经济观察网 12月10日，以"韧性与远见：重塑财富新战略"为主题的2025安联中国财富论坛在上海召 开。 安联经济研究中心(Allianz Research)高级经济学家Michaela Grimm表示，中国已崛起为全球财富增长 的"第二极"。中国全球金融资产份额达15%（较2004年增长五倍），增长贡献率高达19.8%。过去二十 年间，中国的人均实际金融资产购买力增长近10倍，人均金融资产排名从第40位跃升至第31位，增速冠 绝全球，充分体现了国民财富水平的整体提升。 在全球经济格局深刻变革之际，增长动能切换与财富传承模式革新已成为每位个人投资者必须面对的核 心议题。 安联人寿首席合作伙伴业务官脱克坦言，高净值人士的需求图谱已非常清晰：他们要的不再是单一产 品，而是一个以"安全与传承"为核心，能够整合保险、法律、税务及全球资源的综合解决方案。 安联基金副总经理兼首席投资官郑宇尘在分享《中国投资市场分析与展望》报告时指出，2026年的中国 GDP增长目标预计将维持在5%左右，主要得益于强劲的出口和需求的稳定复苏。报告分析认为，当前 的政策环境演变和向好的产业趋势推动了股市牛市，且股票估值隐含的风险溢价处于合理 ...

全球智能眼镜市场整体表现 - 2025年第三季度全球智能眼镜市场出货量达429.6万台，同比增长74.1% [1] - 其中音频和音频拍摄眼镜市场出货量299.4万台，同比增长287.5% [1] - AR/VR市场出货量130.2万台，同比下滑23.2% [1] 市场竞争格局 - Meta凭借Ray-Ban Meta二代等新品，市场份额达到75.7%，占据主导地位 [1] - 全球市场前五名中，除Meta外，小米、雷鸟、Xreal和Viture四家中国厂商入围 [1] - 中国厂商在智能眼镜领域的创新能力和国际竞争力持续提升 [1] 区域市场表现 - 北美、西欧、中国及亚太（不含中国、日本）市场均实现50%以上的同比增长 [1] - 西欧市场以106.5%的增速位居全球首位 [1] - 2025年第三季度中国智能眼镜市场出货量62.3万台，同比增长62.3% [1] 中国智能眼镜市场细分表现 - 2025年第三季度中国音频和音频拍摄眼镜市场出货量45.4万台，同比增长79.2% [1] - 中国AR/VR市场出货量16.9万台，同比增长29.4% [2] - 中国AR&ER品类是增长主力，三季度市场份额达83.4%，同比增长142.3% [2] - 中国VR&MR市场出货量同比下滑61.2% [2] 中国市场发展趋势与预测 - 2025年第三季度中国市场经历新品集中上市后的环比短暂回落，但同比增速显著 [2] - 2026年中国智能眼镜市场出货量预计达450.8万台，同比增长77.7% [2] - 其中音频和音频拍摄眼镜出货量预计343.4万台，同比增长68.1% [2] - AR/VR设备出货量预计107.3万台，同比增长62.1% [2] 中国市场特征与竞争焦点 - 头部厂商集中入局，市场进入规模化增长阶段 [3] - 竞争焦点转向生态协同、内容整合和场景落地等多维度较量 [3] - 多家头部企业将于2024年底至2025年初密集发布新款智能眼镜 [3] AI应用落地情况 - 2025年第三季度中国智能眼镜市场官宣支持大模型的产品占比达49.5% [2] - 端侧支持AI的产品占比达35.7%，接入大模型的产品占比达53.9% [3] - AI应用已从功能展示向实际场景落地转变，在语音助手、实时翻译等高频需求中实现初步应用 [3] - 未来行业关注重点将从AI接入率转向AI能力的实际落地和用户体验优化 [4]

