行业核心观点 - 2026年将是AI技术从规模扩张和概念演示转向实用化、针对性部署和与人类工作流协作的关键过渡之年 [2] - 行业焦点从构建庞大语言模型转向让AI真正可用，实践包括部署轻量模型、嵌入实体设备和设计无缝工作流系统 [2][17] AI发展范式转变：超越规模化 - 自2012年ImageNet论文和2020年GPT-3发布以来，AI产业经历了约十年的“规模化时代”，其核心信念是更多算力、数据和更大的Transformer模型能推动突破 [4][21] - 目前许多研究者认为产业正接近Scaling Law的极限，模型性能进入平台期，预训练成果趋于停滞，需要寻找全新的架构思路 [4][5][21] - Meta前首席AI科学家Yann LeCun和OpenAI联合创始人Ilya Sutskever均强调开发更优架构的必要性，预计未来五年内可能找到比Transformer有显著改进的新架构 [5][21] 小型专业化模型（SLM）崛起 - 下一波企业AI应用的驱动力将是更小巧、灵活的语言模型，它们能针对特定领域微调以提供解决方案 [5][21] - 经过微调的SLMs预计在2026年成为成熟AI企业的标配工具，因其在针对企业业务应用的准确度上可媲美更大的通用模型，且在成本和速度方面表现出色 [5][22] - 法国开源AI初创公司Mistral声称其小型模型经微调后在多项基准测试中表现优于大型模型 [5][22] - SLM的精密度、成本效益和适应性使其成为定制应用的理想选择，且更适合部署在本地设备上，这一趋势因边缘计算进步而加速 [6][22] 世界模型成为新前沿 - 许多研究者认为下一个重大突破将来自“世界模型”，这类系统通过学习物体在三维空间中的运动与交互来进行预测和行动，而非仅预测文本 [8][24] - 2026年被视为世界模型发展的关键年份，LeCun离开Meta创办世界模型实验室（据报道寻求50亿美元估值），谷歌DeepMind推进Genie项目，李飞飞的世界实验室推出商业化模型Marble，初创公司Decart、Odyssey等亮相 [9][25] - 2023年10月，初创公司General Intuition获得1.34亿美元种子轮融资用于训练智能体的空间推理能力；2023年12月，Runway发布其首款世界模型GWM-1 [9][25] - PitchBook预测，游戏领域的世界模型市场规模将从2022-2025年间的12亿美元增长至2030年的2760亿美元，得益于其生成交互式世界和更逼真非玩家角色的能力 [9][25] - 虚拟环境不仅可能重塑游戏产业，还有望成为下一代基础模型关键的测试场 [10][25] 智能体（Agent）走向实用化 - 2025年智能体未能达到市场预期，主要原因是难以与真实工作系统对接，多数被困在试点工作流中 [11][27] - Anthropic公司推出的Model Context Protocol（MCP）被誉为“AI领域的USB-C接口”，能让AI智能体与数据库、搜索引擎及API等外部工具交互，正迅速成为行业标准 [11][27] - OpenAI、微软已公开表示支持MCP，Anthropic将其捐赠给Linux基金会新成立的智能体人工智能基金会，谷歌也开始部署自家的托管式MCP服务器 [11][27] - 随着MCP降低连接阻力，2026年可能成为智能体工作流从演示真正融入日常实践的元年 [12][28] - 技术进步将推动智能体优先解决方案在各行业承担“记录系统核心角色”，渗透到家庭服务、房地产科技、医疗保健以及销售、IT和支持等横向职能中 [12][29] AI与人类协作及就业影响 - 2026年可能成为“人类之年”，讨论重点将从AI取代人类转向AI如何辅助人类工作流程 [14][31] - 