4 月 7 日吉吉情色，斯坦福大学以东说念主为本的东说念主工智能盘考所 （HAI） 发表了新的《2025 年东说念主工智能指数诠释》，多项数据统计标明：中好意思 AI 的差距正在减轻，AI 时刻的翻新速率是以前十年的数倍之快。

该诠释总篇幅接近 450 页，主要亮点包括：

早先，诠释指出，以前一年中好意思的 AI 投资都有了极大增长。其中，好意思国 AI 私东说念主投资金额增长至 1091 亿好意思元，简直是中国的 12 倍（93 亿好意思元）与英国的 24 倍（45 亿好意思元）。AIGC 创业的全球融资畛域是 339 亿好意思元，比拟 2023 年增长了 18.7%。

其次，AI 模子正在变得肉眼可眼力高效。在高效小模子的运行下，GPT-3.5 级别的模子推理老本从 2022 年 11 月到 2024 年 10 月仍是下跌 280 倍，硬件老本每年下跌 30%。

同期，企业界在 AI 盘考上显着率先学术界。诠释指出，2024 年简直 90% 的有名 AI 模子都是来自企业界，比拟之下 2023 年是 60%。但尽管模子的参数畛域在捏续扩大，模子的性能差距却在减轻：数据涌现，全球最顶尖的 AI 模子与排名第 10 的模子之间的性能差距在一年内从 11.9% 减轻到了 5.4%。

此外，客岁的指数诠释重心指出了闭源与开源 LLM 之间权臣的性能差距，而在本年，这个差距被减轻至 1.7%。

AI Infra 突飞大进

诠释统计涌现：每好意思元的东说念主工智能性能仍是大幅提高。一个很是于 GPT-3.5 的东说念主工智能模子的推理老本，从 2022 年 11 月的每百万个 token 20.00 好意思元下跌到 2024 年 10 月的仅每百万个 token 0.07 好意思元（Gemini-1.5-Flash-8B），在轻便 1.5 年的时候里减少了 280 多倍。

Epoch 揣摸，固定性能级别的硬件老本每年下跌 30%，这使得东说念主工智能考试变得日益经济实惠、可彭胀，并有助于模子纠正。诠释还称，机器学习（ML）硬件的能效随时候推移权臣进步，每年约提高 40%。

凭证 Epoch AI 数据，2024 年企业界孝顺了 55 个有名 AI 模子，而同庚学术界未产生任何有名模子。值得珍爱的是，企业和学术互助产生的模子数目正捏续增长。以前十年间，源自产业界的有名 AI 模子占比呈通晓高潮趋势，至 2024 年已达到 90.2%。

2024 年，主要孝顺机构为 OpenAI（7 个模子）、谷歌（6 个）和阿里巴巴（4 个）。自 2014 年以来，谷歌以 186 个有名模子位居榜首，其次是 Meta（82 个）和微软（39 个）。在学术机构中，卡内基梅隆大学（25 个）、斯坦福大学（25 个）和清华大学（22 个）自 2014 年以来的模子产出量最为杰出。

跟着模子参数目的增长，AI 系统的考试数据畛域也同步扩大。Meta 于 2024 年夏日推出的旗舰大谈话模子 Llama 3.3，考试 token 量更是冲破 15 万亿大关。

据 Epoch AI 盘考涌现，大谈话模子的考试数据集畛域约每 8 个月翻一番。这一指数级增长趋势与模子复杂度的进步造成协同效应，捏续股东 AI 性能畛域彭胀。

Epoch 揣摸，贫窭 AI 模子的考试算力约每 5 个月翻倍一次，数据集每 8 个月翻倍，能耗每年增长，这一趋势在以前五年尤为权臣。

OpenAI 现时首先进的 GPT-4o 基础模子，其考试算力高达 380 亿 petaFLOP。

这种资源门槛使得学术界难以企及，导致企业界捏续主导 AI 前沿研发。尽管本年差距略有收窄（客岁 AI 指数诠释初度指出该趋势），但这一分化态势仍在连接。

2024 年 12 月推出 DeepSeek V3 模子激励了平凡关注，其中枢冲破在于：在已毕顶尖性能的同期，所需狡计资源权臣低于多半主流大谈话模子。下图对比了中好意思两国有名机器学习模子的考试算力，揭示出一个要津趋势：好意思国顶级 AI 模子的算力需求重大远超中国同类居品。

