潜在独角兽企业总体规模与增长 - 截至2024年底，中国潜在独角兽企业总量达816家，其中新晋255家 [1] - 近六年，潜在独角兽企业数量从296家增至816家，总量增长约1.8倍，累计入榜企业近1700家 [1] - 2024年有17家潜在独角兽企业“晋级毕业”，其中14家成长为独角兽企业，3家在港交所成功上市 [1] 企业结构与估值分布 - 成立5年内、估值达1亿美元的企业有547家，占比67% [1] - 成立5-9年、估值达5亿美元的企业有269家，占比33% [1] 前沿科技主导与创新能力 - 潜在独角兽企业群体中前沿科技企业占比达91.5%，较2019年的56.4%大幅提升 [1] - 近七成企业拥有授权发明专利，总量1.3万件，企均PCT申请6件 [1] 重点产业赛道分布 - 芯片、创新药赛道企业数量位列前二，均超百家 [2] - 新能源产业有76家企业，分布于清洁能源、新能源车、动力电池赛道 [2] - 新材料产业有61家企业，分布于电池材料、先进复合材料、半导体材料赛道 [2] - 低空经济与商业航天领域共有21家企业 [2] 未来产业前瞻布局 - 具身智能、合成生物、氢能与核聚变、量子计算、脑机接口五大未来产业共集聚48家潜在独角兽企业 [2] 融资活动与资本支持 - 2024年，五成潜在独角兽企业（409家）新获融资，总额近130亿美元，同比增长18.7% [2] - 芯片、新型半导体、机器人、新能源汽车、新材料、商业航天等赛道均有六成以上的企业新获融资 [2] - 24家企业获得超亿美元融资，新能源汽车、芯片、创新药赛道占比居前 [2] 投资主体构成 - 19家专业投资机构参投潜在独角兽企业达30家以上，合计投资489家企业，红杉中国、中金、元禾、深创投等机构领跑 [2] - 国有资本成为重要投资力量，八成以上潜在独角兽企业曾获得国有投资机构投资，新晋企业中这一比例达九成 [2] 产业孵化与平台作用 - 83家产业型大企业孵化95家潜在独角兽企业，较上年增加12家，其中近三成孵化主体为央国企 [3] - TCL、吉利集团、药明康德等企业均孵化两家以上潜在独角兽企业 [3] - 15家新经济平台企业合计投资孵化147家潜在独角兽企业 [3] 创始人群体特征 - 潜在独角兽企业中拥有博士、硕士学历的创始人比例近九成 [3] - “清北交复”等国内顶尖高校和中国科学院体系构成了创始人和技术成果的重要来源 [3] - 近六成创始人曾任大企业高管，创始人中具有科学家、海归、连续创业背景的潜在独角兽占比均为近四成 [3] 行业发展趋势与定位 - 中国潜在独角兽企业作为发展新质生产力的重要力量，其发展正从高速增长进入高质量发展阶段 [3] - 未来，潜在独角兽中将会涌现出更多前沿科技企业，引领中国新经济发展 [3]

6G通信技术 - 中国移动正式发布《中国移动6G传输技术白皮书》与“中国移动6G传输系统原型样机1.0” [1] - 根据IMT-2030（6G）推进组预测，到2040年6G终端连接数预计达到1216亿台，较2022年增长超过30倍 [1] - 本川智能在6G通讯用高端PCB印制电路板的研究、设计以及材料加工工艺等方面展开前瞻性布局 [2] - 盛路通信以“天基组网、地网跨代、天地互联”的思路，积极布局6G技术的研发工作 [2] 商业航天 - SpaceX公司最新内部股票定价达421美元/股，公司估值达到8000亿美元（约合人民币56442亿元），有望创下史上规模最大的IPO纪录 [3] - 开源证券指出，中国商业航天正迎来关键转折期，板块已从主题投资转向业绩兑现逻辑，未来三年行业成长确定性强 [3] - 信维通信从2021年开始服务于SpaceX，并连续多年是该客户卫星地面终端产品部分零部件的独家供应商 [4] - 通宇通讯构建了覆盖“星—地—端”三大应用场景的产品体系，其MacroWiFi产品通过SpaceX接口实现卫星直连互联网功能 [4] 量子计算 - 量子硬件初创公司QuantWare发布了全新的量子处理器（QPU）扩展架构VIO-40K，并计划于2026年实现量子芯片的大规模量产 [5] - 英特尔前首席执行官帕特·基辛格表示，量子计算将在两年内普及，并将在2030年前彻底取代GPU [5] - 英伟达CEO黄仁勋预测未来所有超级计算机都将拥有GPU、QPU和CPU [5] - 陕西华达已预研出适用于量子计算机的射频传输系统及组件 [6] - 国盾量子可提供除芯片外的量子计算机整机解决方案，产品已交付下游科研和产业客户 [6] AI医疗 - 支付宝（杭州）数字服务技术有限公司中标浙江省医学人工智能创新服务平台项目，中标金额约为2.06亿元 [7] - 国内AI在医疗机构中的市场规模从2019的20亿，增长至2023年的64亿，预计2033年有望达到2244亿，2023-2033年复合增速为43.1% [7] - 润达医疗联合华为、华鲲振宇发布了最新智慧医院AI一体机解决方案 [8] - 卫宁健康医护智能助手WiNEX Copilot已在全国近150家医疗机构部署应用 [8] - 康众医疗通过对外投资及战略投资，积极布局AI赋能基层医疗 [8] 核聚变能源 - 12月上半月，中科院合肥等离子体物理研究所及聚变新能安徽合计公布中标项目总额超过24亿元，中标预算金额超过5000万的项目达到9个 [9] - 11月单月招标金额达到39亿量级 [9] - OpenAI、谷歌等AI巨头已前瞻布局聚变产业链，谷歌、微软还分别与CFS、Helion签订购电协议 [9] - 四创电子积极开拓各地聚变项目，包括上海、成都等地项目资源 [10] - 旭光电子与国内多个核聚变项目均建立了紧密的技术合作 [10] 光伏行业 - 北京光和谦成科技有限责任公司完成注册，标志着光伏行业“多晶硅产能整合收购平台”正式落地 [11] - 中泰证券指出，光伏反内卷持续释放积极信号，行业基本面预期反转向上，硅料、硅片环节率先受益，毛利率环比修复显著 [11] - 通润装备的光伏逆变器产品广泛应用于户用、工商业屋顶、地面电站等光伏发电系统，是美国工商业逆变器、韩国逆变器市场的细分龙头 [11] - 拓日新能已构建起覆盖硅料提纯到组件智造再到光伏电站建设运营的全产业链一体化优势 [11]

公司动态 - QuantWare正式发布全新的量子处理器单元扩展架构 [1][3] - 新架构具备创建1万量子比特量子芯片的潜力 [1] - 新架构的容量是当前业内最高容量芯片的近100倍 [1] - 公司正在建设一家量子芯片工厂 预计将于2026年投产 [5] - 未来该工厂可大规模生产量子芯片 有望成为全球主要的量子芯片工厂 [5] 技术进展 - 新发布的架构能够创建拥有1万量子比特的量子芯片 远超当前主流商用量子芯片水平 [3] - 当前量子芯片主要维持在100个量子比特左右 [5] - 公司致力于提供大规模的量子芯片架构 [5] - 量子芯片是将量子线路集成在基片上 进而承载量子信息处理的功能 是未来量子计算机的“大脑” [5] 行业对比 - 美国谷歌公司推出的Willow量子芯片包含105个量子比特 [3] - 美国IBM公司此前推出的新款Heron量子芯片包含156个量子比特 [3] 行业前景 - 量子计算作为一种前沿技术 正展现出在化学、材料和能源等领域的巨大变革潜力 [5]

