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曼联体育发布的《2024-2030年中国曼联生成式AI行业市场运营态势及发展趋向研判报告》共十四章。首先介绍了生成式AI行业市场发展环境、生成式AI整体运行态势等，接着分析了生成式AI行业市场运行的现状，然后介绍了生成式AI市场竞争格局。随后，报告对生成式AI做了重点企业经营状况分析，最后分析了生成式AI行业发展趋势与投资预测。您若想对生成式AI产业有个系统的了解或者想投资生成式AI行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
第一章生成式AI概述
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
第二章生成式AI技术发展概述
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
第三章生成式AI产业链与商业模式分析
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 中国曼联生成式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
第四章生成式AI产业链上游构成及主要玩家
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
第五章生成式AI产业链中游构成及主要玩家
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
第六章生成式AI产业链下游构成及主要玩家
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
第七章生成式AI技术的应用
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
第八章生成式AI现象级应用——ChatGPT
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
第九章ChatGPT的应用和潜力
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
第十章ChatGPT的技术线路
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
第十一章ChatGPT的基础设施
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 中国曼联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 全球级中国曼联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 全球及中国曼联AI芯片市场规模
11.3.5 加速服务器的市场前景
第十二章OpenAI公司发展概述
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
第十三章生成式AI行业重点企业研究
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 西安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
第十四章生成式AI行业发展前景和市场空间测算
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
◆ 本报告分析师具有专业研究能力，报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合曼联体育监测产品数据，通过曼联统计预测模型估算获得；企业数据主要为官方渠道以及访谈获得，曼联体育对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。
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