生根与重构——2026年全球人工智能技术、政策、产业与投融资趋势全景洞察报告

摘要：NextX系列（3）：超级智能时代（三） 汪玥(分析师)021-38031030wangyue8@gtht.com登记编号S0880525080001 杨林(分析师)021-23183969yanglin2@gtht.com登记编号S0880525040027 全球人工智能产业政策演进：2025年以来，全球AI政策的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，“人工智能+”行动、场景培育、智能体规范、伦理审查、深度合成标准和AI计量体系等陆续推进，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强化基础设施支撑。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。 钟明翰(研究助理)021-38031383zhongminghan@gtht.com登记编号S0880124070047 全球人工智能产业链革新：2025年以来，全球AI产业链的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。 大国能源系列一：储能的近景与远忧2026.07.02心血管赛道全布局，siRNA药物创新突围——siRNA药物深度报告（二）2026.06.16工业级思维引领迭代，Starlink重塑平板卫星发展2026.06.11港口无人驾驶：具身智能商业化落地的先行标杆——具身智能产业深度研究（八）2026.06.05苏州城市经济研究：制造高地、战略枢纽与开放门户2026.05.20 全球人工智能巨头战略风向：2025年以来，全球AI龙头战略集中于算力、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。 风险提示：技术迭代不及预期，客户需求不及预期，研发迭代不及预期，行业竞争加剧风险。 目录 1.全球人工智能资本市场全景...............................................................................51.1.中国人工智能产业链融资复盘....................................................................51.2.海外人工智能产业链融资复盘..................................................................111.3.中国人工智能产业链上市复盘..................................................................161.4.海外人工智能产业链上市复盘..................................................................192.全球人工智能产业政策演进.............................................................................232.1.中国人工智能产业政策复盘：治理、基础设施与行业应用三线推进..232.1.1.顶层战略与人工智能治理体系...........................................................232.1.2.人工智能基础设施——聚焦算电协同与算力网构建.......................252.1.3.“人工智能+”垂直场景落地.............................................................272.2.海外人工智能产业政策复盘：技术、投资、监管多维度推进..............302.2.1.美国：从技术壁垒到生态绑定...........................................................302.2.2.英国：从安全规范到主权AI与产业落地.........................................322.2.3.欧盟：从风险监管到算力建设与行业应用.......................................352.2.4.日韩：从技术追赶到算力自主与行业赋能.......................................372.2.4.1.日本：从风险规避到战略主导与财政投入................................372.2.4.2.韩国：从产业辅助到国家战略与资本驱动................................392.2.5.东南亚：地缘博弈中加速本土主权构建与产业集聚.......................422.2.6.中东：石油资本驱动下的算力枢纽与制度探索...............................443.全球人工智能产业链革新.................................................................................473.1. AI模型行业：多品类技术路线迭代，竞争转向系统效能、物理交互与场景落地..............................................................................................................473.1.1.大语言模型：从参数扩张到系统效能优化.......................................473.1.2.物理模型：VLA与世界模型为技术主线，高质量物理交互数据决定产业化进度..................................................................................................533.1.3.视频生成模型：从能力趋同到分化竞争...........................................573.1.4. Agent：从单次任务完成到系统级持续运行.......................................613.2. AI基础设施行业：训练、推理、边缘分域演进，软硬一体化重构竞争力..........................................................................................................................643.2.1.训练侧AI基础设施：系统级算力、供应链锁定与架构创新的协同突破..................................................................................................................643.2.2.推理侧AI基础设施：从单点性能比拼转向系统级效率优化.........67 3.2.3.边缘侧AI基础设施：从硬件堆叠，向软硬协同的端边一体演进.723.3. AI应用行业：下游机器人、自动驾驶、智能硬件等领域多点开花......773.3.1. AI+机器人领域：软件数据与模型能力迭代升级，硬件落地加速量产验证与场景试水..........................................................................................773.3.1.1.软件侧：数据工具向全链路研发辅助演进，基础模型强化新任务适配能力..................................................................................................773.3.1.2.硬件侧：工业场景走向量产与商业化落地，家庭场景聚焦安全与长链验证..................................................................................................793.3.2. AI+智能驾驶领域：仿真验证与模型架构迭代，运营车扩张、乘用车渗透提升......................................................................................................833.3.2.1.技术侧：仿真验证体系成熟，端到端架构收敛，软硬平台沿双路径演进......................................................................................................833.3.2.2.应用侧：运营车运营范围与规模迅速扩大，乘用车辅助驾驶加快量产落地..................................................................................................853.3.3. AI+智能硬件领域：端侧算力与终端形态升级..................................893.3.4. AI Agent领域：企业流程与软件研发率先形成完整工作流，办公Agent持续跟进...............................................................................................933.3.5. AI+内容生成领域：视频生成进入生产流水线，AI编