智東西（公眾號：zhidxcom）
編譯 | 陳駿達(dá) 程茜
編輯 | Panken
智東西4月8日報(bào)道，今天，斯坦福大學(xué)以人為本AI研究院（HAI）發(fā)布長達(dá)456頁的《AI指數(shù)報(bào)告2025》，全面介紹了中美AI競爭態(tài)勢、開源模型、模型技術(shù)性能、大模型投融資、AI for Science等領(lǐng)域的最新數(shù)據(jù)和進(jìn)展，其中DeepSeek被提及45次。
《AI指數(shù)報(bào)告2025》中寫道：“美國在頂尖AI模型產(chǎn)出上仍保持領(lǐng)先——但中國正快速縮小性能差距?！?/p>
報(bào)告以DeepSeek-V3為典型代表，論證了大模型推理、訓(xùn)練成本的驟降；來自清華大學(xué)、北京智源研究院的數(shù)十篇科研成果被納入全球Top100；來自阿里、字節(jié)、DeepSeek、騰訊、智譜等企業(yè)的15款模型被選為過去一年中的重要AI模型。
整體而言，中國大陸的AI研究論文在全球總發(fā)表量中占比23.2%，被引量占全球總量的22.6%。不過，美國在研究成果在影響力上更勝一籌，且依舊是重要AI模型的主要來源地。2024年，美國機(jī)構(gòu)開發(fā)了40個重要AI模型，遠(yuǎn)超中國大陸的15個和歐洲的3個。過去十年美國開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型數(shù)量居全球之首。
算力作為驅(qū)動AI發(fā)展的重要因素，也在迅速變化。以16位浮點(diǎn)運(yùn)算為基準(zhǔn)，2008-2024年間機(jī)器學(xué)習(xí)硬件性能年均增長約43%（每1.9年翻番），固定性能水平的硬件成本正以每年30%的幅度下降。
AI正對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生深刻影響。在麥肯錫的調(diào)研中，已有至多49%的企業(yè)稱AI為企業(yè)實(shí)現(xiàn)了降本，其中，中國大陸企業(yè)在AI采用率上提升迅速，已達(dá)75%，與北美地區(qū)差距縮小到7%。
2024年，全球AI投資達(dá)到2523億美元，其中私人投資增長44.5%，生成式AI領(lǐng)域的投資達(dá)到339億美元，2024年美國AI投資額達(dá)到1091億美元，幾乎是中國大陸投資額93億美元（折合人民幣約682億元）的12倍。
我們還首次見證了AI研究獲得2項(xiàng)諾貝爾獎，并在生物醫(yī)藥領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。
一、產(chǎn)業(yè)界主導(dǎo)大模型開發(fā)，中國AI專利量全球領(lǐng)先
全球AI領(lǐng)域呈現(xiàn)出多維度的快速發(fā)展態(tài)勢。AI已成為計(jì)算機(jī)科學(xué)中的主要研究領(lǐng)域，產(chǎn)業(yè)界在AI大模型開發(fā)中扮演著關(guān)鍵角色，學(xué)界則在高被引論文上表現(xiàn)突出。過去1年，重要AI模型的數(shù)量雖有所減少，但產(chǎn)業(yè)界開發(fā)的模型占比顯著上升。
硬件成本的持續(xù)下降為AI的發(fā)展提供了有力的支持。同時(shí)，AI學(xué)術(shù)會議參會人數(shù)的增長也反映出學(xué)界、業(yè)界對AI研究的熱情高漲，整個行業(yè)正處于蓬勃發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期。
1、中美AI科研影響力持續(xù)提升
總體來看，AI研究論文的總量持續(xù)增長，并已主導(dǎo)計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域。2013-2023年間，AI研究論文的數(shù)量從10.2萬篇增至24.2萬篇，在計(jì)算機(jī)科學(xué)論文中的占比從21.6%升至41.8%。學(xué)術(shù)界貢獻(xiàn)了更多的高被引研究。
從地區(qū)來看，中國大陸AI論文發(fā)表總量領(lǐng)先，2023年，中國大陸機(jī)構(gòu)的AI論文在全球總發(fā)表量中占比23.2%，被引量占22.6%。
美國則發(fā)表了更多高影響力研究。2021年-2023年，美國分別貢獻(xiàn)了AI領(lǐng)域Top100高被引論文中的64篇、59篇與50篇，中國大陸分別貢獻(xiàn)了33篇、34篇與34篇。
