核心观点 - 本期报告的核心观点是：AI Agent（智能体）正开启从工具到伙伴的新时代，标志着人工智能发展进入新阶段 [1][2] 本期焦点：AI Agent开启从工具到伙伴新时代 - AI Agent市场正迎来爆发式增长，预计从2023年的82亿美元增长至2033年的141亿美元，年复合增长率达5.5% [4] - 从细分市场看，聊天机器人（Chatbots）预计从2023年的62亿美元增长至2033年的107亿美元，虚拟助手（Virtual Assistants）从29亿美元增长至51亿美元，自主代理（Autonomous Agents）从15亿美元增长至26亿美元 [4][5] - 技术发展脉络可划分为三个阶段：从被动响应的工具，到具备初步自主性的助手，再到能够主动规划、协同工作的伙伴型智能体 [4] - 报告以Moltbot和OpenClaw等案例说明AI Agent的演进，例如Moltbot在GitHub上发布后引发广泛关注 [2][4] 中国动态：区域协同与生态构建加速AI产业变革 - 顶层设计强化，中央政治局新年首次集体学习聚焦“未来产业”，国家层面密集出台政策推进“人工智能+”在各关键领域的深度融合 [11][12] - 地方产业布局因地制宜，一线城市推出系统方案建设AI产业高地，多地出台专项政策推动“人工智能+”深度融合 [12] - 资本市场动向活跃，头部AI企业获得巨额融资，例如某企业获得50亿元人民币B+轮融资，彰显资本市场长期信心 [12] - 政府产业基金通过市场化运作有效撬动社会资本，例如某基金规模达47.1亿元人民币，预计带动228.9亿元社会投资 [12] - 产业生态构建加速，行业联盟通过研究、标准与倡议引导发展，权威报告显示中国互联网用户达11亿，人工智能企业数量达6.02万家，较2024年增长141.7% [12] - 安全与标准化同步推进，监管部门对AI安全风险保持警惕，我国在国际标准领域的转化率与贡献度实现双提升，2025年国际标准转化率达88.9% [12][13] 美国动态：AI资本与商业化步入竞争白热化阶段 - 产业资本动作频繁，头部企业持续吸引大规模融资，例如Anthropic寻求200亿美元融资，估值达3500亿美元，OpenAI寻求1000亿美元融资 [13] - 科技巨头进行战略性投资以强化全产业链布局，例如对AI算力公司CoreWeave投资200亿美元，计划到2030年将AI算力投资增至50亿美元 [13] - 企业并购整合凸显生态聚合趋势，例如SpaceX收购xAI部分股权，交易金额达1.25亿美元 [13] - 商业化进程加速，头部AI企业积极探索广告等多元收入模式，路径出现分化，OpenAI在ChatGPT中测试广告，而Anthropic则为其AI助手Claude探索企业级订阅模式 [14] - 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，例如Anthropic发布Claude Cowork工具 [14] - 基础设施军备竞赛加剧，全球科技巨头资本开支创新高，AI基础设施成为投入重点，Meta计划2026年资本开支达1150亿至1350亿美元，另一巨头计划2026年资本开支约2000亿美元 [14][15] - 云计算巨头为应对AI算力成本压力首次提价，电力等传统资源成为AI发展新瓶颈，带动相关产业链投资 [15] - 监管、伦理与安全争议不断，AI军事化应用引发伦理拉锯，生物识别等激进身份验证方案引发隐私担忧 [15] - 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 [16] 欧洲动态：以监管与产业整合推动AI产业发展 - 强化内容安全与平台治理，英国联合科技巨头开发全球性评估框架应对深度伪造技术挑战 [16] - 监管机构对生成式AI应用的滥用风险启动调查，例如对X平台和xAI的Grok应用进行调查，聚焦数据保护与在线安全 [17] - 通过并购与协议强化技术整合与竞争力，工业巨头战略收购Canopus AI以增强核心竞争力，大型投资集团Prosus与AWS达成全面战略协议推动全球电子商务生态的AI转型 [17] - 加强法规监管与市场竞争，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 [17] 其他国家：AI基础设施加码并驱动存储周期 - 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，SK海力士2025年第四季度营业利润同比增长34%至32.83亿美元，HBM产品需求旺盛 [18] - 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，SK海力士为微软Maia 200 AI加速器供应HBM3E [18] - 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 [18] - 亚太地区强化半导体制造与材料布局，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，投资额达5000亿日元 [20] - 韩国AI芯片设计公司FuriosaAI实现产品Renegade量产，为企业级推理场景提供专用加速方案 [20] - 数字基础设施投资持续加码，数据中心运营商Digital Edge在东南亚投资45亿美元建设面向AI的超大规模设施CGK Campus，IT负载规划达500MW，最终扩展至1GW，设计PUE为1.25 [20] 技术前沿：AI智能体与平台生态构建加速 - 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，如Kimi K2.5、Step3.5 Flash、Qwen3-Coder-Next [21] - 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，如Qwen3-Max-Thinking、Anthropic的Claude Opus 4.6 [21] - 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，OpenAI发布企业级AI代理平台Frontier，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 [21] - 编程智能体成为竞争热点，模型与工具链深度结合推动开发者生产力革命，OpenAI发布GPT-5.3-Codex [21] - AI原生协作工具涌现，深度重塑特定专业领域工作流，例如OpenAI发布基于GPT-5.2的学术写作工具Prism，支持LaTeX [21] - 具身智能与机器人技术从实验室走向现实验证，Figure AI的人形机器人Helix 02在全身自主控制与长时序任务执行上取得突破 [22] - 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，如LingBot-VA、UnifoLM-VLA-0 [22] - 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到在轨验证，专用AI推理加速器架构如微软Maia 200展现系统级竞争力 [22] - 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，OpenAI与Ginkgo Bioworks合作使用GPT-5加速生物制造研发，有望降低40%成本 [22] - 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，如DeepMind的Project Genie [22] - 垂直领域AI工具栈开放，推动气象等传统领域变革，如NVIDIA的Earth-2平台 [22] - 安全、治理与产业反思伴随技术发展，AI智能体平台因开发模式缺陷暴露重大安全漏洞，例如Moltbook漏洞涉及6000名开发者数据 [22] - 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 [23] 智库观点：技术演进将重点聚焦应用落地 - MIT Technology Review发布《2026年“十大突破性技术”》，指出当前技术演进正从“能否实现”转向“如何应用” [2][23] - 兰德公司报告《国家的新纪元：人工智能时代的国力与优势》认为，AI带来的竞争挑战本质上是社会层面而非单纯技术层面 [24] - 联合国贸发会议《2025世界投资报告》指出，在投资政策演变之际，推动数字经济包容性增长已成为关键，2024年全球FDI流动下降4%至1.5万亿美元，但数字领域投资增长11% [25] - Anthropic发布《人类经济指数：理解AI应用的新基石》，指出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渗透可能导致多数职业面临“去技能化” [26]