据 Epoch AI 数据涌现：

中国头部谈话模子的考试算力增长自 2021 年底保捏约 3 倍 / 年的增速

全球其他地区自 2018 年以来守护着 5 倍 / 年的增速水平

这一差距折射出两国在 AI 研发旅途上的各异化聘用：中国团队更珍爱算法后果优化，而外洋同业则倾向于通过算力堆砌股东性能冲破。不外值得珍爱的是，DeepSeek V3 的告成案例标明，狡计后果的进步可能成为未来 AI 竞赛的新赛说念。

然则，AI 指数的数据也考证了比年来的行业猜想：模子考试老本正呈现权臣高潮趋势。

2024 年，少数可估算模子之一 Llama 3.1-405B，考试老本高达 1.7 亿好意思元。考试老本的高升主要为以下三点成分：

竞争加重导致企业减少考试经由裸露，老本估算难度增多

考试老本与狡计需求呈顺利正干系

狡计需求越大的模子，其考试老本呈几何级数增长

各个大模子性能差距减轻

2024 年 1 月初，率先的闭源模子性能超出顶级开源模子 8.0%。至 2025 年 2 月，这一差距已减轻至 1.7%。

这一快速跳动主要收获于 Meta 在夏日发布的 Llama 3.1，以及随后推出的其他高性能开源模子，如 DeepSeek 的 V3 版块。

下图展示了限制 2025 年 1 月 Chatbot Arena 名次榜前十名模子的概况。值得珍爱的是，2023 年榜首模子与第十名模子的 Elo 手段评分差距为 11.9%。而到 2025 年，这一差距已减轻至仅 5.4%。

尽管念念维链等推理机制的引入权臣进步了大谈话模子（LLM）的性能推崇，但这类系统仍存在以下要津局限：

可靠性弱势

无法通晓贬责可通过逻辑推理考证正确性的问题（如算术运算、任务筹划等）

靠近超出考试数据畛域的实例时推崇尤为欠安吉吉情色

应用制约

严重影响系统简直凿度评估

限制其在高风险场景（如金融方案、医疗会诊等）的应用可行性

OpenAI 发布的 o1 模子在 PlanBench 测试中，对于需要至少 20 步贬责的复杂实例，o1 仅能完成 23.6%。

筹划本体上是组合优化问题，贬责长序列问题所需时候势必非常线性增长。这一特色解释了现时模子在复杂筹划任务上的性能局限。

早期模子虽展现后劲，却存在显着弱势：画质低下、缺少音频援手、视频时长过短等（通常仅能生成 2-4 秒片断）。2024 年，这一领域迎来舛误冲破——多家科技巨头接踵发布新一代视频生成系统。具体冲破点如下：

视频时长从秒级冲破至 20 秒级

分辨率已毕高清 ( HD ) 圭表

生成内容从 2D 拓展至 3D 领域

美艳着文本 - 视频生成时刻参预实用化阶段

2024 年景为东说念主形机器东说念主发展的要津改变点，具有类东说念主形态和功能仿生的机器东说念主已毕多项冲破。以 Figure AI 为代表的翻新企业推出新一代通用东说念主形机器东说念主 Figure 02，那时刻特征包括复杂任务推论、已毕智能交互、援手 " 语音 - 推理 - 语音 " 闭环。

除 AutoRT 系统外，DeepMind 同期发布了 ALOHA（高档举止自主学习系统）和 DemoStart 两大翻新平台。其中 ALOHA Unleashed 版块在机器东说念主紧密操作领域已毕了舛误冲破，初度已毕类东说念主级紧密动作限度，并讲明了大模子 + 效法学习的工程可行性。

大模子投资畛域增长

2024 年 AI 总投资额增至 2523 亿好意思元，较 2023 年增长 25.5%。以前十年间，东说念主工智颖异系投资畛域增长了近 13 倍。

下图展示了 2013 年至 2024 年全球企业东说念主工智能投资的趋势，涵盖并购、少数股权、私募投资和公开募股。

2023 至 2024 年间，全球 AI 领域私募投资增长 44.5%，这是自 2021 年以来初度已毕同比增长。

2024 年生成式 AI 领域共劝诱 339 亿好意思元投资，较 2023 年增长 18.7%，达到 2022 年投资畛域的 8.5 倍以上。值得珍爱的是，2024 年生成式 AI 投资占一起 AI 干系私募投资总和的比重已非常五分之一。

