人工智能 (AI) 的影响从未像现在这样深入社会。斯坦福大学的人工智能研究机构（Stanford HAI）4 月 8 日发布《2025 年人工智能指数报告》认为，推理成本暴降 280 倍，小模型性能飙升，AI 正变得更高效、更普惠。
报告还指出，中国高性能 AI 模型的数量和质量不断提升，对美国的领先地位构成挑战，顶级模型之间的性能差距正在缩小。
美国此前在模型质量方面的领先优势已经消失。中国是人工智能出版物和专利产出最多的国家，如今其开发的模型在性能上已经与美国的竞争对手不相上下。
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“2023 年，在大规模多任务语言理解测试（MMLU）中，中国领先的模型落后于美国顶级模型近 20 个百分点。然而，到 2024 年底，美国的领先优势缩小到了 0.3 个百分点。”
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最新的斯坦福 HAI 博文中，浓缩了 2025 年 AI 指数报告的十二大亮点。
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<h2>1. AI 性能突飞猛进：新基准下的爆发式增长</h2>
2023 年，研究人员推出了新的基准测试，如 MMMU、GPQA 和 SWE-bench，以测试先进 AI 系统的极限。
仅一年后，性能便急剧提升：在 MMMU、GPQA 和 SWE-bench 上的得分分别提高了 18.8、48.9 和 67.3 个百分点。除了基准测试之外，AI 系统在生成高质量视频方面也取得了重大进展，在某些情况下，语言模型代理甚至在编程任务中超越了人类，尽管时间预算有限。
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<h2>2. AI 渗透日常生活：从实验室走向现实</h2>
从医疗保健到交通运输，AI 正迅速从实验室走向日常生活。
2023 年，美国食品药品监督管理局（FDA）批准了 223 款 AI 医疗设备，而 2015 年仅有 6 款。
在道路上，自动驾驶汽车不再是实验：Waymo 每周提供超过 15 万次自动驾驶服务，而百度的 Apollo Go 无人驾驶出租车队现已服务于中国多个城市。
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<h2>3. 企业押注 AI：投资与应用双双飙升</h2>
2024 年，美国私营 AI 投资增长至 1091 亿美元，是英国 45 亿美元的 24 倍。
生成式 AI 表现尤为强劲，吸引了全球 339 亿美元的私人投资，比 2023 年增长了 18.7%。AI 业务的使用也在加速：78% 的组织报告称在 2024 年使用了 AI，高于前一年的 55%。
越来越多的研究证实，AI 提高了生产力，并且在大多数情况下，有助于缩小劳动力中的技能差距。
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<h2>4. 美国仍领跑 AI 模型：但中国正在缩小差距</h2>
2024 年，总部位于美国的机构产生了 40 个值得关注的 AI 模型，大大超过了欧洲的 3 个。
虽然美国在数量上保持领先，但中国模型在质量上迅速缩小差距：在 MMLU 和 HumanEval 等主要基准测试上的性能差距从 2023 年的两位数缩小到 2024 年的接近持平。
与此同时，中国在 AI 出版物和专利方面继续保持领先地位。同时，模型开发日益全球化，来自中东、拉丁美洲和东南亚等地区的项目也值得关注。
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<h2>5. 负责任 AI 生态发展不均</h2>
与 AI 相关的事件正在急剧上升，但在主要的工业模型开发商中，标准化的 RAI 评估仍然很少见。
然而，如 HELM Safety、AIR-Bench 和 FACTS 等新基准测试为评估事实性和安全性提供了有希望的工具。在公司中，承认 RAI 风险与采取有意义的行动之间仍然存在差距。
相比之下，各国政府正表现出越来越大的紧迫性：2024 年，全球在 AI 治理方面的合作加剧，包括 OECD、欧盟、联合国和非洲联盟在内的组织发布了侧重于透明度、可信度和其他核心负责任 AI 原则的框架。
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<h2>6. 全球 AI 乐观情绪上升：地区差异依然显著</h2>
