兴业证券电子周报指出，AI幻觉率的持续下降是推理需求爆发的重要前提。UXTigers拟合结果显示AI幻觉发生率每年降低约3个百分点，按此趋势预计2027年2月AI幻觉有望基本消除。截至2025年4月，Google Gemini 2.0以0.7%的AI幻觉率位居榜首，较2024年8月GPT-4o的1.49%大幅改善。模型整体能力提升——排名第25名模型幻觉率从10%降至2.2%。幻觉减少让用户更放心使用AI应用，应用领域持续拓宽，进一步带动算力需求增长。

AI幻觉指模型生成与事实不符、逻辑不一致或凭空编造的信息。过去AI幻觉问题让用户饱受困扰，成为阻碍AI应用大规模普及的核心障碍。

通过提升模型长文本处理能力与引入记忆机制，显著降低幻觉发生率。优化训练数据质量、引入外部知识库或实时检索功能，使模型更好胜任长文本生成，在更长范围内保持逻辑连贯、语义一致性与知识准确性。记忆机制使模型能够记住用户历史交互，避免重复询问、自相矛盾或凭空编造。

增加模型参数也可帮助解决AI幻觉，输入正确信息越多，产生的幻觉自然越少。UXTigers对62个AI模型进行幻觉率和模型参数拟合，结果显示模型大小每增加10倍，幻觉率下降3个百分点。

整体而言，相比2022年发布的大模型，今年的模型已实现更低AI幻觉率。UXTigers拟合结果显示AI幻觉发生率每年降低3个百分点。按此趋势可预测到2027年2月AI幻觉有望基本消除。

具体数据验证：2024年8月，GPT-4o作为当时AI幻觉最低的模型，幻觉率约1.49%；2025年4月，Google Gemini 2.0以0.7%幻觉率位居榜首。更值得注意的是，2024年8月排名第25名模型幻觉率为10%，至2025年4月仅为2.2%，证明AI模型整体能力显著提升。

OpenAI在2025年2月发布GPT-4.5模型，在幻觉率方面取得显著改善。vectara数据显示，截至2025年4月AI幻觉表现最好的模型前十名中，Google Gemini系列占据多个席位。

AI幻觉减少具有重要商业意义。幻觉减少让用户更放心地使用和参考AI生成内容。应用领域将继续拓宽——从简单的文档理解、图像识别，向搜索、购物、社交、专业研究等复杂场景延伸。

AI搜索对Token消耗量是传统搜索的数十倍至上百倍。AI应用渗透率提升直接带动推理算力需求爆发。谷歌月均处理Token达480万亿，同比增长50倍。ChatGPT日活持续增长。

UXTigers拟合显示AI幻觉发生率每年降低3个百分点。如果按照当前趋势，到2027年2月AI幻觉有望基本消除。幻觉消除之日，即是AI应用大规模爆发之时，届时推理算力需求将呈指数级增长。

表4：AI幻觉率代表性模型表现

时间	模型	AI幻觉率	排名
2024年8月	GPT-4o	1.49%	第1名
2024年8月	第25名模型	10.0%	第25名
2025年4月	Gemini 2.0	0.7%	第1名
2025年4月	第25名模型	2.2%	第25名
2027年2月（预测）	AI幻觉基本消除	~0%	—