2023年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展情況分析
一、 行業(yè)生態(tài)圖譜
二、 行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
三、 行業(yè)合作動(dòng)態(tài)
四、 企業(yè)布局情況
五、 主要技術(shù)路線
六、 技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì)
第三節(jié) 中國(guó)主要人工智能大模型發(fā)展?fàn)顩r分析
一、 NLP大模型
二、 CV大模型
三、 多模態(tài)大模型
四、 科學(xué)計(jì)算大模型
五、 模型協(xié)同發(fā)展
第四節(jié) 中國(guó)人工智能大模型技術(shù)專(zhuān)利申請(qǐng)狀況
一、 專(zhuān)利申請(qǐng)概況
二、 專(zhuān)利技術(shù)分析
三、 專(zhuān)利申請(qǐng)人分析
四、 技術(shù)創(chuàng)新熱點(diǎn)
五、 企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利
第五節(jié) 中國(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展建議
一、 行業(yè)用戶(hù)建議
二、 供應(yīng)商的建議
三、 行業(yè)發(fā)展建議
四、 行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略
第四章 2021-2023年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)底層服務(wù)支撐層——芯片行業(yè)發(fā)展分析
第一節(jié) 中國(guó)芯片行業(yè)發(fā)展綜述
一、 行業(yè)發(fā)展特點(diǎn)
二、 行業(yè)發(fā)展背景
三、 行業(yè)發(fā)展意義
四、 行業(yè)政策匯總
五、 行業(yè)政策影響
第二節(jié) 2021-2023年中國(guó)芯片市場(chǎng)運(yùn)行情況分析
一、 市場(chǎng)規(guī)模狀況
二、 行業(yè)產(chǎn)量情況
三、 芯片需求發(fā)展
四、 應(yīng)用領(lǐng)域結(jié)構(gòu)
五、 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局
六、 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
七、 行業(yè)發(fā)展建議
第一節(jié) 2021-2023年中國(guó)AI芯片行業(yè)運(yùn)行情況發(fā)展分析
一、 行業(yè)發(fā)展政策
二、 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
三、 市場(chǎng)規(guī)模狀況
四、 芯片數(shù)量需求
五、 企業(yè)注冊(cè)數(shù)量
六、 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局
七、 主要企業(yè)布局
八、 行業(yè)融資情況
九、 行業(yè)投資主體
第二節(jié) 中國(guó)芯片行業(yè)未來(lái)發(fā)展前景及趨勢(shì)分析
一、 行業(yè)突破路徑
二、 行業(yè)發(fā)展機(jī)遇
三、 行業(yè)發(fā)展前景
四、 行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
第五章 2021-2023年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)底層服務(wù)支撐層——數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展分析
第一節(jié) 中國(guó)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展政策分析
一、 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃
二、 數(shù)字政府建設(shè)指導(dǎo)意見(jiàn)
三、 發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用意見(jiàn)
四、 地方相關(guān)行業(yè)發(fā)展政策
第二節(jié) 中國(guó)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展分析
一、 市場(chǎng)規(guī)模狀況
二、 行業(yè)圖譜分析
三、 行業(yè)投資數(shù)量
四、 行業(yè)投資輪次
五、 行業(yè)投資事件
六、 行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
第三節(jié) 2021-2023年中國(guó)人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)運(yùn)行狀況分析
一、 行業(yè)發(fā)展意義
二、 進(jìn)入成長(zhǎng)階段
三、 產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
四、 應(yīng)用結(jié)構(gòu)占比
五、 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局
六、 行業(yè)發(fā)展建議
第四節(jié) 中國(guó)人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析
一、 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)
二、 轉(zhuǎn)型發(fā)展趨勢(shì)
三、 整體發(fā)展趨勢(shì)
第六章 2021-2023年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)基礎(chǔ)算法平臺(tái)層——算法行業(yè)發(fā)展分析
第一節(jié) 中國(guó)算法行業(yè)發(fā)展綜述
一、 行業(yè)基本概述
一、 算法管理規(guī)定
二、 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局
三、 區(qū)域發(fā)展情況
四、 行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀
五、 應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題
六、 算法治理實(shí)踐
第二節(jié) 中國(guó)人工智能算法發(fā)展?fàn)顩r分析
