AI 技术迭代与商业化加速，国产大模型全球化竞争力凸显

摘要： 本报告深入分析了 2025-2026 年全球及中国 AI 产业的技术演进与商业化进程。核心观点认为，多模态技术将成为 2026 年主流，而中国在能源与算力底座上的成本优势将直接转化为 Token 定价竞争力，为国产大模型全球化扩张构建核心壁垒。

行业主线：

1. 技术范式迁移：AI 研发正从“人类数据时代”转向“经验智能时代”，通过 Agentic RL 等动态交互训练提升模型自主规划与决策能力。
2. 多模态深度融合：原生多模态架构取代拼接方案，文本、图像、视频、音频实现协同升级，推动 AI 应用从简单问答向复杂内容创作演进。
3. 能源成本决定竞争力：电力成本成为 AI 产业的底层核心支撑，中国较低的商业用电均价赋予国产模型显著的 Token 定价优势。

关键变化与分歧：

1. Token 消耗量级跃升：以 OpenClaw 为代表的 AI Agent 出现，其对 Token 的消耗呈数量级增长，将进一步放大算力需求与成本敏感度。
2. 架构优化路径：MoE 架构与线性注意力机制（如闪电注意力机制）成为降本增效的关键，有效解决了超长上下文处理的算力瓶颈。

受益方向与风险：

1. 受益方向：具备全模态能力、拥有全球化 C 端原生应用生态、以及依托云基础设施具备成本优势的大模型厂商。
2. 核心风险：全球监管政策趋严、技术研发进度不及预期、市场竞争加剧导致盈利拐点延迟。