AI跃迁驱动未来，华泰证券2026商业化加速突围

华泰证券2026年展望：AI能力跃迁驱动商业化全面提速。

　　华泰证券在2026年的展望中指出，AI能力的跃迁将推动商业化进程全面提速。当前，全球AI产业正处在技术能力提升与商业应用加速的交汇点。从模型端来看，中美两国的头部企业仍将在全球大模型格局中占据主导地位。美国凭借算力优势和后训练技术持续领先，而国内厂商则在架构优化、注意力机制加速等方面实现差异化突破，Scaling Law 2.0带来的迭代分化趋势日益显著。在算力端，推理范式的升级正在深刻改变算力需求结构，连续推理、多模态生成等高价值场景将成为未来增长的核心驱动力。同时，云厂商资本开支的上调以及超大规模合作模式的推广，正推动全球数据中心建设进入新的加速阶段。在应用端，2026年或将成为AI商业化的关键转折点，随着模型能力、工程体系和商业模式的逐步成熟，AI应用将从“工具可用”迈向“价值可兑付”，AI商业化进程有望进一步加快。 **观点看法：** AI的发展已经从单纯的技术探索转向实际应用和商业价值的转化。2026年作为关键节点，标志着AI真正进入规模化落地的阶段。无论是模型层面的创新，还是算力基础设施的升级，都在为商业化提供坚实支撑。未来，谁能有效整合技术、工程与商业模式，谁就可能在这一轮AI浪潮中占据先机。

　　华泰2026年度展望 | 科技：AI能力跃迁驱动商业化全面提速

　　 2026年展望：AI能力跃迁驱动商业化全面提速

　　全球AI产业正站在能力跃迁与商业化加速的交汇点。在模型端，中美两国头部厂商仍将主导全球大模型格局，美国凭借算力优势和后训练技术持续领先，而国内厂商则在架构优化、注意力机制加速等方面实现差异化突破，ScalingLaw2.0驱动下的迭代分化趋势日益显著。算力端，推理范式的全面升级正在深刻改变算力需求结构，连续推理、多模态生成等高价值场景将成为未来增长的核心驱动力；同时，云厂商资本支出的提升以及超大规模合作模式的推广，正推动全球数据中心建设进入新的加速阶段。应用端方面，2026年有望成为AI商业化的关键拐点，随着模型能力、工程体系与商业模式的逐步成熟，AI应用将从“工具可用”向“价值可兑付”迈进，AI商业化进程值得期待。 **看法观点：** 当前AI产业的发展呈现出明显的双轨并行态势，技术突破与商业落地同步推进。中美在不同领域的优势互补，使得全球AI竞争格局更加多元。尤其值得关注的是，国内厂商在关键环节上的创新突破，为全球AI生态注入了新的活力。与此同时，算力基础设施的升级与应用场景的拓展，正在为AI商业化提供坚实的支撑。未来几年，AI真正实现规模化落地和价值转化的可能性正在大幅提升。

　　核心观点

　　大模型：中美两国或将长期主导全球大模型的发展

　　全球主流大模型集中于中美，两国头部厂商或长期占据主导优势。基于Artificial Analysis的数据与模型智能指标观察，当前头部模型整体由美国阵营领跑，海外最具代表性者为OpenAI、xAI、Anthropic与Google。国内方面，从模型性能维度评估，DeepSeek、Qwen（阿里系）、智谱模型位居前列，Kimi与MiniMax等亦处于国内较为领先的行列，腾讯模型在多模态和3D上处于领先地位。当下，强化学习+后训练范式依然主导着模型的迭代。而在Scaling Law 2.0驱动下，中美模型迭代路径分化明显：海外重心由预训练转向后训练与强化学习，依靠算力取得性能优势；国内在算力受限下更侧重架构与算法精修，以注意力优化技术提升训练推理效率与性价比。

　　 AI算力：推理范式跃迁驱动算力建设加速

　　在全球算力需求持续扩张的背景下，推理范式正经历全面升级，推动算力增长进入新一轮结构性上升周期。根据OpenAI、Google、Microsoft等厂商近期的数据观察，AI应用的用户数量和使用时长均在持续增加，推理深度也从最初的通用对话逐步向复杂任务、连续推理和长期运行演进，新形态应用的兴起显著提升了推理侧的算力消耗。在供给和商业化层面，Google等云服务商的Token消耗量仍保持高位，未来算力需求将更多由高价值应用场景驱动。同时，合作模式与融资结构正在重塑算力供给节奏，例如OpenAI牵头的36GW合作项目以及北美云计算服务提供商（CSP）资本支出（Capex）的上调，都显示出算力建设节奏正在加快。总体来看，推理范式的革新与数据中心投资的加速正形成共振，预示着整个行业即将迎来更深层次的变革。这一趋势不仅反映了技术发展的内在逻辑，也揭示了市场对高效、智能计算资源的迫切需求。未来，谁能更好地把握算力布局与应用创新的结合点，谁就将在新一轮竞争中占据先机。

　　 AI应用：商业化临界点将至，2026年有望迎来规模化跃迁

　　 AI应用正站在大规模商业化的临界点之前。经过2023至2025年的连续三年发展，AI应用的演进路径已逐渐清晰：全球AI应用正在从“工具可用”向“价值可兑付”的关键阶段迈进。展望2026年，AI应用的爆发节奏将由“单点突破”加速转向“结构性扩散”。这一趋势的驱动力主要来自三个方面：一是模型能力持续迭代，推理能力、Agent执行能力和可控性不断提升，为AI应用提供了更强大的工程化基础；二是数据体系、企业级AI中台以及可观测性工具逐步成熟，使得应用的交付成本和部署难度不断降低；三是商业模式正从订阅制向按使用量或效果付费转变，为AI应用的规模化拓展提供了更广阔的空间。在我看来，当前AI的发展已经不再只是技术层面的突破，而是逐步深入到实际应用场景中，真正开始释放其商业价值。这种从“可用”到“可兑付”的转变，标志着AI正从实验室走向市场，从概念走向现实。而随着底层能力的增强和商业模式的优化，AI的应用边界将持续扩大，未来几年将迎来更为广泛和深入的落地。

　　风险提示：宏观经济出现波动，技术进步未达预期，中美之间的竞争日益加剧。研报中涉及的未上市公司或未被覆盖的个股信息，均为对其公开资料的客观整理，并不代表本研究团队对该公司的推荐或覆盖意见。从当前形势来看，宏观经济的不确定性正在增加，这不仅影响企业的发展节奏，也对投资决策带来更大挑战。技术进步不及预期，可能延缓产业升级的步伐，进而对整体经济增长形成压力。同时，中美关系的复杂化，使得全球产业链和市场环境更加充满变数，企业需在多重风险中寻求稳定发展。在这样的背景下，投资者更应保持理性，关注长期价值，避免盲目跟风。