一、 基本概述
二、 主要分類(lèi)
三、 提取方法
四、 審查指南
五、 專(zhuān)利體系
六、 審查困境
七、 規(guī)制走向
第三節(jié) 數(shù)字時(shí)代算法困境發(fā)展分析
一、 發(fā)展背景
一、 發(fā)展成因
二、 困境表現(xiàn)
三、 治理路徑
第四節(jié) 中國(guó)算法未來(lái)發(fā)展建議分析
一、 強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)
二、 完善治理格局
三、 立足算法特性
四、 強(qiáng)化國(guó)際協(xié)調(diào)
第七章 2021-2023年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用賦能層發(fā)展分析
第一節(jié) 搜索引擎
一、 搜索引擎運(yùn)作模式
二、 搜索引擎發(fā)展價(jià)值
三、 搜索引擎發(fā)展現(xiàn)狀
一、 搜索引擎市場(chǎng)規(guī)模
二、 搜索引擎用戶(hù)規(guī)模
三、 搜索引擎競(jìng)爭(zhēng)格局
四、 搜索引擎布局動(dòng)態(tài)
五、 搜索引擎發(fā)展困境
六、 搜索引擎發(fā)展建議
第二節(jié) 對(duì)話機(jī)器人
一、 對(duì)話機(jī)器人發(fā)展基礎(chǔ)
一、 對(duì)話機(jī)器人發(fā)展優(yōu)勢(shì)
二、 對(duì)話機(jī)器人發(fā)展政策
三、 對(duì)話機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模
四、 對(duì)話機(jī)器人應(yīng)用占比
五、 對(duì)話機(jī)器人市場(chǎng)結(jié)構(gòu)
六、 對(duì)話機(jī)器人商業(yè)模式
七、 對(duì)話機(jī)器人核心技術(shù)
八、 對(duì)話機(jī)器人發(fā)展策略
第三節(jié) 醫(yī)療
一、 醫(yī)療質(zhì)量安全分析
二、 醫(yī)療保障事業(yè)狀況
三、 醫(yī)療行業(yè)特色分析
四、 醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量
五、 醫(yī)療衛(wèi)生人員總數(shù)
六、 醫(yī)療平臺(tái)整體框架
七、 醫(yī)療數(shù)據(jù)應(yīng)用情況
一、 醫(yī)療服務(wù)發(fā)展方向
二、 典型智能模型應(yīng)用
第四節(jié) 智能遙感
一、 智能遙感衛(wèi)星發(fā)射
二、 智能遙感主要技術(shù)
三、 智能遙感應(yīng)用領(lǐng)域
四、 智能遙感項(xiàng)目動(dòng)態(tài)
五、 企業(yè)產(chǎn)品發(fā)展動(dòng)態(tài)
六、 遙感模型研發(fā)情況
一、 智能遙感發(fā)展趨勢(shì)
第五節(jié) 元宇宙
一、 元宇宙產(chǎn)業(yè)特征
二、 元宇宙產(chǎn)業(yè)實(shí)踐
三、 元宇宙產(chǎn)業(yè)影響
四、 元宇宙發(fā)展建議
五、 元宇宙系統(tǒng)發(fā)布
六、 模型促進(jìn)元宇宙
一、 元宇宙發(fā)展前景
第六節(jié) 智慧城市
一、 智慧城市基本概述
二、 智慧城市發(fā)展優(yōu)勢(shì)
三、 智慧城市具體應(yīng)用
四、 人工智能城市排行
五、 城市大模型的發(fā)布
六、 智慧城市面臨困境
七、 智慧城市發(fā)展展望
第八章 國(guó)外典型人工智能大模型——GPT模型發(fā)展分析
第一節(jié) GPT模型發(fā)展綜述
一、 模型本質(zhì)
二、 模型優(yōu)勢(shì)
三、 應(yīng)用前景
第二節(jié) GPT模型發(fā)展路徑分析
一、 演進(jìn)歷程
二、 GPT-1
三、 GPT-2
四、 GPT-3
五、 GPT-3.5
六、 GPT-4
第三節(jié) GPT-4模型發(fā)展分析
一、 發(fā)生變化分析
二、 理解能力提升
三、 主要局限分析
四、 具體應(yīng)用領(lǐng)域
第四節(jié) GPT模型產(chǎn)品——ChatGPT發(fā)展分析
一、 基本概況
二、 主要優(yōu)勢(shì)
三、 發(fā)展歷程
四、 工作原理
五、 發(fā)展現(xiàn)狀
六、 應(yīng)用場(chǎng)景
七、 商業(yè)進(jìn)程
八、 技術(shù)路徑
九、 發(fā)展瓶頸
十、 發(fā)展?jié)摿?BR>第九章 中國(guó)典型企業(yè)的人工智能大模型——百度文心大模型發(fā)展分析
第一節(jié) 百度文心大模型發(fā)展綜述
一、 發(fā)展歷程
二、 全景圖譜
三、 數(shù)據(jù)來(lái)源
四、 關(guān)鍵模型
五、 主要應(yīng)用
第二節(jié) 百度文心大模型運(yùn)行現(xiàn)狀分析
一、 模型發(fā)展
二、 模型布局
三、 產(chǎn)品矩陣
四、 生態(tài)體系
五、 市場(chǎng)推廣
六、 所處地位
七、 評(píng)估情況
八、 企業(yè)合作
九、 發(fā)展前景
第三節(jié) 百度文心大模型主要產(chǎn)品分析
一、 百度智能云
二、 文心一格
三、 文心百中
第四節(jié) 百度文心大模型應(yīng)用方式分析
一、 文心一言+搜索引擎
二、 大模型API
三、 產(chǎn)品級(jí)應(yīng)用+生態(tài)融合
第十章 中國(guó)其他典型企業(yè)的人工智能大模型發(fā)展分析
第一節(jié) 華為盤(pán)古大模型
一、 模型概述
二、 發(fā)展歷程
三、 主要模型
四、 模型應(yīng)用
五、 模型發(fā)展
六、 市場(chǎng)推廣
七、 評(píng)估情況
第二節(jié) 騰訊混元大模型
一、 模型概述
二、 模型應(yīng)用
三、 模型發(fā)展
四、 市場(chǎng)推廣
五、 評(píng)估情況
六、 模型發(fā)布
七、 模型突破
八、 商業(yè)程度
第三節(jié) 阿里通義大模型
一、 發(fā)展歷程
二、 模型概述
三、 模型應(yīng)用
四、 模型發(fā)展
五、 市場(chǎng)推廣
六、 評(píng)估情況
第四節(jié) 商湯日日新大模型
一、 模型概述
二、 模型發(fā)布
三、 模型發(fā)展
四、 主要產(chǎn)品
五、 市場(chǎng)推廣
第五節(jié) 字節(jié)跳動(dòng)大模型
一、 模型概述
二、 模型應(yīng)用
第六節(jié) 其他人工智能大模型分析
一、 昆侖萬(wàn)維大語(yǔ)言模型
二、 “知海圖AI”中文大模型
三、 科大訊飛“1+N認(rèn)知智能大模型”
四、 多模態(tài)人工智能大模型“AiLMe”
第十一章 人工智能大模型相關(guān)技術(shù)發(fā)展分析
第一節(jié) 深度學(xué)習(xí)技術(shù)
一、 技術(shù)基本概述
