我在2020年提出“新基建，打造以新能源、人工智慧、高端製造為代表的經濟新引擎”。2024年9月預測“信心牛、科技牛”。今年1月初從矽谷考察回來提醒：AI不是風口，是海嘯，遠超30年前的IT網際網路。超級應用大爆發，AI中國力量崛起。AI的背後是算力，算力的背後是電力。站在光裡，存在芯裡。這是我們這代人最重要的機遇。
AI是康波周期量級，十年向上趨勢，分為兩大波：第一波賣鏟子，第二波超級應用。第一波是算力、晶片等基礎設施；第二波是超級應用，未來空間可期。
未來AI超級應用落地，商業化閉環，助力未來AI產業可持續發展。比如：大模型付費制訂閱、智能駕駛系統訂閱、AI Agent驅動Token經濟、AI多模態生產短劇付費內容等。
AI超級應用：大模型、Agent、智能駕駛、AI創新藥、AI眼鏡、人形機器人等，將改變世界。本文將系統深度介紹AI產業鏈的各個賽道和機遇。
目錄
1、AI大模型：跑通商業閉環，開源競速
2、Agent：AI能說會幹，Token經濟爆發
3、智能駕駛：物理AI，出行革命
4、AI創新藥：加速藥物研發，解碼長壽
5、AI眼鏡：新一代互動入口
6、人形機器人：超級AI+具身智能，開啟“無限經濟”時代
7、AI海嘯，國產半導體硬體迎來超級周期
正文
1、AI大模型：跑通商業閉環，開源競速
2026年，國產大模型超級進化。中國AI大模型快速進步，包括Agent，物理AI，未來是實現通用人工智慧。
一是AI Agent自主化加快。大模型能夠自主創作，Workbuddy等爆發，Token經濟成型，未來超級個人、一人公司前景遠大。
二是物理AI、世界模型興起。世界模型讓AI理解真實物理規律，自動駕駛技術日益成熟，人形機器人在商業場景加速滲透，未來有望進入千家萬戶。
未來AGI通用人工智慧正在路上，大模型有望擁有自主思考能力、超越人類智力。
大模型下一步的關鍵是商業化閉環能力。未來行業核心趨勢是告別完全免費，推行"基礎免費+增值訂閱"模式。
從全球商業化維度來看，國產大模型的收費溢價、付費轉化率與盈利的發展空間巨大。因為現在國產模型收費低、遠不及Anthropic Claude、OpenAI GPT等海外模型，未來的商業化空間巨大。
一是To C端訂閱層面商業化。比如Claude高端會員定價折人民幣超800元/月，且全球付費滲透率穩居高位，而國內頭部大模型最貴會員套餐僅500元/月，且大量使用者僅用免費基礎版，付費轉化率不足5%，遠低於Claude超22%的付費滲透率。二是在API呼叫定價上，Claude高端版本的計費單價，較國內大模型呼叫費高出170倍。中國大模型性價比高、單位成本低，未來發展空間大。
AI中國力量崛起，浪潮剛剛開始，前途是星辰大海。全球80億人口中，仍有84%從未接觸過AI，付費使用不到0.3%。AI正處於類似30年前網際網路爆發前夜，行業藍海空間廣闊。
2026年2月，中國大模型總呼叫量首次超越美國。全球新增開源大模型中，中國廠商佔比90.2%，TOP10大模型機構中國佔6席。
2026年4月DeepSeek V4發佈，完成了大模型和國產算力的全端適配。未來，從演算法創新到算力自主，從C端付費到商業閉環，中國AI全鏈路崛起。
2026年7月，KimiK3發佈，參數達到2.8兆級，支援100萬token上下文，且具備原生多模態能力，綜合能力躋身全球前三，主流測試榜中，K3的程式碼能力和GPT-5.6sol不相上下。
當前全球大模型實力榜：前10中美各5家。根據Arena發佈最新全球大模型實力排行，從AI Agent角度比分，主要考察模型在長流程任務如寫程式碼、搭網站、呼叫工具中的自主執行能力:
第1-10名分別是Anthropic的Claude Fable 5、OpenAI GPT 5.6 Sol、月之暗面的Kimi K3、智譜GLM 5.2、xAI Grok 4.5、Meta的Muse Spark 1.1、阿里Qwen3.7 Max、GoogleGemini 3.1 Pro Preview、DeepSeek的V4 Pro、騰訊的Hy3。
