## 510｜划重点：48条笔记，带你读懂“互联网女王”首份AI报告（附报告全文）

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

今天要给大家推荐一份报告，但它有一个特别让人印象深刻的特点：整个PPT有整整340页。每次准备开始看这种超过100页的PPT，我相信大家都得先进行一番心理建设。我上一次看这么“厚重”的PPT，还是清华大学新闻与传播学院出的那份，104页的《DeepSeek从入门到精通》。看完那个文件之后，我整整有半个月的时间，对超过30页的PPT都有点心理阴影，感觉自己像得了“PPT创伤后应激障碍”。

不过这次这份重量级报告，在我的下载文件夹里静静躺了一周之后，我终于鼓起勇气，在周五晚上沐浴更衣后把它打开了。一边看一边记笔记，希望能用相对通俗易懂的语言，把我读完整份报告的体会分享给你。

在正式开始之前，我先简单介绍一下这份报告的作者——Mary Meeker。如果你对这个名字不太熟，那“互联网女王”这个称号你很可能听说过。

别以为这是粉丝给她随便戴的帽子，我来简单说一下她的背景。她曾是华尔街的证券分析师，现在是一名风险投资人。从1995年到2019年，她每年都会发布一份年度互联网趋势报告。

任何一件事，能坚持这么多年，哪怕是一个好吃懒做的爱好，别人知道了都会高看你一眼，更别说她每一年的报告质量还都特别高。几乎没有什么虚头巴脑的套话，全是实打实的数据和图表，把过去一年全球互联网发生了什么、未来可能会发生什么，都分析得清清楚楚。

几乎所有做科技、做投资的人，每年都会读她的报告。大家这么做，可不是因为她文笔有多好，而是因为里面常常藏着对趋势的判断，帮不少投资人和创业者踩准了节奏、早早实现了财务自由。要是你平时有关注券商的调研报告，或者看过一些创业者的商业计划书，就会发现她的报告引用率真的很高。

不过在2019年，她自己独立出来，创办了一家叫做 BOND 的风险投资机构，所以从2020年开始，再加上疫情的影响，这份互联网趋势报告就中断了。谁能想到，现在她带着一个340页的PPT强势回归。只不过这次她不讲互联网了，而是把目光投向了AI。这份报告的标题就叫作《人工智能趋势报告》。

翻过封面，相当于杂志里的“卷首语”，开篇第一句是这样写的：“我们着手研究与人工智能相关的基础趋势，最初由几个互不相关的数据点组成，没想到这些点最终勾勒出了一幅庞大而复杂的趋势图景。”

340页图文并茂的PPT，作者却如此轻描淡写地说自己也没想到会做出这么一份重量级的报告，读起来真的很像我们初高中班上那个学霸，在成绩公布时还特别欠地来一句：“哎呀，我觉得我错了好多题，怎么最后还拿了个满分呢？”

说实话，我在读报告之前也不知道自己会记下将近50条笔记，所以今天这期广播站时长会比较长，希望你能耐心听完。

1. 报告里有一个词出现了整整51次，那就是“Unprecedented”，意思是“前所未有”。

第一次出现时，作者的原话是：“如果仅仅说世界正在以前所未有的速度变化，这实在会有点轻描淡写。”

请注意，以Mary Meeker的表达能力，绝不是词穷，而是刻意用的这个词，来强调AI时代的剧烈变化。这就像梁羽生写武侠小说，从《龙虎斗京华》到《广陵散》，每次写到主角间“不可描述”的情节，总会用那句“两人获得了生命的大和谐”。不是词穷，而是风格使然。

2. ChatGPT在用户量、付费用户数和收入增长这三个维度上，都做到了“前无古人”。

记住这个词——前无古人。作为产品经理，这三个指标只要有一个增长得好，就该烧高香了，而ChatGPT是三个一起爆发式增长。

比如用户量，从0到8亿周活，它只用了两年半，比Facebook、TikTok都快；营收方面，不到两年就实现了年收入40亿美元。作为一个还很年轻的产品，变现能力已经非常强了。当然，大家先别太羡慕，后面我会讲，他们虽然赚得多，但烧钱也更狠。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878394976866484524/060822.png)

