Inilabas ng Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) ng Stanford University ang ikawalong taunang AI Index nito, na nagbibigay ng data-driven na pagtanaw sa pandaigdigang kalagayan ng artificial intelligence hanggang Mayo 2025.
Ang 2025 AI Index mula sa Institute for Human-Centered Artificial Intelligence ng Stanford University ay naglalaman ng mahigit 400 pahina ng mga graph at datos tungkol sa R&D, teknikal na performance, responsableng AI, epekto sa ekonomiya, agham at medisina, polisiya, edukasyon, at opinyon ng publiko.
Noong nakaraang taon, 40 mahahalagang modelo ang nagmula sa Estados Unidos, habang 15 naman sa Tsina at 3 sa Europa (lahat mula sa Pransya). Halos lahat ng mga modelong ito noong 2024 ay mula sa industriya at hindi mula sa akademya o gobyerno. Ayon sa index, ang pagbaba ng bilang ng mahahalagang modelo mula 2023 hanggang 2024 ay maaaring dulot ng lumalalang komplikasyon ng teknolohiya at patuloy na pagtaas ng gastos sa training.
Mabilis ang pag-usad ng industriya sa pag-develop ng AI, kung saan halos 90% ng mahahalagang AI model noong 2024 ay mula sa industriya, mas mataas mula sa 60% noong 2023, habang nananatiling nangunguna ang akademya sa mga pananaliksik na madalas i-cite. Walang eksaktong datos ang AI Index tungkol sa gastos sa training dahil maraming nangungunang AI company ang tumigil na sa paglalathala ng impormasyon tungkol sa kanilang training runs. Gayunpaman, tinatayang ng mga mananaliksik katuwang ang Epoch AI ang mga gastos batay sa tagal ng training, uri at dami ng hardware. Ang pinakamahal na model na kanilang na-estimate ay ang Gemini 1.0 Ultra ng Google, na umabot sa humigit-kumulang US $192 milyon ang halaga ng training.
Habang nananatiling nangunguna ang US sa dami, mabilis namang humahabol ang mga modelong Tsino sa kalidad: ang agwat ng performance sa mga pangunahing benchmark tulad ng MMLU at HumanEval ay lumiit mula double digits noong 2023 hanggang halos magpantay na noong 2024. Patuloy ring nangunguna ang Tsina sa mga AI publication at patent.
Lalong nagiging episyente, abot-kaya, at accessible ang AI. Dahil sa mga mas maliliit ngunit mas mahusay na modelo, ang inference cost para sa sistemang kasing-husay ng GPT-3.5 ay bumaba ng mahigit 280 beses mula Nobyembre 2022 hanggang Oktubre 2024. Sa hardware level, bumaba ang mga gastos ng 30% kada taon, habang gumanda ang energy efficiency ng 40% taun-taon. Ang mga open-weight model ay mabilis ding humahabol sa closed models, kung saan ang performance gap ay bumaba mula 8% hanggang 1.7% lamang sa ilang benchmark sa loob ng isang taon. Sama-sama, ang mga trend na ito ay mabilis na nagpapababa ng hadlang sa paggamit ng advanced AI.
Lalo ring dumarami ang mga negosyo na gumagamit ng AI technologies. Noong 2024, tumaas sa 78% mula 55% noong 2023 ang porsyento ng mga sumagot sa survey na nagsabing gumagamit ng AI ang kanilang organisasyon. Gayundin, higit sa doble ang dami ng mga sumagot na gumagamit ng generative AI sa kahit isang business function—mula 33% noong 2023 hanggang 71% noong nakaraang taon. Gayunpaman, ayon sa isang index na sumusubaybay sa mga pinsalang dulot ng AI, ang AI Incidents Database, umakyat sa 233 ang bilang ng AI-related incidents noong 2024—pinakamataas sa kasaysayan at 56.4% na pagtaas mula 2023. Kabilang sa mga naiulat na insidente ay deepfake na sensitibong larawan at mga chatbot na umano'y may kaugnayan sa pagpapakamatay ng isang teenager.