2026年人工智能趋势判断报告——“投资激流”“下一代智能范式”

2026年人工智能趋势判断——从“投资激流”到“下一代智能范式”

判断1：一级市场迎来拐点

• 科技投资进入新周期，募投退同步修复。
• 2024H1至2026H1，中国一级市场投融资数据变化：
  • AI领域投融资额显著增长，2026H1预计同比增长91.6%。
  • LP（有限合伙人）投资额增长，2026H1预计同比增长15.6%。
  • IPO市场活跃度提升，2026H1预计同比增长64.5%。
  • GPU领域投资额增长，2026H1预计同比增长39.2%。

判断2：2026甲子星空坐标系——中国科技投资象限分布

• Crunchbase数据支持，投资赛道分为四类：
  • 高技术壁垒、长周期、需长期资本支持的战略方向。
  • 概念先行、资源快速集聚、虹吸效应明显的赛道。
  • 产品定义、运营或规模优势的赛道。
  • 长期刚性需求、依赖场景深耕的赛道。

判断3：AI投资进入激流全球资本开支结构性重塑

• 2026H1，全球资本开支水位上升5100亿美元。
• 流向汇聚超过70%，AI领域成为资本焦点。
• 流速加快，2026H1超过25年。
• 河床变厚，2026年AI领域资本开支超过1万亿美元。
• 河道变窄，2026H1AI领域投资额为2170亿美元，主要流向OpenAI和Anthropic。

判断4：“四个世界的智能”彼此正交，同步演化

• 四类智能投资同步升温，数字智能领跑，物理、科学、社会智能梯次放量。
• 2022H1-2026H1，四类智能投资趋势：
  • 数字智能：认知和生产系统。
  • 物理智能：现实世界物理交互。
  • 科学智能：科学发现和知识构建。
  • 社会智能：组织和社会运行。

判断5：Scaling Laws多维延展，基模迭代趋近“热更新”

• 前沿模型智能水平竞赛胶着，Top10可用性受输出速度影响。
• Top10经济性受单任务成本约束。
• Scaling对象外移，从模型规模到学习、推理与系统运行。

判断6：被低估的Harness，强模型不会终结系统工程

• Harness从模型外围走向支撑Agent持续运行的系统底座。
• 不同Harness搭配下，模型性能显著差异。
• Self-Harness能持续提升性能，初始Harness优化后性能提升28%至104%。

判断7：世界动作模型（WAM）补上VLA的“预测层”

• WAM通过预测环境演变获得更强泛化能力。
• 任务对比：原生WAM综合鲁棒性最优，尤其在布局变化场景优势突出。

判断8：AI for Science，从“预测科学对象”到“重构科学过程”

• AI尚未实现科学发现的“关键一跳”。
• AI for Science从科研辅助进入“闭环系统”早期形态。
• 知识闭环自动化科研流水线，假设-实验人机闭环，原创知识生产。

判断9：RSI递归自进化，AI不仅改自己，还开始改“改进自己的方法”

• RSI研究热度大幅抬升，集中在部署与训练阶段。
• RSI演进阶梯：AI开始改进“如何改进自己”。

判断10：社会智能正在萌芽

• AI理解并参与角色分工、组织协作、制度约束与长期演化。
• 从个体行动出发，经由组织协作，逐步进入宏观社会运行。

判断11：四类智能将从平行演进走向系统耦合

• 单一智能难以独立解决真实世界问题，四类能力需要在系统中形成协同。
• AI将从单一能力竞争进入智能生态竞争。

判断12：第四次“自我中心”的跌落，AI时代需要科学与人文共同回答“何以为人”

• 人工智能时代科学人文自我中心跌落，需要重构价值体系、重塑社会制度。
• 人类历史上“自我中心”的三次跌落与三次回应，AI时代需要科学与人文共同回答“何以为人”。