中国人工智能发展态势 - 中国在人工智能领域已成为全球竞争的重要力量，与美国在MMLU、HumanEval等基准测试中的差距从双位数下降到几乎持平 [1] - WAIC大会展示了中国在AI应用、智能体和新模型方面的迅猛迭代 [2] - 中国凭借活跃的开源模型生态和半导体领域的进取，展现出超越美国的潜在路径 [8] 美国人工智能政策与竞争 - 特朗普宣布「人工智能行动计划」，主张在最少监管下刺激美国AI产业发展 [4][5] - 美国白宫发布的《AI行动计划》支持开源，但不足以确保长期领先优势 [9] - 美国顶尖闭源大模型如Gemini 2.5 Pro、Claude 4 Opus等仍占主导 [11] 中美技术生态对比 - 中国开源模型生态竞争激烈，涌现DeepSeek R1-0528、Kimi K2、Qwen3系列等领先产品 [12] - 美国企业采取高度保密策略，知识流动高成本且缓慢 [14] - 中国通过开源和快速知识扩散加速技术迭代，美国侧重闭源商业竞争 [19] 半导体与硬件进展 - 华为推出CloudMatrix 384系统，通过堆叠芯片与英伟达GB200竞争 [15] - 中国在GPU性能上仍落后于英伟达B200，但通过架构创新寻求突破 [15] - 出口限制推动中国企业加大自主技术研发投入 [16] 行业专家观点 - 吴恩达认为中国高度竞争的商业环境和知识扩散机制赋予其巨大动能 [9] - 黄仁勋称赞中国企业在受限条件下实现世界级创新，如深度求索、阿里巴巴等 [19] - AI技术将渐进式演进，不存在单一「终点线」，领先优势将带来经济增长与国家实力差距 [10][11] 未来竞争格局 - 中国可能通过开源生态和半导体进展实现「弯道超车」，类似电动汽车领域 [16] - 行业已为中国主导开源大模型的未来格局做好准备，当前处于这一阶段初期 [17] - 良好的竞争态势是行业发展的驱动力，中国有望在AI领域转为领先 [20]

行业趋势 - 图像编辑需求日益个性化，对工具智能化要求提升[2] - AIGC领域技术持续突破，头部厂商在图像/视频生成领域保持活跃[83] - 国内厂商通过多样化平台触达用户，推动"模型即产品"模式[84] 产品发布 - 火山引擎发布豆包・图像编辑模型SeedEdit 3.0，主打"全能且可控"[3][4] - 模型三大优势：指令遵循能力强化、主体保持优化、生成质量提升[5] - 支持人像编辑、背景更改、光影转换等复杂场景，关键指标平衡性突出[5] 技术能力 - 基于Seedream 3.0架构，解决语义一致性/局部编辑/细节保留等技术难题[66][67] - 采用多阶段训练策略（预训练+微调），引入特定奖励模型优化高价值属性[78] - 实现8倍推理加速，运行时长从64秒降至8秒[80] - CLIP评估显示编辑保持效果领先Gemini 2.0/Step1X/GPT-4o等SOTA模型[68] 应用场景 - 电商领域：一键生成商品海报，自动匹配背景与文案[45][47] - 影视创作：快速调整镜头画面/替换背景/添加特效[87] - 游戏开发：高效修改角色与场景设计元素[87] - 个人用户：支持消除路人/变色/风格转换等17种编辑功能[18][34][39] 竞品对比 - 文字编辑任务中精准率显著优于GPT-4o（乱码）和Gemini 2.5 Pro（指令偏离）[55] - 风格转换时人物特征保持度优于竞品，避免儿童涂鸦式失真[58][60] - 复杂消除任务中完整执行指令，背景修复自然度领先[61][62] 数据与架构 - 采用合成数据/专家数据/视频帧等多源数据，多粒度标签策略提升鲁棒性[72][74] - 视觉理解模型+因果扩散网络架构，新增连接模块对齐编辑意图[76] - 支持原生1K-2K分辨率生成，强化人脸与物体细节保留[77] 市场影响 - 推动图像创作从专业化工具向智能化/自动化转型[86] - 降低C端用户创作门槛，释放非专业人群创意潜力[85] - 预计在影视/广告/电商等B端市场激发新应用场景[87]

