播客內(nèi)容由listenhub生成，懶得看的話也可以聽

昨天發(fā)現(xiàn)Mary Meeker又重新開始發(fā)布她每年一次的《互聯(lián)網(wǎng)趨勢報告》，只不過這次開始叫《人工智能趨勢報告》了，整份報告有 340 頁，非常詳細(xì)的分析了AI領(lǐng)域的現(xiàn)狀。

這篇內(nèi)容就找?guī)讉€報告里的有意思的頁面分析一下，之后還有我用NotebookLM總結(jié)的詳細(xì)文本內(nèi)容，我還翻譯了一份報告的雙語版本，文章最后可以下載。

先介紹一下Mary Meeker和她的《互聯(lián)網(wǎng)趨勢報告》：

Mary Meeker是美國風(fēng)險投資家，曾就職于摩根士丹利和凱鵬華盈，2018創(chuàng)立了自己的風(fēng)投公司邦德資本（BOND）。

她主要專注于互聯(lián)網(wǎng)與新技術(shù)領(lǐng)域投資，現(xiàn)為舊金山風(fēng)投公司 BOND 的創(chuàng)始人和普通合伙人。Meeker被譽為"互聯(lián)網(wǎng)女王"。

Meeker的《互聯(lián)網(wǎng)趨勢報告》曾是科技投資者最為期待的年度報告之一。自 1995 年她擔(dān)任摩根士丹利科技分析師起，直至 2019 年，她每年都會發(fā)布這份報告。

該報告包含塑造互聯(lián)網(wǎng)的主要趨勢、消費者行為及文化變遷的數(shù)據(jù)與分析。 該報告最后一次發(fā)布是在 2019 年 Vox/Recode 的 Code 大會上，這次終于回歸了。

看幾頁有意思的

這是美國計算相關(guān)專利授權(quán)數(shù)量的一份報表，可以看到第一次加速是在1995年網(wǎng)景公司IPO的時候，標(biāo)志著互聯(lián)網(wǎng)時代的開始，專利數(shù)量開始急劇上升。

之后從2004年就開始放緩，標(biāo)志的互聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展也開始變慢了。

然后在2022年ChatGPT發(fā)布之后專利數(shù)量又一次開始爆發(fā)式增長，而且比1995年更猛，短短兩年就有6000份。

技術(shù)變化周期正在加速，通過更好、更快、更便宜帶來了更多的設(shè)備和更高的增長速度。

從90年P(guān)C時代的3億設(shè)備開始到現(xiàn)在AI移動互聯(lián)網(wǎng)使得設(shè)備增長到了數(shù)百億這個量級。

同時基礎(chǔ)設(shè)施演變也在變快1960年代至今的主要計算基礎(chǔ)是CPU，之后過渡到大數(shù)據(jù)/云計算，10年以后CPU重要性不斷下降，發(fā)展也變得停滯，開始轉(zhuǎn)向GPU，同時在GPT發(fā)布后徹底爆發(fā)。

這張圖反映了1950 開始的模型訓(xùn)練計算量（FLOP：（浮點運算）是衡量AI模型訓(xùn)練所需計算能力的基本單位）增長趨勢。

可以看到在10年以后開始了爆發(fā)式增長，每年的增長率都超過了360%，這意味著計算量每年增長4.6倍，15年累計增長超過101?倍（100億倍）這個規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了摩爾定律。

這是ChatGPT和谷歌在相對時間軸上搜索量的對比。

達到3650億年搜索量的時間， ChatGPT比Google快5.5倍！用兩年的時間就走完了Google 11年才走完的路。

主要的歷史背景差異有：

谷歌時代互聯(lián)網(wǎng)普及率低、需要教育用戶什么是搜索引擎、寬帶接入有限。

到了ChatGPT時期全球互聯(lián)網(wǎng)高度普及、用戶已熟悉數(shù)字工具、社交媒體助力病毒式傳播導(dǎo)致AI概念被快速接受。

種種因素導(dǎo)致AI普及的速度遠(yuǎn)超當(dāng)時的搜索引擎。

這張圖展示了一些著名的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品達到1億用戶所用的時間。

可以看到由于上面說的原因整體大幅縮短，ChatGPT甚至只用了約2.4個月。早期平臺（2000-2005）達到1億用戶普遍需要4-10年，而到了AI時代這個速度縮短到了幾個月。

摩根大通在投資者服務(wù)、運營優(yōu)化和顧問支持三個核心領(lǐng)域全面部署AI。

預(yù)計2年內(nèi)AI/ML創(chuàng)造的價值將增長65%，顯示出強勁的投資回報，既通過新業(yè)務(wù)創(chuàng)造收入，又通過自動化降低成本和風(fēng)險，雖然已經(jīng)看到生產(chǎn)力提升，但仍認(rèn)為處于"早期階段"。

