经历过去3年的大语言模型发展、算力基建部署、商业化场景开拓，全球人工智能产业正处于从底层算力建设向全产业链价值变现跨越的关键节点，2026年有望成为产业分水岭，其核心叙事将从单纯的技术军备竞赛正式迈入“商业化兑现期”。

来源：新财富杂志（ID：xcfplus）

作者：洪嘉骏（兴业证券海外研究中心总经理助理、海外TMT行业首席分析师）

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尽管市场对于人工智能（AI）领域的巨额资本支出（CAPEX）、投资回报率（ROI）以及是否存在泡沫仍存分歧，但技术层面的比例定律（ScalingLaw，即模型性能随规模扩大呈现边际效益递减特征）至今未见停滞迹象，AI模型的能力正在持续逼近甚至在多个领域超越人类专家水平。

从财务维度审视，四大互联网巨头（微软、谷歌、亚马逊、Meta）的资本支出在2025年或达到3622亿美元以上的高位，但其稳健的现金流、健康的负债比以及持续上行的云业务积压订单，基本打破了当前处于AI泡沫破裂前夕的观点。

事实上，算力成本的剧烈下降正引发“杰文斯悖论”：由于模型优化和芯片迭代，使得主流模型的推理单位Token输出成本在过去3年下降了超99%，这种成本的极度收敛反而刺激了更广泛的使用场景和更高的收入产出，形成技术迭代推动应用普及的正向循环。

我们判断，2026年，我们将见证大模型巨头行业格局的进一步巩固，行业发展已经跨越了“百模大战”的初期跑分竞赛阶段，转向了工程落地能力、生态控制力与商业化深度渗透的竞争。谷歌在2025年底发布的新一代大型语言模型Gemini3.0，再次证明了其在模型架构上的领先地位，其在被视为通用人工智能（AGI）“门槛”的学术与数学测试中展现出了统治力，尤其在对图形界面的极致理解力和复杂商业任务规划方面，其得分大幅领先于竞争对手。而美国人工智能公司OpenAI虽然面临算力基础设施建设爬坡期的短期压力，导致其推出的大型语言模型GPT―5系列在智能跨越上表现略显保守，但其在工程学优化、响应速度及幻觉率降低方面的进展，使其更符合企业级应用对稳定性的需求。与此同时，马斯克旗下的人工智能公司xAI凭借超级计算机集群Colossus的庞大算力支撑，成为“大力出奇迹”路径的坚定践行者，其计划在2026年第一季度推出的人工智能（AI）模型Grok5预计将参数规模提升至6万亿级别，旨在通过极致的智能密度直接冲击人类智能水平。Meta也在经历短期模型竞争受挫后，果断效仿xAI的基建路线，宣布了极其激进的本土AI基建计划，试图通过绝对的算力规模优势在下一代模型中重获主动权，曾一度被市场怀疑的ScalingLaw仍持续发生。

从生态角度来看，AI应用的商业化飞轮已经开始在C端和B端高速转动。在C端，AI重塑了流量变现与交易逻辑，谷歌和Meta在2025年第三季度的广告收入显著超预期，证明了AI驱动的自动化投放工具（如Advantage+）已成为广告主效率的倍增器。更具深远意义的变革发生在电商领域，行业正从“搜索即得”向“对话即交易”的范式转移，OpenAI推出的整合式AI解决方案Operator与谷歌定位价格追踪功能的AgenticCheckout共同推动了代理式商务（AgenticCommerce）的崛起，AI代理已具备处理从比价到结账全流程的“钱包权限”，调研显示，这种模式的购物转化率高达15.9%，远超传统自然搜索。B端云服务市场则向高毛利的平台服务PaaS层（AgentInfra，即智能体基础设施）聚焦，云厂商通过深耕推理引擎与记忆引擎，极大提升了下游企业级Agent（智能体）的可用性，特别是代码能力的增强，进一步降低了开发门槛，预示着2026年软件应用收入将通过云厂商的PaaS平台得到实质性体现。