按機(jī)構(gòu)來看，在2021年-2023年的Top100高被引論文中，谷歌、清華大學(xué)、卡耐基梅隆大學(xué)、微軟、北京智源人工智能研究院、香港科技大學(xué)、上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、中國科學(xué)院、Meta、英偉達(dá)的表現(xiàn)較為搶眼。
2、重要AI模型（Notable AI models）由產(chǎn)業(yè)界主導(dǎo)
AI指數(shù)數(shù)據(jù)提供商Epoch AI根據(jù)是否為最新技術(shù)進(jìn)步、是否具有歷史意義或引用率等標(biāo)準(zhǔn)，定義了一個囊括900余個重要AI模型的數(shù)據(jù)庫。
過去數(shù)年來，重要AI模型的參數(shù)規(guī)模、數(shù)據(jù)集大小、訓(xùn)練時(shí)長等數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)增長態(tài)勢。產(chǎn)業(yè)界正持續(xù)加大AI投入，并主導(dǎo)了重要模型的開發(fā)工作，2024年，由產(chǎn)業(yè)界開發(fā)的重要模型占比達(dá)90%（2023年為60%）。
重要AI大模型的數(shù)量出現(xiàn)了明顯減少，由2023年的105個減少至2024年的61個。同時(shí)，有越來越多的大模型選擇了API、托管獲取權(quán)限等非開源方式進(jìn)行發(fā)布。
美國仍是重要AI模型的主要來源地。2024年，美國機(jī)構(gòu)開發(fā)了40個重要AI模型，遠(yuǎn)超中國大陸的15個和歐洲的3個。過去十年美國開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型數(shù)量居全球之首。
2024年，幾乎所有重要AI模型都來自產(chǎn)業(yè)界，其中谷歌和OpenAI憑借7款重要模型位列榜首，阿里憑借6款模型位居第三。字節(jié)、DeepSeek、騰訊、智譜AI分別憑借2款模型上榜。
回顧2014年-2024年的數(shù)據(jù)，谷歌貢獻(xiàn)了最多的重要AI模型，其次是Meta、微軟、OpenAI等企業(yè)。多所美國計(jì)算機(jī)強(qiáng)校登上這一榜單，清華大學(xué)和阿里分別貢獻(xiàn)了22個與14個重要AI模型。
美國頂級AI模型的算力需求普遍遠(yuǎn)超中國大陸模型。根據(jù)Epoch AI數(shù)據(jù)，自2021年底以來，中國大陸訓(xùn)練算力排名前十的語言模型年均增長約3倍，顯著低于2018年以來全球其他地區(qū)年均5倍的增速。
3、開源AI項(xiàng)目數(shù)量陡增
自2011年以來，代碼托管平臺GitHub上的開源AI項(xiàng)目數(shù)量持續(xù)增長，從2011年的1549個激增至2024年的約430萬個。特別值得注意的是，僅過去一年內(nèi)，GitHub AI項(xiàng)目總量就實(shí)現(xiàn)了40.3%的陡增。
截至2024年，美國貢獻(xiàn)GitHub中23.4%的AI項(xiàng)目，占據(jù)最大份額；印度以19.9%的占比位居第二；歐洲緊隨其后，貢獻(xiàn)了19.5%的項(xiàng)目。美國開發(fā)者和中國大陸開發(fā)者在GitHub開源AI項(xiàng)目中的占比都出現(xiàn)不同比例的下降。
4、硬件成本每年下降30%
報(bào)告強(qiáng)調(diào)，硬件進(jìn)步是推動人工智能發(fā)展的核心驅(qū)動力。盡管模型規(guī)模擴(kuò)大和海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練帶來了顯著性能提升，但這些突破本質(zhì)上都依賴于硬件技術(shù)的革新——尤其是更強(qiáng)大、更高效的圖形處理器（GPU）的發(fā)展。
根據(jù)Epoch AI測算，以16位浮點(diǎn)運(yùn)算為基準(zhǔn)，2008-2024年間機(jī)器學(xué)習(xí)硬件性能年均增長約43%（每1.9年翻番）。這一進(jìn)步主要源于晶體管數(shù)量持續(xù)增加、半導(dǎo)體制造工藝革新和專用AI計(jì)算硬件的演進(jìn)。
固定性能水平的硬件成本正以每年30%的幅度下降。以2022年3月發(fā)布的H100為例，其每美元可實(shí)現(xiàn)220億次浮點(diǎn)運(yùn)算，性價(jià)比較2020年6月發(fā)布的A100提升1.7倍，較2016年4月的P100更是提升16.9倍。
