2024年中国人工知能産業調査報告書（PDFファイル）

2024年の中国人工的な知的中国に関する詳細な分析を提供する業界調査レポートAI本報告書は、2024年における業界の発展状況、動向、課題を概説している。また、2024年には、同国が…を非常に重視していることを指摘している。AI技術開発は国家戦略に組み込まれており、地方政府は技術革新と産業エコシステムの構築を促進するための支援政策を導入している。（2024年中国）AI業界規模は2697億元に達し、成長率は26.2%で、予想をやや下回った。主な理由は…大型モデル実際のビジネスシナリオにおける性能は顧客のニーズを十分に満たしておらず、構築コストも高かった。DeepSeekなどの類似技術の開発により…オープンソースモデルの出現は中国を助けたAI業界高効率開放性と自律性への動き。（レポート分析）大型モデルコンピューティングパワー産業への影響、基本レイヤーツールと製品の開発、モデルレイヤーオープンソースイノベーションは商業化の実践を推進し、新世代の構築を重視している。AIセキュリティガバナンスシステムの重要性。

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中国大型モデル業界のマクロ環境

中国人工的な知的産業政策環境国家はこれを非常に重視している。人工的な知的発展を促進するため、技術革新、資源開発、標準設定、産業応用を推進する一連の政策が導入されてきた。地方自治体もこれに積極的に対応し、それぞれの状況に合わせた政策を策定して発展を促進している。AI産業エコシステムが形成された。
中国人工的な知的産業経済環境2024年にはGDP成長率が鈍化し、消費者物価指数（CPI）は低水準にとどまると予想される。AI新たな生産力としての技術は、幅広い発展の可能性を示している。経済状況は…AI産業の発展は、課題と機会の両方をもたらす。

中国人工的な知的産業資本環境資本市場は引き続き注目している。人工的な知的投資は言語とマルチモーダルこの業界は、モデルアプリケーション、チップ、コンピューティング能力サービスなどの分野を網羅しています。基盤層とアプリケーション層は相乗的に発展しており、産業エコシステムの継続的な改善につながっています。
中国人工的な知的産業社会環境生成式AIこの技術の普及は市場における啓蒙活動を加速させ、一般の受容度を大幅に向上させたが、雇用の代替やプライバシーの保護といった問題が一部で不安を引き起こしている。
中国人工的な知的産業技術環境トランスフォーマーアーキテクチャが主流である。大型モデル私たちは、推論能力の向上、異種感覚融合の加速、推論効率の最適化、そして新たな注意機構の探求を目指し、強化学習と思考連鎖最適化に基づいたモデルの開発と研究を継続していきます。

中国大型モデル業界価値の概要

中国人工的な知的業界マップカバレッジAI基盤層（計算能力基盤、データ基盤、アルゴリズム基盤）、技術層（機械学習コンピュータビジョン知的（音声など）およびアプリケーション層（AI（セキュリティ、金融、政府関連業務を含む）大型モデル層の構成とツール層。
中国人工的な知的産業規模2024年の中国AI業界規模は2697億元に達し、成長率は26.2%と予想をやや下回った。中国のGDPは2025年から2029年にかけて成長すると予測されている…。AI業界は年平均32.1%の複合成長率を維持し、市場規模は2029年には1兆元を超える見込みです。

大型モデル立地がコンピューティング能力産業に与える影響の分析2024年時点では、一部の地域にあるインテリジェントコンピューティングセンターは稼働していなかった。推論アプリケーションの爆発的な増加に伴い、推論計算能力に対する需要が大幅に増加しており、インテリジェントコンピューティングセンターの利用率は徐々に向上していくと予想される。
大型モデル基本的なレイヤーツールの販売を促進する:分散型AIフレーム、LLMOpsプラットフォームとオールインワン製品の継続的な開発に伴い、ソフトウェアとハードウェアの利点の深い統合が加速しています。大型モデル訓練と配備。

モデルレイヤーオープンソースイノベーションが商業化の実践を推進する：オープンソースDeepSeekのような革新的なモデルアーキテクチャとトレーニングタスクの最適化に基づくモデルは、トレーニングと推論のコストを大幅に削減し、...大型モデル商業化の実践。
アプリケーションベンダー各社は、市場シェア獲得のためにますます激しい競争を繰り広げている。アプリケーション層における製品性能が競争の焦点となり、価格とトラフィックが主要な競争戦略となっている。大型モデル診療方法はより個別化され、製品志向になりつつある。
曲げる大型モデル商業化プロセス曲げる大型モデル商業化は主にプロジェクトベースで行われており、2024年の落札件数と落札額は…速い成長は主に政府関連、教育、通信、エネルギー分野に集中しており、iFlytekとBaiduが主な落札企業であった。2025年初頭、DeepSeekは…オープンソースこのモデルは、B2B業界のエコシステム内における協力関係を促進する。

