Trends – Artificial Intelligence

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《AI趋势》互联网女王的AI报告（340页）

May 30, 2025
Mary Meeker / Jay Simons / Daegwon Chae / Alexander Krey

上集，个体与组织的AI进化

一、Overview

当前世界正经历由两大核心力量驱动的剧变：

以人工智能为核心的技术革命，包括智能体交互界面（Agentic Interfaces）、企业级智能助手（Enterprise Copilots）、现实世界自主系统（Real-World Autonomous Systems）和主权模型（Sovereign Models）。这些趋势正在重塑全球技术格局、企业运营方式和国家竞争力。
全球大国领导力格局的重构，地缘政治层面，人工智能领导力正成为国家竞争力的关键，中美等国展开“新太空竞赛”式角逐。

二、报告的八个章节概述内容

领先芯片制造商的生态系统开发者数量
从2005年开始到2025年增长到600万。
LLM的每周活跃用户数（百万）

从2022年10月到2025年4月的爆炸式增长，从接近0飙升至约8亿。
细分内容：
2.1 LLM在全球（北美以外）达到90%用户份额所需时间：约3年，速度远快于互联网。
2.2 六家公司的合计资本支出：从2014年到2024年大幅增长，2024年达到约2120亿美元，年复合增长率达63%。

关键技术成本

电力：72年后降至原价的约1%。
计算机内存：约40年后降至原价的约0.1%。
AI推理：约3年后降至原价的约1%。

AI LLM 收入 vs. 计算支出
收入（蓝色柱）：2022年约0.3B，2023年约1.6B，2024年约4.0B（+3.7B）。
计算支出（红色柱）：2022年约-5B，2023年约-5B，2024年约-10B。
中美大语言模型（LLM）桌面用户份额对比

美国LLM#1份额从75%（2024年2月）降至60%（2025年4月）。
中国LLM份额从10%升至21%。中国AI模型竞争力快速提升，对美国主导地位构成威胁。
细分内容：
5.1 中美工业机器人安装量对比：中国占比从2014年20%升至2023年50%，美国从15%降至10%。中国在工业自动化领域占据绝对主导地位。

旧金山网约车与自动驾驶出租车市场份额

自动驾驶出租车份额从0%（2023年8月）升至19%（2025年4月），传统网约车从100%降至81%。

全球AI应用用户区域分布

南亚（+448%）、撒哈拉以南非洲（+302%）增速最快，北美基数大但增速较低。

美国AI与非AI类IT职位需求趋势

AI相关岗位增长448%（2018年1月-2025年4月），非AI岗位下降9%。劳动力市场向AI技能结构性转型。

三、报告的八个章节具体内容

Seem Like Change Happening Faster Than Ever? Yes, It Is 主要观点：技术变化的速度前所未有，AI驱动的进步正在加速全球变革，证据包括历史技术复合增长、AI用户爆炸式增长和知识分发方式的演变。

技术复合增长：全球GDP在过去1000多年呈指数级增长（幻灯片11），由印刷机、电力、互联网等技术推动；AI时代的变化速度远超以往（例如，ChatGPT用户增长比Google搜索快5.5倍，幻灯片20）。
知识分发演变：从1440年印刷机的静态分发，到1993年互联网的主动数字分发，再到2022年ChatGPT的生成式AI分发（幻灯片23-25），AI使信息获取更快速、更智能。
核心证据：AI模型训练数据、计算能力和算法改进的年均增长率极高（如训练数据260%/年、计算能力360%/年，幻灯片14-17），导致“变化加速”成为新常态。

AI User + Usage + CapEx Growth = Unprecedented 主要观点：AI用户数量、使用频率和资本支出（CapEx）的增长是史无前例的，远超互联网等历史技术，主要由大科技公司投资和全球采用推动。

用户增长：ChatGPT在2年内达到3650亿次年搜索量（幻灯片20），而Google用了11年；全球LLM（大语言模型）用户快速增长，尤其在新兴市场（幻灯片4）。
使用量增长：开发者数量在领先芯片生态系统中年均显著增长（幻灯片4），AI工具被广泛用于消费、企业和政府领域。
CapEx增长：六大美国科技公司（Apple、NVIDIA、Microsoft、Alphabet、Amazon AWS、Meta）的资本支出从2014年到2024年增长63%，达2120亿美元（幻灯片4），用于支持AI基础设施。

