這是我們第五次發(fā)布年度科技展望，從《看DAO2022》至今；也是我們第三年發(fā)布對(duì)AI的年度展望。2025年正在過去，我們的主題是《飛輪與內(nèi)卷》。2026年，我們聚焦AI，已經(jīng)被鎖定在一場(chǎng)星球級(jí)的工業(yè)革命當(dāng)中，一場(chǎng)為贏而贏的競(jìng)賽。

公眾號(hào)簡(jiǎn)版正文如下：

目錄： AI想要什么 2026，對(duì)AI的10個(gè)展望 全球競(jìng)速 | 自動(dòng)駕駛 生產(chǎn)力即產(chǎn)品 | 具身智能 個(gè)人通用智能體 | 智能終端 創(chuàng)新藥下半場(chǎng) | 生物醫(yī)藥 算力多極世界 | AI芯片 破墻超期周期 | 存儲(chǔ)半導(dǎo)體 創(chuàng)造太陽 | 可控核聚變 晶體管時(shí)刻 | 量子計(jì)算

AI想要什么

2026年，將是一個(gè)AI延遲滿足之年。它從在實(shí)驗(yàn)室追求評(píng)測(cè)自己設(shè)定的性能，到連接起物質(zhì)世界固有的節(jié)奏。

這個(gè)物質(zhì)世界與數(shù)字世界的節(jié)奏轉(zhuǎn)換，可以從上個(gè)世紀(jì)中葉講起，伴隨著二戰(zhàn)的終結(jié)和冷戰(zhàn)的開啟，世界從大規(guī)模制造、電氣和能源革命，進(jìn)入信息革命。計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)者約翰·馮·諾伊曼認(rèn)為，技術(shù)發(fā)展的方向，正在經(jīng)歷一次重大變革：“短期內(nèi)以及更遙遠(yuǎn)的未來，科技將逐漸從強(qiáng)度、材質(zhì)和能量問題轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)、組織、信息和控制問題?！?/p>

這句話來自他在1948年為維納的《控制論》撰寫的一篇書評(píng)，用來概括其中的一個(gè)重要思想，以及同時(shí)代的香農(nóng)、圖靈、布什等許多人的前沿研究所指向的未來趨勢(shì)。馮·諾伊曼認(rèn)為，化石能源技術(shù)已經(jīng)成熟，加上原子能的大規(guī)模利用，人類將會(huì)進(jìn)入一個(gè)免費(fèi)能源的時(shí)代。這聽起來，像是工業(yè)革命以來人類從自然界大規(guī)模開采和爭(zhēng)奪物質(zhì)的一次歷史的終結(jié)。

信息技術(shù)的確通向一個(gè)非物質(zhì)化的世界。工業(yè)化國家以摩爾定律的節(jié)奏進(jìn)入后工業(yè)化經(jīng)濟(jì)、信息社會(huì)和數(shù)字文明。無形經(jīng)濟(jì)超過了有形經(jīng)濟(jì)，服務(wù)業(yè)超過了制造業(yè)，臟活苦活從歐美外包到亞洲，弄PPT的超過了熟練技工，寫代碼的超過了擰螺絲的。人類似乎正在遠(yuǎn)離物理世界，面對(duì)電腦屏幕或者更令人愉悅的界面，進(jìn)入一個(gè)數(shù)字的和非物質(zhì)的世界。而且這個(gè)世界至今運(yùn)行在馮.諾依曼架構(gòu)的計(jì)算機(jī)上。

但AI正在帶回物質(zhì)世界的法則。人們最近常談的是杰文斯悖論。這是一個(gè)誕生于蒸汽機(jī)時(shí)代，關(guān)于煤炭需求的理論，如果人類使用煤炭的效率越高，它的應(yīng)用就越廣，進(jìn)而對(duì)它的需求就越大。這其實(shí)是一種能源飛輪的理論，對(duì)煤炭、石油、電力都成立。

今天，算力陷入了同樣的“悖論”。GPU性能的提升，大模型算法的改進(jìn)，讓算力成本以每年一個(gè)數(shù)量級(jí)的速度下降，但是依然無法滿足對(duì)算力的需求。因?yàn)槿藗冋谑褂肁I進(jìn)行越來越復(fù)雜的運(yùn)算，從簡(jiǎn)單的文本到視頻生成，從快速的問答到慢思考的分析，從單智能體到多智能體之間的協(xié)同，直到編程、解奧數(shù)題、連續(xù)數(shù)小時(shí)工作，消耗的token數(shù)量爆發(fā)，才剛剛開始。從目前來看，AGI對(duì)于token的需求幾乎是無限的——因?yàn)锳I終將面對(duì)物理世界。

算力從電力轉(zhuǎn)化而來。數(shù)據(jù)中心就是AI工廠，用黃仁勛的話說，智能將會(huì)成為一種商品，未來人類最不缺的，就是智商和聰明。所有這一切，都建立在前所未有的能源和物質(zhì)消耗的基礎(chǔ)之上。AI正在把文明帶回物質(zhì)的世界。