二、 技術(shù)研究進(jìn)展
三、 技術(shù)應(yīng)用分析
四、 多模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)
五、 技術(shù)發(fā)展瓶頸
六、 技術(shù)改進(jìn)方向
七、 技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
第二節(jié) 自然語(yǔ)言處理技術(shù)
一、 技術(shù)基本概述
二、 技術(shù)發(fā)展過(guò)程
三、 關(guān)鍵技術(shù)分析
四、 主流技術(shù)思路
五、 關(guān)鍵前沿技術(shù)
六、 技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景
七、 未來(lái)發(fā)展方向
第三節(jié) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)
一、 技術(shù)基本概況
二、 技術(shù)原理分析
三、 技術(shù)發(fā)展歷史
四、 主要技術(shù)分析
五、 技術(shù)研究?jī)?nèi)容
六、 技術(shù)研究進(jìn)展
七、 圖像處理方法
八、 具體應(yīng)用分析
九、 技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
第十二章 2021-2023年國(guó)際人工智能大模型行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)發(fā)展分析
第一節(jié) 微軟（Microsoft Corp.）
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 模型研發(fā)動(dòng)態(tài)
三、 2021年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
四、 2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
五、 2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
第二節(jié) 谷歌（Google Inc.）
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 模型研發(fā)動(dòng)態(tài)
三、 2021年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
四、 2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
五、 2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
第三節(jié) Meta Platforms, Inc.
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 企業(yè)布局狀況
三、 2021年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
四、 2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
五、 2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
第四節(jié) Open AI
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 企業(yè)主要產(chǎn)品
三、 GPT模型發(fā)展
四、 企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
五、 企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力
第十三章 2020-2023年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)重點(diǎn)上市企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
第一節(jié) 百度集團(tuán)股份有限公司
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 企業(yè)布局分析
三、 企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
四、 2021年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
五、 2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
六、 2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
第二節(jié) 阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 產(chǎn)品研發(fā)進(jìn)展
三、 2021年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
四、 2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
五、 2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
第三節(jié) 騰訊控股有限公司
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)
三、 產(chǎn)品研發(fā)進(jìn)展
四、 2021年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
五、 2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
六、 2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
第四節(jié) 科大訊飛股份有限公司
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 企業(yè)研發(fā)情況
三、 企業(yè)布局分析
四、 經(jīng)營(yíng)效益分析
五、 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
六、 財(cái)務(wù)狀況分析
七、 核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
八、 公司發(fā)展戰(zhàn)略
九、 未來(lái)前景展望
第五節(jié) 商湯集團(tuán)股份有限公司
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 經(jīng)營(yíng)效益分析