文章核心观点 - 人工智能的下一阶段是发展空间智能与世界建模能力，这将超越当前以语言为核心的大型语言模型，实现对物理和虚拟世界的深刻理解、表征与互动，从而开启全新的创造、推理与应用范式 [4][5][7] 空间智能与世界建模的定义与重要性 - 空间智能是对层次丰富、复杂空间世界的深刻理解，是具身智能（如机器人）的“大脑”，它完善了感知-行动的闭环并提升认知能力 [6][11] - 世界建模不仅包含语言，还涵盖视觉、光线、语义、空间以及物理动作，是对世界状态变化的表达、表征和亲身参与 [7] - 感知在进化上是主动的，其根本目的是为了行动与互动，感知智能构成了所有运动的基石 [11] - 许多人类文明的关键里程碑，如金字塔建造和DNA双螺旋结构的发现，都依赖于深度的空间推理与世界建模，而无法仅靠语言完成 [12] 应用前景与影响 - 世界建模能力将带来前所未有的创造自由，允许生成可置身其间、可互动的完整世界，应用场景涵盖娱乐、叙事、设计、工业、医疗健康及教育等领域 [8] - 机器凭借世界建模生成沉浸式体验的能力极其强大，并自然延伸至仿真，这对人类体验、学习以及具身AI的训练至关重要 [9] - 为AI系统引入空间智能后，将涌现新的推理特征，其价值不仅在于让机器人完成简单任务，更在于整体提升人类能力，协同开拓全新的认知与创造空间 [12] - 自动驾驶汽车作为在二维平面移动的“方盒子”，实现自动驾驶花了二十多年，而作为三维、核心任务是“正确触碰”的机器人，其技术发展之路还很长 [14] 人工智能的产业地位与信任 - AI是一项文明级技术，是新的计算范式，只要有芯片和计算的地方，AI迟早会出现，因此从商业和应用层面看，AI毫无疑问代表未来 [13] - 在AI时代，信任绝不能外包给机器，它本质上属于人类，存在于个体、社区与社会层面，必须将新的规范织入社会肌理，并将信任纳入治理模型进行迭代 [6][15] - 对于创业者而言，无论开发何种产品或业务，从一开始就要重视信任，其根源始终来自人的主动性 [15] 创新精神与文化 - 科学家和创业者都需要保持“智识上的无畏”（Fearless），即心怀无所畏惧的精神，以摆脱束缚创造力、勇气和执行力的枷锁 [16] - 当确定无疑的简单任务与充满不确定性的任务难度相当时，应选择更不确定的那一条，因为在不确定中，创造力会被逼至极限，奇迹才能发生 [6][17]

公司核心业绩与财务表现 - 2025财年总收入同比增长24%，达到创纪录的640亿美元，主要由AI、半导体和VMware业务驱动 [3][26] - 2025财年AI业务收入同比增长65%，达到200亿美元，推动半导体业务全年收入达到创纪录的370亿美元 [3][26] - 2025财年第四季度总收入达到创纪录的180亿美元，同比增长28%，调整后EBITDA达到创纪录的121.2亿美元，同比增长34% [26] - 2025财年第四季度半导体业务收入为111亿美元，同比增长加速至35%，其中AI半导体业务收入为65亿美元，同比增长74% [27] - 2025财年第四季度基础设施软件收入为69亿美元，同比增长19% [32] - 2025财年自由现金流同比增长39%，达到269亿美元，公司通过111亿美元股息和64亿美元股票回购向股东返还了175亿美元现金 [36] - 公司宣布将季度股息提高10%至每股0.65美元，并延长了股票回购计划 [5][36] AI业务订单与积压 - 公司目前持有的AI相关积压订单总额高达730亿美元，预计将在未来18个月内完成交付 [1][5][31] - 730亿美元的AI积压订单几乎占公司总积压订单1620亿美元的一半 [5][31] - 在730亿美元的AI积压订单中，约200亿美元来自XPU以外的其他组件，如交换机、DSP和激光器 [14][69] - 公司预计2026财年第一季度AI业务收入将同比增长一倍，达到82亿美元 [5][31] - 管理层认为AI业务的增长势头在2026年将持续加速，并成为主要增长驱动力 [5][22][32] 定制AI芯片（XPU）业务进展 - 定制加速器业务同比增长了一倍以上，客户在训练大语言模型及商业化时越来越多地采用XPU [29] - 公司成功赢得第五家XPU客户，并获得了价值10亿美元的订单，将于2026年底交付 [5][11][29] - 现有客户Anthropic在第三季度100亿美元订单基础上，于第四季度追加了110亿美元的订单 [2][11][29] - 