进入 2026 年下半场，AI（人工智能）发展到哪一阶段了？

" 行业已经无可置疑地进入了 AI 的 L3 时代。" 近日，在第二十届沙利文全球增长、科创与领导力峰会暨第五届新投资大会（以下简称峰会）上，阶跃星辰联合创始人、首席技术官朱亦博如是表示。

朱亦博进一步解释称，所谓 L3 时代，源自 OpenAI 的 AGI（通用人工智能）路线图。

公开资料显示，该路线图为描绘通往 AGI 的发展路径，划分了五大能力等级：L1 为聊天机器人，L2 是推理者，L3 是智能体——不仅能思考，还可以采取行动的 AI 系统，L4 和 L5 分别为创新者和组织者。这一时代的起点则始于去年下半年 Claude Code（Anthropic 公司推出的终端 AI 编程助手）的问世。

《每日经济新闻》记者在峰会现场采访时了解到，截至目前，全球 AI 的竞争格局呈现出多样化趋势，中国已经走出差异化的 AI 发展路径，且中美前沿模型性能差距已实质性收窄。自 2025 年初起，在主流评测榜单上，两国模型多次互换榜首位置。

在此背景下，中国人工智能一级市场融资显著回暖。弗若斯特沙利文和头豹研究院最新发布的《2026 年 AI 进阶与飞跃白皮书》（以下简称白皮书）显示，2025 年，中国人工智能融资事件数量增至 1579 起，融资金额增至 1504 亿元，资本配置重点转向生成式 AI、具身智能、AI 芯片和行业应用等高成长赛道。

AI 产业进入重资本竞争阶段

《每日经济新闻》记者注意到，人工智能仍是当前资本市场重点关注产业。

白皮书显示，2025 年，全球企业 AI 投资总额（含并购、少数股权、私募及首次公开募股）达 4.2 万亿元，同比增长 129.9%，资金规模已接近战略性产业投资级别，资本持续涌入态势明显。其中，私募投资为 2.4 万亿元，占整体投资额近六成。由此来看，AI 企业融资仍高度依赖一级市场，产业仍处于高估值与高预期并存的扩张周期，企业的商业模式、盈利能力有待进一步验证。

与此同时，白皮书提及，2025 年，单笔超 10 亿元融资事件数量较上年翻倍，资金加速向头部企业集中，主要流向基础模型、算力基础设施及数据管理等高投入方向。这一趋势表明，AI 产业已全面进入重资本竞争阶段，后续国际竞争将更深度依赖资本规模、算力储备与基础设施投入能力。

值得注意的是，2025 年，生成式 AI 以 1.2 万亿元私募投资，占据全球 AI 私募总量近 50%，同比增长逾 200%，资本重心正从模型能力竞争向大规模推理与应用的基础设施层延伸。

在此背景下，全球 AI 产业发展持续加速，根据白皮书预测，市场规模由 2025 年的 1.1 万亿美元增至 2030 年的 6.9 万亿美元。

白皮书还指出，大模型仍是智能算力需求的核心来源，算力消耗已从预训练扩展至后训练、推理服务和智能体执行，Token（词元）调用量增长，使推理侧成为 2026 年智能算力需求的主要增量来源。

白皮书披露的数据显示，2024 年初，中国日均 Token 调用量约 1000 亿，2025 年底升至 100 万亿，2026 年 3 月突破 140 万亿，两年增长超千倍。

同时，根据弗若斯特沙利文统计，在模型层面，2025 年至 2026 年上半年，美国发布 AI 模型 50 个，中国 30 个，主流模型性能榜单前排位次悉数由中美机构瓜分，欧洲及其他地区尚未进入第一梯队。同时，在模型技术方面，中美前沿模型性能差距已实质性收窄；自 2025 年初起，两国模型在主流评测榜单上多次互换榜首位置。

此外，白皮书还提到，截至 2025 年 9 月，全球人工智能企业突破 3.7 万家，其中美、中各占 36.4% 和 15.9%；同时，产业高价值企业高度集中在中美两国，共占全球独角兽企业总数的 83.3%，其他地区尚未形成大规模平台型企业集群。

