智能革命席卷全民：2026-2030人工智能十大趋势推演

诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》里曾这样描述人类认知的双重底色：我们的大脑中潜伏着两套系统，系统1（快思考）是闪电，主导直觉与应激，负责照亮瞬间；而系统2（慢思考）是北极星，主导逻辑与理性，负责指引方向。

2025年，我们被卷入“系统1”的闪电风暴。DeepSeek以MTP与MoE架构完成大模型“效率革命”，Gemini 3.0的原生多模态能力让AI拥有理解三维世界的“世界模型”，通用Agent让AI成为数字劳动力，自动驾驶与人形机器人实现端到端进化……密集的突破让整个2025年像一台高速运转的滚筒洗衣机。

信息过载、技术迭代、职业焦虑接踵而至，我们甚至来不及问：这一切将把我们带向何方？

站在2026年开年，展望未来五年（2026-2030），我们需要启动"系统2"，在变幻中寻找不变的底层逻辑。

本文将总结人工智能发展的10大关键趋势，像观察北极星一样，去观测这场即将重塑世界的深刻变革。

趋势一：人工智能产业变革提速，“机器人大脑”3年内迎来“DeepSeek时刻”



我国战略科学家钱学森在1984年提出“四种革命理论”，任何新科技都遵从“科学革命-技术革命-产业革命-社会革命”四个发展阶段，上游革命积累到一定程度便会促进下游革命的发生，下游革命为上游革命的发展扫除障碍、准备环境条件。

人工智能也不例外，按照“智能科学-智能技术-智能经济-智能社会”健康有序发展，20世纪中叶开始的神经网络、自动机、并行计算等科研成果，在2010年代孕育出AlexNet、Transformer、世界模型、通用GPU芯片，进而推动智慧城市、视频互联网（直播&短视频）、Robotaxi车队、大语言模型个人助手、AIGC创作工具等商业模式与经济形态。

之所以国家连续发布《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》、《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》、《国务院办公厅关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》等系列政策，都是为人工智能+新质生产力“铺路修桥”，大规模提供产业开放场景、真实训练数据、垂直行业模型在线试点机会。

如果将具身智能机器人放入该变革路径，我们会发现核心技术“机器人大脑”的变革时刻还未到来，而在未来3年将有较大概率研发出适配各种本体的通用机器人操作系统，具有操作复杂任务的灵巧手智能、完成新任务的任务规划智能、长推理与泛化智能、群体协同工作的群体智能框架，从而开启大规模走上工厂岗位，通过大批量生产快速降低成本，提升性价比、自组织性与复杂环境适配性，当触及消费电子与生活服务价格区间时，步入千家万户。

趋势二：智能经济分步落地，分上下半场



基于世界经济论坛、世界银行、高盛、普华永道等经济数据分析，我们认为人工智能分步推动智能经济可持续落地，分为上下两个半场：

1.上半场：当前如火如荼的AIGC只是“开胃菜”，创造了全球1%左右的GDP，而3年后AI效率工具将带来2%~3.5%的GDP产值(5.2万亿美元），而AI变革的“中场”是2030年（十五五末）实现全球14%的GDP规模（15.7万亿美元），这才是“人工智能+新质生产力”的价值体现。

2.下半场：伴随机器人大脑与产品的规模化推广，2035年智能体与机器人经济将创造出45%的全球GDP产值（80.4万亿美元），随后持续增长；2040年，全球经济GDP的80%都由ASI超级机器智能带来。

所以，世界上最大的两个经济体（美国和中国）都在不遗余力地兴建新型能源网络、AI基础设施，大规模投入AI理论、模型框架的基础研发，同时加速科研成果的产业转化，人类经济跃迁往往来自重大科技变革。

趋势三：市场竞争从基础模型比拼，向模型开发平台、AI入口迁移



中国市场上人工智能研发型创企与互联网巨头的竞争，围绕“入口-MaaS-基础模型-算力”四大战役展开：

1.算力竞赛：底层国产GPU设计、晶圆生产以领先性能、国产化率、供给速度为目标。

2.基础模型竞赛：“开源战略”浮出水面，以通义千问、DeepSeek为领军代表的基础模型迅速缩短与国际最高水平的差距，又向全产业链、全球开发者开源，逐步构建起人工智能时代的“中国安卓”AIOS开发者生态圈。