在馮·諾伊曼架構(gòu)上，芯片每次運(yùn)算，都對(duì)應(yīng)著焦耳；服務(wù)器吐出的每一個(gè)token，都點(diǎn)亮了瓦特。芯片是人類所能制造的最復(fù)雜和精密的工業(yè)品，在一個(gè)板卡上嵌入了各種邏輯、存儲(chǔ)、通信、交換、路由的芯片，服務(wù)器機(jī)架里充滿了線纜和光模塊，它們又連接成上萬個(gè)芯片的超級(jí)節(jié)點(diǎn)，再擴(kuò)展成幾十萬甚至上百萬個(gè)芯片構(gòu)成的集群。這是一個(gè)人類設(shè)計(jì)出來的電路和光路，讓電子和光子流動(dòng)成為智能；這是一個(gè)讓沙子思考的過程，就像當(dāng)年福特的工廠，輸入的是鐵礦石，輸出的是汽車。AI工廠又需要一整套的供電和散熱系統(tǒng)。能量密度在迅速提高，功率從一枚芯片的1KW，到一個(gè)機(jī)架的1MW，到一座數(shù)據(jù)中心的1GW，而1GW的數(shù)據(jù)中心，需要6.5噸銅，8.5噸銀，它的周圍，要配一座核能發(fā)電站，數(shù)百個(gè)兆瓦級(jí)的儲(chǔ)能柜，或者占地幾十平方公里的太陽能電站。當(dāng)我們生產(chǎn)人形機(jī)器人時(shí)，它的大腦和小腦的“世界模型”，要完成從對(duì)周圍環(huán)境的理解到完成任務(wù)，需要機(jī)械的控制和執(zhí)行，這涉及到的關(guān)節(jié)等需要鈦合金。

所謂的AI編程，更高一級(jí)并不是對(duì)認(rèn)知世界的編程，實(shí)際上是對(duì)物質(zhì)世界的編程。

數(shù)據(jù)中心讓進(jìn)入后工業(yè)化社會(huì)的經(jīng)濟(jì)，重新回到制造業(yè)，重新面臨物質(zhì)短缺的世界。能源、產(chǎn)能、礦產(chǎn)、制造業(yè)的勞動(dòng)力和處理物質(zhì)世界的熟練技工，都處于短缺狀態(tài)。數(shù)據(jù)中心需要巨大的電力系統(tǒng)，它包括發(fā)電、輸電網(wǎng)和配電網(wǎng)，以及新型的分布式的電力系統(tǒng)，包括燃料電池模塊、鋰離子儲(chǔ)能模塊、小型化的核電模塊，還有燃?xì)廨啓C(jī)和變壓器。這個(gè)世界的政治地理正在重回馮·諾依曼所處的那個(gè)時(shí)代，地緣政治的角逐，大國競(jìng)爭(zhēng)和軍備競(jìng)賽，加劇了制造業(yè)的回歸和物質(zhì)世界的重建。

如果人類的工業(yè)革命是以能源和礦產(chǎn)的利用廣度、深度、顆粒度及效率來衡量的，稀土是這次工業(yè)革命的一個(gè)重要物質(zhì)標(biāo)志。稀土金屬影響著電氣設(shè)備傳輸能量的方式，以及電子設(shè)備傳輸信號(hào)的方式。AI供應(yīng)鏈也是如此，離不開稀土的特性。與半導(dǎo)體直接相關(guān)的用途，包括作為摻雜劑，用于降低晶體管的閾值電壓等；作為芯片結(jié)構(gòu)中的絕緣氧化層；作為化學(xué)機(jī)械拋光漿料配方中的添加劑。

比如鏑，它有很強(qiáng)的耐熱性，有助于芯片功率密度提升。英偉達(dá)和其他芯片制造商的芯片上，數(shù)百個(gè)微型電容器就用到了超純鏑。再如鉺，可以在特定波長(zhǎng)高效受激輻射，放大光信號(hào)，有助于提升光互聯(lián)效率。

還有些稀土金屬，雖然沒有直接用在芯片里，卻影響著造芯能力與成本曲線。氧化鈰（CeO?）成為化學(xué)機(jī)械平坦化（CMP）工藝的核心材料，主要?jiǎng)t是基于它的化學(xué)與機(jī)械穩(wěn)定性。拋光漿料直接影響晶圓的平整度與最終良率，這對(duì)于動(dòng)輒上百層的NAND閃存而言尤為關(guān)鍵，每一層的質(zhì)量波動(dòng)最終將放大次品率。稀土之稀，已經(jīng)成為了AI價(jià)值鏈上舉足輕重的“杠桿”。

所有這些結(jié)合起來，才會(huì)讓智能無處不在，就像自然界的物質(zhì)、能源、光和熱一樣，封裝在模型里，最終變得像電力、內(nèi)燃機(jī)、微處理器那樣，幾乎可以與之前所有的技術(shù)組合，并且嵌入到幾乎所有的新工業(yè)與科技產(chǎn)品中，直到它對(duì)于AI原生的一代來說，不再成為技術(shù)，而是一種日常的用品和工具的一部分。

已經(jīng)進(jìn)行了半個(gè)多世紀(jì)的非物質(zhì)化的經(jīng)濟(jì)，正在被AI帶回一個(gè)再物質(zhì)化時(shí)代，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體需要再電氣化，與全球南方國家一起，對(duì)電力、能源、制造、礦產(chǎn)產(chǎn)生了空前的需求，以至于地球可能已經(jīng)無法經(jīng)濟(jì)性、可持續(xù)地滿足AI所帶來的這一波對(duì)能源和礦產(chǎn)的需求。人類傾其所有在喂養(yǎng)AI，這個(gè)全人類的超級(jí)寵物。

它也帶來了全球地緣經(jīng)濟(jì)和地緣政治的后果。無論是AI綁定國運(yùn)，還是化石能源與可再生能源之間的博弈，以及圍繞礦產(chǎn)資源的擁有、開采、提煉而形成的供應(yīng)鏈，都將成為地緣科技、貿(mào)易和政治角逐的核心領(lǐng)域。

美國在重建物質(zhì)世界。它既有制造業(yè)回流、重建中產(chǎn)階級(jí)、保障供應(yīng)鏈安全的考慮，也有基于AI主導(dǎo)第四次工業(yè)革命的雄心。美國將會(huì)在很多方面依賴中國，但又處心以AI 越超中國，并且向外太空擴(kuò)展，建立新一代算力和能源基礎(chǔ)設(shè)施。