所有 AI 公司的收入倍數(shù)都遠(yuǎn)超傳統(tǒng)軟件公司。

OpenAI的年化收入是92億美元，但是估值高達3000億美元，收入倍數(shù)達到了33倍。

Perplexity 是最猛的收入和估值比例達到了tmd 75倍，投資者更看重增長潛力而非當(dāng)前收入，當(dāng)然這么搞也是有代價的，最近一輪融資明顯困難了很多。

目前AI投資就是高收入增長 + 高現(xiàn)金消耗 + 高估值 + 高投資水平。

整個PPT 8個部分的詳細(xì)總結(jié)

用NotebookLM總結(jié)了一下整個PPT內(nèi)容，同時做了一個網(wǎng)頁來展示：https://www.youware.com/editor/7b962bc0-da28-4550-9d10-9c8532135d4c

變革速度似乎比以往任何時候都快？是的，確實如此 核心結(jié)論

人工智能技術(shù)的演進速度和范圍是前所未有的，數(shù)據(jù)支持了這一點。變革的速度比以往任何時候都要快。

支持論據(jù)

用戶增長速度對比

• 人工智能用戶和使用趨勢的增長速度比互聯(lián)網(wǎng)快得多
• 人工智能正在以前所未有的方式快速提升知識及其分發(fā)水平
• OpenAI的ChatGPT于2022年11月發(fā)布，其極其易用/快速的用戶界面使其大型語言模型（LLMs）"找到自由"

歷史性突破

• ChatGPT基于用戶/使用/變現(xiàn)指標(biāo)，是歷史上最大的"一夜成功"（成立九年后）
• 人工智能驅(qū)動的信息訪問和流動演進速度快得多
• ChatGPT在2年內(nèi)（2024年）達到了3650億年搜索量，而Google達到這一數(shù)字用了11年（2009年）

技術(shù)里程碑

• 生成式AI（以2022年11月ChatGPT的公開發(fā)布為標(biāo)志）被視為AI的"iPhone時刻"，ChatGPT創(chuàng)下了獨立產(chǎn)品用戶增長最快的記錄（5天達到100萬用戶）
• 人工智能是互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施之上的復(fù)合層，使得易用的廣泛興趣服務(wù)能夠快速被采納
• 技術(shù)的永恒"啊哈"模式——成本下降+性能提升→采用率上升——正在人工智能領(lǐng)域重演

人工智能用戶 + 使用量 + 資本支出增長 = 前所未有 核心結(jié)論

人工智能的用戶、使用量和資本支出（CapEx）增長是前所未有的，這得到了呈"右上"趨勢的用戶、使用量和收入圖表的支持。

支持論據(jù)（用戶/使用量）

用戶增長速度

• ChatGPT用戶在十七個月內(nèi)（2022年10月至2025年4月）增長了8倍，達到8億
• ChatGPT移動應(yīng)用在3年內(nèi)（截至2025年5月）在其當(dāng)前用戶群中達到了90%的覆蓋率，而互聯(lián)網(wǎng)（截至2022年）達到同樣比例的用戶覆蓋用了23年

用戶規(guī)模對比

• ChatGPT達到1億用戶用了0.2年，遠(yuǎn)快于TikTok（0.9年）、Instagram（2.5年）、Spotify（4.5年）和Netflix（10.3年）
• ChatGPT達到100萬用戶用了5天，遠(yuǎn)快于iPhone（74天）、TiVo（1680天）或福特Model T（約2500天）

市場滲透率

• 美國人工智能時代達到50%家庭滲透率可能需要3年，這遵循了每個技術(shù)周期所需時間大致減半的模式
• 人工智能的使用正在消費者、開發(fā)者、企業(yè)和政府中激增

工作場景應(yīng)用

• 超過72%的受訪美國在職成年人表示使用AI聊天機器人極大地/非常大地幫助提高了工作質(zhì)量并加快了工作速度
• 美國18-24歲的學(xué)生主要將ChatGPT用于研究、解決問題、學(xué)習(xí)和獲取建議
• 美國成年人中使用ChatGPT或其他AI工具的比例在所有年齡段都在上升，尤其是在18-29歲和30-49歲人群中增長顯著

用戶參與度

• 美國活躍用戶在ChatGPT應(yīng)用上每日花費的時間在二十一個月內(nèi)（2023年7月至2025年4月）增長了202%
• 同期，每日會話次數(shù)增長了106%，平均會話時長增長了47%
• ChatGPT的留存率（衡量上周用戶本周再次使用的比例）在二十七個月內(nèi)為80%，高于Google Search的58%

開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)

• 開發(fā)者使用量正在上升。每代幣推理成本下降正在推動開發(fā)者使用量的增長
• NVIDIA AI生態(tài)系統(tǒng)的開發(fā)者數(shù)量在四年內(nèi)（2021-2025）增長了2.4倍，達到600萬。AI初創(chuàng)公司增長了3.9倍，達到2.7萬。使用GPU的應(yīng)用程序增長了2.4倍，達到4千
• Google AI生態(tài)系統(tǒng)的全球開發(fā)者數(shù)量在一年內(nèi)（2024年5月至2025年5月）增長了5倍，達到700萬
• Google產(chǎn)品和API處理的月度代幣數(shù)量在一年內(nèi)增長了50倍，超過480萬億
• 微軟Azure AI Foundry處理的季度代幣數(shù)量在一年內(nèi)（2024年第一季度至2025年第一季度）增長了5倍，超過100萬億
• 有超過7萬家企業(yè)和數(shù)字原生公司正在使用Azure AI Foundry

