站在 2026 的起點，展望全球人工智慧（AI）的發展，技術、產業、能源、治理等多重變數交織，將共同塑造這個關鍵的年份。

相關機構預測，越來越多的頂尖 AI 企業將聚焦於提升大模型的推理能力和智慧代理的任務執行能力，推動 AI 從「能生成」走向「能規劃、能行動」。大量企業應用將融入任務導向的 AI 智慧代理。

技術突破伴隨而來的是能源壓力，全球資料中心的用電量預計將維持高位。治理層面，預計國家治理措施將加速落地。

技術：大模型競賽推動智慧代理的應用

2026年，大型AI模型之間的激烈競爭趨勢將持續。OpenAI、Google和Deep Search等公司將發布更大或更有效率的大型模型的最新版本。

美國史丹佛大學著名AI研究員兼教授李飛飛近期撰文指出，空間智能是AI的下一個前沿。在成功處理文本數據和多模態數據的基礎上，大型模型在空間理解方面正取得進展，目標是開發能夠進行複雜語義、物理、幾何和動態互動能力的模型。

同時，智慧代理人將日益普及，人工智能將更緊密地融入人們的生活。傳統人工智能系統基於問答模式運行，而具備深度目標導向、多步驟規劃能力和特定任務熟練度的智慧代理人，將越來越多地應用於各種工作場景。根據美國諮詢公司Gartner的預測，到2026年，40%的企業應用程式將整合以任務為導向的人工智能智慧代理人，而2025年這一比例將低於5%。

有些智慧代理已經能夠自動點擊按鈕、填寫表單以及在不同軟體之間切換。例如，Microsoft Office 的智慧代理在與操作員對話後，能夠自動建立試算表和文件，並快速製作簡報。這意味著 AI 已不再是輔助工具，而是在某種程度上具備了數位員工的某些特質。

上海财经大学特聘教授胡延平在接受记者采访时表示，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。正在发生的三种转型：一是成本结构上，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；二是组织形态上，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进为人机协同；三是竞争逻辑上，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。

產業：「智慧製造」迎來機遇期

在工業領域，數位分身與 AI 代理的整合正在重塑產品設計流程，為「智慧製造」迎來戰略機遇期。

根據 IDC 的預測，到 2026 年，40% 的配備生產排程系統的製造商將升級到由 AI 驅動的生產排程，實現生產資源管理的自主運作；到 2028 年，全球前 1000 家製造企業中的 65% 將結合智慧代理與設計和模擬工具，持續驗證設計變更和配置方案。

總部位於美國的 Liquid AI 公司聯合創始人兼執行長 Ramin Hasanian 認為，今年將是「主動代理」（active agents）的一年。他表示，目前大多數 AI 助理等都屬於「被動代理」（reactive agents），但當 AI 在裝置上快速運行並始終保持連線時，它就能主動為人類工作，並在背景中完成任務。

一些專家預測，這一趨勢可能會顯著反映在中國的製造業中。工廠的生產計劃將越來越多地由 AI 代理根據訂單、設備狀態和供應鏈波動的變化進行即時優化。

胡延平認為，對於中國製造業而言，產業智慧化浪潮帶來的機遇大於挑戰。從製造業轉向「智慧製造」，將極大提升中國企業的市場感知能力、產品創新能力和國際競爭力。這也標誌著一個以新興產業和未來產業為基礎、以人工智能為賦能、驅動和催化劑的現代產業集群將逐步形成。「中國智慧製造」有望帶動中國經濟邁向下一個長期發展週期。

能源：資料中心的功耗仍然很高

2026年，AI大規模應用帶來的能源壓力將持續高企，綠色能源轉型的需求也將隨之增加。根據國際能源署（IEA）於2025年4月發布的報告，到2030年，全球數據中心的電力需求預計將翻倍以上，達到約945太瓦時（TWh），其中人工智能將成為這股電力消耗激增的主要驅動力。

在美國半導體公司超微（AMD）的執行長蘇姿丰（Lisa Su）於拉斯維加斯消費電子展（CES）上的主題演講中，她表示全球活躍的AI用戶數量已超過10億，並預計未來將超過50億。目前的運算能力遠遠不足以支持AI無處不在的願景，為實現此目標，未來幾年全球運算能力必須提升100倍。

受AI算力負載持續增加、能效管控日趨嚴格、低碳數字基礎設施加速落地等因素驅動，全球綠色AI數據中心市場將迎來強勁增長。加拿大Priority Research Corporation報告預計，2026年全球綠色AI數據中心市場規模將達到676億美元，並有望在2035年增長至約1230億美元。

業內人士認為，中國在供給能力、佈局優化、綠色低碳發展等方面加強產業基礎建設，將為AI發展提供可持續的資源和工程系統支持。

北京郵電大學人機交互與認知工程實驗室主任劉煒表示，要在「雙碳」目標約束下推進人工智能基礎設施建設，一方面要加快研發高能效晶片，確保新能源電力穩定供應；另一方面，迫切需要突破新一代製冷技術的大規模應用，提升智慧能源管理水平。中國將持續探索算力與綠色能源協調發展的可持續之路。

治理：AI 制度供給開始加速

2026 年也被視為全球 AI 治理措施加速實施的關鍵一年，相關產業的重點可能會從意識形態辯論轉向合規能力、產業適應性和跨境合作。

歐洲聯盟於 2024 年通過的《人工智慧法案》（Artificial Intelligence Act）是全球首部全面監管 AI 的法律。相關規則將分階段實施，大部分將於 2026 年 8 月生效。2025 年 12 月，美國聯邦政府呼籲在人工智慧領域制定統一的聯邦層級監管規則，預計 2026 年將推出更多相應措施。

在中國，人工智能治理的路徑正變得日益清晰。國務院於2025年8月發布的《關於進一步實施「人工智能+」行動的意見》，不僅推動人工智能與經濟社會發展的各行各業、各個領域廣泛深入融合，更明確指出要健全人工智能相關法律法規和倫理規範，並推進人工智能健康發展相關立法工作。

國際社會對中國人工智能發展道路的關注，已從「規模擴張」轉向「制度供給與治理實踐」。世界經濟論壇網站刊文指出，中國具備適應性監管體系和堅實基礎設施支撐的長期人工智能發展戰略，為全球樹立了典範，並展示了如何在創新與安全之間取得平衡。英國《自然》雜誌的一篇社論則表示，「中國正在引領全球人工智能治理」，並呼籲其他國家共同應對人工智能發展帶來的共同挑戰。

展望 2026 年，AI 的全球發展不僅僅是爭奪誰的模型更強大，更是關於誰能將安全、合規、能源消耗和工業實施整合到一個系統中，並在國際合作中形成更高的規則兼容性和相互認可能力。