三、 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
四、 財(cái)務(wù)狀況分析
五、 核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
六、 公司發(fā)展戰(zhàn)略
七、 未來(lái)前景展望
第六節(jié) 北京抖音信息服務(wù)有限公司
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 企業(yè)合作動(dòng)態(tài)
三、 經(jīng)營(yíng)效益分析
四、 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
五、 財(cái)務(wù)狀況分析
六、 核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
七、 公司發(fā)展戰(zhàn)略
八、 未來(lái)前景展望
第七節(jié) 華為技術(shù)有限公司
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 經(jīng)營(yíng)效益分析
三、 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
四、 財(cái)務(wù)狀況分析
五、 核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
六、 公司發(fā)展戰(zhàn)略
七、 未來(lái)前景展望
第八節(jié) 昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 企業(yè)布局分析
三、 經(jīng)營(yíng)效益分析
四、 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
五、 財(cái)務(wù)狀況分析
六、 核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
七、 公司發(fā)展戰(zhàn)略
八、 未來(lái)前景展望
第十四章 2023-2029年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資潛力分析
第一節(jié) 2021-2023年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資動(dòng)態(tài)
一、 西湖心辰完成Pre-A輪融資
二、 面壁智能完成天使輪融資
三、 瀾舟科技完成Pre-A+輪融資
四、 百川智能獲美元股權(quán)投資
第二節(jié) 中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資壁壘分析
一、 技術(shù)壁壘
二、 數(shù)據(jù)壁壘
三、 人才壁壘
四、 資金壁壘
第三節(jié) 中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)分析
一、 技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)
二、 數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)
三、 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)
四、 政策風(fēng)險(xiǎn)
第四節(jié) 中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資機(jī)會(huì)分析
一、 應(yīng)用場(chǎng)景廣泛
二、 技術(shù)不斷進(jìn)步
三、 產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善
四、 國(guó)家政策支持
五、 巨大市場(chǎng)需求
第十五章 2023-2029年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展前景及趨勢(shì)預(yù)測(cè)
第一節(jié) 中國(guó)人工智能大模型行業(yè)未來(lái)發(fā)展前景分析
一、 算力瓶頸漸至
二、 硬件需求承壓
三、 聚焦路線優(yōu)化
四、 未來(lái)商業(yè)模式
五、 發(fā)展格局展望
第二節(jié) 中國(guó)人工智能大模型行業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
一、 大小模型協(xié)同進(jìn)化
二、 通用性能持續(xù)加強(qiáng)
三、 逐漸趨于產(chǎn)業(yè)落地
第三節(jié) 2023-2029年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)預(yù)測(cè)分析
一、 2023-2029年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)影響因素分析
二、 2023-2029年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)
圖表目錄
圖表 大語(yǔ)言模型
圖表 Transformer模型自監(jiān)督層結(jié)構(gòu)
圖表 Transformer模型架構(gòu)
圖表 訓(xùn)練大模型“預(yù)訓(xùn)練+精調(diào)”模式
圖表 主要數(shù)據(jù)集大小匯總
圖表 2018-2022年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值及其增長(zhǎng)速度
圖表 2018-2022年三次產(chǎn)業(yè)增加值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比重
圖表 2023年GDP初步核算數(shù)據(jù)
圖表 2018-2022年貨物進(jìn)出口總額
圖表 2022年貨物進(jìn)出口總額及其增長(zhǎng)速度
圖表 2022年主要商品出口數(shù)量、金額及其增長(zhǎng)速度
圖表 2022年主要商品進(jìn)口數(shù)量、金額及其增長(zhǎng)速度
圖表 2022年對(duì)主要國(guó)家和地區(qū)貨物進(jìn)出口金額、增長(zhǎng)速度及其比重
圖表 2022年外商直接投資及其增長(zhǎng)速度
圖表 2022年對(duì)外非金融類(lèi)直接投資額及其增長(zhǎng)速度
圖表 2018-2022年全部工業(yè)增加值及其增長(zhǎng)速度
圖表 2022年主要工業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量及其增長(zhǎng)速度
圖表 2022-2023年規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增速
