昨天发现Mary Meeker又重新开始发布她每年一次的《互联网趋势报告》ღ✿★✿，只不过这次开始叫《人工智能趋势报告》了ღ✿★✿，整份报告有 340 页ღ✿★✿，非常详细的分析了AI领域的现状晶片制造ღ✿★✿。

　　这篇内容就找几个报告里的有意思的页面分析一下ღ✿★✿，之后还有我用NotebookLM总结的详细文本内容碧玺论坛ღ✿★✿，我还翻译了一份报告的双语版本ღ✿★✿，文章最后可以下载碧玺论坛ღ✿★✿。

　　Mary Meeker是美国风险投资家ღ✿★✿，曾就职于摩根士丹利和凯鹏华盈ღ✿★✿，2018创立了自己的风投公司邦德资本（BOND）ღ✿★✿。

　　她主要专注于互联网与新技术领域投资ღ✿★✿，现为旧金山风投公司 BOND 的创始人和普通合伙人ღ✿★✿。Meeker被誉为互联网女王ღ✿★✿。

　　Meeker的《互联网趋势报告》曾是科技投资者最为期待的年度报告之一ღ✿★✿。自 1995 年她担任摩根士丹利科技分析师起ღ✿★✿，直至 2019 年ღ✿★✿，她每年都会发布这份报告ღ✿★✿。

　　该报告包含塑造互联网的主要趋势ღ✿★✿、消费者行为及文化变迁的数据与分析pp电子游戏试玩ღ✿★✿。 该报告最后一次发布是在 2019 年 Vox/Recode 的 Code 大会上ღ✿★✿，这次终于回归了ღ✿★✿。

　　这是美国计算相关专利授权数量的一份报表ღ✿★✿，可以看到第一次加速是在1995年网景公司IPO的时候碧玺论坛ღ✿★✿，标志着互联网时代的开始ღ✿★✿，专利数量开始急剧上升ღ✿★✿。

　　然后在2022年ChatGPT发布之后专利数量又一次开始爆发式增长ღ✿★✿，而且比1995年更猛pp电子游戏试玩ღ✿★✿，短短两年就有6000份ღ✿★✿。

　　同时基础设施演变也在变快1960年代至今的主要计算基础是CPUღ✿★✿，之后过渡到大数据/云计算ღ✿★✿，10年以后CPU重要性不断下降ღ✿★✿，发展也变得停滞pp电子中国官方网站ღ✿★✿。电子加工ღ✿★✿，ღ✿★✿，开始转向GPUღ✿★✿，同时在GPT发布后彻底爆发ღ✿★✿。

　　这张图反映了1950 开始的模型训练计算量（FLOPღ✿★✿：（浮点运算）是衡量AI模型训练所需计算能力的基本单位）增长趋势ღ✿★✿。

　　可以看到在10年以后开始了爆发式增长ღ✿★✿，每年的增长率都超过了360%ღ✿★✿，这意味着计算量每年增长4.6倍ღ✿★✿，15年累计增长超过10¹⁰倍（100亿倍）这个规模远远超过了摩尔定律ღ✿★✿。

　　达到3650亿年搜索量的时间ღ✿★✿， ChatGPT比Google快5.5倍ღ✿★✿！用两年的时间就走完了Google 11年才走完的路ღ✿★✿。

　　到了ChatGPT时期全球互联网高度普及ღ✿★✿、用户已熟悉数字工具ღ✿★✿、社交媒体助力病毒式传播导致AI概念被快速接受ღ✿★✿。

　　可以看到由于上面说的原因整体大幅缩短ღ✿★✿，ChatGPT甚至只用了约2.4个月ღ✿★✿。早期平台（2000-2005）达到1亿用户普遍需要4-10年ღ✿★✿，而到了AI时代这个速度缩短到了几个月ღ✿★✿。

　　预计2年内AI/ML创造的价值将增长65%ღ✿★✿，显示出强劲的投资回报ღ✿★✿，既通过新业务创造收入ღ✿★✿，又通过自动化降低成本和风险ღ✿★✿，虽然已经看到生产力提升ღ✿★✿，但仍认为处于早期阶段ღ✿★✿。

　　Perplexity 是最猛的收入和估值比例达到了tmd 75倍ღ✿★✿，投资者更看重增长潜力而非当前收入ღ✿★✿，当然这么搞也是有代价的ღ✿★✿，最近一轮融资明显困难了很多碧玺论坛ღ✿★✿。

　　人工智能技术的演进速度和范围是前所未有的ღ✿★✿，数据支持了这一点ღ✿★✿。变革的速度比以往任何时候都要快ღ✿★✿。

　　人工智能的用户ღ✿★✿、使用量和资本支出（CapEx）增长是前所未有的ღ✿★✿，这得到了呈右上趋势的用户ღ✿★✿、使用量和收入图表的支持ღ✿★✿。

　　NVIDIA AI生态系统的开发者数量在四年内（2021-2025）增长了2.4倍ღ✿★✿，达到600万碧玺论坛ღ✿★✿。AI初创公司增长了3.9倍ღ✿★✿，达到2.7万ღ✿★✿。使用GPU的应用程序增长了2.4倍pp电子游戏试玩pp电子首页ღ✿★✿，达到4千