谷歌用于创建Gemini的TPU正被苹果、Coherent和SSI等公司用于AI云计算，这种商业化模式的规模可能“非常巨大” [11][29] - 公司认为客户自主开发芯片是“被夸大的假设”，定制芯片开发是耗时较长的多年战略决策，没有证据表明客户会全面转向自主开发 [2][12][43] AI网络基础设施需求 - 客户在部署AI加速器之前会提前构建数据中心基础设施，推动了网络设备的超前需求 [14][30] - 公司最新的102 Tbps Tomahawk 6交换机积压订单已超过100亿美元，该产品是扩展最新GPU和XPU集群所必需的设备 [5][14][30] - 除交换机外，公司在DSP、激光器等光学组件以及PCIe交换机方面的订单均创历史新高 [14][30] - 公司已具备硅光子技术储备，并持续开发1.6 Tbps带宽的硅光子交换机和互连产品，但认为市场尚未准备好完全部署 [16][70] 业务模式转型与财务影响 - 公司正从单独的芯片供应商转型为系统级解决方案提供商，向第四个客户销售的是整体机架系统而非单独芯片 [17][52] - 系统销售意味着需要转嫁更多非自产组件的成本，将导致毛利率下降 [17][56] - 公司预计2026财年第一季度合并毛利率将环比下降约100个基点，主要反映AI收入占比提高的影响 [18][37] - 管理层强调，虽然毛利率会下降，但毛利额和营业利润额都将上升，AI业务的高速增长能在运营费用上获得经营杠杆 [18][55][56] 非AI半导体业务状况 - 非AI半导体业务第四季度收入为46亿美元，同比增长2%，环比增长16%，主要得益于无线业务的季节性利好 [19][31] - 从同比看，宽带业务显示稳固复苏，无线业务持平，但其他终端市场均下滑，企业支出尚未显现明显复苏迹象 [22][31] - 管理层推测，AI可能吸走了企业其他领域和超大规模数据中心其他领域的支出，需求没有进一步恶化但复苏仍需一到两个季度 [22][77] - 公司预测2026财年第一季度非AI半导体收入约41亿美元，与去年同期持平，因无线业务季节性因素环比下降 [22][31] 供应链与产能情况 - 公司依赖于台积电的2纳米和3纳米产能，目前尚未遇到限制，但会持续争取更多产能以应对积压订单增长 [48][49] - 为应对先进封装的技术挑战和确保供应链安全，公司正在新加坡建设一个相当大的先进封装设施 [48] - 公司拥有产品技术来创造多个关键前沿组件，如1.6 Tbps的DSP及配套激光器，并已扩展产能以匹配需求 [73] - 公司对AI系统机架内的瓶颈有很好的把握，对到2026年的供应链情况感觉相当不错 [74]

美股市场整体表现 - 美股三大指数走势分化 道指大涨1.34% 标普500指数涨0.21% 均创收盘历史新高 纳指跌0.25% [2] - 市场风格发生轮动 资金从科技股流出 涌入对经济和利率更敏感的周期性和价值板块 推动道指和标普500指数上涨 [1] - 有分析指出 小盘股和周期股表现改善 市场正在押注全球经济增长将重新加速 [6] 科技股与AI板块遭遇抛售 - 以科技股为主的纳指走低 主要受甲骨文财报引发市场对AI投资回报的担忧影响 [1][2][3] - 甲骨文盘中一度暴跌超16% 收盘跌幅达10% 总市值蒸发超688亿美元（约合人民币4900亿元） [3] - 受甲骨文大跌影响 美股芯片股全线下挫 Arm、迈威尔科技、英特尔均大跌超3% 英伟达、博通、台积电、美光科技、应用材料跌超1% [4] - 其他大型科技股多数下跌 谷歌A大跌2.43% 特斯拉跌超1% 亚马逊跌0.65% 苹果跌0.27% Meta涨0.4% 微软涨1.03% [4] 甲骨文财报核心数据与市场担忧 - 甲骨文2026财年第二财季调整后营收为161亿美元 低于市场预估的162.1亿美元 [3] - 云业务销售额同比增长34%至79.8亿美元 云基础设施业务收入增长68%至40.8亿美元 均略低于市场预期 [3] - 剩余履约义务在第二财季跃升至5230亿美元 