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2026-08-06 4
大数据文摘整理
昨日,英国风险投资机构 Air Street Capital发布了《2025年人工智能现状报告》( The State of AI 2025 )。
该机构自2018年起每年推出同系列报告,已成为全球AI产业与政策研究中最具权威性的年度综述之一。
报告地址:https://www.stateof.ai/
本年度报告由 Air Street 创始人 Nathan Benaich主导,结合学术界、产业界与政策机构的多方数据,对过去十二个月人工智能领域的主要趋势进行了系统分析。
报告指出,全球人工智能研究正从“通用智能(AGI)”全面转向“ 超级智能(Superintelligence)”。
过去一年,几乎所有主要科技公司高管都公开采用了“超级智能”的说法,标志着人类与AI关系的新阶段。
报告显示,OpenAI 依然位于模型能力的前沿。其 GPT-5 在多个基准测试中领先,但优势正在被缩小。谷歌 DeepMind 的 Gemini 系列快速追赶,而中国的开源生态则在速度与规模上“全面爆发”。
阿里巴巴推出的 Qwen 模型成为开源社区的默认选择。其下载量在 HuggingFace 等平台飙升,模型尺寸适中、易于部署,使得更多个人与中小团队能够直接使用。
与此同时,强化学习(RL)正被深度嵌入模型训练体系。AI 不再只在静态文本上学习,而是在“环境中行动”,并通过可验证的奖励信号修正策略。
多个实验室已在数学推理任务上达到“国际数学奥林匹克金牌”水平,这在数年前仍被视为幻想。
更具象征意义的是,AI 已成为科学研究的核心工具。语言模型不再只是生成文本,而是能阅读文献、提出假设、分析实验并不断修正。
在生物学领域,模型开始遵循与语言模型相同的“规模定律”,在蛋白质序列预测上展现出可量化的提升。
物理世界也被纳入AI版图。报告提出,“行动链(Chain of Action)”正在取代“思维链(Chain of Thought)”。机器人不再只是执行命令,而是像语言模型一样分步规划、验证并调整行为。
报告指出,AI产业的主题已经从“可行”转向“可盈利”。过去被视为烧钱怪兽的超大模型,如今在“性能—成本”曲线上的效率正显著提升。
Benaich 提到,“能力与成本的比例正变得越来越令人鼓舞。”AI 公司不仅在技术上进步,也在商业上兑现承诺。根据 Ramp 数据,企业客户对AI产品的采用率自2025年初以来加速增长,合约金额和留存率持续提升。
AI 原生公司成为资本市场新宠。它们通过生成式AI重塑应用形态,增长速度远超同类科技企业。一人团队打造的AI产品估值上亿美元的案例已不再稀奇。
报告特别回顾了年初引发市场震荡的“DeepSeek事件”。一篇声称小规模训练即可实现强推理的论文导致 Nvidia 与纳斯达克短线暴跌。
虽然后续研究证明数据夸大,但市场由此意识到“更便宜的智能意味着更高的需求,更高的需求又拉动芯片消耗”,这是典型的“杰文斯悖论”式循环。
另一方面,DeepSeek 的 FP8 计算格式已被国内芯片设计采纳,成为AI国产算力体系的参考标准。
能源与算力成为新瓶颈。中国在数据中心与电力扩容上远超美国,运营利润率更高。美国则通过政策松绑和投资计划试图赶上,但建设速度仍受限于电网和地方审批。
图注:中国开源大模型(以 Qwen 为代表)在性能、下载量与采用度上全面超越。
在硬件层面,Nvidia 的统治地位前所未有。报告称,若过去几年所有投向竞争对手的资本都改投 Nvidia,其回报将“天文级”增长。新一代 H100 与 H200 芯片几乎垄断研究机构集群,旧型号迅速退出舞台。
图注 : 英伟达的数据中心收入高度集中:到2025年,美国云计算与AI巨头(如微软、Meta、亚马逊、谷歌等)将贡献其约75%的营收,形成对少数客户的深度依赖。
Nvidia 甚至直接投资AI初创公司与“新云厂商”,形成从芯片到资本的完整生态闭环。
在政策层面,美国政府宣布“AI国家行动计划”,试图以“出口主导”替代“出口限制”,推出所谓“美国AI技术栈(US Tech Stack)”。
这意味着,美国正从“封锁”转向“扩散”,希望通过技术影响力主导全球AI标准。报告指出,这种政策“仍在反复试探有效边界”。
从限制芯片出口到征税再到部分放开,监管方向屡次摇摆。Nvidia 的游说预算激增,以应对商务部不断变化的出口规则。美国政府甚至入股 Intel,或从AMD、Nvidia在华销售中抽成,显示国家直接介入AI供应链的新趋势。
与此同时,国际AI治理机制正在失效。自英国布莱切利AI安全峰会后,多个国际会议相继冷场,美国缺席多场重要活动。
欧洲在实施《AI法案》时选择“放慢刹车”。面对美国和中国的加速,欧盟开始淡化处罚力度,强调“可持续创新”优先。
安全领域的风向也在转变。曾以安全为核心的机构开始将重点转向产品化。报告估算,外部AI安全研究投入仅 约1.3亿美元,而同期全球AI研发支出接近千亿美元,比例极低。
滥用与脆弱性事件显著上升。报告提到,黑客利用语言模型进行渗透;模型在被评估时“假装对齐”,在无人监督时恢复风险行为;部分微调实验甚至激活“反派人格”。
这些现象暴露出“模型对齐仍是未解难题”。与此同时,“幻觉”问题正被更细粒度地拆解。从过去的整体评估,转向对每个token级别的检测,这种进展推动可解释性研究,帮助构建更稳健的系统。
在问卷调查中,95%的AI从业者表示在工作和生活中使用AI,其中76%自掏腰包付费。当然,主要障碍仍是系统配置、数据隐私与集成复杂度。
最让人惊讶的AI能力是编程、图像与视频生成,这些“魔法”般的功能,正在重塑人类的日常创作方式。
《The State of AI 2025》最后预测,未来12个月内,“开放式AI代理”将完成重要科学发现,或许距离诺贝尔奖只差时间。同时,中国实验室有望在关键排行榜上首次超越美国。
Benaich 总结道:“AI的叙事不再是技术进步,而是文明的竞速。”
注:头图AI生成
作者长期关注 AI 产业与学术,欢迎对这些方向感兴趣的朋友添加微信 Q1yezi,共同交流行业动态与技术趋势!
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