開發(fā)者工具采用

• 在開發(fā)過程中使用AI的開發(fā)者比例從2023年的44%上升到2024年的63%
• GitHub上的AI開發(fā)者倉庫：在十六個月內(nèi)（2022年11月至2024年3月）增加了約175%

基礎(chǔ)設(shè)施投資

• 技術(shù)超大規(guī)模運營商的資本支出預(yù)算日益向?qū)Ｓ眯酒⒁豪浜颓把財?shù)據(jù)中心設(shè)計傾斜
• 2019年，AI只是一個研究特性；到2023年，它已成為資本支出的一個主要項目

支出增長趨勢

• 美國六大科技公司的資本支出在十年內(nèi)（2014-2024）年均增長21%
• 六大科技公司的資本支出加速增長，從2023年到2024年同比增長63%
• 六大科技公司的資本支出占收入的比例在2024年為15%，而十年前為8%

具體投資數(shù)據(jù)

• 亞馬遜AWS用于AI/ML基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的資本支出占收入的比例在2024年為49%，而2013年用于初始云基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的比例為27%
• 全球數(shù)據(jù)中心支出在2024年達到4550億美元，并且還在加速
• 美國數(shù)據(jù)中心年度私人建筑價值在兩年內(nèi)（2022年1月至2024年12月）年均增長49%，加速于之前八年的28%年均增長

數(shù)據(jù)中心容量

• 美國數(shù)據(jù)中心容量：新建容量（已預(yù)租或在建）在四年內(nèi)（2020-2024）增長了16倍，而現(xiàn)有容量（新增填充）增長了5倍
• 技術(shù)資本支出的主要受益者是NVIDIA。NVIDIA數(shù)據(jù)中心收入在2024年占全球數(shù)據(jù)中心資本支出的25%且呈上升趨勢

財務(wù)支撐

• 六大科技公司擁有大量現(xiàn)金和自由現(xiàn)金流可用于AI和資本支出
• 自由現(xiàn)金流在十年內(nèi)增長了263%，到2024年達到3890億美元
• 資產(chǎn)負(fù)債表上的現(xiàn)金在十年內(nèi)增長了103%，到2024年達到4430億美元

訓(xùn)練成本

• 訓(xùn)練成本極高且快速上升，目前每個模型的訓(xùn)練成本通常超過1億美元
• Anthropic首席執(zhí)行官Dario Amodei指出，目前正在訓(xùn)練的模型成本更接近10億美元，而100億美元模型的訓(xùn)練可能在2025年開始
• 前沿AI模型估計訓(xùn)練成本在八年內(nèi)（2016-2024）增長了約2400倍

推理成本趨勢

• AI總支出中越來越多地轉(zhuǎn)向推理。推理持續(xù)發(fā)生，涉及數(shù)十億次的提示、查詢和決策，而模型訓(xùn)練是周期性的
• 亞馬遜首席執(zhí)行官Andy Jassy指出，推理將占未來AI成本的絕大部分
• 單位推理成本的降低正在推動總體支出的增加。隨著推理變得更便宜，AI的使用量增加；隨著AI使用量增加，總基礎(chǔ)設(shè)施和計算需求上升，再次推高成本

人工智能模型計算成本高/上升 + 推理成本每代幣下降 = 性能趨于一致 + 開發(fā)者使用量上升 核心結(jié)論

人工智能模型的計算成本高且正在上升，而每代幣的推理成本正在下降。這導(dǎo)致性能趨于一致，開發(fā)者使用量上升。

支持論據(jù)（計算成本高/上升）

• 訓(xùn)練最強大的LLMs已成為人類歷史上最昂貴/資本密集的工作之一。訓(xùn)練成本極高且快速上升，目前每個模型訓(xùn)練成本通常超過1億美元
• 前沿AI模型估計訓(xùn)練成本在八年內(nèi)（2016-2024）增長了約2400倍
• Anthropic首席執(zhí)行官Dario Amodei估計，100億美元模型的訓(xùn)練可能在2025年開始

• 每代幣成本的下降使得新技術(shù)進步變得越來越強大、易于獲取且經(jīng)濟上可行
• NVIDIA的2024年Blackwell GPU生成每代幣所需的能量比其2014年Kepler GPU前身低105,000倍
• 面向客戶的AI推理價格（每100萬代幣）在兩年內(nèi)（2022年11月至2024年12月）降低了99.7%
• 推理成本正在快速下降。推理代表了一條新的成本曲線，它不像訓(xùn)練成本那樣向上，而是向下彎曲
• 推理服務(wù)正變得廉價。過去花費數(shù)美元的工作現(xiàn)在可能只需要幾美分，而過去花費幾美分的工作可能很快只需要幾分之一美分