高于分析师平均预估的5190亿美元 [3] - 甲骨文第二财季的自由现金流为-100亿美元 公司预计全年资本支出将达到500亿美元 较9月份预期的350亿美元大幅增加 [3] - 疲软的云收入和巨额的资本支出计划 重燃市场对AI投资回报率和债务融资风险的担忧 [1][3] - 有观点认为科技巨头们巨额资本支出与创收路径截然不符 [3] - 甲骨文CEO表示 预计为完成AI项目所需筹集的资金将少于（甚至可能远少于）市场预计的1000亿美元 [4] 市场对AI投资的整体疑虑 - 甲骨文财报令投资者对AI投资前景心存疑虑 进而引发了科技股的抛售潮 [3] - 市场对甲骨文以及整体AI交易的担忧是合理的 因为现在企业对AI已做出数万亿美元的投入承诺 但投资者很难判断这些投入将如何演变 [4] 美联储政策与市场解读 - 美联储在12月会议上将基准利率下调25个基点 但反对降息的官员增至两人 显示进一步降息的门槛正在抬高 [7] - 美联储主席鲍威尔暗示将暂停进一步降息 但由于点阵图仍保留一定降息空间 投资者整体情绪较为宽慰 [6] - 有分析认为 市场此前在为更鹰派的降息做准备 鲍威尔强调就业是“需要密切关注的问题”值得注意 [6] - 美国劳工部数据显示 截至12月6日当周首次申请失业救济人数升至23.6万 高于市场预期的22万 [6] 对未来货币政策的预期 - 鉴于经济与就业仍面临下行压力 预计美联储或将在2026年继续降息 但考虑到通胀粘性犹存 降息节奏趋于放缓 [1][7] - 中金公司研报预计 2026年1月可能按兵不动 下一次降息或在2026年3月 [7] - 摩根大通私人银行观点称 美联储将在2026年再次降息25个基点 这低于当前市场预期的约50个基点 [7] - 芝商所“美联储观察”数据显示 美联储明年1月降息25个基点的概率为24.4% 维持利率不变的概率为75.6% 到明年3月累计降息25个基点的概率为40.4% [7]

核心观点 - 博通第四财季营收与利润均创历史新高，AI芯片业务是核心增长引擎，收入同比增速超过70%且下一财季指引翻倍，显著超出市场预期 [1][3][11] - 公司积压了价值730亿美元的AI产品订单，并新增来自Anthropic的110亿美元大单，但市场因订单规模未达更高期望及AI产品销售导致整体利润率收窄的警告而反应谨慎，股价盘后转跌 [1][4][12] - 公司高度依赖少数超大规模云客户（如谷歌、OpenAI、Anthropic），其定制芯片与数据中心网络产品在AI基础设施热潮中占据关键地位，推动公司市值与估值达到历史高位 [13][14] 第四财季财务表现 - **营收**：第四财季营业收入达到180.2亿美元，同比增长约28%，超过分析师预期的174.7亿美元和公司自身指引的174亿美元，增速较前一季的22%加快 [7][10][11] - **利润**：非GAAP口径下调整后净利润为97.1亿美元，同比增长约39%，增速高于前一季的37.3% 调整后EBITDA为122.2亿美元，同比增长34%，利润率达68%，高于公司指引的67% 调整后每股收益（EPS）为1.95美元，同比增长37%，高于分析师预期的1.87美元 [8][10] - **细分业务**：半导体解决方案业务（含ASIC）收入为110.7亿美元，同比增长34.5%，占总营收的61%，高于分析师预期的107.4亿美元 基础设施软件业务（含VMware）收入为69.4亿美元，同比增长约19%，占总营收的39% [8] 第一财季业绩指引 - **总营收**：预计第一财季营收约为191亿美元，同比增长约28%，增速与第四财季持平，高于分析师预期的184.8亿美元 [8][11] - **AI芯片收入**：预计第一财季AI芯片收入将同比翻倍增长至82亿美元，较市场普遍预期的69亿美元高出近19%，AI芯片收入占比将超过总营收的40% [3][11][12] - **利润率**：预计第一财季EBITDA利润率约为67% [9] AI业务动态与客户 - **订单积压**：公司目前积压了价值730亿美元的AI产品订单，将在未来六个季度交付，CEO称此为“最低值” [1][4] - **新增大额订单**：第四财季获得了来自Anthropic的价值110亿美元的AI芯片订单，第三财季曾获得另一笔100亿美元的订单（客户被指为OpenAI） [12][14] - **关键客户**：AI业务高度依赖少数超大规模云服务商，核心客户包括谷歌（为其制造定制TPU芯片）、OpenAI以及Anthropic，谷歌最新AI模型Gemini 3完全基于博通TPU芯片训练 [13][14] - **增长动力**：AI收入的爆炸式增长主要来自定制AI芯片（ASIC/XPU）和数据中心网络芯片的需求激增 [3][12] 股息与市场表现 - **股息上调**：公司宣布将2026财年季度股息大幅上调10%至每股0.65美元，年度股息达到创纪录的每股2.6美元，这是自2011财年以来连续第十五年提高年度股息 [1][3] - **股价与估值**：财报公布后股价盘后先涨后跌，跌幅一度超过5% 公司股价自2025年4月低点以来累计上涨超170%，2025年内截至财报前累涨约75%，市值达到1.91万亿美元 公司远期市盈率被推高至约42倍，远超其17倍的十年平均水平 [4][13]

美股市场整体表现 - 美股三大指数走势分化 道指大涨1.34% 标普500指数涨0.21% 均创收盘历史新高 纳指跌0.25% [2] - 市场风格发生轮动 资金从科技股流出 涌入对经济和利率更敏感的周期性与价值板块 推动道指与标普500指数上涨 [1] - 市场整体情绪受益于美联储会议结果及主席鲍威尔的讲话 [1][8] 科技股与AI板块遭遇抛售 - 以科技股为主的纳指走低 科技股遭遇猛烈抛售 [1][2] - 甲骨文财报引发市场对AI投资前景的疑虑 是科技股抛售潮的主要诱因 [2][6] - 甲骨文盘中一度暴跌超16% 收盘跌幅达10% 总市值蒸发超688亿美元（约合人民币4900亿元） [1][3] - 受甲骨文大跌影响 美股芯片股全线下挫 Arm、迈威尔科技、英特尔均大跌超3% 英伟达、博通、台积电、美光科技、应用材料跌超1% [6] - 其他大型科技股多数下跌 谷歌A大跌2.43% 特斯拉跌超1% 亚马逊跌0.65% 苹果跌0.27% [7] 甲骨文公司财报详情 - 甲骨文2026财年第二财季调整后营收为161亿美元 低于市场预估的162.1亿美元 [6] - 云业务销售额同比增长34%至79.8亿美元 云基础设施业务收入增长68%至40.8亿美元 均略低于市场预期 [6] - 剩余履约义务在第二财季跃升至5230亿美元 高于分析师平均预估的5190亿美元 [6] - 第二财季自由现金流为-100亿美元 公司预计全年资本支出将达到500亿美元 较9月份预期的350亿美元大幅增加 [6] - 甲骨文CEO回应市场对高昂支出的担忧 预计完成AI项目所需筹集的资金将少于（可能远少于）分析师预计的1000亿美元 [6] 市场对AI投资的担忧 - 甲骨文疲软的云收入和巨额的资本支出计划 重燃市场对人工智能投资回报率和债务融资风险的担忧 [1] - 有观点认为科技巨头们巨额资本支出与创收路径截然不符 [6] - 市场对甲骨文以及整体AI交易的担忧是合理的 因为企业对AI已做出数万亿美元的投入承诺 但投资者很难判断这些投入将如何演变 [7] 美联储政策与宏观经济背景 - 美联储在12月政策会议上将基准利率下调25个基点 鲍威尔暗示将暂停进一步降息 [8] - 美联储点阵图仍保留了一定的降息空间 投资者解读为“虽警惕通胀 但也正视就业疲弱” [8] - 美国劳工部数据显示 截至12月6日当周首次申请失业救济人数升至23.6万 高于市场预期的22万 [9] - 鉴于经济与就业仍面临下行压力 有分析预计美联储或将在2026年继续降息 但降息节奏趋于放缓 [1][9] - 芝商所“美联储观察”数据显示 市场预期美联储2026年1月降息25个基点的概率为24.4% 维持利率不变的概率为75.6% [10]