全球AI大模型由中美廠商主導，各5家。上榜美國廠商裡Anthropic純閉源、未放出開放權重；OpenAI混合路線，旗艦是閉源的。而中國上榜的頭部模型廠商都會有部分模型開源。
中國AI模型小龍們：Deepseek、智譜、Kimi等，開源是共識。
DeepSeek在2025年初打破行業瓶頸，今年V4版本完成與國產算力全面匹配。堅持最強主力模型同步開源。梁文鋒最新內部講話：堅持做通用人工智慧AGI，聚焦於模型自主學習、自我迭代能力。做開源，不是情懷，而是聚集開發者、吸引人才、建立生態，因為AGI價值足夠大，沒必要獨佔全部利益。
2026年6月升級的智譜GLM-5.2是其最新開源旗艦，創始人唐傑堅持前沿基座權重開放：“真正的 AI 安全不靠封閉，靠全民參與、公開監督、社區共治；閉源只會把前沿AI能力集中在少數企業手中”。
月之暗面新發佈Kimi K3 2.8兆參數，是國產模型的新里程碑。楊植麟認為：大模型開源具備顛覆性的行業價值，開源放大Token效率，讓每一企業、研究者，終端使用者以非常低門檻的獲取智能。
AI改變世界，大模型的中國力量崛起。中國大模型躋身全球前列，工具鏈和Agent生態不斷創新，有開源、性價比、效率優勢。
2、Agent：AI 能說會幹，Token經濟爆發
2026年開始全球“養龍蝦”熱潮，加速AI形態變化。從過去“能對話”的大模型升級為“能幹活”的Agent。未來大趨勢是可自主執行任務、自主迭代進化的AI智能。
2026是AI Agent大爆發元年。全球AI Agent智能體高增，根據IDC資料，2025年全球活躍Agent數量2860萬個，預計2026年達到7940萬個，預計2030年增長到22.1億個。
AI Agent特點是能說會幹、自主迭代進化。AI大模型是底座，Agent是上層超級應用新範式。
AI大模型相當於高智商的知識庫，核心能力是理解、生成文字，使用者提出問題，模型輸出答案，但不會主動推進任務、呼叫外部工具完成閉環工作。
而AI Agent則是會使用知識庫、解決具體任務的數字助理。Agent以大模型作為大腦，疊加記憶模組、任務規劃、工具呼叫、反饋糾錯能力形成了完整系統。使用者下達目標，Agent自動拆解步驟，呼叫軟體、資料庫、介面，多輪迭代直至完成任務，不需要人類步步指引。
AI Agent推動了AI商業化。Agent加速了大模型呼叫、並開始在AI硬體上落地。Token經濟大爆發，未來超級個人、一人公司前景遠大。
AI Agent拉動全球Token呼叫量。根據OpenRouter資料，2024年12月周度總Token呼叫0.4 兆，2026年3月周度總Token用量27兆，15個月增長68倍。目前Agent和程式碼合計在Token消耗中佔比65.7%，已顯著超過傳統大模型閒聊對話。Agent的機器自主循環呼叫流量佔比持續上行。
企業高頻辦公、解決複雜問題場景需購買大量Token擴容。商業模式促進了算力消耗，按需付費，建構起了從大模型呼叫、Agent智能體服務、到使用者付費的變現鏈路。
Agent商用產品體系逐步完善。比如6月騰訊的Agent WorkBuddy在PC端AI智能體市佔率 34.95%，目前居行業第一。WAIC大會上Workbuddy首發全端獨立App，聯動AI記憶眼鏡，實現軟硬體一體自主辦公。再比如百度推出GenFlow 4.0通用智能體與秒噠應用搭建平台、螞蟻數科迭代Agentar 2，落地多款崗位智能體。
AI Agent驅動下，AI硬體繼續突破，AI手機、AI眼鏡迭代爆發。比如AI Agent手機，字節跳動與中興通訊聯盟推出新一代努比亞NaviX Ultra。AI眼鏡成為新終端：科大訊飛輕量化AI眼鏡、阿里千問S1智能眼鏡集中發佈。
未來是AI Agent時代，三大趨勢。第一，AI Agent經濟加速，“軟體已死、App消失、Agent接替”。AI Agent重塑人機互動，傳統商業互動模式失效。過去網際網路巨頭靠APP形成孤島、圈住流量，但當AI Agent能夠直接繞過UI介面進行通訊、直接執行任務，傳統的搜尋和流量入口邏輯面臨挑戰。