• 輸出質(zhì)量在不同玩家之間趨于一致，差異化變得更加困難
• 性能趨于一致正在改變模型選擇的考量。頂級前沿模型與更小、更高效的替代模型之間的差距正在縮小
• LMSYS Chatbot Arena上頂級AI模型的性能隨時間推移呈現(xiàn)趨于一致的趨勢（2024年1月至2025年2月）

模型性能對比

• 封閉源模型與開源模型的性能差距正在縮小，中國正在崛起。DeepSeek R1（中國）在2025年1月的MATH Level 5測試中得分93%，而OpenAI的o3-mini得分95%
• 阿里巴巴、Meta和DeepSeek的模型在各種推理和知識基準(zhǔn)上表現(xiàn)出與OpenAI和Anthropic競爭的性能

多模態(tài)發(fā)展

• 多模態(tài)AI模型正在出現(xiàn)，整合文本、圖像、音頻、視頻和傳感器數(shù)據(jù)
• 大型多模態(tài)模型發(fā)布的數(shù)量在兩年內(nèi)（2022-2024）增加了1150%
• 大型語言模型發(fā)布數(shù)量增加了420%，圖像模型同比增長109%，語音/音頻模型同比增長367%，視頻模型同比增長120%

AI性能突破

• AI性能在2024年超越了MMLU基準(zhǔn)測試中的人類準(zhǔn)確度和真實感水平
• 在2025年第一季度的圖靈測試中，73%的AI回應(yīng)被測試者誤認(rèn)為是人類生成的
• AI生成的圖像、音頻翻譯/生成越來越逼真

• 開發(fā)者使用量正在上升
• 推理成本的崩潰（降低99.7%）使得實驗成本低廉、迭代快速、產(chǎn)品化可行，幾乎任何人都可以實現(xiàn)
• 對開發(fā)者而言，原始能力、定制化和成本效率比精致的產(chǎn)品體驗更重要。開發(fā)者正傾向于使用低成本、高性能的開源模型

基礎(chǔ)模型生態(tài)

• 基礎(chǔ)模型的激增（OpenAI、Meta、Mistral、Anthropic、Google、Microsoft等）創(chuàng)造了新的靈活性，減少了供應(yīng)商鎖定，并賦予了開發(fā)者權(quán)力
• 在開發(fā)過程中使用AI的開發(fā)者比例從2023年的44%上升到2024年的63%
• GitHub上的AI開發(fā)者倉庫：在十六個月內(nèi)（2022年11月至2024年3月）增加了約175%

平臺使用增長

• Google AI生態(tài)系統(tǒng)：處理的月度代幣數(shù)量在一年內(nèi)（2024年5月至2025年5月）增長了50倍，超過480萬億。使用Gemini進行開發(fā)的全球開發(fā)者數(shù)量在一年內(nèi)增長了5倍，達到700萬
• 微軟Azure AI Foundry：處理的季度代幣數(shù)量在一年內(nèi)（2024年第一季度至2025年第一季度）增長了5倍，超過100萬億
• Meta Llama下載量：在八個月內(nèi)（2024年8月至2025年4月）增長了3.4倍。Llama 4發(fā)布后短短十周內(nèi)下載量超過12億
• Hugging Face上可用的AI模型數(shù)量：從2022年3月的約3.5萬增加到2024年11月的116萬，增長了33倍

人工智能使用量 + 成本 + 虧損增長 = 前所未有 核心結(jié)論

人工智能的使用量、成本和虧損增長是前所未有的。

支持論據(jù)（成本/虧損增長）

訓(xùn)練成本持續(xù)攀升

• 訓(xùn)練成本仍然極高且快速上升。前沿AI模型估計訓(xùn)練成本在八年內(nèi)增長了約2400倍（2016-2024）
• OpenAI的計算支出在2024年估計為負(fù)50億美元
• 通用LLMs的經(jīng)濟效益看起來像具有風(fēng)險投資規(guī)模消耗的商品業(yè)務(wù)

融資與估值

• 部分私人AI模型公司（OpenAI、Anthropic、Perplexity、xAI）迄今已融資約950億美元，而年化收入僅為110億美元以上（截至2025年5月）
• 這些公司具有較高的估值與收入比倍數(shù)（例如，OpenAI 33倍、Anthropic 31倍、xAI 75倍）
• OpenAI估計的企業(yè)價值/未來12個月收入倍數(shù)（30倍）相較于其他上市科技公司的中位數(shù)6.9倍顯得昂貴

大型科技公司財務(wù)影響

• 六大科技公司的資本支出上升（2023-2024年同比增長38%至63%），自由現(xiàn)金流利潤率下降（Microsoft -10%、Amazon -8%、Alphabet -8%、Meta <1%）

