📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告由上海交通大学安泰经济与管理学院等团队发布，系统性地分析了 2026 年人工智能（AI）从“能力突破”走向“系统重构”的演进趋势，涵盖了技术全栈、产业赋能和全球治理三大维度，旨在探讨 AI 如何通过“原生重构”驱动各行各业的范式变革。
行业主线：
- 技术范式转移：AI 竞争重点从单纯的参数规模竞赛（Scaling Law）转向后训练技术、推理时计算（Test-time Compute）及智能体（Agent）的构建，推动模型从“知识型”向“推理型”演进。
- 基础设施重构：提出“算力、存力、运力、电力”四力模型，强调能源已成为算力的终极物理约束，同时算力芯片正由通用 GPU 向系统级集群和自研 ASIC 演进。
- 全场景产业赋能：AI 深度渗透至信息产业、新材料、智能制造、新能源、健康医疗及未来空间（深海、低空、太空）等领域，推动产业从“工具赋能”向“原生重构”跨越。
关键变化与分歧：
- 算力逻辑变化：行业正经历从“算力暴力美学”向“架构效率与深度推理”的转型，推理效能（Tokens/s）取代单纯的 FLOPS 成为核心指标。
- 中美路径分化：美国依托先进制程芯片和平台生态维持上限，中国则在算力约束下通过效率优化、系统工程及开源生态实现差异化突围。
受益方向与风险：
- 受益方向：具身智能（人形机器人）、AI for Science（科研范式重构）、以及能够构建“数据-模型-场景”飞轮效应的垂直领域原生应用。
- 核心风险：先进制程芯片供给受限、高质量语料数据匮乏、AI 模型行为安全（如自我复制、策略欺骗）以及全球监管政策的波动。