灌水浪费时间。打算好好学习宝藏文章，发掘机会。坛子里面热爱学习的同学一起进步。中英文版本都有。
https://www.bondcap.com/report/pdf/Trends_Artificial_Intelligence.pdf
https://ikala.ai/zh-tw/blog/ikala-ai-insight/mary-meeker-340-page-2025-ai-trends-report/
前言
由 Mary Meeker 率領的 BOND 公司於 2025 年 5 月發布的《Trends Artificial Intelligence》報告，內容多達 340 頁，彙整了全世界 AI 產業發展的現況，內容無所不包。這份報告象徵科技分析領域的一個重要里程碑。本文作為這份報告的增補，旨在為每張投影片提供詳細的敘述、根據外部數據驗證其內容，並為一般讀者提供更深入的見解。Mary Meeker 長期以來享有「網路女王」(Queen of the Internet) 的美譽 ，為本分析報告提供了相當大的權威性。她過往的年度報告，對於塑造矽谷乃至整個科技產業的理解與投資策略，扮演了關鍵角色。
值得注意的是，Mary Meeker 的關注焦點發生了轉變。她先前以涵蓋整個數位領域的綜合性《網路趨勢》報告聞名 ?，如今則撰寫了一份長達 340 頁、專門探討 AI 的文件。 這一轉變意味著，AI 已不再僅僅是網路趨勢的一個組成部分，而是躍升為一股主導性的、獨立的科技力量。這也反映了更廣泛的產業趨勢：AI 日益成為創新和投資的核心引擎，而非邊緣技術。因此，像 Meeker 這樣的頂尖分析師，現在已將 AI 視為科技和經濟變革的主要驅動力，值得她給予如同以往對待整個網路般的深入、定期審視。
背景
由於 AI 產業變化實在太快了，編寫這份報告的任務被比喻成一頭「猛獸」，被形容為一場「打地鼠般的數據遊戲」。報告引用了 Vint Cerf 於 1999 年以「狗年」（dog year）比喻網路發展速度的說法，指出 AI 使用者和使用趨勢的「顯著加速」，甚至達到了「機器可能超越我們」的程度。推動此加速發展的關鍵因素包括：可供 55 億公民使用的全球網路基礎設施、三十年來累積的龐大數位資料集，以及 OpenAI 的 ChatGPT（2022 年 11 月推出）等突破性大型語言模型（LLM）。積極投入的人工智慧公司創辦人（他們推動創新、投資和快速的資本循環），以及將大量自由現金流轉向人工智慧的傳統科技公司，進一步塑造了此格局。最後，激烈的全球競爭，尤其是中美之間的競爭，是一項決定性的特徵。人工智慧的變化速度，甚至超越了網路發展史上的快速演進。作者們坦率承認追蹤此活躍領域的挑戰。成熟的全球數位基礎設施、龐大的數據資料庫，以及 ChatGPT 這類變革性模型的整合，正共同推動著這前所未見的成長。在美中兩國激烈的科技競爭背景下，人工智慧新創公司和老牌科技巨擘的積極投資策略，更加劇了此趨勢。
Vint Cerf 的「狗年」：雖然提供的資料中未詳細說明該 1999 年引言的確切背景，但身為「網路之父」的 Vint Cerf 經常評論網路的動態與持續發展的本質。 「狗年」的比喻，貼切地描繪了當時網路相較於傳統產業的飛快發展步調。
全球網路使用者：國際電信聯盟（ITU）與 DataReportal 的最新估計顯示，至 2025 年初，全球網路使用者將達到約 55 億人，此數據與 Meeker 的數字相符。?
ChatGPT 的推出：ChatGPT 於 2022 年 11 月公開發表，這是一個記載明確的里程碑。
投資趨勢：2024 年與 2025 年的報告證實，人工智慧領域的創業投資達到歷史新高，現有科技公司也進行了大量以人工智慧為重點的投資。?
中美競爭：美國與中國在人工智慧領域的科技競爭持續升級，這是一個廣受認可且日益加劇的地緣政治動態。?
