近日，在格隆汇举办的“科技赋能·资本破局”分享会上，国联民生研究所副总经理兼海外研究首席分析师孔蓉围绕全球AI发展趋势、关键技术演进与市场机会等进行了深度分享。

她指出，尽管市场近期对AI是否存在泡沫、资本开支是否可持续等问题存在疑虑与分歧，但基于对海外科技前沿与中国AI生态的持续观察，其对2026年及之后的AI发展方向保持乐观。

01、明年AI竞争更卷！

AI到底有没有泡沫，明年机会如何？这是过去两个月市场探讨最多的问题。

美股财报季带来的股价回调，让市场对2025—2027年持续加大的资本开支产生疑虑。

孔蓉指出，基于对海外科技前沿与中国AI生态的持续观察，依然看好26年以及后续的AI方向的机会。

今年来，以谷歌Gemini系列为代表的多模态模型取得突破，市场模型持续迭代为市场注入强劲信心。

其中，谷歌凭借其全栈自研能力、长期技术积累与雄厚的资本资源，在长跑中后劲充足。

Meta虽然在2025年经历组织架构与人员调整，市场信心不足，但在资源整合与顶尖AI人才引入后，期待在2026年推出具有竞争力的模型，成为值得关注的重点。

微软在维持与OpenAI合作的同时，已开始布局自有模型，关注微软后期发力大模型和微软生态结合的机会。

xAI虽起步相对较晚，但发展势头迅猛，模型迭代快速，亦是不容忽视的变量。

展望明年，大模型发布节奏预计将进一步加快，OpenAI、xAI、Meta、微软、谷歌等巨头将持续推出新模型，行业竞争日趋白热化。

孔蓉预计，模型快速迭代叠加算力持续提升，将为2026年模型能力的整体进步提供坚实基础。

但她也强调，节奏快，数量多并不等同于模型就一定是更强的。叠加 2026 年更强的算力支持，市场更期待的是看到大模型能力的持续提升。

02、两个关键

2026年，模型能力的持续演进在两个方面尤为关键。

首先是多模态能力增强。

它不仅是内容创作维度（如影视、短视频）的核心驱动力，其应用空间远超于此。

一方面，更强的多模态理解与生成能力，将深刻变革广告、电商的内容生产模式与效率。

更重要的是，它还是撬动AI硬件与端侧设备（如AR/VR眼镜） 体验升级与市场放量的关键。

此前受限于多模态能力不足，硬件内容生态贫乏，而能力提升后将极大丰富用户体验，推动硬件普及。

展望2027年去看，多模态能力的提升会带来端侧以及AI演进未来潜在比较强的能力和用户的体验，进而带来整个方向和赛道的机会。

其次是记忆与个性化能力突破。

AI正从通用工具向“个人助手”演进。模型记忆能力的增强（长上下文、个性化记忆）将使其能提供更贴合用户需求的个性化服务。

这将显著提升应用场景、用户粘性、使用频率与渗透率，直接带动token消耗量的增长，为前期巨大的资本开支提供清晰的商业化回报路径。

模型能力的提升是驱动AI商业化落地的根本。

当AI带来更多可以落地的场景，那么商业化机会也会越来越多，跟各个不同场景的结合，带来的落地机会也会越来越清晰。

今年大家已经看到了，整个市场空间比想象中要大。

各大模型公司不断在强调和高度重视并持续投入，预计将成为2026年确定性较高的核心落地方向之一。

03、另一条重要主线

随着模型能力提升，AI的应用场景正从虚拟内容向更广阔的物理世界延伸。

自动驾驶，是另一个比较重要的主线。

大模型技术正在加速高级别自动驾驶的落地进程。以特斯拉FSD为例，其体验已日趋“丝滑”与可靠，无人化运营（如去掉安全员）已在局部区域开始实践。

所以和自动驾驶有关的方向也是明年关注的一个重点。

往明年看，不论是模型发布的速度、模型提升的能力、模型应用的场景空间，都是一个逐步跟渐进的一个过程。

在这个过程中，市场的节奏会怎么样？

随着发布的模型变多，大家可能会把整体的预期不断提升。然后投资是先行的，它会不断的把预期以及估值往上拔。

但是产业发展是一个渐进的过程，期间可能会出现调整。

在市场担心之余，产业推动依然在前进，然后市场调整完之后，或将有一些新的机会去涌现。

孔蓉认为，市场情绪与产业发展之间会存在节奏差，这一轮的 AI发展不是一蹴而就的。

它发展路径与互联网时代的“爆发式增长”不同，它更像一个逐步渐进、在不同场景中依次落地的过程。

04、中国的机会

对于中国AI生态和投资机会，孔蓉给出了乐观肯定。

在全球AI竞赛中，中国展现出强大的生态竞争力与独特优势。

首先，国内大模型能力得到了广泛国际认可。以DeepSeek、阿里通义千问为代表的开源模型在全球开发者社区中获得肯定，证明了国内模型的技术实力。

其次，科技大厂持续坚定投入。阿里巴巴、腾讯等头部企业不仅在财报中明确了对AI资本开支的持续展望，也进行了相应的组织架构调整，显示出长期投入的决心。

另外，中国拥有全球最庞大的工程师群体、快速的产品迭代文化以及丰富的应用场景。在移动互联网时代已验证的“应用创新”能力，有望在AI时代于内容、硬件、自动驾驶等领域再次复制，催生大量投资机会。

最后估值具备优势。相较于美国同业，当前中国AI相关公司估值水平更为合理，甚至处于相对低位，为投资提供了较好的安全边际。

展望未来中国的机会，其实不论是现在的基础设施、算力，还是场景应用，都有不错的表现。

在产业发展的周期里，互联网和移动互联网时代，其实最终中国公司的机会更丰富。

因为我们有更多的工程师以及更快的产品迭代速度，然后结合不断迭代的模型能力，孔蓉直言，中国AI应用的机会也会越来越多。