圖表 2023年全國(guó)規(guī)模以上工業(yè)生產(chǎn)主要數(shù)據(jù)
圖表 2022年三次產(chǎn)業(yè)投資占固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶(hù)）比重
圖表 2022年分行業(yè)固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶(hù)）增長(zhǎng)速度
圖表 2022年固定資產(chǎn)投資新增主要生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)能力
圖表 2022年房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)和銷(xiāo)售主要指標(biāo)及其增長(zhǎng)速度
圖表 2022-2023年固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶(hù)）月度同比增速
圖表 2023年固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶(hù)）主要數(shù)據(jù)
圖表 人工智能的發(fā)展歷程
圖表 2016-2022年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模情況
圖表 2021年中國(guó)人工智能行業(yè)細(xì)分市場(chǎng)占比統(tǒng)計(jì)
圖表 2017-2022年中國(guó)人工智能行業(yè)細(xì)分市場(chǎng)規(guī)模
圖表 中國(guó)人工智能下游應(yīng)用領(lǐng)域占比統(tǒng)計(jì)
圖表 2021年度人工智能企業(yè)百?gòu)?qiáng)榜
圖表 中國(guó)主要科技公司人工智能平臺(tái)布局
圖表 2021-2026年中國(guó)人工智能軟件及應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)
圖表 AI大模型推動(dòng)人機(jī)交互方式的升級(jí)
圖表 小模型VS大模型
圖表 大模型的投入成本
圖表 中國(guó)大模型生態(tài)
圖表 部分大模型廠商梳理
圖表 大模型的技術(shù)路線主要包含Bert、GPT和混合
圖表 人工智能大模型參數(shù)量從億級(jí)到百萬(wàn)億級(jí)
圖表 InstructGPT采用不同訓(xùn)練方法的效果對(duì)比圖
圖表 從支持模態(tài)來(lái)看人工智能大模型的發(fā)展歷程
圖表 NLP&CV發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)對(duì)比
圖表 模型+工具平臺(tái)+生態(tài)"三級(jí)協(xié)同加速產(chǎn)業(yè)智能化
圖表 中國(guó)人工智能大模型企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利排行榜
圖表 中國(guó)人工智能大模型企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利排行榜-續(xù)
圖表 2021、2022年國(guó)家層面集成電路行業(yè)政策及重點(diǎn)內(nèi)容解讀
圖表 2021、2022年國(guó)家層面集成電路行業(yè)政策及重點(diǎn)內(nèi)容解讀-續(xù)
圖表 《中國(guó)制造2025》關(guān)于集成電路行業(yè)發(fā)展目標(biāo)
圖表 “十四五”以來(lái)集成電路行業(yè)重點(diǎn)規(guī)劃解讀
圖表 2017-2023年中國(guó)芯片市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)趨勢(shì)圖
圖表 2017-2023年中國(guó)芯片產(chǎn)量預(yù)測(cè)趨勢(shì)圖
圖表 2021年中國(guó)芯片下游應(yīng)用銷(xiāo)售額占比統(tǒng)計(jì)
圖表 中國(guó)AI芯片行業(yè)相關(guān)政策匯總一覽表
圖表 2017-2023年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模趨勢(shì)圖
圖表 2020-2023年全球AI芯片數(shù)量趨勢(shì)圖
圖表 2017-2023年中國(guó)AI芯片企業(yè)注冊(cè)量統(tǒng)計(jì)
圖表 中國(guó)AI芯片企業(yè)格局
圖表 中國(guó)AI芯片重點(diǎn)企業(yè)分析
圖表 中國(guó)科技巨頭人工智能芯片業(yè)務(wù)布局
圖表 2016-2023年中國(guó)人工智能芯片行業(yè)融資整體情況
圖表 2016-2023年中國(guó)人工智能芯片行業(yè)單筆融資情況
圖表 2020-2023年中國(guó)人工智能芯片行業(yè)投資主體分布
圖表 部分省市數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)相關(guān)政策
圖表 2015-2024年中國(guó)大數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模
圖表 2015-2022年我國(guó)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)投資事件數(shù)統(tǒng)計(jì)
圖表 2021年中國(guó)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)各月度投資事件數(shù)統(tǒng)計(jì)
圖表 2021年中國(guó)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)各月投資金額數(shù)統(tǒng)計(jì)
圖表 截至2022年我國(guó)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)投資事件倫次分布
圖表 2022年我國(guó)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)投資具體事件
圖表 人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)需求變化及市場(chǎng)情況
圖表 人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈
圖表 2022-2027年中國(guó)人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)下游應(yīng)用占比
圖表 人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商市場(chǎng)份額占比及核心能力分析
