日前，由李飞飞联合领导的斯坦福大学以人为本人工智能研究所发布了《2025年人工智能指数报告》（以下简称《报告》）。这是该机构连续第八年发布AI研究报告，也是“迄今为止最全面的一次”。长达456页的《报告》，对AI行业的发展进行了系统的梳理，全面地介绍了中美AI竞争态势、开源模型、模型技术性能、大模型投融资等领域的最新进展。

记者对《报告》进行了系统的梳理，先来看核心发现与结论：

美国在生产顶级AI模型上依然保持领先地位，但中美AI模型性能差距正大幅和迅速缩小。2024年1月初，美国顶级模型在LMSYS聊天机器人竞技场中的表现比最佳中国模型高出9.26%；到2025年2月，这一差距已缩小至1.7%。

开源模型在2024年迎头赶上，顶尖开源模型与顶尖闭源模型的差距大幅缩小。2024年1月初，领先闭源模型的表现比顶级开源模型高出8.0%。到2025年2月，这一差距缩小至1.7%。

人工智能赛道投资活跃。2024年，全球AI投资达到2523亿美元，其中私人投资增长44.5%。同时，美国在全球人工智能私人投资方面的领先优势不断扩大。2024年美国私人AI投资增长至1091亿美元，几乎是中国93亿美元的12倍。

人工智能正对经济产生深刻影响，迅速从实验室走向日常。在应用方面，中国是工业机器人安装量最大的国家，且处于遥遥领先的位置，自2021年以来安装的工业机器人数量已超过了世界其他地区的总和。

全球对人工智能的乐观情绪正在上升，但地区间的分歧严重。在中国（83%）、印度尼西亚（80%）和泰国（77%）等国，大多数民众认为人工智能产品和服务带来的好处多于危害。相比之下，在加拿大（40%）、美国（39%）和荷兰（36%），乐观情绪远低于此。

在技术研发与模型性能方面，《报告》指出，产业界仍然主导着大模型的研发，2024年，由工业界开发的重要模型占比超90%（2023年为60%），重要的AI大模型基本由产业界主导。与之相比，学术界则在模型研发方面处于越来越边缘的位置。

值得注意的是，2023年掀起的“百模大战”已走向收敛，重要的AI大模型数量由2023年的105个减少至2024年的61个，明显减少。此外，《报告》还罗列了2024年在生产重要AI模型方面处于领先地位的组织，主要贡献者的前三名分别为OpenAI（7个模型）、谷歌（6个）和阿里巴巴（4个）。

在中美人工智能技术性能的对比上，《报告》指出，美国历来主导着人工智能研究和模型开发，中国一直排名第二。然而，这一局面正在迅速改变，中国的模型正在迎头赶上美国的同行。据介绍，2023年，美国领先模型的表现还显著优于中国同行。在LMSYS聊天机器人竞技场中，2024年1月，美国顶级模型的表现比最佳中国模型高出9.26%。到2025年2月，这一差距缩小至仅1.7%。

而在MMLU、MMMU、MATH和HumanEval等大模型常见的基准测试中，截至2024年底，中美之间的差异从2023年底的17.5、13.5、24.3和31.6个百分点显著缩小至0.3、8.1、1.6和3.7个百分点。

中美模型性能之间的差距缩小，反映的正是模型性能边界收敛、“越来越卷”的趋势。《报告》指出，近年来，前沿的人工智能模型性能趋于一致，多家供应商现在都提供了功能强大的模型。除了OpenAI和谷歌外，近年来涌入了一批新的玩家，如Meta的Llama模型、Anthropic的Claude模型、DeepSeek的V3和R1模型、xAI的Grok模型等，前沿模型之间的差距不断缩小，人工智能领域的竞争越来越激烈。

“这证实了2023年的预测，即人工智能公司缺乏技术护城河来保护它们免受竞争对手的攻击。”《报告》指出。

随着DeepSeek掀起了模型开源的浪潮，业内对于开源与闭源之间的态度正在发生变化。在LMSYS聊天机器人竞技场排行榜上，2024年1月初，领先闭源模型的表现比顶级开源模型高出8.0%。到2025年2月，这一差距已缩小至1.7%。

同样的趋势也发生在其他问答基准测试中。2023年，闭源模型在几乎所有主要基准测试——MMLU、HumanEval、MMMU和MATH上的表现均明显优于开源模型，但到2024年这一差距已显著缩小。例如，2023年底闭源模型在MMLU上的领先优势为15.9个百分点， 2024年底领先差距已缩小至仅0.1个百分点。