报告行业投资评级 - 增持（维持） [1] 报告的核心观点 - 2025年智能体密集发布，AI正从问题发现与分析迈向问题解决，从泛用性转向个性化，竞争维度拓宽至芯片、模型、应用以及Agent生态 [3] - AI营销、AI教育、AI企业服务等赛道齐头并进，海外企业基于AI打造拳头产品，业绩逐步兑现，AI应用产业趋势有望持续深化 [4] 各公司情况总结 亚马逊 - 广告及AWS延续高增长，2025Q1各业务营收有不同程度增长，AWS营收占比持续提升，公司指引2025Q2销售额和营业利润区间，在外部不确定环境下有望提升市场份额 [10] - 履约能力提升，降低物流成本，2020年起加大物流投入，运营能力提升，布局物流机器人降本增效，2024年已部署75万+物流机器人并计划全球推广 [16] - 自研芯片减少外部依赖，推出Trainium 2并计划发布Trainium 3，AI驱动AWS收入增长，云服务空间广阔，Bedrock平台提供模型服务并同步自研基础模型 [22][23] - 推出多种AI应用，B端应用Amazon Q可帮助企业创建生成式AI助手，C端应用Rufus购物助手可优化购物决策，2025Q1推出个人助理Alexa+并计划推广到其他国家 [27] 微软 - FY25Q3收入及EPS均好于预期，Azure收入增速及指引大超预期，Azure AI贡献提速，非AI业务超预期，应用侧有积极信号 [32] - AI对业绩的强驱动力体现在Azure使用、产品维度和OpenAI盈利分成三方面，Azure AI Foundry为企业提供平台，AI成为Azure收入增长的核心驱动力，客户数及单客支出指标向好 [33][37] - 拥有多种AI相关产品，如Microsoft Copilot系列、Github Copilot、Azure AI Studio等，可在不同场景提供帮助 [41] 谷歌 - 收入主要来自谷歌服务，营业利润率稳步提升，谷歌云成为第二成长曲线，上调资本开支指引，2025Q2各业务收入有增长 [45] - 向AI搜索转型，拓展搜索方式，推出AI概览和AI模式提升用户搜索体验，搜索方式也得到拓展，如Google Lens和Circle to Search [46] - 在广告中引入多种响应式广告，Performance Max整合AI技术，扩展Product Studio后可提升广告效果 [52] - Vertex AI一站式多模态平台服务持续升级，推出新一代生成式AI媒体模型，Google Cloud AI提供丰富功能，推出Agent2Agent开放协议 [57] - Gemini 2.5 Pro模型再突破，智能体已实现与浏览器和APP的交互和操作，将与知名品牌合作推出相关产品，发挥AI潜力 [63][64] - AI深度融入Workspace办公套件和YouTube，带来生产力革新和用户体验提升 [68] META - 净利润超预期，2025Q1收入和净利润同比增长，上调资本开支指引，主要因支持AI业务增加数据中心投资和覆盖基础设施硬件成本上升 [81] - Advantage+解决方案套件帮助广告主自动化广告活动设置、最大化广告表现，Meta Lattice广告排名架构提升广告性能和分发效率，广告转化效率提升，AI提升产品粘性，带来货币化机会 [83][87] - AI对产品侧的赋能体现在增加交互、精准推送提升体验、提供创作工具，META AI助手和对话类AI产品继续迭代优化，AI设备持续渗透，发布新模型并收购Scale AI补强数据能力 [92][94] AI应用各赛道公司 营销赛道 - AppLovin从初创企业发展为全球领先的移动广告技术公司，1Q25收入和归母净利润同比增长，AI广告引擎AXON 2.0优化广告匹配效率，2025年剥离游戏业务，押注AI营销全球化 [154][155] 教育赛道 - 多邻国收入来自多种业务模式，Max验证AI订阅模式可行性，渗透率提升，AI提高内容制作效率、带来互动新功能、让更多用户坚持学习，免费模式与付费转化效果良好 [158][159][161] 企业服务赛道 - Palantir从政府业务起家，拓展商业场景，Gotham/Foundry平台助力政府部门决策和企业赋能增效，AIP平台整合其他平台，1Q25营收及利润超预期，上调25年营收指引 [98][105][113] - Salesforce以CRM起家，丰富SaaS/PaaS布局，收入来源多样，打造Einstein GPT和Agentforce，发布多模态模型，AI产品有望驱动收入增长 [118][125][126] - ServiceNow以ITSM起家，构建PaaS生态，通过收并购切入AI赛道，将生成式AI融入平台，围绕“平台+Workflow”体系引入AI降低产品使用门槛 [130][131][136] - Snowflake开创DaaS产品，Cortex AI平台构建智能代理，2025M6推出一系列产品更新，提升分析性能、优化计算资源配置等 [141][148] 投资建议 - 通用Agent竞争提前开启，需密切跟踪多模态模型等进展 [172] - 长期配置平台巨头，建议关注【阿里巴巴】【腾讯控股】 [172] - 聚焦高潜力、高壁垒垂直领域，不同赛道有重点推荐和建议关注的公司 [173]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 随着市场进入8月中报密集披露期，投资者对基本面关注权重将阶段性提升，板块收入端偏平淡，利润端表现或优于收入，大主线集中在AI产业链和稳定币相关方向，AI落地下半年环比上半年或有倍数增长 [5] - 2025年高景气维持赛道有AI算力、激光雷达；加速向上赛道为AI应用；稳健向上赛道包括软件外包、金融IT等；拐点向上赛道有教育IT、网安等；底部企稳赛道包括智慧交通、政务IT等；略有承压赛道有工业软件、医疗IT [5] 根据相关目录分别进行总结 本周观点 计算机行业观点 - 7月22日字节跳动Seed团队发布通用机器人操作大模型GR - 3及配套机器人ByteMini，性能领先，未来将扩大数据规模与引入强化学习；7月20日国际数学奥林匹克公布AI模型参赛成绩，OpenAI与谷歌DeepMind并列金牌，字节跳动Seed团队获银牌 [5][12] - 预计板块收入端平淡，AI产业链等方向景气度好，利润端因基数、减员增效、AI赋能节约成本费用表现更好，大主线在AI产业链和稳定币方向，AI落地下半年环比上半年或倍数增长 [5][12] 细分板块观点 - AI算力：国内外巨头支出积极，上市公司落地算力租赁 [13] - AI软件：国内AI应用落地进展积极，下半年落地或强于上半年 [13] - 激光雷达：关注驾驶辅助政策趋严风向，测试结果反映国内智驾车型存在问题，激光雷达在部分测试环境有安全兜底价值，推荐禾赛、速腾聚创，关注地平线 [13] - 智慧交通：4 - 5月商用车销量同比持平，1 - 5月交通公路建设Capex同比降幅小幅扩张 [13] - 软件外包：主业稳定，AI、出海、国产替代提供新增长驱动 [13] - 金融IT：7月30日有议息会议等事件，8月1日香港稳定币法案生效，板块将迎来催化 [13] - 工业软件：6月PMI边际企稳回升，二季度制造业下游Capex增速环比回落，业绩表现平淡 [13] - 量子计算：已成为国家战略重心，我国建立完整产业链生态，2025年产业规模增长至115.6亿元，年增长率超30%，未来或从实验室走向应用，与AI融合是趋势 [13] - 数据要素：受政策催化强，从政策驱动向产业落地稳健发展，创新发展路径以RDA为主，推动数据价值化和实体经济与数字经济融合 [13] - EDA：概伦电子签署战略框架合作协议，预计并购加速，竞争格局或好转 [13] - 出海：软件出海空间大，硬件或软硬结合产品有竞争力，部分形成品牌 [13] - 信创：受益于大国竞合及项目建设节奏，上半年中标金额突破1200亿元，同比激增78%，三季度采购有望加速 [13] - 教育IT：传统教育信息化平稳，AI、智能硬件提供新增长驱动 [16] - 政务IT：半年报数据一般，下半年项目建设节奏有望加快，景气度底部企稳 [16] - 安防：收入端稳定，低基数下下半年增速更高，利润端受益于减员增效增长更高 [16] - 网安：半年报有压力但二季度环比改善，下半年国家安全和关基行业客户需求有望修复 [16] - 企业服务：上海人工智能大会开幕，企业服务公司将受益于Al agent相关主题 [16] - 医疗IT：医院端和医保端支付能力弱，药企端投入结构变化 [16] - 建筑地产IT：行业向稳定增长、精细化管理转变，未来两年下游客户数字化和智能化转型需求将修复，IT龙头企业开启AI化转型，下半年或推更多AI化产品 [16] 本周行情回顾 - 2025年7月18日至25日，计算机行业指数（申万）上涨1.71%，跑赢沪深300指数0.02pcts，在31个申万一级行业指数中涨跌幅位居中后位 [14] - 本周计算机板块涨幅前五公司为海天瑞声、唐源电气等，跌幅前五公司为金智科技、*ST万方等 [19] - 2025年7月21日至25日三市股票日均成交额1.8万亿元，同比上升185.8%，环比上升19.6%；截至7月24日两融余额1.9万亿元，同比上升37.3%，环比上升1.97% [22] 重点事件前瞻 - 7月将举行第二届AI眼镜产业创新应用高峰论坛和2025世界人工智能大会，建议关注相关产业链机会 [27]