　　Google AI生态系统的全球开发者数量在一年内（2024年5月至2025年5月）增长了5倍ღ✿★✿，达到700万

　　微软Azure AI Foundry处理的季度代币数量在一年内（2024年第一季度至2025年第一季度）增长了5倍pp电子官网ღ✿★✿，ღ✿★✿，超过100万亿

　　人工智能模型计算成本高/上升 + 推理成本每代币下降 = 性能趋于一致 + 开发者使用量上升 核心结论

　　人工智能模型的计算成本高且正在上升ღ✿★✿，而每代币的推理成本正在下降ღ✿★✿。这导致性能趋于一致ღ✿★✿，开发者使用量上升ღ✿★✿。

　　训练最强大的LLMs已成为人类历史上最昂贵/资本密集的工作之一ღ✿★✿。训练成本极高且快速上升ღ✿★✿，目前每个模型训练成本通常超过1亿美元

　　Anthropic首席执行官Dario Amodei估计ღ✿★✿，100亿美元模型的训练可能在2025年开始

　　NVIDIA的2024年Blackwell GPU生成每代币所需的能量比其2014年Kepler GPU前身低105,000倍

　　面向客户的AI推理价格（每100万代币）在两年内（2022年11月至2024年12月）降低了99.7%

　　推理服务正变得廉价ღ✿★✿。过去花费数美元的工作现在可能只需要几美分ღ✿★✿，而过去花费几美分的工作可能很快只需要几分之一美分

　　性能趋于一致正在改变模型选择的考量pp电子平台ღ✿★✿，ღ✿★✿。顶级前沿模型与更小ღ✿★✿、更高效的替代模型之间的差距正在缩小

　　LMSYS Chatbot Arena上顶级AI模型的性能随时间推移呈现趋于一致的趋势（2024年1月至2025年2月）

　　AI性能在2024年超越了MMLU基准测试中的人类准确度和线年第一季度的图灵测试中pp电子游戏试玩ღ✿★✿，73%的AI回应被测试者误认为是人类生成的

　　推理成本的崩溃（降低99.7%）使得实验成本低廉ღ✿★✿、迭代快速ღ✿★✿、产品化可行ღ✿★✿，几乎任何人都可以实现

　　对开发者而言ღ✿★✿，原始能力ღ✿★✿、定制化和成本效率比精致的产品体验更重要碧玺论坛ღ✿★✿。开发者正倾向于使用低成本ღ✿★✿、高性能的开源模型

　　Google AI生态系统ღ✿★✿：处理的月度代币数量在一年内（2024年5月至2025年5月）增长了50倍ღ✿★✿，超过480万亿ღ✿★✿。使用Gemini进行开发的全球开发者数量在一年内增长了5倍ღ✿★✿，达到700万

　　微软Azure AI Foundryღ✿★✿：处理的季度代币数量在一年内（2024年第一季度至2025年第一季度）增长了5倍ღ✿★✿，超过100万亿

　　Meta Llama下载量ღ✿★✿：在八个月内（2024年8月至2025年4月）增长了3.4倍电子耗材ღ✿★✿，ღ✿★✿。Llama 4发布后短短十周内下载量超过12亿

　　Hugging Face上可用的AI模型数量ღ✿★✿：从2022年3月的约3.5万增加到2024年11月的116万ღ✿★✿，增长了33倍

　　部分私人AI模型公司（OpenAIღ✿★✿、Anthropicღ✿★✿、Perplexityღ✿★✿、xAI）迄今已融资约950亿美元ღ✿★✿，而年化收入仅为110亿美元以上（截至2025年5月）

　　这些公司具有较高的估值与收入比倍数（例如ღ✿★✿，OpenAI 33倍pp电子游戏试玩ღ✿★✿、Anthropic 31倍ღ✿★✿、xAI 75倍）

　　OpenAI估计的企业价值/未来12个月收入倍数（30倍）相较于其他上市科技公司的中位数6.9倍显得昂贵

　　全球公共市场市值领先者ღ✿★✿：美国占据主导地位（2025年5月排名前30的公司中有83%来自美国ღ✿★✿，而1995年12月为53%）ღ✿★✿，但中国已崛起ღ✿★✿，在排名前30的公司中有2家（腾讯和工商银行）

　　全球科技市场市值领先者ღ✿★✿：美国也占据主导地位（2025年5月排名前30的公司中有70%来自美国ღ✿★✿，而1995年12月为53%）ღ✿★✿，中国已崛起ღ✿★✿，有3家公司（腾讯ღ✿★✿、阿里巴巴ღ✿★✿、中国移动）

　　人工智能与物理世界的发展既快速又数据驱动ღ✿★✿。人工智能在物理世界的势头和变现尤其引人注目ღ✿★✿。物理世界代理（physical agents）正在兴起ღ✿★✿。

　　自动驾驶车队（Waymoღ✿★✿、特斯拉FSD）正在创收ღ✿★✿，通过日益自主的软件循环记录了数百万英里的自动驾驶里程

　　特斯拉累计完全自动驾驶里程在三十三个月内（2022年6月至2025年3月）增加了约100倍

　　埃隆·马斯克指出ღ✿★✿，FSD版本12用神经网络取代了C++代码ღ✿★✿，并认为特斯拉可能是世界上AI推理效率最高的公司