Mary Meeker于2025年5月發(fā)布的《Trends：Artificial Intelligence》報告，預(yù)測了幾個未來AI的發(fā)展趨勢。

Mary Meeker 被譽為“互聯(lián)網(wǎng)女皇”，她在科技、互聯(lián)網(wǎng)、投資領(lǐng)域的影響力舉足輕重，堪稱硅谷最具影響力的投資人之一。Meeker作為風(fēng)險投資家，投資過眾多頂尖互聯(lián)網(wǎng)公司，包括Facebook（現(xiàn)Meta）、Airbnb、Spotify、Slack、Square（現(xiàn)Block）、Pinterest、Snap、Instacart 等。 

Mary Meeker早期是華爾街著名的分析師，曾任職于摩根士丹利，主導(dǎo)了多家知名互聯(lián)網(wǎng)公司的IPO（包括谷歌）。她以“數(shù)據(jù)+故事”的研究方法聞名，既能深度解讀技術(shù)產(chǎn)品，又能用金融視角分析商業(yè)模式，這讓她在科技與資本的結(jié)合中如魚得水。 

以下是這份報告的核心內(nèi)容：

01 全球AI用戶增長與使用率

世界變化的速度前所未有；人工智能用戶增長速度前所未有；人工智能資本支出增長前所未有。

報告指出，全球AI用戶增長速度超越歷史上任何一代技術(shù)浪潮，成為一場“指數(shù)級”爆發(fā)式增長。報告以O(shè)penAI舉例，其旗下的ChatGPT在23個月內(nèi)達(dá)到5.3億月活躍用戶，成為史上最快達(dá)到數(shù)億用戶的AI產(chǎn)品。同期，中國的DeepSeek在4個月內(nèi)就達(dá)到5400萬用戶，其中34%來自中國、9%來自俄羅斯，也說明AI平臺在全球的多樣化滲透。

有研究表明AI滲透率在美國企業(yè)的采用率Q1環(huán)比增長21%，并在美國AI IT職位中增長了448%，而非AI職位下降了9%。

報告還強調(diào)，AI技術(shù)不僅停留在數(shù)字層面，還在物理世界中發(fā)揮“數(shù)字大腦”作用，推動無人駕駛、國防、機器人等場景的快速發(fā)展。特斯拉的FSD（Full-Self Driving）在33個月內(nèi)行駛里程增長了100倍；Anduril的國防業(yè)務(wù)連續(xù)兩年收入翻倍；KoBold Metals借助AI在礦業(yè)實現(xiàn)了更高的勘探效率。

02 AI算力與推理成本的變革

AI的訓(xùn)練成本自2016年至2024年增長了2400倍，從百萬美元級別快速躍升到數(shù)億美元到數(shù)十億美元。Anthropic CEO在2024年指出，當(dāng)前頂尖模型的訓(xùn)練成本約1億美元，而2025年可能達(dá)到10億美元。

盡管訓(xùn)練成本高昂，但推理（Inference）成本卻在持續(xù)下降，例如NVIDIA Blackwell GPU的推理能效比2014年的Kepler架構(gòu)高出105,000倍。

報告特別提到，推理成本的下降導(dǎo)致了開發(fā)者生態(tài)的爆發(fā)式增長。比如，NVIDIA生態(tài)的AI開發(fā)者人數(shù)7年增長了6倍，達(dá)到600萬；Google生態(tài)的AI開發(fā)者人數(shù)也增長到700萬；Hugging Face的AI模型數(shù)量在16個月內(nèi)激增33倍，推動了開源模型生態(tài)的發(fā)展。

這種推理成本的下降不僅降低了開發(fā)門檻，也推動了AI模型性能的趨同化，讓更多開發(fā)者有機會利用AI進行產(chǎn)品創(chuàng)新。

03 AI商業(yè)模式與變現(xiàn)路徑

報告揭示了AI商業(yè)化面臨的多重趨勢。一方面，AI正在從“工具收費”逐步演化為“嵌入式智能收費”，尤其在垂直行業(yè)（如FDA認(rèn)證的AI醫(yī)療設(shè)備、實時定價優(yōu)化等）獲得初步突破。

另一方面，開源模型的崛起正在挑戰(zhàn)大模型平臺的商業(yè)壁壘。報告顯示，開發(fā)者已經(jīng)不再依賴于單一的AI供應(yīng)商，而是傾向于分散在多家廠商之間選擇最優(yōu)模型（例如OpenAI、Anthropic、Meta、Google、Mistral等），形成“開發(fā)者主導(dǎo)的基礎(chǔ)設(shè)施增長飛輪”。

