本文整理網路女王 Mary Meeker 旗下 Bond 資本的年度 AI 趨勢報告，深度描繪了 AI 技術正以驚人速度重塑世界的全景圖。（將會以三篇文章整理）
（前情提要：鴻海內部實驗：AI 能取代80%工作，董事長劉揚偉曝未來工廠三位一體藍圖 ）
（背景補充：Podcast精華：AI和機器人覆蓋了加密貨幣熱潮，下個時代微創業最夯 ）
有著「網路女王」(Queen of the Internet) 美譽的 Mary Meeker，其創辦的 Bond 資本公司歷年都會發布網路趨勢報告而聞名全球。近日 BOND 在最新的《Trends – Artificial Intelligence》報告中，以 340 頁內容深度描繪了 AI 技術正以驚人速度重塑世界的全景圖。
從用戶習慣的顛覆性改變、資本支出的空前規模，到商業模式的激烈博弈以及對物理世界和未來工作的深遠影響，揭示了 AI 發展的驚人加速度。由於該報告內容繁多，動區將以 AI 為您做重點整理後發佈三篇文章，本文為第一篇；第二篇請點這。
AI 技術領域的新「狗年」，甚至更快
Bond 報告開篇設定了一個引人注目的基調，以文特·瑟夫 (Vint Cerf) 在 1999 年的觀察——「網際網路行業的一年就像狗的一年」，BOND 進一步指出，人工智能的進化速度「正在以更快的速度急劇攀升…而且機器本身的能力正在超越我們」。
Bond 表示這種前所未有的發展速度，並非空談，而是由中大量持續向右上角增長的用戶、使用量和收入圖表，以及同樣向右上角增長的支出圖表所支撐。這不僅僅是量的積累，更是質的飛躍，預示著一個全新的技術範式正在形成。
全球網路基礎設施的普及（已覆蓋 55 億公民）、數十年來不斷積累的龐大數字數據集，以及突破性的大型語言模型 (LLM) 的出現 — 特別是 OpenAI 的 ChatGPT 自 2022 年 11 月推出以來，憑藉其「極其易用且響應迅速的用戶界面」迅速普及。
BOND 報告強調，世界正以前所未有的速度經歷變革，而人工智能正是這場變革的核心引擎。ChatGPT 被譽為「歷史上最成功的一夜爆紅（在其成立九年之後）」，其影響力與早期互聯網的逐步擴散不同，幾乎是瞬間席捲全球。
這一現象點燃了現有市場領導者與新興挑戰者之間的激烈競賽，各方都在爭相構建下一代人工智能基礎設施，包括更具自主性的代理界面和主權人工智能模型。技術進步與地緣政治力量的交織是貫穿報告始終的一個重要主題。
變化是否比以往任何時候都快？答案是肯定的。
技術的複利效應
千年維度： 回顧過去一千多年的全球 GDP 增長，可以清晰地看到重大技術進步（如印刷術、蒸汽機、電氣化、網路乃至雲計算）與顯著經濟擴張之間的緊密關聯。每一次技術浪潮都為後續的發展奠定了基礎，並呈現出加速的趨勢。
規模持續放大： 電腦的發展週期不斷縮短，規模卻持續擴大。從早期的百萬台級別的大型機，到如今人工智能時代所瞄準的「數百億台級別的設備」的潛力市場，這種指數級的增長清晰可見。這一進程的技術基石也從最初的 CPU，演進到大數據與雲計算的結合，再到當前以 GPU 為核心的算力時代。
人工智能的多維度爆發式增長：
訓練數據規模： 在過去的十五年中，用於訓練關鍵人工智能模型的文本數據量以驚人的年均 260% 的速度增長。這意味著模型能夠從更廣泛、更深入的知識中學習，從而提升其理解和生成能力。
訓練算力 (FLOPs)： 與數據規模同步增長的是訓練所需的計算能力。過去十五年，用於訓練關鍵人工智能模型的算力（以 FLOPs 衡量）實現了年均 360% 的增長，為更大、更複雜模型的出現提供了可能。
算法改進： 除了數據和算力的提升，算法本身的進步也至關重要。在過去九年中，更智能的算法使得有效計算能力年均增長了 200%，這意味著可以用更少的資源達到同樣甚至更好的效果。
人工智能超級計算機性能： 專用的人工智能超級計算機的性能也在飛速發展，過去六年其性能（以 FLOP/s 衡量）年均增長 150%。
強大AI模型數量：新發布的大規模人工智能模型（指訓練所需算力超過 10^23 FLOPs 的模型）數量在過去四年中實現了年均 167% 的增長。
ChatGPT：加速的縮影與催化劑：
報告將 ChatGPT 的崛起視為本輪 AI 加速的標誌性事件，其在用戶數量（到 2025 年 4 月已達到 8 億周活躍用戶）、訂閱者數量和收入方面的迅猛增長令人矚目。
