文章总结： 2026年全球AI将聚焦大模型推理与智能体应用普及，推动企业数字化转型与智能制造升级。随着算力激增，数据中心能耗压力凸显，绿色AI成为关键。治理层面，全球监管规则加速落地，中国致力于完善制度供给。未来核心竞争力在于整合安全、合规、能耗与产业落地的系统能力。 综合评分： 80 文章分类： AI安全,政策法规,安全建设

全球人工智能2026年演进新局

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内生安全联盟

2026年2月1日 11:01 江苏

站在2026年的起点，展望全球人工智能（AI）发展，技术、产业、能源、治理多重变量交织，将共同塑造这一关键年份。

相关机构预测，越来越多的顶尖AI企业将聚焦提升大模型推理能力与智能体执行任务能力，推动AI从“会生成”向“会规划、会行动”进化。大量企业应用将嵌入任务型AI智能体。

与技术突破相伴的则是能源压力，全球数据中心耗电量将持续高企。治理层面，预计各国治理措施将加速落地。

01

技术：大模型竞赛带动智能体应用

2026年，人工智能大模型你追我赶的竞争趋势将延续。开放人工智能研究中心（OpenAI）、谷歌、深度求索等企业将发布规模更大或效率更高的最新版本大模型。

著名人工智能研究者、美国斯坦福大学教授李飞飞日前撰文指出，空间智能是人工智能下一个前沿。大模型在成功处理文本数据、多模态数据的基础上，正在空间理解力方面取得进步，其目标是具备语义、物理、几何、动态复杂交互等方面能力的模型。

同时，智能体可能日益普及，人工智能与人们的生活结合得将更为紧密。传统AI系统工作模式是一问一答，而具备深度目标导向、更多步骤规划能力以及擅长特定任务的智能体将越来越多地应用于各种工作中。美国高德纳咨询公司预测，2026年，40%的企业应用将嵌入任务型AI智能体，而这一比例在2025年还不足5%。

有些智能体已可实现自动点击按钮、填写表单、在不同软件间切换。例如，微软Office智能体能在与操作人员对话后自动创建电子表格和文档，并快速制作演示文稿。这意味着AI不再是辅助工具，而是一定程度具备了数字员工属性。

上海财经大学特聘教授胡延平接受记者采访时说，AI对企业的浅层价值是降本提效，深层价值是以能力迸发驱动范式转换。三种变革正在发生：成本结构方面，智能体系统不仅突破传统劳动力的时间空间、管理成本效率限制，还可突破创造力的产出能力瓶颈；组织形态方面，企业可用AI提供动态感知、实时交互、智能创造、行为达成、组织协作等能力，从而进化到智能经济时代的人智协作；竞争逻辑方面，从规模标准化转向规模与个性融合，从产业分工协作转向生态联接协同，从传统要素竞争转向智能统摄的能力要素竞争。

02

产业：“智能制造”迎来机遇期

在产业界，数字孪生与AI智能体结合正在重塑产品设计流程，“智能制造”迎来战略机遇期。

美国国际数据公司预测，2026年，40%配备生产调度系统的制造商将升级采用AI驱动的生产排程，实现生产资源管理的自主化运行；到2028年，全球头部1000家制造企业中将有65%把智能体与设计、仿真工具结合，用于持续验证设计变更与配置方案。

美国液态人工智能公司联合创始人兼首席执行官拉明·哈萨尼认为，今年将是“主动智能体”之年。他说，目前大多数AI助手等都是“反应式智能体”，但当AI在设备上快速运行且始终在线时，它可以主动为人类工作，任务可以在后台完成。

有专家预计，这一趋势可能在中国制造业中得到显著体现。工厂生产计划将更多由AI智能体根据订单变化、设备状态、供应链波动实时优化。

胡延平认为，对于中国制造业来说，产业智能化浪潮机遇大于挑战。从制造向“智造”的转变将极大增强中国企业的市场感知力、产品创新力和国际竞争力，也意味着AI赋能、驱动、催化的以新兴产业和未来产业为基础的现代产业群逐步显现。“中国智造”有望带动中国经济走向下一个长周期发展。

03

能源：数据中心耗电量持续高企

2026年，AI大规模应用带来的能源压力将持续高企，能源绿色转型需求也将增大。国际能源署2025年4月发布的报告称，到2030年，全球数据中心的电力需求预计将增长一倍以上，达到约945太瓦时，人工智能将成为推动这一用电激增的主要动力。

美国超威半导体公司首席执行官苏姿丰在拉斯维加斯消费电子展（CES）的主旨演讲中说，全球AI活跃用户如今已超过10亿，预计未来将超过50亿。现在的算力远不足以支撑AI无处不在的愿景，而要实现这一点，必须在未来几年内将全球算力提升100倍。

受AI算力负载持续攀升、能效管控法规日趋严格以及低碳数字基础设施快速落地等因素驱动，全球绿色AI数据中心市场将迎来强劲扩张。加拿大优先研究公司报告显示，全球绿色AI数据中心市场规模在2026年预计达676亿美元，到2035年可能增长到约1230亿美元。

业界人士认为，中国从供给能力、布局优化与绿色低碳等维度夯实产业底座，将为AI发展提供可持续的资源与工程体系支撑。

北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任刘伟说，在“双碳”目标约束下推进AI基础设施建设，一方面需要加快高能效芯片研发并保障新能源电力的稳定供给；另一方面，亟须突破新一代冷却技术规模化应用以及能源管理智能化水平。中国将不断探索算力与绿色协同发展的可持续路径。

04

治理：AI制度供给开始加速

2026年还被视为全球AI治理措施加速落地的关键一年，相关行业关注焦点可能从理念争论转向合规能力、产业适配与跨境协同。

欧盟在2024年通过的《人工智能法案》是全球首部全面监管AI的法律，相关规则将分阶段实施，大部分规则将于2026年8月开始生效。美国联邦政府在2025年12月要求在联邦层面统一对人工智能领域的监管规则，预计2026年将出台更多相应措施。

在中国，AI治理路径日益清晰。国务院2025年8月印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》在推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合的同时，也指出要完善人工智能法律法规、伦理准则等，推进人工智能健康发展相关立法工作。

国际社会对中国AI发展路径的关注，也从“规模扩张”转向“制度供给与治理实践”。世界经济论坛网站刊文说，中国的AI长期发展战略以适配性监管体系与坚实的基础设施为支撑，为全球树立了典范，展现出如何在创新与安全之间取得平衡。英国《自然》杂志的社论说，“中国正在引领全球AI治理”，并呼吁其他国家参与，以应对AI发展带来的共同挑战。

展望2026年，全球AI发展将不仅是比拼哪家的模型更强，还要看谁能把安全、合规、能耗与产业落地整合成一个系统，并在国际协作中形成更高的规则兼容与互认能力。

来源：新华网

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