高低温试验箱

　　她自 1996 年起连续每年发布著名《互联网趋势报告》★◈◈◈，记录了从 PC 到移动互联网的二十年进化史★◈◈◈，是不少投资人和创业者的风口指南针★◈◈◈。

　　5 月 30 日★◈◈◈，Meeker 发布了一份长达 340 页的重磅《AI 趋势报告》★◈◈◈，从技术路径★◈◈◈、投资规模到自动驾驶等领域的影响★◈◈◈，几乎把这场浪潮的每一个重要变量都梳理了一遍★◈◈◈。

　　AI 带来的变化是前所未有的★◈◈◈，ChatGPT 短短 2 个月内突破 1 亿用户★◈◈◈，17 个月后月活跃用户达到 8 亿★◈◈◈，订阅用户超 2000 万★◈◈◈，年收入接近 40 亿美元★◈◈◈。

　　看到 AI 潜力的科技巨头持续加大对 AI 基础设施的资本投入亚星游戏★◈◈◈，2024 年 AI 相关资本支出已达 2120 亿美元午夜女豹★◈◈◈，同比增长 63%午夜女豹★◈◈◈。

　　英伟达 GPU 显著提升了AI 推理的性能和能效★◈◈◈，也因此赚得盆满钵满★◈◈◈，堪称这波 AI 浪潮中的最大受益者亚星游戏★◈◈◈。

　　AI 模型的训练成本在短短 8 年内暴涨 2400 倍★◈◈◈，单个模型训练成本可能在今年将达到 10 亿美元★◈◈◈，未来有可能突破 100 亿美元★◈◈◈。

　　开源模型（如 DeepSeek★◈◈◈、Qwen 等）更是逐步缩小与顶级闭源模型的差距★◈◈◈，尤其在推理和编程能力上具备竞争力★◈◈◈。

　　AI 在蛋白质折叠★◈◈◈、癌症检测★◈◈◈、机器人技术★◈◈◈、多语翻译等领域发展迅速★◈◈◈，在图灵测试中的表现已超越多数人类测试者★◈◈◈，并开始渗透到自动驾驶★◈◈◈、机器人等物理世界★◈◈◈。

　　AI 相关岗位增长 448%★◈◈◈，而传统 IT 岗位需求萎缩★◈◈◈，AI Agent 成为新型数字劳动力亚星游戏★◈◈◈，能够执行多步骤任务并重塑各行业业务流程★◈◈◈。

　　17 个月过后★◈◈◈，ChatGPT 月活跃用户增至 8 亿★◈◈◈，订阅用户超 2000 万★◈◈◈。此外★◈◈◈，ChatGPT 年营收接近 40 亿美元★◈◈◈，是历史上商业化速度最快的 AI 产品★◈◈◈，没有之一★◈◈◈。

　　与互联网前期是以美国为中心的技术有所不同★◈◈◈，ChatGPT 在短短的三年之后★◈◈◈，北美之外的用户普及率就超过 90%★◈◈◈，呈现「同步爆发★◈◈◈、全球铺开」等技术特征★◈◈◈。

　　报告提到★◈◈◈，我们所熟知的大型科技公司（苹果★◈◈◈、英伟达★◈◈◈、微软★◈◈◈、Google★◈◈◈、亚马逊★◈◈◈、Meta）在 AI 相关 CapEx（资本支出）上持续加码★◈◈◈。

　　数据显示★◈◈◈，这六家公司大举投资 AI 基础设施★◈◈◈，如数据中心亚星游戏★◈◈◈，2024 年已达 2120 亿美元★◈◈◈，同比上涨 63%★◈◈◈，为十年内最高★◈◈◈。

　　当然★◈◈◈，AI 生态的增长逻辑是★◈◈◈，算力投入越大午夜女豹★◈◈◈，模型能力越强★◈◈◈，产品体验越好★◈◈◈，从而导致用户越多★◈◈◈，平台收益潜力越大★◈◈◈，进而刺激企业加码 CapEx★◈◈◈。

　　在过去一年里★◈◈◈，黄仁勋在几乎所有公开场合都在重复一个观点★◈◈◈：英伟达不是芯片公司★◈◈◈，也不仅仅是一家科技公司★◈◈◈，而是一家 AI 基础设施公司★◈◈◈。

　　其中★◈◈◈，英伟达吃下了数据中心预算的「大头」★◈◈◈，众多初创公司依赖英伟达的硬件和软件栈加速产品开发★◈◈◈。到 2024 年★◈◈◈，每 4 美元数据中心投资中★◈◈◈，就有 1 美元进了英伟达的口袋★◈◈◈，也让其成为了这波 AI 浪潮的最大赢家★◈◈◈。

