文章核心观点 - 2026年是AI技术验证和商业化的关键转折点，市场焦点将从基础设施资本支出转向应用层的实际效用与多元化变现 [2][3] - 高盛提出2026年美国互联网行业十大主题，涵盖AI应用演变、广告电商融合、资本开支、自动驾驶、空间计算、互动娱乐、健康科技及企业战略平衡等多个方面 [2][5] 消费者AI版图演变 - 投资者讨论从AI基础设施层转向应用层，2026年可能成为消费者计算习惯转变的临界点 [6] - AI货币化模式将多元化，从付费订阅扩展到广告、商业和代理能力 [6] - 代理式AI（能规划多步骤流程并自主决策）的整合将模糊搜索与应用界限，影响消费者行为 [7] 广告与商业界限模糊 - 传统广告与电子商务的界限正在消失，两者均向合作伙伴模式转型 [8] - 社交平台通过改善中漏斗用户体验（如AI购物助手）和物流合作加速社交电商发展 [8] - 电商平台（如亚马逊）和非传统零售商（如UBER、DASH、CART）通过零售媒体网络获取更多广告预算 [8] - 亚马逊广告业务在2025-2030年间预计保持约8%的年复合增长率 [9] - 创作者经济成为关键，品牌依赖创作者驱动流量和转化 [9] AI对广告格局的重塑 - 数字广告是AI产品开发和采用最成熟的垂直领域之一 [11] - 各平台在AI/ML方面的定位将决定未来广告收入增长和市场份额 [12] - 谷歌Performance Max和META Advantage+是AI自动化广告工具的领先代表，能自动化活动创建、优化定位和生成素材 [12] - AI正在重新分配广告行业利润池，大型平台凭借数据和算力优势更可能获益 [12] AI投资周期与资本开支 - AI相关资本投入在2026年预计保持高位，市场对亚马逊、谷歌和META在2025及2026财年的资本开支预期分别上调约46%和80%，两年合计增加约2500亿美元 [4] - 资本密集度预计在2026年达到顶峰，但短期内难以回到2023年前水平 [14] - 云服务商通过云收入加速增长和广告业务回暖展现了健康的投资回报率 [14] - 投资者关注点将集中在折旧费用对GAAP收益的拖累，以及企业如何通过收入增长和效率提升来抵消影响 [14] 本地商业竞争动态 - UBER、DASH和CART等按需配送平台正扩展产品类别，重点突破在线渗透率较低的杂货和零售领域以提高用户留存和参与度 [16] - 跨平台使用的消费者留存率更高，其支出是单一用途消费者的三倍 [17] - 电商配送速度竞争加剧，亚马逊计划在2026年底前将配送网络规模扩大两倍 [17] - 平台通过更快配送速度和订阅服务（如Uber One、DashPass）提升用户终身价值 [17] 移动出行网络的未来 - 自动驾驶汽车的大规模采用预计在未来5-7年内逐步展开，而非一蹴而就 [19] - 共享出行行业将演变为人类驾驶员与自动驾驶汽车并存的“混合网络” [19] - UBER和LYFT预计通过广泛合作伙伴关系参与自动驾驶行业增长 [19] - Waymo作为美国领先的自动驾驶运营商正在向更多城市扩张，规模化有望降低成本，提高共享出行的可负担性和渗透率 [19] 互动娱乐的演进 - 互动娱乐公司通过扩展新媒介和垂直领域增加与消费者的接触点 [19] - 主要趋势包括：通过新媒介（如奈飞进军游戏、RBLX推出Moments）驱动参与度；强调现场娱乐与服务（如在线体育博彩集成）；利用AI提高内容开发效率（如RBLX和UBI的AI工具）；通过AI工具降低创作门槛推动用户生成内容增长 [19] - 奈飞收购华纳兄弟的协议凸显行业对规模效应和内容库深度的追求 [19] 空间计算的长期过渡 - META、谷歌、苹果等巨头持续投资空间计算，推动计算平台从移动设备向更具沉浸感的交互方式转变 [21] - 硬件（智能眼镜/头显）、软件（开发者工具）和连接性（5G）的进步是关键 [21] - 由于更容易融入日常生活，AR产品（如智能眼镜）的采用率预计在2026年后超过VR产品 [21] - 游戏行业因在虚拟体验方面领先，将成为空间计算最先受益的领域，电商和在线博彩也将获益 [21] 健康与保健市场机遇 - 后疫情时代消费者对健康结果的关注度显著提升 [23] - 市场呈现硬件与软件深度融合趋势，物理硬件（如智能手表、健身追踪器）不断进化并日益与订阅服务捆绑 [23] - 消费者热衷于通过可穿戴设备追踪、分享和改善个人健康数据，这种社交属性的健康追踪行为形成新的网络效应，推动相关应用和服务下载与订阅增长 [24] 企业在增长与投资间寻求平衡 - 进入2026年，企业在平衡增长投资与利润率方面出现分化 [26] - 部分增长型公司更倾向于投资长期增长计划以维持营收持续扩张，而非单纯追求短期利润率最大化 [27] - 全行业的AI投资主题依然稳固 [27] - 在更成熟的行业（如电商、在线旅游），企业需在动荡消费环境下谨慎平衡获客成本与利润轨迹 [27] - 随着自由现金流改善，股票回购计划（如LYFT、GENI）将成为股东回报的重要组成部分 [27]

