2025年4月7日，每年都备受瞩目的斯坦福AI指数报告，重磅发布了！

这份报告由斯坦福大学以人为本AI研究员发布，代表着每年AI领域最核心和前沿的动向总结。

今年，这份报告长达456页，抛出不少惊人观点。

比如，如今在2025年，中美顶级AI模型的性能差距已经缩小到了0.3%（2023年，这一数字还是20%），中国模型正在快速追赶美国的领先地位！

而DeepSeek领衔的开放权重模型，更是以1.7%之差，逼宫各大闭源巨头。前者和后者的差距，已经由2024年的8%，缩小至2025年的1.7%。

当然，目前从行业主导企业来看，美国仍然领先于中国。在2024年，90%的知名AI模型来自企业，美国以40个模型领先，中国有15个。

更

明显的一个趋势，就是如今大模型的性能已经趋同！在2024年，TOP1和TOP10的模型的差距能有12%，但如今，它们的差距已经越来越小，锐减至5%。

十二大亮点

最新的斯坦福HAI两篇博文中，浓缩了2025年AI指数报告的十二大亮点。

1. AI性能再攀高峰，从基准测试到视频生成全面突破

2023年，研究人员推出了MMMU、GPQA和SWE-bench等新基准来测试先进AI系统的极限。

仅一年后，性能便大幅提升：AI在三项基准得分分别飙升18.8%、48.9%和67.3%。

不仅如此，AI在生成高质量视频方面取得重大突破，甚至，在某些场景下AI智能体甚至超越人类表现。

· 更有用智能体崛起 

2024年发布的RE-Bench基准测试，为评估AI智能体复杂任务能力设立了严苛标准。

数据显示：在短期任务（2小时内）场景下，顶级AI系统的表现可达人类专家的4倍；但当任务时限延长至32小时，人类则以2:1的优势反超。

值得注意的是，AI已在特定领域，如编写特定类型代码，展现出与人类相当的专业水平，且执行效率更胜一筹。

2. 美国领跑顶尖模型研发，但中国与之差距逐渐缩小

2024年，美国产出40个重要AI模型，远超中国的15个和欧洲的3个。

然而，中国模型在性能上的差距正加速缩小：MMLU等基准测试中，中美AI差异从两位数缩小至近乎持平。

同时，中国在AI学术论文和专利申请量上持续领跑，中东、拉美和东南亚地区也涌现出具有竞争力的模型。

3. AI正变得高效且普惠，推理成本暴降280倍

随着小模型性能提升，达到GPT-3.5水平的推理成本在两年间下降280倍，硬件成本以每年30%的速度递减，能效年提升率达40%。

更令人振奋的是，开源模型性能突飞猛进，部分基准测试中与闭源模型的差距从8%缩至1.7%。

· 大模型使用成本持续走低，年降幅最高900倍

在MMLU基准测试中达到GPT-3.5水平（MMLU准确率64.8%）的AI模型调用成本，已从2022年11月的20美元/每百万token，骤降至2024年10月的0.07美元/每百万token（谷歌DeepMind的Gemini-1.5-Flash-8B模型），18个月内AI成本下降280倍。

视具体任务需求，LLM推理服务价格的年降幅可达9-900倍不等。

· 小模型性能显著提升，参数暴减142倍

2022年，在大规模多任务语言理解（MMLU）基准测试中，得分超60%的最小模型是 PaLM，参数量为5400亿。

到了2024年，微软Phi-3-mini仅用38亿参数，就取得了同样的实力。

这代表，两年多的时间里模型参数减少了142倍。

4. 科技巨头称霸AI前沿，但竞争白热化

2024年，近90%的重要模型源自企业，学术界则保持基础研究优势。

模型规模呈指数增长：训练算力每5个月翻番，数据集每8个月扩容一倍。

值得注意的是，头部模型性能差距显著缩小，榜首与第十名得分差已从11.9%降至5.4%。

5. AI逻辑短板，推理能力仍是瓶颈

采用符号推理方法的AI系统，能较好解决IMO问题（虽未达人类顶尖水平），但LLM在MMMU等复杂推理任务中表现欠佳，尤其不擅长算术推导和规划类强逻辑性任务。

这一局限影响了其在医疗诊断等高风险场景的应用可靠性。

6. 大厂ALL in AI，投资与采用率创双纪录

科技大厂们，正全力押注AI。

2024年，美国私营AI投资达1091亿美元，约为中国（93亿）的12倍、英国（45亿）的24倍。

生成式AI势头尤猛，全球私募投资达339亿美元（同比增18.7%）。

与此同时，企业AI采用率从55%升至78%。研究证实，AI不仅能提升生产力，多数情况下还可缩小劳动力技能差距。

更引人注目的是，将生成式AI应用于至少一项业务职能的企业数量激增——从2023年的33%跃升至去年的71%，增幅超一倍。