圖表 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)模式
圖表 中國(guó)人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)
圖表 人工智能發(fā)展趨勢(shì)示意圖
圖表 AI自動(dòng)標(biāo)注發(fā)展趨勢(shì)
圖表 自動(dòng)駕駛布局情況
圖表 自動(dòng)駕駛基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)不同下游客戶(hù)數(shù)據(jù)處理需求量占比示意圖
圖表 數(shù)據(jù)合規(guī)相關(guān)法律法規(guī)及標(biāo)準(zhǔn)體系
圖表 AI人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)務(wù)流程競(jìng)爭(zhēng)壁壘
圖表 2023胡潤(rùn)中國(guó)數(shù)字技術(shù)算法算力百?gòu)?qiáng)榜TOP10
圖表 算法在金融商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用
圖表 分治算法的設(shè)計(jì)過(guò)程圖
圖表 搜索引擎的核心運(yùn)作模式
圖表 2017-2025年我國(guó)搜索引擎市場(chǎng)規(guī)模及預(yù)測(cè)情況
圖表 2015-2022年中國(guó)搜索引擎用戶(hù)規(guī)模統(tǒng)計(jì)
圖表 主流搜索引擎比較
圖表 深度學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)路徑-數(shù)據(jù)為模型訓(xùn)練提供底層支撐
圖表 對(duì)話機(jī)器人行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)分類(lèi)
圖表 對(duì)話機(jī)器人行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)技術(shù)需求趨勢(shì)
圖表 中國(guó)對(duì)話機(jī)器人行業(yè)相關(guān)政策梳理
圖表 2019-2025年中國(guó)對(duì)話機(jī)器人行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模
圖表 2022年我國(guó)對(duì)話機(jī)器人下游市場(chǎng)分布情況
圖表 2022年我國(guó)對(duì)話機(jī)器人行業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)（按業(yè)務(wù)模式）
圖表 2022年我國(guó)對(duì)話機(jī)器人行業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)（按受益方）
圖表 對(duì)話機(jī)器人行業(yè)商業(yè)模式
圖表 自然語(yǔ)言處理技術(shù)的核心任務(wù)
圖表 自然語(yǔ)言處理技術(shù)的處理流程
圖表 全雙工語(yǔ)音與其他語(yǔ)音交互模式的對(duì)比
圖表 基于FAQ（常見(jiàn)問(wèn)題集的問(wèn)答系統(tǒng)）知識(shí)庫(kù)建立圖
圖表 基于知識(shí)圖譜的知識(shí)庫(kù)建立圖
圖表 基于機(jī)器閱讀理解的流程圖
圖表 人工流程與“AI+RPA技術(shù)”的操作類(lèi)比圖
圖表 產(chǎn)品方案的開(kāi)發(fā)流程及對(duì)話機(jī)器人工廠的實(shí)現(xiàn)功能
圖表 情感智能的應(yīng)用模型、應(yīng)用價(jià)值與應(yīng)用瓶頸
圖表 對(duì)話機(jī)器人廠商不斷豐富產(chǎn)品形式以搶奪業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)
圖表 2012-2021年職工醫(yī)保參保人員結(jié)構(gòu)
圖表 2012-2021年職工醫(yī)保享受待遇人次
圖表 2012-2021年職工醫(yī)保次均住院費(fèi)用和住院率
圖表 2012-2021年居民醫(yī)保基金收支情況
圖表 2012-2021年居民醫(yī)保享受待遇人次
圖表 2012-2021年居民醫(yī)保次均住院費(fèi)用和住院率
圖表 2016-2021年全國(guó)醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心（站）、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院數(shù)
圖表 2020-2021年全國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)及床位數(shù)
圖表 2018-2022年年末衛(wèi)生技術(shù)人員人數(shù)
圖表 2021年中國(guó)醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)展情況
圖表 懷遠(yuǎn)縣增強(qiáng)重大傳染病等突發(fā)公共衛(wèi)生事件早期監(jiān)測(cè)預(yù)警
圖表 GPT大模型對(duì)醫(yī)保信息化的影響
圖表 兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖
圖表 U-net架構(gòu)示意圖
圖表 代表性元宇宙建設(shè)企業(yè)
圖表 中國(guó)2022年元宇宙投資狀況（按類(lèi)別）
圖表 近五年人工智能TOP10城市排名變化
圖表 冰城-百度 文心大模型圖示
圖表 GPT模型演進(jìn)歷程
圖表 GPT-4發(fā)生的新變化
圖表 GPT-4多個(gè)核心理解能力提升
圖表 運(yùn)用GPT-4解決法語(yǔ)物理問(wèn)題
圖表 GPT-4多語(yǔ)言功能強(qiáng)大
圖表 GPT-4單次處理詞數(shù)更多
圖表 GPT-4在多類(lèi)考試中表現(xiàn)更優(yōu)
圖表 不被允許內(nèi)容和敏感內(nèi)容的錯(cuò)誤行為率
圖表 大模型訓(xùn)練成本及參數(shù)量
圖表 NLP大模型訓(xùn)練資源估算
圖表 OpenAI、微軟Azure云API調(diào)用費(fèi)用
圖表 微軟office接入GPT-4
圖表 交互類(lèi)App用戶(hù)破億用時(shí)
圖表 ChatGPT特點(diǎn)
圖表 ChatGPT的局限性
圖表 AI自然語(yǔ)言處理發(fā)展歷程
圖表 RLHF人類(lèi)反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型原理
圖表 生成型AI應(yīng)用領(lǐng)城
圖表 ChatGPT的發(fā)展歷程
圖表 GLM-130B與GPT-3、OPT-1 75B對(duì)比
