[转自 今日头条] 随着2025年逐渐步入尾声，AI行业正站在一个前所未有的转折点上。回望过去一年，从技术突破到产业重构，AI的发展轨迹不仅重塑了科技版图，也深刻影响了人类社会的运行方式。展望2026年，AI行业将迎来哪些新机遇？又将面临哪些挑战？本文特访数字经济学者、香港人工智能产业研究院副院长唐誉泽，综合多位行业资深人士观点，将从技术演进、产业趋势、经济影响及投资逻辑四大维度，为您深度剖析AI行业的未来走向。

一、技术演进：从“冻结参数”到“在线持续学习”

1. 在线持续学习：AI的“终身成长”之路

当前，大模型的一个显著局限在于其参数在训练完成后即被“冻结”，无法在部署后自主更新知识。尽管通过长上下文窗口、外部工具调用和提示工程，模型能在单次交互中“临时学习”，但这种机制本质上仍是静态的。2026年，我们有望见证AI技术向“在线持续学习”模式的转变，即模型在部署后能够持续从环境中学习，动态调整自身策略，实现真正的“终身学习”。

这一转变的核心在于强化学习算法的突破。强化学习先驱、图灵奖得主理查德·萨顿曾提出：“欢迎来到经验的时代。”他主张，真正的智能来自与环境的持续互动。随着算法框架的不断完善，AI模型将能够在线上持续学习，不断提升其智能水平，从而在复杂多变的现实世界中展现出更强的适应性和泛化能力。

2. 多模态融合与物理AI：从“感知”到“行动”

2025年，多模态大模型已成为AI技术的重要方向。原生多模态架构的兴起，使得模型能够无缝处理文本、图像、语音乃至视频等多种信息类型，实现了跨模态的关联理解和生成。然而，AI的终极目标不仅是“感知”世界，更是“行动”于世界。

在此背景下，物理AI和世界模型逐渐成为行业焦点。物理AI是指能够感知现实环境、理解物理规律并据此采取有效行动的智能系统。而世界模型则是AI在“脑海中构建的一个微型世界”，能够模拟和预测未来状态，为AI的决策提供预演和规划。

2026年，我们有望看到更多物理AI和世界模型的应用落地。例如，在自动驾驶领域，AI不仅需要“看到”道路和交通信号，还需要“理解”交通规则、预测其他车辆和行人的行为，并据此做出安全高效的驾驶决策。在机器人领域，物理AI将使机器人能够在复杂环境中自主导航、操作物体，甚至与人类协作完成任务。

二、产业趋势：从“双核驱动”到“生态协同”

1. 全球AI格局：双核驱动与开源崛起

当前，全球AI发展已形成“双核驱动”的格局——美国和中国成为推动AI发展的两大核心力量。美国凭借在算力、算法和人才方面的长期积累，在闭源领域占据主导地位；而中国则通过开源模式实现战略突围，构建起自主可控的AI生态。

2025年，中国开源模型的崛起成为全球AI格局的重要变量。DeepSeek、Qwen等国产大模型在全球范围内率先以开源方式复现了具备“长链推理”能力的大模型，并通过创新训练机制显著降低了部署门槛。这些开源模型不仅激活了中国庞大的工程师红利，也为全球AI开发者提供了丰富的资源和工具。

展望2026年，随着中美两国在AI领域的竞争与合作不断深化，全球AI生态将呈现出更加多元化和协同化的特点。一方面，中美两国将继续在闭源和开源领域发挥引领作用；另一方面，欧洲、日韩等地区也将加快AI发展步伐，形成全球AI生态的多极共存格局。

2. 产业链重构：从“单一赢家”到“循环支持”

在算力基础设施层面，英伟达的领先地位依然稳固，但多家科技巨头与新兴厂商正积极布局替代方案。Google的TPU、AMD的Instinct MI芯片、华为昇腾等替代方案已逐步获得市场认可。然而，要实现算力基础设施的多元化生态，仍需解决生态兼容性、性能优化等挑战。

与此同时，AI行业的资金循环模式也在发生深刻变化。过去，AI生态主要由少数云厂商提供算力与资本支撑；而如今，越来越多的参与者开始反向“输血”，形成了一个复杂的资金与资源循环网络。英伟达通过投资、合作与生态扶持成为行业的重要资金与算力输出方；而OpenAI等模型公司则通过提供AI服务和解决方案反哺模型迭代所需的数据闭环。