3.开发平台竞赛：工欲善其事，必先利其器，公有云厂商为千行百业开发者提供了模型即服务（Model as a Service，简称MaaS）平台，堪称“Agent孵化器”，让开发者更便捷地选择不同基础模型，缩短Agent开发周期，并能快速调用字节系、阿里系、华为系、腾讯系、百度系的各种Agent接口，打破曾经的APP壁垒，针对用户场景需求，形成更多AI生产力工具、组合式创新产品。

4.入口竞赛：互联网时代流量就是生命线，人工智能时代巨头们都在焦虑“入口切变”，从爆款APP转移到跨应用的个人智能体助手，“新入口”不仅能查询信息、梳理知识、推理结论，还能自动化执行复杂任务，比如出行差旅安排、比价交易等，综合服务型智能体从“只动脑子”向“动脑又动手”升级，阿里“千问”、字节“豆包”、腾讯“元宝”成为头部玩家，甚至出现软硬一体字节AI手机的交互入口尝试。

“创新就像在黑暗中摸索，你不知道哪一步会踩空，可要是不敢迈脚，那就永远找不到新的路。”（《创新者的窘境》）

有时候，成功恰恰是失败之母，“明日之星”往往在巨头忽视的赛道上狂奔，大公司并没有无限的生命力，却有成功路径的依赖与上一代爆款产品的思维惯性。

从国际AI模型竞赛来看，美国虽然以超过中国10倍的AI投资暂时领先，但差距正在迅速缩小，2023年以前存在“代差”，而2024-2025年，模型性能的差距已经从两位数缩小到近乎持平（斯坦福李飞飞团队《2025年人工智能指数报告》），2026年我们有希望见证中国新发布的AI模型反超美国顶流AI模型的壮举。

趋势四：AI生成视频、AI编程工具已成规模化商业模式



华为发布的《智能世界2035》报告中提出了“算力成本奇点”原则：当AI应用价值10倍于算力成本（Tokens成本）时，AI产业将迎来爆发性增长。因此，实现 AI 普惠的核心关键在于持续降低算力成本。

该图片疑似AI生成



AI视频生成、AI辅助编程已成为智能商业应用的两大“火车头”，前者代表人类的“情绪价值”需求，后者代表人类的“效率优先”需求。据《十五五视频行业发展研究与产业战略规划分析预测报告》，截至2025年9月底，AI在视频领域的渗透率已突破63%。且全球2025年AIGV市场辨模较2024年增长翻倍，全球TOP10文生视频模型中，除Google Veo、OpenAI Sora2外均由中国企业主导，快手可灵的2025年度营收已突破1亿美元。

行业数据显示，AI驱动的视频营销项目平均投资回报率达到1:5.7，AI视频广告、AI漫剧、AI网剧成为传统视频平台（优爱腾）、网剧平台（红果等）的热门生产模式，高端制作团队采用“虚拟拍摄+AIGV”模式，小型制作团队采用纯AIGV方式生产短视频商业作品，预计2026年，AIGV网剧单集视频制作成本将逼近人工拍摄的1/10。

IDC数据显示，2025年中国AI编程工具市场辨模达24.5亿元，年增速187.3%（比AIGV更快），字节跳动Trae以41.2%份额领跑。据QYResearch预测，到2028年，中国AI编程工具市场辨模将达到98.3亿元人民币，年复合增长率41.3%。在940万中国程序员中，已有29.8%（280万人）成为善于使用AI开发工具的人机协作型开发者。

人类开发者承担软件架构设计等高阶思考工作，而AI代码工具负责繁重的编程任务，正在逐步变为行业趋势。从2025年到2045年，当全球人口从82.3亿人发展到96.8亿人，AI生产工具赋能的“全民创造生产力”或成为人类文明新一轮文艺复兴与工业革命的序章。

趋势五：AI硬件核心变革发生在“交互”与“控制”



从2025年~2030年，伴随DeepSeek、通义千问等开源模型、多模态模型能力不断进步，大多数消费级硬件的AI含量持续提升，直到达到100%（ARK Invest报告）。而消费级AI硬件的核心变革按重要性依次是“交互体验”、“芯片性能”、“应用丰富性”、“隐私保护”。

另外，多模态主动感知、空间决策智能体、个人AI家庭助手、听觉智能、意图计算、AI预干预服务、蜂群智能设备网、隐私安全可信终端、环境自适应AI设备，将可能成为该领域在2026年创新研发方向。

