斯坦福大学研究团队13日发布的《2026 AI指数报告》指出，人工智能（AI）正在全球以最快速度扩散，但对其监督和透明度的信任反而在减弱。这意味着技术采用虽爆炸性增长，但围绕AI的控制力和责任性在市场和社会中都已成为更大挑战。
本报告是斯坦福以人为本人工智能研究所（Stanford HAI）发布的年度调查，今年已是第九年。报告认为美中AI竞争格局实际上已进入“超激战”阶段。过去美国曾显示出明显优势，但现在评估认为，在主要性能基准测试中，两国模型已交替占据前列，差距已缩小。
美国资本占优，中国专利·机器人强势
报告显示，美国在资本实力、基础设施建设和AI半导体领域仍保持优势。而中国则在专利、论文、自主机器人等所谓“实体AI”领域扩大存在感。值得注意的是，AI霸权竞争已不再是美中两国的专属战场。
特别是韩国在人均专利申请基准的“创新密度”上被评为全球领先。欧洲和中亚多个国家在过去一年里加快了AI基础设施投资，扩大了国家支持的超级计算集群。受此趋势影响，目前拥有“国家支持超级计算集群”的国家已增至44个。
另一方面，南美和中东国家被分析认为相对落后。斯坦福研究团队警告，这种差距可能导致新型“数字鸿沟”。这意味着越无法主导AI开发方向的国家，其经济受益也可能越受限。
超90% AI模型由企业主导…透明度倒退
报告指出，超过90%值得关注的AI模型如今出自私营企业。问题在于，随着向企业主导的结构重组，透明度正迅速降低。谷歌、Anthropic、OpenAI等领先企业正逐渐减少公开最新模型的训练数据规模或训练周期。
去年公开的95个主要AI模型中，有80个甚至未公开训练代码。这意味着所谓的“黑箱”问题更加严重。技术实力虽增强，但外部验证却变得更困难。
政策影响力也在扩大。美国国会AI听证会中，业界相关人士的比重自2017年以来增加了两倍，而中立学界人士的存在感则大幅减少。这可以解读为，在监管讨论中企业声音得到更强反映的结构正在固化。
政府监管信任下降…美国31%，中国27%
公众信任反而出现倒退。报告显示，相信本国政府能适当监管AI的美国人仅占31%。在调查对象国中，除中国的27%外，处于最低水平。欧盟有53%的受访者信任政府的AI监管能力，相对较高。
硬件供应链不稳定也被指认为核心风险。目前全球AI产业实际上严重依赖中国台湾的台积电，即台湾积体电路制造公司（$TSM）这一家代工厂。随着AI热潮持续，半导体供应链集中风险很可能成为更敏感的变量。
生成式AI使用率53%…美国普及速度意外放缓
生成式AI的扩散速度被证实比历史上任何技术都快。目前全球53%的人口定期使用它，这一数字超过了个人电脑、互联网、智能手机的普及速度。但认知存在分歧。59%的人认为其优点大于缺点，但52%的人回答AI带来了不安感。
有趣的一点是美国的地位。美国虽主导AI开发，但在生成式AI定期使用率上仅位列全球第24位。美国人的定期使用比例为28.3%。而中国、马来西亚、泰国、印度尼西亚、新加坡等地，超过80%的人预计未来3-5年内AI将对自己的生活产生重大影响。
经济影响力也在迅速扩大。2013年以来，AI相关企业投资增长了40倍，美国境内生成式AI消费者剩余今年统计为1720亿美元。按1美元兑1484.50韩元汇率计算，约合255.334万亿韩元规模。这意味着AI正超越实验阶段，开始真正创造实体经济效用。
专家乐观论与大众不安的差距
报告还凸显了专家与大众之间的“温差”。73%的AI专家认为AI对就业的影响是积极的，但普通大众中持相同观点的比例仅为23%。乐观论与实际感受存在巨大差异。
也有实际数据支持担忧。研究团队解释称，在“AI暴露度高的职位”中，年轻劳动者的雇佣已经开始减少。这意味着AI在提高生产力的同时，也可能更快地撼动劳动力市场结构。
环境成本亦不容忽视。据估计，仅xAI最新模型“Grok 4”的训练过程就排放了超过7.2万吨二氧化碳。报告还称，GPT-4o推理工作所需的水量相当于1200万人可使用的规模。随着AI扩散同时推高电力和水需求，产业增长的隐性成本也愈发清晰。
最后，报告指出AI在提高科研生产力的同时，也可能减少研究主题的多样性。分析认为，使用AI工具的科学家个人生产力提高了2倍，但由于研究涌向数据丰富的领域，整体科学的探索广度反而可能变窄。
此次斯坦福AI报告表明，AI现已超越技术竞争，崛起为撼动产业、劳动力、监管、资源安全的核心变量。仅从扩散速度看，AI已成大势，但若无法恢复信任与透明度，其增长面临的摩擦也可能更大。
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