在诸如中国（83%）、印度尼西亚（80%）和泰国（77%）等国家，大多数人认为 AI 产品和服务的益处大于危害。相比之下，在诸如加拿大（40%）、美国（39%）和荷兰（36%）等地方，乐观情绪仍然较低。
尽管如此，情绪正在发生变化：自 2022 年以来，在几个此前持怀疑态度的国家，乐观情绪显著增长，包括德国（+10%）、法国（+10%）、加拿大（+8%）、英国（+8%）和美国（+4%）。
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<h2>7. AI 变得更高效、更经济、更易于获取</h2>
在越来越强大的小型模型的推动下，执行 GPT-3.5 水平任务的系统推理成本在 2022 年 11 月至 2024 年 10 月期间下降了 280 多倍。
在硬件层面，成本每年下降 30%，而能源效率每年提高 40%。开源模型也在缩小与闭源模型的差距，在某些基准测试中，性能差距从 8% 缩小到 1.7%。这些趋势正在迅速降低先进 AI 的门槛。
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<h2>8. 政府加大对 AI 的投入：监管与投资并重</h2>
2024 年，美国联邦机构引入了 59 项与 AI 相关的法规，是 2023 年的两倍多，并且由两倍多的机构发布。自 2023 年以来，全球 75 个国家提及 AI 的立法增加了 21.3%，自 2016 年以来增长了九倍。
除了日益增长的关注之外，各国政府正在大规模投资：加拿大承诺投资 24 亿美元，法国承诺投资 1090 亿欧元，印度承诺投资 12.5 亿美元，沙特阿拉伯的 “超越” 项目代表着一项 1000 亿美元的计划。
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<h2>9. AI 与计算机科学教育扩张：机会与挑战并存</h2>
目前，三分之二的国家提供或计划提供 K-12 计算机科学教育，是 2019 年的两倍，其中非洲和拉丁美洲取得了最大的进展。
在美国，拥有计算机科学学士学位的毕业生人数在过去 10 年中增加了 22%。然而，由于电力等基本基础设施的差距，许多非洲国家仍然难以获得教育。在美国，81% 的 K-12 计算机科学教师认为 AI 应该成为基础计算机科学教育的一部分，但只有不到一半的人认为自己有能力教授它。
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<h2>10. 行业在 AI 领域加速发展：前沿竞争日益激烈</h2>
2024 年，近 90% 的著名 AI 模型来自行业，高于 2023 年的 60%，而学术界仍然是高度引用的研究的主要来源。模型规模持续快速增长，训练计算量每五个月翻一番，数据集每八个月翻一番，功耗每年增加。
然而，性能差距正在缩小：排名第一和第十的模型之间的分数差距在一年内从 11.9% 下降到 5.4%，并且前两名之间的差距仅为 0.7%。前沿领域竞争日益激烈，也变得拥挤。
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<h2>11. AI 在科学领域的影响力获得认可：荣获顶级荣誉</h2>
AI 日益增长的重要性反映在主要的科学奖项中：两个诺贝尔奖表彰了导致深度学习（物理学）和其在蛋白质折叠（化学）中的应用的工作，而图灵奖则表彰了对强化学习的开创性贡献。
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<h2>12. 复杂推理仍然是一个挑战：局限性依旧存在</h2>
AI 模型擅长解决国际数学奥林匹克问题等任务，但在 PlanBench 等复杂推理基准测试中仍然面临挑战。它们经常无法可靠地解决逻辑任务，即使存在可证明正确的解决方案，这限制了它们在高风险环境中的有效性，在这种环境中，精确性至关重要。
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2025 年斯坦福 HAI 报告出炉：中国高性能 AI 模型的数量和质量不断提升，中美顶级模型性能差距缩至 0.3%；推理成本暴降，小模型性能飙升；AI 正变得更高效、更普惠。

- 斯坦福大学发布《2025 年人工智能指数报告》，指出 AI 性能显著提升。  
- 中国高性能 AI 模型数量和质量不断提高，逐渐缩小与美国的差距。  
- AI 正在各行业加速应用，投资和监管力度同步增加。  

2025 年斯坦福 HAI 报告：中美 AI 模型差距骤缩至 0.3%，推理成本暴降 280 倍