文章核心观点 - AI行业竞争已从单一的模型强弱转向技术体系、商业路径、基础设施和生态构建的综合博弈 [4] - 2026年将是AI应用形态“断崖式”迭代的关键年份，行业将全面拥抱Agent模式，传统的App概念可能被颠覆 [39] - 基础设施（光通信、存储、电力）是AI发展的关键瓶颈，其供需矛盾将创造投资机会 [48][53] 主要科技巨头竞争格局 Google - 在多模态任务上已建立显著的用户心智壁垒，用户在处理图片等任务时会主动从ChatGPT切换到Gemini [6] - AI搜索不仅未侵蚀传统广告收入，反而优化了经济模型，新广告形式的点击率和用户停留时长比传统搜索广告提升30%-40% [7] - 技术管线布局显示强大爆发力，特别是在视频生成与编辑领域，可能推出定义行业标准的视频编辑模型 [8] - 面临以Oracle、Nvidia和OpenAI为核心的“反Google联盟”的挑战，竞争焦点在于基础设施、芯片互联及模型生态 [9][12] OpenAI - 2026年可能是关键反转年份，看多观点认为其2025年的“停滞”主要受算力瓶颈制约，随着供应链理顺及Nvidia Blackwell算力上线，可能实现反弹 [13] - 看空观点认为其面临巨大变现压力与竞争，技术护城河收窄，用户在多模态任务上已开始向Gemini迁移 [14] - ChatGPT用户粘性依然很强，MAU已接近9亿 [13] Anthropic - 在B端市场战略卡位优势明显，比OpenAI更早、更真实地抓住了企业级业务的痛点 [15][16] - 围绕模型构建了强大的工程化能力与工具链支持（如Skills功能），帮助企业弥补LLM在实际应用中的缺陷 [16] - 在预计2026年将爆发的企业级AI（Enterprise AI）浪潮中，是被普遍低估的变量 [15] Meta - AI已为其广告效率带来3-5个百分点的实质性提升 [20] - 初步显现出AI年化收入规模可达600亿美元级别的潜力 [18] - 需警惕TikTok的竞争，其2025年利润预计达500亿美元级别，将对核心广告业务构成冲击 [22] Tesla - Robotaxi: 商业模式可能跑通，Cybercab整车成本约3万美元，测算显示其ROE远超传统卖车业务（单车利润2000-3000美元） [26] - Robotaxi: FSD安全性经历质变，新车渗透率达30%-40%，在奥斯汀实测累计行驶50万英里仅发生约7次事故，接近Waymo（8-10万英里一次事故）及人类驾驶水平 [26] - Optimus: 进展低于预期，因追求“第一性原理”在灵巧手等硬件环节遇瓶颈，面临中国供应链的激烈竞争，落地周期可能比预想长 [27] 下一代技术范式：World Model - World Model是区分行业领跑者与跟随者的胜负手，其突破将在端侧应用、虚拟世界、机器人及自动驾驶等领域建立巨大优势 [28] - Meta选择独特路径，通过“Segment Anything”从分割图片发展到分割声音、视频，试图以更接近人类感知的方式（原始声音和视觉输入）演化智能，以接近World Model本质 [28][31] - Google在多模态和World模型上的突破也被寄予厚望，2026年的核心看点之一是其能否推出下一代Veo模型及更好的World Model版本 [31] AI应用发展趋势 入口之争：操作系统 vs 超级应用 - 操作系统厂商（如Apple、Google）拥有天然的合规与系统权限优势 [32] - “App派”（如字节跳动的豆包、智谱）试图通过构建自身生态和推出AI手机等硬件来掌握流量分配权，被视为“掀桌子”举动 [32] - “App派”路径面临巨大执行困境：缺乏OS权限导致方案妥协（如利用“视障模式”或“截图模式”），并引发隐私与合规问题；同时，互联网大厂“既做裁判又做运动员”的角色难以建立共赢生态，易遭其他大厂封杀 [34] Agent模式兴起与端侧AI发展 - 预计2026年后，行业将全面拥抱Agent模式，AI手机和Agent服务将普及，打破传统App孤岛效应 [39] - 用户对数据主权和隐私的要求正推动计算权力向边缘侧转移，基于开源模型和本地Memory的方案具备非对称竞争优势 [40] - 端侧AI推高了消费电子硬件门槛，尤其是存储（DRAM和NAND），因本地隐私数据处理和多模态应用（如视频流Buffering）产生刚性需求 [40][41] - 长远看，AI将突破屏幕限制，驱动硬件进化为能与物理环境交互的智能终端 [42] 应用公司向上游延伸 - 智谱财报显示，其达到当前水平的年研发投入约4亿美元，表明AI应用公司在获得收入后，具备向底层研发延伸的现实可能性 [43][44] - Cursor等AI应用公司已开始从单纯做应用转向自建AI研发底座 [45] - 预计2026年前后，“应用反向进入底层研发”的趋势将越来越频繁 [47] 基础设施瓶颈与投资机会 光通信与互联 - 被视为算力产业链中“通胀度”最高的环节，需求可能迎来3-5倍的爆发式增长 [48] - 两大技术看点：Google的OCS（光路交换）技术和Nvidia下一代集群方案中大幅增加的光互联占比与创新 [48] 存储 - 正从周期趋势转向成长趋势，核心驱动力是Enterprise AI的强劲需求，以及pre-training、多模态和Long Context的需求 [49] - 用户希望AI记住所有历史交互，数据量指数级增长，压缩技术缓解有限，存储缺口巨大 [49] - 供给侧形成“攻守同盟”，厂商经营逻辑转向利润最大化，导致消费电子厂商处于被动“价高者得”的竞价模式 [50][51] - 只要AI趋势持续，存储行业将处于卖方市场，美光等厂商的业绩增长和价格上涨在2026年具有高确定性 [52] 电力 - 将成为制约AI发展的最大物理瓶颈，叙事逻辑从“卡”转向“电” [53] - 深层矛盾在于电网输配电能力的老旧与低效（尤其在美国），催生了微电网和储能的爆发性机会 [53] - 电力需求爆发将利好上游大宗商品，特别是铜和锂，预计2026年价格有较大弹性 [53] - 宁德时代（CATL）被视为“产业链之王”，AI对电力的渴求是长周期基本面驱动力 [54] AI在垂直领域的落地路径 企业服务（Enterprise AI） - 2026年将加速渗透，在金融、HR、财务等垂直领域可能出现成熟的、产生实际业务增量的AI产品 [55] - 传统SaaS行业将面临挑战，企业IT预算可能被AI模型和应用分流，2026年美股软件公司将感受到实质性竞争压力 [59] - 埃森哲等系统集成商预计将与大模型厂商紧密协作，推动AI在企业场景中的规模化落地 [59] 金融预测与支付 - AI让预测市场（如Polymarket）从感性博彩转向理性风险对冲与决策辅助 [61] - 典型场景是“对冲现实生活成本”，AI可辅助个人做出精准预测并自动执行微小对冲交易 [62][63] - 2026年Agent将在泛支付领域落地，主要方向：自动交易机器人、电商自动化管理、以及基于crypto的自动化收益策略探索 [64] 监管环境与潜在风险 - 中国大模型备案制度存在“一次性许可”特点，过程监管相对薄弱，高流量应用若输出敏感内容可能触发回溯性严查，成为行业黑天鹅事件 [65] - 这种风险可能催生新的商业角色，即由国家官方授权的厂商提供“安全合规”API，作为AI应用必须接入的“网关”，蚂蚁或阿里等大厂有望成为“合规infra”提供商 [66]