针对中国国内统一大市场，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中设定清晰目标，从2027年到2030年，新一代智能终端应用普及率从70%提升到90%以上，智能网联汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人、智能家居、智能穿戴等新一代智能终端将实现“万物智联”，在软件、信息、金融、商务、法律、交通、物流、商贸等城乡全场景领域加速落地普惠智能。

2026年，我国产业场景中将涌现出L3智能驾驶汽车、跨应用手机智能体、无屏可穿戴终端、智能环境自动控制助手、初代工业智能机器人、机器狗/无人机多用途“蜂群”等新物种，令人眼前一亮。正如钱学森所说，控制决定价值，而非计算。

趋势六：数据决定模型能力边界，AI从“参数竞争”到“数据竞争”



2026年，数据决定模型的能力边界。如采用相同的基础数据集，全球各大AI实验室训练出来的SOTA模型能力没有本质区别。而特色数据往往能大显神通，例如Anthropic的Claude模型，在AI Coding上优势较大，而谷歌的Gemini和OpenAI GPT系列模型则在钻研数学，从而让AI赢得IMO奥林匹克数据竞赛和博士级科学题目。

当今大模型研发正在从“卷参数”迁移到“卷数据”。

第一，GenAI阶段，来自互联网的语料数据从0.1亿Token飙升到100万亿token，训练数据规模超过了100PB；

第二，智能体阶段，企业产出的场景知识数据成为核心，企业级数据管线驱动模型自我更新进化，跨任务、跨工作流、跨智能体的共享技能、共享经验成为优势，个性化终身记忆数据从10GB/s提速到1TB/s，企业为智能体提供数百PB级的持久记忆能力，且智能体需要每月有能力上的明显提升；

第三，具身智能阶段，数据成为物理世界与数字世界的生存纽带，具身机器人必须通过实时数据流能够分钟级自适应、自学习、自优化，实时感知、反馈纠错、循环往复。华为预测，到2035年，全球存储容量需求将比2025 年增长 500 倍，AI 数据占比超过 70%，数据成为每个企业乃至整个社会的“智能发动机”。

趋势七：MaaS平台孵化应用，“零边际成本”打造智能体互联网



互联网巨头的万亿美元平台市值来自于梅特卡夫定律——“网络的价值随其用户数量的平方增长。”过去十年是连接智能手机的APP移动互联网，未来十年是连接具身智能终端的智能体互联网。而智能体应用生态爆发的“土壤”则是来自云端的Model as a Service模型即服务平台，MaaS通过API提供对基础模型或定制化AI模型的访问，使开发者和企业能够在无需管理底层基础设施或从头训练模型的情况下，构建、微调、部署和管理AI应用，把模型能力标准化，让企业不必再投入千万级成本去训练模型，也不需要团队去维护推理集群、处理加速卡调度、版本迭代、对齐、评估等复杂工程，一言以蔽之，AI创新应用开发门槛大幅降低。

以前开发网站或APP若想缩短研发周期，就复用开源程序、企业内部共享模块，现在要想敏捷开发智能体、优化垂类模型，则采用模型插件与数据资产库、应用开发工具集，事半功倍。

目前全球头部的MaaS平台包括Google Vertex AI、AWS Bedrock、微软Azure AI、字节火山引擎、阿里云百炼、腾讯云TI-Matrix、华为云ModelArts Studio等，为广大AI应用开发者提供丰富的对话助手、智能体调用、多模态、代码框架、基础模型、AI安全防护资源支持。

《巴伦周刊》甚至将目前的MaaS类比为“2012年的云计算时刻”，即当下MaaS垂类市场正站在爆发前夜，下一代智能体互联网巨头将是最懂智能体软硬件开发的平台服务商，能够将模型、系统、工程融为一体，竭尽全力帮助开发者以最快速度、最低门槛、最丰富资源把“算力换智能”。

而MaaS商业模式，天然具有云服务“零边际成本”特征，用固定成本取代边际成本，支持的AI应用开发者越多分摊成本越低、价值越大，规模化增长的智能体网络同样具有十分可观的梅特卡夫定律价值，AI时代的万亿美元俱乐部成员就“隐藏”在其中。