预计很多公司将开始招聘，特别是在人工智能治理、透明度、安全性以及数据管理领域，并看好明年失业率平均值低于4% [14][31] - 趋势是人们希望能够驾驭API而非受制于它，2026年将是实现这一目标的关键年份 [14][31] 物理人工智能（实体化）成为主流 - 小型模型、世界模型和边缘计算等技术的进步将推动机器学习在更多物理场景中落地应用 [16][34] - 随着机器人、自动驾驶车辆、无人机和可穿戴设备等新型AI设备进入市场，物理人工智能将在2026年成为主流 [16][34] - 自动驾驶车辆和机器人虽是典型应用且将持续增长，但培训与部署成本高昂；可穿戴设备凭借消费者接受度成为更具成本效益的切入点，如雷朋Meta智能眼镜配备实时视觉助手，AI健康指环与智能手表推动全天候机身推断成为常态 [17][34] - 连接服务提供商将致力于优化网络基础设施以支持新设备浪潮，在提供连接方式上具备灵活性的运营商将占据优势 [17][34]

文章核心观点 - Model Context Protocol作为开放标准正开启数据驱动创新的新时代 使金融机构能挖掘现有数据的深层价值并融入工作流程 [1] - LSEG通过MCP以结构化方式让金融数据可被AI模型访问 旨在使其数据成为金融服务行业AI工作流的核心组成部分 [2] - 人工智能正在重塑金融市场 LSEG凭借数据资源、基础设施和合作伙伴关系处于变革前沿 [1] MCP协议及其重要性 - MCP是帮助AI模型连接外部数据和系统的开放标准 使AI应用程序更容易访问外部数据源并在兼容应用中执行操作 [1] - 在金融服务领域 MCP使AI代理能够以结构化、可治理的方式访问企业数据 确保符合企业安全标准并赋予必要的数据访问与执行能力 [1] - MCP将成为AI代理进行数据传输和执行操作的基础协议 [2] MCP在金融服务的实际应用 - 在研究领域 MCP让分析师更容易将多种数据源与Claude连接 包括市场数据馈送、内部研究数据库以及专有模型 [2] - 此举显著提升研究人员的工作效率和研究质量 [2] - MCP在底层内容具备结构化、具备上下文信息并受权限管理时效果最佳 [3] LSEG人工智能驱动型分析解决方案 - 提供预构建、经过市场检验的模型和工具 确保展开正确的分析 更快地获得洞察并将复杂分析任务自动化 [8] - 客户可整合自己的工具、参数、定价模型和工作流程 获得个性化体验 [8] - 解决方案基于强大的开放式、可扩展基础设施 并不断发展人工智能生态系统 [8] 解决方案具体构成 - 分析API提供单来源的多资产分析模型 使客户能获取市场情报 做出基于数据的决策并优化投资组合管理策略 [10] - 贷款抵押债券解决方案提供全面的抵押贷款债务数据、现金流和分析 包含用于评估CLO的增强型框架 [11][12] - 可持续投资分析平台可定制且灵活 能将ESG和气候指标整合为客户解决方案的基本组成部分 [13] - 历史分析解决方案实现全面整合与自动化 凭借开放式架构为准确、一致的历史分析打造定制化平台 [14] 目标客户群体 - 为买方和卖方客户的后台、中台和前台提供各类解决方案 [16] - 为交易员提供复杂的证券类型构建和定价工具 包括通过Tradeweb等解决方案轻松获取所需功能 [16] - 为投资组合经理提供快速准确的洞察以提升投资组合业绩 通过自动化提高效率和捕获超额回报的机会 [17] - 为专业技术人员在灵活云环境中提供覆盖各资产类别的结构化与非结构化数据和分析 依托与微软长达10年的合作关系开发新一代解决方案 [18] - 为金融编程提供历史数据、新闻和会议记录等工具及易用编程界面 拥有基于云的灵活基础设施 [19] - 为风险管理提供迅速识别企业和投资组合层面利率和信用风险的解决方案 通过LSEG Yield Book满足监管要求并完成大量计算工作 [20]