国泰海通证券：生根与重构——2026年全球人工智能技术、政策、产业与投融资趋势全景洞察报告（152页）.pdf

核心结论速览： 中国AI融资回暖显著，早期投资占主导：2026Q1中国AI产业链融资1332起，同比+745起、环比+525起。早期融资占比64.6%（860起），天使轮/A轮分别达342/332起，反映开源生态繁荣下的创业热潮与“投早投小”政策导向。 海外融资边际回暖但非全面复苏，资金高度集中于头部：2026Q1海外AI融资436起，同比+20起、环比+157起。但复苏呈结构性分化——资金集中于OpenAI（1100亿美元）、Anthropic（130+300亿美元）等头部基础模型公司，非头部企业融资环境未实质改善。 中国AI上市同步回暖，港股成为主阵地：2026Q1中国AI产业链上市23家，同比+18家、环比+6家。港交所主板占比87%（20家），受益于18C章程优化与互联互通机制深化。芯片与终端硬件企业上市领先。 海外AI上市陷入空窗期，但Q2头部企业启动IPO有望带动回暖：2026Q1海外AI上市为0，延续2025年逐季下降态势。但Anthropic与OpenAI于2026年6月相继启动保密申报，产业价值重心正从应用层向基座模型层回归。 大语言模型竞争从参数扩张转向系统效能优化：架构上从稠密Transformer转向稀疏MoE与混合注意力协同；原生多模态成为主流；后训练（RLVR+蒸馏）权重上升；长上下文从静态扩容转向动态记忆；快慢思考动态编排降低推理成本。 物理模型形成VLA与世界模型双主线，高质量物理交互数据决定产业化进度：VLA从模块化拼接走向端到端统一（小鹏VLA2.0、π0.5/0.7）；世界模型承担物理推演（NVIDIA Cosmos3）。共同瓶颈是高质量物理交互数据稀缺，仿真/视频数据与真实数据的融合路径成为主流。 AI基础设施训练侧从单点算力转向系统级有效算力：整柜化成为主线（NVIDIA GB300NVL72、华为Atlas900A3超节点），液冷与800V高压供电从工程偏好转为财务刚需，HBM与先进封装成为集群交付瓶颈。研究背景与行业全景。2025年以来，全球人工智能产业正经历从资本驱动向产业驱动的深刻转型，AI技术在千行百业中加速生根，重构资本配置逻辑与一二级市场定价体系。本报告从资本市场融资与上市、全球产业政策、产业链技术革新、巨头战略风向四大维度，系统梳理了2025-2026年全球AI产业的核心变化。资本市场层面，中国与海外呈现显著分化。中国AI融资事件数同环比大幅增长，资金加速向AI软件应用及物理AI（具身智能、智能驾驶）赛道集中，早期融资占比达64.6%；上市端，港股成为AI企业上市主阵地，芯片与应用层企业上市进程加速。海外融资边际回升但非全面复苏，资金高度集中于头部基础模型公司；上市端明显放缓，2026Q1无AI企业上市，反映二级市场对高溢价AI项目趋于理性。政策层面，全球AI政策重点集中在治理规则落地、算力建设以及“人工智能+”场景应用扩展。中国“人工智能+”行动、智能体规范、伦理审查、算电协同等政策持续推进；美国强调技术管制与全栈生态绑定；英国围绕主权AI与产业赋能；欧盟、日本、韩国聚焦AI工厂与本土大模型；东南亚和中东依托地缘与能源优势抢占差异化生态位。产业链层面，模型迭代、基础设施优化与应用落地三线并进。大语言模型从参数扩张转向系统效能优化，物理模型以VLA与世界模型并行推进，视频生成模型在短片场景初具商业化条件，Agent正从单次任务向持续运行演进。基础设施训练侧聚焦整柜化交付与系统级有效算力，推理侧围绕单位Token成本优化，边缘侧推进端边算力分层部署。应用层面，机器人进入量产验证，智能驾驶运营车扩张，企业Agent与AI编程逐步形成可交付产品。产业链深度解析。一、大语言模型：从参数扩张到系统效能优化。2025年以来，大语言模型竞争主线从参数规模扩张转向系统效能优化，五大技术趋势尤为突出：架构从稠密Transformer向混合架构演进。DeepSeek-V4系列采用稀疏MoE架构，总参数1.6万亿、激活参数490亿，百万token场景下单token浮点运算降至V3.2的27%，KV缓存占用降至约十分之一。MiniMax-M1采用混合注意力+MoE架构，10万token生成长度下推理计算量仅需DeepSeek-R1的25% FLOPs。商业定价方面，DeepSeek-V4-Pro缓存命中低至$0.025/百万token（基准输入价的1/120），让百万上下文场景具备工程经济可行性。原生多模态架构成为主流。Gemini3延续原生多模态设计，统一处理文本/图像/视频/音频；智源Emu3将多模态统一离散化到同一表示空间；Qwen3-Omni采用Thinker-Talker MoE架构，端到端音频对话延迟仅211毫秒。后训练权重上升。可验证强化学习（RLVR）和蒸馏+拒绝采样成为主要手段。DeepSeek从R1到V4验证了GRPO算法加可验证奖励引导模型修正推理路径的有效性。合成数据在后训练中主要起辅助作用，后训练的最终可靠性与对齐校验仍高度依赖真实数据。