斯坦福大学Stanford HAI编制的《AI Index 2025》按机构统计了2014年至2024年发布的受关注AI模型数量。大学中，斯坦福大学和卡内基梅隆大学（CMU）各有25个，清华大学和加州大学伯克利分校各有22个，MIT有15个。
本文将以这些数字为线索，看看5所AI研究活跃的大学。
模型数量并非选择大学的答案
“学AI该选哪所大学？”无论是考虑升学的学生，还是招聘人才或寻找合作研究伙伴的职场人士，都难免会想到这个问题。不过，容易获取的数据也暗藏陷阱。
本文采用的受关注AI模型数量，统计的是研究领域中有多少引人注目的模型问世。它既不是AI专业学生的人数，也不代表课程的充实程度。与其说这是一个排名，不如将其视为了解各校研究势头的切入点。
斯坦福大学与CMU并列第一
在大学机构中，斯坦福大学和CMU以25个并列最多。也就是说，在2014年至2024年的11年间，两校都推出了25个受关注模型。
跨越学科壁垒的斯坦福大学
谈到斯坦福大学，就不能不提2019年成立的Stanford HAI。该机构以从以人为本的视角重新审视AI为宗旨，定位为一个跨越多个院系开展研究的跨学科组织。
AI已不再是仅靠计算机科学就能涵盖的领域。随着它与医疗、法律、经济和伦理等领域的联系日益增多，从一开始就不以院系壁垒为前提的设计，顺应了时代潮流。
CMU同样并列第一
CMU也有25个，与斯坦福大学并列，在模型数量上不相上下。两校数量相同，也说明AI研究的中心并非集中在一所大学。
与其说数字打平意味着优劣尚无定论，不如说方向各异的两所大学正在并驾齐驱，这更贴近实际情况。
清华大学和伯克利以22个紧随其后
紧随其后的是中国的清华大学和美国的加州大学伯克利分校，两校均有22个。它们与斯坦福大学和CMU仅相差3个。
这个排名有趣之处在于，美国和中国的大学都跻身前列。从大学层面的数据也可以看出，AI研究的主战场并不局限于某一个国家。寻找留学目的地或合作研究伙伴时，跨越国家和地区拓宽视野或许很有价值。
MIT的研究广度值得关注
MIT的受关注AI模型数量为15个，与前4所大学相比并不突出。不过，从研究广度来看，它又呈现出另一番面貌。
MIT计算机科学与人工智能实验室CSAIL的官方网站列出，在AI和机器学习领域有68个项目、27个研究小组和111名成员。将机器学习应用于机器人、医疗和语言处理等领域，也是其研究重点之一。
有的研究通过一个大型模型脱颖而出，有的则依靠众多研究小组拓展应用领域。仅凭模型数量这一把尺子，无法充分衡量后者的研究实力。
数字之外的择校之道
把5所大学放在一起比较，模型数量最多相差10个。仅凭这一差距决定升学去向，或许有些草率。
值得比较的，是自己想在哪个领域运用AI。如果重视AI与社会的联系，可以关注设有跨学科组织的大学；如果希望应用领域广泛，则可以考虑研究小组较多的研究机构。以数字为切入点，将目光转向研究体系，大学呈现出的面貌也会随之改变。
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