韩国AI广告监管新规 - 韩国政府要求对使用AI技术制作的广告进行显著标识 相关法律修订后将于2026年年初正式实施 [1] - 新规旨在遏制社交媒体上利用深度伪造技术制造虚假专家或名人代言的欺骗性广告持续增加的不良趋势 [1] - 凡利用AI生成、编辑或上传的图片与视频广告均须标注“AI制作” 用户不得删除或篡改标签 平台需确保广告商遵守规定 [1] 监管措施与执法行动 - 韩国政府将全面加强对AI生成广告的筛查与清理 并对违规行为处以罚款 [1] - 监管机构需在24小时内完成违规广告审查 必要时可提前屏蔽有害广告 推行“紧急下架”机制 [2] - 韩国食品医药品安全处2024年共查处9.67万条食品及药品类非法在线广告 2025年前9个月已查处接近7万条 远高于2023年约5.9万条的水平 [1] AI技术滥用现状与风险 - 伪造专家及名人音视频推广减肥药、化妆品甚至非法赌博网站的广告在韩国多个社交媒体频繁出现 [1] - 此类广告对消费者构成直接风险 尤其是无法辨认AI的老年消费者 [1] - 韩国政府将推动更大范围的AI滥用治理 强化对利用深度伪造实施性剥削犯罪的惩处 [2] 广告行业现状与影响 - 韩国多家大型广告公司近期相继停业或进入重整程序 包括拥有25年历史的数字广告公司eMFORCE 以及跻身韩国前十的广告代理商D.BLENT [2] - 业内专家表示 广告业目前的困境主要源自经济低迷、消费萎缩、美元走强等因素引发的广告投资减少 并非AI本身造成的大规模冲击 [2] - AI客观上提高了广告制作效率 [2]

博通公司股价与市场预期 - 市场对博通公司极其看好 分析师预期其业绩将超预期并上调指引 [1] - 尽管当日股价下跌 但在过去两个月内股价已上涨25% 同期英伟达股价基本持平(下跌约2%) [2] 定制芯片(TPU)业务驱动力 - 强劲需求主要来自其为谷歌生产的定制AI芯片(TPU) [1] - TPU专为AI工作负载设计 其应用正超越谷歌的Gemini模型 获得Meta、苹果和Anthropic等公司的采用 [3] - 行业动态变化带来额外助力 例如甲骨文宣布致力于“芯片中立” 这可能为博通的定制芯片业务打开更多大门 [5] - 博通与OpenAI有直接合作关系 [6] AI业务增长前景 - 市场预计博通在2027财年的AI收入增长将达56% [3] - 增长由TPU应用范围的扩大以及AI网络需求(如交换芯片)共同驱动 [3] - 摩根士丹利认为真正的增长拐点将出现在2026年下半年 预计届时博通将向Anthropic交付价值100亿美元的机架 [6] 潜在业务结构风险 - 谷歌芯片的强势可能蚕食博通其他定制芯片客户的业务 [7] - 博通五分之四的ASIC(定制芯片)客户与谷歌的TPU有关联 这意味着增长可能是在替代而非新增业务 [7] - 业绩结果将有助于澄清博通是在获取真正的新业务 还是在现有客户群中重新分配收入 [7] AI基础设施的组成部分 - AI网络芯片(如交换芯片)是数据中心建设的关键组成部分 用于连接内部服务器 [4] - 行业讨论常聚焦于核心芯片 但其他配套部件同样重要 [4]

文章核心观点 - 2026年，AI将从提升效率的工具演变为彻底重塑工业制造、企业软件和个人体验的“AI Native”环境，行业将从“使用AI”迈入在“AI Native”环境中思考、创造和运营的全新时代 [3] 基础设施与数据 - **Agent-native基础设施成为必需品**：企业后端系统需适应智能体（Agent）的工作模式，其可能瞬间发起数千个子任务或API调用，传统系统视其为DDoS攻击，因此需要重新设计控制平面，将海量并发访问作为默认状态处理，核心瓶颈在于复杂的“协调能力”而非简单的算力或存储 [11][12] - **非结构化、多模态数据处理是巨大创业机会**：企业内部80%的知识和信息存在于非结构化数据（如PDF、截图、视频、日志）中，数据的时效性、结构化和准确性不断下降，导致AI应用出现“幻觉”和错误，因此需要可持续的解决方案来清理、结构化、验证和管理这些数据，应用场景广泛涉及合同分析、理赔处理、客户支持等环节 [6][7][9] - **AI原生数据栈持续演进**：数据基础设施出现整合趋势（如Fivetran和dbt合并），但距离真正的“AI原生数据架构”仍有距离，未来演进将聚焦于：存储双轨制（数据同时高效流入向量数据库和传统结构化数据库）、解决AI Agent的“上下文问题”通过构建强大的语义层、以及传统BI工具和电子表格的形态变化 [13][18] - **关键行业的数据争夺战**：2026年AI领域的关键词将从算力限制转向数据限制，特别是传统关键行业（如物流、制造）中大量未被开发的、反映“如何做”的非结构化流程数据，拥有物理设施的传统工业公司采集数据的边际成本几乎为零，创业公司将涌入提供从传感器硬件到数据标注软件的一整套协调工具 [14][15][16] - **物理世界的“可观测性”革命**：美国城市已部署超过十亿个联网摄像头和传感器，物理世界的可观测性成为现实，能实时了解城市、电网等基础设施运行状态，这将成为机器人和自动驾驶下一阶段发展的基础，赢家将是能建立保护隐私、可互操作且值得信赖的AI原生系统的公司 [38] 消费级AI应用与交互 - **消费级AI重心从“Help me”转向“See me”**：主流产品将从提高效率转向增进连接，通过多模态技术（分析聊天记录、相册、行为模式）全方位了解用户，帮助用户更清楚地认识自己并建立更牢固的人际关系，“懂我内心”的产品比“帮我做事”的产品有更好的用户留存和更强的使用粘性 [19] - **创意工具进入多模态与精细控制时代**：未来模型将不再局限于单一指令，可以输入多种形式的参考内容（如视频、图片、音频）进行深度协作，实现“导演级控制”，例如让AI在保持原有剧情基础上创造新角色，或从不同视角“重新拍摄”同一场景，2026年将是AI进入多模态创作的一年 [21] - **下一代AI应用交互方式为“无提示框”且“主动式”**：将标志着“提示框”在主流应用中的终结，AI应用不再依赖用户主动输入指令，而是静默观察用户操作并在合适时机主动提供建议（如IDE中建议代码重构、CRM自动起草跟进邮件），由用户的“意图”而非“指令”激活 [27] - **产品从大众化走向“为我定制”**：2026年将成为“为我定制的一年”，产品将根据个人需求量身定制，例如教育领域的AI导师能根据学生进度和兴趣提供个性化教学，健康领域能基于生物数据设计专属饮食计划，媒体领域能让内容流根据用户语调和兴趣实时整合 [28] - **ChatGPT将演变为新的应用分发平台**：随着OpenAI发布Apps SDK、苹果支持小程序生态以及ChatGPT推出群聊功能，开发者可直接触达其庞大的9亿用户群，这个全新的分发渠道将在2026年开启一场十年一遇的行业机遇 [25] 企业软件与商业模式 - **AI核心价值从“降本”转向“增收”**：最优秀的AI创业公司致力于放大客户的经济效益，例如利用专有数据预测胜诉率以直接提升律所营收，到2026年，这种通过优化决策链条创造复合优势、驱动收入增长的逻辑将扩展到各行各业 [23] - **AI应用将不再以“屏幕使用时间”为KPI**：未来衡量标准将被基于结果的定价模式取代，因为AI的价值往往体现在“减少”屏幕时间上（如深度研究、自动处理医患对话），能够最简单清晰地讲清楚用户ROI的公司将在竞争中领先 [24] - **记录系统地位下降，智能体执行层更重要**：到2026年，企业软件领域“记录系统”（如CRM、ITSM）将不再是核心，而是退居为标准化数据存储层，行业的战略价值将转移到能够自主执行工作流的动态“智能体层” [49] - **大企业将迎来新的“协调层”与新角色**：世界500强企业将从使用孤立的AI工具转向使用需要协同工作的多智能体系统，这将迫使企业重构岗位，出现“AI工作流设计师”、“智能体监督员”等新职位，并在现有记录系统之上构建专门管理多智能体互动的“协调系统” [50][51] - **服务新成立的“AI