先進(jìn)制造業(yè)將會(huì)與以往不同。由于數(shù)據(jù)中心和電力系統(tǒng)的短期需求爆發(fā)，以及出于國防需求的大規(guī)模生產(chǎn)定制，將會(huì)催生一個(gè)從“定制化、建筑設(shè)計(jì)”的建筑世界向“模塊化、可重復(fù)、可擴(kuò)展”的制造領(lǐng)域轉(zhuǎn)變的過程。AI正在與工業(yè)和設(shè)計(jì)軟件融合，如船舶和數(shù)據(jù)中心建造公司已開始對(duì)其產(chǎn)品進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和模塊化處理，以實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，從而使其系統(tǒng)和子系統(tǒng)能夠在不同地點(diǎn)進(jìn)行大規(guī)模、一致性和可靠性的生產(chǎn)。這樣做是為了能夠快速、可重復(fù)地建造這些系統(tǒng)，并確保其子系統(tǒng)具有可靠的互操作性和可組合性。

人類開始嘗試把數(shù)據(jù)中心放到圍繞地球的軌道上，利用太陽能不間斷地訓(xùn)練和推理；也需要在月球上建立基地、開采礦產(chǎn)，送到地球軌道上加工制造。馬斯克稱地球已經(jīng)無法滿足AI的需求，人類需要卡爾達(dá)舍夫的文明II，也就是進(jìn)入太陽系獲取能源和資源。

AI所引發(fā)的革命，是一場(chǎng)星球工業(yè)革命。如果把人類對(duì)于能源和資源的大規(guī)模利用，作為工業(yè)革命的標(biāo)志的話，那么AI引發(fā)的這場(chǎng)技術(shù)革命，從本質(zhì)上是一場(chǎng)工業(yè)革命，而且可能是地球上最后一場(chǎng)工業(yè)革命。下一場(chǎng)工業(yè)革命，可能發(fā)生在太空。

AI并不是安靜地處在一個(gè)虛擬空間，或者封裝在“服務(wù)器里的天才們”，AI將把地球上的能源和資源搜刮殆盡，給人類所賴以生存的物質(zhì)世界帶來巨大的消耗。圍繞AI的競(jìng)爭(zhēng)，是一場(chǎng)工業(yè)體系的競(jìng)爭(zhēng)。它也伴隨著大國的競(jìng)爭(zhēng)，被鎖定在對(duì)物質(zhì)的爭(zhēng)奪之中。

人類用指數(shù)級(jí)的資源投入，只獲得了線性的AI能力增長(zhǎng)，或者如奧特曼自己所承認(rèn)的，AI能力的增長(zhǎng)，只是投入資源總量的對(duì)數(shù)值。實(shí)際上，我們以為AI就是數(shù)學(xué)的，其實(shí)它更是物理的。

2026年，是一個(gè)回到物質(zhì)世界節(jié)奏之年。這個(gè)世界，并不是軟件吃掉世界，AI吃掉軟件那么簡(jiǎn)單。如果你整天盯著AI圈子里為自己設(shè)計(jì)的測(cè)試來看，它的增長(zhǎng)是指數(shù)級(jí)的，但回到物質(zhì)世界，它仍然是線性的、甚至在許多國家是停滯的。這些指標(biāo)迅速飽和，給人以AI一日，世界千年的感覺，但是回到物質(zhì)世界，它依然呈現(xiàn)出一種長(zhǎng)期的、漸進(jìn)演變，盡管長(zhǎng)期之后最終的結(jié)果可能比當(dāng)初設(shè)想的還要好。

AI想要一場(chǎng)大國博弈，這樣就可以把資源長(zhǎng)期鎖定在它想要的軌道中，以加速的能量碰撞那個(gè)奇點(diǎn)時(shí)刻。2026年，AI 及相關(guān)產(chǎn)業(yè)，依然是整個(gè)社會(huì)資本和國家資本優(yōu)先投資的領(lǐng)域，這個(gè)大方向不會(huì)改變。

AI需要一個(gè)更加龐大的物質(zhì)世界來支撐它。物質(zhì)、能量、信息，深度耦合在一起。人們不約而同地把實(shí)現(xiàn)AGI的時(shí)間向后推遲了，中間相隔的，是人類要為這樣一次AI革命做好一次空前的物質(zhì)準(zhǔn)備。

2026，對(duì)AI的10個(gè)展望

1，在中國的算力基礎(chǔ)設(shè)施上，訓(xùn)練出中國的下一代前沿模型。2026年是中國走向自主算力的元年，海外AI芯片在中國市場(chǎng)上份額顯著下降，自主設(shè)計(jì)、制造和封裝的AI芯片將占據(jù)市場(chǎng)主流，國產(chǎn)萬卡乃至十萬卡集群出現(xiàn)。芯片算力系統(tǒng)與中國本土的前沿大模型協(xié)同設(shè)計(jì)，形成中國的AI生態(tài)，最重要的標(biāo)志，是用中國的本土基礎(chǔ)設(shè)施訓(xùn)練出前沿模型。

2，更強(qiáng)算力推動(dòng)前沿大模型繼續(xù)擴(kuò)展。英偉達(dá)新一代GPU和谷歌TPU定制芯片，繼續(xù)擴(kuò)展模型預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練和測(cè)試時(shí)計(jì)算，并從單一模型向系統(tǒng)擴(kuò)展。OpenAI與谷歌DeepMind將綜合競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)。前沿模型在原生多模態(tài)、復(fù)雜長(zhǎng)鏈任務(wù)準(zhǔn)確性、更長(zhǎng)上下文、更強(qiáng)的記憶、持續(xù)學(xué)習(xí)、世界模型等領(lǐng)域擴(kuò)展上限，并解鎖出新的場(chǎng)景。新型AI實(shí)驗(yàn)室將探索出下一代AI范式，到2026年底，可驗(yàn)證性能有可能加速提升。

