播客内容由listenhub生成，懒得看的话也可以听

　　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》，只不过这次开始叫《人工智能趋势报告》了，整份报告有 340 页，非常详细的分析了AI领域的现状。

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

　　先介绍一下Mary Meeker和她的《互联网趋势报告》：

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

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

　　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。自 1995 年她担任摩根士丹利科技分析师起，直至 2019 年，她每年都会发布这份报告。

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

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

　　之后从2004年就开始放缓，标志的互联网时代的发展也开始变慢了。

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

　　技术变化周期正在加速，通过更好、更快、更便宜带来了更多的设备和更高的增长速度。

　　从90年PC时代的3亿设备开始到现在AI移动互联网使得设备增长到了数百亿这个量级。

　　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CPU，之后过渡到大数据/云计算，10年以后CPU重要性不断下降，发展也变得停滞，开始转向GPU，同时在GPT发布后彻底爆发。

　　这张图反映了1950 开始的模型训练计算量（FLOP：（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。

　　可以看到在10年以后开始了爆发式增长，每年的增长率都超过了360%，这意味着计算量每年增长4.6倍，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。

　　这是ChatGPT和谷歌在相对时间轴上搜索量的对比。

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

　　谷歌时代互联网普及率低、需要教育用户什么是搜索引擎、宽带接入有限。

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

　　种种因素导致AI普及的速度远超当时的搜索引擎。

　　这张图展示了一些著名的互联网产品达到1亿用户所用的时间。

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

　　摩根大通在投资者服务、运营优化和顾问支持三个核心领域全面部署AI。

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

　　所有 AI 公司的收入倍数都远超传统软件公司。

　　OpenAI的年化收入是92亿美元，但是估值高达3000亿美元，收入倍数达到了33倍。

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

　　目前AI投资就是高收入增长 + 高现金消耗 + 高估值 + 高投资水平。

　　用NotebookLM总结了一下整个PPT内容，同时做了一个网页来展示：

　　变革速度似乎比以往任何时候都快？是的，确实如此 核心结论

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

　　生成式AI（以2022年11月ChatGPT的公开发布为标志）被视为AI的iPhone时刻，ChatGPT创下了独立产品用户增长最快的记录（5天达到100万用户）

　　人工智能是互联网基础设施之上的复合层，使得易用的广泛兴趣服务能够快速被采纳

　　技术的永恒啊哈模式——成本下降+性能提升→采用率上升——正在人工智能领域重演

　　人工智能用户 + 使用量 + 资本支出增长 = 前所未有 核心结论

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

　　超过72%的受访美国在职成年人表示使用AI聊天机器人极大地/非常大地帮助提高了工作质量并加快了工作速度

　　美国18-24岁的学生主要将ChatGPT用于研究、解决问题、学习和获取建议

　　美国成年人中使用ChatGPT或其他AI工具的比例在所有年龄段都在上升，尤其是在18-29岁和30-49岁人群中增长显著

　　开发者使用量正在上升。每代币推理成本下降正在推动开发者使用量的增长

　　NVIDIA AI生态系统的开发者数量在四年内（2021-2025）增长了2.4倍，达到600万。AI初创公司增长了3.9倍，达到2.7万。使用GPU的应用程序增长了2.4倍，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，达到700万

　　Google产品和API处理的月度代币数量在一年内增长了50倍，超过480万亿

　　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，超过100万亿

　　有超过7万家企业和数字原生公司正在使用Azure AI Foundry

　　亚马逊AWS用于AI/ML基础设施建设的资本支出占收入的比例在2024年为49%，而2013年用于初始云基础设施建设的比例为27%

　　全球数据中心支出在2024年达到4550亿美元，并且还在加速

　　美国数据中心年度私人建筑价值在两年内（2022年1月至2024年12月）年均增长49%，加速于之前八年的28%年均增长

　　训练成本极高且快速上升，目前每个模型的训练成本通常超过1亿美元

　　Anthropic首席执行官Dario Amodei指出，目前正在训练的模型成本更接近10亿美元，而100亿美元模型的训练可能在2025年开始

　　前沿AI模型估计训练成本在八年内（2016-2024）增长了约2400倍

　　AI总支出中越来越多地转向推理。推理持续发生，涉及数十亿次的提示、查询和决策，而模型训练是周期性的

　　亚马逊首席执行官Andy Jassy指出，推理将占未来AI成本的绝大部分

　　单位推理成本的降低正在推动总体支出的增加。随着推理变得更便宜，AI的使用量增加；随着AI使用量增加，总基础设施和计算需求上升，再次推高成本

　　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，而每代币的推理成本正在下降。这导致性能趋于一致，开发者使用量上升。

　　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。训练成本极高且快速上升，目前每个模型训练成本通常超过1亿美元

　　前沿AI模型估计训练成本在八年内（2016-2024）增长了约2400倍

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

　　支持论据（推理成本每代币下降）

　　每代币成本的下降使得新技术进步变得越来越强大、易于获取且经济上可行

　　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%

　　推理成本正在快速下降。推理代表了一条新的成本曲线，它不像训练成本那样向上，而是向下弯曲

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

　　输出质量在不同玩家之间趋于一致，差异化变得更加困难

　　性能趋于一致正在改变模型选择的考量。顶级前沿模型与更小、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，73%的AI回应被测试者误认为是人类生成的

