被称为“互联网女皇”的 Mary Meeker 在沉寂数年后，于 2025 年 5 月 30 日再次发布了其标志性的深度趋势报告。这位曾经的摩根士丹利明星分析师，如今的风险投资公司 Bond Capital 创始合伙人，在 2019 年之后首次发布了长达 340 页的重磅报告，而这一次，她的目光聚焦在了当前最炙手可热的领域——人工智能。
图丨Mary Meeker（来源：Wikimedia Commons）
Mary Meeker，这位在互联网泡沫时期便以其前瞻性分析奠定行业地位的传奇人物，曾因其年度《互联网趋势报告》被无数创业者和投资者奉为圭臬。在执掌凯鹏华盈（Kleiner Perkins）的增长基金期间，她成功投资了 Facebook、Spotify、Ring 和 Block（前身为 Square）等如今的科技巨头。2018 年，她创立了自己的风险投资公司 Bond Capital，继续活跃在科技投资前沿。
在此次发布的这份题为《趋势——人工智能》（Trends——Artificial Intelligence）的报告中，Meeker 以“史无前例”（unprecedented）一词贯穿始终，强调了 AI 技术发展、采纳、投入和应用速度之快，已远超以往任何技术革命。虽然其中的许多观点不算新鲜，但延续了 Meeker 报告一贯的数据翔实的风格，非常值得一读。
（来源：Bond Capital）
Meeker 在报告开篇的“背景”部分就指出，最初只是想汇编一些关于 AI 的基础趋势数据点，但很快发现这项工作演变成了一项艰巨的任务，因为“每更新一个图表，往往就需要更新另一个——这是一场数据方面的‘打地鼠’游戏……这种模式丝毫没有停止的迹象……并且随着科技巨头、新兴攻击者和主权国家之间的竞争加速，它将变得更加复杂”。她引用了“互联网之父”之一 Vint Cerf 在 1999 年的比喻——“互联网行业的一年就像狗的一年，相当于普通人的七年”，并强调，如今 AI 用户和使用趋势的增长速度要快得多，机器的进步甚至能超越我们。这份报告的核心观点是：“与人工智能技术演进相关的变革步伐和范围确实是史无前例的，数据亦可佐证。”报告中一系列用户、使用量和收入图表，它们都呈现出“向右上角”飙升的趋势，而这些增长背后，往往是同样“向右上角”增长的支出图表。
报告主体部分，Meeker 通过八个核心主题，辅以大量图表和数据，系统性地阐述了 AI 带来的深刻变革。
变革是否比以往任何时候都快？是的！
报告的第一个核心章节“变革似乎比以往任何时候都快？是的，确实如此”开宗明义地指出了当前 AI 发展的惊人速度。为了印证这一观点，报告展示了领先芯片制造商生态系统中开发者数量的增长图表。
（来源：Bond Capital）
数据显示，从 2005 年到 2025 年的二十年间，其生态内的开发者数量从几乎为零激增至约 600 万，尤其在近几年呈现出指数级增长态势，直观地反映了 AI 技术扩散和人才聚集的迅猛势头。
Meeker 在近期接受 Axios 采访时也提到，她所见证的 ChatGPT 用户增长，尤其是在美国以外地区的增长，是前所未见的，这充分显示了全球技术和分销动态已经发生了改变。她坦言：“我虽然没有亲历大型机或小型计算机的演进，但我研读过相关历史，并且亲身经历了 PC、桌面互联网、移动互联网、云计算的发展，直到现在的 AI。AI 的变革速度要快得多。”
用户、使用与资本支出齐飞
紧接着，报告深入探讨了“AI 用户 + 使用量 + 资本支出增长 = 史无前例”的现象。Meeker 在报告中强调，ChatGPT 在短短 17 个月内用户数便达到惊人的 8 亿，这一速度是前所未有的。报告中的图表清晰地勾勒出美国领先的基于大语言模型的用户增长曲线，呈现出陡峭的上升轨迹，至 2025 年 4 月已达到 8 亿的周活跃用户。
（来源：Bond Capital）