3，中國開源模型加速落地場(chǎng)景，美國形成新的陣型。DeepSeek、通義千問、Kimi等引領(lǐng)中國開源模型軍團(tuán)繼續(xù)保持領(lǐng)先，陣容擴(kuò)大; 更開放和更低門檻的基礎(chǔ)設(shè)施和工具，幫助降低微調(diào)和蒸餾的門檻，成為落地場(chǎng)景加速器。美國的開源模型也在形成新的陣型，英偉達(dá)Nemotron將躋身一流，公開預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練數(shù)據(jù)；谷歌的Gemma，OpenAI的gpt-oss，以及明年Meta發(fā)布Avocado新模型后，其Llama開源模型家族的下一步，仍值得關(guān)注。

4，終端設(shè)備開始構(gòu)建出真正的個(gè)人AI體驗(yàn)。AI向終端設(shè)備全面部署，成為消費(fèi)者隨身攜帶的智能體，是最為確定的大規(guī)模應(yīng)用。除了運(yùn)行在用戶電腦上的智能體之外，廠商對(duì)AI手機(jī)、眼鏡和其他AI原生硬件的設(shè)計(jì)更為積極活躍。中國是全球AI設(shè)備供應(yīng)鏈的中心。蘋果和谷歌可能真正啟動(dòng)軟硬件消費(fèi)AI市場(chǎng)。OpenAI將首次發(fā)布原生AI硬件。AI眼鏡拍攝成為主流，品牌進(jìn)一步豐富。

5，編程成為首個(gè)實(shí)際工作達(dá)到人類水平的AI應(yīng)用。AI在數(shù)學(xué)和編程的成功，將會(huì)延伸到更多可驗(yàn)證領(lǐng)域。測(cè)評(píng)分?jǐn)?shù)迅速飽和，難度更大的新基準(zhǔn)將出現(xiàn)，其中包括更具實(shí)際工作意義的評(píng)價(jià)基準(zhǔn)，引導(dǎo)智能體在研究、科學(xué)、服務(wù)等更多其他可驗(yàn)證領(lǐng)域創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

6，訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源從互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)向環(huán)境。用于訓(xùn)練大模型的高質(zhì)量互聯(lián)網(wǎng)與公開文本數(shù)據(jù)基本耗盡。AI的學(xué)習(xí)，正在從接受公開數(shù)據(jù)灌輸進(jìn)入“經(jīng)驗(yàn)時(shí)代”，即越來越多地從自己的試錯(cuò)中學(xué)習(xí)，更加依靠可驗(yàn)證合成數(shù)據(jù)。決定模型上限的，將不是誰擁有更多現(xiàn)成數(shù)據(jù)，而是誰具備構(gòu)建環(huán)境、生成任務(wù)、吸收失敗并持續(xù)產(chǎn)生學(xué)習(xí)信號(hào)的系統(tǒng)能力。而那些體現(xiàn)行業(yè)深度技藝和組織內(nèi)部知識(shí)的非公開數(shù)據(jù)，構(gòu)筑起AI競(jìng)爭(zhēng)的壁壘。

7，政府和前沿AI實(shí)驗(yàn)室推進(jìn)科學(xué)智能，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)。中國和美國從推出科學(xué)智能的政策階段，進(jìn)入到匯聚資源、組織實(shí)施階段，謀求戰(zhàn)略技術(shù)新制高點(diǎn)。一些科技巨頭和領(lǐng)先的AI實(shí)驗(yàn)室利用算力優(yōu)勢(shì)，借助AI模型及工具加速研發(fā)進(jìn)程，以新范式引領(lǐng)，努力在一些重要領(lǐng)域取得突破，如生命科學(xué)、材料科學(xué)、量子計(jì)算、氣候變化等。

8，全球采用智能體的大型企業(yè)超過一半。人與AI開始認(rèn)真磨合協(xié)作。智能體不是簡(jiǎn)單替代人類，人類也不是簡(jiǎn)單地使喚智能體去干活。企業(yè)開始既不把它當(dāng)成工具，也不把它當(dāng)成員工，而是改變傳統(tǒng)的管理框架，新建協(xié)作關(guān)系，包括重新設(shè)計(jì)工作流程、角色、治理和學(xué)習(xí)機(jī)制，這一磨合過程將需要時(shí)間。

9，AI應(yīng)用進(jìn)展和基礎(chǔ)設(shè)施投資存在不確定性，做空壓力伴隨AI。AI處于炒作高潮和短期高估階段，已經(jīng)具體表現(xiàn)為目前AI測(cè)評(píng)得分與工作表現(xiàn)脫節(jié)，芯片庫存周期、數(shù)據(jù)中心建設(shè)周期、電力基礎(chǔ)設(shè)施投資周期之間難以匹配。OpenAI 的資金鏈、甲骨文的負(fù)債和數(shù)據(jù)中心交付、和英偉達(dá)的GPU庫存情況，將是足以影響整個(gè)AI生態(tài)、進(jìn)而影響市場(chǎng)甚至經(jīng)濟(jì)的重要信號(hào)。

10，AI與電力系統(tǒng)更深度融合，形成智與能的革命。電力成為最重要的AI基礎(chǔ)設(shè)施，美國數(shù)據(jù)中心建設(shè)達(dá)到高潮，電力短缺加??；中國也正在通過全國性機(jī)制設(shè)計(jì)解決清潔電力供給問題。數(shù)據(jù)中心的耗電量和能量密度越來越大，將建立端到端的高壓直流配電體系，以及不同層級(jí)的儲(chǔ)能與冷卻系統(tǒng)。更加分布式與多元異構(gòu)的電力系統(tǒng)，在電力穩(wěn)定 、廉價(jià)、綠色的不可能三角中，也日益依賴AI優(yōu)化運(yùn)營管理。數(shù)據(jù)中心成為“新物種”，將在AI基礎(chǔ)設(shè)施與新型電力體系的協(xié)同演進(jìn)中，發(fā)揮越來越關(guān)鍵的作用。

