夜雨聆风
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斯坦福大学发布的《2026年AI指数报告》认为，AI进入规模化普及新阶段，能力、应用、投资全面扩张，而治理、责任、公平等配套建设亟待追赶。
研发层面，2025年行业贡献了超过90%的知名模型，部分模型在博士级科学问题、多模态推理和竞赛数学上达到或超越人类基准，五分之四的大学生已使用生成式AI。同时，中美模型性能差距已基本消失，两国模型自2025年初起交替领先。
产业界主导模型开发，但最强大的系统透明度最低，训练代码、参数等关键信息愈发不公开。全球AI算力自2022年起每年增长约3.3倍，但几乎全部依赖台积电一家代工厂。美国拥有超过5400个数据中心，远超其他国家。人才方面，美国对全球AI人才的吸引力正在下降，自2017年以来迁美研究人员数量下降了89%。
技术性能上，顶级模型性能趋于收敛，竞争焦点转向成本、可靠性和实用性。AI智能体能力跃升，但在结构化基准测试中仍有约三分之一的任务会失败。机器人在可控环境中表现出色，但在真实家庭任务中成功率仅12%。AI存在“锯齿状前沿”，例如模型能获得国际数学奥林匹克金牌，但读取模拟时钟的准确率仅50.1%。
负责任AI的发展未能跟上能力进步。安全基准滞后，报告的有害事件从2024年的233起增至2025年的362起。几乎所有前沿模型开发者都报告能力基准结果，但在负责任AI基准上的报告却参差不齐。研究发现，改善负责任AI的一个维度（如安全）可能会损害另一个维度（如准确性）。
美国在AI投资上领先，2025年私人投资达2859亿美元，是中国的23倍。生成式AI在三年内达到约53%的人口级采用率，速度快于PC或互联网。消费者从免费工具中获得了巨大价值，到2026年初，美国消费者年剩余价值估计达1720亿美元。生产力提升出现在客户支持和软件开发等领域，但AI的部署对入门级岗位的就业产生了负面影响，美国22-25岁软件开发者的就业率自2024年下降了近20%。
在科学领域，AI正从加速单个研究步骤转向尝试取代整个工作流程。在医学领域，AI临床笔记工具得到广泛应用，有效减少了医生倦怠，但严格的临床证据仍然有限。教育方面，超过80%的美国高中生和大学生将AI用于学业，但仅半数中小学制定了AI政策。
AI主权成为国家政策的突出特征，但各国能力不均。全球对AI的乐观情绪上升，但焦虑感也随之增加。AI专家与公众对技术未来的看法存在巨大分歧，例如73%的专家预计AI对工作方式有积极影响，而公众中仅23%持此观点。在全球范围内，欧盟在有效监管AI方面比美国或中国获得了更多信任。
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