2026年伊始，港股市場被AI熱潮徹底點燃。

近日，智譜AI以“全球通用大模型第一股”身份登陸港交所，1164倍超額認購、首日528億港元市值，拉開國產AI企業(yè)資本化序幕。僅隔一天，MiniMax接力掛牌，1837倍超額認購、盤中漲幅超109%、市值破千億港元，刷新港股AI新股熱度紀錄。

短短48小時，兩家頭部企業(yè)募資近百億港元，市值總和逼近1700億港元。這場資本盛宴背后，是市場對AI產業(yè)價值的集體押注，也是AI產業(yè)從技術概念炒作向社會基礎設施蛻變的價值共識。

北京智源人工智能研究院發(fā)布的《2026十大AI技術趨勢》，更精準點出行業(yè)核心轉變：AI正從“預測下一個詞”的語言游戲，邁向“預測世界狀態(tài)”的物理規(guī)律探索。當資本泡沫與技術突破碰撞、商業(yè)化探索與產業(yè)需求對接，2026年的AI行業(yè)不再是單一技術的狂歡，而是一場涉及認知范式、智能形態(tài)、商業(yè)邏輯的全面重構。

從“融資燒錢”到“價值造血”

AI企業(yè)的密集上市，標志著行業(yè)正式告別“依賴融資續(xù)命”的草莽階段，邁入“資本化造血”的關鍵轉折期。這一轉變，是技術成熟度與產業(yè)需求的深度契合，更暗藏著行業(yè)發(fā)展的邏輯變化。

從技術層面看，大模型已從參數競賽進入能力沉淀期。智源報告指出，2026年AI將實現從“感知”到“認知”的跨越，NSP（Next-State Prediction）范式讓模型具備物理世界規(guī)律理解能力，為商業(yè)化提供了技術基礎。

不同于傳統(tǒng)NTP（Next Token Prediction）模型僅能生成連貫文本，NSP范式下的世界模型通過多模態(tài)數據統(tǒng)一編碼，自主學習物理動態(tài)、時空連續(xù)性與因果關系，完成“理解-預測-規(guī)劃”的完整認知閉環(huán)。這一突破的核心價值，在于讓AI從“工具屬性”走向“價值理性”，其不再是被動執(zhí)行指令的效率工具，而是能理解人類需求背后深層價值的協(xié)作伙伴。

從產業(yè)需求看，2026年成為全球AI規(guī)?；鲩L的關鍵一躍。市場規(guī)模將從2025年的7575.8億美元增至9000億美元，同比增長18.7%，延續(xù)了高增長態(tài)勢。截至2025年9月，中國AI核心產業(yè)規(guī)模已超過9000億元，企業(yè)數量超過5300家，國家級人工智能專精特新“小巨人”企業(yè)超400家。

政策層面，國務院《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》與八部門《“人工智能+制造”專項行動實施意見》的相繼出臺，形成了“頂層設計+細分賽道”的政策支撐體系。

值得注意的是，資本選擇正呈現理性回歸，不再盲目追逐參數規(guī)模，而是聚焦技術落地能力與場景適配能力，這種轉變推動行業(yè)從野蠻生長向高質量發(fā)展轉型，更催生了“AI+實體經濟”的深度融合。比如制造業(yè)的智能質檢、服務業(yè)的個性化服務、科研領域的新藥研發(fā)，AI正成為產業(yè)升級的“核心引擎”。

從“理解世界”到“融入世界”

2026年，“能否理解世界運轉規(guī)律”將成為衡量大模型實力的核心標準。不同于傳統(tǒng)語言模型僅能生成連貫文本，世界模型通過多模態(tài)數據統(tǒng)一編碼，自主學習物理動態(tài)、時空連續(xù)性與因果關系，實現“理解-預測-規(guī)劃”的完整認知閉環(huán)。這一技術突破，讓AI從“文字工具”升級為“世界模擬器”。

世界模型的成熟重構了AI的能力邊界。海外市場，OpenAI的Sora 2展現出對真實世界的深度模擬能力，World Labs的RTFM模型可從單幅圖像創(chuàng)建3D空間；在國內，智源悟界Emu3.5成為NSP范式標桿，螞蟻百靈大模型在多模態(tài)生成、方言識別領域逼近GPT-5水平。

這些技術突破的意義，不僅在于提升AI的模擬能力，更在于構建了“人機共生”的基礎。當AI能精準理解物理世界規(guī)律，其與人類的協(xié)作將從“互補”走向“共生”。

