第二梯队整体规模收缩，入围国家各具发展优势。全球人工智能创新水平居第二梯队的国家数量从2023年的9个减少至6个。排在首位的英国与末位的法国分差不到6分，相邻两国分差多数在1分以内，围绕第二梯队领头羊的竞争愈发激烈。进入第二梯队的国家各自在不同方面具备发展特色，均有1个及以上的一级指标排名进入全球前5名。
第三梯队国家大多属于西方发达国家，在科技创新方面具备良好基础，但在人工智能创新方面处在中等水平，缺少突出优势。印度、巴西作为第三梯队仅有的两个发展中国家，近年来排名持续攀升，其中印度在计算基础、开源项目、产业发展和国际治理参与等二级指标方面进步明显，2024年指数排名相比2023年上升6位，首次进入前10名国家行列，在全部46个参评国家中排名上升幅度最大。
第四梯队国家普遍存在短板，能力有待提升。很多南方发展中国家仍处第四梯队，由于数字化基础较弱或资源制约，整体人工智能发展仍较为薄弱，多数国家均存在明显的发展短板，亟待合作提升。对比2023年，第四梯队部分国家出现明显的进步，有9个国家排名提高，其中墨西哥进步最大，相比2023年排名上升5位。沙特阿拉伯、罗马尼亚近五年排名也呈上升走势。
图2 各国人工智能创新指数得分与排名
对比近几年的评价结果可以发现，我国人工智能在多个领域正在取得积极成效。人工智能人才队伍建设不断完善，五年累计顶会论文作者数量达3000余人，首次超过美国。高质量研究产出持续活跃，顶会顶刊论文较2019年数量翻一番，连续五年位居全球第一。累计贡献的人工智能开源项目较2018年增长超1.5倍，超高影响力人工智能开源项目位列全球第二。人工智能产业规模不断壮大，2013年至2024年我国企业数量增长超过5.5倍。但与美国相比，我国人工智能发展整体上仍存在一定差距，特别是在高价值专利数量、风险投资规模等方面仍有较大提升空间。
一是全球大模型创新力量不断集中，性能差距显著收窄。大模型技术创新在全球范围内加速演进，基础大模型领域研发门槛日益攀升，大模型数量增长有所放缓。2023年大模型数量增长率约为276%，2024年下降至12%。主流技术路线主导大模型研发，顶尖大模型交替领先，性能差距缩小。全球大模型集聚效应明显，中美发展优势持续增强。报告显示，中美两国2022年至2024年新增人工智能大模型数量占全球比例由72%跃升至86%。
二是AI基础设施建设成关注重点，南北方基础支撑鸿沟扩大，亟待推进全球能力共建。当前规模效应深刻影响大模型创新，人工智能发展对数据、算力的需求在日益增长。美国、欧盟、英国、韩国等密集性出台多项举措支持人工智能基础设施建设。《指数报告2025》数据显示，AI基础支撑能力与国家经济水平之间关联增强，近年来南北方基础支撑指标方面鸿沟加大，亟待推进全球人工智能能力共建。
三是人工智能风险投资热度回升，资本向优势国家和头部企业聚集。报告显示，2024年全球人工智能风险投资额回升至1370亿美元，同比增长25%。美国在资本方面的优势在持续扩大，其人工智能风险投资额占全球比例达66%。同时，人工智能资本持续向成熟企业和科技巨头集聚，中后轮次人工智能风险投资占比从2020年的35%增长至2024年的47%，单笔超10亿美元的“超级融资”占总融资额近7成，其中多数由科技巨头主导。
四是开源生态在全球蓬勃发展，发展中国家积极融入，中国成为重要贡献者、推动者。人工智能开源生态在全球范围内蓬勃发展，2024年人工智能开源模型占比稳步提升，与闭源模型之前的性能差距逐步缩小。《指数报告2025》显示，发展中国家正在积极融入人工智能开源发展，开源活跃度增幅最快的5个国家均为发展中国家。中国持续推动人工智能开源发展，具有全球影响力的高水平开源项目实现群体突破，加速人工智能技术普惠，对于弥合智能鸿沟、推动全球共同发展正在发挥引领作用。
来自：中国科学技术信息研究所联合北京大学
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