2026年全球AI竞赛：技术迭代与应用落地的关键

近日，在格隆汇举办的“科技赋能·资本破局”分享会上，国联民生研究所副总经理兼海外研究首席分析师孔蓉就全球AI发展趋势、关键技术演进与市场机会进行了深度分享。她指出，尽管市场对AI是否存在泡沫以及资本开支的可持续性存在疑虑，但基于对海外科技前沿与中国AI生态的持续观察，她对2026年及之后的AI发展方向保持乐观。

AI是否存在泡沫以及明年的市场机会如何，是过去两个月市场讨论最多的话题。美股财报季带来的股价回调，让市场对2025—2027年持续加大的资本开支产生疑虑。孔蓉指出，基于对海外科技前沿与中国AI生态的持续观察，她依然看好2026年以及后续的AI方向的机会。

2026年AI技术的关键演进

今年以来，以谷歌Gemini系列为代表的多模态模型取得突破，市场模型持续迭代为市场注入强劲信心。谷歌凭借其全栈自研能力、长期技术积累与雄厚的资本资源，在长跑中后劲充足。Meta虽然在2025年经历组织架构与人员调整，市场信心不足，但在资源整合与顶尖AI人才引入后，期待在2026年推出具有竞争力的模型。

微软在维持与OpenAI合作的同时，已开始布局自有模型，关注微软后期发力大模型和微软生态结合的机会。xAI虽起步相对较晚，但发展势头迅猛，模型迭代快速，亦是不容忽视的变量。展望明年，大模型发布节奏预计将进一步加快，OpenAI、xAI、Meta、微软、谷歌等巨头将持续推出新模型，行业竞争日趋白热化。

孔蓉预计，模型快速迭代叠加算力持续提升，将为2026年模型能力的整体进步提供坚实基础。

多模态能力与个性化突破

2026年，模型能力的持续演进在两个方面尤为关键。首先是多模态能力增强。它不仅是内容创作维度（如影视、短视频）的核心驱动力，其应用空间远超于此。更强的多模态理解与生成能力，将深刻变革广告、电商的内容生产模式与效率，并撬动AI硬件与端侧设备（如AR/VR眼镜）体验升级与市场放量。

其次是记忆与个性化能力突破。AI正从通用工具向“个人助手”演进。模型记忆能力的增强（长上下文、个性化记忆）将使其能提供更贴合用户需求的个性化服务。这将显著提升应用场景、用户粘性、使用频率与渗透率，直接带动token消耗量的增长，为前期巨大的资本开支提供清晰的商业化回报路径。

AI应用场景的扩展与自动驾驶

随着模型能力提升，AI的应用场景正从虚拟内容向更广阔的物理世界延伸。自动驾驶是另一个重要的主线。大模型技术正在加速高级别自动驾驶的落地进程。以特斯拉FSD为例，其体验已日趋“丝滑”与可靠，无人化运营（如去掉安全员）已在局部区域开始实践。

孔蓉认为，市场情绪与产业发展之间会存在节奏差，这一轮的AI发展不是一蹴而就的。

展望未来，不论是模型发布的速度、模型提升的能力、模型应用的场景空间，都是一个逐步跟渐进的过程。在这个过程中，市场的节奏会怎么样？随着发布的模型变多，大家可能会把整体的预期不断提升。投资是先行的，它会不断地把预期以及估值往上拔。

中国AI生态的独特优势

对于中国AI生态和投资机会，孔蓉给出了乐观肯定。在全球AI竞赛中，中国展现出强大的生态竞争力与独特优势。首先，国内大模型能力得到了广泛国际认可。以DeepSeek、阿里通义千问为代表的开源模型在全球开发者社区中获得肯定，证明了国内模型的技术实力。

其次，科技大厂持续坚定投入。阿里巴巴、腾讯等头部企业不仅在财报中明确了对AI资本开支的持续展望，也进行了相应的组织架构调整，显示出长期投入的决心。中国拥有全球最庞大的工程师群体、快速的产品迭代文化以及丰富的应用场景。

孔蓉直言，中国AI应用的机会也会越来越多。

展望未来中国的机会，不论是现在的基础设施、算力，还是场景应用，都有不错的表现。在产业发展的周期里，互联网和移动互联网时代，最终中国公司的机会更丰富。因为我们有更多的工程师以及更快的产品迭代速度，结合不断迭代的模型能力，中国AI应用的机会将更加广阔。