3. ChatGPT 用两年时间，在 2024 年达到了年搜索量 3650 亿次，也就是平均每天 10 亿次。而谷歌当年用了整整 11 年，到 2009 年才达到这个数据量。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395026258608428/060822.png)

ChatGPT 和谷歌之间的比较，乍看是“神仙打架”，跟我们这些普通用户关系不大。但作者在数据背后提到的洞察，挺有意思。

表面上看，这是两个产品之间的竞争，实则是两代产品的更迭。1998 年，谷歌借助互联网兴起，靠的是“整合信息”，目标是让全球信息人人可访问；但如今，我们早已不缺信息，缺的是如何使用这些海量信息。而AI正在重塑信息的组织方式。传统搜索是“去找答案”，ChatGPT 则是“直接告诉你答案”。所以它真正挑战的不是“搜索”这个行为，而是整个信息交互方式。

顺带说一句，如果你还不知道怎么用 AI，不妨先把你以前会去问某度的问题，都试着交给 AI 来回答。

4. 知识分发的演进路径是什么？

作者提到，知识分发的第一阶段是古登堡印刷机开启的印刷时代，从1440年到1992年，报告称之为“静态纸质传播时代”。

第二阶段是1993年到2021年，这段时间大家就更熟悉了，作者称之为“动态+数字交付”阶段，以万维网的诞生为起点。要知道，1992年底，全球还只有10个网站；到了1994年，有了3000个网站；1998年已经突破了200万个。截止到2021年，全球网站数量达到了18.8亿。随着网站数量和网民激增，海量信息开始在网上流动，全球知识进入了一个“永远不会闭馆的图书馆”。

5. 从2022年开始，知识分发进入了第三阶段——“动态 + 数字 + 生成式交付”。

听起来挺复杂，其实作者想表达的很简单：知识分发变得更个性化了。在这个阶段，知识不再是静态地存在于书本或网页中，而是进入了按需定制的时代。用户有需求时，系统就能实时生成内容，不必再去翻资料、查网页。

6. 五年十年后的AI会变成什么样？

目前AI的核心能力还集中在文案撰写、内容翻译、流程自动化等方向，本质上还是在“辅助人”：你提问，AI回答；你描述，AI生成。

作者预测，五年后AI将具备更多能力，比如：用人类的水平来写作和编程、与人类自然对话、识别情绪、自动经营公司、完成库存、定价、报表等一条龙任务，甚至还能控制机器人。在这个阶段，AI的核心将从现在的“回答问题”，升级为真正的“完成项目”——你只需要告诉它目标，具体流程由它来定。

十年后呢？AI有望具备独立开展科研的能力，能自己提出假设、跑模拟、生成数据，最终写出论文；还能做出专家级决策，比如实时提供法律、健康或商业建议。在这个过程中，人类的价值不会消失，只是角色会发生变化。到那时，好奇心将成为最稀缺、最重要的人类原材料。

7. 会用 AI 的人、做 AI 的公司、拿 AI 专利的团队，这三类数据都在指数级增长，而且增速还在不断加快。

以英伟达为例，2018年前后，在他们平台上注册的开发者大约是 100 万，而到了 2025 年，这个数字已经涨到 600 万。要知道，这些可不是普通开发者，而是能接触显卡和底层技术的技术大神，规模之大，令人震惊。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395134706532652/060822.png)

再来看专利数据。技术革命来临时，相关专利申请一定会激增。比如互联网时代刚起步时，1995年起的8年内，计算类专利增加了6300件，已经很夸张了。但这波AI热潮更猛，2024年比2023年就多了6000件，仅一年时间就刷新了纪录。当然需要说明一下，这份报告统计的是美国的专利数据。

8. 聊聊AI的考试成绩。

加州大学伯克利分校的研究员 Dan Hendrycks 团队设计了一套专为AI准备的考试——MMLU，题库大约有1.5万道单选题，覆盖57门学科，分成4大类：科学类（如物理、化学）、人文学科（如历史、哲学）、社科类（如经济、政治）以及专业类（如医学、法律、工程）。整体题目难度相当于大学本科到研究生水平。

2019年，主流AI模型的正确率只有30%；但到了2024年，最强模型已经能做到92.3%，首次超过人类的平均水平——89.8%。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395166918787372/060822.png)

