## 452｜从斯坦福人工智能报告，看看2025AI领域的整体趋势

同学们，快刀广播站又开始广播了。

今天跟大家聊一份报告，是4月8号，斯坦福大学出的《2025年人工智能指数报告》。

这个报告的2024年版本，去年咱们广播站也分享过，没想到这么快就又一年了。但因为今年来了很多新同学，所以这次我还是先简单介绍一下。它是斯坦福大学人工智能实验室团队每年做的一份AI年度盘点。内容涵盖技术进展、产业动向、政策治理、教育普及、公众态度等等，算是目前行业里最系统、最全面的参考之一。今年是第八版，一共456页，信息量非常大，数据也比较权威。

在过去几年，斯坦福人工智能实验室的负责人都是李飞飞教授。不过去年4月，李飞飞教授进行了学术休假，出去创业做了一家研究AI世界模型的公司，所以今年的报告编委中，已经没有了她的名字。

说句题外话，任何一个报告或者任务，能坚持八年，都是一件非常不容易的事情，有时就是这种量变可以逐渐带来质变。所以虽然李飞飞教授没有参与这期报告，但整个质量还是非常高的。它对研究机构、政策制定者、行业从业者来说，都是个不错的框架，对于咱们同学们来说，也从整体上了解一下AI的世界，这一年发生了什么。

我这几天把整个报告看完，做了一些笔记。今天挑里面几个我个人印象比较深的点，和大家一起聊聊。

我的第一个感受，说出来你应该不意外，就是现在各种AI模型越来越多、越来越大，但真正用起来，区别没以前那么明显了。

报告里有一张图，把现在主流的大模型都摆到了一起，做了个综合能力的比拼，像GPT-4、Claude 3、Gemini、Mistral、DeepSeek、Le Chat、Grok这些，都在上面。图看起来不复杂，但背后有个趋势特别明显——这些模型之间的差距，正在快速缩小。

报告里说，过去两年，最顶尖的模型和第十名之间的性能差距是将近12%。但到了2025年初，这个差距已经缩小到5.4%。头两名之间的差距更小，从过去的4.9%一路降到了0.7%。也就是说，现在是你追我赶的状态，前排选手之间互有胜负，谁也拉不开谁多少。

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我的第一反应是，这不就是一群高考生，数学考130，英语135，语文140的那种状态吗？都很强，但已经不是那种“哪个碾压谁”的局面了。你要硬说GPT-4比Claude好，可能某一项强；但Claude可能多轮对话更稳，Gemini多模态能力又更突出一些。它们各有擅长，没有一个能全方位吊打别人。

那这个现象，对我们普通人有什么影响呢？

我觉得挺关键的。以前我们用GPT，是因为它最厉害；但现在，选什么模型，可能更多看的是哪个方便、便宜、适合你自己的场景。这种情况，其实也说明一个趋势，AI不再只是比谁技术领先，而是要比谁服务做得好，谁能真正用得起来。这点特别像互联网早期，那会儿也是拼技术，后来变成拼体验。

还有就是想想一年半以前，国内刚刚开始百模大战的时候，大家最焦虑的是什么？是我们距离顶尖AI模型的距离太远，那时专家和从业者都普遍认为，我们比OpenAI的最强模型，大约落后2年。经过这一年多的极致冲刺，我们跟顶尖模型相比，稍有劣势，但也是同一水平线上的那种竞争。

第二个感受，你应该也不陌生，就是开源模型越来越强了。

前几年闭源模型特别猛，一说ChatGPT大家就不吭声了，没得比。但现在不一样了，报告里有一页特别写了开源模型的对比。2023年初的时候，闭源模型和开源模型在多个测试里的差距还挺大。比如有一个业内常用的测试，叫MMLU，你可以把它理解成“AI界的高考综合能力测验”。它不是考某一个点，而是从各个知识领域出题，比如历史、法律、数学、医学，看模型有没有理解能力、能不能推理、答题对不对。在这个测试上，当时最强的闭源模型在评分上比开源模型能高十几个百分点。但到了2024年底，这个差距微乎其微，个别甚至打平。报告里解释得很直接，这种提升离不开Meta在去年夏天发布的LLaMA 3.1，还有DeepSeek V3等新一代开源模型的加入。

我相信对这个感受最强烈的估计就是百度的李彦宏了，之前在大会上，他信誓旦旦地说闭源模型完胜开源模型。而现在，不但百度的很多产品都接入了开源模型DeepSeek，百度自己也宣布自己的模型会进一步开源。我在文稿里放了两张报告里的图表，你从那个折线趋势上，就可以非常清晰地看到开源模型的能力正在飞速提升。当然如果再仔细地观察，开源模型距离最近的点就是2025年1月。这个时间只发生了一件大事，那就是DeepSeek R1版本的上架。

