华泰2026年度展望 | 科技：AI能力跃迁驱动商业化全面提速

主要观点总结

全球AI产业正处于能力跃迁与商业化加速的交汇点，中美两国的头部厂商主导全球大模型格局，美国依托算力与后训练优势保持领先，国内厂商在架构优化、注意力加速等方面形成差异化突破。推理范式升级带来算力需求变化，连续推理、多模态生成等场景将成为未来增量来源。全球算力需求沿“用户×时长×深度”模型扩张，数据中心建设进入新加速点。AI应用有望于2026年迎来规模化跃迁，从“工具可用”迈向“价值可兑付”，模型能力、工程体系与商业模式将同步成熟。

关键观点总结

关键观点1: 全球AI产业正处于能力跃迁与商业化加速的交汇点

全球AI产业正处于能力跃迁与商业化加速的交汇点，中美两国的头部厂商主导全球大模型格局，美国依托算力与后训练优势保持领先，国内厂商在架构优化、注意力加速等方面形成差异化突破。

关键观点2: 推理范式升级带来算力需求变化

推理范式升级带来算力需求结构的深刻变化，连续推理、多模态生成等高价值场景将成为未来增量的核心来源；全球算力需求沿“用户×时长×深度”模型快速扩张，算力增长进入新一轮结构性上升周期。

关键观点3: 全球数据中心建设进入新加速点

云厂商Capex上修与超大规模合作模式的扩散正推动全球数据中心建设进入新加速点，OpenAI牵头的36GW合作项目以及北美CSP Capex上修均指向算力建设节奏的进一步提速。

关键观点4: AI应用有望于2026年迎来规模化跃迁

AI应用有望于2026年迎来规模化跃迁，从“工具可用”迈向“价值可兑付”，模型能力、工程体系与商业模式将同步成熟，行业渗透将由局部试点转向结构性扩散。