斯坦福以人为本AI研究所(HAI)发布了《2025年AI指数报告》，对AI的全球发展进行了数据驱动的分析。过去几年，HAI一直在研发AI报告，其首个基准报告发布于2022年。毋庸置疑，其间发生了诸多变化。
2025年的报告的一些主要发现包括：
• 2024年，美国推出了40个知名的AI模型，数量远超中国(15个)和欧洲(3个)。
• AI模型的训练算力大约每五个月翻一番，数据集规模每八个月翻一番。
• AI模型推理成本大幅下降——从2022年到2024年降低了280倍。
• 2024年，全球私人对AI的投资达到2523亿美元，增长了26%。
• 78%的企业表示正在使用AI(2023年为55%)。
对于企业IT领导者在制定AI战略时，该报告提供了关于模型性能、投资趋势、实施挑战以及重塑技术格局的竞争动态的深刻见解。
以下是从AI指数报告中为企业IT领导者提炼出的五个关键要点。
1.AI普及化正在加速
最引人注目的发现可能是高质量AI技术的价格变得更加亲民，获取途径也更加广泛。曾经阻碍先进技术普及于科技巨头之外的成本壁垒正在瓦解。这一发现与2024年斯坦福报告的发现截然不同。
“过去一年，AI模型的价格变得多么便宜、开放和容易获取，令我震惊，”斯坦福以人为本AI研究所AI指数研究经理Nestor Maslej告诉记者，“虽然训练成本仍然很高，但我们现在看到的是一个开发高质量模型(虽然不是最前沿的)的成本急剧下降的世界。”
报告对这一转变进行了量化：执行GPT-3.5水平任务的AI模型的推理成本从2022年11月的每百万个标记20美元降至2024年10月的每百万个标记0.07美元——在18个月内降低了280倍。
同样重要的是，封闭模型和开源模型之间的性能差距正在缩小。顶级封闭模型(如GPT-4)与领先的开源模型(如Llama)之间的差距从2024年1月的8.0%缩小到2025年2月的1.7%。
IT领导者行动指南：重新评估您的AI采购策略。先前因价格高昂而无法使用尖端AI技术的企业现在可以通过开源模型或价格大幅降低的商业API来获得可行的选择。
2.AI应用与价值实现之间的差距依然巨大
虽然报告显示，78%的企业现在至少在一项业务职能中使用了AI(2023年为55%)，但真正的业务影响却落后于应用普及率。
当被问及大规模的有意义ROI时，Maslej承认：“我们关于实现AI大规模高回报的企业与未能实现的企业之间有何不同，这方面的数据有限。这是我们打算进一步探索的一个关键分析领域。”
报告指出，在使用GenAI的企业中，大多数报告称财务状况略有改善。例如，47%在战略和企业财务中使用GenAI的企业报告称收入有所增加，但通常增幅低于5%。
IT领导者行动指南：关注具有明确潜在投资回报的可衡量应用场景，而不是全面应用。考虑建立更强的AI治理和测量框架，以更好地跟踪价值创造。
3.特定业务职能显示出AI带来的更强财务回报
报告深入了解了AI应用给哪些业务职能带来了最显著的财务影响。
“在成本方面，AI似乎对供应链和服务运营职能的益处最大，”Maslej指出，“在收入方面，战略、企业财务和供应链职能的获益最大。”
具体而言，61%在供应链和库存管理中使用GenAI的企业报告称成本有所节省，而70%在战略和企业财务中使用它的企业报告称收入有所增加。服务运营和营销/销售也显示出强大的价值创造潜力。
IT领导者行动指南：优先考虑将AI投资于报告中显示财务回报最强的职能。供应链优化、服务运营和战略规划成为AI初步部署或扩展部署的高潜力领域。
4.AI显示出平衡劳动力绩效的巨大潜力
最有趣的发现之一涉及AI对不同技能水平劳动力生产率的影响。报告中引用的多项研究表明，AI工具对低技能工人的益处要大得多。
在客户服务方面，低技能工人的生产率在AI的帮助下提高了34%，而高技能工人的生产率几乎没有提高。咨询行业(43% vs. 16.5%的提高)和软件工程行业(21%-40% vs. 7%-16%的提高)也出现了类似的模式。
“总体而言，这些研究表明，AI对生产率有着强烈的积极影响，并且往往更多地惠及低技能工人，而非高技能工人，尽管并不总是如此，”Maslej解释说。
IT领导者行动指南：考虑将AI部署作为劳动力发展战略。AI助手可以帮助缩小初级和高级员工之间的差距，同时提高团队整体表现，潜在地弥补技能差距。
5.负责任的AI实施仍是愿景，而非现实
尽管人们越来越意识到AI的风险，但报告揭示了风险识别与缓解之间存在重大差距。虽然66%的企业认为网络安全是与AI相关的风险，但只有55%的企业积极应对。在监管合规(63% vs. 38%)和知识产权侵权(57% vs. 38%)方面也存在类似的差距。
这些发现是在AI事件不断增多的背景下得出的，2024年报告的AI事件达到创纪录的233起，增长了56.4%。未能实施负责任的AI实践的企业将面临真正的后果。
IT领导者行动指南：不要延迟实施稳健的负责任AI治理。尽管技术能力迅速发展，但报告表明，大多数企业仍然缺乏有效的风险缓解策略。现在开发这些框架可能成为一种竞争优势，而非合规负担。
展望未来
《斯坦福AI指数报告》描绘了AI技术迅速成熟、变得更加普及和强大的图景，而企业仍在努力充分利用其潜力。
对于IT领导者而言，战略重点已经明确：关注具有可衡量投资回报的针对性应用，强调负责任的治理，并利用AI来增强劳动力能力。
“这一转变表明AI的可访问性将变得更高，而且我认为，这表明更广泛的AI应用浪潮可能即将到来。”Maslej说。
