在这一进程中，中国和美国成为全球人工智能发展的两大领导力量。两国在技术路径和产业模式上各具 特点，却共同推动了人工智能能力边界的持续扩展。以中国团队推出的DeepSeek相关大模型为例，其 在效率提升和工程优化方面的探索，在很大程度上改变了外界对人工智能发展"必须依赖极端算力投 入"的传统认知。这类实践表明，人工智能的创新并非沿着单一方向展开。 资本市场对人工智能的态度则呈现出更为复杂的分化。一方面，人工智能相关资产持续受到热烈追捧， 资本加速流向算力、基础设施和头部平台；另一方面，关于投资是否过度集中、商业模式是否清晰、技 术路线是否可持续的争论不时出现。一些投资者开始警惕重复建设和估值泡沫，担忧人工智能的发展节 奏可能快于现实需求的消化能力，相关企业的股价波动明显加剧。 在此背景下，2026年人工智能发展前景更显复杂而关键。从技术演进看，人工智能有望进一步向具备自 主性的系统形态迈进。尽管其最终形态和能力边界仍难以准确判断，但从大模型效果持续提升、落地场 景不断扩展等多方面观察，人工智能的演进速度无疑是历史上前所未有的。因此，对其未来技术潜力无 需过度悲观。真正的挑战在于，如何在其能力快速提升的同时，建立 ...