用「打地鼠」來比喻更新人工智慧數據的過程尤其具啟發性。這顯示該領域的特徵是快速、不可預測且相互關聯的變化，解決一個數據點或理解一個趨勢，就需要立即重新評估其他趨勢。 這不僅僅是新數據的出現，更意味著人工智慧領域的基礎指標、定義，甚至核心特徵本身都處於不斷變動的狀態。例如，何謂「領先模型」、如何最有效地衡量「使用者參與度」，甚至精確的「人工智慧市場規模」，都可能隨著新功能和新產品的發布而發生巨大變化。這與關鍵指標和定義相對穩定的成熟技術領域形成鮮明對比。因此，分析人工智慧不僅需要追蹤數量的變化，還需要不斷重新評估用於測量的框架和術語。該領域尚處於起步階段，其基本屬性正在即時被定義和重新定義，這使得長期預測極具挑戰性。
此外，Meeker 關於人工智慧發展「實質上比網路更快」，且「機器可能超越我們」的論斷，點出了人工智慧的發展已不僅是速度上的超越，更發生了質的轉變。 網路的快速發展主要由人類在新的全球平台上的創新和採用所驅動。 而人工智慧，特別是生成式人工智慧和大型語言模型，則引入了一個要素：機器能夠以一定的自主性進行學習和改進，其規模和速度是人類無法直接比擬的。「機器可能超越我們」這句話概括了這個根本差異。這不僅僅是開發週期更短，而是該技術本身具有以往通用技術（GPTs）所缺乏的自我進化能力。由於許多人工智慧工具在全球範圍內幾乎同步普及 ，不像網路是逐步、逐區域地推廣，情況因此更為複雜。這意味著「人工智慧時代」可能代表一個階段性的轉變，其中技術進步的速度不再僅由人類的創造週期決定，而是由人機共同進化決定，且機器正日益主導著發展的步伐。這對社會適應、監管以及創新本身的未來，都有著深遠的影響。
投影片 4：大綱
Meeker 的內容：報告分為八個主要部分：
- 變革似乎比以往更快？是的（第9-51頁）
- AI 使用者 + 使用量 + 資本支出成長 = 前所未見（第52-128頁）
- AI 模型運算成本高昂/持續上升 + 每詞元推理成本下降 = 效能趨同 + 開發者使用率上升（第129-152頁）
- AI 使用量 + 成本 + 虧損成長 = 前所未見（第153-247頁）
- AI 貨幣化威脅 = 競爭加劇 + 開源趨勢 + 中國崛起（第248-298頁）
- AI 與實體世界整合 = 快速 + 數據驅動（第299-307頁）
- 全球網路使用者在 AI 推動下從一開始就激增 = 前所未見的成長（第308-322頁）
- AI 與工作演變 = 真實 + 快速（第323-336頁）
投影片 5：圖表勝過千言萬語（摘要圖表 1）
敘述：這張投影片以視覺化的方式總結了報告後續將詳細介紹的關鍵趨勢，快速呈現了人工智慧的多面向影響。
圖表 1：領導晶片製造商生態系統中的開發者
Meeker 的內容：顯示領導晶片製造商生態系統中的開發者數量，從 2005 年的 0 人成長到 2025 年的 600 萬人。資料來源：領導晶片製造商。（詳見第 38 頁）。
敘述：人工智慧開發者社群正在迅速擴大，這對於創新和應用程式的建構至關重要。領導晶片製造商 NVIDIA 報告指出，其開發者計畫從 2005 年幾乎為零的規模，成長至 2021 年的 250 萬人，預計到 2025 年將達到 600 萬人，顯示圍繞著人工智慧賦能硬體，正湧現出強大的人才庫。 這種成長是基礎性的，因為開發者是人工智慧解決方案的建構者。
驗證/增強：NVIDIA 的 CUDA 平台於 2007 年推出 ，一直是 GPU 加速運算的核心。該公司的財務報告和執行長信函經常強調其開發者生態系統的成長，是人工智慧普及的關鍵優勢和指標。 600 萬這個數字與公司的發展軌跡和市場地位相符。
圖表 2：網路與美國領先大型語言模型比較：北美以外地區的現有使用者總數
Meeker 的內容：比較網路（第 23 年，90% 使用者來自北美以外）與美國領先的大型語言模型（第 3 年，90% 使用者來自北美以外）。註：大型語言模型數據針對的是中國/俄羅斯每月活躍的行動應用程式使用者，以及應用程式在這些地區的不可用性。資料來源：聯合國/國際電信聯盟，Sensor Tower。（詳見第 55 頁）。
敘述：領先的大型語言模型等人工智慧工具，其全球覆蓋速度遠比網際網路快得多，這意味著國際應用的迅速普及。
驗證/增強：國際電信聯盟提供了網路普及的歷史數據。? Sensor Tower 追蹤行動應用程式的使用情況。? 儘管 ChatGPT 在全球範圍內的傳播速度很快，但其使用者群中並未包括中國等主要市場（當地有較多替代品），這意味著與更普遍使用的「網際網路」進行比較時，需要謹慎解讀。Sensor Tower 的數據顯示，印度是人工智慧應用的主要下載市場，儘管北美在營收方面領先。?
