前言 | 2026：全球AI竞争的关键一年

人工智能竞争已从“技术比拼”上升为国家能力与产业生态的竞争

竞争焦点正从模型参数转向算力、数据、产业落地与治理体系

企业、政府与资本的角色正在发生深刻变化

本报告基于鼎韬在全球数字经济、科技产业与国际竞争领域的长期观察，梳理出2026年最值得关注的十大AI趋势，帮助决策者把握方向、规避风险。

趋势一：从“拼模型”到“拼国家体系”

1. 核心变化：单一模型优势难持久，国家在算力、能源、产业链与政策上的协同更为关键。

2.主要原因：

（1）模型性能差距逐渐缩小，“技术单点突破”效应减弱；

（2）AI发展高度依赖算力、电力、数据与产业生态支持；

（3）国家层面的长期投入与稳定性决定竞争底色。

趋势二：算力成为战略资源，而不只是技术工具

1. 核心变化：算力是AI竞争的“新石油”，涉及芯片、数据中心、电力与供应链的整体布局。

2.主要原因：

（1）算力直接决定AI模型能力上限；

（2）算力供应受地缘政治与产业政策影响深远；

（3）算力成本已成为企业的重要竞争门槛。

趋势三：从“通用大模型”到“行业专用模型”

1. 核心变化：金融、制造、医疗等行业模型加速落地，“好用”比“庞大”更重要。

2.主要原因：

（1）行业场景对准确性、可控性要求更高；

（2）专用模型更易商业化、规模化；

（3）企业客户更看重实际业务问题的解决。

趋势四：商业化能力成为竞争分水岭

1. 核心变化：能否实现盈利成为评价AI企业的核心标准，商业模式与交付能力备受关注。

2.主要原因：

（1）资本态度从“看故事”转向“看现金流”；

（2）企业客户对投资回报的要求不断提升；

（3）可持续、可复制的商业模式更具长期价值。

趋势五：数据主权与治理成为新战场

1. 核心变化：数据跨境、隐私与安全议题升温，各国加快建立本土AI与数据规则。

2.主要原因：

（1）高质量数据是AI性能的关键基础；

（2）数据安全事关国家与企业核心风险；

（3）合规成本将直接影响AI布局策略。

趋势六：AI监管从“讨论原则”到“真抓实管”

1. 核心变化：监管措施逐步落地到具体行业与应用，企业合规压力显著增加。

2.主要原因：

（1）AI风险已从理论走向现实；

（2）各国监管框架逐渐完善；

（3）企业必须在创新与合规之间找到平衡点。

趋势七：AI人才竞争进入“全球抢人＋本土培养”时代

1. 核心变化：顶尖人才流动加速，同时各国加强本土人才培养体系建设。

2.主要原因：

（1）高端AI人才长期稀缺；

（2）单纯高薪挖人成本高、不可持续；

（3）组织环境与创新生态对人才的吸引力日益重要。

趋势八：AI与传统产业深度融合，重塑全球分工

1. 核心变化：制造、能源、物流、服务等行业被AI系统性改造，AI成为产业竞争力核心要素。

2.主要原因：

（1）AI技术已具备规模化落地条件；

（2）传统产业数字化基础逐渐完善；

（3）产业应用深度决定国家与企业长期优势。

趋势九：中小企业借AI缩小与巨头的差距

1. 核心变化：AI降低技术与市场门槛，中小企业在细分领域展现灵活优势。

2.主要原因：

（1）开源模型与云服务降低使用成本；

（2）AI工具提升运营效率，缓解规模劣势；

（3）垂直市场更适合中小企业深度耕耘。

趋势十：竞争从“技术领先”转向“信任与责任”

1. 核心变化：可解释、安全、可靠的AI成为关键指标，“负责任AI”影响品牌与市场准入。

2.主要原因：

（1）用户与社会对AI风险日益关注；

（2）信任是长期合作的基础；

（3）责任缺失会引发系统性风险。

结语AI竞争的真正分水岭未来的赢家未必是“技术最先进”的那一个，而是体系最完整、治理最成熟、商业化能力最强的参与者

2026年，全球AI竞争正从“冲刺赛”转向一场考验耐力的马拉松

声明：本报告由鼎韬咨询主导撰写，Davidson Global 作为合作单位提供支持；中文翻译、插图制作得到AI工具支持。