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1.1 生成式AI的定義

1.2 生成式AI歷史沿革

1.3 生成式AI工作流程

1.3.1 模型訓練

1.3.2 模型選擇

1.3.3 生成數(shù)據(jù)

1.3.4 評估生成結(jié)果

1.3.5 調(diào)整模型

1.4 生成式AI的優(yōu)勢

1.4.1 可以創(chuàng)造新內(nèi)容

1.4.2 可以提高效率和生產(chǎn)力

1.4.3 可以提高生成內(nèi)容的質(zhì)量

1.4.4 可以實現(xiàn)新的應用和用途

2.1 生成式AI技術(shù)發(fā)展總體概況

2.2 生成對抗網(wǎng)絡（GAN）

2.2.1 概念及簡介

2.2.2 GAN神經(jīng)網(wǎng)絡組成

（1）生成器

（2）判別器

2.2.3 GAN生成器工作流程

2.2.4 GAN判別器工作流程

2.3 擴散模型（Diffusion Models）

2.3.1 概念及簡介

2.3.2 GAN和擴散模型的比較

2.4 文生圖技術(shù)（Text to Image）

2.4.1 概念及簡介

2.4.2 發(fā)展歷程

2.5 生成式AI關(guān)聯(lián)技術(shù)

2.5.1 計算機科學

2.5.2 互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

2.5.3 機器學習方法

2.6 生成式AI研究熱點

2.6.1 預訓練技術(shù)

2.6.2 圖神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)

（1）圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

（2）基于空間的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

3.1 生成式AI產(chǎn)業(yè)鏈模型

3.2 生成式AI商業(yè)模式

3.2.1 模式一：生態(tài)構(gòu)建者——全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場景應用作為突破口

3.2.2 模式二：技術(shù)算法驅(qū)動者——技術(shù)層+場景應用作為突破口

3.2.3 模式三：應用聚焦者——場景應用

3.2.4 模式四：垂直領(lǐng)域先行者——殺手級應用+逐漸構(gòu)建垂直領(lǐng)域生態(tài)

3.2.5 模式五：基礎(chǔ)設(shè)施提供者——從基礎(chǔ)設(shè)施切入，并向產(chǎn)業(yè)鏈下游拓展

3.3 中國生成式AI行業(yè)發(fā)展分析

3.3.1 生成式AI行業(yè)市場現(xiàn)狀

3.3.2 生成式AI行業(yè)財務分析

3.3.3 生成式AI行業(yè)競爭格局

4.1 生成式AI產(chǎn)業(yè)鏈上游主要構(gòu)成

4.1.1 數(shù)據(jù)供給

4.1.2 數(shù)據(jù)分析及標注

4.1.3 創(chuàng)作者生態(tài)

4.1.4 底層配合工具

4.4.5 相關(guān)算法及模型研究

4.2 生成式AI產(chǎn)業(yè)鏈上游主要玩家

5.1 生成式AI產(chǎn)業(yè)鏈中游主要構(gòu)成

5.1.1 內(nèi)容設(shè)計

5.1.2 內(nèi)容制作工具

5.1.3 運營增效

5.1.4 個性化市場營銷

5.5.5 數(shù)據(jù)梳理

5.2 生成式AI產(chǎn)業(yè)鏈中游主要玩家

6.1 生成式AI產(chǎn)業(yè)鏈中游主要構(gòu)成

6.1.1 內(nèi)容創(chuàng)作及分發(fā)平臺

6.1.2 第三方分發(fā)渠道

6.1.3 內(nèi)容終端生產(chǎn)

6.1.4 第三方內(nèi)容服務機構(gòu)

6.6.5 AIGC內(nèi)容檢測

6.2 生成式AI產(chǎn)業(yè)鏈下游主要玩家

7.1 生成式AI技術(shù)目前主要應用領(lǐng)域

7.1.1 娛樂媒體和內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域

7.1.2 代碼軟件領(lǐng)域

7.1.3 生物醫(yī)藥領(lǐng)域

7.2 生成式AI在其他行業(yè)及技術(shù)領(lǐng)域的應用

7.2.1 汽車科技

7.2.2 供應鏈技術(shù)

7.2.3 電子商務

7.2.4 金融科技

7.2.5 醫(yī)療信息技術(shù)

7.2.6 數(shù)字健康

7.2.7 游戲

7.2.8 農(nóng)業(yè)科技

7.2.9 食品科技

7.2.10 氣候技術(shù)

7.2.11 企業(yè)SaaS

7.2.12 AI和機器學習

7.2.13 信息安全

7.2.14 物聯(lián)網(wǎng)

