【华泰证券】科技2026年展望-AI能力跃迁驱动商业化全面提速

华泰证券近日发布了《科技2026年展望：AI能力跃迁驱动商业化全面提速》的研究报告。这份报告深入分析了全球人工智能产业的能力跃迁和商业化进程，指出在中美两国头部厂商的主导下，AI大模型的发展和应用正迎来关键的拐点，特别是在模型能力、工程体系与商业模式的同步成熟推动下，AI应用将从“工具可用”迈向“价值可兑付”。报告中还涵盖了算力需求、数据中心建设以及AI应用的商业化等多个维度，提供了对AI产业未来发展趋势的深刻见解。这份报告是了解AI领域最新进展和商业机会的重要资料，其中包含了丰富的数据、分析和预测，对于行业参与者和投资者来说具有很高的参考价值。

2026年，全球AI产业将迎来能力跃迁与商业化加速的关键时期。中美两国在大模型领域将继续占据主导地位，其中美国依靠算力和后训练技术保持领先，而中国则在架构优化和注意力加速等方面取得突破。随着AI模型能力的不断提升，AI应用从简单的“工具可用”转变为“价值可兑付”，预示着AI商业化的全面提速。

在大模型的发展上，美国和中国的头部厂商将长期引领全球趋势。美国厂商如OpenAI和Google依托强大的算力和后训练技术，在模型性能上保持领先。而中国的DeepSeek、Qwen（阿里系）等在模型性能上也位居前列，显示出国内厂商在算力受限的条件下，通过架构和算法的精细打磨，实现了训练推理效率和性价比的提升。

AI算力的需求随着推理范式的全面升级而深刻变化。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。全球数据中心建设进入新的加速点，云厂商的Capex上修和超大规模合作模式的扩散，推动了这一进程。AI应用的商业化临界点即将到来，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应用的全面提速。

在AI算力需求的扩张中，用户数量、使用时长和使用深度是三个关键变量。AI应用使用人数快速增长，Chatbot逐步成为新型基础应用。AI产品从通用问答工具向具有推理、记忆与决策能力的复合型智能体演进，模型深度推理能力的增强直接拉动算力需求的提升。AI正在从“被动响应”向“主动运行”转变，推理时间被大幅延展，计算需求迎来数量级增长。

全球AI应用在2023至2025年经过逐步迭代，2026年有望加速实现规模化放量。得益于模型、数据、工具的同步升级，全球AI应用经历产品打磨、商业试点，正式进入规模化放量前期，并有望于2026年正式进入规模化阶段。AI应用的放量节奏将由“单点突破”加速切换至“结构性扩散”，驱动力主要来自模型能力的持续迭代、数据体系、企业级AI中台及可观测性工具的逐步成熟，以及商业模式从订阅式向用量/效果付费的演进。

在AI应用的商业化进程中，中国展现出独特的路径。得益于技术和政策的双轮驱动，企业级市场成为AI应用商业化变现最快的领域。科技巨头依托强大的云平台和产业生态，自上而下地向垂直行业渗透，而垂类场景深耕则凭借对用户需求的深刻洞察，打造出体验卓越的AI原生工具/产品。

AI应用的商业化也面临着工程化和商业化的双重挑战。数据治理和Agent可观测性是工程化的关键，而完善商业模式和拓展端侧载体则是商业化的重点。全球AI应用厂商正加速突破这些阻力，拥抱“确定性”，配置“真成长”。

展望2026年，AI技术将实质性驱动收入提速或显著优化利润结构。AI+办公、AI+税务、AI+营销/销售等领域的公司将受益于AI技术的深入应用。同时，AI的云化转型将全面加速，云厂商作为基建环节将优先受益。

这篇文章的灵感来自于华泰证券发布的《科技2026年展望：AI能力跃迁驱动商业化全面提速》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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