李飞飞&斯坦福大学发布《2025年AI指数报告》：中美AI差距减小、创业方向趋于明确

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文章摘要

《2025年人工智能指数报告》由斯坦福大学以人为本人工智能研究所发布，全面分析了2024年全球人工智能行业的发展态势，揭示了12大关键趋势。报告指出，人工智能已成为21世纪最具变革性的技术，但其发展需要谨慎引导，以确保其益处能够公平地惠及所有人。报告提供了全球最全面、最权威的数据驱动分析，成为媒体、政府和企业的关键参考。

在技术层面，模型性能的差距正在快速缩小，前十名模型的Elo分数差距从11.9%缩小到5.4%，表明技术竞争趋于白热化。与此同时，小模型的崛起显著降低了算力需求，Phi-3-mini仅用38亿参数就能达到GPT-3.5的水平，训练和推理成本大幅下降。开源模型的性能也迅速追赶闭源模型，闭源模型在Chatbot Arena榜单上的领先优势已缩小到1.7%，为创业者提供了更多选择。

推理成本的暴跌是另一个重要趋势，GPT-3.5水平的推理成本在18个月内下降了280倍，这不仅是技术上的微调，更是商业模式的范式转移。创业者需要重新考虑定价策略和用户增长模型，以应对这一变化。此外，AI安全成为新的刚需，2024年AI事故报告增长了56.4%，但大多数公司尚未建立系统的防控机制，这为在安全领域有特色的企业提供了竞争优势。

在应用层面，AI正迅速渗透到各个行业。2023年，美国食品药品监督管理局批准了223个AI医疗设备，而2015年仅为6个。自动驾驶技术也取得了显著进展，Waymo每周提供超过15万次无人驾驶服务，百度Apollo Go无人出租车也在多个城市落地。商业界对AI的投资创下历史新高，2024年美国私营部门在AI领域的投资达到1091亿美元，生成式AI尤其受到资本青睐，全球投资达339亿美元。

美国仍是顶尖AI模型研发的领跑者，2024年发布了40个有重大影响的AI模型，远超中国的15个和欧洲的3个。然而，中国在AI学术论文发表量和专利数量方面继续领先全球，中美在模型性能上的差距也在迅速缩小。全球化趋势明显，中东、拉美、东南亚地区也开始出现有影响力的模型。

在负责任AI方面，尽管AI相关的事故事件显著增加，但工业界在AI安全和事实性评估方面的标准化仍然不足。新的基准如HELM Safety、AIR-Bench和FACTS提供了有效的评测工具，但企业普遍承认负责任AI的重要性，实际行动仍相对滞后。各国政府对AI治理展现更大紧迫感，2024年国际机构相继发布了透明性、可信度等AI治理框架。

全球对AI的乐观情绪普遍上升，但地区差异明显。中国、印尼和泰国等国家多数民众认为AI带来的益处大于风险，而加拿大、美国和荷兰则更为谨慎。尽管如此，自2022年以来，德国、法国、加拿大、英国和美国对AI的乐观情绪明显提升。

AI日趋高效、平价且更易获得，小模型的迅速进步使得类似GPT-3.5级别系统的推理成本降低了280倍以上。开源模型和闭源模型的性能差距也快速缩小，一些基准上的差距在一年内从8%降至1.7%。这些趋势大大降低了先进AI技术的进入门槛。

全球政府加强AI监管和投资力度，2024年美国联邦机构发布了59项AI相关的监管措施，是2023年的两倍多。各国政府也在大规模投资AI，加拿大投入24亿美元，中国启动475亿美元的芯片基金，法国承诺1090亿欧元，印度投入12.5亿美元，沙特的“超越计划”则达到1000亿美元。

AI与计算机科学教育加速普及，但教育资源分布仍不均衡。全球三分之二国家已实施或计划实施从幼儿园到高中的计算机科学教育，数量比2019年翻倍，其中非洲和拉美地区进步最快。在美国，过去十年计算机本科毕业生增加了22%，但非洲许多国家仍面临电力基础设施等基本问题的限制。

工业界在AI发展中领先，2024年接近90%的重要AI模型来自工业界，而2023年这一数字为60%。尽管模型规模快速增长，训练计算量每5个月翻一倍，数据集每8个月翻倍，能耗每年翻倍，但领先模型之间的性能差距明显缩小，排名第1和第10名模型的性能差距从11.9%缩减到5.4%。

AI对科学的贡献赢得全球最高荣誉，两项诺贝尔奖分别颁发给深度学习和蛋白质折叠应用领域的贡献，图灵奖也表彰了强化学习领域的突破性研究。然而，AI仍在复杂推理任务上面临挑战，尽管AI模型能够很好地完成国际数学奥林匹克竞赛题，但在复杂推理测试中依然表现欠佳，这制约了它们在高风险、精度至关重要领域的应用潜力。