防走失，電梯直達(dá)安全島東A

來源：APPSO

作者：發(fā)現(xiàn)明日產(chǎn)品的

被硅谷奉為「互聯(lián)網(wǎng)女皇」的 Mary Meeker 又出手了。

她自 1996 年起連續(xù)每年發(fā)布著名《互聯(lián)網(wǎng)趨勢報(bào)告》，記錄了從 PC 到移動互聯(lián)網(wǎng)的二十年進(jìn)化史，是不少投資人和創(chuàng)業(yè)者的風(fēng)口指南針。

作為少數(shù)能通過數(shù)據(jù)講清楚未來走向的老牌投資人，這一次，她將目光投向了 AI。

5 月 30 日，Meeker 發(fā)布了一份長達(dá) 340 頁的重磅《AI 趨勢報(bào)告》，從技術(shù)路徑、投資規(guī)模到自動駕駛等領(lǐng)域的影響，幾乎把這場浪潮的每一個(gè)重要變量都梳理了一遍。

如果你想抓住下一個(gè)風(fēng)口，那么這份報(bào)告絕對值得認(rèn)真研讀。

我們也整理了報(bào)告中的一些要點(diǎn)：

AI 帶來的變化是前所未有的，ChatGPT 短短 2 個(gè)月內(nèi)突破 1 億用戶，17 個(gè)月后月活躍用戶達(dá)到 8 億，訂閱用戶超 2000 萬，年收入接近 40 億美元。

看到 AI 潛力的科技巨頭持續(xù)加大對 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的資本投入，2024 年 AI 相關(guān)資本支出已達(dá) 2120 億美元，同比增長 63%。

英偉達(dá) GPU 顯著提升了AI 推理的性能和能效，也因此賺得盆滿缽滿，堪稱這波 AI 浪潮中的最大受益者。

AI 模型的訓(xùn)練成本在短短 8 年內(nèi)暴漲 2400 倍，單個(gè)模型訓(xùn)練成本可能在今年將達(dá)到 10 億美元，未來有可能突破 100 億美元。

開源模型（如 DeepSeek、Qwen 等）更是逐步縮小與頂級閉源模型的差距，尤其在推理和編程能力上具備競爭力。

AI 在蛋白質(zhì)折疊、癌癥檢測、機(jī)器人技術(shù)、多語翻譯等領(lǐng)域發(fā)展迅速，在圖靈測試中的表現(xiàn)已超越多數(shù)人類測試者，并開始滲透到自動駕駛、機(jī)器人等物理世界。

AI 相關(guān)崗位增長 448%，而傳統(tǒng) IT 崗位需求萎縮，AI Agent 成為新型數(shù)字勞動力，能夠執(zhí)行多步驟任務(wù)并重塑各行業(yè)業(yè)務(wù)流程。

附上原報(bào)告地址：

https://www.bondcap.com/reports/tai

用戶裂變速度史上最快，AI 真成新基建了？

ChatGPT 僅用了 2 個(gè)月左右的時(shí)間達(dá)到 1 億用戶，遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于歷史上任何一款產(chǎn)品。

17 個(gè)月過后，ChatGPT 月活躍用戶增至 8 億，訂閱用戶超 2000 萬。此外，ChatGPT 年?duì)I收接近 40 億美元，是歷史上商業(yè)化速度最快的 AI 產(chǎn)品，沒有之一。

與互聯(lián)網(wǎng)前期是以美國為中心的技術(shù)有所不同，ChatGPT 在短短的三年之后，北美之外的用戶普及率就超過 90%，呈現(xiàn)「同步爆發(fā)、全球鋪開」等技術(shù)特征。

AI 驅(qū)動基礎(chǔ)設(shè)施投資是本次浪潮的一大亮點(diǎn)。

報(bào)告提到，我們所熟知的大型科技公司（蘋果、英偉達(dá)、微軟、Google、亞馬遜、Meta）在 AI 相關(guān) CapEx（資本支出）上持續(xù)加碼。

數(shù)據(jù)顯示，這六家公司大舉投資 AI 基礎(chǔ)設(shè)施，如數(shù)據(jù)中心，2024 年已達(dá) 2120 億美元，同比上漲 63%，為十年內(nèi)最高。

當(dāng)然，AI 生態(tài)的增長邏輯是，算力投入越大，模型能力越強(qiáng)，產(chǎn)品體驗(yàn)越好，從而導(dǎo)致用戶越多，平臺收益潛力越大，進(jìn)而刺激企業(yè)加碼 CapEx。

在過去一年里，黃仁勛在幾乎所有公開場合都在重復(fù)一個(gè)觀點(diǎn)：英偉達(dá)不是芯片公司，也不僅僅是一家科技公司，而是一家 AI 基礎(chǔ)設(shè)施公司。