同时，另一张图表对比了互联网和美国领先大语言模型（LLM，Large Language Model）在北美以外地区总用户渗透率的演进。互联网在发展到第 23 年时，其北美以外用户占比达到 90%；而领先的 LLM 应用仅用了 3 年时间，其北美以外用户占比也达到了 90%，再次印证了 AI 全球化普及的惊人速度。
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或者我们可以对比其他互联网同类产品的用户采纳速度，可以更明显地看到这一趋势。
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与用户和使用量激增相伴随的是资本支出的急剧膨胀。报告特别关注了美国六大科技公司（苹果、英伟达、微软、Alphabet、亚马逊 AWS 及 Meta）的资本支出。图表显示，这些科技巨头的合计资本支出从 2014 年相对平缓的水平，在 AI 浪潮的推动下急剧攀升，预计到 2024 年将达到 2120 亿美元，年均复合增长率高达 63%。这表明，为了支撑 AI 的巨大算力需求和应用发展，科技巨头们正在进行空前规模的基础设施投入。
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高昂的训练成本与骤降的推理成本
报告第三部分深入探讨了当前 AI 模型经济学中一个核心的矛盾现象：模型训练成本持续高企甚至不断攀升，而模型推理（即应用）成本则在迅速下降。
训练最先进的 LLM 已经成为人类历史上最昂贵、资本最密集的活动之一。Anthropic 的 CEO Dario Amodei 在 2024 年中期就曾表示，当时的模型训练成本已达 1 亿美元，而训练中的模型成本已接近 10 亿美元，他预计到 2025 年可能会出现耗资百亿美元的训练项目。这种军备竞赛式的投入，使得头部模型的门槛越来越高。
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然而，与训练成本的高涨形成鲜明对比的是，AI 模型推理成本的速降。根据美国斯坦福大学的研究，每百万 token 的推理成本在过去两年内下降了惊人的 99%。报告本身也指出，以英伟达的 GPU 为例，其 2024 年的 Blackwell GPU 每生成一个 token 所需的能耗比 2014 年的 Kepler GPU 低了 10.5 万倍。硬件的飞速进步，加上模型算法效率的突破，共同推动了推理成本的雪崩式下跌。
（来源：Bond Capital）
这种成本结构的变化带来了深远影响。一方面，更低的推理成本极大地激发了开发者和用户的热情，使得 AI 应用的创建和普及变得更加容易，推动了用户和使用量的进一步增长。另一方面，它也给模型提供商带来了巨大的商业化压力。训练投入巨大，服务价格却在快速下滑，定价权旁落，商业模式面临严峻考验。
高增长、高消耗、高估值下的商业模式探索
“AI 使用量 + 成本 + 亏损增长 = 史无前例”（AI Usage + Cost + Loss Growth = Unprecedented）是报告的第四个观察点。尽管 AI 应用的使用量在飞速增长，但其商业模式仍面临挑战。数据显示，一些头部的 AI 公司如 OpenAI 和 Anthropic，以及一些专注于特定 AI 应用场景的初创企业，如 AI 编程领域的代表 Cursor 和医疗临床对话工具 Abridge，确实实现了令人瞩目的营收增长。例如，OpenAI 的年化收入据称已达数十亿美元，而一些垂直领域的 AI 应用在短时间内年度经常性收入（ARR，Annual Recurring Revenue）就突破了千万甚至上亿美元大关。
（来源：Bond Capital）
然而，高增长的背后是同样高昂的成本和巨大的现金消耗。报告中引用 The Information 的数据显示，OpenAI 的计算费用几乎与其收入增长同步，甚至在某些阶段可能出现亏损运营的情况。即便是微软、亚马逊、Alphabet 和 Meta 这样的科技巨头，在加大 AI 投入后，其自由现金流利润率也面临下行压力。尽管风险投资正以前所未有的速度涌入 AI 领域，但 AI 公司和云服务提供商同样在以惊人的速度烧钱。
