斯坦福以人为本人工智能研究所发布了第九期《人工智能指数报告》。这份报告每年都会让人重新审视一遍这个行业到底跑得有多快，而今年最强烈的感受就是：技术普及的速度前所未有，可大家对它的信任却跌到了最低点。

先说普及。全球已经有大约53%的人会定期使用生成式人工智能——这个速度比当年个人电脑、互联网和智能手机的普及都要快。但与此同时，在美国，只有31%的公民相信政府能把AI管好，在所有受访国家里只比中国高一点——中国是27%。

欧盟那边好一些，但也只有53%的人表示有信心。说白了，技术跑得飞快，但人心越来越没底。这大概是2026年AI世界最真实的状态。

再看大国之间的较量。过去几年美国一直稳稳压着中国一头，但今年报告明确指出，这个领先优势几乎已经没了。两国的模型在性能排行榜上轮流坐庄，谁也不比谁差多少。

当然，美国在资金、基础设施和AI芯片上还有优势，但中国在专利、论文，以及所谓的“实体AI”——也就是自主机器人——这些领域已经站到了前面。而且现在不光是中美在争。韩国的“创新密度”全球第一，人均专利申请量超过了所有国家。

超过40个国家把“主权AI”当成了政策重点，纷纷建起国家支持的超级计算集群。可南美和中东明显掉队了。这很可能会造成一种新鸿沟：那些没法主导自己AI发展的国家，以后可能也吃不到AI带来的经济红利。

更让人不放心的是企业内部的变化。现在超过90%的知名AI模型都出自私营公司之手，但透明度却在倒-退。谷歌、Anthropic、OpenAI这些头部公司，已经不再公布最新模型用了多少数据、训练了多长时间。

去年发布的95个有影响力的模型里，80个没给训练代码。与此同时，这些公司在政治场合的声音越来越大——国会搞AI听证会，行业代表的证人比例比2017年翻了两倍，而中立学者几乎没了声音。公司越来越不透明，政治影响力却越来越强，而公众本来就没什么信心。这是一个很难解开的死结。

应用层面也出现了很有意思的分化。美国虽然是AI开发的老大，但国内只有28.3%的人经常用生成式AI，全球排第24。反倒是中国、马来西亚、泰国、印尼、新加坡这些地方，超过80%的人觉得未来三到五年AI会深刻改变自己的生活。

一边是开发的热情，一边是使用的冷淡，这个反差值得琢磨。经济数据倒是很惊人：从2013年到现在，企业投资涨了40倍，光美国市场，生成式AI带来的消费者剩余今年就达到了1720亿美元。

但硬币的另一面是就业和信任。73%的AI专家觉得技术对就业是好事，可公众里只有23%这么想。而且年轻人的数据似乎在印证公众的担忧——在那些容易受AI影响的领域，年轻工人的雇佣率已经开始往下走了。

最后还得提一笔物理世界的代价。据说xAI训练一个Grok 4，排了超过7.2万吨二氧化碳。GPT-4o推理用掉的水，够1200万人喝。

更隐蔽的是科学研究本身。AI工具确实让单个科学家效率提高了三倍，但代价是研究越来越偏向那些数据丰富的方向，而数据少但可能更有突破价值的领域，正在被冷落。

效率上去了，多样性下来了。这会不会是一种得不偿失？报告没有直接回答，但它至少提醒我们：在拼命追逐智能极限的时候，有些更本质的东西，可能正在悄悄流失。