谈及国内 AI 产业在全球市场中的竞争态势，在峰会上，柯熙创投合伙人姚光耀表示：" 国内 AI 可以拆成训练、推理两个环节来看。整体上，训练环节的差距会更大一些。如果按时间维度划分中短期、中长期，我的定性判断是：推理有望在中短期实现追赶；而训练环节要追上，需要的时间会更长。"

创厚资本管理合伙人陈聪则表示，中美两国 AI 发展模式不太一样：美国靠算力、原生大模型以及整个硅谷 VC（风险投资）生态，占据了技术高地；中国则靠完备的产业门类、超大规模市场，叠加政策驱动，走出了自身的 AI 发展路径。

AI 竞争进一步转向实际应用

可以发现，虽说业内对当前 AI 的发展阶段表述不尽相同，但都和 Agent（智能体）自主行动能力深度挂钩。各家机构与从业者虽划分口径不一，但共同指向同一个产业方向—— AI 正从 " 会聊天 " 向 " 会做事 " 加速演进。

" 过去两年，AI 产业的变化非常快。" 弗若斯特沙利文中国执行总监李庆表示，2024 年，行业重点关注的是模型能力；到 2025 年，产业已全面转向由 Agent 来推动—— AI 如何从问答走向任务执行。当前阶段，竞争进一步转向实际应用：谁能以更合理的成本，将 AI 稳定部署到复杂业务流程中，谁就更有机会建立长期优势。

不过，从企业应用现状看，智能体仍处于早期规模化阶段。

白皮书披露的数据显示，57.3% 的受访者虽然表示其公司已在生产环境中运行智能体，但在任何单一业务职能中，正在规模化部署智能体的企业占比均未超过 10%。因此，现阶段智能体已进入企业试点和局部部署阶段，但距离跨职能、端到端流程接管仍有一定差距。

从行业应用结构看，根据弗若斯特沙利文和头豹研究院统计，中国大模型落地主要集中于互联网、金融、工业制造、消费零售和教育五类场景，应用案例占比分别为 31.8%、14.7%、12.2%、8.1% 和 6.5%，合计达到 73.3%，构成当前大模型商业化落地的核心领域。

此外，最新发布的《中国未来 50 年产业发展趋势白皮书》显示，未来，AI 产业的核心机会将围绕大模型、Agent、物理 AI 和 AI4S（AI for Science，即人工智能驱动的科学研究）展开。大模型提供认知底座，Agent 承接数字任务执行，物理 AI 推动智能系统进入真实环境，AI4S 重构科研发现和产业研发流程。四类能力协同推进，将扩大 AI 对产业效率、科学研究和物理世界自动化的影响范围。

8 月 5 日，优必选首席财务官、董秘张钜告诉《每日经济新闻》记者：" 人形机器人并不是用来替代现有自动化设备，而是承接那些连自动化设备都无法完成的工作环节。"

张钜举例称，不少汽车超级无人工厂，已经实现高度自动化，喷漆、焊接车间均已完成设备替代。但即便在这类高度智能化的工厂内，组装环节依旧存在大量难以被现有先进工业自动化设备解决的工作，而这正是人形机器人所要填补的空间。

张钜进一步指出，行业普遍认为人形机器人主要有三大应用场景，第一是工业制造场景，优必选、特斯拉、苹果都在布局这一方向，该场景的市场规模无疑是以亿元级为单位；第二为商业场景，既包含优必选自身布局的业务，也涵盖宇树等企业开拓的商业市场；第三则是家庭市场，从长期视角来看，家庭市场潜力无疑是最大的。行业普遍判断，未来人形机器人有望成为家庭的一员。

种种迹象表明，当重资本竞赛从模型参数的 " 军备竞赛 "，转向推理侧的成本效率之争、场景落地的深耕细作，这场比赛的真正悬念已不再是 " 谁能造出更强的 AI"，而是 " 谁能率先让 AI 在真实世界中稳定地创造价值 "。这场东西方并行的长跑，终点或许是一个由多元生态共同定义的智能未来。