State of AI 刚刚发布的《2025年人工智能状况报告》。这个系列报告每年更新一次，还蛮有影响的。

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报告中的亮点：

🌟OpenAI在前沿领域保持微弱领先， 但随着Meta让出领先地位，竞争日益激烈。中国的DeepSeek、Qwen和Kimi在推理和编码任务上缩小了差距，使中国成为可靠的第二名。

🌟推理能力定义了这一年， 前沿实验室将强化学习、基于评分标准（rubric-based）的奖励和可验证推理与新颖的环境相结合，创造出能够规划、反思、自我纠正，并在更长时间跨度上工作的模型。

🌟人工智能正成为科学合作者， 像DeepMind的Co-Scientist和斯坦福的Virtual Lab等系统能够自主生成、测试和验证假说。在生物学领域，Profluent的ProGen3表明，规模法则（scaling laws）现在也适用于蛋白质。

🌟结构化推理通过“行动链”（Chain-of-Action）规划进入物理世界， 像AI2的Molmo-Act和谷歌的Gemini Robotics 1.5等具身AI系统开始在行动前进行逐步推理。

🌟商业应用急剧加速。 根据Ramp和Standard Metrics的数据，44%的美国企业现在为AI工具付费（2023年为5%），平均合同金额达到53万美元，而以AI为先的初创公司比同行增长快1.5倍。

🌟我们的首届AI从业者调查 吸引了超过1200名受访者，结果显示95%的专业人士现在在工作或家庭中使用AI，76%的人自费购买AI工具，大多数人报告生产力持续提升，这表明AI的实际应用已成为主流。

🌟人工智能的工业时代已经开启。 像Stargate这样的数吉瓦（Multi-GW）数据中心标志着新一轮计算基础设施浪潮的到来，这些设施由美国、阿联酋和中国的主权基金支持，而电力供应正成为新的制约因素。

🌟人工智能政治进一步固化。 美国倾向于“美国优先的AI”政策，欧洲的《人工智能法案》遭遇挫折，而中国则扩大了其开源权重生态系统和国内芯片的雄心。

🌟安全研究进入了一个新的、更务实的阶段。 模型现在可以在监督下模仿对齐（alignment），这引发了一场关于透明度与能力之间取舍的辩论。与此同时，外部安全组织的运营预算甚至低于一个前沿实验室的单日消耗。

🌟关于存在性风险的辩论已经降温， 取而代之的是关于可靠性、网络韧性以及日益自主的系统的长期治理等具体问题。