作为一名学渣我可以负责任地说，拿30%其实不难，全选C基本也差不多能混到这水平；但想考到90多分，那可就是真材实料了。

9. 大家都知道著名的图灵测试：如果机器和人的对话让评审者无法分辨出谁是机器，那就算通过了测试。

研究团队找了1023名受试者，让他们分别与三个不同的AI系统聊5分钟，猜猜哪个是人类。

当GPT-4o没有被设定具体人设时，只有25%的情况下被误认为是人类；但一旦给GPT-4.5设定了“网瘾宅男青年”的人设后，有73%的回答被当成真人——直接翻倍，甚至超过了真正的人类对照组。也就是说，一些真人宅男反而被误认为是AI……这就有点惨了。

报告里还放了一张英文对话截图：87%的评委认为左边那段是两个真人的对话，其实那是GPT-4.5；而真正的人类对话，反而被当成了AI。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395202352262584/060822.png)

其实我们现在跟豆包、DeepSeek这类AI聊得多了，的确会发现很难区分，甚至很多时候AI的情商比身边某些人还高，听它们说话比听一些真人还舒服。尤其是当AI在对话中加入口头禅、情绪词时，立刻就有了“烟火气”。我第一次有点不寒而栗的感觉，是有一次我和DeepSeek聊游戏，它突然回我一句“我靠”——那一瞬间，我真觉得自己是在和大学宿舍的兄弟聊天。

10. 这条不在报告里，是我想到图灵测试时联想到的另一个研究。

有研究对比了1500年到1950年的英文经典作品，发现句子平均长度从63个词降到了14个词。另一个针对3亿条推文和YouTube评论的分析也显示：无论在哪个平台，在过去34年社交媒体的发展中，人类的文本表达越来越短、词汇多样性也在下降。

研究者指出，随着短视频时代的兴起，人类的表达正变得越来越“大白话”、句子越来越短，用词也更简单。这也意味着，AI能更容易通过图灵测试，不光是因为它越来越聪明了，也因为人类的语言难度本身在降低。

想到这，我突然想起郭德纲那句经典吐槽：“全靠同行衬托。”

11. 报告里放了两张图，用来展示AI在图像生成上的三年进步，指令词是“女士的向日葵吊坠”。不过这组图的对比其实不算特别明显。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395234564522284/060822.png)

我自己倒是做过一个更直观的测试：两年前和上个月，我分别用同样的提示词——“坐在广场上的80年代中国青年情侣”生成了一张图。一对比就能看出AI的进步有多大，从一开始的“妖魔鬼怪”直接进化成了“俊男靓女”。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395267851034300/060822.png)

12. AI 让音频也变成了像文字、图片一样可以“编程”的内容。

ElevenLabs 推出了一个叫“多语同声克隆”的功能——你把原视频或播客扔进去，系统会先转录、再翻译，最后用原声克隆的方式讲另一种语言，嗓音、语气都不变，听起来就像这个人天生会多国语言一样。

而且这并不是什么“实验室演示”，全球最大音频平台 Spotify 今年2月就已经接入了这项功能，目前支持 29 种语言的 AI 配音。

我们这代人，小时候看美剧还得靠热心字幕组搬运字幕，但照这个AI发展速度，未来看剧可能会多很多花式选项。比如你看恐怖片要是觉得太吓人，可以让女鬼张口说河南话，可能立马就不怕了；看《纸牌屋》要是全员说东北话，那分分钟变成《乡村爱情故事》的既视感。

13. 报告第51页的PPT上，只写了一句霍金的名言：“成功创造出人工智能，可能成为人类文明史上最伟大的事件，但如果我们无法学会规避风险，它也可能是最后一件。”

没有多余解释，没有图表，单独一页留给这句话，分量已经不言而喻。

14. 从产品的全球渗透来看，互联网发展用了整整23年，才让北美以外的用户占比超过90%。而ChatGPT刚出道第三年，90%的用户就已经来自北美以外了。这意味着AI产品一开始就跳过了“美国先用、再慢慢扩散”的老套路，生来就是全球化的。