例如，自動駕駛領域，蘑菇車聯于2022年率先推出“視覺為主+固態(tài)激光雷達”的融合感知方案，并通過MogoMind物理世界多模態(tài)大模型，形成全局感知、深度認知和實時推理決策能力，能將復雜的交通環(huán)境轉化為可理解、可執(zhí)行的智能決策建議，輔助自動駕駛巴士精準感知環(huán)境動態(tài)、高效輸出最優(yōu)決策，實現“機器輔助人”到“人機協(xié)同”的升級。機器人訓練中，虛擬場景預訓練大幅提升實體機器人的環(huán)境適應能力；科研領域，模擬分子運動加速新藥研發(fā)。

如果說世界模型是AI的“大腦”，具身智能就是讓大腦“走進現實”的載體。2026年具身智能行業(yè)進入“產能出清期”，同質化企業(yè)因資金斷裂或技術不足被淘汰，頭部企業(yè)憑借訂單優(yōu)勢與技術積累形成格局。

技術層面，“世界模型+強化學習”的閉環(huán)進化模式成為主流，智源發(fā)布的通用具身大腦RoboBrain2.0與小腦基座RoboBrain-X0，實現跨場景多任務輕量化部署；海外Tesla Optimus 2.5已應用于工廠生產、農場運營等真實場景。

具身智能的終極競爭并非技術參數比拼，而是人機共生的信任度。機器人要進入工業(yè)生產、醫(yī)療護理、家庭服務等核心場景，不僅需要技術成熟，更需要建立人類對其行為的可預期性與信任感。

商業(yè)化方面，行業(yè)從實驗室驗證轉向量產交付，智元、樂聚智能等企業(yè)推進上市進程，標志著具身智能從“技術演示”走向“產業(yè)工具”。

值得注意的是，具身智能的爆發(fā)離不開AI大模型的支撐。大模型賦予機器人自然語言交互能力與復雜任務規(guī)劃能力，讓機器人從“專用設備”升級為“通用助手”。工業(yè)制造中的精密裝配、服務業(yè)的個性化服務、醫(yī)療領域的輔助診療，將成為具身智能落地的核心場景，推動實體產業(yè)智能化轉型進入深水區(qū)。

面對日益復雜的任務需求，單智能體的能力天花板逐漸顯現，多智能體系統(tǒng)（Multi-Agent System，MAS）成為解決復雜問題的關鍵路徑。不同于單智能體的獨立工作模式，MAS通過智能體間的協(xié)作分工，實現“1+1>2”的認知升級，其邏輯契合“多樣性預測定理”——足夠多且獨立的智能體協(xié)作，可使系統(tǒng)準確率逼近100%。

2026年，多智能體發(fā)展的核心突破是“協(xié)議標準化”。MCP與A2A通信協(xié)議被捐贈給Linux基金會后實現分層融合，成為Microsoft、Google等巨頭及LangChain、AutoGen等框架的原生支持協(xié)議，IBM計劃將ACP協(xié)議并入A2A，推動行業(yè)標準統(tǒng)一。這意味著，不同企業(yè)開發(fā)的智能體將擁有通用語言，能夠跨平臺協(xié)作完成復雜任務流。

應用層面，MAS正從科研領域向產業(yè)場景滲透。例如，金融領域的智能體團隊可協(xié)同完成風險評估、投資分析、客戶服務；工業(yè)場景中，生產智能體、質檢智能體、物流智能體形成協(xié)作網絡，優(yōu)化全產業(yè)鏈效率。

ToC與ToB的價值兌現期來臨

技術突破最終要通過應用落地實現價值閉環(huán)。2026年，AI應用將呈現“ToC超級應用競逐+ToB垂直突破”的雙軌格局，經歷早期概念驗證的“幻滅期”后，真正可衡量的商業(yè)價值將集中爆發(fā)。

在ToC端，“All in One”的超級應用成為AI競爭的核心戰(zhàn)場。這種以單一入口實現信息獲取、任務規(guī)劃、問題解決的閉環(huán)模式，依托高算力成本與龐大用戶數據迭代，正在重塑互聯網流量格局。

在海外，ChatGPT、Gemini日活過億，Gemini已取代Google Maps原生語音助手，實現功能內化；在國內，螞蟻“靈光”AI助手上線6天下載量破200萬，支持30秒生成小應用與全模態(tài)輸出；字節(jié)豆包依托抖音生態(tài)引流，月活位居全球第二，僅次于 ChatGPT。

