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你如果關(guān)注AI領(lǐng)域的新聞，可能會(huì)在充滿(mǎn)矛盾的信息轟炸里深感困惑：有時(shí)，AI蓬勃發(fā)展，有時(shí)，AI是個(gè)泡沫。今天看，AI現(xiàn)有的技術(shù)和架構(gòu)將持續(xù)突破。明日嘆，AI發(fā)展模式不可持續(xù)，需革命性新思路。此刻，AI或?qū)⒚驮夷愕娘埻?！他時(shí)，AI也就給你講個(gè)故事解解悶兒的能耐！

斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究所(HAI)2025年4月初發(fā)布了《2025年AI指數(shù)報(bào)告》(The 2025 AI Index Report)。這份400多頁(yè)的報(bào)告主要通過(guò)數(shù)據(jù)圖表呈現(xiàn)事實(shí)、揭示趨勢(shì)，涵蓋了研發(fā)、技術(shù)表現(xiàn)、負(fù)責(zé)任AI、經(jīng)濟(jì)影響、科學(xué)醫(yī)療、政策、教育以及社會(huì)輿論等主題?！禝EEE縱覽》雜志精選出了報(bào)告中最能反映AI領(lǐng)域現(xiàn)狀的12份關(guān)鍵圖表。

行業(yè)領(lǐng)頭羊

有許多標(biāo)準(zhǔn)可用于衡量各國(guó)在AI競(jìng)賽中所處的身位，包括期刊論文發(fā)表數(shù)量、論文引用量以及專(zhuān)利數(shù)量等，不過(guò)最直觀的指標(biāo)莫過(guò)于“關(guān)鍵模型產(chǎn)自何處”。

研究機(jī)構(gòu)Epoch AI建立的數(shù)據(jù)庫(kù)收錄了1950年至今所有具有影響力的重大AI模型——上圖所示的數(shù)據(jù)就來(lái)自該庫(kù)。

可以看到，在2024年，美國(guó)產(chǎn)出了40個(gè)關(guān)鍵模型，中國(guó)有15個(gè)，歐洲有3個(gè)(全部來(lái)自法國(guó))。另有一幅圖表(本文未展示)則告訴我們，這些模型幾乎全部來(lái)自企業(yè)而非學(xué)術(shù)界或政府。至于2023年至2024年間，關(guān)鍵模型數(shù)量下降的情況，報(bào)告認(rèn)為其原因可能在于技術(shù)復(fù)雜度升高和訓(xùn)練成本持續(xù)上漲。

訓(xùn)練成本知多少

要說(shuō)訓(xùn)練成本，那是真貴！由于頭部的AI企業(yè)已不再披露訓(xùn)練相關(guān)信息，研究人員與Epoch AI合作，收集訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)、硬件類(lèi)型與數(shù)量等信息并據(jù)此估算。他們能估算出的最貴模型是由谷歌豪擲約1.92億美元打造的Gemini 1.0 Ultra。訓(xùn)練成本普漲的情況也呼應(yīng)了報(bào)告里的多項(xiàng)其他發(fā)現(xiàn)，包括模型參數(shù)量、訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)以及數(shù)據(jù)規(guī)模仍持續(xù)擴(kuò)張的態(tài)勢(shì)。

異軍突起的中國(guó)新銳DeepSeek于今年初攪動(dòng)了行業(yè)風(fēng)云，不過(guò)新報(bào)告未將其收入上述圖表。

關(guān)于DeepSeek的訓(xùn)練成本，業(yè)界存在部分質(zhì)疑，但它的表現(xiàn)無(wú)疑是現(xiàn)象級(jí)的，AI指數(shù)指導(dǎo)委員會(huì)聯(lián)合主任尤蘭達(dá)·吉爾(Yolanda Gil)評(píng)價(jià)其“令人印象深刻”，此外也指出計(jì)算機(jī)發(fā)展史上不乏低效技術(shù)被優(yōu)雅方案取代的案例。

她說(shuō)道：“不止我一人認(rèn)為大語(yǔ)言模型終將出現(xiàn)更高效版本，但大家不清楚它將由誰(shuí)打造、如何打造?！?/p>

使用AI的成本卻在下降

雖然圍繞(大多數(shù))AI模型的訓(xùn)練成本不斷攀升，但AI指數(shù)報(bào)告也強(qiáng)調(diào)了一些積極趨勢(shì)：硬件成本下降、硬件性能增強(qiáng)、能源效率提高。這意味著推理成本(即查詢(xún)已訓(xùn)練模型的花費(fèi))正急劇減少。上面這張采用對(duì)數(shù)刻度的圖表，展示了每美元AI性能的變化趨勢(shì)。報(bào)告指出，藍(lán)色線(xiàn)表明每百萬(wàn)token成本從20美元降至0.07美元；粉色線(xiàn)表明在不到一年內(nèi)，成本從15美元降至0.12美元。