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另外一个重要变化是，现在很多开源模型是真正意义上的“开源”了，不光能用，还能看、能改、能自己部署。像LLaMA 3.1、DeepSeek、Stable Video 4D这些，都把“模型权重”公开了。说白了就是不光把菜端上来，还告诉你这菜是怎么做的，你回去不但可以照着做，你还可以按照自己的口味来进行二次改造。

如果你是做产品的，这件事的意义就非常直接。以前你要做个AI功能，基本只能去接大厂API，一调用就要算钱，还得担心用户数据跑出去了。现在，很多开源模型都可以部署在自己的服务器里，虽然麻烦点，但可控得多，适合那种对数据有要求的场景，比如医院、律所、政企客户。所以现在很多大学、研究机构、中小公司都开始用开源模型来搞教学、做项目。以前这些人想参与AI的研发和应用，往往受限于没资源、买不起算力，也没办法接入闭源模型。现在开源模型变强了，门槛一下降下来，能干的事也多了。

第三个感受，AI这东西真的已经走出实验室，开始扎扎实实地进了生活和工作里。

报告里有好几块内容在说这个事，最直接的例子是医疗行业。美国食品药品监督管理局（FDA）从1995年批准第一个AI医疗设备开始，前面二十年基本没啥动静，一年也就批几个。但这几年开始疯狂加速，光是2023年，就批了223个AI医疗设备，这是过去十年总和的几倍。这说明AI医生已经不是“未来畅想”了，而是真的开始“持证上岗”。

而且，这些数据不是单纯的纸面看起来漂亮。举个例子，报告里具体讲了斯坦福医院的一项真实落地案例。他们用AI工具来筛查外周动脉疾病（PAD），通过模型预测风险，然后自动给高风险患者安排进一步检查和治疗。这个工具不仅提高了诊断率，还能节省资源，而且不靠外部资金支持就能自己运转，说明这些东西是真的跑得起来、落得下去。

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再说自动驾驶。报告里列了美国Waymo在四个城市的运营数据，截至2024年秋天，他们一周已经能跑15万次无安全员的载客服务，一年就是几百万次。以前我们说“无人车”，总觉得离自己很远，但现在在旧金山、凤凰城这些城市，它已经变成一种常态的交通工具了。中国这边也不慢，报告提到百度的萝卜快跑在2024年第三季度提供了将近99万次自动驾驶出行服务，已经在全国多座城市常态化运营。

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第四个感受，是AI监管这件事，终于开始有人干了，但干得还不是很明白。

报告里列出了很多国家出台的政策，从欧盟的AI法案，到中国的生成式AI管理规定，再到美国白宫的人工智能执行令，看上去热热闹闹。但如果你往细处看，会发现大多数规定都还比较原则性，属于“先立个规矩，具体怎么搞以后再说”的阶段。

另外一个问题，是企业的响应也有点慢。报告提到，有不少大模型公司虽然嘴上说重视伦理、隐私，但实际公布详细使用政策的还不多。更别说像模型透明度、训练数据来源这种核心问题了，很多都还是模糊状态。

我自己觉得，这事不能怪谁。监管这件事，本来就永远追不上技术。但我们也不能放任它不管，至少现在已经有人开始关心这事了，有人动手搭框架，总比大家都不吭声强。

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第五个感受，是AI真的很烧钱，也挺不环保的。

这个你可能不太有直观感受，因为我们平时用AI就像点个按钮输出文字，看似轻松。但你知道吗？像GPT-4这样的模型，训练一次背后的成本和消耗远远超出想象。光是碳排放，就达到5184吨，相当于将近300个美国人一整年的碳排放总量。如果换成你我日常出行、用电、生活的排放强度，那就是几百年也排不出来的数字。

报告还提到，现在谷歌、微软这些大厂，都在搞自己的电力系统，有的甚至已经开始考虑上核能。这说明啥？说明他们知道这个趋势还会继续，电力就是AI的“粮食”，不提前储备不行。

我看到这些数字的时候，其实有点复杂。一方面，AI的确帮了我们很多忙，但另一方面，它背后的资源消耗也是我们不能忽视的。这让我想起一个词，叫“隐性成本”。有时候，一个产品看起来便宜、高效，但背后可能有你看不到的代价。这不是说我们就不能用，而是说，用的时候要多想一步。