圖表 谷歌公司的產(chǎn)業(yè)布局
圖表 ChatGPT在游戲中的應(yīng)用
圖表 ChatGPT應(yīng)用探索
圖表 ChatGPT撰寫(xiě)房源信息
圖表 各平臺(tái)從0到100萬(wàn)用戶(hù)速度
圖表 文心大模型發(fā)展歷程
圖表 百度文心大模型全景圖
圖表 文心 NLP大模型系列產(chǎn)品
圖表 ERNIE在GLUE Benchmark上排名
圖表 ERNIE3.0多范式統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練框架
圖表 ERNIE 3.0多范式統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練框架
圖表 百度文心行業(yè)大模型
圖表 百度文心行業(yè)大模型全景
圖表 文心大模型產(chǎn)品矩陣
圖表 中國(guó)大模型市場(chǎng)2022年評(píng)估結(jié)果—百度文心
圖表 首批加入文心一言生態(tài)圈的部分伙伴
圖表 百度智能云業(yè)務(wù)新架構(gòu)
圖表 “云智一體 3.0”架構(gòu)
圖表 百度AI大底座
圖表 2022年中國(guó)人工智能公有云服務(wù)市場(chǎng)份額
圖表 中國(guó)對(duì)話式AI市場(chǎng)綜合競(jìng)爭(zhēng)表現(xiàn)
圖表 文心一格創(chuàng)作過(guò)程
圖表 文心一格部分作品
圖表 產(chǎn)業(yè)級(jí)搜索系統(tǒng)文心百中的搜索場(chǎng)景圖譜
圖表 文心百中三步搭建搜索系統(tǒng)
圖表 文心百中提供體驗(yàn)版和正式版兩個(gè)版本
圖表 文心百中搜索結(jié)果示例
圖表 集成ChatGPT的Bing
圖表 百度搜索引擎在國(guó)內(nèi)的市場(chǎng)份額情況
圖表 文心大模型提供的大模型API
圖表 ERNIE-ViLG AI作畫(huà)大模型套餐類(lèi)型
圖表 基于Prompt“一只貓?jiān)跁裉��?yáng)，卡通”生成的圖片
圖表 PLATO的對(duì)話效果達(dá)到了世界領(lǐng)先水平
圖表 PLATO的API調(diào)用服務(wù)暫不可用
圖表 盤(pán)古模型基于ModelArts平臺(tái)進(jìn)行開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)
圖表 盤(pán)古大模型進(jìn)化路徑
圖表 盤(pán)古系列大模型
圖表 盤(pán)古系列模型應(yīng)用場(chǎng)景和領(lǐng)域
圖表 HunYuan-tvr在5個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上排名第一
圖表 HunYuan-NLP1T模型在CLUE總榜、分類(lèi)榜和閱讀理解榜登頂
圖表 HunYuan大模型及解決方案
圖表 騰訊廣告多媒體AI技術(shù)研究與應(yīng)用情況
圖表 騰訊智能創(chuàng)作助手功能一覽
圖表 騰訊游戲AI路網(wǎng)生成模型
圖表 騰訊混元助手項(xiàng)目組織架構(gòu)
圖表 HunYuan-1T參數(shù)規(guī)模處于行業(yè)領(lǐng)先水平
圖表 阿里通義大模型發(fā)展歷程
圖表 阿里巴巴通義大模型系列架構(gòu)
圖表 阿里巴巴深度語(yǔ)言模型Alice Mind
圖表 阿里巴巴通義-視覺(jué)大模型
圖表 鳥(niǎo)鳥(niǎo)分鳥(niǎo)基于通義大模型系列
圖表 鳥(niǎo)鳥(niǎo)分鳥(niǎo)15天訓(xùn)練流程
圖表 多模態(tài)深度生成學(xué)習(xí)主要研究?jī)?nèi)容
圖表 面向小樣本學(xué)習(xí)的視覺(jué)語(yǔ)言模型——Flamingo
圖表 自然語(yǔ)言處理近期模型規(guī)模發(fā)展史
圖表 2020-2021年微軟綜合收益表
圖表 2020-2021年微軟分部資料
圖表 2020-2021年微軟收入分地區(qū)資料
圖表 2021-2022年微軟綜合收益表
圖表 2021-2022年微軟分部資料
圖表 2021-2022年微軟收入分地區(qū)資料
圖表 2022-2023年微軟綜合收益表
圖表 2022-2023年微軟分部資料
圖表 2022-2023年微軟收入分地區(qū)資料
圖表 2020-2021年谷歌綜合收益表
圖表 2020-2021年谷歌分部資料
圖表 2020-2021年谷歌收入分地區(qū)資料
圖表 2021-2022年谷歌綜合收益表
圖表 2021-2022年谷歌分部資料
圖表 2021-2022年谷歌收入分地區(qū)資料
圖表 2022-2023年谷歌綜合收益表
圖表 2022-2023年谷歌分部資料
圖表 2022-2023年谷歌收入分地區(qū)資料
圖表 2020-2021年Meta綜合收益表
圖表 2020-2021年Meta分部資料
圖表 2020-2021年Meta收入分地區(qū)資料
圖表 2021-2022年Meta綜合收益表
圖表 2021-2022年Meta分部資料
圖表 2021-2022年Meta收入分地區(qū)資料
圖表 2022-2023年Meta綜合收益表
圖表 2022-2023年Meta分部資料
圖表 2022-2023年Meta收入分地區(qū)資料
圖表 GPT模型對(duì)基礎(chǔ)模型架構(gòu)的更改較小
圖表 GPT在Transformer基礎(chǔ)上進(jìn)行了簡(jiǎn)化
圖表 2020-2021年百度綜合收益表
圖表 2020-2021年百度分部資料
圖表 2020-2021年百度收入分地區(qū)資料
圖表 2021-2022年百度綜合收益表
圖表 2021-2022年百度分部資料
圖表 2021-2022年百度收入分地區(qū)資料
圖表 2022-2023年百度綜合收益表
圖表 2022-2023年百度分部資料
圖表 2022-2023年百度收入分地區(qū)資料
圖表 2020-2021年阿里巴巴綜合收益表
圖表 2020-2021年阿里巴巴分部資料
圖表 2020-2021年阿里巴巴收入分地區(qū)資料
圖表 2021-2022年阿里巴巴綜合收益表
圖表 2021-2022年阿里巴巴分部資料
圖表 2021-2022年阿里巴巴收入分地區(qū)資料
圖表 2022-2023年阿里巴巴綜合收益表
圖表 2022-2023年阿里巴巴分部資料
圖表 2022-2023年阿里巴巴收入分地區(qū)資料
圖表 2020-2021年騰訊綜合收益表
圖表 2020-2021年騰訊分部資料
圖表 2020-2021年騰訊收入分地區(qū)資料
圖表 2021-2022年騰訊綜合收益表
圖表 2021-2022年騰訊分部資料
圖表 2021-2022年騰訊收入分地區(qū)資料
圖表 2022-2023年騰訊綜合收益表
圖表 2022-2023年騰訊分部資料
圖表 2022-2023年騰訊收入分地區(qū)資料
圖表 2020-2023年科大訊飛總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表 2020-2023年科大訊飛營(yíng)業(yè)收入及增速