2024 年取得融资的 AI 企业数目跃升至 2049 家，较上年增长 8.4%。其中，生成式 AI 领域的新获投企业数目权臣增多——全年共有 214 家初创企业取得融资，较 2023 年的 179 家和 2019 年的 31 家已毕大幅进步。

2024 年数据涌现，好意思国以 1091 亿好意思元投资额高居榜首，中国（93 亿好意思元）位列第二，仅为好意思国投资额的 8.5%，英国（45 亿好意思元）位列第三，投资畛域很是于好意思国的 4.1%。

2024 年投资最王人集的三大领域辩认是：

AI 基础法子 / 盘考 / 治理（373 亿好意思元）

数据治理与处理（166 亿好意思元）

医疗健康（110 亿好意思元）

其中，AI 基础法子、盘考和治理领域的杰出推崇，主要收获于 OpenAI、Anthropic 和 xAI 等专注 AI 应用修复的头部企业取得的大额投资。

麦肯锡最新阐显着示：

举座 AI 应用率从 2023 年的 55% 跃升至 78%，78% 受访企业示意已在至少一个业务职能中应用 AI 时刻。

生成式 AI 应用呈现爆发式增长：2024 年应用率达 71%，较客岁（33%）增长超一倍。该时刻看成客岁新增考察神色，初度纳入统计范围。

企业应用 AI 已已毕降本增收双重效益，老本揆情度理最权臣领域为：职业运营（49% 受访企业诠释奏效），供应链与库存治理（43%），软件工程（41%）。

最新的微软职场盘考标明：旧例办公任务中，文档剪辑后果进步 10-13%，邮件处理时候裁减 11%。专科岗亭进步更权臣——安全分析师任务完成速率加速 23%，准确率提高 7%。

销售团队反应速率进步 39%，同期漂泊率提高 25%。

在科研领域，材料发现速率进步 44.1%，专利苦求数目增长 39.4%，居品原型产出增多 17.2%。

这些数据印证了 AI 在进步职责质地和后果方面的双重价值。

AI For Science 依然存在极高天花板

2024 年，AI 运行的盘考斩获最高荣誉——两项诺贝尔奖授予了东说念主工智能领域的冲破性树立。

Google DeepMind 的 Demis Hassabis 与 John Jumper 凭借 AlphaFold 在卵白质折叠领域的创始性职责获奖。最新的 AlphaFold 3 已冲破单一卵白质结构揣度，已毕了对卵白质与要津生物分子（DNA、RNA、配体、抗体）相互作用的精确建模。

John Hopfield 与 Geoffrey Hinton 因对神经集会的基础性孝顺获物理奖。

AI 助力医学、生物学盘考。盘考东说念主员秉承定向进化法子，讲明大谈话模子好像生成在合成和推行允洽度景不雅中均优于传统算法的卵白质序列。

生成式 AI 模子 ProGen 通过瞎想功能性卵白质序列，突显了 AI 辅助卵白质工程的后劲。一样，基于 Transformer 的 ProtT5 等模子应用深度学习顺利从序列数据揣度卵白质功能与相互作用，股东了狡计生物学发展。

群众数据库的彭胀对 AI 在卵白质科学中的应用至关贫窭，高质地的大畛域数据集使 AI 模子能基于各样化的生物序列进行考试，增强揣度才略。2019 年于今各群众卵白质科学数据库的条件数目捏续增长。干系词，保险数据质地与幸免模子偏差仍是捏续挑战。

图像与多模态 AI 也在股东科学发现。冷冻电镜、高通量荧显豁微镜与全玻片成像时刻的跳动，使科学家能高精度理解原子、亚细胞及组织层面的结构，揭示复杂生物经由的新机制。

跟着高通量显微镜时刻的兴起，视觉 - 谈话模子及新兴的视觉 - 组学基础模子成为盘考热门。显微镜基础模子数目随时刻发展捏续增多：2024 年光学显微镜模子从 4 个翻倍至 8 个。