由于資本的瘋狂投入，全球數(shù)據(jù)中心投資在 2022-2024 三年內(nèi)幾乎翻倍。

其中，英偉達(dá)吃下了數(shù)據(jù)中心預(yù)算的「大頭」，眾多初創(chuàng)公司依賴英偉達(dá)的硬件和軟件棧加速產(chǎn)品開發(fā)。到 2024 年，每 4 美元數(shù)據(jù)中心投資中，就有 1 美元進(jìn)了英偉達(dá)的口袋，也讓其成為了這波 AI 浪潮的最大贏家。

另外，AI 應(yīng)用也加速滲透到多個(gè)領(lǐng)域：蛋白質(zhì)折疊預(yù)測、癌癥檢測、機(jī)器人、多語翻譯、視頻生成……正在重塑行業(yè)生態(tài)和人類工作方式。某種程度上說，AI 就是新基建的重要驅(qū)動力。

推理成本下降，但模型訓(xùn)練越卷越貴

數(shù)據(jù)量、參數(shù)規(guī)模、CPU 集群、工程師人力等同步上漲，導(dǎo)致 AI 模型的訓(xùn)練成本呈現(xiàn)指數(shù)級暴漲。

正如 Anthropic CEO Dario Amodei 所預(yù)測的那樣，2025 年將可能出現(xiàn)單個(gè)模型訓(xùn)練成本達(dá)到 10 億美元，甚至未來 100 億美元也不是天方夜譚。

報(bào)告顯示，前沿 AI 模型的訓(xùn)練成本在短短 8 年內(nèi)增長了約 2400 倍，2016 到 2019 年訓(xùn)練成本仍處于幾十萬到幾百萬美元之間，而到了 2024 年， GPT-4、Gemini 1.0 Ultra、Llama 3 等模型訓(xùn)練成本高達(dá)上億美元。

根據(jù) Epoch AI 的數(shù)據(jù)，從 1950 到 2025 年，AI 模型訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)集從百萬詞級躍升至萬億詞級，規(guī)模年增 260%。

與此同時(shí)，所需算力也在大幅增長。雖然 IT 硬件成本持續(xù)下降，但模型訓(xùn)練 FLOP（浮點(diǎn)運(yùn)算）年增長率高達(dá) 360%，AI 模型越來越「燒錢」「燒電」「燒卡」。

英偉達(dá)每一代 GPU 架構(gòu)都大幅提升和優(yōu)化 AI 推理性能和能效比，這也是 AI 走入現(xiàn)實(shí)生活的基礎(chǔ)前提之一。

2014 到 2024 十年間，英偉達(dá) GPU 推理單個(gè) Token 所需的能耗下降了約 105000 倍，幾乎趨近于可忽略的邊際能耗，有利于規(guī)模化部署和開發(fā)者接入。

過去，英偉達(dá) CUDA 平臺、GPU 編程模型雖已存在，但使用者多集中在科研、高性能計(jì)算領(lǐng)域。隨著深度學(xué)習(xí)、大模型訓(xùn)練需求暴漲，越來越多的開發(fā)者也涌入英偉達(dá)生態(tài)。

英偉達(dá)用了 13 年才做到第一個(gè) 100 萬開發(fā)者的里程碑，又用不到 7 年時(shí)間做到了 600 萬。

包括在剛過去不久的 Google I/O 大會上，使用 Google Gemini 構(gòu)建應(yīng)用的注冊開發(fā)者總量也從 140 萬增長至 700 萬，年增幅達(dá) 5 倍。

閉源想收割，開源想逆襲，用戶笑而不語

OpenAI 等頭部企業(yè)尚未盈利，算力支出高于收入，呈現(xiàn)「高用戶、重?zé)X、待盈利」的發(fā)展階段。

不過，情況也正在好轉(zhuǎn)。

2022–2024 年間，Open AI 收入大幅上升，算力支出顯著下降，顯示其 AI 商業(yè)化路徑逐漸清晰（如 ChatGPT Plus、API、企業(yè)訂閱等）。

隨著性價(jià)比持續(xù)提升，開源模型正在成為閉源模型的強(qiáng)有力對手。

知名分析機(jī)構(gòu) Artificial Analysis 數(shù)據(jù)顯示，截至 2025 年1 月份，像 DeepSeek、Meta 的 Llama 3、阿里的 Qwen 系列這樣的開源模型，已經(jīng)在推理能力和編程能力等方面的性能逼近頂級閉源模型。

到 2024 年，美國發(fā)布超 100 個(gè)訓(xùn)練計(jì)算量超 1023 FLOPs 的大語言模型，而中國自 2022 年以后緊隨其后，模型進(jìn)入高密度爆發(fā)期，不斷縮小中美之間的差距。