CエンドAI製品ニッチ分析2024年の消費者向け（Cエンド）市場AIこの製品は急速に発展しており、コンテンツ作成、知的対話、感情的な友情などは主に「無料「＋サブスクリプション」モデルは、ユーザーの定着率が不十分であり、製品形態やエコシステムの障壁がまだ安定していないため、激しい市場競争を引き起こしている。
詳細な製品情報AI Coding：AI コーディング製品は自動コード生成は開発者の効率性を向上させ、プログラミングへの参入障壁を低くします。関連技術における画期的な進歩は2024年に期待されており、製品の補助的な役割から自律的な役割への進化を促進し、自然言語による要件定義からソフトウェア開発、そして納品に至るまでのエンドツーエンドの実装を可能にする可能性があります。
詳細な製品情報AIハードウェア2024AIそれは携帯電話やコンピューターなどのハードウェアのセールスポイントとなり、端末側の開発を促進する。AI開発する。AIハードウェア製品の範囲AIツール、教育補助機器、ウェアラブルデバイス、その他関連分野は、将来的に全く新しいエッジデバイスを生み出し、市場を拡大すると予想される。AIハードウェアの可能性。

中国大型モデル産業および商業プロセス

音声様式製品形態AI音声ソリューションとAI音声認識と音声生成の機能は、生成に重点を置くことで継続的に向上しており、特にエンドツーエンドの音声処理に重点が置かれている。大型モデル技術アーキテクチャ。
視覚様式機械視覚と生成技術に重点を置き、Transformerアーキテクチャを主要技術とするこれらの製品は、明確なポジショニングを持ち、政府（G）、大企業（B）、中小企業（B）、および消費者（C）市場をターゲットに設計されています。

言語様式とマルチモーダル：マルチモーダルこのアーキテクチャは、生成または理解の単一の経路に引き続き重点を置きつつ、将来的にはより深い技術統合が期待される。これは大規模な言語モデルに基づいている。AIほとんどの製品は、特に消費者向け（Cエンド）エコシステムにおいては、大手メーカーの手の届く範囲にある。
AI製品ビジネスモデル分析：AI製品の収益化経路は現在、プロジェクトベースおよびサブスクリプションベースのモデルが主流であり、新製品には新たなビジネスモデルが伴う可能性がある。
AI製品輸出の試みグローバル展開は、企業が市場を拡大し収益を増やすための重要な戦略となっており、製品の焦点は主に...AI画像／動画AI社会的・感情的な交流といった分野において。

中国大型モデル業界実務事例

ByteDance企業向けにワンストップサービスを提供します大型モデルそしてAIネイティブアプリケーション開発およびサービスプラットフォーム。豊富な種類のトップレベルアプリケーションを統合し、...マルチモーダルインタラクティブな技術とエコシステム連携技術により、パーソナライズされたサービスが提供される。知的サービスと高効率経験。

アリババメール数百万もの企業にサービスを提供している、中国を代表する企業向けメール製品であり、様々なシナリオに対応できる統合機能を備えています。AI，自動デジタル化機能を活用して、メールサービスの価値を高める。
DeepSeek集中大型モデル基盤となる技術の研究開発は、汎用モデルと推論モデルにおいて業界をリードするレベルを達成しており、…オープンソースこの戦略は、エンジニアリングの最適化とアルゴリズムの革新を通じて、モデルの性能とコストのボトルネックを克服することを目的としている。

中国大型モデル業界の発展動向

AI Agent高度なモデルの機能、ツールのエコシステム、そして市場の需要が相乗的に作用し、継続的な開発を推進する。Agentその汎用的な進化は、より複雑なタスクへと進化を続け、「意思決定－実行－反省」という自律的な閉ループ機能の頂点へと加速している。

物理AI進化統合されたデジタル知的物理学は物理世界への架け橋である。AI次世代になるAI競争優位性を獲得するためには、ハードウェアアクセラレーションやソフトウェア最適化、異業種間のエコシステム連携など、一連の課題に取り組む必要がある。
DeepSeekの産業的価値テクノロジーの包摂と平等を促進し、加速させる大型モデル産業分野と消費者分野の両方へのアプリケーションの浸透は、技術普及の経路を再構築し、促進してきた。人工的な知的アプリケーションレベルでの実装。
人工的な知的セキュリティガバナンスシステムの構築安全性は産業発展における最重要事項であり、次世代を見据えたシステムを構築する必要がある。人工的な知的ガバナンスフレームワークは、技術、ビジネス、法律、倫理など複数のレベルにわたって連携し、以下のことを保証します。人工的な知的安全な開発。