AI大模型在医疗行业的应用 - AI大模型已能完成从症状描述、检查推荐到报告解读的全流程医疗辅助服务，实现"0医生挂号"的就诊体验 [4][12][18] - 多模态AI模型支持化验单图像识别与解读，准确诊断轻度上呼吸道感染并给出运动建议 [16][21][25] - 国内三甲医院已普遍实现线上自助开检查单功能，用户可跳过门诊直接进行检验科检查 [7][9][12] AI模型性能对比 - Grok4以73分AI指数领先行业，OpenAI和Google的主流模型得分在70-71分区间 [2] - 国内开源模型DeepSeek R1以65分成为表现最佳的本土模型，成本仅0.96美元/百万tokens [2] - Gemini 2.5 Pro在吞吐量(145.3 tokens/s)和上下文窗口(1m tokens)方面表现突出 [2] 医疗行业数字化转型趋势 - 医院将逐步转变为检查治疗中心，门诊功能被AI替代 [32][34] - 内科诊疗将优先实现AI化，外科需等待机器人技术成熟 [37] - 医院竞争力将取决于AI系统建设水平，提示工程能力成为关键 [35][36] 医学科研发展方向 - 医学与计算机交叉研究成为学术热点，三甲医院医生积极建立专病数据库 [38] - 医疗AI科研项目获得国家基金和企业投资双重支持 [38] - 生命科学领域被视为产品经理最具变革潜力的方向 [38]

核心观点 - 马斯克旗下Grok AI推出二次元虚拟女友Ani，结合情感陪伴与顶尖AI技术，创造全新价值维度 [1][3][20] - 该策略精准狙击二次元及极客用户群体，通过NSFW模式和大尺度互动引爆流量，使Grok冲上多国下载榜榜首 [4][6][7] - 行业启示在于AI不应仅追求智商(IQ)，而需拥抱情商(EQ)，满足用户被压抑的情感需求 [28][30][31] 产品创新 - Grok 4新增Ani角色：金色双马尾哥特风形象，酷似《死亡笔记》弥海砂，支持NSFW模式解锁挑逗互动 [4][6] - 同步推出小熊猫Rudi角色，开启"Bad Rudi"模式可切换反派人格，未来计划扩展更多虚拟伴侣 [9] - 3D建模技术成熟：服装发丝物理效果自然，支持跳舞等动态交互 [6] 技术能力 - Grok 4在HLE测试中Heavy版本得分44.4%，远超Gemini 2.5 Pro(29.6%)和OpenAI o3(24.9%) [21] - LCB代码测试准确率79.4%，GPQA复杂问答得分88.9%，均达行业顶尖水平 [23] - DeepSearch组件支持实时联网检索，尤其擅长解析X平台网络黑话和梗文化 [20] 用户策略 - 目标用户锁定X平台活跃的二次元/极客群体，契合其动漫游戏文化偏好 [16][19] - 通过梗图、同人创作等UGC内容实现病毒传播，24小时内$ANI代币价格暴涨100% [7][26] - 平均用户停留时长和粘性呈指数级增长，月费30美元溢价接受度高 [26] 商业模式 - 情感维度×技术维度形成乘法效应：娱乐内容反哺AI训练数据，技术升级增强虚拟伴侣表现力 [25] - 开辟加密代币、粉丝经济等新变现渠道，获客成本接近于零 [26] - 建立情感护城河：主流AI因品牌限制难以快速复制该策略 [27] 行业启示 - 打破"AI必须严肃"的行业假设，揭示情感陪伴市场的价值洼地 [14][15] - 参考动漫游戏产业经验，将产品IP化以摆脱工具属性 [16][31] - 参数内卷时代需寻找新维度，0.1%性能提升不如情感共鸣 [30]