5、中國大陸AI專利授權(quán)量領(lǐng)先
過去10余年，AI專利申請量激增。2010-2023年AI專利從3833件增至122511件，年增幅29.6%。中國大陸以69.7%的授權(quán)量領(lǐng)先，韓國和盧森堡人均專利產(chǎn)出最高。
6、AI學(xué)術(shù)會議參會人數(shù)增長
自2014年以來，全球主要AI學(xué)術(shù)會議的參會人數(shù)增加了6萬多人，AI研究熱情不斷增長。數(shù)據(jù)顯示，NeurIPS仍然是參會人數(shù)最多的AI學(xué)術(shù)會議，2024年吸引了近2萬名參與者。在主要的AI學(xué)術(shù)會議中，NeurIPS、CVPR、ICML、ICRA、ICLR、IROS和AAAI在過去一年中參會人數(shù)都有所增加。
二、開源模型迎頭趕上，中美大模型質(zhì)量差距縮小到0.3%
2024年，AI模型的性能實(shí)現(xiàn)諸多突破。AI在多項(xiàng)基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異，超越人類或與人類差距迅速縮小，并攻克了2023年新提出的多項(xiàng)基準(zhǔn)測試。
開源模型在2024年迎頭趕上，頂尖開源模型與頂尖閉源模型的差距大幅縮小，前沿AI模型的性能分布趨于收斂，小模型的能力也在不斷增強(qiáng)。此外，AI Agent等新技術(shù)展現(xiàn)出初步潛力。
1、2024年AI領(lǐng)域重要發(fā)布
以下是報(bào)告中列舉的2024年最具代表性的模型、數(shù)據(jù)集和功能發(fā)布，由業(yè)內(nèi)專家組成的AI指數(shù)指導(dǎo)委員會選出。來自阿里的Qwen2、Qwen2.5和來自DeepSeek的DeepSeek-V3上榜，Cohere、北京智源人工智能研究院等發(fā)布的提示詞數(shù)據(jù)集也被認(rèn)為具有重要意義。
2、AI在多項(xiàng)基準(zhǔn)測試中領(lǐng)先人類
截至2024年，人類能力超過AI的任務(wù)類型已經(jīng)非常少，即使在這些任務(wù)上，AI與人類之間的表現(xiàn)差距也在迅速縮小。
例如，在MATH（競賽級別數(shù)學(xué)的基準(zhǔn)測試）上，最先進(jìn)的AI系統(tǒng)現(xiàn)在已經(jīng)領(lǐng)先人類表現(xiàn)7.9%，而2024年時(shí)這一差距僅為0.3%。同樣，在MMMU（復(fù)雜、多學(xué)科、專家級問題的基準(zhǔn)測試）上，2024年表現(xiàn)最佳的模型o1得分為78.2%，僅比人類基準(zhǔn)的82.6%低4.4%。
2023年，AI研究人員引入了幾項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的新基準(zhǔn)測試，包括MMMU、GPQA和SWE-bench，旨在測試日益AI模型的極限。
到2024年，AI模型在這些基準(zhǔn)測試中的表現(xiàn)取得了顯著進(jìn)步，分別在MMMU和GPQA上實(shí)現(xiàn)了18.8%和48.9%的提升。在SWE-bench上，AI模型在2023年只能解決4.4%的編程問題，而這一比例在2024年躍升至71.7%。
4、開放權(quán)重模型迎頭趕上
去年的AI指數(shù)報(bào)告揭示，領(lǐng)先的開放權(quán)重模型遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其封閉權(quán)重的同類產(chǎn)品。到2024年，這一差距幾乎消失。
2024年1月初，領(lǐng)先的封閉權(quán)重模型在聊天機(jī)器人競技場排行榜上比頂級開放權(quán)重模型高出8.0%。到2025年2月，這一差距縮小至1.7%。
5、中美模型差距縮小
2023年，領(lǐng)先的美國模型顯著優(yōu)于其中國大陸同類產(chǎn)品——這種優(yōu)勢已不復(fù)存在。2023年底，在MMLU、MMMU、MATH和HumanEval等基準(zhǔn)測試中，性能差距分別為17.5%、13.5%、24.3%和31.6%。到2024年底，這些差距大幅縮小至0.3%、8.1%、1.6%和3.7%。在大模型競技場上，中美大模型的差距縮小至30分以內(nèi)。
6、AI模型性能在前沿領(lǐng)域趨于收斂
根據(jù)去年的AI指數(shù)報(bào)告，聊天機(jī)器人競技場排行榜上前十名模型與排名第一的模型之間的Elo評分差距為11.9%。到2025年初，這一差距縮小至5.4%。同樣，排名前兩名的模型之間的差距從2023年的4.9%縮小到2024年的0.7%。人工智能領(lǐng)域的競爭日益激烈，越來越多的開發(fā)者提供了高質(zhì)量的模型。
