斯坦福大學(xué)的人工智能研究所（HAI）近期發(fā)布了《2025年人工智能指數(shù)報(bào)告》，詳細(xì)分析了當(dāng)前中美兩國(guó)在AI領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。這份近450頁(yè)的報(bào)告揭示了多項(xiàng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)和洞察。

報(bào)告首先指出，中美兩國(guó)在AI投資方面均有顯著增長(zhǎng)。具體而言，美國(guó)的AI私人投資金額已達(dá)到1091億美元，遠(yuǎn)超中國(guó)的93億美元和英國(guó)的45億美元。同時(shí)，AIGC（生成式人工智能）創(chuàng)業(yè)公司的全球融資規(guī)模也實(shí)現(xiàn)了18.7%的增長(zhǎng)，達(dá)到了339億美元。

在AI模型效率方面，報(bào)告指出，GPT-3.5級(jí)別的模型推理成本在過(guò)去兩年內(nèi)大幅下降，降低了280倍。硬件成本每年也下降30%，這使得AI訓(xùn)練變得更加經(jīng)濟(jì)實(shí)惠和可擴(kuò)展。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）硬件的能效每年提升約40%。

值得注意的是，企業(yè)界在AI研究方面已經(jīng)明顯領(lǐng)先學(xué)術(shù)界。2024年，近90%的知名AI模型來(lái)自企業(yè)界，相比之下，2023年這一比例僅為60%。盡管AI模型的參數(shù)規(guī)模在持續(xù)擴(kuò)大，但模型之間的性能差距卻在縮小。數(shù)據(jù)顯示，全球頂尖AI模型與排名第十的模型之間的性能差距已從11.9%縮小到5.4%。

報(bào)告還指出，閉源與開(kāi)源LLM（大型語(yǔ)言模型）之間的性能差距也在縮小。去年，這一差距顯著，但今年已縮小至1.7%。

在AI基礎(chǔ)設(shè)施方面，報(bào)告強(qiáng)調(diào)，每美元的人工智能性能已經(jīng)大幅提高。例如，GPT-3.5級(jí)別的模型推理成本從2022年11月的每百萬(wàn)個(gè)token 20.00美元下降到2024年10月的每百萬(wàn)個(gè)token 0.07美元。Epoch AI估計(jì)，固定性能級(jí)別的硬件成本每年下降30%，這有助于模型改進(jìn)和訓(xùn)練成本的降低。

從機(jī)構(gòu)貢獻(xiàn)來(lái)看，OpenAI、谷歌和阿里巴巴在2024年表現(xiàn)突出，分別推出了7個(gè)、6個(gè)和4個(gè)知名AI模型。自2014年以來(lái)，谷歌以186個(gè)知名模型位居榜首，其次是meta（82個(gè)）和微軟（39個(gè)）。在學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)中，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、斯坦福大學(xué)和清華大學(xué)在模型產(chǎn)出量方面最為突出。

隨著模型參數(shù)量的增長(zhǎng)，AI系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模也在同步擴(kuò)大。例如，meta在2024年夏季推出的旗艦大語(yǔ)言模型Llama 3.3，訓(xùn)練token量突破15萬(wàn)億大關(guān)。Epoch AI研究顯示，大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模約每8個(gè)月翻一番，這一趨勢(shì)與模型復(fù)雜度的提升形成協(xié)同效應(yīng)。

然而，報(bào)告也指出，盡管AI技術(shù)取得了顯著進(jìn)步，但模型訓(xùn)練成本正呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。例如，Llama 3.1-405B的訓(xùn)練成本高達(dá)1.7億美元。這一增長(zhǎng)主要?dú)w因于競(jìng)爭(zhēng)加劇、訓(xùn)練成本與計(jì)算需求直接相關(guān)以及計(jì)算需求越大的模型訓(xùn)練成本呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。

在應(yīng)用方面，AI技術(shù)正在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。麥肯錫報(bào)告顯示，整體AI應(yīng)用率從2023年的55%躍升至78%，其中生成式AI應(yīng)用呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，2024年應(yīng)用率達(dá)71%。企業(yè)應(yīng)用AI已實(shí)現(xiàn)降本增收雙重效益，尤其是在服務(wù)運(yùn)營(yíng)、供應(yīng)鏈與庫(kù)存管理和軟件工程等領(lǐng)域。

在科研領(lǐng)域，AI也取得了顯著成就。2024年，兩項(xiàng)諾貝爾獎(jiǎng)授予了人工智能領(lǐng)域的突破性成就，包括Google DeepMind在蛋白質(zhì)折疊領(lǐng)域的開(kāi)創(chuàng)性工作以及對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)性貢獻(xiàn)。AI正在助力醫(yī)學(xué)、生物學(xué)研究，推動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

在公眾認(rèn)知方面，報(bào)告指出，67%的受訪者表示對(duì)AI有良好理解，66%認(rèn)為AI將在不久的將來(lái)深刻改變他們的日常生活。同時(shí)，認(rèn)為AI驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品和服務(wù)利大于弊的全球人口比例也有所上升，從2022年的52%增至2024年的55%。

然而，報(bào)告也提到了一些挑戰(zhàn)和擔(dān)憂。例如，AI系統(tǒng)的可靠性缺陷、應(yīng)用制約以及模型訓(xùn)練成本上升等問(wèn)題。公眾對(duì)AI的信任度也存在地區(qū)差異，亞洲和拉丁美洲的受訪者更傾向于認(rèn)為AI利大于弊，而歐洲和英語(yǔ)國(guó)家的受訪者則更為懷疑。

總體而言，這份《2025年人工智能指數(shù)報(bào)告》為我們提供了關(guān)于當(dāng)前AI領(lǐng)域發(fā)展的重要洞察和趨勢(shì)分析。