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 2016-2022年我国算力规模及增速
11.2.4 2016-2022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 生成式AI行业发展趋势
13.1.1 多模态语言处理融合
13.1.2 生成式AI应用逐渐成熟
13.1.3 生成式AI的需求不断增长
13.1.4 促使更聪明、低成本的机器人和虚拟助手变得普及
13.1.5 从根本上构建自更新的元宇宙
13.2 生成式AI行业发展挑战
13.2.1 更优的算法
13.2.2 语言的深度分析
13.2.3 多学科的交叉
13.2.4 数据质量问题
13.2.5 计算资源限制
13.2.6 可解释性问题
13.2.7 多模态和跨模态生成问题
13.2.8 法律和道德问题
13.3 生成式AI行业发展驱动因素
13.3.1 生成式AI要素演进，行业迎来变更式发展
13.3.2 传统行业智能需求增长，带动语言处理需求上涨
13.4 生成式AI行业发展限制因素
13.4.1 生成式AI存在技术难题
13.4.2 生成式AI模型通用性不强
13.5 生成式AI行业投资风险
13.5.1 生成式AI技术创新及发展不及预期
13.5.2 用户接受度低于预期
13.5.3 行业政策监管风险
13.6 2021-2026年生成式AI行业市场空间预测

【附】 生成式AI行业重点企业研究
14.1 浪潮电子信息产业股份有限公司
14.1.1 企业发展基本情况
14.1.2 企业经营状况分析
14.1.3 企业生成式AI业务情况
14.1.4 企业核心竞争力分析
14.1.5 企业发展战略分析
14.2 长沙景嘉微电子股份有限公司
14.2.1 企业发展基本情况
14.2.2 企业经营状况分析
14.2.3 企业生成式AI业务情况
14.2.4 企业核心竞争力分析
14.2.5 企业发展战略分析
14.3 科大讯飞股份有限公司
14.3.1 企业发展基本情况
14.3.2 企业经营状况分析
14.3.3 企业生成式AI业务情况
14.3.4 企业核心竞争力分析
14.3.5 企业发展战略分析
14.4 海光信息技术股份有限公司
14.4.1 企业发展基本情况
14.4.2 企业经营状况分析
14.4.3 企业生成式AI业务情况
14.4.4 企业核心竞争力分析
14.4.5 企业发展战略分析
14.5 中科寒武纪科技股份有限公司
14.5.1 企业发展基本情况
14.5.2 企业经营状况分析
14.5.3 企业生成式AI业务情况
14.5.4 企业融资情况分析
14.5.5 企业发展战略分析
14.6 云从科技集团股份有限公司
14.6.1 企业发展基本情况
14.6.2 企业经营状况分析
14.6.3 企业生成式AI业务情况
14.6.4 企业核心竞争力分析
14.6.5 企业发展战略分析
14.7 北京海天瑞声科技股份有限公司
14.7.1 企业发展基本情况
14.7.2 企业经营状况分析
14.7.3 企业生成式AI业务情况
14.7.4 企业核心竞争力分析
14.7.5 企业发展战略分析
14.8 拓尔思信息技术股份有限公司
14.8.1 企业发展基本情况
14.8.2 企业经营状况分析
14.8.3 企业生成式AI业务情况
14.8.4 企业融资情况分析
14.8.5 企业发展战略分析
14.9 三六零安全科技股份有限公司
14.9.1 企业发展基本情况
14.9.2 企业经营状况分析
14.9.3 企业生成式AI业务情况
14.9.4 企业融资情况分析
14.9.5 企业发展战略分析
14.10 百度集团股份有限公司
14.14.1 企业发展基本情况
14.14.2 企业经营状况分析
14.14.3 企业生成式AI业务情况
14.14.4 企业融资情况分析
14.14.5 企业发展战略分析