20260210-中国银河-数字经济双周报（2026年第3期）_智能体开启AI从工具到伙伴新时代_13页_25mb

> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 智能体开启AI从工具到伙伴新时代 # ——数字经济双周报（2026年第3期） 2026年2月10日 # 核心观点 - 本期焦点：AI Agent开启从工具到伙伴新时代。2月5日，开源AI智能体项目OpenClaw在GitHub星标数突破16万，成为增速最快的开源项目之一，标志着AI Agent技术从对话型智能向能够“真正做事”的执行型智能的关键跨越。从市场规模看，全球AI智能体市场正快速扩张，预计2023年至2033年复合年增长率为 $5.5\%$ ，其中聊天机器人占主导，医疗保健、金融和零售是应用最广泛的行业。在此背景下，中国应重视本地化推理与边缘Agent的发展方向，以标准化破解国产算力约束，并前瞻性构建强自主Agent的责任与安全治理框架，尽快建立起覆盖技术、算力、产业和治理的系统性框架。 - 中国动态：顶层布局、区域协同与生态构建加速AI产业变革。中央政治局新年首次集体学习聚焦“未来产业”，国家顶层设计持续强化，应急管理、交通运输、国资央企、农业、民政等多个关键领域相继发布指导意见与行动计划，系统推进AI与行业应用、算力基础设施的创新发展。地方层面因地制宜，北京、上海、广州、重庆、浙江、广东等地基于自身产业优势，纷纷出台专项政策或明确发展路径，聚焦商业航天、智算中心、“人工智能+制造”等方向，着力培育新质生产力，形成了各具特色的区域发展格局。 - 美国动态：AI产业正经历资本密集投入、商业化加速与基础设施竞赛的深刻变革。资本层面，头部企业获得巨额融资与战略投资，如Anthropic与OpenAI的巨额融资计划及英伟达等巨头的生态布局，行业并购整合也加速了垂直聚合趋势。商业化方面，企业积极探索多元变现路径，OpenAI尝试在ChatGPT中引入广告以拓展收入，自动驾驶等垂直赛道通过深化产业合作加速规模化落地。基础设施方面，全球科技巨头全力投入AI算力建设，资本开支屡创新高，云服务因成本压力出现罕见提价，算力需求激增甚至开始影响电力等传统资源产业的格局。 - 欧洲动态：欧洲正构建技术监管与产业竞争力并重的发展路径，在防范风险的同时强化关键AI产业布局。欧盟与英国通过监管与产业整合双轨推进AI发展。英国联合微软开发深度伪造检测框架，并调查xAI等平台的数据风险；欧盟依据《数字市场法》调查谷歌AI领域互操作性与数据公平。 - 技术前沿：AI技术在模型、智能体能力多维度实现突破。大模型向垂直化与开源化演进，Kimi K2.5、Step3.5 Flash等开源模型性能领先；AI Agent向企业级应用扩展，OpenAI Frontier等企业级平台推动AI Agent规模化部署，编程Agent及AI原生协作工具正深度重塑专业工作流，致力于规模化部署企业应用。 智库观点：突破性技术正从“能否实现”转向“如何应用”的新阶段。MIT《2026年“十大突破性技术”》报告指出，AI、能源与生命科学成为三大前沿领域。AI驱动超大规模数据中心建设并渗透代码生产，却面临能耗与算法黑箱问题;碱基编辑推动定制医疗，胚胎评分技术却引发伦理争议。技术突破在追求规模的同时，正面临可靠性、可持续性与社会接受度的深层考验。 # 分析师 # 彭雅哲 ：010-80927607 : pengyazhe_yj@chinastock.com.cn 分析师登记编码：S0130525020001 研究助理：曾昭睿 : zengzhaorui_yj@chinastock.com.cn # 风险提示 1.对政策理解不到位的风险 2. 政策落实不及预期的风险 3. 技术发展不确定性风险 # 目录 # Catalog 一、本期焦点：AI Agent开启从工具到伙伴新时代 3 二、中国动态：区域协同与生态构建加速AI产业变革 4 三、美国动态：AI资本与商业化步入竞争白热化阶段 6 四、欧洲动态：以监管与产业整合推动AI产业发展 五、其他国家：AI基础设施加码并驱动存储周期 8 六、技术前沿：AI智能体与平台生态构建加速 9 七、智库观点：技术演进将重点聚焦应用落地 11 八、风险提示 12 # 一、本期焦点：AI Agent开启从工具到伙伴新时代 2月5日，开源AI项目Clawdbot（后更名为Moltbot、OpenClaw）在GitHub上星标数突破16万，成为增速最快的开源项目之一。Moltbot让用户通过日常使用的聊天工具发出指令，由后台运行的大语言模型完成理解、规划，并最终转化为本地终端设备的执行。从功能层面看，Moltbot已能够完成邮件管理、日程安排、航班值机等多类实际操作，并持续扩展能力边界，形成高度开放的执行生态。 从技术发展脉络来看，智能进阶可划分三个阶段。第一阶段是工具型智能，以搜索引擎为代表，系统仅在用户显性触发下返回信息结果，不具备上下文记忆与任务连续性。第二阶段是对话型智能，以大模型驱动的对话系统为代表，能够理解复杂指令、生成信息并进行多轮交互，但其状态主要局限于单次会话，缺乏长期用户建模与目标保持能力。