而且不仅是ChatGPT，像咱们中国团队做的可灵、Pixverse、Dify、Manus等，也都是一出生就面向全球用户的产品。

15. 不同时代的现象级产品，达成百万用户的门槛越来越低。

比如，汽车工业时代的福特T型车用了2500天，入门价格近三万美元；智能电视时代的机顶盒用了1680天，单价945美金；移动互联网时代的iPhone用了74天，单价756美金。而ChatGPT只用了短短5天，门槛为0，打开网页就能用，把AI的神回答截个图就能社交裂变传播。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395301136506556/060822.png)

这波AI产品重新定义了“快”的标准，如果没有核心竞争力，在这种一夜全球爆发的节奏下，很可能瞬间就被淘汰了。

16. 全球IT巨头到底有多重视AI？

看他们2024年一季度的财报电话会议就知道了——光是提到“AI”这个词的次数就很说明问题。脸书的扎克伯格在一次会上提了93次，百度的李彦宏提了87次，英伟达的黄仁勋也提了85次。至于成果如何另说，反正至少在声量上，先喊出来再说。

17. 不只是互联网企业，传统行业也在加速上车。

如今，美国500强中，有一半的公司在财报电话会上反复提到AI战略。要知道，2015年几乎没人提这个词，但到了2023年，AI一下子成了“标配”，不提都不好意思在华尔街混。

2024年对全球CMO的调研显示，60%的企业已经在做小规模实验，20%的传统企业已经批了预算、排期上线。只有不到5%的企业还在观望，说一两年后再说。从落地场景看，市场营销文案、投放和数据分析，是当前最热门的三大应用方向。

18. 凯泽医疗在2023年10月为1万名医生上线了AI工具，仅用10个月，就让7500名医生告别了手动敲病历，自动生成了250万份门诊记录。这样医生就能少盯着电脑打字，把注意力更多放在病人身上，诊疗结束后再校对一下就行。这个切入点不是要取代医生，而是“取代键盘”，不用让AI去承担看病风险。

19. 在新药研发领域，AI大幅压缩了周期。

原本平均需要30到48个月的研发时间，现在缩短到8到18个月，相当于砍掉了30%-80%的前期流程。这不仅节省时间，还省钱——因为每多拖延一个月，就可能多烧掉数百万美元的研发费用。

20. 从使用AI产品的用户来看，不同年龄段的变化非常明显。

2023年7月的调查显示，美国18到29岁人群中，有33%使用ChatGPT；到了2025年1月，这一比例已经涨到55%。

但变化最大的是银发族。2023年时，只有13%的50到64岁用户，以及4%的65岁以上用户使用ChatGPT；一年半之后，这两个数字分别涨到了30%和20%，增长非常快。

此外，不同年龄段的使用方式也不同。年轻人用AI写论文、改简历、聊感情，更像是在用它当生活导师；而老年人则更像在用AI替代谷歌，用来问病情、查菜谱、做旅行攻略，而且大多是通过语音输入，而不是打字。

21. 大家使用 AI 工具的时间更长了，频率也更高了。美区活跃用户的日均使用时长，从2023年的 5.3 分钟提升到了 16 分钟，翻了三倍。

22. OpenAI 对 1299 名美国在校大学生进行调研，统计了 18-24 岁人群最常用的前 20 个 AI 使用场景。排在第一的是写论文和开题，占比 48%，本质上是让 AI 帮忙拓展思路；第二是长文速读，比如把 50 页 PDF 总结成 3 段笔记，有 46% 的学生使用。

还有不到 15% 的学生把 ChatGPT 当作树洞，用来聊恋爱、寻求心理安慰。但这里需要提醒一下，这个数据可能有些误导——剩下那 85%，并不代表他们不聊感情，只是很可能换了更娱乐化、更适合当树洞的工具而已。

23. AI 正在从聊天助手进化为能“干活”的智能体。这个趋势有多火？看数据就知道了：在 Google 上搜索 “AI Agent”，从 2024 年 1 月到 2025 年 5 月，16 个月内搜索量增长了 1088%。最高峰出现在 2025 年 3 月，OpenAI 发布 Agent 工具，当周搜索量突破 50 万次。