第二，一人公司時代到來、超級個體。一個人加多個Agent，就能完成過去一個大團隊才能做到的事，AI Agent高效率、低成本完成任務。
第三、帶來Token與算力的爆發式增長。相較於對話大模型，Agent任務鏈路更長、推理深度更高、且需要頻繁的呼叫互動，算力需求巨大。隨著Agent鋪開，Token消耗會持續高增，Token經濟大爆發。
3、智能駕駛：物理AI，出行革命
智能駕駛是讓AI像人一樣看懂路況、推理、決策駕駛。特斯拉FSD"影子模式"讓數百萬輛車平行AI訓練，單日有效學習量遠超人類駕駛員數十年積累。從第一性原理看，智駕取代人類駕駛比預期更快，全球商業化爆發期將至。
智能駕駛是物理AI，能夠超越人類極限。智能駕駛要求AI像人一樣看懂、推理、決策，與物理世界精準互動，核心是物理AI+硬體。
物理AI的優勢在於：建立了對真實世界規則的理解。比如特斯拉FSD，通過讓數百萬輛車學習過往經驗和模擬訓練資料，有效學習量遠超人類駕駛員數十年的積累。在矽谷，我試駕FSD深感震撼，全程絲滑。
硬體讓AI超越人類極限。人類最快的神經延遲在200ms以上，而AI反應和決策延遲低至30ms。人視覺的有效感知距離是150米，且易受天氣、情緒和疲勞的影響，而AI擁有探測超200米的各類感測器和雷射雷達，無死角感知+極速的資訊捕捉能力。
全球智能駕駛的商業化加速。智能駕駛創造新商業模式，未來出行即服務（Maas）。1台24小時連軸轉的Robotaxi無人計程車，能替代8-10台私家車需求。車企會經歷DeepSeek時刻，核心價值從硬體製造轉向AI出行服務能力。車企將從“賣車收益”轉向“保有量收租”模式。
一方面智駕普惠開啟，L2+等級智駕進入標配時代。城市NOA開始規模化滲透：2026年上半年，城市NOA乘用車滲透率超過30%，同比提升14個百分點。
另一方面，智駕出行商業模式開始閉環。Waymo和蘿蔔快跑探索“出行即服務(MaaS)”模式，Waymo周付費訂單量突破45萬單，蘿蔔快跑的單周峰值也超過35萬單。特斯拉打造“共享經濟”，支援車主加入Robotaxi網路，從“造車賣車”轉向“營運移動服務”。
2026年7月30日，亞馬遜旗下Zoox獲美國NHTSA監管豁免，成為全球首個合規開展付費載客、完全取消方向盤、油門、剎車踏板，原生自動駕駛。2026年二季度末，特斯拉全球FSD活躍付費使用者總量148萬，同比增長56%。全球自動駕駛軟體訂閱放量、Robotaxi營運量加速擴張。
智能駕駛的大規模落地，比我們想像中快得多。過去自動駕駛面臨的挑戰正被逐一解決。一是極端駕駛場景的案例訓練，現在有大規模算力叢集和模擬資料來解決。二是過去車載算力不足，近年晶片性能大躍遷，許多車載算力已經超過500TOPS級。三是智駕安全標準、權責界限問題。新版強制性自動駕駛國標GB 44721《智能網聯汽車自動駕駛系統安全要求》進入報批公示階段，政策破冰。
未來智駕三大趨勢：一是底層技術路線迭代，未來看端到端+世界模型。二是低成本、高品質的資料閉環成為車企最深的護城河。三是硬體降本、推動高階智駕全面平權。
4、AI創新藥：加速藥物研發，解碼長壽
AI可以將科學發現的速度提升，借助AI加速生物醫藥、衰老機制研究、細胞修復技術迭代。人類有望突破衰老桎梏，逐步解鎖120歲以上的長壽目標。2026年上半年全球170余條AI藥物管線進入臨床，十餘款進入研發關鍵期。全球AI製藥市場2025年約24.9億美元，2035年市場規模或突破460億美元。
傳統研發如同“大海撈針”，靠海量實驗試錯，效率極低、成本高。受制於“三個十定律”：一款新藥平均耗時10年、投入超10億美元，臨床整體成功率不足10%。
AI通過深度學習、生成式模型等技術，將邏輯轉為“巨量資料+數字孿生”驅動的精準設計。可以理解為“鎖鑰匹配”：病變靶點是鎖，藥物分子是鑰匙。帶來三處革新：一是看清鎖芯。AlphaFold等模型高效預測蛋白質3D結構，精準還原靶點構象。二是直接配鑰匙。生成式AI根據靶點結構從頭設計全新分子，更快更直接。三是提前淘汰。深度演算法預測藥物的吸收、分佈、代謝、排泄、毒性，早期篩除90%無效候選分子。