此外，《报告》还指出，模型的推理成本不断下降。在评估语言模型性能的流行基准测试MMLU上，一个相当于GPT—3.5的模型，每百万Token的成本从2022年11月的20美元降至2024年10月的仅0.07美元，1.5年内减少了超过280倍。但在激烈的人工智能竞赛中，基础模型的训练成本依然十分高昂。

《报告》指出，过去十年，尽管有所波动，但与人工智能相关的投资增长了近13倍，总体呈现快速增长态势。2024年，人工智能总投资额增至2523亿美元，较2023年增长25.5%。其中，私人投资增长最为显著，较上年增长44.5%，并购活动增长12.1%。

当分析自2013年以来获得超过150万美元投资的人工智能初创企业的私人投资趋势时，2023年至2024年，全球私人人工智能投资增长了44.5%，是自2021年以来首次同比增长。此外，在大模型热潮的推动下，生成式AI的投资资金持续大幅增加，2024年吸引了339亿美元的资金，比2023年增长了18.7%，占到与人工智能相关的私人投资的五分之一以上。

2024年，新获得资金支持的人工智能公司数量也跃升至2049家，较前一年增长8.4%。投资金额方面，从2023年到2024年，AI私人投资事件的平均规模从3160万美元增长到4540万美元（计算方法是将每年的AI私人投资总额除以AI私人投资事件的总数），2024年共有15起涉及超过10亿美元融资规模的人工智能私人投资事件。从数量的增长到投资金额规模的扩大，显示了资本对人工智能赛道的持续青睐。

按照区域划分比较，美国再次在人工智能私人投资总额方面领先世界。2024年，美国以1091亿美元的投资额排名第一，是排名第二的中国（93亿美元）的11.7倍，是排名第三的英国（45亿美元）投资金额的24.1倍。值得注意的是，若将时间轴拉长至过去十年，美国与其他地区之间的人工智能私人投资差距正在扩大。

在获得新资助的人工智能创业公司方面，美国也领先于其他国家。过去十年中，美国新获得资金支持的人工智能公司的数量大约是中国的4.3倍，是英国的7.9倍。

此外，《报告》还发现，按照投资的细分领域进行分析，2024年人工智能领域吸引最多投资的细分领域是AI基础设施与研究（373亿美元），其次是数据管理和处理（166亿美元）以及医疗保健（110亿美元）。

应用：AI应用率提升，中国在工业机器人部署上“一骑绝尘”

随着技术的进步，人工智能在商业领域的应用显著增加。《报告》显示，78%的受访者表示，他们的组织已经开始在至少一个业务功能中使用人工智能，比2023年的55%有了显著增长。生成式人工智能的应用率增长更为明显，2024年有71%的受访者表示，他们的组织经常在至少一项业务功能中使用生成式人工智能技术，而2023年这一比例仅为33%。

同时，人工智能的技术在降低成本及增加收入方面的作用明显。其中，使用人工智能节省成本最突出的领域为服务运营（49%）、供应链和库存管理（43%）以及软件工程（41%）。对于收入增长，从生成式AI中受益的职能包括战略和企业财务（70%）、供应链和库存管理（67%）以及营销和销售（66%）。

机器人部署应用方面，《报告》指出，2023年全球工业机器人运营存量达到428.2万台，较2022年的390.4万台有所增长。自2012年以来，工业机器人的安装和使用量均稳步增长。

按照地区区域划分，2023年，中国以27.63万台工业机器人的安装量领先全球，是日本的6倍、美国的7倍。值得注意的是，自2013年超越日本成为工业机器人安装量最大的国家以来，中国与其他国家之间的差距呈现扩大趋势。自2021年以来，中国安装的工业机器人数量超过了世界其他地区的总和。2013年中国的工业机器人安装量占全球总量的20.8%，到2023年这一比例已达到51.1%，凸显了中国在工业机器人安装方面的主导地位。

技术的进步与应用的渗透，让全球对人工智能的乐观情绪上升，但地区间的分歧严重。《报告》指出，在中国（83%）、印度尼西亚（80%）和泰国（77%）等国，大多数民众认为人工智能产品和服务带来的好处多于危害。相比之下，在加拿大（40%）、美国（39%）和荷兰（36%），乐观情绪远低于此。

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