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 生成數據
1.3.4 評估生成結果
1.3.5 調整模型
1.4 生成式AI的優勢
1.4.1 可以創造新內容
1.4.2 可以提高效率和生產力
1.4.3 可以提高生成內容的質量
1.4.4 可以實現新的應用和用途

2.1 生成式AI技術發展總體概況
2.2 生成對抗網絡（GAN）
2.2.1 概念及簡介
2.2.2 GAN神經網絡組成
（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（Text to Image）
2.4.1 概念及簡介
2.4.2 發展歷程
2.5 生成式AI關聯技術
2.5.1 計算機科學
2.5.2 互聯網技術
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
2.6.2 圖神經網絡技術
（1）圖卷積神經網絡
（2）基于空間的圖卷積神經網絡

3.1 生成式AI產業鏈模型
3.2 生成式AI商業模式
3.2.1 模式一：生態構建者——全產業鏈生態+場景應用作為突破口
3.2.2 模式二：技術算法驅動者——技術層+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：垂直領域先行者——殺手級應用+逐漸構建垂直領域生態
3.2.5 模式五：基礎設施提供者——從基礎設施切入，并向產業鏈下游拓展
3.3 中國生成式AI行業發展分析
3.3.1 生成式AI行業市場現狀
3.3.2 生成式AI行業財務分析
3.3.3 生成式AI行業競爭格局

4.1 生成式AI產業鏈上游主要構成
4.1.1 數據供給
4.1.2 數據分析及標注
4.1.3 創作者生態
4.1.4 底層配合工具
4.4.5 相關算法及模型研究
4.2 生成式AI產業鏈上游主要玩家

5.1 生成式AI產業鏈中游主要構成
5.1.1 內容設計
5.1.2 內容制作工具
5.1.3 運營增效
5.1.4 個性化市場營銷
5.5.5 數據梳理
5.2 生成式AI產業鏈中游主要玩家

6.1 生成式AI產業鏈中游主要構成
6.1.1 內容創作及分發平臺
6.1.2 第三方分發渠道
6.1.3 內容終端生產
6.1.4 第三方內容服務機構
6.6.5 AIGC內容檢測
6.2 生成式AI產業鏈下游主要玩家

7.1 生成式AI技術目前主要應用領域
7.1.1 娛樂媒體和內容創作領域
7.1.2 代碼軟件領域
7.1.3 生物醫藥領域
7.2 生成式AI在其他行業及技術領域的應用
7.2.1 汽車科技
7.2.2 供應鏈技術
7.2.3 電子商務
7.2.4 金融科技
7.2.5 醫療信息技術
7.2.6 數字健康
7.2.7 游戲
7.2.8 農業科技
7.2.9 食品科技
7.2.10 氣候技術
7.2.11 企業SaaS
7.2.12 AI和機器學習
7.2.13 信息安全
7.2.14 物聯網
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發展趨勢
8.3.1 機器學習
8.3.2 神經網絡
8.3.3 Transformer算法
8.4 GPT算法的發展歷程
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有望成為多模態的人工智能
10.2 GPT-4有望成為多模態的人工智能
10.3 領先的NLP模型
10.4 RLHF與TAMER是重要架構支撐

11.1 ChatGPT的核心基礎設施——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數據中心的關鍵硬件——AI服務器
11.2.1 數據中心產業鏈分析
11.2.2 中國數據中心總投資結構及硬件投資結構
11.2.3 2016-2022年我國算力規模及增速
11.2.4 2016-2022年我國算力內部結構
11.2.5 全球級中國AI服務器市場規模
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芯片的市場結構
11.3.3 AI芯片的優點
11.3.4 全球及中國AI芯片市場規模
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公司組織架構和運作結構
12.4 OpenAI公司的商業化
12.4.1 OpenAI的商業模式即API接口收費
12.4.2 OpenAI的主要業務概況及產品矩陣
12.5 OpenAI公司的核心產品
12.5.1 核心產品——DALL E 2
12.5.2 核心產品——Whisper