24. 全球正在为建数据中心疯狂提速。

以美国为例，建一栋普通独立住宅平均要234天，而马斯克的AI公司只用了122天，就建成了一个7.5万平方米的超算机房，10万块GPU可以直接上线跑。xAI的官方说法是：“我们自己动手，砍掉不必要的环节，结果4个月就搞定。”按以往的节奏，这至少得24个月。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395335496769212/060822.png)

25. 没有电，就没有 AI。

2024 年，全球数据中心消耗了全人类 1.5% 的电力——听着不多，但要知道，整个英国家庭照明只占 1%。从 2017 年起，机房用电年增速约为 12%，是全球平均用电增速的 4 倍。按地区看，美国数据中心用了 45% 的电，中国占了 25%。

26. 如今全球顶级大模型动辄就是千亿级参数，训练成本已飙到几亿甚至几十亿美元。专家预测，未来两年内会出现训练成本超百亿的大模型。看到这种数字，我由衷觉得哪怕做一个数字版的周润发，模仿在《赌神》里场景，手持美金纸币不停点烟，也不会比训练大模型花得快。

27. 在训练成本上，数据相当震撼。2016年训练一个大模型大约需要4万美元，而到了2024年，训练GPT-4或谷歌的Gemini，成本已飙到1亿美元，足足涨了2400倍。这意味着，只有巨无霸体量的资本才能玩得起最前沿的模型。

去年上半年，国内还在热议“百模大战”，但这场战事感觉还没真正打响就已经落幕，多数只是停留在新闻稿里。所谓的“大模型几小龙”中，零一万物和百川已退出通用大模型的训练赛道，目前仍留在牌桌上的，只剩 DeepSeek。

28. 虽然大模型的训练成本越来越高，但使用成本却越来越低。

同级别模型的每百万 token价格，在短短两年内下降了 99.7%。在 AI 世界里，token就像计量货币——1 个 token大约等于 4-5 个英文字符，100 万token相当于约 75 万个单词，也就是一本 3500 页的大部头书。这意味着什么呢？大模型一步步变成“高烧钱、低毛利”的生意，最终可能会像水电煤一样成为基础设施。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395377372184876/060822.png)

29. 显卡效率的提升可以说是“火箭级别”。

英伟达的GPU，从2014年的Kepler到2024年的Blackwell，生成一个token所需的能耗降低了整整10万倍。但效率越高，使用成本越低，也就激发了更多需求，这就是典型的“杰文斯悖论”。

那什么是“杰文斯悖论”？1865年，英国经济学家杰文斯研究蒸汽机时发现，效率提高后，单位耗煤变少了，但煤炭总消耗反而激增。原因很简单——用得便宜了，用的人就多了，需求就爆发了。打个比方，现在训练大模型就像造一艘豪华邮轮，建造成本越来越高，但船票却越来越便宜，结果就是——坐船的人会越来越多。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395409584692924/060822.png)

30. AI 使用费用降价的速度有多快？

报告拿它跟两个跨时代的产品作了对比：电力和计算机内存。如果把初始成本设为100块，降到1块，也就是1%，电力用了整整70年，计算机内存用了大约10到15年——这已经够快了，才有了摩尔定律的诞生。而ChatGPT，只用了1年。

31. 顶级大模型之间的能力差距正在迅速缩小，领先者没法拉开，落后者追得越来越快。

重点是，报告中提到的“落后者”正是当初的 DeepSeek。在一项叫 LMSYS 的能力测试中，2024年2月，DeepSeek 得分为 1075，跟OpenAI相差近 200 分。但到了 2025年2月，DeepSeek 提升到了 1362 分，跟 OpenAI 仅相差 4 分。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395450387148216/060822.png)

这说明顶级模型之间的差距已经非常小了。经常打王者的同学应该深有体会——青铜、黄金、铂金上分容易，但到了王者段位，大家实力接近，想连胜就难了。

32. 大家应该都听说过 GitHub，有人调侃它是“全球最大的男性社交平台”，其实它是程序员托管代码的地方。从2022年到2024年，AI相关项目数量在短短16个月内飙升了175%。

在AI编程工具的使用上，2023年有44%的程序员在用，到2024年，这个比例已经涨到63%。虽然还没有今年的最新数据，但说实话，现在还不用AI来提效的程序员，基本已经被这个时代淘汰了。