AI Model Compute Costs High / Rising + Inference Costs Per Token Falling = Performance Converging + Developer Usage Rising 主要观点：AI模型训练成本高且持续上升，但每个token的推理成本快速下降，导致模型性能趋同和开发者采用率增加，推动AI普及。

训练成本高：模型训练所需的计算资源（FLOP）年均增长360%（幻灯片15），算法改进贡献了200%/年的性能提升（幻灯片16），但成本压力大。
推理成本下降：每个token的推理成本下降速度快于历史技术（如电力或计算机内存），例如AI推理成本在72年内降至原价的极小部分（幻灯片5）。
结果：性能趋同使开发者更容易访问AI工具，开发者使用量上升，支持创新和产品迭代（幻灯片3）。

AI Usage + Cost + Loss Growth = Unprecedented 主要观点：AI使用量激增，但伴随高昂的计算成本和运营损失，公司收入增长与亏损并存，凸显AI规模化面临的财务挑战。

使用量增长：ChatGPT等AI平台的用户和查询量快速增长（幻灯片19），但使用强度导致计算资源需求飙升。
成本与损失：领先美国AI LLM的收入从2022年到2024年增长37亿美元，但计算费用导致亏损达50亿美元（幻灯片5），反映“增长 vs. 盈利”的权衡。
证据：AI模型的训练和推理成本高，但企业仍在烧钱投资以抢占市场份额（幻灯片4）。

AI Monetization Threats = Rising Competition + Open-Source Momentum + China’s Rise 主要观点：AI货币化面临三大威胁：全球竞争加剧、开源模型普及和中国的快速崛起，这些因素挤压利润并重塑市场格局。

竞争加剧：OpenAI的ChatGPT主导市场，但Anthropic、xAI等新玩家快速增长（如Grok月活用户增长294%，幻灯片292），导致用户份额分散（幻灯片293-294）。
开源运动：开源AI模型（如Meta的LLaMA）降低进入门槛，推动开发者采用，但威胁专有模型的收入。
中国崛起：中国AI响应速度快（比1995年互联网时代更快），本土平台如DeepSeek用户激增（幻灯片291-297），中国工业机器人安装量全球领先（幻灯片288-289），且中国公民对AI更乐观（83%认为利大于弊，vs. 美国39%，幻灯片298）。

AI & Physical World Ramps = Fast + Data-Driven 主要观点：AI在物理世界（如机器人、自动驾驶）的应用快速扩展，由数据驱动，并在真实环境中实现显著市场份额增长。

快速扩展：自动驾驶出租车在旧金山的市场份额从2023年8月的8%增长到2025年4月的34%（幻灯片6），超越传统打车服务。
数据驱动：工业机器人安装量全球增长（中国占主导，幻灯片289），AI依赖实时数据优化操作（如机器人收集新数据，幻灯片290）。
证据：物理世界AI的“ramp”速度类似数字AI，但需处理更复杂的环境数据（幻灯片6）。

Global Internet User Ramps Powered by AI from Get-Go = Growth We Have Not Seen Likes of Before 主要观点：全球互联网用户增长从一开始就由AI推动，新兴市场（如南亚、非洲）增长显著，规模和速度前所未有，不同于互联网1.0时代。

用户增长：全球55亿公民通过联网设备访问AI，LLM应用用户在各地区同步增长，例如南亚和撒哈拉以南非洲用户基数快速扩大（幻灯片6）。
AI驱动：ChatGPT等工具从推出即全球化，而互联网1.0时代从美国缓慢扩散；AI降低了访问门槛，推动新兴市场采用（幻灯片7）。
证据：LLM应用用户分布显示，东亚、南亚等地区增长强劲（幻灯片6），AI成为互联网增长的核心引擎。