谷歌的创业起源与发展 - 谷歌的创立源于1995年斯坦福大学拉里·佩奇与谢尔盖·布林的合作，他们最初共同开发了名为BackRub的搜索算法，该算法通过链接分析确定网页重要性，成为谷歌的前身[7][11] - 创始人最初试图将BackRub技术授权给互联网公司但未能成功，因此被迫选择自行创业，并获得了天使投资，布林为此中断了博士学业[11] - 公司名称“Google”源自代表数字1后面带100个零的数学表达式，体现了其整合全球信息的宏大野心[12][14] 公司的文化与早期创新 - 早期谷歌积极营造学术氛围，注重基础研发投入，并吸纳了许多博士生，形成了创新与打破常规的文化[14] - 公司早期具有鲜明的实验精神，例如第一台服务器机箱由乐高积木搭建，浏览器首个涂鸦暗示员工参加火人节，甚至为公司养的狗撰写员工观察日志[14][15] - 随着技术复杂度提升，公司着重聘请数学、计算机科学人才以及具备计算技能的物理学家，为其技术领先奠定了基础[18] 在人工智能领域的领先与失误 - 谷歌曾是AI领域的先驱：2012年发表Cat paper证明了无监督学习的可行性，并是最早将深度学习大规模工程化的公司之一，当时汇聚了Hinton、吴恩达、Ilya Sutskever、Demis Hassabis等顶尖专家[18] - 然而，公司在Transformer论文发表后犯下重大战略错误，内部未给予足够重视，也未加大计算资源投入，因担心聊天AI“会说蠢话”而不敢轻易推向市场，从而将机会拱手让给了OpenAI[4][18] - OpenAI抓住了此次机会，甚至从谷歌挖走了包括Ilya Sutskever在内的人才[18] 公司的技术优势与当前AI布局 - 得益于长期的研发历史，包括谷歌大脑团队和对早期神经网络的投入，公司在AI领域仍保持技术优势[20] - 谷歌很早就为AI开发了专用TPU芯片，也是最早使用GPU的公司之一，拥有大规模数据中心、自研半导体、深度学习算法等全栈技术，这使其在快速变化的AI竞争中能保持领先[20] - 创始人布林在“退休”后重新回归公司，将大量精力投入Gemini的研发，参与技术讨论、代码审查和训练细节，推动核心AI产品发展[27] 对人工智能未来的看法与建议 - 布林认为AI技术将赋予人们更多能力，在工作、创业、健康和生活方面拥有巨大潜力，但其智能发展的最终程度尚不确定[20] - 他建议大学生积极利用AI作为工具，例如用于挑选礼物、构思产品想法或艺术创作，通常做法是让AI生成多个想法以供启发和完善[21] - 他认为AI在比较文学等创造性工作上可能更擅长，因此不推荐该专业，同时指出量子计算和材料科学可能是被低估的、具有长期影响的未来技术，并建议关注AI和量子计算在材料科学中的应用[4][23] 对创业与产品开发的反思 - 布林以谷歌眼镜的失败为例，告诫创业者不要过早将不成熟的想法商业化，而应在成本控制和消费者体验上做好充足准备[4][25] - 他反思自己在推出谷歌眼镜时过于自信，但认识到史蒂夫·乔布斯的成功独一无二，总结出当想法被外界期待、成本增加、交付期限临近时，必须充分打磨产品，避免陷入被期望裹挟的恶性循环[25] 对教育及个人工作的思考 - 布林认为，随着在线平台和AI的普及，知识的传播正变得普遍化，大学应重新思考其定位，未来可能更侧重于跨地域远程教育，其意义在未来一百年可能发生根本改变[23] - 他透露自己保持思维敏锐的方法之一是经常在驾车时与Gemini对话，询问如建设数据中心所需电力兆瓦数与成本等实际问题[28] - 布林回顾其“退休”决定，认为离开工作后状态变差，现在视其为一个大错误，并强调生命的意义在于找到热情并不懈奋斗[6][27][29]