7、小模型能力日益增長
2022年，在MMLU上得分超過60%的最小AI模型是PaLM，擁有5400億個參數(shù)。到2024年，微軟的Phi-3-mini僅擁有38億個參數(shù)，就達(dá)到了相同的閾值，后者的參數(shù)量僅為前者的0.7%。
8、AI Agent展現(xiàn)出初步潛力
2024年推出的RE-Bench可用于評估AI Agent在復(fù)雜任務(wù)上的能力，測試標(biāo)準(zhǔn)較為嚴(yán)格。
在短時(shí)間（2小時(shí)）內(nèi)，頂級AI系統(tǒng)的得分是人類專家的4倍，但隨著時(shí)間的增加，人類的表現(xiàn)超過了AI。
例如，在32小時(shí)的時(shí)間范疇上，人類的得分是AI的2倍。AI Agent已經(jīng)在某些特定任務(wù)（如編寫Triton內(nèi)核）上與人類專家相匹配，同時(shí)能夠更快地交付結(jié)果且成本更低。
三、全球投資熱蔓延，中國大陸工業(yè)機(jī)器人部署全球第一
2024年，AI領(lǐng)域的投資和應(yīng)用迎來諸多變化，但存在明顯區(qū)域差異。全球企業(yè)AI投資創(chuàng)下歷史新高，美國投資規(guī)模一騎絕塵，北美地區(qū)AI采用率領(lǐng)先全球，但中國的采用鋁也迅速提升。
AI正給企業(yè)帶來一定的經(jīng)濟(jì)效益，盡管大多數(shù)受訪者的成本節(jié)省不到10%，但這一趨勢仍具有重要意義。
1、全球AI投資創(chuàng)歷史新高
2024年企業(yè)AI投資達(dá)到2523億美元，其中私人投資增長44.5%，這是自2021年以來首次同比增長。
2024年生成式AI領(lǐng)域的投資達(dá)到339億美元，比2023年增長18.7%，是2022年水平的8.5倍以上。該領(lǐng)域如今占所有AI相關(guān)私人投資的20%以上。
2、美國在全球AI投資中的領(lǐng)先優(yōu)勢擴(kuò)大
2024年美國AI投資額達(dá)到1091億美元，幾乎是中國大陸投資額93億美元（折合人民幣約682億元）的12倍。在生成式AI領(lǐng)域，美國的投資超過了中國大陸、歐盟和英國的254億美元（折合人民幣約1864億元）總和。
3、AI采用率水平前所未有
2024年，該報(bào)告提到，其關(guān)于使用AI的調(diào)查受訪者比例從2023年的55%躍升至78%。同樣，受訪者在至少一項(xiàng)業(yè)務(wù)職能中使用生成式AI的數(shù)量翻了一倍多，從2023年的33%升至去年的71%。
4、AI開始降本增效
49%的受訪者稱使用AI進(jìn)行服務(wù)運(yùn)營為其節(jié)省了成本，其次是43%受訪者將AI用于供應(yīng)鏈管理和41%受訪者用于軟件工程，此外大多數(shù)受訪者的成本節(jié)省不到10%。
5、中國AI采用率迎頭趕上
按地區(qū)來看，AI的采用率出現(xiàn)明顯變化，中國迎頭趕上。盡管北美的組織和企業(yè)在AI采用率方面仍保持領(lǐng)先地位，但中國具有最顯著的年度增長率，組織使用AI的比例增加了27%。歐洲緊隨其后，增加了23%。
6、中國大陸在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的主導(dǎo)地位延續(xù)
中國大陸安裝工業(yè)機(jī)器人的數(shù)量超過世界其他國家的總和。2023年中國大陸安裝了276300臺工業(yè)機(jī)器人，是日本的6倍、美國的7.3倍。自2013年超過日本以來，中國大陸在全球安裝量中的占比已從20.8%上升到51.1%。
四、更精準(zhǔn)蛋白質(zhì)測序模型亮相，AI臨床表現(xiàn)優(yōu)于醫(yī)生
2024年，AI在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域取得了重大突破，推動了科學(xué)研究和臨床應(yīng)用的快速發(fā)展。模型的規(guī)模、準(zhǔn)確性不斷提升，應(yīng)用領(lǐng)域從實(shí)驗(yàn)室擴(kuò)展到臨床。AI研究更是在2024年斬獲兩項(xiàng)諾貝爾獎，獲得學(xué)界認(rèn)可。
1、更大、更好的蛋白質(zhì)測序模型出現(xiàn)
2024年出現(xiàn)了包括SM3、AlphaFold 3等在內(nèi)的幾種大規(guī)模、高性能蛋白質(zhì)測序模型。隨著時(shí)間推移，這些模型規(guī)模顯著增大，蛋白質(zhì)預(yù)測準(zhǔn)確率不斷提升。