AI的巨量碳足跡

誠(chéng)然，能源效率提升是積極信號(hào)，但我們也必須直面負(fù)面趨勢(shì)：在能效改善的同時(shí)，總體能耗仍呈現(xiàn)增長(zhǎng)。這意味著人工智能盛世的核心，即數(shù)據(jù)中心，正產(chǎn)生巨大碳足跡。AI指數(shù)報(bào)告根據(jù)訓(xùn)練硬件、云服務(wù)商以及地理位置等因素，對(duì)部分AI模型的碳排放進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果發(fā)現(xiàn)前沿AI模型訓(xùn)練的碳排放量持續(xù)上升——除了DeepSeek。

上方圖表中最糟糕的案例是Meta Llama 3.1模型，其產(chǎn)生的二氧化碳排放量預(yù)計(jì)高達(dá)8930噸，相當(dāng)于496個(gè)美國(guó)人生活一年的總排放。如此驚人的環(huán)境影響，解釋了為何AI公司紛紛將核能視作可靠的零碳電力來(lái)源。

性能差距正在縮小

美國(guó)發(fā)布的重大AI模型數(shù)量方面仍可謂遙遙領(lǐng)先，但中國(guó)模型的質(zhì)量水準(zhǔn)提升之大令業(yè)界嘆服。上方圖表顯示，在聊天機(jī)器人基準(zhǔn)測(cè)試中，中美雙方的模型性能差距逐漸縮小。2024年1月，美國(guó)最佳模型的表現(xiàn)較中國(guó)頂尖模型領(lǐng)先9.26%；到2025年2月，這一差距已縮小至1.70%。在推理、數(shù)學(xué)和編程等其他基準(zhǔn)測(cè)試中，也可觀察到類(lèi)似趨勢(shì)。

人類(lèi)的終極測(cè)驗(yàn)

新報(bào)告還強(qiáng)調(diào)了一個(gè)無(wú)可爭(zhēng)議的事實(shí)：許多用于評(píng)估人工智能系統(tǒng)能力的基準(zhǔn)測(cè)試已趨于“飽和”——AI系統(tǒng)得分過(guò)高，以致測(cè)試不再有意義。這種現(xiàn)象已出現(xiàn)于常識(shí)、圖像推理、數(shù)學(xué)、編程等多個(gè)領(lǐng)域。

吉爾表示，她驚訝地目睹一個(gè)又一個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試相繼失效?！拔乙恢庇X(jué)得(性能)會(huì)遇到瓶頸，必須依靠新技術(shù)或顛覆性的架構(gòu)才能繼續(xù)突破，可現(xiàn)實(shí)并非如此?！?/p>

鑒于此，科學(xué)家正努力創(chuàng)制新的基準(zhǔn)測(cè)試，以期挑戰(zhàn)AI系統(tǒng)。其中有一套名為“人類(lèi)終極測(cè)驗(yàn)”(Humanity’s Last Exam)的大殺招，匯集了由來(lái)自全球五百所機(jī)構(gòu)的學(xué)科專(zhuān)家提供的極限難題，成功難倒了現(xiàn)階段最頂尖的AI系統(tǒng)：目前表現(xiàn)最好的應(yīng)試者是OpenAI的推理模型o1，其正確率達(dá)8.8%。此記錄可保持多久？讓我們拭目以待。

數(shù)據(jù)峰值的降臨

當(dāng)下的生成式AI通過(guò)從互聯(lián)網(wǎng)抓取海量數(shù)據(jù)并以此進(jìn)行訓(xùn)練而獲得智能，這就催生了所謂“AI經(jīng)濟(jì)下，數(shù)據(jù)是石油”的說(shuō)法。隨著人工智能企業(yè)不斷突破模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)上限，人們開(kāi)始擔(dān)憂(yōu)“數(shù)據(jù)峰值”何日到來(lái)。一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題是：越來(lái)越多網(wǎng)站正限制爬蟲(chóng)抓取數(shù)據(jù)（或許出于對(duì)AI公司既利用網(wǎng)站數(shù)據(jù)牟利又摧毀其商業(yè)模式的擔(dān)憂(yōu)），這些限制都通過(guò)機(jī)器可讀的robots.txt文件聲明。

