文章核心观点 - 2026年瑞银大中华研讨会聚焦人工智能，探讨了AI从技术突破到商业落地、从基础设施到制度变革的全方位影响，认为AI正在以前所未有的速度重塑经济格局与产业生态 [4] 硬核崛起：半导体与算力的国产化进阶之路 - 在硬件层面，中国正在经历从“追赶者”到“并跑者”甚至一些领域“领跑者”的转变，在功率半导体等关键领域已逐步缩小与国际巨头的差距 [6] - 中国完整的产业链与快速响应的客户生态，为本土企业在AI数据中心、新能源汽车、机器人等新兴领域快速切入提供了独特优势 [6] - 受限于台积电的产能限制，国产GPU企业的封装需求转向国内，倒逼本土企业研发适配的工艺设备与材料，中国在半导体设备、材料及先进封装等领域正迎来“系统性机会” [6] - 随着国产GPU公司崛起与AI算力需求爆发，中国有望在5-10年内培育出多个世界级的半导体企业，并形成具有自主技术路径的产业生态 [6] 应用落地：中国AI正从模型能力走向商业价值 - 2026年被多位嘉宾视为“智能体（Agent）元年”，过去由大学生、白领主导的分析、洞察类工作，正逐步被智能体替代或赋能 [7] - 以消费品行业为例，企业打造的AI智能体能够通过实时抓取社媒数据、分析市场趋势、生成产品创意，将新品研发周期从2-3个月缩短至每日迭代 [7] - 智能体正从被动响应指令的工具，转变为主动推送方案、驱动决策的“虚拟员工” [7] - 中美AI应用发展路径存在差异：美国企业更倾向于在不确定性中探索技术边界，而中国企业则擅长在明确需求下实现效率最大化，并且在成本控制等方面具有较强的竞争力 [7] - 中国AI应用正从本土走向全球，一些世界500强企业已开始引入中国的AI解决方案，“中国实践”正在成为全球标杆 [7] 基础设施：电力成为AI竞赛的新瓶颈 - AI的爆发式增长正在倒逼基础设施全面升级，电力供应成为制约算力发展的关键瓶颈 [9] - 欧美国家面临电网互联审批周期长、发电设备交付滞后等问题，而中国则通过超高压输电、绿电整合等方式，有效缓解能源与算力的错配矛盾 [9] - 液冷技术的普及解决了高密度算力的散热难题，同时无水制冷系统的推广，也有效破解了中西部地区的水资源瓶颈 [9] - 部分企业试图将AI训练外移至东南亚、南美等电力充沛地区，但面临水资源短缺、电网承载力不足、数据主权监管等新挑战 [9] - AI基础设施的竞争不仅是技术与成本的比拼，更是国家间能源统筹与政策协调的较量 [9] 人机共生：人与智能机器如何协作共进 - 美国俄亥俄州立大学工程学院院长Ayanna Howard博士提出协作机器人（Co-robotics）概念，认为未来是人与机器、人与AI协同工作，而非机器取代人类 [10] - AI与机器人将改变每一个现有职业，最容易被替代的将是物流、医院护理、教学等人力短缺、重复性高的领域 [12] - 技术变革将催生全新的就业方向，例如机器人维修师、机器人网络安全专家、人机协作设计师等新兴专业 [12] - 从幼儿园到大学，每个学生都应掌握AI，不仅是使用，更是理解其原理与局限，因为未来的每一份工作都将包含AI元素 [12] - 当学生能随时从AI获取答案，教育的目标不应再是记忆知识，而是学会如何与AI协作学习、批判思考、创造性解决问题 [13] 人工智能时代：制度变革与全球经济格局 - 短期内AI对全球GDP的拉动作用较为温和，2024年诺贝尔经济学奖得主Daron Acemoglu教授的分析表明，如果未来十年生产率能提升2%-3%，已属于乐观预期 [14][15] - 现实世界的工作场景极为复杂，这种复杂性超出了当前多数人工智能模型的能力范围，因此必须将人工智能与组织架构、员工队伍有机结合 [15] - AI真正的潜力不在于替代人类，而在于与人类形成互补，提升决策质量与创造力 [17] - 当前产业界过度追求通用人工智能（AGI），可能忽视了技术的社会嵌入性与制度适配性 [17] - 如果AI的发展路径不能与包容性制度重建相结合，可能加剧社会分裂与全球秩序动荡 [17]