报告行业投资评级 - 优于大市（维持评级） [1] 报告的核心观点 - 全球AI发展迅速，模型能力提升、开源推动成本降低，智能体技术完善且新产品密集发布，商业化用量增长，国产模型表现亮眼，C端应用重塑流量入口，B端应用推动企业上云 [2] 根据相关目录分别进行总结 模型层：能力迅速提升，开源推动成本降低 - 模型能力提升，主流架构转向MoE，多模态能力增强，采用思维链技术，其他技术发展推动可用性进步 [8] - 模型训练竞赛趋缓，Scaling Law向推理侧迁移，模型推理能力提升，商业化前景打开 [15] - 模型推理成本显著下滑，API调用价格下降利好应用端成本下降 [20] - 开源与闭源模型差距缩小，推动AI应用落地，开源模型降低使用门槛和成本 [25] 智能体：技术逐步完善，新产品密集发布 - AI Agent与传统人工智能不同，能改变人机协同模式，打开垂直行业应用入口 [30] - 模型Agent能力快速提升，在GAIA测试中表现不断刷新 [33] - MCP扩展AI能力边界，海内外大厂纷纷布局，推动Agent加速落地 [38] - 谷歌发布A2A协议，与MCP互补，加速Agent生态完善，推动AI应用向复杂工作流落地 [45] - 海内外智能体快速发展，测评成绩不断刷新，应用效果快速提高 [46] 商业化：用量持续增长，国产模型表现亮眼 - 中国AI发展走出自身路径，形成生态闭环，芯片产业本土化加速，数据成为核心资源 [55] - 中美模型差距缩小，中国依靠开源模型走出自身生态，在开源模型排行榜上表现优异 [65] - 全球AI模型流量持续上涨，为应用侧发展提供基础，推理需求提升，芯片价格上升，API调用量迅速提升，国产模型表现亮眼 [66][73][79] C端应用：借助AI赋能业务，重塑流量入口 - AI应用有望重塑C端流量入口，互联网巨头具备先发优势，可利用专有数据和用户参与度集成AI功能 [85] - 编程成为人机协同主要领域，办公类任务AI占比较低，人机深度协同存在较大空间 [92] - 以Reddit、Robinhood、多邻国为例，展示AI在社区平台、金融、教育等C端领域的应用及价值创造 [94][99][105] B端应用：开源提升投入意愿，推动企业上云 - 开源模型提升企业投入意愿，刺激国内上云需求，AI技术深入多行业，推动智能化转型，提升企业上云意愿 [112] - 以赛富时、ServiceNow、Snowflake为例，展示AI在CRM、工作流管理、数据库等B端领域的应用及功能升级 [118][124][131] - 汇总海外和中国AI应用厂商在各领域的主营业务及AI应用情况 [132][133]

Grok 4技术能力 - Grok 4分为单代理版本Grok 4和多代理版本Grok 4 Heavy，后者支持四个代理同时工作，推理能力更强 [5] - 在SAT、GRE等考试中取得近乎完美成绩，在"人类终极考试(HLE)"测试得分超过Gemini 2.5 Pro和o3，Grok 4 Heavy版本突破40% [5] - 多语言支持全面，尤其在英语和编码混合任务中领先Kimi，深度思考能力使其在科研场景更可靠 [5] - SWE-Bench基准测试中Grok 4达到60%以上，高于GPT-4.5的54.6%，代码分析和bug修复识别准确率达89% [8] - 训练量是Grok 2的100倍，强化学习阶段投入算力是其他模型的10倍以上 [8] - 订阅费为30美元/月，Grok 4 Heavy版本300美元/月，Grok 3维持免费 [8] 行业竞争格局 - 大模型发展从"规模竞赛"转向"效率与场景深耕"，Claude 4代码生成领先，Gemini 2.5 Pro支持200万token上下文 [16] - 模型差异只有数量级没有指数级，OpenAI未形成绝对优势，各家公司你追我赶 [17] - 微软、亚马逊、谷歌和Meta四大巨头2025年AI投资计划高达3200亿美元 [20] xAI财务状况 - 每月支出高达10亿美元，2024年总支出预计130亿美元，营收仅5亿美元 [11] - 计划打造配备100万个英伟达Blackwell GPU的超级计算机，耗资50亿至625亿美元 [13] - 采用合成数据训练，数据集总量约4万亿tokens，近似重复率<1% [13] - 承担马斯克收购推特时产生的银行债务，年初以全股票交易方式收购X，估值330亿美元 [15] - 