斯坦福大学最新发布《人工智能指数报告(2025)》（附原文PDF）

就在刚刚，斯坦福大学最新发布的《人工智能指数报告(2025)》给出了一份全球范围内最权威的答案。

今年是第 8 版，共计 456 页，本文会用大白话解读其中的 12 大关键趋势。

无论你是否对 AI 感兴趣，都强烈建议你读完。因为如今这场 AI 革命，没有人是旁观者。

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话不多说，直接开始。

一、AI 实力狂飙

先来看这个特别有意思的事儿。

2023 年，AI 参加“毕业大考”还显得有些吃力。

结果你猜怎么着？

2024 年 AI 在这些考试里(MMMU、GDQA)不仅能够轻松过关，甚至考的比大多数人类还要好。

更夸张的是编程能力这块，去年 AI 参加程序员实战考试，面对 2294 个真实的编程难题，100 道题里勉勉强强才能答对 4 道题。

结果到了 2024 年，AI 突然开挂，同样的考卷居然能答对 70 多道题。

这进步速度，可真的有点魔幻了。

现在你知道了，你朋友圈里那些程序员们焦虑背后的真相。

二、AI 走进生活

光是 2023 年，美国药监局(FDA)就批准的 223 种智能医疗设备，要知道 8 年前这个数字才只有 6 个。

自动驾驶的汽车也已经悄悄上路，美国有个叫 Waymo 的公司，他们家的无人车每周要接送 15 万人上下班，相当于每天都有 2 万多人坐着没有方向盘的汽车穿梭在城市里。

咱们国内的百度也不遑多让，在 2024 年的第三季度，他们的Apollo Go 的无人驾驶出租车就在全国多个城市接送了近百万人(约988000次乘车服务)。

是不是有点科幻电影照进现实的感觉了？

三、商业界全面拥抱 AI

现在的 AI 是真的能帮咱们打工人干活了，只要用明白了，就能让团队里的每个人都变成效率高手。

2024 年，78% 的企业表示已经在使用 AI，而前一年这时候才只有 55% 的公司尝鲜。

这阵 AI 风刮得有多大？

2024 年，光是美国的 AI 领域私募投资就达到了 1091 亿美元，远超中国（93 亿）和英国（45 亿）。

其中，生成式 AI 吸引了全球 339 亿美元的投资，较 2023 年增长 18.7%。

四、中美 AI 差距缩小

2024 年，美国公司共发布了 40 个有重要影响力的模型，中国 15 个，欧洲仅 3 个。

以前总说美国是 AI 领域的全能冠军，可这次中国对已经把比分追到只差一个身位了，在各大测试上的表现已经持平。

更厉害的是，中国仍然是 AI 论文和专利数量最多的国家，遥遥领先。

AI 也越来越全球化，中东小哥、拉美团队、东南亚极客等都有亮眼的成果发布。

五、AI 安全隐忧

AI 安全的发展并不平衡，让安全隐患和事件也越来越多。

很多主流厂商就像不爱考试的学生，采用标准化评估体系的扔让不多。反倒是各国政府急的像考场外的班主任，在制定各种“考场纪律”。

不过好消息也是有的，2024 年全球人工智能治理终于开始联手了，经合组织、欧盟、联合国和非洲联盟这些国际组织

合作加强，经合组织、欧盟、联合国和非洲联盟等机构相继发布推出框架，重点关注透明度和可信度等核心原则。

六、全球态度分化

现在全世界越来越多的人觉得 AI 是个“潜力股”，不过就像不同性格的朋友对新鲜事物反应不同，各国的差异也挺有意思的。

中国（83%）、印尼（80%）和泰国（77%）等国，多数人认为 AI 更有益于社会。

大西洋那边的画风就有点不一样了，加拿大（40%）、美国（39%）和荷兰（36%），人们的态度仍偏保守。不过自 2022 年以来，已经有了明显的提升。

不管怎样，世界对 AI 的态度就像奶茶店排队，有人早早下单尝鲜，有人仔细看菜单比较，但队伍确实越排越长了。

七、AI 使用门槛快速降低

现在的 AI 就像手机从“大哥大”变成智能手机一样，正在变得人人触手可及。

2024 年是小型 AI 模型的元年，性能接近 GPT-3.5 的模型，其推理成本在 2 年内下降了 280 多倍。

更棒的是，硬件的成本也在每年下降 30%，能源效率每年提升 40%。

以前只有巨头们才有的 AI 技术，现在就像菜谱一样被公开在网络上，而且这些开源模型的性能也在快速逼近闭源模型。

八、全球政府加码 AI 监管和投资

现在全世界都在严管 AI，2024 年美国联邦机构出台了 59 项 AI 法规，是 2023 年的 2 倍，涉及机构数量也直接翻番了。

不止是美国在行动，全球的 75 个国家关于 AI 的立法提及数量增长了 21.3%，比 2016 年增长 9 倍。

更夸张的是各国撒钱的样子：加拿大掏了 24 亿美元、印度砸了 12.5 亿美元，中国直接甩出 475 亿美金的超级大单。法国更狠，承诺拿出 1090 亿欧元。最疯的还是沙特，直接搞了个千亿美金的 “超越计划”。

九、教育普及难题

目前全球有 2/3 的国家已经开展或计划开展，从幼儿园到高中阶段的计算机科学教育，相比 2019 年翻了 2 倍。

非洲和拉美的学校冲的最猛，美国的计算机本科毕业生人数在过去十年间增长了 22%。

有个调查特别有意思，美国 81% 的教师都举手说“该教孩子人工智能了”，要把 AI 纳入基础教育，但要问到谁能教的时候，只有不到一半的老师敢举手。

十、竞争白热化

2024 年，将近 90% 的主流 AI 模型是由企业研发的，而 2023 年才占了 60%。

而 AI 模型训练的规模在持续扩张，算力每 5 个月翻倍，数据量每 8 个月翻倍，能耗每年翻倍。

最刺激的还是高手过招，AI 模型的性能差距在不断缩小，前十名模型间的 Elo 技能评分差从 11.9% 降至 5.4%，前两名差距仅 0.7%。

十一、AI 获得科学界顶级荣誉

AI 获得了科学界的顶级荣誉，在诺贝尔奖和图灵奖都露了脸。

两项诺贝尔奖分别授予了深度学习的基础研究（物理学）和其在蛋白质折叠中的应用（化学）。而图灵奖则表彰了强化学习的开创性成果。

AI 在科研工作中的作用越来越重要了。

十二、复杂推理任务的挑战

虽然 AI 可以解出国际数学奥赛的题目，但在 PlanBench 等复杂推理测试中仍表现不佳。

就算它某次给出了完美方案，下次遇到类似问题可能又不会了，这就限制了他在需求精确推理的高风险场景中的应用潜力。

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