O Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Humano (HAI) da Universidade de Stanford divulgou seu oitavo Índice anual de IA, oferecendo uma visão baseada em dados do panorama global da inteligência artificial em maio de 2025.
O Índice de IA 2025 do Instituto de IA Centrada no Humano da Universidade de Stanford esclarece o cenário com um relatório de mais de 400 páginas repleto de gráficos e dados sobre P&D, desempenho técnico, IA responsável, impactos econômicos, ciência e medicina, políticas, educação e opinião pública.
No ano passado, 40 modelos notáveis vieram dos Estados Unidos, enquanto a China teve 15 e a Europa apenas 3 (todos da França). Quase todos esses modelos de 2024 foram desenvolvidos pela indústria, e não pela academia ou governo. Quanto à queda no número de modelos notáveis lançados de 2023 para 2024, o índice sugere que isso pode ser resultado do aumento da complexidade tecnológica e dos custos crescentes de treinamento.
A indústria está avançando rapidamente no desenvolvimento de IA, com quase 90% dos modelos notáveis em 2024 vindos do setor industrial, ante 60% em 2023, enquanto a academia permanece como principal fonte de pesquisas altamente citadas. O Índice de IA não possui dados precisos sobre custos de treinamento porque muitas das principais empresas de IA deixaram de divulgar informações sobre seus treinamentos. No entanto, pesquisadores em parceria com a Epoch AI estimaram os custos com base em detalhes sobre duração do treinamento, tipo e quantidade de hardware. O modelo mais caro estimado foi o Gemini 1.0 Ultra do Google, com um custo impressionante de cerca de US$ 192 milhões.
Enquanto os EUA mantêm a liderança em quantidade, os modelos chineses rapidamente diminuíram a diferença de qualidade: as diferenças de desempenho em benchmarks importantes como MMLU e HumanEval caíram de dois dígitos em 2023 para quase paridade em 2024. A China também continua liderando em publicações e patentes de IA.
A IA está se tornando mais eficiente, acessível e barata. Impulsionados por modelos pequenos cada vez mais capazes, o custo de inferência para um sistema com desempenho equivalente ao GPT-3.5 caiu mais de 280 vezes entre novembro de 2022 e outubro de 2024. No nível de hardware, os custos caíram 30% ao ano, enquanto a eficiência energética melhorou 40% anualmente. Modelos de código aberto também estão reduzindo a diferença para modelos fechados, diminuindo a diferença de desempenho de 8% para apenas 1,7% em alguns benchmarks em um único ano. Juntos, esses avanços estão reduzindo rapidamente as barreiras para a IA avançada.
As empresas estão adotando cada vez mais tecnologias de IA. Em 2024, a proporção de entrevistados relatando uso de IA por suas organizações saltou para 78%, ante 55% em 2023. Da mesma forma, o número de entrevistados que relataram usar IA generativa em pelo menos uma função de negócios mais que dobrou — de 33% em 2023 para 71% no ano passado. No entanto, segundo um índice que monitora danos causados por IA, o AI Incidents Database, o número de incidentes relacionados à IA subiu para 233 em 2024 — um recorde e um aumento de 56,4% em relação a 2023. Entre os incidentes relatados estão imagens íntimas deepfake e chatbots supostamente implicados no suicídio de um adolescente.