这种“高增长、高消耗、高估值”的现象，让 Meeker 联想到了互联网发展史上的诸多先例，如亚马逊、谷歌、Uber 和特斯拉，它们都曾经历过漫长的烧钱阶段，最终通过构建强大的网络效应和技术壁垒实现了盈利。“只有时间才能揭示，当前的这些 AI 追逐者中，哪些最终能够成功地站在盈利等式的正确一边，成为下一代可持续发展的科技巨头。”
群雄逐鹿：白热化的竞争、中国和开源的崛起
在报告的第五部分，Meeker 强调当前 AI 领域的竞争激烈程度是“前所未有”的。无论是初创公司还是科技巨头，都在以前所未有的力度投入这场竞赛。
（来源：Bond Capital）
首先体现在模型的快速迭代和发布上。多模态模型、语言模型、视觉模型等各类大模型层出不穷，仅在 2025 年 5 月的某个星期，谷歌、微软、Anthropic 和 OpenAI 就密集发布了一系列新产品和功能。这种“你追我赶”的态势，使得技术领先的窗口期极短。
其次，开源模型的强劲势头正在重塑竞争格局。Meta 的 Llama 系列模型下载量在短短 8 个月内增长了 3.4 倍，Hugging Face 等平台上可用的 AI 模型数量在两年内激增 33 倍。开源模型以其低成本、高灵活性和可定制性，受到了开发者、初创企业和学术界的青睐。
（来源：Bond Capital）
尤其值得关注的是中国的崛起。报告指出，中国在大型 AI 模型的发布数量上正迅速追赶美国，尤其是在开源领域。DeepSeek、阿里巴巴的 Qwen、百度的 Ernie（文心一言）等模型在性能上与西方顶尖模型差距不断缩小，甚至在某些基准测试中表现更优。
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同时，中国在本土半导体研发、工业机器人部署等方面也取得了巨大进步。从 2014 年到 2023 年，中国的工业机器人装机量增速迅猛，并在近几年超越了美国和世界其他地区的总和。
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AI 在物理世界的加速渗透
报告的第六个主题是“AI 与物理世界加速融合 = 快速 + 数据驱动”。AI 不仅在数字世界掀起波澜，也正在深刻改变物理世界。
自动驾驶是其中的典型代表。报告以美国旧金山运营区域内共享出行服务与自动驾驶出租车提供商的市场份额对比为例。图表显示，从 2023 年 8 月到 2025 年 4 月，自动驾驶出租车提供商的市场份额（以总预订金额计算）从几乎为零快速增长至约 27%。
（来源：Bond Capital）
在国防领域，像 Anduril 这样的公司正在通过 AI 驱动的自主系统重新定义防务概念，其营收在过去两年均实现了翻倍增长。在农业领域，Carbon Robotics 利用计算机视觉和 AI 算法进行精准除草，已处理超过 23 万英亩土地，避免了大量除草剂的使用。Halter 则通过智能项圈和 AI 算法优化放牧管理，其新增签约项圈数量同比增长超过 150%。这些案例共同揭示了一个趋势：AI 正在将物理世界的资本资产转变为软件定义的智能端点，使智能从屏幕走向现实，变得可感知、可行动。
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AI 驱动全球互联网用户增长进入新阶段
报告的第七部分展望了“AI 驱动全球互联网用户增长进入新阶段 = 前所未见的增长”。目前全球仍有约 26 亿人尚未接入互联网。随着低成本卫星互联网（如 SpaceX 的 Starlink）的普及，这些新用户接入互联网的门槛正在降低。Meeker 认为，这些新用户很可能直接跳过传统的浏览器和搜索引擎时代，他们的首次互联网体验将是 AI 驱动的、以母语进行的、通过智能代理实现的交互。这将彻底颠覆现有的应用生态和平台霸权。
