在技术爆发的“闪电风暴”中，我们需要“北极星”般的定力，看清人工智能从效率工具到新质生产力的变革路径。

2025年，我们被卷入“系统1”的闪电风暴。DeepSeek以MTP与MoE架构完成大模型“效率革命”，Gemini 3.0让AI拥有理解三维世界的“世界模型”，通用Agent让AI成为数字劳动力。站在2026年开端，我们需要启动“系统2”的慢思考，寻找不变的底层逻辑。

从机器人大脑的突破，到智能经济的分步落地，人工智能正在重塑世界。中国在开源模型、应用场景和产业融合方面展现出独特优势，为全球AI治理贡献东方智慧。

01 机器人大脑变革：3年内迎来“DeepSeek时刻”

我国战略科学家钱学森提出的“四种革命理论”，为理解人工智能发展提供了清晰框架。按照“智能科学-智能技术-智能经济-智能社会”的发展路径，核心技术“机器人大脑”的变革时刻尚未到来，但未来3年将有较大概率突破。

通用机器人操作系统将成为关键，具备操作复杂任务的灵巧手智能、新任务规划智能、长推理与泛化智能、群体协同智能等能力。一旦突破，将开启机器人大规模走进工厂、降低成本、最终步入千家万户的进程。

当前国家连续发布《“数据要素×”三年行动计划》、《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等政策，正是为人工智能+新质生产力“铺路修桥”，提供产业开放场景、真实训练数据和垂直行业模型试点机会。

02 智能经济蓝图：分上下半场梯次推进

基于世界经济论坛、世界银行、高盛、普华永道等机构数据分析，人工智能推动智能经济落地将分为上下两个半场。

上半场，当前AIGC创造了全球1%左右的GDP，只是“开胃菜”。3年后AI效率工具将带来2%~3.5%的GDP产值（5.2万亿美元）。到2030年（“十五五”末），AI将贡献全球14%的GDP规模（15.7万亿美元），这才是“人工智能+新质生产力”的价值体现。

下半场，伴随机器人大脑与产品的规模化推广，2035年智能体与机器人经济将创造45%的全球GDP产值（80.4万亿美元），2040年这一比例将达80%。

03 竞争格局迁移：从模型到平台与入口

中国人工智能竞争围绕“入口-MaaS-基础模型-算力”四大战场展开，竞争焦点正从基础模型向开发平台和AI入口迁移。

开源战略成为关键。以通义千问、DeepSeek为代表的基础模型迅速缩短与国际差距，并向全球开发者开源，构建人工智能时代的“中国安卓”生态。

MaaS平台成为“Agent孵化器”，让开发者便捷调用各类模型和接口，打破APP壁垒，催生更多AI生产力工具。而入口竞争从爆款APP转向跨应用的个人智能体助手，阿里“千问”、字节“豆包”、腾讯“元宝”成为头部玩家。

斯坦福李飞飞团队《2025年人工智能指数报告》显示，中美模型性能差距已从两位数缩小到近乎持平，2026年可能见证中国AI模型反超。

04 应用双引擎：视频生成与编程工具率先规模化

AI视频生成和AI辅助编程已成为智能商业应用的两大“火车头”，分别代表人类的“情绪价值”和“效率优先”需求。

AI视频领域，截至2025年9月，AI在视频领域的渗透率突破63%。全球TOP10文生视频模型中，除Google Veo、OpenAI Sora2外均由中国企业主导。行业数据显示，AI驱动的视频营销项目平均投资回报率达1:5.7。

AI编程工具市场增长更快。IDC数据显示，2025年中国市场规模达24.5亿元，年增速187.3%，字节跳动Trae以41.2%份额领跑。在940万中国程序员中，已有29.8%（280万人）成为善于使用AI开发工具的人机协作型开发者。

05 硬件革命：交互与控制成为核心

2025-2030年，消费级AI硬件的核心变革按重要性依次是“交互体验”、“芯片性能”、“应用丰富性”、“隐私保护”。

多模态主动感知、空间决策智能体、个人AI家庭助手、听觉智能、意图计算等将成为2026年的创新方向。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》设定清晰目标：到2027年，新一代智能终端应用普及率超70%；到2030年超过90%。

