站在2026年的起点，展望全球人工智能（AI）的发展，技术、产业、能源、治理等多重变量交织，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企业将聚焦于提升大模型的推理能力和智能体的任务执行能力，驱动AI从“能生成”向“能规划、能行动”演进。大量企业应用将融入面向任务的AI智能体。

技术突破伴随能源压力，全球数据中心用电量预计将保持高位。在治理层面，预计国家治理措施将加速落地。

技术：大模型竞赛驱动智能体应用

2026年，大型AI模型之间的激烈竞争趋势将持续。OpenAI、谷歌和Deep Search等公司将发布更大或更高效的大型模型的最新版本。

美国斯坦福大学著名人工智能研究员兼教授李飞飞近日撰文指出，空间智能是人工智能的下一个前沿。在成功处理文本数据和多模态数据的基础上，大型模型在空间理解方面正取得进展，目标是开发能够进行复杂语义、物理、几何和动态交互的模型。

与此同时，智能代理可能会变得越来越普遍，人工智能将更紧密地融入人们的生活。传统的 AI 系统基于问答模式运行，而具备深度目标导向、多步规划能力和特定任务熟练度的智能代理将越来越多地应用于各种工作场景。根据美国咨询公司 Gartner 的预测，到 2026 年，40% 的企业应用程序将集成面向任务的 AI 智能代理，而 2025 年这一比例将不到 5%。

一些智能代理已经能够自动点击按钮、填写表单以及在不同软件之间切换。例如，微软Office智能代理在与操作员对话后，可以自动创建电子表格和文档，并快速生成演示文稿。这意味着人工智能不再是辅助工具，而是在一定程度上具备了数字员工的某些属性。

在接受记者采访时，上海财经大学特聘教授胡延平表示，人工智能对企业的表面价值在于降本增效，而深层价值在于以爆发式能力驱动范式转移。三种转型正在发生：在成本结构方面，智能代理系统不仅突破了传统劳动在时间、空间、管理成本效率上的局限，也突破了创造性产出能力的瓶颈；在组织形态方面，企业可以利用人工智能提供动态感知、实时交互、智能创造、行为达成、组织协同等能力，从而在智能经济时代演化为人机协同；在竞争逻辑方面，则从规模标准化转向规模与个性化融合，从产业分工协作转向生态连接协同，从传统要素竞争转向智能主导的赋能要素竞争。

行业：“智能制造”迎来机遇期

在工业领域，数字孪生与AI代理的融合正在重塑产品设计流程，为“智能制造”带来了战略机遇期。

根据IDC的预测，到2026年，40%的配备生产调度系统的制造商将升级到由AI驱动的生产调度，实现生产资源管理的自主运行；到2028年，全球排名前1000位的制造企业中，有65%将把智能代理与设计和仿真工具相结合，持续验证设计变更和配置方案。

总部位于美国的 Liquid AI 公司联合创始人兼首席执行官 Ramin Hasanian 认为，今年将是“主动代理”之年。他表示，目前大多数人工智能助手等都属于“被动代理”，但当人工智能在设备上快速运行并始终在线时，它就可以主动为人类工作，任务可以在后台完成。

一些专家预测，这一趋势可能会在中国制造业中得到显著体现。工厂的生产计划将越来越多地由人工智能代理根据订单变化、设备状态和供应链波动进行实时优化。

胡延平认为，对于中国制造业而言，工业智能化浪潮带来的机遇大于挑战。从“制造”向“智造”的转型，将极大提升中国企业的市场感知力、产品创新能力和国际竞争力，也标志着以人工智能为赋能、驱动和催化，以新兴产业和未来产业为基础的现代化产业集群正逐步涌现。“中国智造”有望引领中国经济迈向下一个长期发展周期。

能源：数据中心的能耗依然很高

2026年，人工智能大规模应用带来的能源压力将持续高企，绿色能源转型的需求也将随之增加。根据国际能源署（IEA）2025年4月发布的报告，到2030年，全球数据中心的电力需求预计将翻一番以上，达到约945太瓦时（TWh），其中人工智能将成为这一电力消耗激增的主要驱动力。

在美国半导体公司超微（AMD）首席执行官苏姿丰（Lisa Su）在拉斯维加斯消费电子展（CES）上的主题演讲中表示，目前全球活跃的人工智能用户数量已超过10亿，并预计未来将超过50亿。目前的计算能力远不足以支持人工智能无处不在的愿景，要实现这一目标，未来几年全球计算能力必须提高100倍。

受人工智能算力负荷持续增加、能效管控法规日益趋严、低碳数字基础设施加速落地等因素驱动，全球绿色人工智能数据中心市场将迎来强劲增长。加拿大Priority Research Corporation的一份报告显示，全球绿色人工智能数据中心市场预计将在2026年达到676亿美元，并有望在2035年增长至约1230亿美元。

业内人士认为，中国在供给能力、布局优化以及绿色低碳发展方面夯实产业基础的努力，将为人工智能发展提供可持续的资源和工程体系支撑。

北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任刘伟表示，在“双碳”目标约束下推进人工智能基础设施建设，一方面要加快研发高能效芯片，保障新能源电力稳定供应；另一方面，迫切需要突破新一代制冷技术的大规模应用，提升能源智能管理水平。中国将持续探索算力与绿色能源协同发展可持续路径。

治理：AI制度供给开始加速

2026年也被视为全球AI治理措施加速实施的关键一年，相关行业的重点可能会从意识形态辩论转向合规能力、产业适应性和跨境协作。

欧盟于 2024 年通过的《人工智能法案》是全球首部全面监管人工智能的法律。相关规定将分阶段实施，大部分将于 2026 年 8 月生效。2025 年 12 月，美国联邦政府呼吁在人工智能领域制定统一的联邦层级监管规则，预计 2026 年将出台更多相应措施。

在中国，人工智能治理的路径正变得越来越清晰。《国务院关于进一步实施“人工智能+”行动的意见》于2025年8月发布，该意见不仅推动人工智能与经济社会发展的各行业各领域广泛深入融合，还指出了要完善人工智能相关的法律法规和伦理规范，并推进人工智能健康发展相关的立法工作。

国际社会对中国人工智能发展道路的关注，已从“规模扩张”转向“制度供给与治理实践”。世界经济论坛网站刊登的一篇文章指出，中国具备适应性强的监管体系和坚实的基础设施，其长期人工智能发展战略为全球树立了榜样，并展示了如何在创新与安全之间取得平衡。英国《自然》杂志的一篇社论则表示，“中国正在引领全球人工智能治理”，并呼吁其他国家共同应对人工智能发展带来的共同挑战。

展望2026年，人工智能的全球发展将不仅仅是比拼谁的模型更强大，更是比拼谁能将安全、合规、能耗和工业落地整合到一个系统中，并在国际合作中形成更高的规则兼容性和互认能力。