ChatGPT與人工智能技術發展報告_CHA

全球及中國人工智能市場規模

近年來，隨著計算機技術的不斷進步和應用領域的擴大，全球人工智能市場正在快速發展。據預測，到 2022 年，該市場規模已達 1290 億美元，其中中國市場規模預計達到130.3億美元，超過全球市場規模的十分之一。未來2022-2026年，中國人工智能市場預計將以 19.6%的年復合增長率穩步發展，2026 年將有望超過 266.9 億美元。

人工智能投融資情況與企業上市情況

在 2014 年以前，多數重要模型都是由學術界發布。然而，隨著先進人工智能系統的構建越來越依賴于大量數據、計算機能力和資金資源，相較于非營利組織和學術界，行業參與者擁有更豐富的資金資源，因此成為研發重要模型的主要力量。到 2022 年，已經有 32 個重要的機器學習模型誕生在工業界，而學術界僅有 3 個。

Arbitrum開發團隊Offchain Labs將為Arbitrum推出性能超越EVM的編程環境Stylus:金色財經報道，Arbitrum 開發團隊 Offchain Labs 宣布將于今年晚些時候為 Arbitrum One 和 Arbitrum Nova 推出下一代編程環境 Stylus，Stylus 通過 WebAssembly 智能合約功能，允許用戶使用他們最喜歡的編程語言（包括 Rust、C 和 C++）部署應用程序，以便與 Arbitrum 上的 EVM 程序一起運行。Stylus 的速度快了一個數量級，并且能夠降低費用，并且與以太坊虛擬機（EVM）完全互操作。Offchain Labs 將 Stylus 稱之為 EVM+，Stylus 不會取代 EVM。[2023/2/8 11:53:07]

跨鏈DeFi協議RioDeFi為其借貸平臺集成Chainlink預言機服務:12月2日，Chainlink官方宣布，跨鏈DeFi協議RioDeFi已集成Chainlink預言機服務，為其即將推出的貸款平臺提供喂價服務。[2020/12/2 22:54:25]

全球人工智能專利公開與申請情況

全球人工智能領域每年專利公開數量呈逐年上升趨勢，2022 年達到 3 萬項以上。從專利數量上看，人工智能在不斷的發展進步。

全球人工智能專利來源國分布情況

2018-2023 年 4 月 10 日，我國在人工智能專利公開數量上處于絕對領先地位，遠超美、日韓等其他國家。

動態 | Blockchain.info將穩定幣PAX添加至其移動錢包:據Coindesk消息，Blockchain.info將在其移動錢包中添加對美元穩定幣PAX的支持，到下周一，用戶將能夠在錢包內用BTC、ETH或XLM等資產交換PAX。[2019/5/31]

全球人工智能部分政策及規劃

ChatGPT 基本概念

ChatGPT 是由 OpenAI 開發的一種 AI 語言模型，它可以根據給定的輸入生成類似于人類的文本。該模型經過在大量文本數據集上的訓練，具備生成問題回答、長文本總結、故事創作等能力。通常情況下，它被用于對話式 AI 應用中，以模擬與用戶進行類人對話。

JoorsChain數字廣告鏈基石輪順利完成:JoorsChain數字廣告鏈基石輪順利完成，獲得來自Y Investment、千方基金、G?del labs、世通資本、寰宇資本、加密資本 、至臻資本、陌思投資、海納投資、首聯投資 、華迎資本、樂米投資等數十家機構投資。JoorsChain的Dapp每月出廠預裝200萬安卓手機，將重塑數字廣告產業價值。 JoorsChain目前推特關注4719人，電報群6715人，微信官方及粉絲群95個共20000+人。[2018/6/8]

市場規模

ChatGPT 所涉及的行業屬于 AI 生成內容行業（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）。這個行業整合了人工智能、大數據、云計算、5G等多個技術領域，可以在創意、表現力、迭代、傳播、個性化等方面發揮技術的優勢。在 2021 年之前，AIGC 主要生成文字內容，但是新一代的模型 ChatGPT-4已經可以處理文字、語音、代碼、圖像、視頻、機器人動作等多種格式的內容。隨著深度學習模型的不斷完善、開源模式的推動以及大型模型商業化的可能，AIGC 行業未來發展前景廣闊。

國內外產業布局情況

ChatGPT 帶來了 AIGC 行業的興起。除了類 ChatGPT，AIGC 其他細分行業也吸引大量參與者，國內外公司紛紛參與布局。

產業鏈圖譜

ChatGPT 相關產業鏈上游涉及基礎架構和模型框架的搭載與建設，以及自然語言處理和計算機視覺的研發；中游主要是類 ChatGPT 項目的研發；下游涉及類ChatGPT 產品應用范圍。

大型語言模型（LLM）

大型語言模型是一種使用大量文本數據進行訓練的深度學習模型，旨在實現計算機對人類語言的自動理解和生成。該模型的主要作用在于提高計算機對人類語言的處理能力，從而使其可以更好地與人類進行交互，并在自然語言處理領域中發揮重要作用。目前，大型語言模型已被廣泛應用于搜索引擎、智能客服、社交媒體、虛擬助手等領域。在 ChatGPT 中，大型語言模型充當了核心組件的角色，支持智能對話和自然語言理解等關鍵功能。

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