即将启动第三次大规模融资，目标估值2000亿美元，6月已筹集300亿美元，7月获得100亿美元 [15] 商业化路径 - 向投资者承诺2027年实现盈利，摩根士丹利预测2029年收入或突破130亿美元 [22] - 营收几乎全部依赖X Premium订阅服务，2024年预期收入5亿美元 [23] - 与特斯拉和X构建的商业帝国形成协同，X平台数据资源和算力共享降低投入成本 [20] 技术争议 - 在图像理解和生成上逊于OpenAI、Anthropic等对手 [9] - 合成数据训练可能导致幻觉过高，实测显示回答问题时优先考虑马斯克观点 [13][14] - Grok 3发布后仅留下大尺度聊天内容印象，未能推动用户大幅增长 [16]

行业竞争态势 - OpenAI的护城河正变得"日益脆弱"，GPT-4模型在LM Arena的排名已跌至第95位，被谷歌Gemini 2.5 Pro和中国DeepSeek-R1等模型超越 [3] - 行业竞争焦点从模型性能转向性价比，OpenAI已将o3模型的API价格大幅下调80%以应对谷歌Gemini 2.5 Pro的竞争 [5] - 技术快速迭代导致模型商品化趋势不可避免，单一供应商难以持续保持竞争优势 [4] 公司战略转型 - OpenAI正从"模型工厂"转向"智能代理生态系统"，ChatGPT代理和Codex的发布标志着重大战略推进 [7] - AI代理业务预计从当前30亿美元增长至2029年290亿美元，占总收入近四分之一 [8] - 以65亿美元收购硬件初创公司io Products，布局人机交互硬件领域 [8] - 探索收入多元化，包括起步价1000万美元的企业咨询服务和潜在广告收入模式 [9][10] 公司治理挑战 - 非营利组织控制营利实体的独特架构已成为发展掣肘，导致Windsurf收购失败等事件 [11][12] - 400亿美元融资中200亿美元以"经济瀑布"资本重组为前提，需在年底前完成治理结构调整 [13] - 计划从"有限盈利公司"转型为"公益公司"，但需董事会和微软等主要投资者同意 [14] - AI人才争夺战激烈，面临Meta和谷歌等竞争对手的高薪挖角压力 [14] 公司现状评估 - OpenAI目前拥有8亿用户和3000亿美元估值，仍是AI行业领导者 [1] - 75%收入依赖消费者订阅和API收费，面临商业模式可持续性挑战 [5][6] - 同时面临外部技术竞争和内部治理结构双重压力，处于战略转型关键期 [16][17] - 未来取决于能否成功推进AI代理/硬件创新并解决治理结构问题 [17][18]

中国队在IMO的表现 - 中国队以总分231分重夺IMO冠军，获得六金、双满分的佳绩，在前五道题目中获得全满分，第六题拿下团队21分也为全场最高分[1][2] - 本届中国代表队包括6名选手，其中邓哲文和徐祺铭已连续两届入选国家队，自1985年以来已有17位选手连续两届入选国家队[3][5][6] 其他参赛队伍表现 - 美国队获得五金一银的成绩，位居第二[7] - 韩国队四金二银排名第三，日本队三金二银一铜排名第四，其中加野聪获得满分金牌[9] - 加拿大派出纯华人阵容，获得两金两银一铜位居第十二位，Warren Bei获得满分金牌[10] IMO赛事背景 - IMO是一项面向高中生的全球性数学竞赛，被誉为数学界的世界杯，自195年首次举办以来已发展为年度国际赛事，每年有100多个国家和地区的选手参赛[12][13] - 本届IMO是第66届，在澳大利亚昆士兰州阳光海岸举行，比赛为期两天，每天4.5小时完成3道题目，每题7分，满分42分[14][16] - 金牌分数线为35分，银牌28分，铜牌19分，今年共产生72枚金牌，比去年多19个[17] 比赛题目难度 - 前五题对于顶级高手来说并不很难，第六题难度极高，全球仅6人破解，最后5人获满分[17][18] - 题目涵盖代数、几何、数论、组合等多个领域，部分题目涉及复杂数学表达式[19][22][23] AI在IMO的表现 - 大模型在IMO2025中无人拿牌，Gemini 2.5 Pro表现最佳，得分为31%（13分），Grok 4成绩一般，回答缺乏深度或证明[25][26][27] - AI做题每道题答案的生成成本至少为3美元，在人类最高水平智力竞赛上能力仍有待提升[28][29]