AI叙事递进，编程及Agent或爆发，2026人工智能投资展望

来源：市场资讯

（来源：ETF万亿指数）

人工智能大模型自2023年以来自OpenAI引领的技术奇点起步，历经多模态突破、推理侧需求崛起，至2025年已形成产业爆发态势。2026年将或成为AI大模型发展的关键拐点年。Scaling Law的持续演化、模型架构的创新以及推理侧需求的放量，将为投资者带来丰富机遇。本文基于该报告核心内容，从趋势复盘、技术演进、厂商格局到应用落地，系统展望2026年AI大模型领域的投资机会。

01 2026年AI大模型发展趋势：架构革新与Scaling Law延续

2026年，AI大模型的发展将围绕模型架构优化、Scaling Law极限突破以及多模态能力成熟三大主线展开。首先，下一代模型架构正逐步解决Transformer的瓶颈问题。谷歌提出的Titans架构结合了Transformer的并行训练优势与RNN的线性推理优势，通过动态更新参数实现长期记忆，显著提升长文本处理效率。

来源：AI小二、国信研究

与此同时，Mamba架构及其变体通过结构化状态空间模型降低计算成本，在国内，Qwen3-Next和DeepSeek V3.2等模型则聚焦成本效率优化，为端侧部署奠定基础。其次，Scaling Law远未见顶。谷歌Gemini 3证明预训练阶段仍可通过合成数据和架构调整实现性能提升，而强化学习（如DeepSeek的RLVR技术）成为后训练阶段突破天花板的关键。报告指出，2026年多模态和长文本能力将更趋成熟，原生多模态模型（如Gemini系列）有望解决视频、图像与文本的统一表示问题，为Agent应用爆发提供技术基础。 这些趋势意味着，模型能力的提升不再依赖单纯参数扩张，而是转向算法工程与效率优化，投资者需关注技术路线领先的厂商。

02 资本开支与算力基础设施：电力瓶颈下的投资主线

美股科技巨头的资本开支（Capex）数据揭示了算力需求的强劲增长。2025年，Meta、微软、亚马逊和谷歌的Capex同比增速均超50%，年末总额接近4000亿美元，且2026年预计维持30%以上增速。

然而，电力供给缺口成为核心制约因素。据Grid Strategies估计，2029年北美数据中心新增需求达80GW，但煤电退役、变压器建设周期长导致供需失衡。巨头们通过收购能源公司（如谷歌收购Intersect Power）、海外拓展（如亚马逊投资欧洲数据中心）等方式应对，这凸显了算力资源的稀缺性。在此背景下，算力基础设施成为2026年最确定的投资方向。

英伟达作为芯片龙头，尽管2023-2025年经历估值波动，但业绩持续超预期；云厂商如阿里巴巴、百度则通过自研芯片和全球化布局缓解瓶颈。报告建议重点关注三大领域：一是高性能芯片（如英伟达GB200系列），二是电力资源丰富的云服务商，三是边缘计算设备（如AI服务器）。投资者应优先选择在算力效率和能源整合上具有优势的企业，以规避供给风险。

03 模型厂商格局分化：从技术领先到商业化路径差异

2026年，大模型厂商的竞争将从技术比拼转向生态构建与商业化落地。OpenAI虽短期模型能力被反超，但C端8亿用户构成核心壁垒，其企业业务增速已超消费者端，未来将通过广告、电商等多元变现实现增长。

Gemini凭借原生多模态路线和自研TPU生态，成为当前SOTA基准，其Tokens消耗量持续攀升，谷歌的搜索和YouTube数据优势难以复制。Anthropic坚守2B路线，在编程领域能力突出，Claude Code的ARR已达10亿美元，高定价策略（如Opus 4.5输出价格25美元/百万tokens）带来更优毛利率，预计2027年实现现金流转正。 Grok则信奉“大力出奇迹”，与特斯拉数据协同，下一代原生多模态模型值得期待。

投资角度，建议聚焦三条主线：一是生态闭环型厂商（如谷歌、阿里巴巴），二是垂直领域专家（如Anthropic在编程、医疗），三是数据稀缺型企业（如特斯拉关联的Grok）。需警惕模型平权化带来的利润率压力，优先选择技术护城河深、商业化路径清晰的公司。

04 推理侧需求爆发：编程、Agent与端侧应用成为新增长极

2026年，推理侧需求预计进入放量拐点，Tokens消耗量从2025年初的5000亿/周增长至年末3.67万亿/周，其中编程、企业Agent和端侧应用是主要驱动力。 编程场景落地最快，AI编程市场2030年有望达260亿美元。Cursor作为龙头，ARR在2025年突破10亿美元，其自研Composer 1模型优化了代码生成效率；企业Agent如Manus，上线8个月ARR超1亿美元，能自主完成PPT制作、数据研究等任务。

此外，端侧落地加速：AI手机通过Agent实现跨应用操作（如字节豆包助手），AI眼镜（如Meta雷朋系列）出货量2026年预计达1000万台，成为新流量入口。 投资机会上，一级市场高估值公司多聚焦编程（Anysphere估值293亿美元）和Agent（Sierra估值100亿美元），二级市场则可关注与传统SaaS融合的企业（如Salesforce的Agentforce）。报告强调，大模型降低了软件开发门槛，但通用型SaaS（如营销工具）易被替代，垂类场景（医疗、能源）更具壁垒。投资者应布局数据密集、工作流复杂的应用厂商。

05 结论与布局展望

尽管前景乐观，投资者需关注多重风险：宏观经济波动可能延缓AI落地节奏；下游需求若不及预期，将影响资本开支回报；技术升级延迟或竞争加剧（如AI平权化）可能挤压利润。报告建议优先配置算力基础设施（芯片、云厂商）和头部模型厂商，同时，分散布局应用层领导者，以把握推理侧爆发红利。

2026年，人工智能大模型投资机会将围绕“算力为基、模型为核、应用为翼”的逻辑展开。Scaling Law的延续与架构创新推动模型能力迈向AGI门槛，而电力瓶颈强化了算力资产的稀缺性。厂商格局分化要求投资者甄别技术路线与商业化效率，推理侧在编程、Agent和端侧场景的放量则带来超额收益机会。

展望未来，AI大模型不再是概念叙事，而是驱动产业变革的核心引擎，投资者需以动态视角把握技术迭代与需求拐点，方能在浪潮中掘金。

相关ETF：创业板人工智能ETF华宝（159363）等