圖表 3：美國領先大型語言模型（LLM）的使用者
Meeker 的內容：顯示一家美國領先大型語言模型（LLM）的每週活躍使用者，從 2022 年 10 月的 0 人成長到 2025 年 4 月的 8 億人。資料來源：公司揭露資訊。（詳見第 55 頁）。
敘述：ChatGPT 等旗艦級人工智慧產品的使用者採用率呈現爆炸性成長，在短時間內，每週活躍使用者數就達到數億規模。
驗證/增強：OpenAI 執行長 Sam Altman 確認，2025年4月 ChatGPT 的週活躍使用者數量達到 8 億人。 這一數字被廣泛引用，作為人工智慧快速滲透主流市場的證據。?
圖表 4：美國六大科技公司的資本支出
Meeker 的內容：顯示 Apple、NVIDIA、Microsoft、Alphabet、Amazon (AWS) 及 Meta 的資本支出，從 2014 年的 330 億美元成長到 2024 年的 2120 億美元（最近一期年增率為 63%）。資料來源：Capital IQ、Morgan Stanley。（詳情請見第97頁）。
敘述：各大科技公司正在大幅增加資本支出，其中很大一部分用於建構人工智慧基礎設施。
驗證/增強：Capital IQ 是財務數據的標準來源。? Morgan Stanley 研究部門經常分析科技資本支出趨勢，並指出人工智慧是此成長的主要驅動力。? 2024 年 的 2120 億美元這一數字，反映了對人工智慧硬體和資料中心的大量投入。
投影片 6：圖表勝過千言萬語（摘要圖表 2）
敘述：這張投影片延續了視覺化總結，重點在於成本動態、競爭格局和實體世界的人工智慧採用情況。
圖表 5：關鍵技術成本與推出年份的關係
Meeker 的內容：比較電力、電腦記憶體和人工智慧推理的成本隨時間（以第0年為基準）的下降情況。人工智慧推理顯示其成本下降速度顯著加快。資料來源：Richard Hirsh、John McCallum、OpenAI。（詳見第 138 頁）。
敘述：使用人工智慧（推理）的成本正以前所未見的速度下降，遠快於電力或電腦記憶體等其他基礎技術的歷史成本下降速度。
驗證/增強：電力成本的歷史數據 以及電腦記憶體成本（John McCallum 的研究）? 呈現明顯的長期下降趨勢。OpenAI 和 Epoch AI 的數據證實了每詞元人工智慧推理成本的快速下降。? 成本的快速降低是人工智慧廣泛採用和實驗的關鍵因素。
圖表 6：美國領先 AI LLM 的營收與運算費用
Meeker 的內容：顯示美國領先 AI LLM（OpenAI）的預估營收和運算費用。2022 年：營收/支出約為 0 美元。2023年：營收約5億美元，支出約5億美元。2024 年：營收增加 37 億美元，支出減少 50 億美元。資料來源：The Information。（詳見第 173 頁）。
敘述：雖然領先的人工智慧模型供應商營收正在快速成長，但與訓練和運行這些模型相關的運算費用也相當高昂，導致早期出現重大的淨虧損。
驗證/增強：The Information 已廣泛報導 OpenAI 的財務狀況。? 這些數字凸顯了開發和擴展尖端人工智慧模型的資本密集特性。OpenAI 2024 年的營收預計為37億美元，淨虧損約 50 億美元。?