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报告中一张描绘美国的先进 LLM 应用（以 ChatGPT 为例）按全球主要地区划分的用户增长图，清晰地展示了其在全球范围内的迅猛渗透态势。从 2023 年 5 月该应用发布到 2025 年 4 月，无论是东亚与太平洋地区、欧洲与中亚地区，还是拉丁美洲与加勒比地区、南亚地区、撒哈拉以南非洲地区等，均贡献了显著的用户增长，甚至印度地区如今已经成为 ChatGPT 月活用户最多的的地区。
（来源：Bond Capital）
这一现象表明，AI 应用从其诞生之初就具备了强烈的全球化扩张基因，其增长模式与早期互联网主要依赖发达地区逐步向欠发达地区扩散的模式截然不同，呈现出一种遍地开花、多点同时爆发的态势。
AI 与工作变革=真实+迅速
最后一个主题聚焦于“AI 与工作变革 = 真实 + 迅速”（AI & Work Evolution = Real + Rapid）。AI 对就业市场的影响是广泛讨论的议题。报告中的图表对比了 2018 年 1 月至 2025 年 4 月美国 AI 相关 IT 职位与非 AI 相关 IT 职位发布数量的变化。数据显示，AI 相关 IT 职位数量在波动中整体呈现大幅增长趋势，涨幅高达约 448%；而非 AI 相关 IT 职位则在同期内下降了约 9%。Shopify 和 Duolingo 等公司已开始将 AI 使用能力作为员工的基本要求。
（来源：Bond Capital）
这表明，AI 正在重塑劳动力市场的技能需求结构，创造新岗位的同时，也对传统岗位构成了挑战。正如英伟达 CEO 黄仁勋所说：“你不会因为 AI 而失业，但会因为会使用 AI 的人而失业。”
拥抱不确定性，迎接 AI 定义的未来
综合整份报告以及 Meeker 在 Axios 的访谈内容，可以看出她对 AI 革命的几个核心判断：
首先，速度是 AI 变革最显著的特征。无论是用户增长、技术迭代、资本投入还是市场竞争，AI 都展现出超越以往任何技术周期的迅猛势头。“史无前例”是她反复强调的关键词。
其次，竞争格局空前激烈且高度动态。不仅有 OpenAI、Anthropic 这样的新兴独角兽，也有谷歌、微软、Meta 等科技巨头携重资入场，更有来自中国等国家力量的全面竞争。Meeker 认为，这是一个充满财富创造和财富毁灭机遇的时期。她特别提到，微软对 OpenAI 的早期资本注入和云平台支持，对于 OpenAI 能“做出疯狂的事情”至关重要。
再次，开发者是赢得这场竞赛的关键。Meeker 在 Axios 的访谈中，特意回顾了微软前 CEO Steve Ballmer 在早期 Windows 开发者大会上，反复高呼“开发者！开发者！开发者！”的经典场面，以此强调开发者生态对于平台兴衰的决定性意义。她坚信，在当前的 AI 时代，那些能够最有效地吸引、赋能并留住全球最优秀开发者的公司或平台，将更有可能在这场日趋激烈的竞争中脱颖而出，最终赢得未来。
（来源：Youtube）
最后，不确定性与机遇并存。AI 的快速发展带来了巨大的机遇，但也伴随着对就业、社会乃至地缘政治的潜在冲击。正如 Meeker 所说，现在是 AI 的“比赛时间”，而且只会越来越激烈，“精灵已经从瓶子里出来了，回不去了”。对于身处这场变革浪潮中的每一个人和每一个组织而言，理解并适应 AI 带来的变化，将是未来生存和发展的关键。
“对于我们其他人来说：抓紧你们的帽子。”
更多详细内容，参见报告原文：https://www.bondcap.com/reports/tai
参考资料：
1. https://www.bondcap.com/reports/tai
2. https://www.axios.com/2025/05/30/mary-meeker-trends-report-openai
运营/排版：何晨龙