相比之下，英國、法國、德國、加拿大等國的累計(jì)數(shù)量尚在 10-20 個(gè)區(qū)間，跨國協(xié)作模型開發(fā)增長曲線也比較緩。

對比來看，中國在工業(yè)機(jī)器人部署上具備領(lǐng)先優(yōu)勢。2023 年工業(yè)機(jī)器人安裝數(shù)量達(dá)到 276000 臺，首次超過全球其他國家總和。

圖靈測試不香了？你可能已經(jīng)相信 AI 是「人」

隨著 AI 模型性能的不斷提升，人類已經(jīng)越來越難分辨 AI 和真人了。

圖靈測試（Turing Test）是著名數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家、密碼學(xué)家艾倫·圖靈于 1950 年在《計(jì)算機(jī)器與智能》一文中提出的一種測試機(jī)器是否具有智能的方法。

現(xiàn)如今，GPT-4.5 在圖靈測試中被 73% 的測試者誤認(rèn)為人類，遠(yuǎn)超 GPT-4o 和機(jī)器人 ELIZA。

在下方的聊天記錄圖片中，左側(cè) Witness A 是 GPT-4.5，右側(cè) Witness B 是人類，相比之下，GPT-4.5 表達(dá)更輕松，更有人味，而真人的回答反而略顯笨拙。

圖像方面的進(jìn)步在 Midjourney v1-v7 上展現(xiàn)得淋漓盡致，2022 年生成的葵花吊墜質(zhì)感粗糙，肉眼可見地像玩具，到了 v7 版本，質(zhì)感直接邁向商品級水平。

下圖左側(cè)是 AI 生成的圖片，在膚色、發(fā)絲、光線等細(xì)節(jié)上幾乎毫無破綻，而面對右側(cè)真實(shí)拍攝的照片，也很難說一眼便能分清 AI 與真人。

聲音更是 AI 生成領(lǐng)域的重災(zāi)區(qū)，ElevenLabs 支持多語言語音克隆與翻譯，保留原說話者的音色。功能包含自動轉(zhuǎn)錄、翻譯、合成一條新音軌。

數(shù)據(jù)顯示，ElevenLabs 網(wǎng)站的月訪問量從 0 飆升到接近 2000 萬，音色克隆+實(shí)時(shí)翻譯已趨近商用級別。

這屆 AI 不只會聊天，開始開車、種地、打工了

報(bào)告還提出了一個(gè)關(guān)鍵的趨勢轉(zhuǎn)變：AI 正從數(shù)字世界擴(kuò)展到物理世界，「物理智能體」正在加速崛起。

例如，Waymo 和 Tesla 的自動駕駛系統(tǒng)已投入商業(yè)運(yùn)營，不再只是停留在測試階段，而是與實(shí)時(shí)環(huán)境緊密結(jié)合，截止至 2025 年 4 月，Waymo 自動駕駛出租車在舊金山的市場份額已經(jīng)占到了約 1/3。

Uber CEO Dara Khosrowshahi 也曾表示：

再過 15 到 20 年，自動駕駛系統(tǒng)將比人類司機(jī)更優(yōu)秀。它們會基于無數(shù)人類駕齡的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而且不會分心。

與此同時(shí)，AI 正在快速滲透到各個(gè)行業(yè)，包括 AI 工廠、AI 機(jī)器人、工業(yè) AI、AI 醫(yī)療設(shè)備與 AI 農(nóng)業(yè)等部署，正在去取代傳統(tǒng)的人工流程。如 Carbon Robotics 等農(nóng)業(yè)公司則將 AI 應(yīng)用于除草，通過計(jì)算機(jī)視覺實(shí)現(xiàn)無農(nóng)藥作業(yè)。

AI 相關(guān)崗位增長 +448%，非 AI 崗位反降 -9%（2018–2025），說明企業(yè)對于 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、生成式 AI 等相關(guān)崗位需求迅猛增長；而傳統(tǒng) IT 崗位（如基礎(chǔ)運(yùn)維、通用編程）職位需求則相對飽和甚至萎縮。

2025 年是 Agent 元年，Agent 正在成為新型數(shù)字勞動力。

AI 不再只是一個(gè)對話工具，而是真正能干活，比如 Claude 3.5 的 Computer Use 可以直接控制電腦屏幕，自動執(zhí)行多步驟任務(wù)，如在線購物、界面導(dǎo)航等。

各行業(yè)（金融、醫(yī)療、制造、零售）正用 AI 重塑業(yè)務(wù)流，提升生產(chǎn)率與客戶體驗(yàn)。

圖表顯示，企業(yè)采用 AI 的目標(biāo)正在發(fā)生演變：從最初提升整體辦公效率（如 Copilot 應(yīng)用）出發(fā)，快速擴(kuò)展至特定崗位自動化、客戶互動優(yōu)化、新營收機(jī)會探索等多個(gè)方向。