趋势八：后摩尔定律时代的中国AI算力变革



华为在《智能世界2035》报告中预测——2035 年全社会的算力需求将达到惊人的 1027FLOPS，跟 2025 年相比，增长10 万倍。面对如此挑战性的算力增长目标，指引通信产业技术发展的香农定律（1948年克劳德·香农提出）在逐步放缓，牵引芯片指数级发展的摩尔定律（1965年戈登·摩尔提出）的年增速也从50%降低到5%以下，同时产业界发现冯 ? 诺依曼经典架构带来的存算分离“能效瓶颈”成为阻碍，我们又站到了人类科技创新的新起点上。我国基础研发必须在材料器件、工程工艺、计算架构、计算范式4类核心领域取得颠覆性技术突破，才能换道超车，引领“后摩尔时代”的算力革命。

高效处理连续变量的模拟计算、高并行性能的光计算、低功耗高质量思考的类脑计算、擅长超复杂问题的量子计算等新型范式，都将在 AI 训练、科学计算、密码破解等专用场景中实现计算能效的指数级突破，国产计算架构与国产芯片将重新定义AI算力的新边界。

趋势九：AI智商将在更多领域超越99%的人类，对人机协同就业影响深远



全球人类智商的统计平均值是100，据TrackingAI分析，2024年所有AI模型都未达到智商100，处于人类平均水平以下，而2025年新发布的模型大部分处于人类智商100-140之间，2026年，领先企业的AI模型将会超过智商140，也就是超过了99.8%的人类。

斯坦福李飞飞教授研究团队也在《2025年人工智能指数报告》中获得相关结论，2025年，AI大模型在博士水平科学问题分析、竞赛级数学、多任务语言理解超越人类水平，而早在2024年大模型就已经在图像分类、中等阅读理解、英语语言理解、视觉推理领域超越人类。所以，我们与其焦虑为什么追赶不上AI智商发展，不如思考如何在工作、生活场景中用好比自己更聪明的AI好帮手。

趋势十：Scaling Law驱动AI“从猿到人”进化



生物界不同物种的智力与大脑突触数量呈正相关性，2010-2030年人工智能模型参数量的发展也出现了指数级增长的“Scaling Law”，展现出惊人的智能提升速度。

●2012年，AlexNet神经网络具有千万参数量，相当于果蝇的107脑突触数量级；

●2018年，OpenAI研发的GPT初代模型拥有亿级参数量，与蜜蜂的108脑突触数量级接近；

●2019年，GPT-2模型拥有十亿级参数量，与麻雀的109脑突触数量级一致；

●2020年，GPT-3模型具有千亿级参数量，相当于小老鼠的1011脑突触数量级；

●2023年，GPT-4模型横空出世，拥有万亿级参数量，与猫咪、猴子的1012神经元数量级类似；

●2025年，GPT-5模型逼近十万亿参数量，2026年的GPT-6及后续模型也在朝着百万亿参数量探索，犹如“从猿到人”的智力进化之路。

人类拥有1014-15脑突触数量，AI模型在复杂规模上逼近人类，而且从“网络拓扑效率”和“动态可塑性”都在持续提升，人脑神经元连接的丰富性、高效性都在指引模型的发展方向。

后记：瞭望“中国智能经济2030”

在工业时代，机器是人类体力与操作技能的物化生产力工具；在AI时代，模型是人类集体认知、语言与部分思维过程的超级工具，依赖充沛的能源、算力运转的机器智力数十万倍规模化放大人类智力。

马克思在《资本论》中认为：“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。”智能产业中，算法与算力组成的高并发“超级智能”大幅度代替人类昂贵低速的脑力耗费，AI通过吞噬人类数千年和今天每分每秒的多模态知识，以数据化融合的人类集体经验（大模型）取代个人经验。

按照马克思理论，谁占有生产资料，谁支配生产过程，谁赢得生产成果。或许西方极少数精英主导的智能经济无法避免，而在东方，像水电煤一样的AI基础设施普惠全民，大众劳动者群体广泛参与共创的社会化新质生产力将成为主流，人人都能为AI生产力分享知识，人人也能依赖全人类的AI知识包括创造新的价值，从而获得基本收入。

《三国志》有云：“能用众力，则无敌于天下矣；能用众智，则无畏于圣人矣。”人民群众中蕴含着丰富的智慧和无限的创造力，东方AI从群众中来，到群众中去，百年大变局中，人民是创造历史的动力。