2025年全球AI指数报告

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文章摘要

斯坦福大学HAI研究中心发布的《2025年AI指数报告》对全球AI发展趋势进行了全面分析，涵盖了技术、经济、环境等多个维度。报告指出，中美两国在大模型领域的竞争尤为激烈，尽管美国在发布知名模型的数量上占据主导地位，但中国在模型质量上正迅速缩小差距。2024年，美国发布了40个知名模型，而中国发布了15个，欧洲仅有3个。值得注意的是，这些模型几乎全部来自行业，而非学术界或政府，反映出技术复杂性和训练成本的上升趋势。

大模型的训练成本显著增加，谷歌的Gemini 1.0 Ultra训练成本高达1.92亿美元，成为目前最昂贵的模型之一。然而，中国公司DeepSeek声称仅用600万美元就训练出一款具有竞争力的大模型，这一消息引发了广泛关注和质疑。尽管训练成本普遍上升，但硬件成本下降、性能提升和能源效率提高也带来了积极趋势，推理成本大幅降低，从每百万token 20美元降至0.07美元。

AI的碳排放问题日益突出，尽管能源效率有所提升，但总体耗电量仍在增加，导致数据中心碳足迹显著扩大。Meta的Llama3.1在训练过程中排放了约8930吨二氧化碳，相当于496个美国人一年的碳排放量。为应对这一挑战，AI公司开始探索核能等无碳能源解决方案。

数据共享成为AI发展的另一大挑战。生成式AI系统依赖大量互联网数据进行训练，但随着网站越来越多地限制数据抓取，AI公司面临“数据峰值”的威胁。目前，48%的顶级网络域名数据已被完全限制访问，这可能会对AI模型的未来发展产生深远影响。

在医疗领域，AI展现出巨大潜力，OpenAI的推理模型o1在医学委员会考试基准测试中取得了96%的高分。然而，AI在现实世界中的应用仍处于探索阶段，人类尚未完全掌握如何有效利用这项技术。

总体而言，全球对AI发展的态度趋于乐观。一项全球调查显示，60%的受访者认为AI会改变他们的工作方式，但只有36%的人预计自己会被取代。这表明，尽管AI技术飞速发展，但人类对其影响的担忧并未占据主导地位。