歷史燒錢案例對比

• 歷史上的積極燒錢和虧損例子，最終實現(xiàn)了盈利：
• • 亞馬遜在第一個凈收入為正的年份之前，在27個季度內(nèi)虧損了30億美元
  • 優(yōu)步在2016年至2022年期間燒錢170億美元
  • 特斯拉在2009年至2018年期間燒錢92億美元
• 這些公司最終建立了大規(guī)模數(shù)據(jù)驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和技術(shù)驅(qū)動的競爭優(yōu)勢

人工智能變現(xiàn)威脅 = 競爭加劇 + 開源模型勢頭增強 + 中國崛起 核心結(jié)論

人工智能變現(xiàn)面臨來自競爭加劇、開源模型勢頭增強以及中國崛起的威脅。

支持論據(jù)（競爭加?。?/p>

市場競爭態(tài)勢

• 科技巨頭、新興競爭者和主權(quán)國家之間的競爭正在加速
• 更多傳統(tǒng)科技公司已將其大部分可觀的自由現(xiàn)金流導(dǎo)向人工智能
• 全球競爭激烈，尤其是中美科技發(fā)展之間的競爭

競爭激烈程度

• 前所未有的競爭來自眾多由創(chuàng)始人驅(qū)動/協(xié)助（例如蘋果）且市值超過1萬億美元、毛利率超過50%并擁有自由現(xiàn)金流的公司，它們在相對透明的世界中同時爭奪同一機會，再加上中美兩大強國之間的高風(fēng)險競爭
• 通用LLMs的經(jīng)濟效益看起來像具有風(fēng)險投資規(guī)模消耗的商品業(yè)務(wù)
• 競爭前所未有

技術(shù)競爭表現(xiàn)

• 隨著推理變得更便宜，LLM提供商在延遲、正常運行時間和每代幣成本方面的競爭加劇
• 基礎(chǔ)模型（OpenAI、Meta、Mistral、Anthropic、Google、Microsoft等）的激增
• 各種模態(tài)的大型AI模型發(fā)布數(shù)量快速增加（多模態(tài)：兩年內(nèi)增長1150%；語言：兩年內(nèi)增長420%；視覺：同比增長109%；語音/音頻：同比增長367%；視頻：同比增長120%）

市場份額競爭

• 網(wǎng)站訪問量：OpenAI ChatGPT領(lǐng)先（2025年4月全球網(wǎng)站訪問量51億次），但DeepSeek和xAI Grok也在上升（2025年4月分別有1.96億和4.8億次訪問）
• xAI Grok在2025年2月至3月期間全球網(wǎng)站訪問量環(huán)比增長294%，是增長最快的AI助手
• 產(chǎn)品發(fā)布節(jié)奏密集：Google、微軟、Anthropic和OpenAI在2025年5月19日當(dāng)周發(fā)布了大量AI產(chǎn)品，凸顯了競爭的激烈程度

技術(shù)顛覆規(guī)律

• 歷史表明，早期經(jīng)歷了狂熱、資本形成、殘酷競爭，最終出現(xiàn)了明確的贏家和輸家
• 贏家不總是擁有最好技術(shù)的人，而是那些能清楚預(yù)見行業(yè)或市場發(fā)展方向的人
• 如果沒有進入壁壘，先發(fā)優(yōu)勢很容易喪失

開源技術(shù)普及

• 開源普及使得新技術(shù)進步變得越來越強大、易于獲取且經(jīng)濟上可行
• 開源模型正在復(fù)興，因為它們成本較低、能力不斷增強，并且開發(fā)者和企業(yè)更容易獲取
• Hugging Face等平臺使得下載Meta的Llama或Mistral的Mixtral等模型變得無障礙

開源生態(tài)發(fā)展

• 開源AI被描述為現(xiàn)代科技時代的"車庫實驗室"：快速、混亂、全球化且協(xié)作激烈
• 在消費者月活躍用戶（MAU）方面，封閉源模型占據(jù)主導(dǎo)地位（OpenAI ChatGPT和Google Gemini份額較大），但開源模型（DeepSeek、xAI Grok、Perplexity、Anthropic Claude）也擁有龐大的用戶群

性能差距縮小

• 性能差距縮小：開源模型的性能正在縮小差距，而且速度快于許多人的預(yù)期
• Llama 3和DeepSeek等模型表現(xiàn)出具有競爭力的推理、編碼和多語言能力
• DeepSeek R1（中國）在2025年1月的MATH Level 5測試中得分93%，而OpenAI的o3-mini得分95%

開發(fā)者偏好

• 開發(fā)者AI模型活動：開發(fā)者傾向于低成本、高性能的開源模型
• Meta Llama下載量在八個月內(nèi)（2024年8月至2025年4月）增加了3.4倍
• Hugging Face上可用的AI模型數(shù)量從2022年3月到2024年11月增加了33倍

地緣政治競爭

• 全球競爭激烈，尤其是中美科技發(fā)展之間的競爭。AI領(lǐng)導(dǎo)力可能帶來地緣政治領(lǐng)導(dǎo)力
• 自2015年"中國制造2025"倡議以來，中國在機器人、電氣化和IT/AI等戰(zhàn)略性領(lǐng)域的實力顯著加速發(fā)展

