史丹佛AI指數報告：中國正快速縮小與美國差距

史丹佛大學以人為本 AI 研究院 (HAI) 發表長達 456 頁的《AI 指數報告 2025》，全面介紹了中美 AI 競爭態勢、開源模型等當前人工智慧發展趨勢，其中 DeepSeek 被提及 45 次。

報告強調，AI 技術在多個領域展現出驚人的進步，同時也面臨著新的挑戰與機遇。報告認為：「美國在頂尖 AI 模型產出上仍保持領先——但中國正快速縮小性能差距。」

AI 研究與發展持續蓬勃

報告指出，AI 系統在高難度基準測試上的表現持續顯著提升。以 2023 年新推出的 MMMU、GPQA 和 SWE-bench 等基準測試為例，僅僅一年後，AI 系統的得分就大幅躍升，分別提高了 18.8、48.9 和 67.3 個百分點。此外，AI 在生成高品質影片方面也取得了令人矚目的進展，部分語言模型代理在程式設計任務中，甚至能在有限時間內超越人類的表現。

在 AI 模型的開發方面，產業界持續投入大量資源，並在開發具有顯著影響力的 AI 模型方面處於領先地位。2024 年，將近九成的顯著 AI 模型來自產業，相較於 2023 年的六成比例，這一趨勢更加明顯。報告中的數據顯示，無論是從模型數量還是參數規模來看，產業都占據了主導地位。這反映了產業擁有更充足的資金和計算資源，得以訓練更龐大的模型。

與此同時，學術界則在高度引用的 AI 研究中保持領先地位。過去三年中，學術機構依然是生產最多被高度引用 (前 100 名)AI 出版物的機構。這表明學術界在 AI 基礎研究和理論創新方面仍然扮演著至關重要的角色。2023 年，學術界貢獻了近 85% 的 AI 電腦科學出版物。報告也觀察到，機器學習和電腦視覺仍然是 AI 研究中最熱門的領域。2023 年，與機器學習相關的 AI 出版物數量最多，其次是電腦視覺。

AI 專利申請上中國領先全球

值得關注的是，全球範圍內的 AI 專利申請數量呈現持續上升的趨勢。從 2010 年到 2023 年間，AI 專利數量穩步且顯著增長，從 3,833 件增加到 122,511 件。僅去年一年，AI 專利數量就增加了 29.6%。截至 2023 年，中國在 AI 專利總量方面遙遙領先，占全球所有授權 AI 專利的 69.7%。報告同時指出，南韓和盧森堡在人均 AI 專利產出方面表現突出。

中國在 AI 文章發表數量和引用量方面均處於領先地位。2023 年，中國占全球 AI 文章發表總量的 23.2%，且在 AI 出版物引用量方面也領先，占所有 AI 引用的 22.6%。相較之下，美國在 2023 年的 AI 出版物引用量占 13.0%。

在顯著的 AI 模型數量方面，美國在 2024 年領先，中國位居第二。2024 年，美國有 40 個值得關注的 AI 模型，中國有 15 個。然而，報告指出，包括美國、中國、歐盟和英國在內的主要地區，在 2024 年發布的顯著模型數量都少於前一年。自 2003 年以來，美國生產的 AI 模型總數仍然多於其他主要國家.

開源模型迎頭趕上

報告在硬體方面帶來了好消息，AI 硬體變得更快、更便宜且更節能。研究顯示，以 16 位元浮點運算衡量的機器學習硬體效能每年增長約 43%，大約每 1.9 年翻一番。價格效能也有所改善，成本每年下降 30%，而能源效率每年提高 40%。NVIDIA 的 A100 和 H100 等 GPU 仍然是訓練大型 AI 模型的主力。

在技術表現方面，AI 掌握新基準測試的速度比以往任何時候都快。例如，在 2023 年推出的 MMMU 和 GPQA 等高難度基準測試中，AI 在 2024 年就取得了顯著的性能提升。更令人矚目的是，在 SWE-bench 基準測試中，AI 系統解決程式設計問題的能力從 2023 年的僅 4.4% 躍升至 2024 年的 71.7%。

報告還觀察到，開源模型正在迅速趕上閉源模型的性能。截至 2024 年初，領先的閉源模型在 Chatbot Arena Leaderboard 上的 Elo 評分僅比頂尖的開源模型高出 8.04%，而到 2025 年 2 月，這一差距已大幅縮小至 1.70%。此外，前沿 AI 模型的性能也呈現趨於收斂的趨勢。Chatbot Arena Leaderboard 上排名前 10 的模型之間的 Elo 分數差距從 2023 年的 11.9% 縮小至 2025 年初的 5.4%。

一個值得注意的趨勢是，體積較小的模型也展現出更強的性能。例如，在 MMLU 基準測試中得分超過 60% 的最小模型，其參數數量在短短兩年內減少了 142 倍。這表明研究人員在模型架構和訓練方法上的創新，使得在資源有限的環境下也能開發出高性能的 AI 系統。

企業採用率顯著提高

報告指出，全球私人 AI 投資創下歷史新高，增長了 26%。2024 年，企業在 AI 領域的總投資額達到 2523 億美元，其中私人投資增長 44.5%，併購活動增長 12.1%。這反映了市場對 AI 技術的強勁信心和廣闊前景。

AI 的使用量也達到了前所未有的水準。2024 年，報告其組織正在使用 AI 的受訪者比例從 2023 年的 55% 躍升至 78%。 更令人矚目的是，生成式 AI 的使用量出現了顯著的增長。在至少一個業務功能中使用生成式 AI 的受訪者數量增加了一倍以上，從 2023 年的 33% 增至去年的 71%。

報告指出，AI 對生產力的影響日益顯著。多項研究表明，AI 在技術、客戶支持和創意任務中帶來了 10% 至 45% 的生產力提升。與此同時，對 AI 相關技能的勞動力需求持續增長。Lightcast 的數據顯示，自 2010 年以來，需要 AI 技能的職位發布數量顯著增加。

公眾對 AI 的態度趨於樂觀

對於 AI 負責任的開發和部署，報告顯示各界都在持續努力。組織中負責 AI 治理的主要業務職能正在多樣化。 越來越多的公司正在投資於責任 AI 相關的措施。然而，隱私和數據相關風險仍然是組織關注的重要責任 AI 風險。學術界也在積極投入責任 AI 的研究，分析了頂級 AI 會議中相關論文的發表趨勢。此外，報告也評估了不同 AI 模型在偏見和安全性方面的表現。研究指出，淺層的安全對齊方法存在局限性，模型可能在表面上看起來安全，但經過巧妙的提示後仍可能產生有害內容。

全球範圍內，對 AI 產品和服務的樂觀情緒正在上升。報告顯示，多數國家的民眾對 AI 的益處持樂觀態度，儘管區域差異依然存在。 值得注意的是，一些先前對 AI 持懷疑態度的國家，如德國、法國、加拿大、英國和美國，其樂觀情緒已顯著增長。

然而，全球公眾對於使用 AI 的公司保護個人數據以及 AI 不會歧視或表現出偏見的信任度略有下降。 這提醒著 AI 開發者和部署者需要更加重視數據安全和演算法公平性。大多數工人預計 AI 將在未來五年內改變他們的工作方式，但認為 AI 會取代他們工作的比例相對較低。

多國頒布 AI 相關法律

2024 年，全球 AI 政策制定活動顯著增加。報告指出，越來越多的國家正在頒布 AI 相關法律。 截至 2024 年，已有 39 個國家通過了至少一項 AI 相關法律，總計 204 項。美國政府在 AI 相關的合約和補助方面的公共支出仍然很高。