第三阶段是Agent型智能，此时系统具备了持续记忆、用户画像与环境感知能力，能够在无需频繁指令的情况下，围绕既定目标主动规划、调用工具并执行任务，实现“以用户为中心”的持续服务。Moltbot作为AI Agent形态的典型代表，标志着个人AI助手从对话工具向可执行系统的关键跨越。 从产业规模扩张来看，AI Agent市场正迎来爆发式增长。按照Agent类型划分，AI Agent市场中聊天机器人占据主导，2023年市场规模8.2亿美元，预计2033年将达14.1亿美元，占市场份额的 $68.18\%$ 。虚拟助理和自主智能体分别占 $20.55\%$ 和 $11.27\%$ ，后者增长稳健。其中编码AI Agent发展迅速，已从代码补全扩展至全流程自主开发，2025年整个编码AI代理市场的年收入规模已接近42亿美元，且市场集中度高，目前前三强已占据超过 $70\%$ 的市场份额。按照Agent应用行业划分，医疗保健处于领先地位，2023年市场规模6.2亿美元，预计2033年将达10.7亿美元，占 $51.45\%$ 份额。金融和零售行业的Agent应用探索同样增长显著。 总体来看，行业规模将持续增长。2023年全球AI Agent市场规模约为12亿美元，预计2023至2033年期间的复合年增长率为 $5.5\%$ 。这种稳步增长态势，反映出各行业企业对人工智能解决方案的采用率不断提升，也凸显了此类方案在提升运营效率与客户体验方面的重要价值。随着更多企业加大对人工智能技术的投入，市场规模将实现显著增长，进而催生更多创新成果与全新应用场景。 图1：各类型AI Agent市场规模及预测（单位：十亿美元） 资料来源：CONSAINSIGHTS Analysis，中国银河证券研究院 图2：按行业划分的AI Agent市场规模预测（单位：十亿美元） 资料来源：CONSAINSIGHTSAnalysis，中国银河证券研究院 图3：编码AIagent领域的头部玩家和市场格局 资料来源：CB Insights，中国银河证券研究院 图4：AI agent市场规模趋势及预测 资料来源：CONSAINSIGHTS Analysis, 中国银河证券研究院 在Moltbot爆火及AI Agent加速演进的背景之下，中国面临的并非单一的技术追赶问题，而是一场涉及技术路径、算力体系、产业组织与治理模式的综合挑战。 第一，在技术路径上，应重视本地化推理+边缘Agent的发展方向。Moltbot的意义不在于某一具体产品形态，而在于其验证了一条重要技术路线，即随着高性能开源模型成熟，AI Agent正从云端调用工具转向本地自治执行。这一路径在金融、医疗、政务、工业等高敏感、高实时性场景中尤为关键，也恰好契合中国对数据安全、系统可控性的长期要求。因此，我国应有意识地推动端侧、边缘侧Agent成为重点落地方向，通过操作系统、行业终端和专用设备，将Agent能力内嵌为基础设施，而非附加应用。 第二，在算力与系统层面，必须正视国产算力生态的结构性约束，并以标准化优先破局。当前国产芯片架构呈现“百花齐放却互不相通”的状态。华为的CANN、摩尔线程的MUSA以及其他厂商各自形成封闭工具链，彼此之间缺乏统一标准。Agent的真正落地的挑战在于持续运行、实时推理与系统适配。我国需通过编译层、中间件、推理框架的标准化，降低开发者在不同算力架构之间迁移和维护的成本，进而降低Agent在本地与边缘侧部署的系统成本。 第三，在产业层面，要高度重视AI Agent的产业外溢效应，避免将其局限为单一赛道竞争。AI Agent不仅仅是C端新产品，更是产业升级的重要工具，通过嵌入制造、物流、金融、科研、公共治理等领域，能够重塑流程与决策结构，因此，应重视其产业渗透的长期价值。 第四，在治理与制度层面，应提前为强自主AI Agent建立清晰的责任与安全框架。以Moltbot为代表的强自主AI Agent已经开始挑战传统的人机边界。一旦Agent能够持续运行、自主决策并影响现实世界，可能产生两类风险：一是执行偏差风险，即其高度自主的执行能力与人类动态、模糊的真实意图之间可能产生显著差异，在金融、系统运维等场景中易引发实质性风险；二是权限与隐私风险，为实现跨系统高效整合，智能体需接触高敏感数据并掌握高权限代理能力，若无清晰的技术与制度约束，可能演变为新的系统性风险源。因此，我国应尽早在重点行业开展Agent监管沙盒试点，并以高效的制度反应能力构建监管治理体系。 # 二、中国动态：区域协同与生态构建加速AI产业变革 1.顶层设计强化，赋能AI产业等未来产业高质量发展 中央政治局新年首次集体学习聚焦“未来产业”。1月30日，中共中央政治局就前瞻布局和发 展未来产业进行第二十四次集体学习，习近平总书记强调以稳中求进、梯度培育推进未来产业发展，明确其是抢占科技和产业制高点、培育新质生产力的重要抓手。相关部署指出，未来产业需立足“十五五”主攻方向、因地制宜推进，前沿技术加速重塑包括能源在内的基础产业，能源转型将以安全可控、渐进演进的方式嵌入未来产业体系之中。 国家层面密集出台政策，系统推进“人工智能+”在各关键领域的深度融合。