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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。

产业竞赛：更强、更快、更便宜的智能

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。

政策与风险：监管退潮，安全告急

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。

OMT：AI的未来，正在“超级化”

《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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原标题：《《The State of AI 2025》发布：从 DeepSeek 到 GPT-5，便宜的智能，昂贵的算力》

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