戰(zhàn)略應(yīng)用

• 中國的AI能力支撐著戰(zhàn)場后勤、目標(biāo)識別、網(wǎng)絡(luò)作戰(zhàn)和自主決策平臺等國家戰(zhàn)略領(lǐng)域
• AI已整合到非作戰(zhàn)支援功能（軍醫(yī)院），并致力于戰(zhàn)略技術(shù)的"自主創(chuàng)新"

技術(shù)發(fā)展

• 根據(jù)發(fā)布的大型AI模型數(shù)量，中國在開源競賽中領(lǐng)先（2025年有三個notable的發(fā)布）
• DeepSeek CEO承認(rèn)中國AI在原創(chuàng)性方面與美國存在差距，但強調(diào)需要從跟隨者轉(zhuǎn)變?yōu)樨暙I者

性能追趕

• 中國的AI模型正在追趕美國模型的性能。DeepSeek R1（中國）在MATH Level 5測試中得分93%，而OpenAI的o3-mini得分95%
• 中國的模型（阿里巴巴Qwen 2.5 72B、Meta Llama 3.1 405B、DeepSeek）在各種基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出具有競爭力的性能

成本效率

• 中國的LLMs正在以較低的訓(xùn)練成本實現(xiàn)高性能
• 百度ERNIE 4.5 Turbo比競爭對手便宜得多（DeepSeek V3的40%，GPT-4.5的0.2%），同時在多模態(tài)任務(wù)中匹敵或超越GPT-4.1和GPT-4o

產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)

• 中國的LLMs越來越多地由本地半導(dǎo)體支持（華為向受NVIDIA出口限制影響的客戶供應(yīng)先進AI芯片）
• 中國工業(yè)機器人安裝基數(shù)高于世界其他地區(qū)總和。這一數(shù)字在2014年至2023年間顯著增長

用戶市場

• 中國消費者AI使用情況：用戶正在大規(guī)模轉(zhuǎn)向本地模型
• 中國MAU排名前十的AI應(yīng)用均為國內(nèi)開發(fā)
• DeepSeek、Kimi、Nami AI和ERNIE Bot均擁有數(shù)千萬用戶
• DeepSeek移動應(yīng)用：在四個月內(nèi)（2025年1月至2025年4月）增長到5400萬MAU，用戶主要集中在中國（33.9%）和俄羅斯（9.2%）

市場態(tài)度

• 中美公民對AI益處的看法對比：中國公民對AI的凈益處明顯更樂觀（2024年中國為83%，美國為39%）

供應(yīng)鏈與貿(mào)易

• 更廣泛的中美經(jīng)濟貿(mào)易緊張局勢因?qū)?zhàn)略技術(shù)輸入（稀土元素、半導(dǎo)體）的控制權(quán)競爭而升級
• 美國優(yōu)先考慮半導(dǎo)體制造業(yè)回流并與盟友合作以減少對中國供應(yīng)鏈的依賴
• 臺灣臺積電（TSMC）至關(guān)重要，生產(chǎn)全球80%-90%的最先進半導(dǎo)體
• 美國知識產(chǎn)權(quán)仍然面臨風(fēng)險，中國公司正試圖"提煉"美國領(lǐng)先AI公司的模型
• 技術(shù)發(fā)展被視為國家韌性和地緣政治力量的戰(zhàn)略杠桿

全球市場地位

• 全球公共市場市值領(lǐng)先者：美國占據(jù)主導(dǎo)地位（2025年5月排名前30的公司中有83%來自美國，而1995年12月為53%），但中國已崛起，在排名前30的公司中有2家（騰訊和工商銀行）
• 全球科技市場市值領(lǐng)先者：美國也占據(jù)主導(dǎo)地位（2025年5月排名前30的公司中有70%來自美國，而1995年12月為53%），中國已崛起，有3家公司（騰訊、阿里巴巴、中國移動）
• 中國的AI響應(yīng)時間比1995年的互聯(lián)網(wǎng)快得多

人工智能與物理世界的快速發(fā)展 = 快速 + 數(shù)據(jù)驅(qū)動 核心結(jié)論

人工智能與物理世界的發(fā)展既快速又?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動。人工智能在物理世界的勢頭和變現(xiàn)尤其引人注目。物理世界代理（physical agents）正在興起。

支持論據(jù)

自動駕駛領(lǐng)域

• 自動駕駛車隊（Waymo、特斯拉FSD）正在創(chuàng)收，通過日益自主的軟件循環(huán)記錄了數(shù)百萬英里的自動駕駛里程
• 特斯拉累計完全自動駕駛里程在三十三個月內(nèi)（2022年6月至2025年3月）增加了約100倍
• 埃隆·馬斯克指出，F(xiàn)SD版本12用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代了C++代碼，并認(rèn)為特斯拉可能是世界上AI推理效率最高的公司