就像我第一次用那个靠邀请码刷屏、差点把国内AI圈搅出腥风血雨的Manus那会儿。我让它帮我女儿推荐十个能送给同学的三八节礼物，要求是既有意义，又不能超过100块钱。结果呢，这个任务一跑就是48分钟，把我iPad都耗没电了。我眼睁睁看着AI在那儿玩命工作，一会儿跑淘宝，一会儿刷京东、拼多多，还上知乎、小红书……最后我最大的感受不是“哇，它好智能”，而是“这算力的电费都快比那100块预算贵了”。

所以AI未来肯定会越来越强，这没问题。但真正的考验是，我们怎么让它干一些真正有价值的活，而不是拼命跑一圈，结果连本都赔进去。

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第六个感受，是关于AI教育和使用机会的差距。

报告提到，越来越多的国家已经开始着手推行AI教育，尤其是在K-12阶段。到2024年11月，已经有10个国家开始出台AI教育相关的指导方针，包括澳大利亚、比利时、加拿大、日本、新西兰、韩国、乌克兰、英国、美国和乌拉圭这些国家。虽然每个国家的实施细节不一样，但整体趋势是非常明显的，大家都意识到，AI教育已经成了未来教育的重要一环。

比如美国，很多州已经开始在中学阶段引入AI相关的课程和培训，尽管这些课程的内容并不完全是AI的深度应用，但至少让学生知道AI是什么，能做什么，了解它的基本概念。

不过，全球范围内，教育的差距还是挺大的。特别是一些发展中国家，比如非洲和拉丁美洲，很多地方的学校根本没有AI教育资源。老师没有受过培训，设备也不全，学生甚至连最基础的计算机课程都没得上，更别提涉及到什么模型训练和prompt工程这些新概念了。

这点我以前没太关注，但这次看完报告，突然意识到，这事其实挺关键的。这种差距，其实比技术差距还可怕。你说模型晚两年更新，其实也没啥大不了，但如果人连最基本的AI素养都没掌握，那就像错过了整整一代的技能红利。

这让我想到咱们广播站之前聊过的一句话，AI不会替代你，但会替代不学习的人。这不是一句吓人的口号，而是一个我们身边正在发生的事情。如果一个国家、一个学校，甚至一个家庭，不能尽早把AI当成基础能力来对待，可能几年后就真的被远远甩在后面了。

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最后一个感受，是不同国家的人对AI的态度，差得还挺大。

报告里做了全球范围的调研，发现中国、印尼、沙特这些国家的人普遍比较乐观，觉得AI能提高效率、改善生活。而欧美一些国家的人则相对谨慎，担心AI会带来失业、隐私问题或者安全风险。

这个事没有对错之分。我自己觉得，文化背景、信息获取渠道、政府宣传口径，都会影响人们的看法。有些人习惯从“风险角度”看AI，有些人更关注“效率提升”。

但这事提醒我一个点，就是我们不能只听一家之言。有时候我们觉得AI特别好用，可能只是因为我们正好处在一个应用场景特别合适的地方。别人在别的场景下，可能体验完全不同。所以讨论AI，不是非黑即白，而是得看具体情况。

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说了这么多，其实这些内容，对于一直跟着咱们广播站的同学来说，肯定不算什么新鲜事了。模型变多、开源变强、AI走入生活、监管慢慢启动、AI教育逐渐开展……这些话题，在过去的一年里，我们几乎每一项都单独聊过。但我还是觉得，这样一个年度报告，把它们集中摆在一起，看清趋势、看清节奏，是挺有必要的一件事。它不一定能给你什么特别惊艳的“新知识”，但可能能帮你重新理一遍思路：现在AI发展到了什么位置？你自己在哪儿？下一步该干点什么？

还有就是，如果你有时间的话，可以把快刀广播站里讲去年报告的那期找出来翻一下，估计看完之后，每一个人也会有不一样的感触。如果你听完之后，哪怕只对其中一个细节多留意了一点，那这一期就没白录。

最后，如果你对这个斯坦福出品的历届报告感兴趣的话，可以在Get笔记里，找到“快刀青衣AI学习笔记”知识库，在文件里有这个系列的全部八期报告，打开就可以看。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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【相关链接】

去年的广播站：

096｜李飞飞发布AI指数报告（上）：十大行业趋势洞察，顶尖模型数量美国大幅领先

097｜2024人工智能指数报告（下）：企业哪三类部门用上AI后增长最快？

“快刀青衣AI学习笔记”知识库：

https://www.biji.com/topic/2eYxaj0z

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