基准测试性能提升：2023年引入MMMU、GPQA和SWE-bench新基准后一年（即2024年），AI模型在这些基准上的得分分别提高了18.8、48.9和67.3个百分点。
AI医疗设备审批：2023年，美国食品药品监督管理局（FDA）批准了223款支持AI的医疗设备，而2015年仅批准了6款。
自动驾驶服务规模：Waymo每周提供超过15万次的自动驾驶服务。
AI领域投资：2024年，美国私营领域AI投资达到1091亿美元，约为中国（93亿美元）的12倍，英国（45亿美元）的24倍。
生成式AI投资：全球生成式AI私营投资总额达339亿美元，较2023年增长18.7%。
企业AI采用率：2024年，报告使用AI的组织比例达到78%，高于上一年的55%。
AI模型产出：2024年，美国机构产生了40个知名AI模型，中国为15个，欧洲为3个。
中美模型性能差距：中国模型在MMLU和Humaneval等主要基准上的性能与美国模型的差距，已从2023年的两位数百分点缩小至2024年的接近持平。
全球公众对AI的态度：在中国（83%）、印度尼西亚（80%）和泰国（77%），大多数人认为AI产品和服务利大于弊；而在加拿大（40%）、美国（39%）和荷兰（36%），持此观点的人比例较低。
部分国家AI乐观情绪增长：自2022年以来，德国（+10个百分点）、法国（+10个百分点）、加拿大（+8个百分点）、英国（+8个百分点）和美国（+4个百分点）对AI的乐观情绪有所增长。
AI推理成本下降：从2022年11月到2024年10月，达到GPT-3.5水平系统的推理成本下降了超过280倍。
硬件成本与效率：AI硬件成本以每年30%的速度下降，能源效率每年提高40%。
开源与闭源模型性能差距：在某些基准上，开源模型与闭源模型的性能差距在一年内从8个百分点缩小至1.7个百分点。
美国AI相关法规：2024年，美国联邦机构出台了59项与AI相关的法规，是2023年的两倍多，涉及的机构数量也增加了一倍。
全球立法关注度：自2023年以来，全球75个国家立法中提及AI的次数增加了21.3%，自2016年以来增长了九倍。
各国政府AI投资承诺：加拿大承诺投资24亿美元；中国启动475亿美元的半导体基金；法国承诺投入1090亿欧元；印度承诺12.5亿美元；沙特阿拉伯的Project Transcendence计划投资1000亿美元。
K-12计算机科学教育普及率：全球已有三分之二的国家提供或计划提供K-12计算机科学（CS）教育，是2019年的两倍。
美国计算机学位毕业生增长：过去10年，美国计算机学士学位毕业生数量增加了22%。
美国K-12教师对AI教育的态度：81%的美国K-12 CS教师认为AI应成为基础CS教育的一部分，但只有不到一半（ 50%）的教师认为自己具备教授AI的能力。
行业在AI模型研发中的主导地位：2024年，近90%的知名AI模型来自工业界，高于2023年的60%。
AI模型规模增长速度：训练所需的计算量大约每五个月翻一番，数据集规模大约每八个月翻一番，电力使用量每年翻一番。
顶尖模型性能差距缩小：排名第一和第十的模型之间的得分差距在一年内从11.9个百分点降至5.4个百分点，排名前两位的模型差距仅为0.7个百分点。
AI对科学的贡献：两项诺贝尔奖表彰了与深度学习及其应用相关的工作。
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