AI 的環境足跡
Grok 4 訓練排放約 72,816 噸二氧化碳當量；AI 資料中心電力達 29.6 GW。
AI 的投入持續放大，卻越來越集中在少數人手中
AI 指數 2026 第 1 章追蹤研發的整條管線 — 從模型本身，到算力、資料中心、能源與開源，再延伸到論文、專利與人才。資源在成長，但透明度、地理均衡與性別均衡都沒跟上。先看數字：
592025 年美國發布的重要 AI 模型(中國 35)
91% 重要 AI 模型出自產業界
17百萬張 H100 等效全球 AI 算力
5,427美國資料中心數(超過任何國家 10 倍)
131,1212024 年全球核准的 AI 專利數
89% 移居美國的 AI 人才自 2017 年以來下滑
1.1 — 重要模型：更少、更封閉、更集中
本章以 Epoch AI 精選的資料集，描繪前沿模型的來源。2025 年發布的重要模型比前一年更少 — 而最有能力的那些，如今也最不透明。
2025 年美國以 59 個重要 AI 模型領先，其次是中國的 35 個與南韓的 8 個。各主要地區的新發布量都較前一年下滑。產出高度集中：產業界如今佔重要模型的 91.2%，2025 年僅 2 個來自學界，產業界則有 93 個。產業界中，貢獻最多的是 OpenAI(20)、Google(14)與阿里巴巴(11)。
最有能力的模型，最不透明
- 有幾個資源最密集的系統 — 包括 OpenAI、Anthropic 與 Google 的模型 — 已不再揭露訓練程式碼、參數量、資料集大小與訓練時長。
- 2025 年，102 個重要模型中有 81 個未釋出訓練程式碼，僅 4 個以「開源」形式釋出。API 存取是最常見的釋出類型，佔 102 個中的 47 個。
- 已揭露的參數量已連續三年維持在約 1 兆水準，即使前沿實驗室已停止揭露。可獨立估算的訓練算力，則持續上升。
資料品質正在勝過資料規模
合成資料在預訓練階段仍未取代真實資料，但「以資料為中心」的方法展現了潛力。OLMo 3.1 Think 32B — 約 320 億參數，比 Grok 4 的 3 兆少了將近 90 倍 — 僅靠剪枝、去重與精選，就在 AIME 2025 等基準上達到相當的表現。同時，Graphite 估計自 2025 年 1 月起，新發布的線上內容已有超過五成(51.7%)由 AI 生成。
1.2 — 算力每年成長 3.3 倍 — 卻全靠一座島嶼
若沒有越來越快的硬體，訓練算力根本不可能成長。總算力正在飆升，但供應鏈卻成了單點故障。
全球 AI 算力自 2022 年以來約以每年 3.3 倍成長，到 2025 年底達到約 1,710 萬張 H100 等效。Nvidia 的 AI 晶片佔總算力逾 60%，Google 與 Amazon 供應大部分其餘份額，華為則握有一小但成長中的比例。這波擴建由超大規模業者的資料中心擴張，以及前沿訓練與推論的持續需求所驅動。
台灣一座晶圓廠，製造幾乎每一顆領先 AI 晶片
- 像 Nvidia 與 SK 海力士這樣的公司負責設計晶片，卻不自行製造 — 製造由單一晶圓代工廠台積電主導，它幾乎生產每一顆領先的 AI 晶片，包括 Nvidia 的 Blackwell GPU 與 AMD 的 MI300X。
- 這使全球硬體供應鏈仰賴台灣的一座晶圓廠 — 不過台積電在美國的擴廠已於 2025 年開始投產。
- 在 GPU 之外，整個技術堆疊還仰賴 SK 海力士、三星(南韓)與美光(美國)的高頻寬記憶體、InfiniBand 網路，以及日月光(台灣)、艾克爾(美國)等封測廠。
成本則往反方向走：自 2006 年以來，GPU 運算成本下降超過 99%，而這正是讓今日的規模化在經濟上可行的關鍵。
研發版圖的七個切面
從能源、開源，到論文、專利與人才。點任一張卡片看完整趨勢與數字。
開源持續擴張
GitHub 上有 560 萬個 AI 專案；美國專案累積 3,000 萬顆星。
中國在論文產量領先
2024 年 AI 論文約 258,000 篇；中國佔產量 17.8%、引用 20.6%。
百大論文的差距正在縮小
中國在百大最被引用 AI 論文的佔比，從 2021 年的 33 篇升到 2024 年的 41 篇。
專利：中國拚量，美國拚影響力
2024 年核准 131,121 件 AI 專利；中國佔 74.2%，但美國拿下過半前向引用。
人才不再流向美國
移居美國的 AI 人才自 2017 年起下滑 89% — 光是過去一年就降 80%。
性別落差依舊根深柢固
沒有國家接近性別均等；沙烏地阿拉伯女性佔比最高 32.3%，2010 年以來幾無進展。
用五句話看這一章
第 1 章「研發」的頭條發現。
產業界在 2025 年生產了逾九成的重要 AI 模型 — 但最有能力的模型，如今也最不透明。
全球 AI 算力自 2022 年以來每年成長 3.3 倍，達到 1,710 萬張 H100 等效。
單一一家公司台積電，製造了幾乎每一顆領先的 AI 晶片，使全球硬體供應鏈仰賴台灣的一座晶圓廠。
中國在論文產量、引用與專利核准領先，而美國在 2025 年產出 59 個重要模型，中國則為 35 個。
移居美國的 AI 研究員自 2017 年以來下滑 89%，而 AI 人才的性別落差自 2010 年以來毫無改善。