·聚焦：人工智能、芯片等行业
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近期，德勤发布的《2026全球高科技、媒体及电信产业趋势预测》指出：人工智能的发展重心正从“泛化能力”转向“专业化”应用，一场全面的“AI分化”进程将在2026年加速。
分化的起点：从“通用炫技”到“专业实干”的产业共识
2025年，大参数模型为代表的“通用智能”探索趋于成熟，产业焦点已转向AI的实际价值创造。市场共识明确：AI的核心不在于“什么都能聊”，而在于“在特定领域可靠解决问题”。这一认知转变推动了AI发展的深度分化。
投资逻辑正从“规模优先”转向“效能验证”。高盛指出，2026年将是AI商业化成败的关键期，企业更关注AI带来的效率提升、成本节约和收入增长，而非单纯的技术部署。
应用形态也由“对话工具”向“行动代理”演进，即“硅基劳动力”的具象化。AI智能体可理解目标、规划步骤、调用工具并执行任务，从“答题器”升级为“执行者”。德勤预测，到2026年底，75%的企业将投资此类AI智能体。a16z认为，AI交互将从被动响应转向主动干预，Gartner则预计，到2028年，80%的客户业务流程将采用多智能体AI系统。
全局性的“算力重构”与主权博弈
AI向专业化、代理化发展，对底层算力提出更高要求，推动算力体系在架构、布局和主权层面的全面重构。
德勤报告显示，到2026年，AI推理将占整体计算量的约三分之二，算力需求重心从集中式训练转向分布式、实时化推理。这催生了推理优化芯片等专用硬件市场的快速增长。同时，“通智超量”异构算力融合——即“规模节点部署+热点区域优化+边端适配”成为主流趋势。例如，在2025 WAIC上亮相的华为“昇腾384超节点”和国内首个光互连GPU超节点“光跃LightSphere X”，均体现了通过架构创新提升集群效能的方向。
供应链风险引发“算力主权”战略竞争。AI高端制造高度集中于少数地区，促使各国加快本土算力建设。德勤预测，2026年全球将有近1000亿美元投入本土计算能力建设，欧盟、中东、东南亚等地正积极构建自主AI能力，以保障数据安全和技术控制权，推动全球AI算力格局走向多极化。
“硅基劳动力”的崛起与渗透
如果说算力是“土壤”，那么“硅基劳动力”便是创造价值的“新工人”。中国移动董事长杨杰提出的“硅基生命”概念描绘了未来图景：以硬件为躯体、智能为核心的人工智能体，将成为新的“人口红利”和“360行”主体。
其进化路径清晰：从初期的自动化工具（如RPA），发展为能处理复杂闭环的AI智能体（Agent），并在政务、金融、工业等领域承担关键职能。Gartner预测，到2030年，22%的货币交易将由AI智能体通过编程条款自主执行，具备“经济代理权”，参与谈判、采购与市场发现，实现从“劳动力”向“经济主体”的跃迁。
分化加速：产业链各环节的层级重构
顶层趋势与底层变革共同驱动AI产业链加速分化，重塑企业竞争力格局。
尽管通用大模型开源降低了技术门槛，但真正的竞争壁垒正在抬升。拥有高质量行业数据、深厚领域知识（Know-How）和模块化技术架构的企业，能更快构建高效的领域模型与智能体，形成护城河。同时，因数据隐私、合规与文化差异，Gartner预测到2027年，35%的国家将使用区域性AI平台，市场呈现碎片化特征。
AI能力差距将显著拉开企业水平。一方面，“用AI”的能力成为关键——能否将智能体深度融入核心业务流程，打造“碳硅混编班组”，决定运营效率；另一方面，“管AI”的能力日益重要。随着AI决策比重上升，伦理、安全与合规风险加剧。德勤与Gartner均强调，建立成熟的AI治理与风险管理体系，是企业避免重大事故、赢得信任、实现可持续发展的必要条件。
当AI成为主要“劳动力”，人类角色也将转型。Gartner预测，未来招聘将同时重视“AI能力认证”与“无AI环境下的批判性思维评估”。市场亟需的是能够定义问题、设计人机协作流程、训练管理“硅基员工”并保留最终判断力与创造力的复合型人才。
结语
2026年，AI将告别“一刀切”的幻想，进入“因场景而专、因数据而智、因融合而强”的实干时代。唯有深刻理解“算力”与“硅基劳动力”内涵，并率先完成自我重构与融合的个体、企业与国家，方能在智能未来中占据主导地位。
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