其中ESM3集成了多模態(tài)輸入（序列、結(jié)構(gòu)和交互數(shù)據(jù)），再加上其參數(shù)規(guī)模更大，提高了模型預(yù)測的代表性和準(zhǔn)確性。隨著ESM系列規(guī)模的擴(kuò)大，蛋白質(zhì)預(yù)測性能也得到了提高，2o04年發(fā)布的較新的模型ESM C在結(jié)構(gòu)預(yù)測關(guān)鍵評估（CASP15）挑戰(zhàn)中對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測準(zhǔn)確性更高。
2、AI在科學(xué)進(jìn)步中的作用不斷擴(kuò)大
2022年、2023年是AI驅(qū)動科技進(jìn)步突破的早期階段，但2024年AI應(yīng)用在學(xué)術(shù)研究中獲得了顯著的關(guān)注，包括為生物任務(wù)訓(xùn)練Agent的Aviary和顯著增強(qiáng)野火預(yù)測的FireSat。
3、AI臨床應(yīng)用增加
MedQA基準(zhǔn)測試中，OpenAI o1得分達(dá)到96.0%的最高水平，比2023年的最高分?jǐn)?shù)高出5.8個百分點(diǎn)，相比2022年底成績提高了28.4個百分點(diǎn)。MedQA是評估臨床知識的關(guān)鍵基準(zhǔn)。
4、AI在關(guān)鍵臨床任務(wù)上的表現(xiàn)優(yōu)于醫(yī)生
一項(xiàng)新研究發(fā)現(xiàn)，GPT-4本身在診斷復(fù)雜臨床病例方面的表現(xiàn)優(yōu)于醫(yī)生。其他近期研究表明，AI在癌癥檢測和識別高死亡風(fēng)險(xiǎn)患者方面超越了醫(yī)生。
5、合成數(shù)據(jù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域顯示出巨大前景
2024年發(fā)布的研究表明，AI生成的合成數(shù)據(jù)可以幫助模型更好地識別健康的社會決定因素，增強(qiáng)隱私保護(hù)的臨床風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，并促進(jìn)新藥物化合物的發(fā)現(xiàn)。
6、基礎(chǔ)模型進(jìn)入醫(yī)學(xué)領(lǐng)域
2024年，一波大規(guī)模醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)模型發(fā)布，從Med-Gemini等通用多模態(tài)模型到用于超聲心臟病學(xué)的 EchoCLIP和用于放射學(xué)的ChexAgent等專用模型。
7、AI研究獲得兩項(xiàng)諾貝爾獎
谷歌DeepMind的Demis Hassabis和John Jumper因其使用AlphaFold在蛋白質(zhì)折疊方面的開創(chuàng)性工作而獲得諾貝爾化學(xué)獎。約翰·霍普菲爾德和杰弗里·辛頓因其對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的奠基性貢獻(xiàn)而獲得諾貝爾物理學(xué)獎。
五、30%國家將計(jì)算機(jī)科學(xué)教育列為必修課
2024年，全球約有2/3的國家提供或計(jì)劃提供計(jì)算機(jī)科學(xué)教育，30%的國家將計(jì)算機(jī)科學(xué)教育列為小學(xué)和/或中學(xué)的必修課程，其中歐洲是此類國家最多的地區(qū)。
2023年美國獲得AI碩士學(xué)位的學(xué)生數(shù)量急劇增加，畢業(yè)生數(shù)量翻番。
2023年AI專業(yè)畢業(yè)生人數(shù)最多的美國高等院校中，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)數(shù)量最多。
結(jié)語：中國大陸民眾整體對AI持樂觀態(tài)度
AI正以前所未有的速度滲透到千行百業(yè)之中，調(diào)查顯示，全球約2/3的人認(rèn)為，AI驅(qū)動的產(chǎn)品和服務(wù)將在未來三到五年內(nèi)顯著改變?nèi)粘Ｉ?。全?0%的受訪者認(rèn)為AI將在五年內(nèi)改變工作方式，但僅36%擔(dān)心其崗位會被取代。
絕大多數(shù)中國大陸民眾（83%）認(rèn)為，AI技術(shù)利大于弊，而在加拿大（40%）、美國（39%）和荷蘭（36%），持此觀點(diǎn)者仍占少數(shù)，但比例有所上升。