AI創新藥效率提升，市場空間廣闊。AI可使藥物總研發周期平均縮短三分之一到一半，總研發經費降低10%，總成功率由10%提升至14%。全球市場空間打開，藥企加碼佈局。
比如，英矽智能Pharma.AI尋找臨床前候選化合物僅耗時18個月，而傳統方法需要兩年半到四年；2026年接連落地數筆大額BD合作，累計潛在交易總額近70億美元。晶泰科技等國產平台出海授權頻增。
國際層面，Google旗下Isomorphic Labs完成21億美元融資，禮來、諾華、百時美施貴寶等巨頭深度繫結AI公司及大模型廠商，醫藥AI工廠已成標配。
AI創新藥的三大機會。第一，算力與演算法基建。這一環節的企業提供核心動力。輝達BioNeMo平台供安進、羅氏等使用；GoogleAlphaFold3破解生命分子結構，被譽為生物學ChatGPT時刻。第二，創新藥Biotech企業。這是產業鏈中彈性最大的環節。利用AI平台開發出First-in-class管線，進行臨床驗證，比如晶泰科技、英矽智能等多條自研管線推進至二、三期臨床，AI壓縮研發周期。第三，CXO研發外包。負責高效率的合成與測試。AI技術帶來研發爆發，具備高端測試能力的CXO龍頭效率將大幅提升。
5、AI眼鏡：新一代互動入口
2026年一季度，全球智能眼鏡總出貨356.6萬台，同比增長130.1%，其中主打音訊和拍攝的無螢幕AI眼鏡出貨224.8萬台，同比增速167.4%，成為增長主力。與此同時，2026年一季度全球手機出貨2.897億部，同比下降4.1%。
與智慧型手機爆發相似，AI時代到來，需要重新定義新一代人機互動入口，AI眼鏡的“iPhone時刻”來了。
AI眼鏡是讓我們第一視角用AI，重塑與世界的互動入口。AI眼鏡以第一人稱視角整合大模型、感知世界，接管人的視覺與聽覺，是人類認知延伸的具象化，有三大核心應用：
一是認知增強，AI眼鏡成為體外大腦。所見即所得是AI眼鏡最大優勢，讓資訊獲取效率大幅提升，幫助使用者決策。比如商務或跨國旅行中，可以視線內即時傳譯。
二是生產力解放，重塑工作模式。AI眼鏡能虛實融合，在雙手受限的場景下，如駕駛、維修、手術中，提供AR即時標註，進行流程拆解，也能即時記錄會議和調取資訊。
三是為視聽障礙人群提供數字補償，讓技術更有溫度。比如AI眼鏡識別紅綠燈、避障物或親友面孔，即時同步給使用者，或將環境聲場轉化為視覺提醒。
AI眼鏡產業發展趨勢是：光學顯示、輕量化、多模態，實現最佳均衡性能。產業未來聚焦於找到最佳平衡點：顯示與流暢性、AI算力實力、長時佩戴舒適感。
光學顯示模組，直接決定AI眼鏡體積、畫質、功耗。光波導+MicroLED代表行業長期方向，例如JBD蜂鳥的光引擎已用於全球近50款智能眼鏡。
算力模組，AI眼鏡未來架構是“端雲協同”。端側實現處理即時資料，雲側實現負責複雜語義理解，核心挑戰是解決散熱、提升本地AI算力。
多模態感知。裝置通過融闔眼動追蹤、環境聲場、生物訊號，實現情境感知和互動等功能。眼鏡通過眼動追蹤、生物訊號與環境聲場預判需求，AI眼鏡讓互動從“人適應工具”走向“工具適應人”，從被動響應轉向主動智能。
如何將AI眼鏡從“興趣產品”進化到“大眾必需品”？關鍵是：降低重量、解決散熱與屈光度相容、繼續擴大互動生態。AI眼鏡終將成為未來新一代互動裝置入口，開啟AI時代的“iPhone時刻”。
6、人形機器人：超級AI+具身智能，開啟“無限經濟”時代
人形機器人是AI具身智能的代表，“大腦”AI決策、“小腦”運動控制，“本體”機械協同，未來實現AI智能與物理世界的深度融合。
馬斯克表示10年後，金錢將不再重要。因為他認為AI和機器人能產出遠超所有人消費極限的供給，未來機器人將變得無處不在，引發全球經濟爆炸式增長。未來，能否實現馬斯克說的機器人數量超過人類、實現“所有人都豐盛”的時代？人形機器人量產、商業化的未來趨勢如何？有那些需要突破？