One More Thing

2026將是社會(huì)對(duì)AI信任的考驗(yàn)之年。隨著AI滲透率越來越高，AI模擬人類認(rèn)知與物理世界的能力進(jìn)一步逼近臨界點(diǎn)，現(xiàn)實(shí)與虛構(gòu)的界限更加模糊。AI將不可避免進(jìn)入教育體系，進(jìn)一步發(fā)揮文明層面的影響力。隨著AI自主學(xué)習(xí)能力的增強(qiáng)，長(zhǎng)鏈條的自動(dòng)化復(fù)雜工作逐步增加，挑戰(zhàn)人類的能力去監(jiān)督和核實(shí)AI學(xué)習(xí)和工作的過程與結(jié)果；這些考驗(yàn)著對(duì)齊，考驗(yàn)著治理，也考驗(yàn)著人類在各個(gè)場(chǎng)景中駕馭AI的能力。前沿AI實(shí)驗(yàn)室和科技巨頭，更加關(guān)注AI研究與應(yīng)用的正面社會(huì)影響及人口級(jí)用戶福利，倡導(dǎo)AI（科技）向善，培養(yǎng)和建立公眾對(duì)AI的信任。

全球競(jìng)速 | 自動(dòng)駕駛

在各自經(jīng)歷國內(nèi)市場(chǎng)的規(guī)模擴(kuò)張后，中國與美國的自動(dòng)駕駛企業(yè)將迎來全球市場(chǎng)短兵相接的一年。中國企業(yè)在驗(yàn)證本土低成本運(yùn)營模型后，正轉(zhuǎn)向海外高價(jià)值場(chǎng)景，但本地算力供應(yīng)與數(shù)據(jù)合規(guī)跨境將是不可忽視的雙重挑戰(zhàn)。

自動(dòng)駕駛正在跨越1%市場(chǎng)滲透率的鴻溝。年內(nèi)，百度、文遠(yuǎn)知行與小馬智行車隊(duì)規(guī)模超過千輛。小馬智行明年計(jì)劃擴(kuò)展至3000輛，是去年底的10倍，也接近Waymo此前規(guī)劃同期3500輛的水平；滴滴今年上半年已部署超過3000輛自動(dòng)駕駛測(cè)試車。以中國500萬輛出租車保有量計(jì)算，1%的自動(dòng)駕駛滲透率意味著約5萬輛。預(yù)計(jì)未來兩年內(nèi)，無人駕駛出租車車隊(duì)規(guī)模將增長(zhǎng)十倍。這意味著里程碑式的突破就在眼前。

規(guī)模擴(kuò)展的敘事同樣發(fā)生在美國。Waymo駛?cè)肓烁咚伲谂f金山灣區(qū)的市場(chǎng)份額超越了Lyft，明年進(jìn)軍包括倫敦在內(nèi)的12座新城市，并預(yù)計(jì)于2027年為母公司做出“實(shí)質(zhì)性”財(cái)務(wù)貢獻(xiàn)。這意味著中國與美國的自動(dòng)駕駛將走出隔空競(jìng)爭(zhēng)的階段，在全球展開正面對(duì)決。百度將于明年進(jìn)入歐洲，倫敦將是兩家巨頭共同的重點(diǎn)市場(chǎng)。

但是，在規(guī)模競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代，它們都將面臨出行巨頭與量產(chǎn)車廠的夾擊。特斯拉的robotaxi服務(wù)已經(jīng)上線，量產(chǎn)車型Cybercab將于2026年投產(chǎn)；小鵬、曹操出行、哈啰等也相繼加碼。Uber目前在美國四個(gè)城市合作提供robotaxi服務(wù)，多于特斯拉，還與英偉達(dá)合作部署約10萬輛robotaxi。它們將加速自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)飛輪。

生產(chǎn)力即產(chǎn)品 | 具身智能

與人形機(jī)器人相關(guān)的一切正在膨脹。在美國，F(xiàn)igureAI估值已達(dá)到390億美元，聲稱已經(jīng)為寶馬生產(chǎn)3萬輛汽車做出貢獻(xiàn)；Agility的機(jī)器人在GXO物流搬運(yùn)了超過10萬個(gè)袋子。在中國，人形機(jī)器人企業(yè)超過150家，還在激增；上游供應(yīng)鏈甚至在沒有大規(guī)模確定性訂單的情況下擴(kuò)產(chǎn)。

然而淘汰賽已經(jīng)開始。那家聲稱要在美國效仿宇樹科技的K-Scale Labs已經(jīng)倒閉，它沒有硬件性價(jià)比優(yōu)勢(shì)；Aldebaran與一星機(jī)器人關(guān)停，還有數(shù)家企業(yè)傳出資金鏈斷裂。靈巧手發(fā)展滯后、觸覺感知不成熟及訓(xùn)練數(shù)據(jù)匱乏，因?yàn)榧夹g(shù)與產(chǎn)品尚未匹配市場(chǎng)，市場(chǎng)真實(shí)需求難以承載越來越多玩家的量產(chǎn)計(jì)劃。國家發(fā)改委提醒要著力防范扎堆上市擠壓研發(fā)空間。

機(jī)器人相關(guān)數(shù)據(jù)集已是HuggingFace上迄今為止增長(zhǎng)最快的，僅用3年時(shí)間就從第44名上升到第1名。然而，跨越鴻溝，具身智能領(lǐng)域還需要自己的ScaleAI與ARC-AGI。在數(shù)據(jù)真正得以“精煉”之前，中國同樣難言產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)。