1月27日，应急管理部、工业和信息化部发布关于加快应急管理装备创新发展的指导意见，推进应急管理装备与人工智能、5G、大数据、物联网、卫星互联网、北斗和先进计算等新技术融合创新。同日，交通运输部召开党组会，强调要深入推进“人工智能+交通运输”行动，发展交通运输领域新质生产力。1月28日，国务院国资委在新闻发布会上表示国资央企将更大力度推进‘AI+’专项行动，切实当好我国智算基础设施的重要供给者、人工智能赋能千行百业的重要破题者、产业体系化布局的重要组织者，并公布了在应用场景、算力供给等方面的积极进展。农业与民政领域成为AI赋能新重点，相关规划同步展开。1月29日，民政部印发指导意见，要求在前沿科技应用和数智化建设方面加强创新，特别是在养老服务、康复辅助器具等领域广泛应用人形机器人、脑机接口等技术。2月3日发布的2026年中央一号文件明确提出，促进人工智能与农业发展相结合，拓展无人机、机器人等应用场景。 AI基础设施保障措施也逐步细化。2月6日，工业和信息化部印发《关于开展国家算力互联互通节点建设工作的通知》，落实《算力互联互通行动计划》任务要求，面向国家枢纽节点、重大战略区域、重点行业建设算力互联互通节点，构建国家算力互联互通节点体系。 # 2.地方产业布局：因地制宜推进，形成区域特色发展路径 一线城市依托自身优势，在AI产业高地建设上推出系统方案。上海市在1月27日的“智算申城”高峰论坛上明确了智算产业发展路径，市委常委、常务副市长吴伟同日亦阐述了以三大先导产业为核心的现代产业体系布局。 多地结合产业基础，出台专项政策推动“人工智能+”深度融合。广州市在1月28日明确将人工智能、低空经济作为培育新质生产力的主攻方向。重庆市于2月4日出台20条惠企政策，以高额奖补体系化推进“人工智能+制造”。浙江省通过“十五五”规划征求意见稿，以及广东省通过加快数字社会高质量建设实施意见，提出了打造人工智能创新发展高地、建设数字社会的具体目标。 # 3.资本市场动向：融资规模创纪录，政府基金引导作用显著 头部AI企业获得巨额融资，彰显资本市场对技术路线的长期信心。1月26日，上海大模型创业公司阶跃星辰完成超50亿人民币的B+轮融资，刷新了过去12个月中国大模型赛道的单笔融资纪录。同日，该公司宣布由印奇出任董事长，以强化从技术研发到产品商业化的全链路协同。 政府产业基金通过市场化运作，有效撬动社会资本投向先导产业。1月26日，上海三大先导产业母基金公示了第三批子基金遴选结果，17只子基金拟获投47.1亿元，带动总规模达228.9亿元。该母基金通过“母基金 $+$ 直投”的双轮驱动模式，持续强化对上海集成电路、生物医药、人工智能产业的资本支持与生态构建。 # 4.产业生态构建：联盟引领发展，宏观数据印证增长势头 行业联盟通过研究、标准与倡议，引导产业健康与可持续发展。2月3日，中国人工智能产业发展联盟召开全会，工信部官员在会上强调将突破算力芯片、工业大模型等关键技术。会议集中发布了多项基准工具、研究报告和安全倡议，旨在构建更具竞争力的产业生态。 权威报告显示我国互联网与人工智能普及率大幅提升，产业基础坚实。2月5日发布的第57次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，我国网民规模突破11亿，互联网普及率迈过 $80\%$ 关口；生成式AI用户规模达6.02亿，较2024年底增长 $141.7\%$ 。这些数据印证了数字经济的强劲发展势头和AI技术的快速渗透。 具身智能企业集中亮相国家级舞台，标志着技术迈向社会化应用。1月中下旬，魔法原子、银 河通用等四家机器人企业相继宣布与总台春晚达成合作，以多形态产品展示运动控制、自主决策等能力。这折射出具身智能正从技术验证走向更广泛的社会场景应用。 # 5.安全与标准化：风险预警同步发布，国际标准参与度提升 监管部门对新出现的AI安全风险保持高度警惕并及时预警。2月5日，工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布安全预警，指出OpenClaw开源AI智能体在不当配置下存在较高安全风险，可能引发网络攻击和信息泄露，并给出了具体防范建议。 我国在国际标准领域的转化率与贡献度实现双提升。2月5日，国家市场监管总局在新闻发布会上表示，截至2025年底，中国总体国际标准转化率已达 $88.9\%$ 。同时，我国在新能源、传统医学、脑机接口等领域牵头制定的国际标准数量显著增长，正由国际标准的“参与者”向“引领者”转变。 # 三、美国动态：AI资本与商业化步入竞争白热化阶段 # 1.产业资本动作频繁：巨额融资与战略投资重塑竞争格局 人工智能头部企业持续吸引大规模资本注入，估值与融资目标不断攀升。1月28日，Anthropic大幅上调未来数年营收预测，并将最新一轮融资目标提高至200亿美元，投后估值预计达3500亿美元。1月29日至30日，多家媒体报道OpenAI正与英伟达、微软、亚马逊等就新一轮最高可达1000亿美元的融资进行谈判，以巩固其在AI生态中的核心地位。 科技巨头通过战略性投资深化与关键AI企业的绑定，强化全产业链布局。