Inilabas ng Institute for Human-Centered Artificial Intelligence ng Stanford University ang komprehensibong 2025 AI Index, na naglalaman ng masusing pagsusuri batay sa datos hinggil sa pandaigdigang kalagayan ng AI sa larangan ng pananaliksik, teknikal na performance, ekonomiya, at epekto sa kalikasan.
Ipinapakita ng mahigit 400-pahinang ulat ang matinding pagkakaiba sa ekonomiya ng AI. Habang lalong lumalaki ang gastos sa pagsasanay ng mga nangungunang AI model—katulad ng Gemini 1.0 Ultra ng Google na tinatayang nagkakahalaga ng $192 milyon para sanayin—bumaba naman nang husto ang gastos sa paggamit ng mga modelong ito. Mula $20 bawat isang milyong token noong Nobyembre 2022, bumaba na ito sa $0.07 bawat isang milyong token pagsapit ng Oktubre 2024 para sa AI na may GPT-3.5 na antas ng performance—katumbas ng 280 beses na pagbaba sa loob lamang ng 18 buwan.
Ang mabilis na pagbaba ng gastos sa inference ay bunga ng malalaking pagbuti sa hardware efficiency. Ayon sa ulat, bumaba ng 30% kada taon ang gastos sa enterprise AI hardware, habang gumanda ng 40% bawat taon ang energy efficiency. Dahil dito, mabilis na bumababa ang hadlang sa paggamit ng advanced AI, kung saan 78% ng mga organisasyon ay nag-uulat na gumagamit na ng AI, mula sa 55% noong 2023.
Gayunpaman, patuloy na lumalaki sa nakakabahalang antas ang carbon footprint ng pagsasanay ng malalaking AI model. Ang carbon emissions mula sa pagsasanay ng mga nangungunang AI model ay patuloy na tumataas, kung saan ang Llama 3.1 ng Meta ay tinatayang nakalikha ng 8,930 tonelada ng CO2—katumbas ng taunang emissions ng halos 500 karaniwang Amerikano. Dahil dito, mas pinagtutuunan ng pansin ng mga AI company ang paggamit ng nuclear energy bilang maaasahang pinagkukunan ng kuryenteng walang carbon para sa kanilang mga data center.
Itinampok din ng ulat ang pagbabago ng dinamika sa pandaigdigang AI landscape. Bagaman nananatiling nangunguna ang Estados Unidos sa paggawa ng mahahalagang AI model (40 noong 2024 kumpara sa 15 ng China), mabilis namang humahabol ang mga modelong Tsino sa performance. Mula sa 9.26% na agwat sa pagitan ng mga nangungunang modelo ng US at China noong Enero 2024, lumiit ito sa 1.70% pagsapit ng Pebrero 2025.
Habang patuloy na binabago ng AI ang mga industriya, nagsisilbing mahalagang sanggunian ang AI Index ng Stanford upang maunawaan ang mga oportunidad at hamon na dulot ng mabilis na pag-usbong ng teknolohiyang ito. Ipinapahiwatig ng mga natuklasan na habang nagiging mas abot-kaya at madaling gamitin ang AI, dapat ding tugunan ng industriya ang lumalaking gastos sa kalikasan na kaakibat ng pagbuo ng mas makapangyarihang mga modelo.