報告指出AI在醫(yī)療領(lǐng)域的R&D周期被縮短30%-80%，例如Insilico Medicine和Cradle的數(shù)據(jù)都表明AI對藥物研發(fā)帶來了革命性變革。

但與此同時，報告提醒推理成本雖然下降，但大模型的訓(xùn)練成本卻水漲船高（預(yù)計2025年可達(dá)10億美元），這將進一步考驗AI公司的商業(yè)可持續(xù)性。

04 AI對物理世界的顛覆

AI正在逐步打破數(shù)字與物理世界的壁壘。報告中提到，KoBold Metals利用AI進行礦業(yè)勘探，優(yōu)化了礦產(chǎn)發(fā)現(xiàn)流程；Carbon Robotics的AI除草機器人幫助農(nóng)場減少了10萬加侖的除草劑使用；Anduril的國防業(yè)務(wù)在過去兩年里收入連續(xù)翻倍，展現(xiàn)了AI在國防領(lǐng)域的巨大潛力；特斯拉的FSD功能不僅重塑了自動駕駛的未來，也在全球范圍內(nèi)大規(guī)模積累了數(shù)據(jù)（數(shù)十億公里），進一步訓(xùn)練和完善AI系統(tǒng)。

報告指出，AI的核心價值已經(jīng)不只是軟件層面，而是滲透到物理世界每一個環(huán)節(jié)，成為新一代“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”。

05 AI開發(fā)者生態(tài)的多元化

報告強調(diào)AI開發(fā)者生態(tài)正在發(fā)生結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變。AI工具的采用率2024年達(dá)到63%，比2023年的44%大幅增長，成為開發(fā)者的標(biāo)配；GitHub上AI項目的開源倉庫在16個月內(nèi)增加了175%。

Google的AI開發(fā)者生態(tài)每月處理的Token數(shù)量從2024年5月的9.7萬億增長到2025年5月的480萬億，年增長50倍，說明AI開發(fā)者的使用量和依賴程度前所未有。

這種飛輪效應(yīng)顯著壓縮了AI產(chǎn)品從概念到原型、從原型到商業(yè)化的時間，極大地推動了AI的規(guī)�；�落地。

06 AI的地緣政治競爭

報告指出AI不僅是商業(yè)賽道，更是國家間的戰(zhàn)略競爭。美國憑借模型創(chuàng)新、定制芯片和云計算的領(lǐng)先地位，占據(jù)了全球AI的第一陣營。中國在開源生態(tài)、國家基礎(chǔ)設(shè)施和國家級AI戰(zhàn)略方面迅速追趕，并通過國家隊與科技巨頭合作大力推動AI發(fā)展。

斯坦福大學(xué)AI指數(shù)報告稱中國AI用戶對AI產(chǎn)品的信心遠(yuǎn)高于美國用戶，顯示出AI消費市場的地域差異性。

報告援引微軟總裁Brad Smith的觀點：“技術(shù)市場具有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，AI國際競爭很可能由最快的先行者贏得。”他呼吁美國政府必須采取全球戰(zhàn)略支持AI產(chǎn)業(yè)，避免在全球競爭中落后。

07 未來AI發(fā)展趨勢

AI將成為數(shù)字世界的默認(rèn)入口。未來十年，AI將不再是“插件”功能，而是成為互聯(lián)網(wǎng)和移動端的主流入口，就像互聯(lián)網(wǎng)之于20年前的普及度一樣。

AI全球化與本地化同步推進。OpenAI、Anthropic等全球平臺正在快速擴張，但中國的DeepSeek等本地AI平臺用戶量增長迅猛，AI全球生態(tài)呈現(xiàn)雙循環(huán)格局。

AI商業(yè)化模式的多樣化。AI將從“按工具收費”演變?yōu)?ldquo;按智能嵌入”收費，尤其是在行業(yè)軟件、供應(yīng)鏈管理、智能制造等垂直場景表現(xiàn)突出。

AI與物理世界的深度融合。自動駕駛、智能制造、AI除草機器人等將成為AI產(chǎn)業(yè)化的主要方向，推動數(shù)字世界和物理世界的深度結(jié)合。

AI的安全與治理問題。報告提醒AI的普及帶來了數(shù)據(jù)安全、模型偏見、國家安全等一系列問題，中美競爭、開源生態(tài)的興起都增加了AI治理的復(fù)雜度。

END

       原文標(biāo)題 : “互聯(lián)網(wǎng)女皇”Mary Meeker重磅報告給出AI趨勢預(yù)測：AI將成為數(shù)字世界的默認(rèn)入口