Native”创业公司是有效策略**：在巨头环伺的背景下，创业公司可参考Stripe等公司的成长路径，专注于服务那些尚未被巨头锁定的、新成立的“AI Native”公司，随着这些客户的成长而壮大 [52] 垂直行业应用 - **AI绝大部分市场机会在传统垂直行业**：到2026年，创业者将意识到AI绝大部分的市场机会存在于硅谷之外的大型传统垂直行业（如系统集成、咨询服务、制造业），真正的机会在于这些行动相对缓慢的行业 [31] - **垂直领域AI从“信息处理”走向“多人协作”**：垂直软件（如医疗、法律）的增长将进入第三阶段——“多人协作模式”，智能体将在不同利益相关方（如买卖双方、顾问）之间进行协调、分配任务、保持信息同步，协作层本身将成为最强的护城河 [32][34] - **AI倒逼金融基础设施彻底升级**：金融机构将面临临界点，不进行AI升级的代价将比升级失败更惨重，大型机构将转向AI原生的新一代基础设施，打破数据孤岛，集中并利用内外部数据，这将带来工作流简化与并行化（如AI同时处理数百个贷款审批任务）以及业务类别合并（如KYC与交易监控数据整合）等变化，新一代金融科技公司的规模可能比旧巨头大十倍 [35][39] - **医疗健康领域将出现“健康月活用户”**：指那些没有生病但希望定期监测并深度了解自身健康状况的消费者，随着AI降低服务成本、新型预防性保险产品出现以及订阅制付费习惯养成，这群高参与度用户将成为健康科技领域下一个高增长点 [36] - **AI将彻底解决网络安全领域自动化难题**：到2026年，AI将通过自动化处理大部分重复性工作（如审查日志），帮助解决网络安全团队招聘难的问题，让专家从繁杂工作中解脱，专注于追踪黑客、修复漏洞等核心任务 [41] - **打造AI原生的工业基础**：美国正在重建关键经济领域（能源、制造、物流、基建），新一代公司从第一天起就采用模拟、自动化设计和AI驱动的运营模式，这为先进能源系统、机器人重工业等领域带来巨大机会，AI能够设计更清洁的反应堆、优化矿产开采并协调复杂的自动化机器集群 [37] 新兴领域与前沿趋势 - **新的模型能力将催生新类型公司**：到2026年，将出现一批核心产品能力完全建立在近期模型突破性进展（如推理、多模态、计算机操作能力）之上的全新类型公司，这些公司此前根本不可能存在 [48] - **推理能力进步**：使得AI能够处理复杂的金融索赔或裁决账单纠纷等高密度分析任务 [48] - **多模态能力进步**：让AI能从物理世界的视频数据（如工厂监控流）中提取潜在的结构化信息 [54] - **计算机操作能力进步**：意味着AI可以直接操作桌面软件，释放那些被困在老旧软件和碎片化工作流中的传统行业数据价值 [54] - **自动化实验室加速科学突破**：随着AI在多模态理解和机器人操控上的进步，科研领域将迎来“自动化实验室”，能够实现从提出假设、设计执行实验到分析结果的全流程自动化，实现24小时不间断实验 [40] - **第一所AI-native大学诞生**：2026年将诞生完全围绕智能系统运行的“AI原生大学”，课程、研究项目甚至校园运营会根据数据反馈和最新研究自动更新，教授角色转变为学习体验设计师，评估方式转向考核学生的“AI感知能力”与协作能力，该大学将成为新经济的人才引擎 [53][55][56] 内容与媒介演进 - **视频将成为可“进入”的仿真环境**：2026年，视频将不再是被动观看的平面内容，而会变成可以真正“走进去”的空间，视频模型将理解时间概念、记住已展示内容并对用户行为做出反应，生成的视频能长时间维持角色、物体和物理规则，成为一个可被再创造的媒介，用于机器人模拟训练、游戏原型制作等 [42][44][45] - **“世界模型”成为全新创意媒介和经济领域**：由AI驱动的“世界模型”将通过构建可交互的虚拟世界和数字经济，彻底改变讲故事的方式，用户能凭文本提示生成完整3D环境，并实时通过自然语言改变游戏机制，这不仅模糊了玩家与创作者的界限，构建了动态的“生成式多元宇宙”，还将成为训练AI Agent和机器人的高保真模拟环境 [46][47]