技術(shù)路線仍在分叉，市場(chǎng)耐心開始收斂。人形機(jī)器人最終也要回答自動(dòng)駕駛當(dāng)年那道選擇題，是在資本窗口內(nèi)押注通用人形機(jī)器人的長(zhǎng)期成熟，還是從可落地的智能駕駛式場(chǎng)景切入，持續(xù)交付價(jià)值，以換取繼續(xù)演化的時(shí)間。

個(gè)人通用智能體 | 智能終端

競(jìng)爭(zhēng)窗口已經(jīng)洞開，時(shí)鐘開始倒計(jì)時(shí)。把智能終端納入自己的戰(zhàn)略布局，將是所有面向消費(fèi)者的科技巨頭的標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作。這與它們的技術(shù)堆棧與產(chǎn)品生態(tài)息息相關(guān)，每家科技巨頭都將補(bǔ)強(qiáng)自己短板。AI硬件的戰(zhàn)略優(yōu)先級(jí)也將不斷提升。蘋果的重心從Vision Pro轉(zhuǎn)向了AI眼鏡；Meta砍掉元宇宙預(yù)算，挪用到智能可穿戴等業(yè)務(wù)板塊，近期還人才收購了Limitless。OpenAI也需要一款A(yù)I原生硬件強(qiáng)化敘事，明年，它與io的新設(shè)備將更為具象化。

2026年AI硬件最激烈的戰(zhàn)場(chǎng)位于眼前的方寸之間。扎克伯格宣布超級(jí)智能很快降臨，眼鏡是AI的理想終端。Meta爆款的雷朋眼鏡讓市場(chǎng)相信，它可能觸及智能手機(jī)的規(guī)模。谷歌、蘋果，小米、阿里紛紛入局。中國龐大的供應(yīng)鏈體系支撐起諸多初創(chuàng)企業(yè)打響“百鏡大戰(zhàn)”，幾乎一周一款。明年將有更多中國品牌占據(jù)展臺(tái)，也會(huì)有不少退出舞臺(tái)。

年底，豆包手機(jī)的誕生，是這一場(chǎng)顛覆既有格局的預(yù)演。本質(zhì)上，豆包手機(jī)助手就是一個(gè)系統(tǒng)級(jí)的智能體，讀取應(yīng)用內(nèi)容，模擬用戶點(diǎn)擊。這威脅到了其他超級(jí)應(yīng)用的核心價(jià)值主張。騰訊曾寄望于微信智能體，如今也面臨來自系統(tǒng)底層的沖擊。越來越多GUI智能體已經(jīng)開源，為更多手機(jī)廠商定制自己的手機(jī)智能體降低了門檻。

創(chuàng)新藥下半場(chǎng) | 生物醫(yī)藥

在為中國創(chuàng)新藥的“DeepSeek時(shí)刻”興奮了一年后，中國企業(yè)正面臨著不確定性，工程優(yōu)勢(shì)正在被技術(shù)范式重新定義；必須在新一輪創(chuàng)新周期中，將AI嵌入醫(yī)藥研發(fā)的深水區(qū)。

2026年，中國創(chuàng)新藥出海的趨勢(shì)不會(huì)停歇。具有競(jìng)爭(zhēng)力的創(chuàng)新藥在研管線大部分來自中國，臨床進(jìn)展最快的也幾乎都來自中國。中國在全球臨床創(chuàng)新候選藥物中所占的份額已從2018年的8%上升至如今的30%。同期，美國份額從47%降至36%。全球160款在研減肥藥，約三分之一來自中國；中國占據(jù)全球ADC與多抗50%左右的早期臨床資產(chǎn)。

中國的競(jìng)爭(zhēng)力來自跟隨式創(chuàng)新的速度與效率。從仿制藥、服務(wù)外包到跟隨創(chuàng)新，中國逐步建立起齊備的供應(yīng)鏈與龐大的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，釋放了快速試驗(yàn)迭代與低成本臨床入組的優(yōu)勢(shì)。工程優(yōu)化是當(dāng)前階段中國創(chuàng)新的重要優(yōu)勢(shì)。無論上市臨床前階段，還是臨床階段，中國團(tuán)隊(duì)花費(fèi)的時(shí)間與資金都要比全球平均水平少一半左右。

然而，新一輪技術(shù)范式逼近，中國傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)未必能無縫延伸。藥物研發(fā)正經(jīng)歷從細(xì)胞外轉(zhuǎn)向細(xì)胞內(nèi)的范式遷移，從傳統(tǒng)小分子和生物藥，轉(zhuǎn)向RNA、基因編輯與更復(fù)雜的細(xì)胞內(nèi)調(diào)控機(jī)制。AI制藥也在改變?nèi)芷趧?chuàng)新節(jié)奏。美國與英國今年明確鼓勵(lì)在臨床前階段使用 AI 模型、類器官（organoids）、器官芯片（Organ-on-Chip）等新型方法（NAMs）替代動(dòng)物實(shí)驗(yàn)。

美國同時(shí)在AI與創(chuàng)新藥兩大領(lǐng)域領(lǐng)先中國。美國科技巨頭正在尋找AI驅(qū)動(dòng)的“可編程生物學(xué)”的路徑。英偉達(dá)熱衷于投資AI制藥初創(chuàng)企業(yè)，近期與禮來共建醫(yī)藥超級(jí)計(jì)算機(jī)。今年最熱門的交叉領(lǐng)域之一當(dāng)屬“虛擬細(xì)胞”。英偉達(dá)的RNA基礎(chǔ)模型CodonFM將每三個(gè)核苷酸組成的密碼子視為token，驗(yàn)證了擴(kuò)展定律仍然生效；谷歌的C2S-Scale可以預(yù)測(cè)細(xì)胞對(duì)藥物、基因敲除或細(xì)胞因子的反應(yīng)。阿斯利康則預(yù)計(jì)，基于AI的臨床試驗(yàn)患者篩選與招募可能在一兩年內(nèi)成為關(guān)鍵。

