筑牢算力底座 - 中国算力产业正从展示单颗芯片转向展示系统级能力，华为展出集成1024张昇腾卡的Atlas 950 SuperPoD，算力规模可扩展至50万卡；摩尔线程MTT C256超节点实现标准单宽机柜128卡全互联；阿里云首次通过公共云对外提供超节点形态的AI算力服务[6] - 产业链通过生态联盟共同推进国产化，商汤联合寒武纪、沐曦股份、中科海光、华为昇腾等发起“银河计划”，计划建设5个万卡级国产智算集群，未来5年国产化替代将是整个AI上游硬件生态体系的重构[8] - 行业竞争焦点从比拼GPU数量转向提升算力利用效率，以释放万亿级算力价值空间，追求更低成本、更高效率、更强应用能力[9] - 全球企业参与中国算力生态建设，例如希捷展示全系列存储产品以助力AI数据高效流转，汇集全球技术有望推动国内大模型训练与推理成本加速下探[10] 大模型进化 - 国产大模型厂商集体向超大参数发起攻坚，月之暗面推出2.8万亿参数K3模型，MiniMax下一代M3 Pro规划超2万亿参数，科大讯飞也在布局同类旗舰产品[12] - 行业认为2026年是模型能力关键拐点，AI已突破短时任务局限，可自主连续完成数十小时长周期工作，站在通用人工智能发展关键节点[12] - 未来12-24个月，顶尖模型将内化大部分“外挂”能力，包括任务规划、工具调用、多Agent协同及部分工程能力[13] - 具身智能成为前沿突破方向，产业竞争重心从硬件形态转向“大脑”，即能否用同一模型驱动不同构型机器人并在开放动态环境中稳定工作[13] 物理AI与具身智能 - 行业对数字大模型直接作为机器人“大脑”的路径产生新看法，蚂蚁灵波发布“全栈大脑 2.0”，强调需围绕机器人在物理世界中执行任务的需- 求进行系统设计，而非简单移植数字内容训练模型[14] - 物理AI的发展需要模型、数据、训练方法三者系统性闭环的能力，世界模型与强化学习的深度结合被认为是推动行业跨越范式拐点的最大突破口[14] - 具身智能出现质变的时间点有望在2027年底到2028年初，行业已在模型架构及数据采集标注范式上形成初期发现[15] 终端应用变革 - 终端用户对AI的期待从获取答案转向帮助完成复杂任务，阿里巴巴、字节跳动等已将大模型能力嵌入核心产品，网易有道等展示了AI Agent可连接文件、终端、浏览器等并自动拆解执行任务的应用进展[15] - 智能体手机集中爆发，荣耀、阶跃星辰、努比亚等厂商围绕智能体重构操作系统，使AI能理解用户意图、自主调用工具并完成复杂任务，旨在激发换机市场需求[16] - 智能眼镜成为重要AI入口载体，VITURE、科大讯飞等展示新技术，2026年第一季度全球智能眼镜出货量同比增长167%，全年出货量有望达到约1360万台[17] 机器人产业发展 - 中国机器人产业链丰富度提升，智元、宇树、擎朗、均普智能等企业展示产品，机器人突破性进展基于更多数据范式下形成的模型能力，同时头部公司开始实现规模量产对硬件能力收敛起到关键作用[18] - 均普智能展示了全球首条实现多台具身智能机器人协同作业的完整产线，临界点、万拿机器人等展示了多自由度灵巧手产品[18] - 特斯拉机器人正在美国工厂筹备量产，被视为中国企业的潜在竞争对手，但其量产若能跑通产业链、培育市场共识，对中国机器人产业亦有积极意义，可能催化国产供应链体系加速迭代[19][21]