1月26日，英伟达宣布向AI云平台CoreWeave投资20亿美元，以支持其到2030年建设超过5吉瓦AI工厂的计划。2月3日，进一步消息称英伟达正接近达成向OpenAI投资约200亿美元的协议。 企业并购与整合事件凸显生态聚合趋势，垂直整合成为重要战略方向。2月2日，SpaceX正式确认收购马斯克旗下的xAI，旨在打造涵盖AI、火箭技术、天基互联网的垂直整合创新引擎，并重点推进太空数据中心建设，合并后实体估值预计达1.25万亿美元。 # 2.商业化进程加速：多元变现路径探索与市场竞争白热化 头部AI企业积极探索广告等多元收入模式，但路径选择出现分化。1月26日，OpenAI被曝计划在ChatGPT中试水广告业务，其定价对标高端视频资源，但同时强调隐私保护，暂不向广告主提供详细的用户查询数据。作为直接回应，Anthropic于2月4日发布公告，明确承诺其AI助手Claude将长期保持无广告模式，强调对话式AI应成为纯粹的“思考空间”，并于2月5日借超级碗广告公开讽刺OpenAI引入广告的做法，使两者在商业模式上的竞争公开化。 自动驾驶等特定赛道通过深化产业合作，加速技术落地与规模化部署。1月26日，自动驾驶公司PlusAI与TRATON集团宣布扩大全球合作伙伴关系，旨在加速自动驾驶卡车解决方案的开发与规模化部署。双方已在软件集成、安全验证及实地货运试点方面取得多项进展，为工厂预装的自动驾驶卡车进入商业运行奠定基础。 AI初创企业的工具化、插件化发展，对传统软件服务行业构成潜在颠覆。1月30日，Anthropic推出Claude Cowork插件系统，能够自动化执行合同审查、财务建模等专业任务。此产品于2月3日引发欧美市场数据分析与软件板块的剧烈抛售，投资者担忧AI原生工具将侵蚀传统SaaS软件的盈利模式和估值逻辑。 # 3.基础设施军备竞赛：算力投资创新高，资源争夺加剧 全球科技巨头资本开支计划屡创新高，AI基础设施成为绝对投入重点。1月29日，微软公布其第二财季资本支出达375亿美元的历史新高，主要用于AI数据中心建设。同日，Meta宣布2026 年与AI直接相关的资本支出预计高达1150亿至1350亿美元。2月6日，亚马逊披露2026年资本支出规划约2000亿美元，主要投向数据中心及AI芯片。这些巨额投资反映出企业对算力资源的争夺已进入白热化阶段。 云计算巨头打破长期降价惯例，首次提价以应对AI算力成本压力。1月27日，谷歌云宣布将于2026年5月起上调包括数据传输出站费用在内的多项服务价格。此举标志着云计算行业持续近二十年的“价格只降不升”惯例被打破，AI产业链的通胀压力正从上游芯片向云服务环节传导。 电力等传统资源成为AI发展的新瓶颈，带动相关产业链投资。2月3日，西门子能源宣布将在美国投资10亿美元，用于扩大电网设备和燃气轮机生产能力，以应对由数据中心和AI驱动激增的电力需求。这凸显了AI算力扩张对能源基础设施带来的巨大压力。 # 4.硬件与供应链动态：芯片扩产应对短缺，供应链寻求多元化 存储芯片制造商大规模扩产，以应对AI驱动下的市场需求激增。1月27日，美光科技宣布在新加坡开工建设先进晶圆制造厂，计划未来10年投资约240亿美元，新工厂预计2028年下半年投产，主要用于满足AI及数据中心对NAND技术的需求。 全球PC厂商因存储芯片短缺，首次考虑引入中国大陆供应商。2月5日，日经亚洲报道称，惠普、戴尔等全球主要PC制造商正首次考虑从中国大陆芯片厂商采购内存芯片，以应对全球存储芯片持续短缺和成本上涨的压力。这标志着在全球AI算力优先的背景下，消费电子供应链可能出现重要调整。 数据中心建设在地方面临资源与社区挑战，企业需创新合作模式以推进。1月26日，微软在威斯康星州新建15个数据中心的计划获当地批准，项目税前价值超130亿美元。微软通过推出包含用电资助、雇佣当地工人、投资教育等承诺的“社区优先”计划，有效缓解了当地对资源消耗的担忧，为其AI基础设施扩张扫清障碍。 # 5.监管、伦理与安全争议：技术应用边界引发社会讨论 AI军事化应用引发科技公司与政府的伦理拉锯，合作面临监管挑战。1月29日，媒体报道Anthropic因坚持在合同中限制其AI技术用于自主武器和国内监控，而与五角大楼一项价值2亿美元的合同陷入僵局。这凸显了AI公司在商业利益、伦理原则与政府需求之间的艰难平衡。 生物识别等激进身份验证方案在社交产品中的潜在应用，引发隐私担忧。1月28日，有报道称OpenAI正在早期探索一款“仅限真人”的社交网络产品，并考虑引入生物识别机制验证用户身份。该设想虽然旨在根治机器人账号问题，但因其涉及不可更改的生物特征数据收集，引发了巨大的隐私与安全争议。隐私倡导者警告称，虹膜等生物特征具有不可更改性，一旦相关数据泄露，潜在风险远高于传统的账号验证方式。 市场对AI替代软件业的过度担忧引发波动，行业领袖出面澄清逻辑。2月3日，在Anthropic发布Cowork插件引发软件股抛售后，英伟达CEO黄仁勋公开驳斥“AI将取代软件”的观点，强调AI旨在与现有软件工具协同，而非重建或替代它们，以稳定市场情绪。 # 四、欧洲动态：以监管与产业整合推动AI产业发展 # 1. 