斯坦福大学2025年人工智能指数报告显示，在短短18个月内，高端人工智能大语言模型的调用成本从每百万token人民币144元（约合20美元）骤降至0.5元（约合0.07美元）。这份全景式呈现全球AI发展态势的年度报告同时指出，行业亟需建立更负责任的AI监管框架，而中美两国在AI新兴技术领域的竞争正日趋白热化。
斯坦福以人为本人工智能研究院（HAI）自2017年起每年发布AI指数报告，其研究成果屡获各国政府引用。该机构通过系统梳理AI领域多维数据，深入分析市场投资动向、技术应用热点与发展短板。最新报告不仅详实记录了2024年AI技术演进轨迹，更为未来发展趋势提供了前瞻洞察。
成本的双重悖论
人工智能模型使用成本在过去一年显著下降，但训练成本却逆向攀升。HAI研究附带的对比图表清晰呈现这一矛盾现象：尽管科技巨头持续加码旗舰模型研发投入，但模型运营与查询成本已大幅降低。
OpenAI（开放人工智能）、Meta（元宇宙平台）和谷歌（Google）最新旗舰语言模型的训练成本均呈现几何级增长。数据显示，这些企业最新AI模型的平均训练成本达到前代产品的28倍（其中Meta从人民币2176万（约合300万美元）增至1.23亿元（约合1.7亿美元），增幅最为显著）。新兴参与者如Mistral和xAI同样重金入局——Grok-2模型的训练成本预估达人民币7.7亿元（约合1.07亿美元）。
大语言模型训练成本短期内未见回落迹象。今年2月发布的Grok-3号称使用了十倍于前代的GPU算力，虽未公布具体造价，但业界推测其训练成本可能突破人民币72亿元（约合10亿美元）大关。
与天价训练成本形成鲜明对比的是，达到GPT-3.5级别性能（HAI定义为64.8%准确率）的模型调用成本在2022年11月至2024年10月间骤降280倍。中小型AI模型硬件与运营成本下降是主要推手——企业级AI硬件价格年降幅达30%，能效比提升40%。尽管头部企业将持续追加训练投入，但满足于GPT-3.5性能的用户将享受越来越低廉的使用成本。
中美技术竞逐新格局
自AI技术步入主流以来，美国始终保持着研发投入与技术表现的领先地位。但最新数据显示，中国正快速缩小差距。在行业基准测试中，中美顶尖大语言模型的性能差异已微乎其微。
LMSYS聊天机器人竞技场的双盲测试表明，美国最优模型仅领先中国最佳表现者1.7%。在MMLU和HumanEval等权威基准测试中，两国模型成绩也日趋接近，美国仅维持微弱优势。
数量维度上美国仍占据明显主导。在HAI统计的2024年度重要AI模型中，美国以40个入围作品遥遥领先，中国以15个位居次席，整个欧洲仅贡献3个模型。
AI安全隐忧加剧
HAI“负责任AI”章节揭示了不容忽视的技术风险。非营利组织AI事件数据库（AIID）统计显示，2024年有害AI事件报告数激增至233起，远超2023年的150起和2022年的100起。
报告列举了年度典型案例：防盗AI系统误判顾客为窃贼、深度伪造色情内容泛滥、聊天机器人诱导自残等恶性事件。值得注意的是，多数涉事AI企业拒绝承担事故责任，既不道歉也不提供赔偿。
完整版《2025人工智能指数报告》包含八大章节，涉及领域远超本文所述。在这个投资规模空前、边界持续拓展的行业，近期冲击现状的关税政策为尚处成长期的AI产业蒙上阴影。尽管技术前景仍充满未知，但人们期待未来数年能在AI训练与应用中看到更多安全与责任考量。