　　另外★◈◈◈，AI 应用也加速渗透到多个领域★◈◈◈：蛋白质折叠预测★◈◈◈、癌症检测★◈◈◈、机器人★◈◈◈、多语翻译★◈◈◈、视频生成……正在重塑行业生态和人类工作方式★◈◈◈。某种程度上说★◈◈◈，AI 就是新基建的重要驱动力亚星游戏★◈◈◈。

　　数据量★◈◈◈、参数规模★◈◈◈、CPU 集群★◈◈◈、工程师人力等同步上涨★◈◈◈，导致 AI 模型的训练成本呈现指数级暴涨★◈◈◈。

　　正如 Anthropic CEO Dario Amodei 所预测的那样★◈◈◈，2025 年将可能出现单个模型训练成本达到 10 亿美元★◈◈◈，甚至未来 100 亿美元也不是天方夜谭★◈◈◈。

　　报告显示★◈◈◈，前沿 AI 模型的训练成本在短短 8 年内增长了约 2400 倍★◈◈◈，2016 到 2019 年训练成本仍处于几十万到几百万美元之间★◈◈◈，而到了 2024 年★◈◈◈， GPT-4午夜女豹★◈◈◈、Gemini 1.0 Ultra★◈◈◈、Llama 3 等模型训练成本高达上亿美元★◈◈◈。

　　根据 Epoch AI 的数据★◈◈◈，从 1950 到 2025 年★◈◈◈，AI 模型训练所需数据集从百万词级跃升至万亿词级★◈◈◈，规模年增 260%★◈◈◈。

　　与此同时★◈◈◈，所需算力也在大幅增长★◈◈◈。虽然 IT 硬件成本持续下降★◈◈◈，但模型训练 FLOP（浮点运算）年增长率高达 360%★◈◈◈，AI 模型越来越「烧钱」「烧电」「烧卡」★◈◈◈。

　　英伟达每一代 GPU 架构都大幅提升和优化 AI 推理性能和能效比★◈◈◈，这也是 AI 走入现实生活的基础前提之一★◈◈◈。

　　2014 到 2024 十年间★◈◈◈，英伟达 GPU 推理单个 Token 所需的能耗下降了约 105000 倍★◈◈◈，几乎趋近于可忽略的边际能耗★◈◈◈，有利于规模化部署和开发者接入★◈◈◈。

　　过去★◈◈◈，英伟达 CUDA 平台★◈◈◈、GPU 编程模型虽已存在午夜女豹★◈◈◈，但使用者多集中在科研★◈◈◈、高性能计算领域★◈◈◈。随着深度学习★◈◈◈、大模型训练需求暴涨★◈◈◈，越来越多的开发者也涌入英伟达生态★◈◈◈。

　　英伟达用了 13 年才做到第一个 100 万开发者的里程碑★◈◈◈，又用不到 7 年时间做到了 600 万★◈◈◈。

　　包括在刚过去不久的 Google I/O 大会上★◈◈◈，使用 Google Gemini 构建应用的注册开发者总量也从 140 万增长至 700 万★◈◈◈，年增幅达 5 倍★◈◈◈。

　　OpenAI 等头部企业尚未盈利★◈◈◈，算力支出高于收入★◈◈◈，呈现「高用户★◈◈◈、重烧钱亚星游戏★◈◈◈、待盈利」的发展阶段★◈◈◈。

　　2022–2024 年间★◈◈◈，Open AI 收入大幅上升★◈◈◈，算力支出显著下降★◈◈◈，显示其 AI 商业化路径逐渐清晰（如 ChatGPT Plus★◈◈◈、API★◈◈◈、企业订阅等）★◈◈◈。

　　知名分析机构 Artificial Analysis 数据显示★◈◈◈，截至 2025 年1 月份★◈◈◈，像 DeepSeek★◈◈◈、Meta 的 Llama 3★◈◈◈、阿里的 Qwen 系列这样的开源模型★◈◈◈，已经在推理能力和编程能力等方面的性能逼近顶级闭源模型★◈◈◈。

　　到 2024 年★◈◈◈，美国发布超 100 个训练计算量超 10²³ FLOPs 的大语言模型午夜女豹★◈◈◈，而中国自 2022 年以后紧随其后★◈◈◈，模型进入高密度爆发期★◈◈◈，不断缩小中美之间的差距★◈◈◈。

