斯坦福年度报告：中美AI性能差距几近消失
2025 年 2 月，DeepSeek-R1 在 Arena 排行榜上首次追平美国顶尖模型。几周后 Anthropic 发布新版本重新拉开差距，但到 2026 年 3 月，这个差距已经缩小到 2.7%。斯坦福 AI Index 第九次年度报告记录了这一时刻，但它真正想说的不只是中美竞争。在超过 400 页的篇幅里，报告反复触及同一个命题：AI 正以前所未有的速度发展，而围绕它的治理框架、评估工具、教育体系都在艰难追赶，且大概率追不上。
这种速度首先体现在资本的涌入上。2025 年全球企业 AI 投资达到 5817 亿美元，比上一年翻倍，美国以 2859 亿美元一骑绝尘，是中国的 23 倍（注：这一比较仅计入私人投资，中国政府引导基金在 2000 至 2023 年间向 AI 领域另行注入了约 1840 亿美元）。仅加州一州吸收了美国 75% 的投资，超过 10 亿美元的单笔融资从 15 起翻倍到 28 起。这些钱正在迅速转化为用户：生成式 AI 在三年内达到 53% 的人口采用率，个人电脑和互联网都花了十年才达到类似水平。美国消费者从这些大多免费的工具中获得的年度价值估计达 1720 亿美元。
但收益的分配远不均匀。软件开发是 AI 生产力提升最明显的领域，22 至 25 岁的美国开发者就业人数却在 2024 年下降了近 20%，年龄更大的开发者人数仍在增长，研究者称之为“年资偏向的技术替代”，AI 正在替代初级岗位而非高级岗位。与此同时，流入美国的顶尖 AI 研究者人数自 2017 年峰值以来下降了 89%，仅过去一年就暴跌 80%。尽管美国仍是 AI 人才总量最多的国家，但对新人才的吸引力已降至十年最低。
另一方面，AI 的能力在飙升，透明度却在下降。基础模型透明度指数的平均分从 2024 年的 58 分跌至 40 分，IBM 以 93 分领先，而 xAI 和 Midjourney 仅有 14 分。训练数据来源、算力消耗、参数规模等这些关键信息正在从公开披露中消失，2025 年发布的 95 个前沿模型中，有 80 个不公开训练代码。与透明度一起膨胀的还有环境成本：2012 年训练 AlexNet 产生 0.01 吨碳排放，2025 年训练 Grok 4 产生 72816 吨，相当于 1156 辆汽车的终身排放。
面对这一切，公众态度复杂且分化。全球 59% 的人对 AI 持乐观态度，但 52% 同时感到紧张；而在 AI 发展水平最高的美国，民众对本国政府监管 AI 的信任度却是全球最低，只有 31%。
报告的两位联合主席写道：“数据并没有指向一个方向。它揭示的是，这项技术的扩张速度，超过了周围系统适应它的速度。”
（来源：Deeptech）
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