文章核心观点 - 量子计算对加密货币构成一种独特且迫在眉睫的“非对称性”安全威胁，其威胁不仅在于未来的技术突破，更在于当前市场结构脆弱性与攻击者“现在收集，日后解密”的策略相结合，可能提前引发市场系统性崩溃 [1][5][15] 量子计算的技术现状与发展阶段 - 量子计算行业正处于从“科学狂想”向产业化落地的关键拐点，但整体仍处于“含噪声的中尺度量子阶段”，量子比特易受噪声干扰，计算保真度有限 [2] - 实现实用化威胁需突破至容错量子计算阶段，行业龙头已发布路线图：Quantinuum计划2027年实现100个逻辑量子比特，IBM规划2029年交付200个逻辑比特的Starling系统，2033年推出2000个逻辑比特的Blue Jay系统 [2] - 超导量子计算等主流技术路径面临苛刻工程挑战，如需要约10mK的极低温环境，且量子比特相干时间仅在几十到几百微秒之间 [3] 加密货币社区对量子威胁的认知与应对现状 - 加密市场对量子威胁存在普遍乐观与麻木态度，认为后量子密码学研发、软分叉升级以及预计5-10年的技术落地窗口提供了心理安全垫 [4] - 当前应对措施呈现严重碎片化，缺乏从协议层到应用层的协同防御体系，仅有少数项目方在代码中预留升级接口或提倡“不重复使用地址”等临时方案 [4] - 比特币社区已开始技术准备，例如通过Taproot升级为引入抗量子密码学预留接口，但完全启用可能仍需数十年 [12] 量子威胁的“非对称性”与攻击模式 - 量子威胁具有“非对称性”：攻击者可现在开始收集区块链上的公钥数据，待未来量子算力成熟时集中破解，防御反应时间远短于攻击准备时间 [5] - 以2020年12月LuBian矿池被盗事件为例，攻击者利用伪随机数生成器漏洞，约2小时内破解超5000个钱包地址，盗走当时价值约35亿美元的比特币，但资产在被盗地址中沉寂长达四年，可能意在建立未来量子攻击的“目标数据库” [5][6] - 德勤研究显示，约四分之一的比特币因公钥已暴露而特别脆弱，数量与被推断为丢失状态的比特币相当 [12] 去中心化金融的系统性脆弱性与风险 - 去中心化金融与传统金融融合，催生出高度复杂、充满隐形杠杆的金融生态系统，如DAT等通过多层嵌套杠杆提升资本效率的结构化产品，埋下系统性风险种子 [9] - 新型算法稳定币（如USDe）采用复杂衍生品组合构建“delta中性”头寸，并通过循环贷模式叠加数倍杠杆，在市场恐慌时可能成为风险引爆点 [10] - 2025年10月11日市场暴跌被视为“史上最大黑天鹅”，数小时内清算超190亿美元头寸，波及超160万交易者，主流资产跌幅近20%，部分山寨币合约跌幅达70%-90%，深层原因是隐形杠杆触发的恶性循环清算 [11] 量子计算可能引发的市场信心危机 - 量子计算无需等到技术真正突破就可能引发市场崩溃，任何相关重大进展的传闻或论文发布，在高杠杆结构下都可能触发恐慌性抛售与连锁反应 [14] - 市场对消息过度反应，缺乏传统金融的强力调控手段，即使如美联储降息预期等消息也足以引发巨幅震荡，“黑天鹅”事件呈现常态化趋势 [13] - 理论研究表明，仅需约60亿美元资金就可能对比特币网络发起51%攻击，若此类攻击传闻与量子计算关联，无论真假都可能引发远超“1011黑天鹅”的市场巨震 [14] 应对挑战与未来路径 - 加密世界应对量子威胁的时间窗口正在快速收窄，专家对“Q-Day”的预测从两年到十五年不等，共识是需立即行动 [15] - 技术升级面临去中心化治理效率低下、后量子算法密钥尺寸增大可能影响区块链性能等挑战 [15] - 各方力量开始行动，包括监管机构制定后量子金融框架、科技企业研发抗量子解决方案、比特币社区提出分阶段迁移提案（如计划五年内逐步冻结未迁移的易受攻击比特币，包括中本聪早期持有的约100万枚BTC），但努力仍显分散且进展缓慢 [12][15][16]