强化内容安全与平台治理：应对深度伪造等新型数字威胁 英国联合科技巨头开发全球性评估框架，旨在系统性应对深度伪造技术挑战。2月5日，英国政府宣布联合微软及多方技术专家，着手开发全球首创的深度伪造检测评估框架。该框架旨在通过统一标准，系统性评估各类检测技术在识别高风险威胁场景中的有效性，以弥补当前治理能力缺口，并帮助英国在应对欺骗性AI内容方面确立全球领先地位。 监管机构对生成式AI应用的滥用风险启动调查，聚焦数据保护与在线安全。2月3日，英国信息监管局宣布，已依据数据保护法对马斯克旗下X平台及xAI公司展开正式调查，重点审查其AI聊天机器人Grok在生成有害内容及个人数据处理方面的合规性。同时，英国通信管理局也对X平台是否充分履行《在线安全法》义务展开调查，凸显了英国监管部门对生成式AI风险监管的关注。 # 2.聚焦科技产业关键环节：通过并购与协议强化技术整合与竞争力 工业巨头通过战略收购，将前沿AI能力整合入现有产品线以增强核心竞争力。2月4日，西门子宣布已完成对法国半导体量测软件公司CanopusAI的收购，将其基于AI的计量与检测技术纳入自身电子设计自动化软件体系。此次收购旨在应对先进制程下日益严苛的制造精度要求，通过融合AI技术提升晶圆图形保真度，加快芯片制造的良率爬坡。 大型投资集团与云服务商达成全面战略协议，推动旗下全球电子商务生态的AI转型。2月4日，荷兰互联网投资巨头Prosus宣布与亚马逊云科技达成一项为期三年的全球合作伙伴协议。根据协议，Prosus旗下遍布拉美、欧洲和印度的多家知名电商、支付及出行公司将利用AWS的云基础设施和AI能力，为客户提供超个性化的交互体验，标志着其正通过规模化投资构建“人工智能优先”的未来。 # 3.加强法规监管与市场竞争：欧盟启动新规调查以塑造公平生态 欧盟依据《数字市场法》对谷歌启动调查，重点关注AI领域的互操作性与数据公平访问，并强调监管调查遵循严格程序，旨在通过对话与合规措施引导“看门人”平台履行义务。1月27日，欧洲委员会宣布根据《数字市场法》对谷歌启动两项规范程序。第一项程序聚焦于谷歌必须向第三方AI服务提供商提供与Android系统功能的公平互操作性；第二项程序则要求谷歌在公平条件下允许第三方搜索引擎访问其搜索数据，以确保在智能设备和搜索领域形成公平的创新与竞争环境。欧盟委员会表示，将在未来三个月内向谷歌传达初步调查结果和拟采取的合规措施草案，并征求第三方意见。虽然此类程序不代表最终违规判定，但它为后续可能采取的罚款等严厉监管措施奠定了基础，旨在确保DMA法规的有效执行。 # 五、其他国家：AI基础设施加码并驱动存储周期 # 1.AI基础设施驱动存储产业超级周期，韩国厂商主导地位加强 AI需求推动存储芯片价格持续上涨，韩国头部厂商业绩与市值创下新高。1月28日，SK海力士公布创纪录的季度及全年业绩，第四季度营收环比增长 $34\%$ 至32.83万亿韩元，HBM芯片收入同比增长超一倍，成为核心驱动力。1月29日，三星电子亦公布第四季度业绩创新高，营业利润达20万亿韩元，同比大幅增长 $208\%$ ，其市值于2月4日突破1000万亿韩元，成为韩国首家达到此里程碑的企业。 存储巨头加速下一代HBM产品量产与供货，争夺AI算力核心组件市场份额。1月26日，行业消息称三星电子计划于2月开始量产下一代高带宽存储芯片HBM4，并向英伟达供货，标志着其在高端AI加速器芯片领域取得实质性突破。1月27日，SK海力士确认成为微软新一代AI推理加速器Maia200的HBM3E芯片独家供应商，凸显其在高端HBM市场的技术领先地位。 市场供需紧张导致存储厂商议价能力显著增强，供货策略向卖方主导模式转变。2月6日，媒体报道称三星、SK海力士和美光正调整与大型科技客户的供货策略，减少长期协议，转向更短周期合同并引入“结算后”价格调整条款。这一变化旨在使存储厂商能更充分地分享价格上涨收益，反映了当前“超级周期”下卖方市场的强势格局。 # 2.亚太地区强化半导体制造与材料布局，争夺产业链关键环节 日本材料与零部件厂商大规模投资扩产，以应对AI芯片对高端封装材料的激增需求。2月3日，日本IC载板厂商揖斐电宣布三年内投入约5000亿日元，扩充用于AI服务器的高性能IC封装基板产能。2月4日，日东纺被曝正筹备推出面向AI芯片的下一代T型玻璃纤维布，计划最早于2028年发布，以提升耐热性能，满足先进封装要求。 韩国AI芯片设计公司实现产品量产，为企业级推理场景提供专用加速方案。1月27日，韩国AI芯片设计公司FuriosaAI宣布其第二代Renegade系列芯片已正式进入量产阶段。该芯片面向数据中心AI推理场景，强调在现有风冷架构下的高性能与高能效，旨在缓解算力部署中的能耗与基础设施瓶颈。 # 3.数字基础设施投资持续加码，聚焦AI基建与可持续发展 数据中心运营商在东南亚进行战略性大规模投资，建设面向AI的超大规模设施。1月28日，Digital Edge宣布投资45亿美元，在印度尼西亚西爪哇省建设CGK Campus数据中心园区。该园区规划IT负载容量达500MW，可扩展至1GW，设计强调AI就绪、可持续性与高效运营（目标PUE 1.25），旨在支撑大雅加达地区快速扩张的数字经济。 