圖表 7：美國領先 LLM 與中國 LLM 的桌面使用者市佔率比較
Meeker 的內容：顯示美國 LLM #1（OpenAI 的 ChatGPT）的桌面使用者市佔率從約75%（2024年2月）下降至約 50%（2025年4月），美國 LLM #2（可能是 Google 的 Gemini 或 Anthropic 的 Claude）從約 10% 上升至約 21%，而中國的 LLM（可能是 DeepSeek）則從約 0% 上升至約 15%。來源：YipitData。（詳見第293頁）。
敘述：大型語言模型的競爭格局充滿活力，包括來自中國在內的新參與者，正迅速搶佔桌面使用者市佔率。
驗證/增強：YipitData 提供關於使用者參與度的替代數據。雖然 OpenAI 的 ChatGPT 佔據領先地位，但來自中國的 DeepSeek 等競爭模型的崛起也是一個重要趨勢。?? 全球人工智慧格局正變得更加多極化。
圖表 8：中國、美國及世界其他地區工業機器人安裝量比較
Meeker 的內容：展示工業機器人安裝量。中國：約5萬台（2014年）至約29萬台（2023年）。世界其他地區（不包括中國和美國）：約15萬台至約20萬台。美國：約2萬台至4萬台。來源：國際機器人聯合會。（詳見第289頁）。
敘述：中國已成為工業機器人應用領域的主導力量，遠遠超過美國和其他地區。這反映了自動化和製造業的更廣泛趨勢。
驗證/增強：國際機器人聯合會（IFR）是全球機器人統計數據的主要來源。? 他們2023年的數據證實了中國在工業機器人安裝方面的領先地位，2023年安裝了276,288台，佔全球安裝量的51%。?
投影片 7：圖表勝過千言萬語（摘要圖表 3）
敘述：最後的總結投影片重點在於人工智慧對實體服務、全球使用者分佈和就業市場的影響。
圖表 9：共享乘車與自動駕駛計程車供應商，舊金山營運區市場份額
Meeker 的內容：顯示舊金山自動駕駛計程車市場份額從0%（2023年8月）成長至27%（2025年4月），而傳統共享乘車服務的市場份額則分別為 34% 和 19%（兩家供應商）。來源：YipitData。（詳見第302頁）。
敘述：自動駕駛汽車技術在實際應用中迅速受到關注，並開始在舊金山等早期採用該技術的城市佔據相當大的市場份額。
驗證/增強：YipitData 追蹤這個市場。Waymo（Google 的子公司）等公司一直在擴大其自動駕駛計程車服務。報告顯示，至2024年底，Waymo 在舊金山已佔據相當大的市場份額，與其營運區域內 Lyft 的份額相當。?? 預計自動駕駛計程車市場將大幅成長。??
圖表 10：美國 LLM App 主要使用者（按地區）
Meeker 的內容：顯示2023年5月至2025年4月期間，美國領先 LLM 應用程式在全球各地區（撒哈拉以南非洲、南亞、北美、中東和北非、拉丁美洲、歐洲和中亞、東亞和太平洋地區）的月活躍使用者數（MAU）。資料來源：Sensor Tower。（詳見第315頁）。
敘述：人工智慧應用程式在全球所有地區的使用都在成長，顯示其具有廣泛的國際吸引力和採用率。
驗證/增強：Sensor Tower 的數據顯示，ChatGPT 等應用程式在全球的使用情況多樣，其中印度是下載量最大的市場。? 然而，對於許多美國的 LLM 應用程式而言，中國是一個明顯的例外，當地由本土替代方案主導。??
圖表 11：美國 IT 工作 AI 與非 AI
Meeker 的內容：顯示美國 IT 職缺的變化（以2018年1月為基準）。AI 相關 IT 職位：+448%。非 AI 相關 IT 工作：至2025年4月下降9%。資料來源：馬里蘭大學 UMD-LinkUp AIMaps。（詳見第332頁）。
敘述：就業市場正在發生重大轉變，對人工智慧相關技能的需求激增，而傳統 IT 職缺可能正在減少或停滯。
驗證/增強：UMD-LinkUp AIMaps 計畫追蹤人工智慧就業趨勢。?? 他們的數據顯示，存在強烈的「ChatGPT 效應」，自2022年底以來，人工智慧職缺大幅增加，而一般 IT 職缺則呈現下降趨勢。?? 其他報告也指出對人工智慧技能的需求日益增長。??
