華泰證券發(fā)布2026年展望稱，華泰AI能力躍遷驅(qū)動商業(yè)化全麵提速。證券全球AI產(chǎn)業(yè)正處於能力躍遷與商業(yè)化加速的年展交匯點。模型端，力躍中美兩國的遷驅(qū)全面頭部廠商仍將主導全球大模型格局，美國依托算力與後訓練優(yōu)勢持續(xù)保持領先，動商國內(nèi)廠商則在架構優(yōu)化、業(yè)化注意力加速等方向形成差異化突破，提速Scaling Law 2.0驅(qū)動下的華泰迭代分化趨勢愈發(fā)明顯。算力端，證券推理範式的年展全麵升級帶來算力需求結構的深刻變化，連續(xù)推理、力躍多模態(tài)生成等高價值場景將成為未來增量的遷驅(qū)全面核心來源；同時，雲(yún)廠商Capex上修與超大規(guī)模合作模式的動商擴散正推動全球數(shù)據(jù)中心建設進入新加速點。應用端，業(yè)化2026年有望成為AI商業(yè)化的關鍵拐點，模型能力、工程體係與商業(yè)模式的同步成熟將推動AI應用從“工具可用”邁向“價值可兌付”，看好AI應用商業(yè)化加速。

　　全文如下

　　華泰2026年度展望 | 科技：AI能力躍遷驅(qū)動商業(yè)化全麵提速

　　2026年展望：AI能力躍遷驅(qū)動商業(yè)化全麵提速

　　全球AI產(chǎn)業(yè)正處於能力躍遷與商業(yè)化加速的交匯點。模型端，中美兩國的頭部廠商仍將主導全球大模型格局，美國依托算力與後訓練優(yōu)勢持續(xù)保持領先，國內(nèi)廠商則在架構優(yōu)化、注意力加速等方向形成差異化突破，Scaling Law 2.0驅(qū)動下的迭代分化趨勢愈發(fā)明顯。算力端，推理範式的全麵升級帶來算力需求結構的深刻變化，連續(xù)推理、多模態(tài)生成等高價值場景將成為未來增量的核心來源；同時，雲(yún)廠商Capex上修與超大規(guī)模合作模式的擴散正推動全球數(shù)據(jù)中心建設進入新加速點。應用端，2026年有望成為AI商業(yè)化的關鍵拐點，模型能力、工程體係與商業(yè)模式的同步成熟將推動AI應用從“工具可用”邁向“價值可兌付”，看好AI應用商業(yè)化加速。

　　核心觀點

　　大模型：中美兩國或?qū)㈤L期主導全球大模型的發(fā)展

　　全球主流大模型集中於中美，兩國頭部廠商或長期占據(jù)主導優(yōu)勢。基於Artificial Analysis的數(shù)據(jù)與模型智能指標觀察，當前頭部模型整體由美國陣營領跑，海外最具代表性者為OpenAI、xAI、Anthropic與Google。國內(nèi)方麵，從模型性能維度評估，DeepSeek、Qwen（阿裏係）、智譜模型位居前列，Kimi與MiniMax等亦處於國內(nèi)較為領先的行列，騰訊模型在多模態(tài)和3D上處於領先地位。當下，強化學習+後訓練範式依然主導著模型的迭代。而在Scaling Law 2.0驅(qū)動下，中美模型迭代路徑分化明顯：海外重心由預訓練轉(zhuǎn)向後訓練與強化學習，依靠算力取得性能優(yōu)勢；國內(nèi)在算力受限下更側重架構與算法精修，以注意力優(yōu)化技術提升訓練推理效率與性價比。

　　AI算力：推理範式躍遷驅(qū)動算力建設加速

　　在推理範式全麵升級的大背景下，全球算力需求正沿著“用戶×時長×深度”的三角模型快速擴張，算力增長進入新一輪結構性上升周期。基於OpenAI、Google、Microsoft等廠商近期數(shù)據(jù)觀察，AI應用用戶數(shù)與使用時長持續(xù)提升，推理深度由通用對話向複雜任務、連續(xù)推理與長期運行加速演進，新形態(tài)應用顯著拉動推理側算力消耗。在供給與商業(yè)化側，Google等雲(yún)廠商的Token消耗量保持高位，未來將更多由高價值應用驅(qū)動；合作模式與融資結構亦在重塑算力供給節(jié)奏，OpenAI牽頭的36GW合作項目以及北美CSP Capex上修均指向算力建設節(jié)奏的進一步提速。總體來看，推理範式的躍遷正與數(shù)據(jù)中心投資加速形成共振。

　　AI應用：商業(yè)化臨界點將至，2026年有望迎來規(guī)模化躍遷

　　AI應用正站在大規(guī)模商業(yè)化臨界點前夕。經(jīng)曆2023-2025年的連續(xù)三年迭代，AI應用的演進路徑已逐步清晰：全球AI應用正在跨過由“工具可用”邁向“價值可兌付”的關鍵階段。展望2026年，我們認為AI應用的放量節(jié)奏將由“單點突破”加速切換至“結構性擴散”。驅(qū)動力主要來自三方麵：1）模型能力持續(xù)迭代，推理能力、Agent執(zhí)行能力、可控性持續(xù)增強，為AI應用提供更強的工程化底座；2）數(shù)據(jù)體係、企業(yè)級AI中臺及可觀測性工具逐步成熟，應用的交付成本與部署難度持續(xù)下降；3）商業(yè)模式從訂閱式向用量/效果付費演進，為AI應用的規(guī)模化提供更廣闊的場景承載空間。

　　風險提示：宏觀經(jīng)濟波動，技術進步不及預期，中美競爭加劇。研報中涉及到未上市公司或未覆蓋個股內(nèi)容，均係對其客觀公開信息的整理，並不代表本研究團隊對該公司、該股票的推薦或覆蓋。

（文章來源：人民財訊）