工业巨头投资提升区域性专业服务能力，引入AI技术优化传统运营流程。2月3日，GE航空航天宣布了一项为期多年、总额高达3亿美元的投资计划，用于扩展其在新加坡的发动机维修能力。该计划核心是建立人工智能卓越中心，开发自动化数字检测和预测性维护解决方案，以转变维修操作流程，提升服务可预测性与效率。 # 六、技术前沿：AI智能体与平台生态构建加速 # 1.大模型技术持续突破：垂直化、开源化与前沿推理能力成为核心焦点 头部企业与研究机构持续开源高性能模型，推动AI生态共建与应用普及。1月27日，月之暗面发布新一代开源多模态模型Kimi K2.5，其在多项基准测试中位居全球开源模型前列，并引入了创新的自引导智能体集群范式。2月2日，阶跃星辰开源Agent基座模型Step3.5Flash，凭借在推理速度与任务处理上的优化，上线后迅速获得市场高度关注。2月4日，阿里云通义千问团队开源编程智能体模型Qwen3-Coder-Next，定位为“小而强”的高效混合专家模型，显著降低部署门槛。 闭源模型在推理与智能体能力上实现重大升级，角逐技术制高点。1月26日，阿里巴巴发布旗舰推理大模型Qwen3-Max-Thinking，其在多项关键基准测试中表现超越国际顶尖模型，并引入了创新的测试时扩展机制以提升推理效率。2月5日，Anthropic发布新一代Claude Opus4.6模型，在金融研究、代码执行等专业任务上能力大幅强化，对传统金融信息服务行业形成冲击。 # 2.智能体与平台生态构建加速：从技术探索迈向规模化企业级应用 企业级AI代理平台发布，旨在解决智能体在组织内部规模化部署的治理与协同难题。2月5日，OpenAI发布企业级AI代理平台Frontier。该平台旨在帮助企业系统性构建、部署和管理能承担真实工作的AI代理，通过打通企业内部系统、设定代理身份与权限，并引入“前置部署工程师”支持，推动AI代理从演示工具转变为可信赖、可规模化的AI同事。 编程智能体成为竞争热点，模型与工具链的深度结合推动开发者生产力革命。2月3日，国产GPU厂商摩尔线程推出基于国产全功能GPU和国产大模型的AI Coding Plan智能编程服务，标志着国产算力在核心生产力工具领域实现关键突破。2月5日，OpenAI发布的GPT-5.3-Codex将其编程能力扩展至软件生命周期全流程，标志着Codex向单一、通用的计算机协作智能体迈进。 AI原生协作工具涌现，深度重塑特定专业领域的工作流。1月27日，OpenAI发布专为科研人员打造的AI原生协作工具Prism。该工具由GPT-5.2驱动，整合了云端LaTeX写作、文献检 索、团队实时协作等功能，旨在解决科研工具碎片化问题，将AI深度嵌入科研核心流程。 # 3.具身智能与机器人技术：从实验室演示走向现实世界验证 人形机器人在全身自主控制与长时序任务执行上取得里程碑式突破。1月27日，Figure AI发布新一代人形机器人Helix 02，首次实现由单一神经网络从像素输入直接控制机器人全身运动，完成了长达4分钟、包含61个连续动作的自主任务，标志着人形机器人进入连续、可纠错的长时自主执行新阶段。 具身智能基础模型开源与验证加速，为机器人通用化提供“大脑”支撑。1月28日，蚂蚁灵波科技开源具身世界模型LingBot-VA，该模型将视频生成与机器人策略学习深度融合，实现“边推演、边行动”的闭环控制。1月29日，宇树科技开源面向通用人形机器人操作的视觉-语言-动作大模型UnifoLM-VLA-0，旨在强化机器人的空间语义理解与多任务操作能力。 # 4.前沿计算与基础设施创新：涵盖太空计算、柔性芯片与专用加速 太空计算实现从构想走向在轨验证，开启“星上智能”新纪元。1月27日，国星宇航宣布已于2025年11月成功将千问大模型Qwen3部署至“星算”计划01组太空计算中心并完成在轨推理，这是全球首次将通用大模型从地面上注至在轨卫星，为构建全球太空算力网络奠定基础。 专用AI推理加速器架构深度揭秘，展现软硬件全栈优化的系统级竞争力。1月26日，微软深度揭秘其专为AI推理优化的定制芯片Maia200的详细架构。该芯片通过芯片、存储子系统、互连技术及软件栈的深度协同设计，旨在显著提升大规模令牌生成的经济性，为Azure云提供定制化高效算力。 新型计算硬件突破传统形态限制，为下一代智能应用铺平道路。1月29日，中国科学家团队宣布成功研制出全柔性人工智能芯片。该芯片基于国产工艺，可反复弯折，兼具超低功耗与高能效，为可穿戴设备、柔性机器人等应用提供了新型算力基础。2月4日，腾讯混元开源高性能推理算子库HPC-Ops，通过底层算子深度优化，显著提升了大模型在生产环境中的推理吞吐效率。 # 5.AI赋能科学与产业研发：从数字空间深入物理实验与生物制造 AI驱动自动化实验室取得产业升级突破，显著降低生物制造研发成本与周期。2月5日，OpenAI发布其与GinkgoBioworks合作的研究成果，通过GPT-5驱动的自主实验室系统对无细胞蛋白合成进行优化，在六轮闭环实验中成功将蛋白生产成本降低 $40\%$ ，标志着AI在湿实验领域实现从辅助到主导的跨越。