2026年，产业场景将涌现L3智能驾驶汽车、跨应用手机智能体、无屏可穿戴终端、初代工业智能机器人等新物种。正如钱学森所说：“控制决定价值，而非计算。”

06 数据竞争：从参数规模到特色数据

2026年，数据决定模型的能力边界。采用相同基础数据集训练出的顶尖模型能力差异不大，而特色数据成为差异化关键。

大模型研发正从“卷参数”转向“卷数据”：

? GenAI阶段：互联网语料数据从0.1亿Token飙升到100万亿token

? 智能体阶段：企业场景知识数据成为核心，个性化记忆数据从10GB/s提速到1TB/s

? 具身智能阶段：实时数据流让机器人能够分钟级自适应、自学习

华为预测，到2035年，全球存储容量需求将比2025年增长500倍，AI数据占比超过70%，数据成为社会的“智能发动机”。

07 MaaS平台：孵化智能体互联网生态

MaaS通过API提供对基础模型或定制化AI模型的访问，让开发者和企业无需管理底层基础设施就能构建AI应用，大幅降低创新门槛。

全球头部MaaS平台包括Google Vertex AI、AWS Bedrock、微软Azure AI、字节火山引擎、阿里云百炼、腾讯云TI-Matrix、华为云ModelArts Studio等，为开发者提供丰富资源。

《巴伦周刊》将当前MaaS类比为“2012年的云计算时刻”，认为下一代智能体互联网巨头将是最懂智能体软硬件开发的平台服务商。MaaS商业模式具有“零边际成本”特征，支持的应用开发者越多，分摊成本越低、价值越大。

08 算力变革：后摩尔定律时代的中国路径

华为在《智能世界2035》报告中预测，2035年全社会的算力需求将达到惊人的10^27 FLOPS，比2025年增长10万倍。

面对挑战，指引通信产业发展的香农定律在放缓，摩尔定律年增速从50%降至5%以下，冯·诺依曼架构的“能效瓶颈”凸显。我国必须在材料器件、工程工艺、计算架构、计算范式四类核心领域取得颠覆性突破。

高效处理连续变量的模拟计算、高并行性能的光计算、低功耗的类脑计算、擅长超复杂问题的量子计算等新型范式，将在AI训练、科学计算等场景实现计算能效的指数级突破。

09 智能超越：AI智商将超过99%人类

据TrackingAI分析，2024年所有AI模型智商未达到人类平均100，2025年新发布模型大部分处于100-140之间，2026年领先企业的AI模型将超过智商140，即超过99.8%的人类。

斯坦福李飞飞团队《2025年人工智能指数报告》也显示，2025年AI大模型已在博士水平科学问题分析、竞赛级数学、多任务语言理解超越人类，2024年就在图像分类、视觉推理等领域超越人类。

与其焦虑追赶不上AI智商发展，不如思考如何在工作生活中用好比自己更聪明的AI助手。

10 Scaling Law：驱动AI“从猿到人”进化

AI模型参数量的指数级增长遵循“Scaling Law”，展现出惊人的智能提升速度：

? 2012年AlexNet：千万参数，相当于果蝇脑突触数量

? 2018年GPT初代：亿级参数，与蜜蜂接近

? 2020年GPT-3：千亿参数，相当于小老鼠

? 2023年GPT-4：万亿参数，与猫咪、猴子类似

? 2025年GPT-5：逼近十万亿参数

? 2026年后续模型：朝着百万亿参数探索

人类拥有10^14-15脑突触数量，AI模型在复杂规模上逼近人类，从“网络拓扑效率”和“动态可塑性”持续提升，沿着“从猿到人”的智力进化之路前进。

在工业时代，机器是人类体力的物化；在AI时代，模型是人类集体认知的超级工具。智能产业中，算法与算力组成的“超级智能”大幅替代人类昂贵低速的脑力耗费。

马克思认为：“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。”在西方，智能经济可能由极少数精英主导；而在东方，像水电煤一样的AI基础设施将普惠全民，社会化新质生产力成为主流。

《三国志》云：“能用众力，则无敌于天下矣；能用众智，则无畏于圣人矣。”人民群众中蕴含着丰富的智慧和无限的创造力，东方AI从群众中来，到群众中去，在百年大变局中，人民是创造历史的根本动力。