公司近期资本运作 - 公司于12月12日公告，拟以3000万元自有资金认缴青岛红马金鑫创业投资基金合伙企业份额，出资占比达47.54%，旨在间接布局本源量子计算科技（合肥）股份有限公司[1] - 公司于2025年11月14日已完成以约4.44亿元自有资金受让首都在线5.02%股份的过户登记手续[2] - 公司于11月3日公告，拟斥资1.55亿元受让北京宝兰德软件股份有限公司7.5%的股份[1] - 近三个月内，公司在前沿科技领域的资本布局节奏持续加快[1] 战略布局与业务协同 - 参投量子计算基金，标志着公司在新一代算力及前沿科技赛道的战略布局再下一城[2] - 收购首都在线股份意在深化双方技术与研发协同，实现市场及客户资源共享，进而强化自身AI技术能力[1] - 受让宝兰德软件股份，目标锁定信息化创新推进与国产软件自主可控的联合攻关[1] - 近期密集投资云计算、量子计算等业务，本质上是围绕“新一代算力+信创生态”进行垂直整合，旨在构建从经典计算到未来量子计算的全栈技术协同能力[2] - 资本运作有助于公司拓展业务领域，从传统的金融科技服务向更广泛的科技领域延伸，形成多元化业务格局[3] - 通过与不同领域企业合作，能够吸收和整合先进技术，提升自身的技术创新能力，为金融科技业务提供更强大的技术支撑[3] 量子计算领域的机遇与公司定位 - 量子计算凭借其指数级并行计算能力，在金融领域具备颠覆性潜力，尤其在组合优化、风险建模、高频交易策略生成及衍生品定价等高复杂度场景中，可显著提升计算效率与精度[2] - 随着全球主要经济体加速推进量子技术产业化，金融基础设施的“量子安全”成为关键议题，传统加密体系面临破解风险，而量子计算的密码技术将成为银行、证券、支付系统的新安全底座，催生新一轮IT架构升级需求[2] - 金融市场领域是公司未来的核心战略方向之一，公司已取得Algo市场风险软件及源代码的中国大陆地区独家永久授权，并推出信创版产品切入该领域[2] - 作为银行IT解决方案提供商，公司核心业务高度依赖算力演进与软件自主可控趋势[2]

文章核心观点 - 谷歌联合创始人谢尔盖·布林复盘公司发展史，承认在Transformer论文发布后，公司错误地低估了AI的潜力，未能加大投入，并将市场机会拱手让给了OpenAI [5][26][27] - 谷歌凭借其深厚的学术积累、全栈技术实力（如自研TPU芯片、大规模数据中心）以及在Gemini等项目上的努力，正在重回AI领先地位 [6][29][30][48] - 布林对未来的技术趋势、教育模式、创业方法论以及个人职业选择提出了见解，强调利用AI、关注量子计算与材料科学，并反思了过早商业化的教训 [8][32][37][42] 谷歌的创立与早期发展 - 谷歌起源于1995年斯坦福大学，拉里·佩奇与谢尔盖·布林基于“数字图书馆”项目开发了BackRub搜索算法，该算法通过链接分析网页重要性 [10][16][17] - 最初尝试将BackRub技术授权给其他公司失败，促使二人决定自行创业，并获得了天使投资，尽管布林中断博士学业的决定起初未获父母支持 [18] - 公司将BackRub更名为“Google”，名称源自代表1后面有100个零的数学表达式，寓意整合全球信息的宏大野心 [19][21] - 早期谷歌文化充满创新与打破常规的精神，例如用乐高积木搭建服务器机箱，在浏览器涂鸦中暗示员工参加火人节 [23] 从AI领先到暂时掉队的反思 - 谷歌早期积极投入基础研发并吸纳顶尖人才，为其在AI领域建立了先发优势，例如2012年发表Cat paper证明无监督学习可行性，并最早将深度学习大规模工程化 [22][25] - 公司曾汇聚了众多顶尖AI专家，如Hinton、吴恩达、Ilya Sutskever、Demis Hassabis等，组成了强大的AI团队 [25] - 关键失误在于，2017年Transformer架构论文发布后，谷歌内部未给予足够重视，未加大计算资源投入，且因担心聊天AI“会说蠢话”而不敢轻易推向市场 [26] - 这一保守策略使得OpenAI抓住机会，甚至从谷歌挖走了包括Ilya在内的关键人才，从而在生成式AI领域取得领先 [27] 谷歌重回AI领先地位的基石 - 公司受益于长期的研发历史，包括谷歌大脑团队和对早期神经网络的投入，使其在AI领域仍保持技术优势 [29] - 