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行业|深度|研究报告

2024年6月24日

生成式AI行业深度：演进历程、驱动因素、

行产业链及相关公司深度梳理

业

研

究2024年的政府工作报告中，明确指出要深化人工智能应用，并首次提出开展“人工智能+”行动。该行动

报打开了新质生产力的大门，人工智能正在成为产业创新的关键抓手。尤其是以大模型为代表的生成式AI

技术，已成为推动新一代产业变革的核心动力。

告

围绕生成式AI行业，下面我们从了解其定义及与传统AI的差别入手，了解其演进历程、驱动因素、发

展意义及市场空间，并对产业链及相关公司进行梳理，对商业模式及相关前景进行解读，并对可能出现

的相关风险进行说明，方便读者深入了解这一行业。

目录

一、概述1

二、演进历程4

三、驱动因素6

四、发展意义及市场空间7

五、产业链梳理9

六、商业模式22

七、相关公司24

八、前景展望34

九、相关风险34

十、参考研报35

一、概述

慧1.定义

博

智生成式人工智能（Generativeartificialintelligence）是利用复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集

中学习，以创造新的原创内容的人工智能技术。这项技术能够创造文本、图片、声音、视频和代码等多

能种类型的内容，全面超越了传统软件的数据处理和分析能力。

投

2.标志性事件

研

2022年末，OpenAI推出的ChatGPT标志着这一技术在文本生成领域取得了显著进展，2023年被称为

生成式人工智能的突破之年。这项技术从单一的语言生成逐步向多模态、具身化快速发展。在图像生成

方面，生成系统在解释提示和生成逼真输出方面取得了显著的进步。同时，视频和音频的生成技术也在

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迅速发展，这为虚拟现实和元宇宙的实现提供了新的途径。生成式人工智能技术在各行业、各领域都具

有广泛的应用前景。

2023年12月26日，生成式人工智能入选“2023年度十大科技名词”。2024年4月，在瑞士举行的

第27届联合国科技大会上，世界数字技术院（WDTA）发布了《生成式人工智能应用安全测试标准》

和《大语言模型安全测试方法》两项国际标准，是由OpenAI、蚂蚁集团、科大讯飞、谷歌、微软、英

伟达、百度、腾讯等数十家单位的多名专家学者共同编制而成。

3.传统AI与生成式AI

传统AI是指可以自动处理预定义输入的系统。此类AI系统能够从训练数据中获取知识，并利用这些知

识做出决策或预测。例如，许多企业利用AI聊天机器人提供精简高效的客户支持。传统AI聊天机器人

在处理常见问题方面尤其有效。凭借内部搭建的知识库，其可针对常见问题提供准确一致的回复并进行

用户意图预测。

生成式AI可以编写文本、生成代码、制作音频和图像，其水平与人类不相上下，甚至超越人类。例如，

生成式AI工具包括可用于生成书面文本（如营销文案、软件代码等）和图像等内容的LLM。生成式AI

模型具有生成连贯文本和超逼真图像的能力，其可采用以前只能通过人类的思