圖表 2020-2023年科大訊飛凈利潤(rùn)及增速
圖表 2022年科大訊飛主營(yíng)業(yè)務(wù)分行業(yè)
圖表 2022年科大訊飛主營(yíng)業(yè)務(wù)分地區(qū)
圖表 2020-2023年科大訊飛營(yíng)業(yè)利潤(rùn)及營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率
圖表 2020-2023年科大訊飛凈資產(chǎn)收益率
圖表 2020-2023年科大訊飛短期償債能力指標(biāo)
圖表 2020-2023年科大訊飛資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表 2020-2023年科大訊飛運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)
圖表 2020-2023年商湯科技總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表 2020-2023年商湯科技營(yíng)業(yè)收入及增速
圖表 2020-2023年商湯科技凈利潤(rùn)及增速
圖表 2022年商湯科技主營(yíng)業(yè)務(wù)分行業(yè)
圖表 2022年商湯科技主營(yíng)業(yè)務(wù)分地區(qū)
圖表 2020-2023年商湯科技營(yíng)業(yè)利潤(rùn)及營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率
圖表 2020-2023年商湯科技凈資產(chǎn)收益率
圖表 2020-2023年商湯科技短期償債能力指標(biāo)
圖表 2020-2023年商湯科技資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表 2020-2023年商湯科技運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)
圖表 2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表 2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)營(yíng)業(yè)收入及增速
圖表 2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)凈利潤(rùn)及增速
圖表 2022年字節(jié)跳動(dòng)主營(yíng)業(yè)務(wù)分行業(yè)
圖表 2022年字節(jié)跳動(dòng)主營(yíng)業(yè)務(wù)分地區(qū)
圖表 2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)及營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率
圖表 2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)凈資產(chǎn)收益率
圖表 2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)短期償債能力指標(biāo)
圖表 2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表 2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)
圖表 2020-2023年華為總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表 2020-2023年華為營(yíng)業(yè)收入及增速
圖表 2020-2023年華為凈利潤(rùn)及增速
圖表 2022年華為主營(yíng)業(yè)務(wù)分行業(yè)
圖表 2022年華為主營(yíng)業(yè)務(wù)分地區(qū)
圖表 2020-2023年華為營(yíng)業(yè)利潤(rùn)及營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率
圖表 2020-2023年華為凈資產(chǎn)收益率
圖表 2020-2023年華為短期償債能力指標(biāo)
圖表 2020-2023年華為資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表 2020-2023年華為運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)
圖表 2020-2023年昆侖萬(wàn)維總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表 2020-2023年昆侖萬(wàn)維營(yíng)業(yè)收入及增速
圖表 2020-2023年昆侖萬(wàn)維凈利潤(rùn)及增速
圖表 2022年昆侖萬(wàn)維主營(yíng)業(yè)務(wù)分行業(yè)
圖表 2022年昆侖萬(wàn)維主營(yíng)業(yè)務(wù)分地區(qū)
圖表 2020-2023年昆侖萬(wàn)維營(yíng)業(yè)利潤(rùn)及營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率
圖表 2020-2023年昆侖萬(wàn)維凈資產(chǎn)收益率
圖表 2020-2023年昆侖萬(wàn)維短期償債能力指標(biāo)
圖表 2020-2023年昆侖萬(wàn)維資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表 2020-2023年昆侖萬(wàn)維運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)
圖表 國(guó)外主流大模型訓(xùn)練規(guī)模所需算力情況
圖表 GPU顯存增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯慢于大模型規(guī)模演化
圖表 業(yè)界主流GPU集群網(wǎng)絡(luò)技術(shù)路線的選擇可以考量多類(lèi)因素，從而為大模型訓(xùn)練提效
圖表 騰訊采用ZeRO優(yōu)化策略來(lái)充分利用機(jī)器存儲(chǔ)，降低成本
圖表 飛天智算平臺(tái)基于優(yōu)化的技術(shù)架構(gòu)，提供全鏈路智能服務(wù)
圖表 百舸AI異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)采用軟硬協(xié)同思路，助力模型訓(xùn)練加速
圖表 盤(pán)古大模型大幅降低微調(diào)難度，提升大模型行業(yè)應(yīng)用效率
圖表 2023-2029年人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)

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