文章核心观点 - 2026年是AI技术验证与商业化回报的关键年份，市场焦点将从基础设施资本支出转向应用层的实际效用与多元化变现 [1][2] - 高盛提出2026年美国互联网行业十大焦点主题，涵盖AI应用演变、广告与商业融合、资本开支周期、本地商业竞争、移动出行、互动娱乐、空间计算、健康保健及企业投资平衡等多个维度 [2] 消费者AI版图演变 - 2026年或成为消费者计算习惯转变的临界点，讨论从基础设施层转向应用层 [2] - AI货币化模式将多元化，从付费订阅扩展至广告、商业和代理能力（Agentic Capabilities） [2] - “代理式AI”整合将模糊搜索与应用界限，对消费者行为产生深远影响 [2] 广告与商业界限的模糊 - 传统广告与电子商务界限消失，均向合作伙伴模式转型 [3] - 社交平台通过AI购物助手和物流合作加速社交电商，电商平台通过零售媒体网络获取广告预算 [3] - 亚马逊广告业务在2025-2030年间预计保持约8%的年复合增长率，创作者经济驱动流量和转化 [3] AI对广告格局的重塑 - 数字广告是AI产品开发和采用最成熟的垂直领域之一 [4] - 谷歌Performance Max和META Advantage+是AI自动化工具领先代表，提升广告效率 [5] - AI正在重新分配广告行业利润池，大型平台凭借数据和算力优势更可能获益 [6] AI投资周期与资本开支 - AI相关资本投入在2026年将保持高位，市场对亚马逊、谷歌和META在2025及2026财年的资本开支预期分别上调约46%和80%，两年合计增加约2500亿美元 [2][7] - 资本密集度预计在2026年达到顶峰，云服务商通过云收入加速和广告回暖展现健康投资回报率 [7] - 投资者关注折旧费用对GAAP收益的拖累，以及企业如何通过收入增长和效率提升抵消影响 [7] 本地商业的竞争动态 - UBER、DASH和CART等按需配送平台扩展产品类别，重点突破在线渗透率较低的杂货和零售领域 [8] - 跨平台使用的消费者留存率更高，支出是单一用途消费者的三倍 [9] - 亚马逊计划在2026年底前将配送网络规模扩大两倍，平台通过更快配送和订阅服务提升用户终身价值 [9] 移动出行网络的未来 - 自动驾驶汽车的大规模采用将在未来5-7年内逐步展开，共享出行行业将演变为“混合网络” [10] - UBER和LYFT预计通过广泛合作伙伴关系参与AV行业增长，Waymo作为美国领先AV运营商正扩张至更多城市 [10] - 专用硬件规模化有望降低AV成本，提高共享出行可负担性和渗透率 [10] 互动娱乐的演进 - 互动娱乐公司通过扩展新媒介和垂直领域增加消费者接触点 [11] - 主要趋势包括：新媒介驱动参与度、集成在线体育博彩等现场娱乐、利用AI提高内容开发效率、AI工具降低创作门槛推动用户生成内容增长 [11] - 奈飞收购华纳兄弟协议凸显行业对规模效应和内容库深度的追求 [11] 向空间计算的长期过渡 - META、谷歌、苹果等巨头持续投资空间计算，推动计算平台从移动设备向更具沉浸感的交互方式转变 [12] - 硬件、软件和连接性的进步是关键，AR产品采用率预计在2026年后超过VR产品 [12][13] - 游戏行业将成为空间计算最先受益领域，电商和在线博彩也将从中获益 [13] 健康与保健市场机遇 - 后疫情时代消费者对健康结果关注度提升，市场呈现硬件与软件深度融合趋势 [14] - 物理硬件不断进化并与订阅服务捆绑，例如PTON推出结合AI和计算机视觉的新系统 [14] - 消费者通过可穿戴设备追踪、分享和改善健康数据的行为形成新网络效应，推动应用和服务增长 [14] 在增长与增量投资之间寻求平衡 - 2026年企业在平衡增长投资与利润率方面出现分化，部分增长型公司更倾向于投资长期增长计划以维持营收扩张 [15] - 全行业AI投资主题依然稳固，成熟行业需在动荡消费环境下平衡获客成本与利润轨迹 [15] - 随着自由现金流改善，股票回购计划将成为股东回报的重要组成部分 [15]

量化私募AI布局 - 沪上百亿量化私募念空科技成立全频思维人工智能科技公司(AllMind)，专注于研究通用大语言模型(LLM)相关底层算法和工程技术 [1][2] - 全频思维注册资本100万人民币，经营范围包括技术服务、软件开发、人工智能应用软件开发等 [3] - 念空科技创始人表示AllMind短期内将训练基于金融数据的专项大模型，并探索提升逻辑推理能力、减轻幻觉问题等方向 [3] 学术合作与论文研究 - 念空科技与上海交通大学合作撰写论文《面向特定任务大型语言模型的监督微调与强化学习分步式自适应集成》，5月20日投向NIPS [1][3] - 论文提出Step By Step切换SFT和RL的训练方法，在三个公开数据集上表现优于单独SFT、单独RL及简单混合方法 [5][6] - 研究灵感来自人类学习方法，认为高频切换刷题(SFT)和考试总结(RL)更有利于提升推理能力 [6] 行业AI应用趋势 - 宽德投资成立智能学习实验室招聘AI人才，专注于研发通用性AI技术 [8] - 九坤投资与微软合作发表AI论文，成功复现DeepSeek-R1工作并发现语言混合影响推理能力等问题 [8] - 鸣石基金2021年成立AI实验室G-Lab，2022年启动算力基础设施建设"星座计划"超算系列 [8] - 黑翼资产实现全流程AI量化投资，应用大语言模型处理结构化与非结构化数据 [9] 量化行业AI转型 - 多数量化私募正在提升AI在投研中的比重，少数已实现全流程AI投研 [9] - 行业预计将加大AI投入，包括人才招聘和硬件基础设施，可能引发AI人才争夺战 [9] - 机构认为AI布局既能提升竞争力，又能拓展业务边界并为科技创新出力 [1]