算力多極世界 | AI芯片

中國AI芯片生態(tài)開始初具雛形。華為的路線圖已經(jīng)解鎖至2028年，明年的P950系列，性能堪比英偉達(dá)H200。華為與英偉達(dá)幾乎同時(shí)完成了預(yù)填充（Prefill）與解碼（Decode）階段的硬件解耦。此后，算力、內(nèi)存帶寬與互聯(lián)帶寬幾乎每年翻一番的速度，向著更易用，更多數(shù)據(jù)格式等方向持續(xù)演進(jìn)。這意味著華為初步建立了設(shè)備、材料與代工等完備的供應(yīng)鏈體系。百度、摩爾線程與壁仞科技也披露了未來幾年的追趕計(jì)劃。華為、海光與寒武紀(jì)，形成了主導(dǎo)國內(nèi)市場(chǎng)的“3H”的格局。

在推理時(shí)代，token的工業(yè)化生產(chǎn)，需要“大規(guī)模、高帶寬、低時(shí)延”的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施。至今沒有一家芯片廠商，可以在單芯片性能層面挑戰(zhàn)英偉達(dá)，但是谷歌的系統(tǒng)級(jí)工程設(shè)計(jì)使得TPU堆棧在性價(jià)比上與英偉達(dá)不相上下。中國科技企業(yè)在AI競(jìng)賽中從美國技術(shù)棧解耦，“用群計(jì)算補(bǔ)單芯片”的路徑，不僅必要，而且正在變得可行。年內(nèi)，華為昇騰384、阿里磐久128與曙光ScaleX640超節(jié)點(diǎn)相繼亮相，單一機(jī)柜內(nèi)部算力不斷縱向擴(kuò)展。

英偉達(dá)與AMD等仍然希望再次將稍稍領(lǐng)先的AI技術(shù)棧“傾銷”至中國市場(chǎng)，如H200。它們的庫存與產(chǎn)能足夠龐大，完全放開，將對(duì)國產(chǎn)推理市場(chǎng)的份額造成一定沖擊；但短期內(nèi)又無法完全拒絕這一誘惑，DeepSeek-3.2坦言算力正在限制中國開源模型進(jìn)一步追趕的后勁，影響涉及預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練等階段。年初，螞蟻集團(tuán)嘗試采用國產(chǎn)芯片訓(xùn)練千億參數(shù)規(guī)模大模型，便宜、可行，但過程并不省心。

即便如此，明年，中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭仍將迎著阻力繼續(xù)推進(jìn)自研AI芯片的戰(zhàn)略部署。阿里和百度自研芯片繼續(xù)迭代；騰訊下注燧原科技，合作研發(fā)了紫霄；字節(jié)跳動(dòng)定制AI芯片也正在路上。與硅谷巨頭借助博通定制AI芯片類似，不少中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭，決意將關(guān)鍵算力環(huán)節(jié)握在自己手中。通過全棧整合，在模型與芯片的協(xié)同設(shè)計(jì)下，可以進(jìn)一步提升token吞吐效率、壓縮單位token成本。

破墻超期周期 | 存儲(chǔ)半導(dǎo)體

大模型仍在持續(xù)擴(kuò)展。更大規(guī)模、更多模態(tài)，以及更長(zhǎng)程的推理與更頻繁的交互，都在推動(dòng)內(nèi)存容量和帶寬需求的爆炸性增長(zhǎng)。供需失配也因此繼續(xù)發(fā)揮作用。三大巨頭明年的HBM（高帶寬存儲(chǔ)器）產(chǎn)能已全部售罄；DRAM（易失性存儲(chǔ)）全球平均庫存不足3周，遠(yuǎn)低于正常水平；NAND（非易失性存儲(chǔ)）每周都在調(diào)漲價(jià)格。即便擴(kuò)產(chǎn)順利，在2026年，短缺與漲價(jià)已經(jīng)不可避免。

市場(chǎng)已在向定制HBM過渡，部分GPU功能將被整合進(jìn)基底芯片。為了壓縮能耗、減少延遲與信號(hào)損失，AI芯片廠商開始與存儲(chǔ)廠深度共設(shè)計(jì)，推出定制化基底裸片，針對(duì)特定AI架構(gòu)優(yōu)化信號(hào)路徑、電源分配與接口協(xié)議，從而實(shí)現(xiàn)更高的能效和帶寬密度，以優(yōu)化推理效率，降低總擁有成本。SK海力士已與英偉達(dá)、微軟、博通達(dá)成HBM4E定制合作，基片由臺(tái)積電代工，明年下半年完成質(zhì)量驗(yàn)證。定制芯片對(duì)架構(gòu)設(shè)計(jì)革新起到積極作用。金正浩相信，到了HBM5階段，嵌入SRAM（靜態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器）緩存將是重要?jiǎng)?chuàng)新方向。最近，英偉達(dá)200億美元收購Groq，正押注了SRAM。

中國存儲(chǔ)半導(dǎo)體的國產(chǎn)替代正在提速。醞釀明年上市的長(zhǎng)鑫存儲(chǔ)與長(zhǎng)江存儲(chǔ)，正在擴(kuò)大DRAM與NAND產(chǎn)能，關(guān)鍵性能指標(biāo)不斷縮小與全球巨頭差距，市場(chǎng)份額不斷提升。尤其是在HBM領(lǐng)域，美國與韓國都確信，中國與其的技術(shù)代差縮短至4年以內(nèi)，通過系統(tǒng)級(jí)創(chuàng)新，基于現(xiàn)有設(shè)備與工藝追至HBM4E也并非不可能。華為開源了統(tǒng)一緩存管理器（UCM），自研HBM明年也將適配昇騰950PR。

