全球人工智能资本市场在2026年第一季度呈现分化趋势。中国AI融资事件数同比环比大幅增长，资金主要流向AI软件应用及物理AI（具身智能、智能驾驶）赛道，早期融资占比达64.6%。上市端，中国IPO数量同环比均上升，芯片与应用层企业上市进程加速。海外AI融资事件数同环比回升，但资金高度集中于头部基础模型与部分软件应用公司，非头部企业融资环境未实质改善。海外上市端明显放缓，2026年第一季度无AI企业上市，反映二级市场对高溢价AI项目趋于理性，但2026年第二季度头部模型公司相继递交IPO文件，或带动2026年下半年海外AI产业链IPO回暖。
全球人工智能产业政策重点集中在治理规则落地、算力建设以及“人工智能+”场景应用扩展，为AI扎根实体重构发展框架与基础设施底座。中国方面，政策重点覆盖模型、数据、算力、应用环境和安全治理等环节；算电协同、算力网建设等进一步补齐基础设施支撑。海外方面，美国强调技术管制、芯片出口限制和全栈生态绑定；英国围绕主权AI与产业赋能推进能力建设；欧盟、日本、韩国聚焦AI工厂、本土大模型、GPU采购和产业基金等加快布局；东南亚和中东依托地缘优势、能源禀赋和主权资本，通过数据中心、制度创新和区域枢纽建设，在全球AI版图中抢占差异化生态位。
全球AI产业链迭代集中在模型能力升级、基础设施效率优化与应用工程化交付三个层面。模型层面，大语言模型从参数扩张转向系统效能优化，围绕混合架构、原生多模态、后训练、长上下文及推理预算展开；物理模型以VLA（感知到动作）与世界模型（物理推演）并行推进；视频生成模型在短片段场景中初具商业化条件，长视频仍受一致性约束；Agent正从单次任务向持续运行演进。基础设施层面，训练侧聚焦整柜化交付，系统级有效算力、互联效率与HBM供应链决定集群交付节奏；推理侧围绕单位token成本，优化KV Cache管理、PD分离与异构芯片分层部署；边缘侧推进端边算力分层部署，软件工具链与预集成能力重要性上升。应用层面，机器人进入工业量产和家庭场景验证阶段，智能驾驶依靠仿真、端到端模型和运营车推进落地，企业Agent、AI编程、视频生成、金融等场景也在逐步形成可交付产品。
全球人工智能巨头战略集中于算力、模型、平台与场景落地。海外厂商中，英伟达围绕GPU、网络、液冷、AI工厂及物理AI工具链扩展基础设施；谷歌依托Gemini、TPU、云平台及搜索、办公等入口推进AI落地；微软以Azure和Copilot为核心，通过开发者工具与企业智能体平台强化软件生态；OpenAI通过模型分层、ChatGPT Agent、Codex及算力合作覆盖消费端与企业端市场；Anthropic聚焦Claude的可靠性、安全治理及企业工作流。中国厂商中，华为以昇腾算力、盘古模型及行业解决方案推动全栈落地；百度依托文心、飞桨、千帆平台及昆仑芯服务企业市场；字节跳动通过豆包、火山引擎及终端语音助手扩大生态覆盖；阿里巴巴以通义千问开源生态和AI云服务推动产业交付；腾讯通过混元模型与微信、游戏、广告、办公等场景衔接B端和C端。
