AI时代的过去、现在、未来!
作者：微信文章今天看到一篇快刀青衣老师的公众号文章48条笔记，带你读懂“互联网女王”首份AI趋势报告（附报告全文）
本篇文章聚焦于Mary Meeker 发布的《人工智能趋势报告》，报告共计340页，是其“互联网女王”回归后首份AI方向的深度研究，具有里程碑意义。
快刀青衣老师以“通俗易懂 + 幽默风趣”的风格，拆解报告中的关键数据与重要观点，并结合自身体验和行业背景进行了二次解读。
看完后，我对AI的过去、现在、未来都有了更深的认识，以下为我摘录的部分内容。
1、ChatGPT 在用户量、付费用户数和收入增长这三个维度上，都做到了“前无古人”。用户量从 0 增长到 8 亿周活跃用户，仅用了两年半，实现了年收入 40 亿美元。
2、ChatGPT 和谷歌表面上看，这是两个产品之间的竞争，实则是两代产品的更迭。1998 年，谷歌借助互联网兴起，靠的是“整合信息”，目标是让全球信息人人可访问；但如今，我们早已不缺信息，缺的是如何使用这些海量信息。而AI正在重塑信息的组织方式。传统搜索是“去找答案”，ChatGPT 则是“直接告诉你答案”。所以它真正挑战的不是“搜索”这个行为，而是整个信息交互方式。3、知识传播三阶段演进：从印刷（1440年到1992年）→数字化（1993年到2021年）→生成式AI内容（2022年-至今），知识正变得个性化、实时化。4、目前AI本质上还是在“辅助人”：你提问，AI回答；你描述，AI生成。作者预测，五年后AI将具备更多能力，比如：用人类的水平来写作和编程、与人类自然对话、识别情绪、自动经营公司、完成库存、定价、报表等一条龙任务，甚至还能控制机器人。在这个阶段，AI的核心将从现在的“回答问题”→“完成项目”——你只需要告诉它目标，具体流程由它来定。十年后呢？AI有望具备独立开展科研的能力，能自己提出假设、跑模拟、生成数据，最终写出论文；还能做出专家级决策，比如实时提供法律、健康或商业建议。在这个过程中，人类的价值不会消失，只是角色会发生变化。到那时，好奇心将成为最稀缺、最重要的人类原材料。5、会用 AI 的人、做 AI 的公司、拿 AI 专利的团队，这三类数据都在指数级增长，而且增速还在不断加快。6、著名的图灵测试：如果机器和人的对话让评审者无法分辨出谁是机器，那就算通过了测试。当GPT-4o没有被设定具体人设时，只有25%的情况下被误认为是人类。但一旦给GPT-4.5设定了“网瘾宅男青年”的人设后，有73%的回答被当成真人——直接翻倍，甚至超过了真正的人类对照组。（今天我跟gpt对话讨论小红书，给他说我当下的现状及困惑，他给的回答七七八八听着还挺靠谱，而且他情商很高，他会跟你说，你已经做的很棒了等等鼓励的话，然后再给你提建议）7、
8、霍金的名言：“成功创造出人工智能，可能成为人类文明史上最伟大的事件，但如果我们无法学会规避风险，它也可能是最后一件。” 9、ChatGPT只用了短短5天，门槛为0，打开网页就能用，把AI的神回答截个图就能社交裂变传播。AI产品重新定义了“快”的标准，如果没有核心竞争力，在这种一夜全球爆发的节奏下，很可能瞬间就被淘汰。10、2024年对全球CMO的调研显示，60%的企业已经在做小规模实验，20%的传统企业已经批了预算、排期上线。只有不到5%的企业还在观望，说一两年后再说。从落地场景看，市场营销文案、投放和数据分析，是当前最热门的三大应用方向。11、凯泽医疗在2023年10月为1万名医生上线了AI工具，仅用10个月，就让7500名医生告别了手动敲病历，自动生成了250万份门诊记录。这样医生就能少盯着电脑打字，把注意力更多放在病人身上，诊疗结束后再校对一下就行。这个切入点不是要取代医生，而是“取代键盘”，不用让AI去承担看病风险。12、在新药研发领域，AI大幅压缩了周期。原本平均需要30到48个月的研发时间，现在缩短到8到18个月，相当于砍掉了30%-80%的前期流程。这不仅节省时间，还省钱——因为每多拖延一个月，就可能多烧掉数百万美元的研发费用。13、2023年时，只有13%的50到64岁用户，以及4%的65岁以上用户使用ChatGPT；一年半之后，这两个数字分别涨到了30%和20%，增长非常快。14、不同年龄段的使用方式也不同。年轻人用AI写论文、改简历、聊感情，更像是在用它当生活导师；而老年人则更像在用AI替代谷歌，用来问病情、查菜谱、做旅行攻略，而且大多是通过语音输入，而不是打字。15、AI 正在从聊天助手进化为能“干活”的智能体。在 Google 上搜索 “AI Agent”，从 2024 年 1 月到 2025 年 5 月，16 个月内搜索量增长了 1088%。最高峰出现在 2025 年 3 月，OpenAI 发布 Agent 工具，当周搜索量突破 50 万次。16、全球正在为建数据中心疯狂提速。以美国为例，建一栋普通独立住宅平均要234天，而马斯克的AI公司只用了122天，就建成了一个7.5万平方米的超算机房，10万块GPU可以直接上线跑。xAI的官方说法是：“我们自己动手，砍掉不必要的环节，结果4个月就搞定。”按以往的节奏，这至少得24个月。17、如今全球顶级大模型动辄就是千亿级参数，训练成本已飙到几亿甚至几十亿美元。专家预测，未来两年内会出现训练成本超百亿的大模型。