展望2026年，随着AI产业链的不断完善和生态协同的加强，我们将看到一个更加开放、包容和可持续的AI产业生态。

三、经济影响：从“生产率悖论”到“效率革命”

1. AI与生产率：能否打破“索洛悖论”？

回顾历史，前两次工业革命带来了全要素生产率的长期跃升；然而，计算机与互联网在过去几十年的普及却似乎未能显著提升宏观生产率数据，这一现象被称为“索洛生产率悖论”。AI的出现可能正在改变这一局面。

随着大模型承担越来越多的智力工作（如编程、法律分析），机器人逐步接管体力任务（如搬运、危险场所勘探），人类或许会实现对智力与体力的双重解放。这种变革若能渗透至制造、能源、科研等关键领域，或许能够推动全要素生产率的显著提升。

然而，AI带来的效率提升也可能伴随就业结构与收入分配的剧烈调整。大量劳动力被替代可能导致失业率上升和社会不平等加剧。因此，在推动AI技术发展的同时，我们也需要关注其社会影响，并采取相应的政策措施来缓解潜在的社会问题。

2. AI商业化：从“技术叙事”到“商业基本面”

在过去的几年里，AI领域的资金主要被大模型、算力/芯片与具身智能等方向吸纳。这一阶段的投资逻辑更多基于技术叙事，即“技术能否突破”及“谁能在模型、芯片或智能机器人范畴抢得先机”。

然而，随着市场逐步走向理性和AI行业迈进应用落地的阶段，投资者的关注焦点正在发生转变。相比于单纯的“技术叙事”，投资者也开始在乎项目的“商业模式基本面”，包括项目是否具备真实竞争壁垒、是否有清晰且可持续的经济模型等。

展望2026年，AI应用的商业化落地将成为行业发展的关键。创业者需要拿出能穿越模型迭代周期、在实战中能站稳脚跟的商业结构，包括可复制的产品化路径、可预见的收入模式以及稳定增长的用户体系等。

四、投资逻辑：从“跟风追涨”到“价值投资”

1. 投资方向：聚焦核心技术与垂直应用

据香港人工智能产业研究院综合行业数据分析，发现随着AI技术的不断成熟和应用场景的拓展，投资者的关注方向也在发生深刻变化。过去，投资者可能更倾向于跟风追涨热门概念；而如今，他们更倾向于聚焦核心技术和垂直应用领域。

唐誉泽院长表示，在核心技术方面，算力、算法和数据仍是AI发展的三大基石。投资者将继续关注芯片、数据中心、算法优化等领域的创新机会。同时，随着物理AI和世界模型的兴起，投资者也将关注这些新兴领域的技术突破和应用前景。

在垂直应用方面，医疗、金融、教育、制造等行业将成为AI应用的重要方向。这些行业对数据隐私、合规性和本地化部署有严格要求，为AI应用提供了广阔的市场空间。投资者将关注那些能够深入理解行业需求、提供定制化解决方案的AI应用公司。

2. 投资策略：长期价值投资与生态协同

展望2026年，AI行业的投资策略将更加注重长期价值投资和生态协同。一方面，投资者将关注那些具有核心技术和市场潜力的AI公司，通过长期持有其股票或参与其融资轮次来分享其成长红利；另一方面，投资者也将关注AI生态的协同发展机会，通过投资或合作方式参与AI产业链的上下游整合。

同时，随着AI行业的竞争加剧和监管政策的不断完善，投资者也需要更加关注合规性和风险管理。他们需要确保所投资的项目符合相关法律法规要求，并具备完善的风险控制机制来应对潜在的市场风险和政策风险。

2026年的AI行业将迎来一个充满机遇与挑战的新时代。从技术演进到产业趋势，从经济影响到投资逻辑，AI的发展轨迹正深刻重塑着我们的世界。作为观察者，我们期待着AI技术能够不断突破边界、创造更多价值；作为参与者，我们也需要保持警惕和理性，共同推动AI行业的健康可持续发展。在这个长坡厚雪的赛道上，让我们携手共进、共创未来！