2024 年生物科学中 AI 运行的卵白质盘录取，功能揣度（8.4%）居首，其次是结构揣度（7.6%）和卵白质 - 药物相互作用（3.0%）。

面向生物任务的 LLM 智能体修复柔顺提高。

跟着 AI 系统在科学领域（尤其是生物学）的应用价值日益突显，奈何瞎想好像调用器用贬责复杂任务的智能谈话模子成为要津挑战。Aviary 为此提供了一个结构化框架，成心考试谈话智能体应付三大高难度科学任务：

DNA 操作（用于分子克隆）

科研问题解答（通过检索科学文件）

卵白质通晓性工程

在 Aviary 环境中，基线模子 Claude 3.5 Sonnet 因无法打听外部器用而推崇受限，而集成到 Aviary 智能体框架中的模子在简直通盘任务中均权臣优于基线。

该盘考揭示了两大要津论断：

尽管通用 LLMs 在多半科学任务中推崇雅致，但集合领域群众学问对模子进行微调可进一步进步性能；

加速 AI 运行的科研翻新不仅依赖模子畛域，更需通过外部器用交互已毕才略拓展——这种「智能体化 AI」正成为新范式。

对于模子所需 token 量，临床 LLM GatorTron（820 亿 token）远少于 Llama 3（15 万亿 token），影像模子 RadImageNet（1,600 万图像等效 token）仅为 DALL-E（60 亿）的 1/375。

此外，临床场景 AI 应用后劲众多。微软与 OpenAI 团队近期测试的 o1 模子以 96.0% 的准确率创下新记录（较 2023 年进步 5.8 个百分点）。

LLM 临床学问才略捏续进步（尤其是配备及时推理的 o1），但幻觉与多谈话性能不一致问题仍存。

在会诊推理方面，使用 GPT-4 辅助的医生会诊准确率（76%）仅略高于传统器用组（74%）；但 GPT-4 寂寥会诊准确率达 92%，较无 AI 辅助医生进步 16 个百分点（图 5.4.6）。尽管 AI 寂寥推崇优异，会诊时候未权臣裁减。后续需通过重构职责流、用户培训与界面瞎想，才气将沉寂模子上风漂泊为临床协同遵循。

在以前的五年中，对医学东说念主工智能伦理问题的关注逐年增多。从 2020 年到 2024 年，与伦理和医学东说念主工智颖异系的出书物数目增多了四倍。

公众对 AI 时间更乐不雅

2024 年，67% 的受访者示意"对 AI 是什么有雅致贯通"，66% 以为" AI 将在不久的将来久了改变他们的平日生涯"。

以为 AI 运行的居品和职业"利大于弊"的全球东说念主口比例略有高潮，从 2022 年的 52% 增至 2024 年的 55%。

对于 AI 居品和职业的考察中，平均而言，中国受访者对 AI 的理解度、信任度和柔顺最最高。80% 的受访者示意"这些居品和职业让他们感到本旨"。比拟之下，仅 58% 的好意思国受访者以为" AI 将在未来 3-5 年久了改变生涯"。

以前一年中，"信任使用 AI 的企业会保护个东说念主数据"的受访者比例下跌了 3 个百分点，"信任 AI 不会愤慨或对任何群体产生偏见"的比例下跌了 2 个百分点。

不外公论也存在权臣的地区各异。

亚洲和拉丁好意思洲的受访者更倾向于以为 AI 利大于弊。比拟之下，欧洲和英语国度的受访者更为怀疑。仅 46% 的英国受访者和 39% 的好意思国受访者以为 AI 利大于弊。

本年的益普索考察新增了对于" AI 奈何影响现时职责"的问题。60% 的受访者以为"未来五年 AI 可能改变职责形态"，36%（超三分之一）以为" AI 可能在未来五年取代现存职责"。

Z 世代（67%）和千禧一代比 X 世代和婴儿潮一代（49%）更倾向于认可" AI 将改变职责形态"。2023 至 2024 年，通盘世代认可这一不雅点的比例均高潮，增幅最大的是千禧一代和婴儿潮一代，可能标明代际间理解趋同。

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