ChatGPT 僅用了短短 2 年時間（到 2024 年）就達到了年均 3650 億次的搜索量，而 Google 達到這一里程碑則花費了 11 年（到 2009 年），其速度快了整整 5.5 倍。這一對比鮮明地突顯了 AI 技術的快速迭代和市場滲透能力。
這充分說明了人工智能是如何作為「網路基礎設施上的複利引擎」，在現有技術基礎上實現爆炸性增長的。
知識傳播方式的深刻演變：
報告將知識傳播的歷史劃分為三個階段：
- 從 1440 年至 1992 年的以印刷術為代表的「靜態+物理傳播」階段
- 到 1993 年至 2021 年以網路為標誌的「動態+數字傳播」階段
- 再到 2022 年至今，以 ChatGPT 等生成式人工智能為代表的「動態+數字+生成式傳播」新紀元。
這一演變過程不僅是技術手段的革新，更是信息獲取、處理和創造方式的根本性轉變。報告引用了馬丁·H·費歇爾 (Martin H. Fischer) 的名言：「知識是堆積事實的過程；智慧在於簡化它們」，這句話在生成式 AI 時代顯得尤為貼切，AI 正是通過簡化複雜信息，賦予知識新的生命力。
人工智能的發展歷程：重要的里程碑與不斷拓展的能力邊界：
報告以一份詳細的「人工智能里程碑時間線」追溯了從艾倫·圖靈 1950 年提出的圖靈測試，直對 2025 年的預測。涵蓋了諸如「人工智能寒冬期」（1967-1996）、深藍計算機的勝利、Roomba 掃地機器人的普及、Siri 語音助手的誕生、各種 GPT 系列模型的迭代，以及來自 Anthropic、Meta、谷歌和阿里巴巴等科技巨頭的重要發布。
前所未有的人工智能發展趨勢：
產業界超越學術界： 大約在 2015 年左右，隨著數據、算力和資金需求的急劇增長，產業界在發布具有影響力的機器學習模型方面超越了學術界，成為 AI 創新的主要驅動力。
開發者生態的繁榮： 以 NVIDIA 生態系統為例，其開發者數量在七年內增長了 6 倍，達到 600 萬。同樣，谷歌的 Gemini 生態系統也報告了同比 5 倍的開發者增長，達到 700 萬。這龐大的開發者群體是 AI 應用和創新的基石。
專利申請的激增： 美國與計算相關的專利授權量經歷了兩次顯著的爆發式增長：第一次是在網景公司 (Netscape) 1995 年上市之後，第二次則是在 ChatGPT 2022 年發布之後，且後者的增長勢頭更為迅猛。
性能的持續突破：在 2024 年，人工智能系統在 MMLU（大規模多任務語言理解）基准測試中的表現首次超越了人類的平均水平。
在 2025 年第一季度的一項圖靈測試實驗中，高達 73% 的人工智能回覆被測試者誤認為是人類生成的，這顯示了 AI 在模擬人類對話方面的巨大進步。
圖像生成技術的逼真度得到了顯著提升（例如 Midjourney 從 v1 到 v7 的進化，以及 AI 生成人臉與真實人臉的對比）。
音樂翻譯和生成技術也日趨成熟和逼真，像 ElevenLabs 這樣的服務迅速獲得市場認可，而 Spotify 等主流平台也開始集成人工智能翻譯功能。
摩根士丹利提供的一份視覺化概覽，清晰地展示了人工智能在各個領域湧現出的多樣化新興應用。
機遇與風險並存的雙重性
報告也同時清醒地認識到人工智能發展的雙重性，並引用了 Stuart Russell 和 Peter Norvig 的經典著作《人工智能：一種現代方法》。人工智能的益處顯而易見，它有望放大人類的智慧，解決諸多重大挑戰。
然而，其潛在風險同樣不容忽視，包括在自主武器、大規模監視、帶有偏見的決策制定以及網絡安全等領域的濫用。
霍金發人深省的警告也言猶在耳：「成功創造人工智能可能是我們文明史上最重大的事件。但它也可能是最後一件——除非我們學會如何避免風險。」這句話深刻地揭示了當前人工智能發展所面臨的重大抉擇和責任。
第一篇文章旨在通過 BOND 報告的視角，勾勒出當前人工智能發展的驚人速度和多維度特徵。數據、算力、算法和投資之間的複利效應，正在共同催生一場在速度和全球影響力上都堪稱獨一無二的技術浪潮。
接下來的文章將更深入地探討用戶增長與資本支出、成本動態、商業化路徑、競爭格局，以及人工智能對物理世界和未來工作的深遠影響。
》》Trends – Artificial Intelligence 完整報告
》》340 頁 AI 深度報告(中)：訓練支出續升 + 使用成本驟降，AI 模型經濟學的矛盾
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