长上下文从静态窗口转向动态记忆。模型侧通过稀疏压缩（DeepSeek-V4 CSA/HCA混合注意力）降低KV缓存；系统侧通过缓存命中折扣（Claude Sonnet 4.6缓存命中价格为基准1/10）改变成本结构。长上下文价值重心从承载超长文本转向任务状态连续性，例如GPT-5.1-Codex-Max将百万上下文与原生工具搜索融合。快慢思考动态编排成为主流。GPT-5系列内置自动判断机制，简单问题走轻量通道、复杂问题启动深度推理，输出token减少50%-80%。Qwen3引入思考预算（thinking budget）参数，开发者可设置思考长度上限；Claude Opus4.7主推自适应思考模式。二、物理模型：VLA与世界模型双主线。物理模型行业主要沿VLA模型和世界模型两条路线推进。VLA从模块化拼接走向端到端统一——小鹏VLA2.0删除语言转译环节实现视觉到动作直连，π0.5通过多机器人/多任务数据联合训练提升泛化能力。世界模型承担物理推演职能——NVIDIA Cosmos3将视觉推理、世界生成和动作预测整合到统一模型，V-JEPA2先用超100万小时互联网视频预训练，再用不足62小时机器人操作数据后训练完成陌生环境抓取任务。共同瓶颈是高质量物理交互数据稀缺。行业同时依赖三类数据：真实数据（高保真但采集成本高昂，LingBot-VLA使用9种机器人平台约2万小时真实操作数据）；仿真数据（大规模获取、覆盖长尾场景，RoboTwin2.0覆盖50项双臂操作任务和5种机器人本体）；视频数据（来源广泛、训练成本低，但缺乏物理交互和精确标注）。仿真/视频数据与真实数据相结合的路径或是未来主流。三、AI基础设施：训练、推理、边缘分域演进。训练侧：产业重心从单点算力转向系统级有效算力（MFU）。整柜化成为主线——NVIDIA GB300NVL72通过NVLink全互连整合72个GPU与36个CPU，功耗约120kW需配套全液冷。华为“韬（t）定律”将优化目标从晶体管面积缩小拓展至缩短数据流转时间。供电散热成为前置条件，单机柜功率向百千瓦级迈进；800V HVDC架构端到端效率较54V系统提升约5%、TCO降低约30%。HBM与先进封装成为交付瓶颈——SK海力士HBM4、三星HBM4E进入客户验证阶段，掌握关键产能的厂商具备更强议价权。推理侧：围绕单位Token成本优化。KV Cache管理成为长上下文服务关键瓶颈——DeepSeek-V4-Pro支持1M上下文，但即使KV缓存优化至10%，绝对占用仍可达数十GB。PD分离成为集群主流架构（NVIDIA Dynamo在Blackwell架构上通过PD分离将交互速度提升4倍）。芯片选择从通用性能转向场景成本最优——TrendForce预测2026年ASIC出货量增长率44.6%高于GPU的16.1%。液冷与800V高压供电从工程偏好转为财务刚需。边缘侧：从硬件堆叠向软硬协同演进。端侧设备低功耗紧凑形态（Supermicro SYS-E300、研华DS-011），边缘节点侧重高带宽显存与工业加固（戴尔XR8720t）。软件工具链成为竞争焦点——恩智浦eIQ Agentic AI Framework、瑞萨Renesas365等将“芯片+算法+工具链”打包为可落地解决方案。交付模式向订阅式租赁转变，算力虚拟化提升异构资源利用率。四、AI应用：多点开花，从试点走向量产。AI+机器人：软件侧数据工具向全链路研发辅助演进（NVIDIA Cosmos/Isaac工具链），基础模型强化新任务适配能力（π0.7跨本体迁移、Xiaomi-Robotics-0 LIBERO基准98.7%）。硬件侧，工业场景走向量产——Figure BotQ工厂四个月内产量由每日1台提升至每小时1台，整机一次通过率超80%；家庭场景聚焦安全与长链验证——1X NEO采用腱驱动与软质外壳降低碰撞风险，Figure Helix02完成4分钟61步洗碗机操作。AI+智能驾驶：仿真验证体系成熟（Waymo World Model、小马智行PonyWorld2.0），端到端架构收敛（华为ADS5 WEWA2.0引入多智能体博弈+在线强化学习）。运营车扩张——萝卜快跑2026Q1完成320万次订单（同比+120%），Waymo第六代Driver进入全无人运营。乘用车L2渗透率达69.15%，L3处于限定条件试点。AI Agent：企业流程Agent率先形成完整工作流（ServiceNow+Claude、Graebel用Copilot Studio处理搬迁服务），软件研发Agent覆盖编码全流程（OpenAI Codex周活超500万、Cursor 30% PRs由云端Agent创建），办公Agent持续跟进（Microsoft Scout、Google Antigravity2.0）。AI+内容生成：视频生成进入生产流水线——可灵AI 2026Q1收入超6.5亿元（同比+300%），参与《太平年》《大卫王朝》影视制作。