上方圖表顯示，頂級(jí)網(wǎng)站域名的數(shù)據(jù)已有48%被完全限制。不過(guò)吉爾指出，AI領(lǐng)域的新方法或可終結(jié)對(duì)龐大數(shù)據(jù)集的依賴(lài)。

“我預(yù)感，在某個(gè)時(shí)刻，數(shù)據(jù)量將不再那么關(guān)鍵?！?/p>

資本市場(chǎng)用腳投票

過(guò)去5年，來(lái)自企業(yè)界的資金洶涌入局AI。盡管2024年的全球總投資額不及2021年的狂熱高點(diǎn)，但要注意，私人投資規(guī)?？蓜?chuàng)下了歷史新高。在1500億美元的私人投資中（此處未顯示），約330億美元流向了生成式AI領(lǐng)域。

等待回報(bào)

企業(yè)豪擲千金，求的當(dāng)然是豐厚回報(bào)。眼下，我們興奮不已地談?wù)撊斯ぶ悄艿淖兏镏Γ瑫诚肭八匆?jiàn)的生產(chǎn)力飛躍，但客觀來(lái)說(shuō)，企業(yè)尚未看到能帶來(lái)顯著成本節(jié)約或新增利潤(rùn)的實(shí)質(zhì)改變。上面這份源于麥肯錫調(diào)研的圖表顯示：在報(bào)告降本的企業(yè)中，多數(shù)都只省下不足10%的錢(qián)；而在實(shí)現(xiàn)增收的企業(yè)中，大部分的增幅都低于5%。

雖然投資數(shù)據(jù)表明眾多企業(yè)押注人工智能，但現(xiàn)在談回報(bào)還為時(shí)尚早。

AI醫(yī)生即將上線(xiàn)？

在這波人工智能大熱潮中，科學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域涌現(xiàn)了令人驚喜的AI新氣象。AI指數(shù)報(bào)告列舉了多個(gè)新發(fā)布的基礎(chǔ)模型，它們將助力材料科學(xué)、天氣預(yù)報(bào)和量子計(jì)算等方面的研究。許多公司正嘗試將AI的預(yù)測(cè)與生成能力轉(zhuǎn)化為有利可圖的藥物發(fā)現(xiàn)。例如，OpenAI的o1推理模型最近在MedQA基準(zhǔn)測(cè)試(包含醫(yī)學(xué)委員會(huì)考試的題目)中展現(xiàn)了96%的準(zhǔn)確率。

但總體而言，上述領(lǐng)域遠(yuǎn)未將AI潛力轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)影響，因?yàn)槿祟?lèi)似乎還沒(méi)完全搞懂怎么用AI技術(shù)。2024年一項(xiàng)研究顯示：醫(yī)生使用GPT-4輔助診斷后，并未因此提升診斷的準(zhǔn)確率或速度。另一方面，獨(dú)自做事的GPT-4反而強(qiáng)于獨(dú)自做事的醫(yī)生，也強(qiáng)于醫(yī)生+AI的組合。

關(guān)于AI政策

上方圖表告訴我們，美國(guó)國(guó)會(huì)關(guān)于AI的討論很多，實(shí)際行動(dòng)很少。AI指數(shù)報(bào)告指出，美國(guó)的相關(guān)行動(dòng)重心已轉(zhuǎn)向州一級(jí)：2024年共有131項(xiàng)州級(jí)法案通過(guò)立法，其中有56項(xiàng)涉及深度偽造技術(shù)，禁止其被用于在選舉或傳播非自愿親密影像。

歐盟通過(guò)的《人工智能法案》針對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)AI系統(tǒng)給企業(yè)劃定了新的義務(wù)。而全球大趨勢(shì)是各國(guó)聯(lián)手協(xié)同，發(fā)表全面而不具約束力的聲明。那么有大量關(guān)于AI的內(nèi)容需要討論。

樂(lè)觀的人類(lèi)繼續(xù)前行

關(guān)于“AI何時(shí)取代你的工作”的公共討論早已甚囂塵上。但有趣的是，一項(xiàng)最新的全球AI態(tài)度調(diào)查顯示，多數(shù)人并沒(méi)感受到威脅。受訪(fǎng)者來(lái)自32個(gè)國(guó)家，其中60%的人認(rèn)為人工智能將改變自己的工作方式，但只有36%的人覺(jué)得自己會(huì)被取代。

吉爾說(shuō)道：“此結(jié)果令我非常意外。人們想著‘AI改變工作，而我仍創(chuàng)造價(jià)值’，這樣的心態(tài)令人鼓舞！”

那么，未來(lái)大家是否都能通過(guò)管理AI團(tuán)隊(duì)來(lái)創(chuàng)造價(jià)值呢？待時(shí)間給出答案……