华泰证券发布2026年展望称，AI能力跃迁驱动商业化全面提速。全球AI产业正处于能力跃迁与商业化加速的交汇点 。模型端 ，中美两国的头部厂商仍将主导全球大模型格局 ，美国依托算力与后训练优势持续保持领先，国内厂商则在架构优化 、注意力加速等方向形成差异化突破 ，Scaling Law 2.0驱动下的迭代分化趋势愈发明显 。算力端 ，推理范式的全面升级带来算力需求结构的深刻变化，连续推理 、多模态生成等高价值场景将成为未来增量的核心来源；同时，云厂商Capex上修与超大规模合作模式的扩散正推动全球数据中心建设进入新加速点。应用端 ，2026年有望成为AI商业化的关键拐点 ，模型能力、工程体系与商业模式的同步成熟将推动AI应用从“工具可用”迈向“价值可兑付 ”，看好AI应用商业化加速 。
全文如下华泰2026年度展望 | 科技：AI能力跃迁驱动商业化全面提速
2026年展望：AI能力跃迁驱动商业化全面提速
全球AI产业正处于能力跃迁与商业化加速的交汇点 。模型端 ，中美两国的头部厂商仍将主导全球大模型格局 ，美国依托算力与后训练优势持续保持领先，国内厂商则在架构优化 、注意力加速等方向形成差异化突破 ，Scaling Law 2.0驱动下的迭代分化趋势愈发明显。算力端 ，推理范式的全面升级带来算力需求结构的深刻变化，连续推理 、多模态生成等高价值场景将成为未来增量的核心来源；同时 ，云厂商Capex上修与超大规模合作模式的扩散正推动全球数据中心建设进入新加速点。应用端 ，2026年有望成为AI商业化的关键拐点，模型能力、工程体系与商业模式的同步成熟将推动AI应用从“工具可用 ”迈向“价值可兑付” ，看好AI应用商业化加速 。
核心观点
大模型：中美两国或将长期主导全球大模型的发展
全球主流大模型集中于中美 ，两国头部厂商或长期占据主导优势 。基于Artificial Analysis的数据与模型智能指标观察，当前头部模型整体由美国阵营领跑，海外最具代表性者为OpenAI、xAI 、Anthropic与Google。国内方面 ，从模型性能维度评估 ，DeepSeek 、Qwen（阿里系）、智谱模型位居前列，Kimi与MiniMax等亦处于国内较为领先的行列 ，腾讯模型在多模态和3D上处于领先地位 。当下 ，强化学习+后训练范式依然主导着模型的迭代 。而在Scaling Law 2.0驱动下，中美模型迭代路径分化明显：海外重心由预训练转向后训练与强化学习 ，依靠算力取得性能优势；国内在算力受限下更侧重架构与算法精修 ，以注意力优化技术提升训练推理效率与性价比。
AI算力：推理范式跃迁驱动算力建设加速
在推理范式全面升级的大背景下，全球算力需求正沿着“用户×时长×深度 ”的三角模型快速扩张 ，算力增长进入新一轮结构性上升周期 。基于OpenAI 、Google 、Microsoft等厂商近期数据观察 ，AI应用用户数与使用时长持续提升，推理深度由通用对话向复杂任务、连续推理与长期运行加速演进 ，新形态应用显著拉动推理侧算力消耗 。在供给与商业化侧 ，Google等云厂商的Token消耗量保持高位，未来将更多由高价值应用驱动；合作模式与融资结构亦在重塑算力供给节奏，OpenAI牵头的36GW合作项目以及北美CSP Capex上修均指向算力建设节奏的进一步提速。总体来看 ，推理范式的跃迁正与数据中心投资加速形成共振 。
AI应用：商业化临界点将至 ，2026年有望迎来规模化跃迁
AI应用正站在大规模商业化临界点前夕 。经历2023-2025年的连续三年迭代，AI应用的演进路径已逐步清晰：全球AI应用正在跨过由“工具可用 ”迈向“价值可兑付”的关键阶段。展望2026年 ，我们认为AI应用的放量节奏将由“单点突破”加速切换至“结构性扩散 ” 。驱动力主要来自三方面：1）模型能力持续迭代 ，推理能力 、Agent执行能力 、可控性持续增强，为AI应用提供更强的工程化底座；2）数据体系、企业级AI中台及可观测性工具逐步成熟 ，应用的交付成本与部署难度持续下降；3）商业模式从订阅式向用量/效果付费演进 ，为AI应用的规模化提供更广阔的场景承载空间 。
风险提示：宏观经济波动，技术进步不及预期 ，中美竞争加剧。研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容 ，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司 、该股票的推荐或覆盖。
（文章来源：人民财讯）
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