史丹佛大學的 Stanford HAI 彙整的《AI Index 2025》，按機構統計了2014年至2024年發表的知名AI模型數量。大學方面，史丹佛大學與卡內基美隆大學（CMU）各有25件，清華大學與加州大學柏克萊分校各有22件，麻省理工學院（MIT）則有15件。
本文將以這些數字為線索，看看5所AI研究活躍的大學。
模型數量不是選大學的答案
「想學AI，該選哪所大學？」無論是思考升學方向的學生，還是尋找人才或共同研究夥伴的商務人士，都可能曾有過這個疑問。不過，容易取得的數據也暗藏陷阱。
本文採用的知名AI模型數量，統計的是研究界推出了多少引人注目的模型。它既不是AI主修學生的人數，也不代表課程的充實程度。與其視為排名，不如把它當作觀察各校研究動能的起點。
史丹佛與CMU並列榜首
大學機構中數量最多的是史丹佛大學與CMU，各有25件。按此計算，在2014年至2024年的11年間，兩校都推出了25個知名模型。
跨越領域藩籬的史丹佛
談到史丹佛，不能不提2019年成立的 Stanford HAI。該組織以從以人為本的角度重新思考AI為宗旨，定位為跨越多個學院開展研究的跨領域組織。
AI已不再是只靠電腦科學就能涵蓋的領域。隨著AI與醫療、法律、經濟、倫理等領域的交集增加，從一開始就不預設學院間存在藩籬的設計，符合時代趨勢。
CMU同樣並列
CMU也有25件，模型數量與史丹佛並駕齊驅。兩校數量相同，也可作為AI研究核心並非集中於單一所大學的佐證。
與其說數字打平代表勝負未分，不如說兩所發展方向各異的大學正並行前進，這更貼近實際情況。
以22件緊追其後的清華大學與柏克萊
接下來是中國的清華大學與美國的加州大學柏克萊分校，兩校皆有22件，與史丹佛和CMU僅差3件。
值得注意的是，排名前列的大學中，美中兩國的學校都榜上有名。從大學層級的數字也看得出，AI研究的主戰場並未侷限於特定國家。尋找留學目的地或共同研究夥伴時，或許值得跨越國家與地區，拓展視野。
MIT：研究廣度值得關注
MIT的知名AI模型數量為15件，與前四名相比數字較少。不過，若從研究的廣度來看，則會看到另一番面貌。
MIT的電腦科學與人工智慧研究所（CSAIL）官方網頁列出AI與機器學習領域的68個專案、27個研究團隊和111人。將機器學習應用於機器人、醫療、語言處理等領域，也是其研究支柱之一。
有些研究透過單一大型模型受到矚目，也有些則由眾多研究團隊拓展應用領域。只用模型數量這把尺，無法充分衡量後者的研究厚度。
數字之外的選校方式
將5所大學並列比較，模型數量的最大差距也只有10件。若僅憑這項差距決定升學方向，或許有些草率。
值得比較的，或許是自己想在哪個領域運用AI。若重視與社會的連結，可考慮擁有跨領域組織的大學；若希望研究應用範圍廣，則可關注研究團隊眾多的研究所。以數字為起點，進一步觀察研究體制，對大學的認識也會有所不同。
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