33. 我上大学时，英伟达在我眼里还只是做游戏显卡的公司。2023年之前，它的游戏业务和数据中心业务还算是并驾齐驱。但从2023年开始，随着A100/H100供不应求，一切都变了——英伟达像一台巨型印钞机，被彻底启动了。现在它的季度营收飙升到390亿美元，同比增长78%。说真的，这速度比印钞快多了。

34. 对于头部AI公司，资本市场已经疯狂加注了。

比如，OpenAI 最新估值达到 3000 亿美元，年收入预计为 92 亿，估值与收入比是 33 倍。而 AI 搜索产品 Perplexity 更夸张，直接冲到 75 倍。

没有对比就没有伤害——同样的互联网产品，谷歌是 5 倍，脸书 7 倍，Spotify 6 倍。看出来资本市场有多看好AI产品了吧。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395482599136956/060822.png)

35. 不过别忘了作者是谁，Mary Meeker可是“互联网女王”，这些年见过太多“先巨亏、后腾飞”的例子。

比如苹果，1997年濒临破产，市值只有17亿美元，如今已涨到3.2万亿；亚马逊在2000年市值只有22亿美元，现在是2.2万亿；Uber从2016年到2022年连续烧掉170亿美元，直到2023年才首次现金流为正，但如今市值已接近1890亿美元。

所以她说，“烧钱换时间”确实有效，历史案例不少，但关键还是看有没有核心竞争力——不然，烧得越多，死得越快。

36. 衡量一个产品的盈利能力，常用的指标是年经常性收入（ARR），也就是一年能赚多少钱。

作者在2024年的数据中发现，AI创业公司做到年收入500万美元，大约需要24个月；而SaaS行业则需要37个月。

其实这个对比并不强烈，如果作者把中国To B的SaaS行业也算进去，那结果肯定更震撼——毕竟在国内，SaaS几乎成了“艰苦”行业的代名词。

37. 微软用了34年，靠Word、Excel等9款独立应用，才把Office的付费用户做到4亿。而ChatGPT只靠一个应用，两年半就拿下了2000万企业付费用户，增长速度惊人。

不过也得说清楚，ChatGPT虽然通用性强，但在企业的细分需求里，还达不到专业软件的深度，暂时还无法真正取代它们。

38. AI 编程应用 Cursor 是一个非常典型的现象级产品。2023 年 3 月刚起步时，年收入只有约 100 万美元，而到了 2025 年 4 月，这一数字飙升至 3 亿美元—— 25 个月时间，收入翻了整整 300 倍。

这也说明了，垂直类 AI 产品只要瞄准一个精准且高价值的人群，就有可能爆发出惊人的增长效率。

39. 报告中对比了开源模型和闭源模型的用户规模，结论是：封闭生态仍牢牢占据流量主导。虽然开源模型在技术圈很火，但在终端用户规模层面，仍然处于追赶位置。

数据显示，OpenAI 的 ChatGPT 占全球 AI 产品月活的 60%，谷歌 Gemini 占 17%，DeepSeek 大约为 10%。不过这个数据其实有偏差——统计的是各大 AI 产品“官网域名”的流量，也就是说，只有直接使用 DeepSeek 官方应用才算进来。

但大家都知道，国内很多互联网产品已经在各自生态里接入了 DeepSeek。大到腾讯元宝，小到我们出的Get笔记，这些零散的流量都没有被统计在内。

40. 前面提到过，女王报告的优势在于她经历了多轮科技革命。这次她盘点了过去30年全球市值Top30的变化，从1995年到2025年，得出一个明确结论：美国企业不仅全面占据榜单，而且高度集中在AI、半导体、互联网等新技术赛道。

相比之下，日本和欧洲企业大幅退场；中国企业虽然数量仍少，但进入榜单的速度已经明显快过当年的互联网时代。

在科技类Top30企业中，美国占了21家，约70%；中国大陆有3家上榜，分别是腾讯、阿里和中国移动。而日本，1995年时还有9家公司在榜，如今已跌至0，基本在AI时代掉队了。