2016年训练一个大模型大约需要4万美元，而到了2024年，训练GPT-4或谷歌的Gemini，成本已飙到1亿美元，足足涨了2400倍。这意味着，只有巨无霸体量的资本才能玩得起最前沿的模型。18、虽然大模型的训练成本越来越高，但使用成本却越来越低。同级别模型的每百万 token 价格，在短短两年内下降了 99.7%。在 AI 世界里，token 就像计量货币——1 个 token 大约等于 4-5 个英文字符，100 万 token 相当于约 75 万个单词，也就是一本 3500 页的大部头书。这意味着什么呢？大模型一步步变成“高烧钱、低毛利”的生意，最终可能会像水电煤一样成为基础设施。19、顶级模型之间的差距已经非常小了在一项叫 LMSYS 的能力测试中，2024年2月，DeepSeek 得分为 1075，跟OpenAI相差近 200 分。但到了 2025年2月，DeepSeek 提升到了 1362 分，跟 OpenAI 仅相差 4 分。20、GitHub，从2022年到2024年，AI相关项目数量在短短16个月内飙升了175%。在AI编程工具的使用上，2023年有44%的程序员在用，到2024年，这个比例已经涨到63%。21、英伟达2023年之前，它的游戏业务和数据中心业务还算是并驾齐驱。但从2023年开始，随着A100/H100供不应求，一切都变了——英伟达像一台巨型印钞机，被彻底启动了。现在它的季度营收飙升到390亿美元，同比增长78%。22、对于头部AI公司，资本市场已经疯狂加注。比如，OpenAI 最新估值达到 3000 亿美元，年收入预计为 92 亿，估值与收入比是 33 倍。而 AI 搜索产品 Perplexity 更夸张，直接冲到 75 倍。
23、AI 编程应用 Cursor 是一个非常典型的现象级产品。2023 年 3 月刚起步时，年收入只有约 100 万美元，而到了 2025 年 4 月，这一数字飙升至 3 亿美元—— 25 个月时间，收入翻了整整 300 倍。这也说明了，垂直类 AI 产品只要瞄准一个精准且高价值的人群，就有可能爆发出惊人的增长效率。24、报告中对比了开源模型和闭源模型的用户规模，结论是：封闭生态仍牢牢占据流量主导。虽然开源模型在技术圈很火，但在终端用户规模层面，仍然处于追赶位置。数据显示，OpenAI 的 ChatGPT 占全球 AI 产品月活的 60%，谷歌 Gemini 占 17%，DeepSeek 大约为 10%。不过这个数据其实有偏差——统计的是各大 AI 产品“官网域名”的流量，也就是说，只有直接使用 DeepSeek 官方应用才算进来。但大家都知道，国内很多互联网产品已经在各自生态里接入了 DeepSeek。大到腾讯元宝，小到我们出的Get笔记，这些零散的流量都没有被统计在内。25、从1995年到2025年，得出一个明确结论：全球市值Top30，美国企业不仅全面占据榜单，而且高度集中在AI、半导体、互联网等新技术赛道。相比之下，日本和欧洲企业大幅退场；中国企业虽然数量仍少，但进入榜单的速度已经明显快过当年的互联网时代。在科技类Top30企业中，美国占了21家，约70%；中国大陆有3家上榜，分别是腾讯、阿里和中国移动。而日本，1995年时还有9家公司在榜，如今已跌至0，基本在AI时代掉队了。26、中国AI产品的角色已经从“跟随者”变成了“快速追赶者”27、在工业机器人领域，中国已经一骑绝尘。2021年，中国安装的工业机器人数量首次超过了全球其他所有国家的总和。到了2023年，中国单年安装了276万台，而全球其他国家合计才265万台，展现出我们在智能制造上的绝对领先优势。28、在2025年3月的全球AI产品月活榜上，第一名毫无悬念是 ChatGPT。但中国力量也已经崛起——第二名是豆包，第四名是 DeepSeek。29、在 DeepSeek APP 的月活中，国内用户占33.9%，俄罗斯占9.2%，印度占6.9%，而美国用户仅有4.4%。30、关于AI在职场中的作用，报告指出：人类不会被取代，但角色和定位需要调整。像填表、对账、初稿写作这类机械性白领工作，会被自动化替代。而人类的新任务，将是为AI提供优质数据、评估其产出质量，并持续优化AI表现。31、在AI落地企业的过程中，一个明显变化是：几乎没有企业还在观望，AI已成为刚需。当前主要目标是提升员工个人效率，其次才是节省特定岗位的人力。部分企业希望直接用AI创造营收，但更多企业还是选择先“练内功”，再考虑对外变现。32、过去7年，美国与AI相关的岗位需求暴涨了4.5倍，而传统IT岗位反而下降了9%。说明企业正在集中抢AI人才，尤其是算法、数据、模型部署这类岗位最吃香。对我们个人来说，想在这个时代保值，当然要补点AI基础，但更关键的是学会思考AI和业务的结合方式。因为AI的技术能力在飞速进化，但业务洞察和提出好问题的能力，目前还离不开人类。33、报告追踪了1947年到2024年间的两个关键指标：美国非农劳动生产率和非农就业人数。结论很直接——尽管技术不断变革，但整体就业并没有被“吞掉”，反而伴随着新岗位的诞生和工资水平的提升。作者强调，更高的生产率，并不是用更少的人做同样的事，而是让同样的人去完成更多、更新、更有价值的工作。
身处这个AI时代的洪流中，唯有积极拥抱AI，时代就淘汰不了我！
愿
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