下一個(gè)技術(shù)堵點(diǎn)，在于如何突破先進(jìn)制程對(duì)定制基底芯片的限制。從HBM4時(shí)代開始，行業(yè)已將基底芯片交給臺(tái)積電代工，后者在HBM4E引入了N3P工藝。復(fù)制全球巨頭的方案自然阻力最小，但正是外部封堵，驅(qū)動(dòng)此前未被廣泛采用的替代方案開始破墻而出，為中國存儲(chǔ)半導(dǎo)體開啟下一輪自主創(chuàng)新的可能。

創(chuàng)造太陽 | 可控核聚變

全球可控核聚變探索正進(jìn)入一個(gè)決定性的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。曾經(jīng)屬于國家實(shí)驗(yàn)室與國際協(xié)作項(xiàng)目的前沿領(lǐng)域，如今迎來了風(fēng)險(xiǎn)資本和科技巨頭的集中涌入?！皠?chuàng)造太陽”的努力，正在加速邁向工程驗(yàn)證。

2025年，美國國家點(diǎn)火裝置（NIF）號(hào)稱實(shí)現(xiàn)了Q值大于4；2026年，美國SPARC項(xiàng)目預(yù)計(jì)啟動(dòng)，宣稱有望實(shí)現(xiàn)10倍能量增益；再過一年，中國的緊湊型聚變能實(shí)驗(yàn)裝置（BEST）項(xiàng)目投入使用，同樣瞄準(zhǔn)聚變能量增益，為商業(yè)發(fā)電驗(yàn)證技術(shù)與工程的可行性。

無論是基礎(chǔ)研究，還是工程實(shí)踐，競(jìng)爭(zhēng)將主要在中國與美國之間展開。截至今年9月，提交給IAEA聚變能大會(huì)（FEC 2025）的論文第一作者，27%來自中國，是排名第二的美國（15%）與第三（12%）的日本的總和。盡管在累計(jì)融資金額上，中國約50億美元，仍然不及美國的約75億美元，但自2023年起，中國企業(yè)每一年的融資額都超過了美國。除了中國聚變能源公司這樣的國家隊(duì)，中國的民間資本在這場(chǎng)競(jìng)賽中也發(fā)揮著重要的角色。

AI正在加速這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。隨著裝置復(fù)雜度上升，AI在預(yù)測(cè)、控制、材料設(shè)計(jì)與工程調(diào)參中的作用將呈指數(shù)放大。今年，谷歌DeepMind發(fā)布強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)Torax，模擬等離子體中的熱量、電流與粒子輸運(yùn)，并生成實(shí)時(shí)、可執(zhí)行的控制策略，為尋找穩(wěn)定與高增益反應(yīng)路徑提供全新方法。

晶體管時(shí)刻 | 量子計(jì)算

這將是中國與美國對(duì)未來的競(jìng)爭(zhēng)。美國的“創(chuàng)世計(jì)劃”與中國的“十五五計(jì)劃”都將該技術(shù)放在關(guān)鍵位置。諾獎(jiǎng)得主約翰·馬蒂尼斯（John Martinis）警告，2019年谷歌宣稱“量子霸權(quán)”時(shí)中國尚落后三年，如今已經(jīng)追至“納秒級(jí)”差距。今年超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)“祖沖之三號(hào)”，以及光量子計(jì)算機(jī)“九章四號(hào)”，證明中國能夠在主流技術(shù)路線上駕馭對(duì)量子比特?cái)?shù)量的全球競(jìng)爭(zhēng)。

行業(yè)正在迅速從含噪聲的中尺度量子階段（NISQ）轉(zhuǎn)向量子糾錯(cuò)（QEC）階段，并逐步通往全面容錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)（FTQC）階段。行業(yè)對(duì)量子糾錯(cuò)算法的探索激增，相關(guān)論文一年內(nèi)激增超過4倍。去年底至今，美國巨頭已經(jīng)行動(dòng)起來，谷歌Willow芯片展示了“低于閾值”的量子糾錯(cuò)，微軟拓?fù)淞孔有酒琈ajorana在硬件層面融入抗錯(cuò)能力，IBM在AMD的FPGA上實(shí)時(shí)執(zhí)行核心糾錯(cuò)算法。Riverlane計(jì)劃到2026年實(shí)現(xiàn)百萬次無錯(cuò)誤量子操作(QuOps)里程碑。

經(jīng)典計(jì)算與量子計(jì)算的混合計(jì)算范式與軟硬協(xié)同生態(tài)正在成型。量子糾錯(cuò)要趕在錯(cuò)誤發(fā)生之前，英偉達(dá)開放架構(gòu)NVQLink應(yīng)運(yùn)而生。它相當(dāng)于量子計(jì)算版的NVLink，能在GPU與QPU之間建立低延遲、高吞吐量連接，加速糾錯(cuò)與反饋。而量子計(jì)算天然地適合模擬基于量子力學(xué)現(xiàn)象的分子動(dòng)力學(xué)模擬，反過來又拓展了GPU的應(yīng)用場(chǎng)景。

這是中國少數(shù)幾乎能夠與全球同步，從實(shí)驗(yàn)室走向工程化躍遷的關(guān)鍵技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)領(lǐng)域。與美國活躍的社會(huì)資本相比，中國市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新能力仍略顯不足；而在設(shè)備、材料與軟件持續(xù)受限的背景下，對(duì)公共資金的依賴又在上升。能否通過公共資金撬動(dòng)而非替代市場(chǎng)創(chuàng)新，將是量子計(jì)算競(jìng)爭(zhēng)勝負(fù)，以及未來更多同步創(chuàng)新乃至領(lǐng)先創(chuàng)新的基礎(chǔ)。

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