2026年全球AI发展指数报告发布
导 读
近日，斯坦福大学以人为本人工智能研究院（HAI）发布2026年《人工智能指数报告》，以全面的数据视角，清晰呈现全球人工智能产业的发展态势，为全球AI发展提供重要参考。
报告表明，AI发展机遇与挑战并存。
能耗激增，Grok 4 训练碳排放达 7.28 万吨 CO₂当量，AI 数据中心电力容量 29.6 吉瓦，年耗水或超 120 万人饮用水需求。
中美差距缩小，中国论文量领先，顶尖模型性能仅落后美国 2.7%。
投资激增，全球 AI 企业投资 5817 亿美元。
AI 能力分化，奥数水平超人类，视频学习能力仍显不足，模型能力强大但透明度下降。
报告核心论点如下：
能耗惊人的模型
Part.1
随着AI能力提升，其环境影响也在加剧。
Grok 4的训练碳排放估计达到72,816吨二氧化碳当量，相当于17,000辆汽车行驶一年的温室气体排放量。
AI数据中心电力容量攀升至29.6吉瓦，约等于纽约州高峰用电需求，而GPT-4o年度推理用水量（用于冷却数据中心服务器或水力发电）可能超过120万人的饮用水需求。
中美差距快速缩小
Part.2
多年来，美国在AI领域——无论是模型规模、性能、人工智能研究、引用量等方面——都领先全球其他所有地区。但中国已崛起为美国在AI领域的制衡力量，逐步缩小差距，今年似乎已基本抹平了美国的领先优势。
自2025年初以来，中美模型多次在性能排行榜榜首位置交替领先。2025年2月，DeepSeek-R1一度与顶级美国模型持平，而截至2026年3月，Anthropic的顶级模型仅以2.7%的微弱优势领先。
美国仍产出更多顶级AI模型和更高影响力的专利，而中国在论文发表量、引用量、专利产出和工业机器人安装量方面处于领先地位。
美国对AI人才吸引力减弱
Part.3
美国拥有的AI研究人员和开发者数量远超任何其他国家，但这些专家流入美国的速度正在急剧放缓。自2017年以来，移居美国的AI学者数量下降了89%。这一下降趋势还在加速，仅去年一年就下降了80%。
AI各领域应用发展不均衡
Part.4
AI持续扩展其能力，在各类基准测试中取得更高分数。但并非所有能力都均衡发展。
前沿模型在博士级科学问题、多模态推理和竞赛数学等方面已达到或超越人类水平。此前表现不佳的领域也取得了巨大进步。例如，根据Terminal Bench数据，智能体处理现实世界任务的成功率从2025年的20%提升至如今的77.3%；处理网络安全问题的AI智能体解题成功率达93%，而2024年仅为15%。
但在其他任务上，AI仍显落后，包括从视频学习、生成连贯逼真的视频、识别时间、多步骤规划管理、金融分析以及回答某些专家级学术考试题目。
机器人在家务管理方面仍有很长的路要走——在折叠衣物或洗碗等真实家庭任务中，成功率仅为12%。
AI投资激增
Part.5
越来越多的资金涌入AI领域；
2025年全球企业AI投资达到5817亿美元，较上年增长130%。与此同时，私人投资达到3447亿美元，较2024年增长127.5%。
美国在AI投资方面领先所有其他国家：其投资规模（2859亿美元）是排名第二的中国（124亿美元）的23.1倍。然而，仅基于私人投资的比较可能低估了中国投入AI的资本总量。
中国政府通过政府引导基金调配资源，这些由国家发起的投资基金既能产生财务回报，又能推进政府的战略优先事项。据估计，2000年至2023年间，这些基金在各行业（包括AI）共部署了9120亿美元。
入门级岗位受挤压
Part.6
AI带来的生产力提升正出现在入门级就业开始下滑的诸多领域。
22-25岁软件开发人员的就业人数自2024年以来骤降近20%，而其年长同事的人数却在增长。企业调查显示高管们预计这一趋势将加速，计划中的裁员幅度将超过近期已实施的裁员。
AI是科学家和实验室助手
Part.7
AI正在推动更多科学研究，从辅助撰写论文或核对数据的工具，迈向真正的科学发现。
自然、物理和生命科学领域的AI相关论文发表量同比增长26%至28%。
AI首次端到端运行了完整的气象预报流程——接收原始实时气象观测数据，直接输出温度、风速和湿度等最终天气预报。
天文学也构建了首个基础模型，实现10台望远镜的天文观测自动化。
模型强大但不透明
Part.8
当今最强大的现代模型恰恰是最不透明的。
巨型、强大的模型集中在最大的AI公司手中，这些公司越来越将训练代码、数据集规模和参数数量视为机密。
基础模型透明度指数（衡量主要AI公司公开披露其模型训练数据、算力、能力、风险和使用政策的开放程度）的平均得分从去年的58分骤降至40分，能力最强的模型往往披露的信息最少。
公众对AI态度复杂
Part.9
公众对AI的态度正变得愈发复杂。
在一项关于AI公众态度和认知的全球调查中，59%的人表示对AI带来的益处持乐观态度，高于此前的52%。
调查还显示，公众对这项技术的紧张情绪略有上升——增加了2个百分点至52%。美国比其他国家对AI更为警惕。仅33%的美国人预期AI会让他们的工作变得更好，而全球平均水平为40%；美国民众在预期AI会消除而非创造就业岗位方面居于最高水平。
美国公众对其政府监管AI的信任度在所调查国家中最低，仅为31%。
生成式AI快速普及
Part.10
AI的普及正以史无前例的速度推进，消费者从这些通常免费使用的工具中获取了巨大价值。
生成式AI在三年内达到53%的人口普及率，比个人电脑和互联网更快，尽管各国普及速度不一，且与人均GDP高度相关。
部分国家的普及率超出预期，如新加坡（61%）和阿联酋（54%），而美国以28.3%排名第24位。
据估计，到2026年初，生成式AI工具对美国消费者的年度价值达到1720亿美元，用户中位价值在2025年至2026年间增长了三倍。
自学AI的浪潮
Part.11
正规教育在AI使用方面已显滞后，但人们正在人生的各个阶段学习AI。
五分之四的美国高中生和大学生现在使用AI完成学业相关任务。
只有一半的中小学制定了AI使用政策，且仅6%的教师认为这些政策清晰明确。
在课堂之外，专业人士正在学习软AI技能（如提示词工程）以及更专业的技术技能；阿联酋、智利和南非在AI工程技能学习方面速度最快。
AI成为医生助手
Part.12
AI已进入临床领域。2025年，能够根据患者就诊自动生成临床记录的工具得到广泛采用。在多个医院系统中，医生报告撰写记录的时间减少了高达83%，职业倦怠感显著降低。
但除特定工具外，临床AI的价值仍有待验证。一项对500多项临床AI研究的综述发现，近半数研究依赖考试式问题而非真实患者数据，仅5%使用了真实临床数据。
医疗AI的另一个增长领域是数字孪生，即动态、数据关联的个体患者计算表征，随时间更新并支持预测、模拟和治疗优化。相关论文发表量从2015年的接近零篇增至2025年的372篇，且在已有严格试验的领域，早期结果令人鼓舞。
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