超級應用的競爭本質是生態(tài)整合能力的較量。字節(jié)跳動憑借短視頻流量優(yōu)勢，將AI助手深度融入內容創(chuàng)作、社交互動、生活服務場景；阿里以千問App為核心，整合消費、支付、物流等電商生態(tài)資源；螞蟻集團則依托金融科技優(yōu)勢，讓“靈光”助手具備理財咨詢、生活繳費、政務辦理等復合功能。

超級應用的競爭本質，已從“功能堆砌”轉向“無感知融入”，終極形態(tài)的AI應用，不再是獨立的App入口，而是深度嵌入生活場景的“隱形助手”。手機自動根據用戶行程規(guī)劃通勤路線、預約餐廳，電腦實時優(yōu)化工作文檔、生成匯報方案，家居設備聯動滿足個性化生活需求。

這種無感知AI的核心壁壘，在于生態(tài)整合能力與數據閉環(huán)效率。字節(jié)跳動憑借短視頻流量優(yōu)勢，將AI助手融入內容創(chuàng)作、社交互動、生活服務；阿里整合消費、支付、物流等電商生態(tài)；螞蟻集團依托金融科技優(yōu)勢，實現理財咨詢、生活繳費、政務辦理的復合功能。未來，能實現跨場景無縫銜接、個性化精準服務的產品，將定義AI時代的“新BAT”格局。

與此同時，垂直賽道成為中小玩家的突圍捷徑。多模態(tài)、大健康、教育等高ROI領域呈現“低頻高價值”特征，Google Nano Banana Pro僅需1.5%調用量即可實現同等收入。

在國內，螞蟻“螞蟻阿?！苯】礎pp聚焦慢病管理、健康咨詢，MiniMax的海螺AI深耕視頻創(chuàng)作賽道，字節(jié)即夢AI專注教育領域個性化輔導。這些垂直應用的成功關鍵，在于精準擊中用戶未被滿足的痛點。比如慢病患者需要持續(xù)的健康監(jiān)測與個性化指導，自媒體創(chuàng)作者需要高效的視頻剪輯與創(chuàng)意生成，學生需要適配自身學習節(jié)奏的輔導方案等。

在ToB端，AI應用在2026年將迎來“V型反轉”。2025年，95%的GenAI Pilot項目未產生可衡量影響，核心癥結集中在數據質量、系統(tǒng)集成、成本失控三大問題。但隨著數據治理工具成熟、行業(yè)標準接口統(tǒng)一、多智能體協(xié)議標準化，這些痛點逐步破解。

2026年B端AI落地呈現三大新特征：

一是“模塊化訂閱”成為中小企業(yè)AI普及的關鍵路徑。不同于大型企業(yè)的定制化部署，中小企業(yè)可通過“AI即服務（AIaaS）”按需選擇功能模塊，降低AI應用門檻；

二是“價值可追溯計量”成為付費核心邏輯，通過標定AI在生產流程中的貢獻度，讓企業(yè)清晰看到降本增效的具體數據，解決AI價值模糊的付費顧慮；

三是從“降本工具”向“創(chuàng)新引擎”升級，AI不再局限于優(yōu)化現有流程，更能輔助企業(yè)進行產品創(chuàng)新、市場預判，例如制造業(yè)通過AI模擬產品性能優(yōu)化設計方案，零售業(yè)通過AI分析消費趨勢開發(fā)新品類。

AI成為社會基礎設施的元年

站在2026年的時間節(jié)點回望，AI產業(yè)已完成從“技術概念”到“社會基礎設施”的蛻變。

2026年，AI將實現從“認知”到“創(chuàng)造”的跨越，AI+新能源、AI+醫(yī)療、AI+制造等跨界融合深化，推動實體經濟高質量發(fā)展，重塑就業(yè)結構與生活方式，新崗位不斷涌現，智能化服務覆蓋各個角落。

但AI的發(fā)展并非坦途，盈利模式的探索、安全風險的防控、倫理邊界的界定，仍需要行業(yè)、政府、社會的共同努力，只有讓技術發(fā)展與社會需求同頻共振，才能推動AI穩(wěn)健邁向價值兌現的新階段。

這一年，既是AI產業(yè)的價值爆發(fā)年，也是行業(yè)規(guī)范的奠基年。當資本的熱度褪去、技術的泡沫消散，真正能夠解決社會痛點、創(chuàng)造實際價值的AI企業(yè)，將在時代浪潮中脫穎而出。而我們每個人，既是這場智能革命的見證者，也是參與者和受益者，AI與人類的共生共榮，正在翻開新的一頁。