13.1 生成式AI行業發展趨勢
13.1.1 多模態語言處理融合
13.1.2 生成式AI應用逐漸成熟
13.1.3 生成式AI的需求不斷增長
13.1.4 促使更聰明、低成本的機器人和虛擬助手變得普及
13.1.5 從根本上構建自更新的元宇宙
13.2 生成式AI行業發展挑戰
13.2.1 更優的算法
13.2.2 語言的深度分析
13.2.3 多學科的交叉
13.2.4 數據質量問題
13.2.5 計算資源限制
13.2.6 可解釋性問題
13.2.7 多模態和跨模態生成問題
13.2.8 法律和道德問題
13.3 生成式AI行業發展驅動因素
13.3.1 生成式AI要素演進，行業迎來變更式發展
13.3.2 傳統行業智能需求增長，帶動語言處理需求上漲
13.4 生成式AI行業發展限制因素
13.4.1 生成式AI存在技術難題
13.4.2 生成式AI模型通用性不強
13.5 生成式AI行業投資風險
13.5.1 生成式AI技術創新及發展不及預期
13.5.2 用戶接受度低于預期
13.5.3 行業政策監管風險
13.6 2021-2026年生成式AI行業市場空間預測

【附】 生成式AI行業重點企業研究
14.1 浪潮電子信息產業股份有限公司
14.1.1 企業發展基本情況
14.1.2 企業經營狀況分析
14.1.3 企業生成式AI業務情況
14.1.4 企業核心競爭力分析
14.1.5 企業發展戰略分析
14.2 長沙景嘉微電子股份有限公司
14.2.1 企業發展基本情況
14.2.2 企業經營狀況分析
14.2.3 企業生成式AI業務情況
14.2.4 企業核心競爭力分析
14.2.5 企業發展戰略分析
14.3 科大訊飛股份有限公司
14.3.1 企業發展基本情況
14.3.2 企業經營狀況分析
14.3.3 企業生成式AI業務情況
14.3.4 企業核心競爭力分析
14.3.5 企業發展戰略分析
14.4 海光信息技術股份有限公司
14.4.1 企業發展基本情況
14.4.2 企業經營狀況分析
14.4.3 企業生成式AI業務情況
14.4.4 企業核心競爭力分析
14.4.5 企業發展戰略分析
14.5 中科寒武紀科技股份有限公司
14.5.1 企業發展基本情況
14.5.2 企業經營狀況分析
14.5.3 企業生成式AI業務情況
14.5.4 企業融資情況分析
14.5.5 企業發展戰略分析
14.6 云從科技集團股份有限公司
14.6.1 企業發展基本情況
14.6.2 企業經營狀況分析
14.6.3 企業生成式AI業務情況
14.6.4 企業核心競爭力分析
14.6.5 企業發展戰略分析
14.7 北京海天瑞聲科技股份有限公司
14.7.1 企業發展基本情況
14.7.2 企業經營狀況分析
14.7.3 企業生成式AI業務情況
14.7.4 企業核心競爭力分析
14.7.5 企業發展戰略分析
14.8 拓爾思信息技術股份有限公司
14.8.1 企業發展基本情況
14.8.2 企業經營狀況分析
14.8.3 企業生成式AI業務情況
14.8.4 企業融資情況分析
14.8.5 企業發展戰略分析
14.9 三六零安全科技股份有限公司
14.9.1 企業發展基本情況
14.9.2 企業經營狀況分析
14.9.3 企業生成式AI業務情況
14.9.4 企業融資情況分析
14.9.5 企業發展戰略分析
14.10 百度集團股份有限公司
14.14.1 企業發展基本情況
14.14.2 企業經營狀況分析
14.14.3 企業生成式AI業務情況
14.14.4 企業融資情況分析
14.14.5 企業發展戰略分析