AI & Work Evolution = Real + Rapid 主要观点：AI对工作的影响真实且快速，AI相关职位需求激增，而非AI职位减少，表明工作性质正在转型。

职位变化：美国IT职位中，AI相关职位从2018年1月到2025年4月增长448%，而非AI职位下降9%（幻灯片6）。
快速转型：AI工具（如企业copilot）正在改变工作方式，提高效率但也导致部分角色自动化（幻灯片8）。
证据：工作演变由AI驱动，数据支持“real and rapid”的变革趋势（幻灯片332）。

四、总结

试想一下，若没有互联网，未来一周的生活将如何天翻地覆。现代生活的每个维度——工作模式、沟通方式、社会治理等——都将彻底重构。互联网已深度融入生活的方方面面，对多数人而言，难以想象没有它的世界。未来一二十年间，人们面对没有人工智能的世界，或将产生同样的感受。

人工智能正以前所未有的速度重塑现代文明版图。这项始于实验室的研究，已演变为横跨各行业的新兴核心基础设施——从客户支持到软件开发，从科研探索到教育制造，无不依赖其驱动。本文旨在勾勒人工智能扩张的速度与广度，着重分析应用趋势、成本动态、基建布局及早期商业化模式。 核心脉络清晰可见：人工智能正在加速渗透更多领域，更深层次地融入工作流程。推动这股浪潮的，是普及移动设备上唾手可得的多模态AI工具（如ChatGPT），辅以骤降的推理成本与爆发式增长的模型资源。闭源与开源工具如今触手可及且日益强大，使独立开发者、初创企业乃至大型集团都能近乎无碍地实验部署。与此同时，科技巨头正将AI深度织入产品矩阵——推出重构人机交互模式的智能副驾、数字助手乃至智能体。无论是SaaS中的嵌入式智能，还是消费级应用的智能体工作流，交互界面正在被实时重写。在算力层面，投资规模持续激增。主要云服务商、芯片制造商及超大规模企业的资本支出屡创新高，这场支撑海量实时推理的军备竞赛愈演愈烈。投资不仅流向芯片领域，更涌入新建数据中心、网络基建及能源系统以满足暴涨需求。如此规模的资本支出能否持续尚待观察，但随着AI向边缘场景（车辆、农场、实验室、家庭）渗透，数字与实体基础设施的界限正加速消融。全球前沿AI系统的竞赛格局日益由中美战略博弈定义。当前美国企业在模型创新、定制芯片及云端部署方面领先，中国则在开源生态、国家基建及政府主导的协同发展上迅猛追赶。两国皆视AI不仅为经济引擎，更是地缘影响力的战略支点。这些相互竞争的AI生态系统正在放大各国对主权、安全与速度的迫切需求。在这种环境下，创新已不仅仅是商业优势，更是一种国家战略姿态。

正如微软副主席兼总裁布拉德·史密斯近期所言：”鉴于技术市场的特性及其潜在网络效应，中美这场国际影响力之争很可能由行动更迅速者胜出。因此美国需要制定精明的国际战略，快速推动美国人工智能技术在全球落地…””…中国清醒地认识到，若某国采用中国AI平台作为标准，未来势必持续依赖该平台。美国的最佳对策不是抱怨竞争，而是确保赢得这场竞赛。这要求我们迅速有效地将美国AI技术打造为更优选项，同时需要盟友伙伴的参与支持。” 最后，人工智能正在重塑我们与世界的互动方式。随着卫星连接成本降低，偏远与服务欠缺地区加速接入网络，新一代互联网用户将通过原生AI体验触网——他们跨越传统应用生态，直接进入对话式多模态智能体时代。与此同时，AI在工作场景加速渗透，或将重塑人类三分之一的职场生命。随着使用模式演变与单位成本下降，我们可能正见证智能成为默认交互界面的互联网雏形——触手可及、情景感知、高度个性化。这一切因信息资本流动透明化而放大，也因技术武器化案例激增而加剧。正值全球大国更公开推行专制与民主议程对立之际，科技与地缘政治深度交织，不确定性持续攀升。可以确定的是：人工智能竞赛已进入白热化阶段…