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斯坦福大学人类中心人工智能研究所（HAI）近日发布《2026人工智能指数报告》研发章节，数据显示2025年全球AI研发总投入突破1.2万亿美元，同比增长47%，大语言模型、通用多模态模型相关论文占AI领域顶会录用总量的38%，产业界与学术界联合研发项目占比较上年提升12个百分点，产学研协同成为行业研发核心趋势。
此次公开的是报告第一章研发板块的完整内容，也是HAI首次将研发章节提前单独对外披露，相关数据覆盖了全球23个主要经济体的高校、科技企业、开源社区2025年全年的产出情况，样本量较2025版报告提升了21%，统计口径进一步覆盖了边缘AI、生物+AI等新兴交叉领域，数据参考价值较往年有明显提升。
2025年全球AI研发投入的高速增长，背后是资本与产业落地需求的双向支撑。报告数据显示，产业端研发投入占全年总投入的68%，其中OpenAI、谷歌DeepMind、字节跳动、Anthropic四家企业的研发投入合计超过2200亿美元，主要投向通用人工智能（AGI）相关的预训练、对齐技术研发。
与此同时，2025年全球AI商用落地项目数量同比增长72%，制造、医疗、金融三个行业的落地占比合计超过50%，企业对定制化AI模型、行业垂直解决方案的需求爆发，也反过来倒逼研发端加大投入，拓展技术的落地边界。
值得注意的是，产学研协同已经成为当前AI技术突破的核心路径。报告显示，2025年AI领域顶会收录的论文中，有42%是高校与企业联合产出的：比如斯坦福大学与OpenAI联合研发的新型对齐技术框架，已经被应用到GPT-5的安全模块中，可将模型有害内容生成概率降低92%；谷歌DeepMind与剑桥大学合作的蛋白质结构预测3.0模型，准确率较上一代提升了18%，已经在罕见病药物研发场景落地。
开源社区的贡献也在持续攀升，2025年全球开源AI模型的数量突破18万个，同比增长94%，其中中小开发者贡献的模型占比超过60%，轻量化、垂直化的开源模型大大降低了中小微企业应用AI技术的门槛。
报告也点明了当前AI研发领域的核心痛点：超过73%的受访AI研发负责人表示，模型训练的算力成本高企、生成内容的安全性不足是当前最大的两个研发瓶颈。
预计2026年全球AI研发投入中，将有至少30%投向算力效率优化、AI安全对齐两个方向，同时生物AI、气候AI等交叉领域的投入占比也将从2025年的9%提升至15%，AI技术向实体产业、公共服务领域渗透的趋势将进一步加速。
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