AI编程强化长周期任务——GPT-5.5在Terminal-Bench2.0达82.7%，Cursor自研Composer2.5提升长周期行为稳定性。全球巨头战略风向——十家头部企业对比。| 厂商 | 核心战略 | 关键产品/进展 | 差异化优势 ||||||| 英伟达 | 从算力硬件向AI系统方案延伸 | Vera Rubin平台7芯片全面生产、Dynamo 1.0推理框架、Cosmos3物理AI | 系统级AI工厂全栈能力 || 谷歌 | 模型/物理场景/云平台协同 | Gemini3.5 Flash、Gemini Robotics-ER1.6、TPU8t/8i、Antigravity2.0 | 搜索+办公+云生态入口 || 微软 | AI底层+开发者工具+企业应用 | MAI自研模型、Maia200芯片、Agent365治理平台、Copilot Cowork | 企业级AI全栈+办公入口 || OpenAI | 模型分层+智能体+算力 | GPT-5.5系列、Codex周活500万、ChatGPT Workspace Agents | 消费+企业双市场覆盖 || Anthropic | 可靠性+安全治理+企业工作流 | Claude Opus4.8、Managed Agents、Glasswing安全计划 | 企业级安全与可靠性 || 华为 | 昇腾算力+盘古模型+行业方案 | Atlas 350（2.87倍H20）、盘古全开源、乾崑ADS5 | 国产算力全栈+行业私有化 || 百度 | 技术自研+生态赋能 | 文心5.1（LMArena全球第四）、飞桨2333万开发者、昆仑芯万卡集群 | 芯片+框架+模型+平台闭环 || 字节跳动 | 模型+平台+终端三线协同 | Seed2.0系列、豆包日Token120万亿、扣子3.0 | 低价策略+高并发能力 || 阿里巴巴 | 开源模型+AI云 | Qwen3.7-Max（CodeArena全球第二）、真武M890、百炼平台 | 开源生态+AI云基础设施 || 腾讯 | 超级应用+B/C端协同 | 混元Hy3 preview、元宝DAU 5000万、ADP4.0、腾讯会议AI同传 | 微信/QQ/会议高频入口 |延伸阅读。以上为报告核心趋势分析，如需获取完整报告详细数据及全产业链分析，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ区块。问：2026Q1中国AI融资与海外AI融资的核心差异是什么？答：中国AI融资呈现“量价齐升”态势——事件数同比+745起、环比+525起，早期融资占比64.6%，反映开源生态繁荣下的创业热潮。海外AI融资呈“结构性回暖”——总量边际回升但非全面复苏，资金高度集中于OpenAI（1100亿美元）、Anthropic（430亿美元）等头部基础模型公司，非头部企业融资环境未实质改善。问：大语言模型从“参数扩张”转向“系统效能优化”具体指什么？答：行业不再单纯堆叠参数规模，而是通过架构创新降低推理成本。具体包括：稀疏MoE架构（DeepSeek-V4总参数1.6万亿仅激活490亿）、混合注意力与MoE协同（MiniMax-M1推理计算量仅R1的25%）、原生多模态统一建模、后训练强化学习（GRPO+可验证奖励）、快慢思考动态编排（GPT-5自动判断分配计算资源）。核心目标是在同等效果下降低单位Token成本。问：物理模型（VLA与世界模型）的产业化瓶颈是什么？答：核心瓶颈是“高质量物理交互数据稀缺”。语言模型可用互联网文本训练，机器人数据必须依赖真实硬件或高质量仿真环境。行业正通过三类数据互补解决：真实数据（高保真但成本高）、仿真数据（大规模可获取但存在Sim2Real差距）、视频数据（来源广泛但缺乏物理交互）。LingBot-VLA用2万小时真实数据验证了规模与性能的正相关。问：AI基础设施训练侧为何从“单芯片”转向“整柜系统”？答：单芯片性能受存储墙与通信墙限制，训练效率更多取决于芯片间互联带宽、HBM容量、集群调度算法及散热供电的协同程度。整柜化（如NVIDIA GB300NVL72、华为Atlas900A3超节点）通过高速互联、液冷、统一调度实现系统级优化。华为“韬（t）定律”指出，竞争正由单点制程能力转向系统级协同，缩短数据流转时间是关键。问：海外AI上市为何在2026Q1出现“空窗期”？后续怎么看？答：2025年海外多只AI新股上市后表现不及预期，二级市场对高估值AI资产承接力减弱，叠加估值折价压力与私募融资/并购替代路径分流，导致2026Q1上市为0。但2026Q2迎来转折——Anthropic与OpenAI于2026年6月相继启动保密申报（Confidential Filing），进入IPO筹备轨道。后续头部基座模型超级IPO窗口开启，有望带动海外全产业链融资与上市节奏边际回暖。数据来源说明。本报告数据来源于国泰海通证券研究所基于企名片、天眼查APP、36氪、finsmes等一级市场主流数据库的整理分析，以及各公司官方公告、各国政府政策文件、学术论文与行业报告。覆盖时间范围为2025Q1至2026Q1。