7.2.15 加密貨幣/Web3

7.2.16 保險科技

8.1 ChatGPT簡介

8.2 ChatGPT主要功能

8.3 ChatGPT發(fā)展趨勢

8.3.1 機器學習

8.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡

8.3.3 Transformer算法

8.4 GPT算法的發(fā)展歷程

8.5 ChatGPT與InstructGPT的比較

8.5.1 ChatGPT與InstructGPT的相同點

8.5.2 ChatGPT與InstructGPT的不同點

9.1 ChatGPT的應用

9.1.1 ChatGPT打開海量應用場景

9.1.2 ChatGPT有望成為下一代搜索引擎的催化劑

9.2 ChatGPT的提升空間

9.2.1 可能寫出看似合理但不正確或荒謬的答案

9.2.2 對輸入措辭的調(diào)整或多次嘗試相同的提示很敏感

9.2.3 模型通常過于冗長并過度使用某些短語

9.2.4 模型拒絕不當請求，有時會響應有害指令或表現(xiàn)偏見行為

10.1 基于GPT-3.5，GPT-4預計提升更明顯

10.1.1 ChatGPT是基于GPT-3.5的主力模型

10.1.2 GPT-4有望成為多模態(tài)的人工智能

10.2 GPT-4有望成為多模態(tài)的人工智能

10.3 領(lǐng)先的NLP模型

10.4 RLHF與TAMER是重要架構(gòu)支撐

11.1 ChatGPT的核心基礎(chǔ)設(shè)施——AI超算中心

11.1.1 算力的概念和基本單位

11.1.2 巨頭布局AI超算中心概況

11.2 新一代AI數(shù)據(jù)中心的關(guān)鍵硬件——AI服務器

11.2.1 數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)鏈分析

11.2.2 中國數(shù)據(jù)中心總投資結(jié)構(gòu)及硬件投資結(jié)構(gòu)

11.2.3 2019-2023年我國算力規(guī)模及增速

11.2.4 2019-2023年我國算力內(nèi)部結(jié)構(gòu)

11.2.5 全球級中國AI服務器市場規(guī)模

11.3 AI算力的“心臟”——GPU

11.3.1 AI芯片是AI算力的“心臟”

11.3.2 AI芯片的市場結(jié)構(gòu)

11.3.3 AI芯片的優(yōu)點

11.3.4 全球及中國AI芯片市場規(guī)模

11.3.5 加速服務器的市場前景

12.1 OpenAI公司簡介

12.2 OpenAI公司歷史沿革

12.3 OpenAI公司組織架構(gòu)和運作結(jié)構(gòu)

12.4 OpenAI公司的商業(yè)化

12.4.1 OpenAI的商業(yè)模式即API接口收費

12.4.2 OpenAI的主要業(yè)務概況及產(chǎn)品矩陣

12.5 OpenAI公司的核心產(chǎn)品

12.5.1 核心產(chǎn)品——DALL E 2

12.5.2 核心產(chǎn)品——Whisper

13.1 浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司

13.1.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

13.1.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

13.1.3 企業(yè)生成式AI業(yè)務情況

13.1.4 企業(yè)核心競爭力分析

13.1.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

13.2 長沙景嘉微電子股份有限公司

13.2.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

13.2.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

13.2.3 企業(yè)生成式AI業(yè)務情況

13.2.4 企業(yè)核心競爭力分析

13.2.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

13.3 科大訊飛股份有限公司

13.3.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

13.3.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

13.3.3 企業(yè)生成式AI業(yè)務情況

13.3.4 企業(yè)核心競爭力分析

13.3.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

13.4 海光信息技術(shù)股份有限公司

13.4.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

13.4.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

13.4.3 企業(yè)生成式AI業(yè)務情況

13.4.4 企業(yè)核心競爭力分析

13.4.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

13.5 中科寒武紀科技股份有限公司

13.5.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

13.5.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

13.5.3 企業(yè)生成式AI業(yè)務情況

13.5.4 企業(yè)融資情況分析

13.5.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

13.6 云從科技集團股份有限公司

13.6.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

13.6.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

13.6.3 企業(yè)生成式AI業(yè)務情況

13.6.4 企業(yè)核心競爭力分析

13.6.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

13.7 北京海天瑞聲科技股份有限公司

13.7.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

13.7.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

13.7.3 企業(yè)生成式AI業(yè)務情況

13.7.4 企業(yè)核心競爭力分析

13.7.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

13.8 拓爾思信息技術(shù)股份有限公司

13.8.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

13.8.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

13.8.3 企業(yè)生成式AI業(yè)務情況

13.8.4 企業(yè)融資情況分析

13.8.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

13.9 三六零安全科技股份有限公司

13.9.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

13.9.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

13.9.3 企業(yè)生成式AI業(yè)務情況

13.9.4 企業(yè)融資情況分析

13.9.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

13.10 百度集團股份有限公司

13.13.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

13.13.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

13.13.3 企業(yè)生成式AI業(yè)務情況

13.13.4 企業(yè)融資情況分析

13.13.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

14.1 生成式AI行業(yè)發(fā)展趨勢

14.1.1 多模態(tài)語言處理融合

14.1.2 生成式AI應用逐漸成熟

14.1.3 生成式AI的需求不斷增長

14.1.4 促使更聰明、低成本的機器人和虛擬助手變得普及

14.1.5 從根本上構(gòu)建自更新的元宇宙

14.2 生成式AI行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

14.2.1 更優(yōu)的算法

14.2.2 語言的深度分析

14.2.3 多學科的交叉

14.2.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

14.2.5 計算資源限制

14.2.6 可解釋性問題

14.2.7 多模態(tài)和跨模態(tài)生成問題

14.2.8 法律和道德問題

14.3 生成式AI行業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素

14.3.1 生成式AI要素演進，行業(yè)迎來變更式發(fā)展

14.3.2 傳統(tǒng)行業(yè)智能需求增長，帶動語言處理需求上漲

14.4 生成式AI行業(yè)發(fā)展限制因素

14.4.1 生成式AI存在技術(shù)難題

14.4.2 生成式AI模型通用性不強

14.5 生成式AI行業(yè)投資風險

14.5.1 生成式AI技術(shù)創(chuàng)新及發(fā)展不及預期

14.5.2 用戶接受度低于預期

14.5.3 行業(yè)政策監(jiān)管風險

14.6 2024-2030年生成式AI行業(yè)市場空間預測