Waymo發(fā)展

• Waymo全自動駕駛汽車：在二十個月內(nèi)（2023年8月至2025年4月），其在舊金山叫車服務(wù)市場的份額從0%增長到27%
• Waymo致力于構(gòu)建一個端到端的、非常強大的、多模態(tài)基礎(chǔ)系統(tǒng)，用于感知、規(guī)劃和預(yù)測

汽車智能化

• Applied Intuition（車輛智能）：服務(wù)于汽車、卡車、建筑和國防領(lǐng)域
• 2024年為全球前20大汽車原始設(shè)備制造商（OEM）中的18家提供服務(wù)
• 其AI驅(qū)動的工具、自動駕駛軟件和車輛操作系統(tǒng)正在加速被傳統(tǒng)OEM采用

國防AI應(yīng)用

• Anduril（美國國防AI）：AI賦能的自主系統(tǒng)
• 其收入在過去兩年（2023財年、2024財年）同比增長2倍
• 認(rèn)為目前的國家安全挑戰(zhàn)離不開AI賦能的系統(tǒng)和大規(guī)模自主技術(shù)

AI采礦勘探

• KoBold Metals（AI驅(qū)動的采礦勘探）：正在扭轉(zhuǎn)勘探效率低下的趨勢
• 利用機器學(xué)習(xí)模型和各種數(shù)據(jù)集來識別潛在礦點
• 其發(fā)現(xiàn)礦點的效率（每10億美元勘探支出）高于行業(yè)平均水平

農(nóng)業(yè)AI應(yīng)用

• Carbon Robotics（AI驅(qū)動的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化）：LaserWeeder利用AI深度學(xué)習(xí)模型和計算機視覺軟件來清除雜草
• 截至2025年5月，累計激光除草面積已超過23萬英畝
• 這防止了超過10萬加侖的草甘膦使用
• 該技術(shù)解決了農(nóng)民面臨的勞動力挑戰(zhàn)

智能放牧

• Halter（AI驅(qū)動的智能放牧）：使用AI驅(qū)動的項圈進行放牧管理
• 2024年新增合同項圈數(shù)量同比增長150%
• 旨在為牧場主帶來更高的生產(chǎn)力和可持續(xù)性

技術(shù)變革

• 人工智能將資本資產(chǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)檐浖它c
• 智能，一旦局限于屏幕，現(xiàn)在變得具有動能

人工智能從一開始就推動的全球互聯(lián)網(wǎng)用戶增長 = 前所未有的增長 核心結(jié)論

人工智能從一開始就推動的全球互聯(lián)網(wǎng)用戶增長是我們從未見過的。

支持論據(jù)

新用戶上網(wǎng)機會

• 得益于低成本的衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)（如Starlink）的興起，目前未上網(wǎng)的26億人（占世界人口32%）有機會上網(wǎng)的可能性正在增加
• 新用戶上網(wǎng)時可能不會遇到瀏覽器和搜索框，而是直接從AI開始，使用他們的母語進行交互

技術(shù)架構(gòu)變革

• 代理優(yōu)先的互聯(lián)網(wǎng)體驗可能顛覆現(xiàn)有的科技層級結(jié)構(gòu)
• 贏家將是那些擁有界面的公司，而不是擁有應(yīng)用程序的公司

全球互聯(lián)網(wǎng)普及

• 全球互聯(lián)網(wǎng)用戶：在過去三十三年里實現(xiàn)了驚人的增長，達到55億用戶
• 全球互聯(lián)網(wǎng)普及率在2024年達到68%，高于十九年前的16%
• 除南亞和撒哈拉以南非洲外，所有地區(qū)普及率均超過70%
• 城市普及率（83%）高于農(nóng)村（48%）
• 全球互聯(lián)網(wǎng)用戶在2024年同比增長6%，并且還在加速

AI應(yīng)用全球擴張

• ChatGPT移動應(yīng)用：在二十三個月內(nèi)（2023年5月至2025年4月）達到5.3億MAU
• 顯示出在全球范圍內(nèi)的增長
• 主要用戶國家包括印度（13.5%）、美國（8.9%）和印度尼西亞（5.7%）
• DeepSeek移動應(yīng)用：在四個月內(nèi)（2025年1月至2025年4月）達到5400萬MAU，用戶主要集中在中國（33.9%）和俄羅斯（9.2%）

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展

• 新的互聯(lián)網(wǎng)用戶增長得益于AI和衛(wèi)星技術(shù)
• SpaceX Starlink在全球軌道/衛(wèi)星發(fā)射市場份額中不斷上升
• Starlink擁有超過500萬用戶，在3.2年內(nèi)實現(xiàn)了202%的年增長
• 其覆蓋范圍正在全球擴張
• Starlink在人工智能時代為偏遠(yuǎn)社區(qū)、學(xué)校、火車和船舶等各種用例解鎖了以前無法訪問的互聯(lián)網(wǎng)連接

人工智能與工作演進 = 真實 + 快速 核心結(jié)論

人工智能與工作的演進既真實又快速。人工智能正在從根本上改變我們的工作方式。

支持論據(jù)