　　AI生成的图像、音频翻译/生成越来越逼真

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

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

　　Google AI生态系统：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，超过480万亿。使用Gemini进行开发的全球开发者数量在一年内增长了5倍，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，超过100万亿

　　Meta Llama下载量：在八个月内（2024年8月至2025年4月）增长了3.4倍。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：从2022年3月的约3.5万增加到2024年11月的116万，增长了33倍

　　人工智能使用量 + 成本 + 亏损增长 = 前所未有 核心结论

　　人工智能的使用量、成本和亏损增长是前所未有的。

　　部分私人AI模型公司（OpenAI、Anthropic、Perplexity、xAI）迄今已融资约950亿美元，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，OpenAI 33倍、Anthropic 31倍、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

　　历史上的积极烧钱和亏损例子，最终实现了盈利：

　　亚马逊在第一个净收入为正的年份之前，在27个季度内亏损了30亿美元

　　优步在2016年至2022年期间烧钱170亿美元

　　特斯拉在2009年至2018年期间烧钱92亿美元

　　这些公司最终建立了大规模数据驱动的网络效应和技术驱动的竞争优势

　　人工智能变现威胁 = 竞争加剧 + 开源模型势头增强 + 中国崛起 核心结论

　　人工智能变现面临来自竞争加剧、开源模型势头增强以及中国崛起的威胁。

　　随着推理变得更便宜，LLM提供商在延迟、正常运行时间和每代币成本方面的竞争加剧

　　基础模型（OpenAI、Meta、Mistral、Anthropic、Google、Microsoft等）的激增

　　各种模态的大型AI模型发布数量快速增加（多模态：两年内增长1150%；语言：两年内增长420%；视觉：同比增长109%；语音/音频：同比增长367%；视频：同比增长120%）

　　更广泛的中美经济贸易紧张局势因对战略技术输入（稀土元素、半导体）的控制权竞争而升级

　　美国优先考虑半导体制造业回流并与盟友合作以减少对中国供应链的依赖

　　台湾台积电（TSMC）至关重要，生产全球80%-90%的最先进半导体

　　美国知识产权仍然面临风险，中国公司正试图提炼美国领先AI公司的模型

　　技术发展被视为国家韧性和地缘政治力量的战略杠杆

　　全球公共市场市值领先者：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，而1995年12月为53%），但中国已崛起，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：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，而1995年12月为53%），中国已崛起，有3家公司（腾讯、阿里巴巴、中国移动）

　　中国的AI响应时间比1995年的互联网快得多

　　人工智能与物理世界的快速发展 = 快速 + 数据驱动 核心结论

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

　　自动驾驶车队（Waymo、特斯拉FSD）正在创收，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，FSD版本12用神经网络取代了C++代码，并认为特斯拉可能是世界上AI推理效率最高的公司

　　人工智能从一开始就推动的全球互联网用户增长 = 前所未有的增长 核心结论

　　人工智能从一开始就推动的全球互联网用户增长是我们从未见过的。

　　全球互联网用户：在过去三十三年里实现了惊人的增长，达到55亿用户

　　全球互联网普及率在2024年达到68%，高于十九年前的16%

　　除南亚和撒哈拉以南非洲外，所有地区普及率均超过70%

　　城市普及率（83%）高于农村（48%）

　　全球互联网用户在2024年同比增长6%，并且还在加速

　　新的互联网用户增长得益于AI和卫星技术

　　SpaceX Starlink在全球轨道/卫星发射市场份额中不断上升

　　Starlink拥有超过500万用户，在3.2年内实现了202%的年增长

　　Starlink在人工智能时代为偏远社区、学校、火车和船舶等各种用例解锁了以前无法访问的互联网连接

　　人工智能与工作演进 = 真实 + 快速 核心结论

　　人工智能与工作的演进既真实又快速。人工智能正在从根本上改变我们的工作方式。

　　Shopify CEO内部备忘录：反思性地使用AI已经成为一个基本期望

　　AI是一个思维伙伴、深度研究员、评论家、导师和结对程序员

　　这是他职业生涯中工作方式变化最快的转变

　　有效使用AI是Shopify每个人的基本期望；选择不学习AI技能是不可行的

　　Duolingo的AI-first战略

　　Duolingo CEO全员备忘录：Duolingo将成为AI-first的公司

　　AI不仅提高了生产力，还帮助他们大规模创建内容（例如，国际象棋等新课程）

　　成为AI-first意味着需要重新思考工作方式

　　AI的使用将成为招聘和绩效评估的一部分

　　只有当团队无法进一步自动化工作时才会增加人员

　　大多数职能部门将从根本上改变其工作方式

　　就业演进：美国AI职位发布量在七年内（2018年1月至2025年4月）增长了448%，而非AI IT职位下降了9%

　　全球新增包含AI术语的职位名称累计数量在两年内（2022年第二季度至2024年第二季度）增长了200%

　　苹果在2025年5月有600多个生成式AI相关的招聘岗位

　　你不会因为AI而失业，但会因为使用AI的人而失业

　　AI是弥合技术鸿沟的最大机遇，它使那些不懂C++编程的人也能编程

　　AI是历史上最易于使用的技术之一

　　我们面临劳动力短缺，AI提供了一个机会，可以将3000-4000万工人重新投入劳动力市场，从而提高全球GDP

　　整理和翻译不易，觉得有用的话可以给个三连，感谢‍

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