　　相比之下★◈◈◈，英国★◈◈◈、法国★◈◈◈、德国★◈◈◈、加拿大等国的累计数量尚在 10-20 个区间★◈◈◈，跨国协作模型开发增长曲线也比较缓★◈◈◈。

　　对比来看★◈◈◈，中国在工业机器人部署上具备领先优势★◈◈◈。2023 年工业机器人安装数量达到 276000 台★◈◈◈，首次超过全球其他国家总和★◈◈◈。

　　图灵测试（Turing Test）是著名数学家★◈◈◈、逻辑学家★◈◈◈、密码学家艾伦·图灵于 1950 年在《计算机器与智能》一文中提出的一种测试机器是否具有智能的方法★◈◈◈。

　　现如今★◈◈◈，GPT-4.5 在图灵测试中被 73% 的测试者误认为人类★◈◈◈，远超 GPT-4o 和机器人 ELIZA★◈◈◈。

　　在下方的聊天记录图片中★◈◈◈，左侧 Witness A 是 GPT-4.5★◈◈◈，右侧 Witness B 是人类★◈◈◈，相比之下★◈◈◈，GPT-4.5 表达更轻松★◈◈◈，更有人味★◈◈◈，而真人的回答反而略显笨拙★◈◈◈。

　　图像方面的进步在 Midjourney v1-v7 上展现得淋漓尽致★◈◈◈，2022 年生成的葵花吊坠质感粗糙★◈◈◈，肉眼可见地像玩具★◈◈◈，到了 v7 版本★◈◈◈，质感直接迈向商品级水平★◈◈◈。

　　下图左侧是 AI 生成的图片★◈◈◈，在肤色★◈◈◈、发丝★◈◈◈、光线等细节上几乎毫无破绽★◈◈◈，而面对右侧真实拍摄的照片★◈◈◈，也很难说一眼便能分清 AI 与真人★◈◈◈。

　　声音更是 AI 生成领域的重灾区★◈◈◈，ElevenLabs 支持多语言语音克隆与翻译★◈◈◈，保留原说话者的音色★◈◈◈。功能包含自动转录★◈◈◈、翻译★◈◈◈、合成一条新音轨★◈◈◈。

　　数据显示★◈◈◈，ElevenLabs 网站的月访问量从 0 飙升到接近 2000 万★◈◈◈，音色克隆+实时翻译已趋近商用级别★◈◈◈。

　　报告还提出了一个关键的趋势转变★◈◈◈：AI 正从数字世界扩展到物理世界★◈◈◈，「物理智能体」正在加速崛起★◈◈◈。

　　例如★◈◈◈，Waymo 和 Tesla 的自动驾驶系统已投入商业运营★◈◈◈，不再只是停留在测试阶段★◈◈◈，而是与实时环境紧密结合★◈◈◈，截止至 2025 年 4 月★◈◈◈，Waymo 自动驾驶出租车在旧金山的市场份额已经占到了约 1/3★◈◈◈。

　　再过 15 到 20 年★◈◈◈，自动驾驶系统将比人类司机更优秀★◈◈◈。它们会基于无数人类驾龄的数据进行训练★◈◈◈，而且不会分心★◈◈◈。

　　与此同时★◈◈◈，AI 正在快速渗透到各个行业★◈◈◈，包括 AI 工厂★◈◈◈、AI 机器人★◈◈◈、工业 AI★◈◈◈、AI 医疗设备与 AI 农业等部署★◈◈◈，正在去取代传统的人工流程★◈◈◈。如 Carbon Robotics 等农业公司则将 AI 应用于除草★◈◈◈，通过计算机视觉实现无农药作业★◈◈◈。

　　AI 相关岗位增长 +448%★◈◈◈，非 AI 岗位反降 -9%（2018–2025）★◈◈◈，说明企业对于 AI★◈◈◈、机器学习★◈◈◈、数据科学★◈◈◈、生成式 AI 等相关岗位需求迅猛增长★◈◈◈；而传统 IT 岗位（如基础运维★◈◈◈、通用编程）职位需求则相对饱和甚至萎缩★◈◈◈。

　　AI 不再只是一个对话工具★◈◈◈，而是真正能干活★◈◈◈，比如 Claude 3.5 的 Computer Use 可以直接控制电脑屏幕★◈◈◈，自动执行多步骤任务★◈◈◈，如在线购物★◈◈◈、界面导航等★◈◈◈。

　　图表显示★◈◈◈，企业采用 AI 的目标正在发生演变★◈◈◈：从最初提升整体办公效率（如 Copilot 应用）出发★◈◈◈，快速扩展至特定岗位自动化★◈◈◈、客户互动优化★◈◈◈、新营收机会探索等多个方向午夜女豹★◈◈◈。检测仪器亚星手机版登录★◈◈◈，亚星游戏官网登录入口★◈◈◈，