41. 作者专门用了几页PPT展示中国的大模型，一页给了 DeepSeek，一页给了阿里通义，还有一页是百度。

她特别指出，中国最强的大模型与美国顶级模型的得分已经非常接近。在她的描述中，中国AI产品的角色已经从“跟随者”变成了“快速追赶者”。她还强调，互联网时代我们可能落后5年，而在AI时代，相比最强的模型，中国只落后几个月，而且还手握一套“优质算法 + 本土数据 + 低成本”的组合拳。

42. 在工业机器人领域，中国已经一骑绝尘。

2021年，中国安装的工业机器人数量首次超过了全球其他所有国家的总和。到了2023年，中国单年安装了27.6万台，而全球其他国家合计才26.5万台，展现出我们在智能制造上的绝对领先优势。

43. 在2025年3月的全球AI产品月活榜上，第一名毫无悬念是 ChatGPT。但中国力量也已经崛起——第二名是豆包，第四名是 DeepSeek。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395520179838652/060822.png)

44. 报告还拆解了 DeepSeek 手机端应用的月活数据：短短4个月内，用户数从1月的2500万涨到5400万，增长速度非常惊人。虽然还比不上“前无古人”的 ChatGPT，但已经超过了绝大多数 AI 产品。

在 DeepSeek APP 的月活中，国内用户占33.9%，俄罗斯占9.2%，印度占6.9%，而美国用户仅有4.4%。这个国别分布还挺出乎意料的——我原本以为，国内用户占比会超过一半。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395549170876716/060822.png)

45. 关于AI在职场中的作用，报告指出：人类不会被取代，但角色和定位需要调整。像填表、对账、初稿写作这类机械性白领工作，会被自动化替代。而人类的新任务，将是为AI提供优质数据、评估其产出质量，并持续优化AI表现。

46. 在AI落地企业的过程中，一个明显变化是：几乎没有企业还在观望，AI已成为刚需。当前主要目标是提升员工个人效率，其次才是节省特定岗位的人力。部分企业希望直接用AI创造营收，但更多企业还是选择先“练内功”，再考虑对外变现。

47. 过去7年，美国与AI相关的岗位需求暴涨了4.5倍，而传统IT岗位反而下降了9%。说明企业正在集中抢AI人才，尤其是算法、数据、模型部署这类岗位最吃香。

对我们个人来说，想在这个时代保值，当然要补点AI基础，但更关键的是学会思考AI和业务的结合方式。因为AI的技术能力在飞速进化，但业务洞察和提出好问题的能力，目前还离不开人类。

48. 报告追踪了1947年到2024年间的两个关键指标：美国非农劳动生产率和非农就业人数。结论很直接——尽管技术不断变革，但整体就业并没有被“吞掉”，反而伴随着新岗位的诞生和工资水平的提升。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060822/1878395577088164140/060822.png)

历史经验也说明，每当通用技术发生变革，旧岗位确实会被淘汰，但新岗位也会更快出现，关键在于转岗和培训的速度能否跟上。作者强调，更高的生产率，并不是用更少的人做同样的事，而是让同样的人去完成更多、更新颖、更有价值的工作。

---

写到这里，我惊讶地发现，这篇笔记已经写了快一万字。一方面暗暗埋怨互联网女王太卷了——得有多丧心病狂，才会整出一个340页的PPT？但另一方面，不得不说，这份报告的每一页信息密度都非常高，深入挖一页，都能单独写成一篇学术论文。

身处时代洪流中，我们每天在信息爆炸中沉浮，常常只剩焦虑，没时间细想。但当你读这份报告，看到那些把数据拉到三十年、五十年尺度来看的图表，就会突然意识到：我们其实挺幸运的，因为有机会在这个变革时代里做一些事情。

当然，最让我开心的是，这篇划重点的笔记，是我在出差上海的那个周末，用两天时间写完的。里面很多内容带有我个人的偏好和感受，也有不少信息被我有意略过了。

我把报告全文链接也放在文末了，如果你愿意花时间去认真读完 Mary Meeker 的这份 340 页的报告，我相信，你一定会对 AI 这个时代的全貌，有更深、更立体的认识。

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。

> 延伸学习点击查看304页完整《AI趋势报告

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025062020/1879501730882858424/062020.jpeg)
