斯坦福2025 AI Index报告来了：DeepSeek在全文中被提到45次

AIGC动态6天前发布 almosthuman2014

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文章摘要

斯坦福大学发布的《2025 AI Index》报告全面梳理了人工智能领域的最新进展与挑战。报告指出，尽管人工智能技术在过去几年取得了显著突破，但同时也面临着技术复杂度提高、训练成本攀升等问题。美国在发布具有影响力的模型数量上遥遥领先，但中国在模型质量方面正在迅速追赶，性能差距逐渐缩小。报告还提到，训练成本的全面上涨与模型在参数数量、训练时间和数据量等方面的持续扩张密切相关，其中最昂贵的模型训练成本高达1.92亿美元。

尽管训练成本上升，但推理成本正在急剧下降，这得益于硬件成本降低、性能提升及能源效率提高。然而，人工智能的碳足迹问题不容忽视，前沿模型的碳排放量呈稳步增长趋势，最大的排放源甚至相当于数百人一年的生活碳排放量。为了应对这一问题，人工智能公司正积极采用核能等零碳能源。

在模型性能方面，报告发现用于评估人工智能能力的基准测试已经“饱和”，人工智能系统在这些测试上的表现已接近极限。研究人员正在设计更具挑战性的测试，例如“人类的最后考试”，但即使是顶尖的人工智能系统，其表现仍然远未达到人类水平。此外，生成式人工智能对公共数据的依赖也引发了“数据峰值”的担忧，越来越多的网站限制数据抓取，这可能导致未来数据资源的枯竭。

报告还指出，企业界对人工智能的投资持续增长，尤其是生成式人工智能领域。然而，尽管投资规模巨大，企业尚未看到显著的成本节省或收入增长，人工智能的实际回报仍待实现。在科学与医疗领域，人工智能的应用潜力巨大，但目前尚未转化为显著的实际影响，部分原因是人类尚未完全掌握如何有效使用这项技术。

在政策层面，美国的政策制定已转向州级，各州通过的法案主要集中在深度伪造技术的监管上。欧洲则通过了《人工智能法案》，要求高风险人工智能系统的开发者承担更多责任。然而，全球范围内的实质性监管行动仍然有限，讨论多于行动。

最后，报告显示，尽管社会上广泛讨论人工智能对就业的潜在威胁，但大多数人并不感到受到人工智能的替代威胁。60%的受访者认为人工智能将改变他们的工作方式，但仅有36%的人预期会被替代。这种乐观态度表明，人们相信人工智能将带来变革，但仍能通过管理人工智能团队持续创造价值。