全球人形機器人正加快量產落地，中美企業競速。推進硬體量產與具身大模型迭代，資本、產能、訂單同步加速。德意志銀行預測2026年全球人形機器人出貨5萬台，其中中國企業出貨約4萬台，成為全球主力。
今年國內的宇樹科技、智元機器人預計實現萬台級批次交付，產能目標衝刺3萬台等級。宇樹科技近期衝刺IPO上市，募集資金將投向機器人AI大模型研發、本體研發和生產基地建設領域。
海外，FigureAI截至2026年7月底已累計下線突破1000台Figure03，公司計畫實現1.2萬台年產能。特斯拉Optimus將遠期年產能目標修正為1000萬台，為原100萬台規劃的十倍。
未來人形機器人的商業化路徑是從工廠到家庭。
當前，B端工業是當前商業化主戰場。如優必選WalkerS聚焦搬運、分揀和質檢等高重複工種，落地汽車製造、智慧物流、3C電子等工業場景。智元遠征在富臨精工工廠搬運物料；銀河通用與百達精工簽下超千台訂單等等。
面向服務的C端市場未來空間廣闊。比如優必選6月發佈全尺寸超仿生U1系列機器人，面向情感陪伴，定價11.98萬至99萬元，當場發佈會訂單破1.3萬台。
5到10年機器人走進家庭，主要解決安全性問題、倫理道德問題。人形機器人需要等待一個“ChatGPT時刻”，屆時將具備足夠的泛化智能能力。
人形機器人未來的四大突破是：資料，靈巧手，整機，大腦。一是突破高品質資料集短缺問題，加速演算法迭代；二是靈巧手來到“類人”等級，打通互動最後一釐米；三是核心零部件技術進步與規模化降本，持續最佳化整機性能並降低造價;四是人形機器人的下一個重點在“大腦”，即機器人AI模型能力決定智能化實力，AI大模型+資料+算力，是下一輪商業化分水嶺。
未來的遠景是：海量AI智能疊加海量人形機器人，能夠產出遠超所有人消費極限的供給，人形機器人將帶領全球迎來“無限經濟”。人形機器人是AI時代的末端執行器，讓AI智能能夠影響現實世界。
7、AI海嘯，國產半導體硬體迎來超級周期
AI的背後是算力，算力背後是電力。AI海嘯，全產業鏈國產化加速，國產半導體硬體邁入自主可控、價值爆發新周期。
AI算力晶片是核心，以DeepSeekV4全量適配8大國產晶片廠商為標誌，國產算力打破輝達CUDA生態壟斷，逐漸擺脫依賴，進入商用落地、迭代升級的正向循環。目前國產AI加速卡本土滲透率突破40%，華為昇騰等頭部產品推理性能已趕超海外特供版，算力叢集平行效率達80%以上。
算力晶片製造端：成熟製程造血、先進製程突破。國內晶圓代工企業躋身全球前十，28nm以上成熟製程佔據全球近三成產能，依託DUV多重曝光技術實現等效7nm工藝試產。華為韜定律跳出傳統幾何縮微路徑，通過時間縮微、邏輯折疊最佳化晶片性能，國產高端晶片突破有了全新思路。
記憶體領域全球供需缺口拉大，HBM等高端記憶體產品價格翻倍、產能緊缺。長江記憶體、長鑫記憶體實現國產記憶體技術突破，開啟彎道超車。
光互聯與光纖作為算力傳輸底座，AI海量資料互動驅動升級，800G、1.6T高速產品加速滲透，CPO、NPO新技術迭代。國內坐擁全球65%光纖預製棒產能，承接全球高端需求。
AI倒逼算力硬體全面升級。PCB作為算力核心底座，AI伺服器帶動其價值量提升8-12倍，行業向低損耗、高密度、高散熱、封裝一體化迭代。
電力成為AI發展的核心約束與新貨幣，充沛的綠電決定算力產出上限，全球資料中心耗電持續攀升，倒逼電網升級、儲能配套落地，形成“算力+電力+儲能”的閉環。
半導體上游材料與裝置實現從0到1的關鍵突破，國產化替代空間廣闊。國內半導體材料整體國產化率20%，矽片、光刻膠、電子特氣三大核心材料中，中低端產品基本實現自主可控，高端領域仍存進口依賴，未來空間巨大。
裝置端，浸沒式DUV光刻機實現0-1落地，覆蓋主流成熟製程。
AI驅動半導體硬體超級周期開啟，從核心算力晶片、記憶體光通訊，到上游材料裝置、下游終端應用，全產業鏈迎來國產黃金窗口期。依託龐大本土市場、成本優勢與持續技術迭代，中國AI硬體產業將越來越強。 (澤平宏觀)