谷歌拥有全栈技术能力，包括很早就为AI开发专用TPU芯片、早期使用GPU、大规模数据中心以及自研半导体和深度学习算法 [30] - 布林本人退休后重新回归，将大量精力投入Gemini的研发，参与技术讨论乃至代码和训练细节，推动核心AI产品发展 [48] - 布林认为，尽管AI发展日新月异且竞争激烈，但凭借上述基础，谷歌能始终处于领先地位 [31] 对AI未来及技术趋势的判断 - AI技术将赋予人们在工作、创业、健康和生活方面更大的能力，其潜力毋庸置疑，但最终能发展到多智能尚不可知 [31] - 建议个人积极利用AI作为工具，例如让其生成多个想法以供启发和完善，而非完全替代人类 [32][33][34] - 计算机科学和编码能力依然至关重要，因为更好的编码能力有助于开发更好的AI [35] - 量子计算和材料科学是被低估的、具有长期影响的未来技术，值得关注AI和量子计算在材料科学中的应用 [8][37] - 不推荐攻读比较文学等专业，因为AI在这些创造性工作上可能更擅长 [36] 对教育模式与创业方法的建议 - 大学应重新思考定位，知识的传播正通过在线平台和AI普及化，教育不应局限于固定地点和实体建筑，跨地域远程教育是可预见的发展路径 [38][39][40] - 以谷歌眼镜的失败为例，告诫创业者不要过早将不成熟的想法商业化，需在成本控制和消费者体验上做好充足准备，避免被外部期望裹挟而无法完善产品 [42][43][45] - 布林反思自己当初推广谷歌眼镜时过于自信，但认识到像乔布斯那样一次性推出成功产品是独一无二的 [43][44] 个人职业选择的反思 - 布林谈及从谷歌“退休”后又“复出”的经历，表示退休决定是个错误，因为离开工作后感到思维迟钝、状态变差 [47][49] - 回归后，他深度参与公司AI研发，并通过日常与AI对话（如咨询建设数据中心的电力与成本问题）来保持思维敏锐 [48]

公司业务澄清 - 中科信息在互动平台明确表示，公司未开展量子计算相关研究 [1]

文章核心观点 - 天津滨海农商银行通过创新投贷联动金融服务模式 将高科技企业的技术价值转化为信用资产 以解决其“有技术缺资金”的成长困境 并已成功为一家航空航天企业发放1000万元信用贷款 [1] - 该行推出的专属产品“科创贷”已为47户科技型企业投放贷款3.28亿元 未来将深化金融创新 重点支持人工智能、量子计算、6G通信等行业 以金融助力科技自立自强和高质量发展 [2] 政策与市场背景 - 政策层面提出“加快高水平科技自立自强 引领发展新质生产力” 为金融服务科技创新指明了方向 [1] - 轻资产高科技企业普遍面临“有技术缺资金”的成长困境 其核心技术与人才团队等无形资产难以被传统信贷模式精准估值 [1] 银行创新举措与产品 - 天津滨海农商银行探索投贷联动的金融服务新模式 与投资管理公司合作 将企业技术价值转化为可量化的信用资产 [1] - 该行推出专属产品“科创贷” 支持科技型企业以信用、知识产权质押、科创积分、投贷联动等模式融资 授信额度核定可采用销售收入定额和风险投资定额两种方式 [2] - 在具体案例中 该行结合企业轻资产、高成长特性 匹配“科创贷”中的风险投资定额模式 综合考虑企业投贷联动业务评价积分、已获得股权投资总额等因素提供授信 [1] - 该行通过强化总分支三级联动并启动绿色审批通道 实现优先审批、优先放款 快速完成了业务审批放款流程 [1] 业务成果与案例 - “科创贷”产品自上线以来 今年已累计为47户科技型企业投放贷款3.28亿元 [2] - 该行近期与天津某投资管理公司达成投贷联动合作意向 并以该模式为天津某航空航天企业发放1000万元信用贷款 助力推进其卫星入轨进程 [1] 未来发展方向 - 天津滨海农商银行将锚定“科技自立自强”目标 深化金融产品创新 [2] - 未来将沿着人工智能、量子计算、6G通信等行业的研究方向 让资金更快更精准地直达企业需求 [2] - 目标是全力护航科创企业从小到大、从强到优 为天津高质量发展提供更多金融动力 [2]