在AI基建的半导体领域，算力依然是2026年最具确定性的“硬通货”，行业竞争将进入白热化阶段。英伟达凭借下一代AI芯片架构Rubin以及成熟的运算平台CUDA生态，短期内仍将保持其“一超多强”的龙头地位，通过每年进行架构迭代的高频发布节奏（2026―2028年将依次推出Rubin、RubinUltra、Feynman）持续拉高技术天花板。然而，2026年也将成为专用集成电路（ASIC）的爆发之年，博通在该领域展现出极强的弹性，不仅手握OpenAI10GW的ASIC订单，还通过与Meta等龙头的深度绑定，在自研芯片项目中占据了主导地位。与此同时，超威半导体（AMD）凭借旗下的新一代AI加速器MI400平台的机架级方案以及与OpenAI签署的6千兆瓦（GW）算力合同，正稳步确立其在AI芯片市场的生态位。尽管市场对数据中心折旧和长期投资回报率有所关注，但在AI模型持续迭代且计算网络方案快速升级的背景下，算力需求的缺口依然存在，供需拐点预计最快也要到2027年中才会出现。

存储产业作为算力不可或缺的支撑，在2026年亦将迎来供需周期的反转与技术迭代的新周期。受益于AI服务器需求的强劲外溢，动态随机存取存储器（DRAM）和闪存（NAND）行业预计将保持紧平衡状态，尤其是在供给侧，由于产能向高规格的高带宽内存（HBM）倾斜，限制了通用存储产能的释放。技术演进上，HBM4将在2026年成为主流（预计占比达43%），英伟达的Rubin芯片的推广将直接驱动这一趋势，使SK海力士和美光科技等技术领先厂商持续受益。此外，AI服务器对企业级固态硬盘（eSSD）的拉动效应显著，预计市场规模将以35%的年复合增长率扩张，而AI生成的海量文本、图片和视频也为机械硬盘（HDD）的冷存储市场带来了量价修复的机会。

随着AI数据中心向千兆瓦级演进，关键基础设施层面的革命性技术更迭正催生巨大的价值空间。能耗与散热已成为算力部署的核心瓶颈，这驱动了电源架构从传统的415VAC（交流电压）向800VDC（高压直流）加速演进，带动整流、配电及储能环节的价值量成倍增长。在制冷领域，由于单机柜功率密度正突破100千瓦（kW）的物理限制，液冷技术已从“可选”变为“标配”，直冷板作为主流方案的同时，浸没式液冷也在极高负载场景中加速渗透。维谛、伊顿等具备“液冷+配电”全链条解决方案能力的龙头企业，正凭借在北美云服务提供商（CSP）中的高渗透率，在这一轮基础设施升级中迎来量价齐升的确定性窗口期。

综合来看，2026年的AI产业应摒弃泡沫论的干扰，拥抱“确定性”与“兑现期”，同时关注算力供应链条的潜在瓶颈。在互联网与云服务领域，建议关注具备深厚生态壁垒和模型领先优势的巨头，如谷歌、阿里巴巴、腾讯、微软和亚马逊，其在广告和电商领域的AI化应用将直接驱动业绩增长。核心算力链条上，英伟达的龙头配置地位不可动摇，而AMD与博通则提供了极佳的ASIC与份额扩张弹性。关键基础设施领域，推荐关注能源管理与液冷专家维谛技术与伊顿；存储领域则首选技术领先的SK海力士与美光，并关注西部数据等冷存储受益标的。作为国内先进制程的龙头，中芯国际也将充分受益于国产模型进展激发的芯片迭代需求。尽管地缘政治摩擦、电力供应瓶颈以及商业化落地节奏仍是潜在的风险因素，但从目前的技术演进路线和市场投入力度来看，AI驱动的第四次工业革命浪潮已不可阻挡。

从具体的盈利预测与估值来看，重点公司在2026年均表现出较强的增长韧性。阿里巴巴在AI趋势下实现了云与消费的协同，预计2026年的利润表现进一步回升。腾讯凭借广告业务在AI驱动下的逆势增长以及稳健的游戏基本盘，PE估值仍处于合理区间。谷歌在搜索业务和新增长曲线云业务的共同发力下，2026年其PE预计降至27.5倍左右。英伟达则凭借新平台Rubin的推出，预计2026财年收入可达5000亿美元规模，其AI芯片与超级计算平台Blackwell与Rubin的累计出货量可见度极高。

数据表明，2026年不仅是AI技术的成熟年，更有望成为投资者收获技术红利的一年。