2月6日，分子之心宣布其AI蛋白质设计平台MoleculeOS完成重大升级，在特定工业级应用场景下取得突破，推动AI蛋白设计迈入可规模化落地的新阶段。 世界模型从研究走向交互式体验，有望颠覆内容创作与仿真训练范式。1月29日，谷歌DeepMind向部分用户开放其世界模型项目ProjectGenie的实验原型。该原型允许用户通过文本或图像提示快速创建并实时探索动态生成的3D虚拟世界，被视为构建AGI模拟训练场和颠覆游戏、影视等内容创作行业的关键基础设施。 垂直领域AI工具栈开放，推动气象等传统领域科研与商业应用变革。1月26日，英伟达发布全球首个完全开放的加速气象AI软件栈Earth-2系列。该软件栈涵盖从数据处理到15天全球预报的完整流程，通过AI技术大幅节省计算成本与时间，使高性能气象预报能力向更多国家和商业机构普及。 # 6.安全、治理与产业反思：伴随技术狂飙的隐忧与应对 AI智能体平台因开发模式缺陷暴露重大安全漏洞，引发对“氛围编程”与数据安全的深度反思。2月2日，美国媒体报道AI智能体社交平台Moltbook因几乎完全由AI开发，缺乏基本安全设计，导致超6000名用户隐私数据暴露。这一事件凸显了AI快速生成代码模式在安全层面的潜在风险，以及当前监管框架对新型AI应用形态的适配不足。 行业内部对AI冲击的担忧引发市场波动，技术颠覆效应开始显现在资本市场。2月5日，Anthropic发布在金融研究方面能力强大的ClaudeOpus4.6模型后，多家金融数据服务公司股价应声下跌。1月30日，谷歌开放世界模型原型后，市场担忧其对游戏行业的颠覆性影响，导致Unity等多家游戏公司股价大幅下挫。这反映出AI技术进展正快速转化为对传统行业商业模式与市场估值的现实压力。 # 七、智库观点：技术演进将重点聚焦应用落地 # 1.MIT Technology Review: 《2026年“十大突破性技术”》 当前技术演进正从“能否实现”转向“如何应用”，在多个前沿领域出现兼具重大潜力与伦理挑战的突破。人工智能、能源与生命科学是2026年最具突破潜力的三大领域，其技术发展均在规模化与伦理约束的张力中推进。人工智能方面，AI模型训练需求正驱动电力需求超1吉瓦的超大规模数据中心加速建设，迫使行业探索液冷、核能甚至空间太阳能等散热与供能方案；生成式AI工具已贡献谷歌超 $25\%$ 的代码产出，显著提升开发效率的同时也抬高行业入门门槛；而机制可解释性研究通过还原模型内部特征路径，试图破解算法“黑箱”以应对其幻觉与作弊风险。能源方面，钠离子电池因原料丰富、安全性高，已在电网储能与中国低速电动车市场开启商业化应用，而下一代核反应堆设计则成为满足AI算力爆发式增长的重要无碳电力选项。生命科学方面，碱基编辑成功为罕见病婴儿实施个体化治疗，推动了“ $\mathrm{N} = 1$ ”定制医疗范式；胚胎评分技术却因可预测非疾病性状而陷入优生学伦理争议。此外，商业空间站将于2026年首次发射，开启私营太空运营时代。这些突破共同凸显出，技术创新在追求规模效应的同时，正面临可靠性、可持续性与社会接受的深层挑战。 # 2.兰德公司：《国家的新纪元：人工智能时代的国力与优势》 AI带来的竞争挑战本质上是社会层面而非单纯技术层面。报告以工业革命等历史技术革命经验为借鉴，结合AI技术特性、发展前景及自我强化式起飞至超级智能、AI发展停滞、渐进式涌现三类演进场景的分析，围绕国家抱负与意志力、统一国家认同、共享机会、积极有为的国家、有效制度、学习与适应型社会、竞争性多样性与多元主义七大核心社会特征，评估了AI对各特征的双重影响（既存在激发国民自信、强化社会凝聚力、拓宽发展机会等积极作用，也面临引发社会疏离、撕裂社会、固化不平等、削弱人类能动性等潜在风险），并最终提出美国应通过构建公共部门AI能力、培养相关人才、推动AI普惠应用、保障人类自主能动性、支持知识发现、改善信息环境、优化公共部门官僚体系、建立AI前瞻与战略职能八大战略举措构建AI时代社会竞争力，强调各国需摒弃技术至上理念，以人类尊严与自主能动性为核心，通过塑造AI的社会影响、强化社会基础、平衡技术创新与社会稳定，将AI整合进支撑国家竞争力的社会基础中，而非仅专注技术本身，方能实现长期竞争优势。 # 3.联合国贸易和发展会议：《2025世界投资报告》 在投资政策呈现激励与限制并存、可持续融资分化、国际规则演变之际，推动数字经济包容性增长已成为关键。2024年全球外国直接投资（FDI）表面增长 $4\%$ 至1.5万亿美元，但剔除不稳定金融交易后实际下降 $11\%$ ，连续两年两位数下滑，国际项目融资、可持续发展目标相关领域投资均呈颓势。数字经济成为唯一亮点，以 $10\% - 12\%$ 的年增速远超全球GDP增速，但投资分布高度不均衡，发展中国家虽吸引大量绿地投资却集中于少数国家，数字鸿沟持续扩大。报告分析了国际投资、投资政策、可持续融资三大核心趋势，深入探讨数字经济领域的投资特征、影响因素及政策需求，提出需通过完善政策框架、加强国际合作、强化基础设施与技能建设等举措，推动数字经济投资实现包容性与可持续发展，助力弥合全球发展差距。 # 4.Anthropic: 《人类经济指数：理解AI应用的新基石》 AI虽能加速高教育要求任务，但其实际生产力贡献受任务成功率制约，预测美国年均劳动生产率增长或从1.8个百分点修正至1.0个百分点。AI的渗透可能导致多数职业面临“去技能化”，而人力资本，尤其是人类有效指令AI与审核其产出的能力，将成为弥合技术潜力与实际经济收益之间差距、应对结构性转型挑战的关键。报告基于2025年11月对100万次Claude.ai对话的分析，引入了“经济基元”（Economic Primitives）指标体系，从任务复杂性、技能水平、自主性、成功率及用例五个维度深度刻画AI的经济影响。研究显示，Claude的使用仍高度集中，前10大任务占据消费端使用量的 $24\%$ ，而企业端API的集中度则升至 $32\%$ ；美国境内各州间的AI使用强度呈现显著收敛态势，基尼系数从0.37降至0.32，预示区域差距可能在2至5年内弥合；AI倾向于覆盖受教育年限要求更高的任务，导致多数职业面临去技能化风险；将模型的可靠性纳入考量后，AI对美国未来十年劳动生产率年均增长的贡献预测从1.8个百分点修正至1.0个百分点，揭示了技术可靠性对生产力增益的制约影响。 # 八、风险提示 对政策理解不到位的风险；政策落实不及预期的风险；技术发展不确定性风险。 # 分析师承诺及简介 本人承诺以勤勉的执业态度，独立、客观地出具本报告，本报告清晰准确地反映本人的研究观点。本人薪酬的任何部分过去不曾与、现在不与、未来也将不会与本报告的具体推荐或观点直接或间接相关。 彭雅哲：中国银河证券新发展研究院数字经济研究员。 # 免责声明 本报告由中国银河证券股份有限公司（以下简称银河证券）向其客户提供。银河证券无需因接收人收到本报告而视其为客户。若您并非银河证券客户中的专业投资者，为保证服务质量、控制投资风险、应首先联系银河证券机构销售部门或客户经理，完成投资者适当性匹配，并充分了解该项服务的性质、特点、使用的注意事项以及若不当使用可能带来的风险或损失。 本报告所载的全部内容只提供给客户做参考之用，并不构成对客户的投资咨询建议，并非作为买卖、认购证券或其它金融工具的邀请或保证。客户不应单纯依靠本报告而取代自我独立判断。银河证券认为本报告资料来源是可靠的，所载内容及观点客观公正，但不担保其准确性或完整性。本报告所载内容反映的是银河证券在最初发表本报告日期当日的判断，银河证券可发出其它与本报告所载内容不一致或有不同结论的报告，但银河证券没有义务和责任去及时更新本报告涉及的内容并通知客户。银河证券不对因客户使用本报告而导致的损失负任何责任。 本报告可能附带其它网站的地址或超级链接，对于可能涉及的银河证券网站以外的地址或超级链接，银河证券不对其内容负责。链接网站的内容不构成本报告的任何部分，客户需自行承担浏览这些网站的费用或风险。 银河证券在法律允许的情况下可参与、投资或持有本报告涉及的证券或进行证券交易，或向本报告涉及的公司提供或争取提供包括投资银行业务在内的服务或业务支持。银河证券可能与本报告涉及的公司之间存在业务关系，并无需事先或在获得业务关系后通知客户。 银河证券已具备中国证监会批复的证券投资咨询业务资格。除非另有说明，所有本报告的版权属于银河证券。未经银河证券书面授权许可，任何机构或个人不得以任何形式转发、转载、翻版或传播本报告。特提醒公众投资者慎重使用未经授权刊载或者转发的本公司证券研究报告。 本报告版权归银河证券所有并保留最终解释权。 评级标准 评级标准 评级 说明 评级标准为报告发布日后的6到12个月行业指数（或公司股价）相对市场表现，其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准，北交所市场以北证50指数为基准，香港市场以恒生指数为基准。 行业评级 推荐：相对基准指数涨幅10%以上 中性：相对基准指数涨幅在-5%~10%之间 回避：相对基准指数跌幅5%以上 公司评级 推荐：相对基准指数涨幅20%以上 谨慎推荐：相对基准指数涨幅在5%~20%之间 中性：相对基准指数涨幅在-5%~5%之间 回避：相对基准指数跌幅5%以上 # 联系 中国银河证券股份有限公司研究院 深圳市福田区金田路3088号中洲大厦20层 上海浦东新区富城路99号震旦大厦31层 北京市丰台区西营街8号院1号楼青海金融大厦 公司网址：www.chinastock.com.cn 机构请致电： 深广地区： 苏一耘 0755-83479312 suyiyun_yj@chinastock.com.cn 程曦 0755-83471683 chengxi_yj@chinastock.com.cn 上海地区： 林程021-60387901 lincheng_yj@chinastock.com.cn 李洋洋 021-20252671 liyangyang_yj@chinastock.com.cn 北京地区： 田薇 010-80927721 tianwei@chinastock.com.cn 褚颖 010-80927755 chuying_yj@chinastock.com.cn