核心观点 - IBM商业价值研究院基于对1028名企业高管及8500名消费者和员工的调研，提炼出2026年五大核心商业趋势，指出企业需以AI为核心驱动力，平衡灵活性与安全性，通过员工赋能、客户信任、生态合作与风险管控，在不确定环境中构建可持续竞争优势 [1][3] 趋势一：主动拥抱不确定性，将其转化为战略资产 - 74%的高管认为经济与地缘政治波动将在2026年为其组织创造新的商业机遇 [1][33] - 81%的高管表示地缘政治和经济问题已在2025年对其企业的技术投资构成威胁 [1][33] - 90%的高管认为，一旦企业不具备实时运营能力，就难以保持竞争优势 [1][30] - 84%的高管表示智能体AI正帮助其组织做出更明智、更快速的决策，并重新分配资源以捕捉机遇 [1][33] - 70%的高管期望其组织在2026年底前具备让AI代理独立执行任务的能力 [1][36] - 企业需构建灵活的IT基础设施和数据架构，并让AI代理具备多源信号监测、复杂关联分析与实时情景建模能力，以将不确定性转化为战略资产 [1][36] 趋势二：员工对AI赋能的期待持续提升，而非缩减 - 各年龄段员工中，表示接纳雇主在2026年更广泛采用AI技术的人数均是持抵触态度的两倍 [2][41] - 77%的员工表示能接受当前技术对日常工作的更新速度 [2][41] - 61%的员工认为AI接手了单调的任务，让他们能更多地参与战略性工作 [2][45] - 48%的员工表示能够接受AI的管理 [2][44][45] - 56%的员工愿意为获得更优质的培训而跳槽，42%甚至愿意为此接受降薪 [2][45] - 高管预测到2026年底，56%的员工会因AI驱动的自动化而需要接受再培训 [2][45] - 82%的高管认为，要建立竞争优势，必须将最优秀的人才分配在AI无法发挥作用的领域，如做出判断、建立关系等 [2][45] 趋势三：客户要求企业对其AI行为负责 - 95%的高管认为，消费者对其AI产品的信任程度将决定其新产品和服务的成败 [2][47] - 89%的消费者希望在与AI交互时能明确知情 [2][51] - 80%的消费者表示，一旦发现某个品牌故意隐瞒AI的使用，对其信任度将大幅下滑 [2][51] - 三分之二的消费者在发现品牌隐瞒使用AI时会选择更换品牌，其中一半表示哪怕增加支出也要更换 [2][51] - 56%的消费者对前沿AI服务充满兴趣，愿意接受一些瑕疵 [2][51] - 企业应将客户视为共创伙伴，在AI产品设计中融入透明原则，让推荐可溯源，并赋予客户超监管标准的数据自主权 [2] 趋势四：全球化背景下，AI韧性离不开本地安全防护网 - 93%的高管认为AI主权必须纳入2026年战略 [3] - 73%的高管认同对AI的依赖使数据物理位置愈发重要 [3] - 50%的高管担忧过度依赖特定地区的算力资源 [3] - 75%的芯片采购企业将供应商集中视为重大挑战 [3] - AI韧性要求企业构建从数据中心到模型训练全链条的本地AI能力，同时具备跨区域无缝切换能力 [3] - 企业需建立可解释的AI模型，记录决策链路，并实时监测模型漂移，以夯实合规与安全防护体系 [3] 趋势五：合作共赢才能实现量子优势 - 量子优势有望在2026年底实现，但需跨组织资源整合，无单一机构能独立承担成本 [3] - 已踏上量子征程的组织参与多个生态系统的概率是其他组织的三倍 [3] - 89%的高管表示生态伙伴能帮助缓冲业务冲击 [3] - 79%的高管认为生态合作能加速技术采用，86%表示生态数据能提升AI能力 [3] - 企业需聚焦突破性技术，通过联合创新分担成本、降低风险，并选择互补性伙伴构建生态联盟，以生态数据训练AI [3]