認(rèn)知自動化興起

• 除了物理自動化（機器人、無人機）的興起，認(rèn)知自動化（AI系統(tǒng)能夠推理、創(chuàng)造和解決問題）也在興起
• AI認(rèn)知能力的提升速度令人驚嘆；自ChatGPT在2022年11月發(fā)布以來，其推理能力已從高中生水平提升到博士生水平

工作影響范圍

• 依賴結(jié)構(gòu)化歷史數(shù)據(jù)并輸出基于規(guī)則的決策和判斷的職業(yè)，正完全處于生成式AI的核心能力范圍內(nèi)
• 勞動力單位可能從人類工時轉(zhuǎn)向計算能力
• 歷史表明，技術(shù)進步提高了生產(chǎn)力和效率，并創(chuàng)造了新的就業(yè)機會，但這次發(fā)生得更快

未來工作模式

• 在一個極端的代理（agent）未來中，人類的角色轉(zhuǎn)向監(jiān)督、指導(dǎo)和訓(xùn)練（例如，教機器人復(fù)雜的動作，為RLHF提供人類反饋）
• Physical Intelligence和Scale AI等公司正在基于人類負(fù)責(zé)訓(xùn)練和優(yōu)化機器的觀點構(gòu)建業(yè)務(wù)

企業(yè)AI應(yīng)用實例

Shopify的AI轉(zhuǎn)型

• Shopify CEO內(nèi)部備忘錄：反思性地使用AI已經(jīng)成為一個基本期望
• AI是一個思維伙伴、深度研究員、評論家、導(dǎo)師和結(jié)對程序員
• 這是他職業(yè)生涯中工作方式變化最快的轉(zhuǎn)變
• 有效使用AI是Shopify每個人的基本期望；選擇不學(xué)習(xí)AI技能是不可行的

Duolingo的AI-first戰(zhàn)略

• Duolingo CEO全員備忘錄：Duolingo將成為AI-first的公司
• AI不僅提高了生產(chǎn)力，還幫助他們大規(guī)模創(chuàng)建內(nèi)容（例如，國際象棋等新課程）
• 成為AI-first意味著需要重新思考工作方式
• AI的使用將成為招聘和績效評估的一部分
• 只有當(dāng)團隊無法進一步自動化工作時才會增加人員
• 大多數(shù)職能部門將從根本上改變其工作方式

企業(yè)采用趨勢

• 美國企業(yè)對AI的采用正在上升
• 在2025年第一季度，使用AI的美國企業(yè)比例達到約7%，環(huán)比增長21%

AI應(yīng)用目標(biāo)

• 雇主正在采用AI來提高生產(chǎn)力
• 公司AI/LLM計劃的目標(biāo)包括：
• • 提高員工整體生產(chǎn)力（例如Copilot）
  • 節(jié)省特定工作者的勞動并提高生產(chǎn)力（例如聯(lián)絡(luò)中心、簡化財務(wù)流程）
  • 驅(qū)動額外收入的客戶應(yīng)用
  • 提高客戶滿意度的客戶應(yīng)用
  • 降低組織內(nèi)部風(fēng)險
  • 加快產(chǎn)品開發(fā)（例如藥物發(fā)現(xiàn)、模型開發(fā)、軟件開發(fā)）

生產(chǎn)力提升實證

• AI對勞動力的影響：正在看到生產(chǎn)力提升
• 一項研究顯示，使用AI的客戶支持代理生產(chǎn)力提高了14%

就業(yè)市場變化

• 就業(yè)演進：美國AI職位發(fā)布量在七年內(nèi)（2018年1月至2025年4月）增長了448%，而非AI IT職位下降了9%
• 全球新增包含AI術(shù)語的職位名稱累計數(shù)量在兩年內(nèi)（2022年第二季度至2024年第二季度）增長了200%
• 蘋果在2025年5月有600多個生成式AI相關(guān)的招聘崗位

歷史生產(chǎn)力數(shù)據(jù)

• 美國勞動生產(chǎn)率在過去七十七年里與就業(yè)增長同時發(fā)生
• 自2000年以來，勞動生產(chǎn)率提高了31%，非農(nóng)業(yè)就業(yè)增長了89%

行業(yè)專家觀點NVIDIA CEO Jensen Huang的觀點：

• "你不會因為AI而失業(yè)，但會因為使用AI的人而失業(yè)"
• AI是彌合技術(shù)鴻溝的最大機遇，它使那些不懂C++編程的人也能"編程"
• AI是歷史上最易于使用的技術(shù)之一
• 我們面臨勞動力短缺，AI提供了一個機會，可以將3000-4000萬工人重新投入勞動力市場，從而提高全球GDP
• 建議每個人都利用AI

文件下載

原始的PPT在這里：https://www.bondcap.com/reports/tai

藏師傅翻譯的雙語版本：https://pan.quark.cn/s/317887b53f58

整理和翻譯不易，覺得有用的話可以給個三連，感謝?