2026年人工智能全景报告（中文）

20262026年人工智能全景报告洞察与建议创始人兼首席分析师SERIOUSINSIVENTIONLLCAI2026：观察和建议执行摘要人工智能已经成为企业、政府和社会的基础设施。到2026年，人工智能不再是一个实验，也不再是一个颠覆性的新奇事物。它嵌入在供应链、能源系统、研究、客户运营和公共服务中。战略格局的形成较少受到技术突破的影响，而更多受到计算、人才、数据、监管稳定性和能源等限制因素的影响。这些因素导致了分裂成不同的美国，欧盟和中国的生态系统，在印度、海湾地区以及非洲和亚洲的部分地区出现了新的中心。主权人工智能计划和地缘政治竞争正在推动组织走向多堆栈架构和区域部署，挑战单一全球平台的假设。人工智能正在将工作从线性任务转变为目标驱动的系统。企业正在部署半自主代理，这些代理可以跨工具和API进行规划、协调和操作，特别是在具有丰富数据和可预测工作流的领域。这种转变需要新的操作模型-AgentOps-用于监控、护栏和版本化行为策略。混合人工智能工作流正在成为常态，智能体处理监控，总结和规则重的决策，而人类专注于判断，谈判，道德和战略。成功的关键现在强调联合性能、错误率、升级质量、弹性和决策可追溯人机交互现在是一个设计和治理挑战。广告已经演变成必须可审计和可测试的交互架构组织必须在无缝自动化与有意义的监督之间取得平衡，慎重选择在何处引入问责制的摩擦。人工智能素养和文化是成功的核心。工作人员必须学会制定目标，解释意想不到的行为，并理解边界-特别是当物理AI扩展到机器人、车辆和边缘系统。责任制度正在收紧，需要强大的来源，记录以及在OEM，集成商和运营商之间明确分配责任。主要的劳动力风险是技能差距，而不是简单的失业，因为需求转向混合技术角能源和计算经济学现在直接影响人工智能战略。数据中心的需求在这十年将增加一倍以上，人工智能密集的校园推动了当地电网的压力和政治审查。模型和硬件设计正朝着“更小更智能”、多模型路由和边缘推理的方向发展，但负载增长可能仍会超过效率。在出口管制和资源政治的压力下，计算供应链仍然脆弱和集中。从技术上讲，前沿多模态模型、工具使用和代理框架扩展了人工智能的能力，但没有解决可靠性、长期记忆、安全性和评估方面的核心限制。合成媒体现在是营销、培训和沟通的默认生产层，这引发了围绕深度伪造、来源、知识产权和披露规范的挑战。无形的人工智能正在作为一个实用层传播，减少摩擦，但如果不仔细管理，就会有技能萎缩和过度依赖的风险市场显示出泡沫特征-膨胀的估值，模仿工具和试点扩张-但在人工智能与运营设计，专有数据和风险管理相关的地方，持久价值正在出现。治理、道德和准备是区分因素：持续的库存和风险评分，设计和审查中嵌入的实用道德，强大的知识管理，以及为可移植性和可观察性而构建的我们鼓励领导者围绕能源、平台结构、监管、劳动力和数据使用基于物联网的思维，以避免单一路径的押注。人工智能现在与金融、网络安全和供应链一样是一种结构性依赖;战略必须以同样的原则对待联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面1AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面2内容提要.1 1.1从工具到结构 41.2权力、地理和法规 51.3新兴的人工智能泡沫 6 72.1企业级 人工智能72.2代理运营和运营模式 92.3混合人工智能工作流 93智能操作系统 103.1建筑 的意义113.2概率核和情节界面 3.3作为第一类居民 的代理人123.4身份、授权和可审计性 3.5互操作性、锁定和数据优势 3.6效率陷阱 4.人机交互与智能 设计144.1快速工程成长144.2代理和副驾驶 接口154.3技能、识字和文化变革 5.物理AI和智能边缘 175.1安全、责任和法规 5.3劳动、技能和工作 的重新设计5.4先进的传感器技术：为人工智能数据和体验式机器人技术提供 6.能源、计算和人工智能的隐藏成本6.1AI的能源足迹 236.2数据中心作为战略能源参与者 6.3效率、模型架构和“更小更智能” 267.计算地理位置：数据中心和云转移277.1非美国人工智能基础设施 的增长287.2边缘云、独占云和特定于部门的云 297.3供应链计算 308.主权人工智能、中美竞争和碎片化8.1作为政策和战略 的主权人工智能8.2中美人工智能动态 34AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面38.3对跨国公司的影响35 G.多模式、AGI邻近系统和技术限制 9.1多模态人工智能作为新的基准 9.2人工通用智能（AGI）：AGI修辞与AGI现实 9.3供应商与 38个技术难题作斗争9.4模型经济学和延迟 4010.合成媒体、身份和信任 4110.1合成内容作为默认制作层 4210.2Deepfakes，Mis/Disinformation，andAuthenticity深度伪造、错误/虚假信息和真实性 10.3治理、知识产权和文化影响 11.看不见的AI和日常堆栈 4511.1AI作为工具 4611.2当AI应该可见 时4611.3行为改变和依赖 4712.医疗保健、公共服务和关键系统 中的AI12.1医疗保健作为高风险AI 48的测试平台12.2政府和公共基础设施 中的人工智能12.3关键基础设施和网络物理风险 5013.AI泡沫、市场结构和整合 13.1AI泡沫 的迹象5113.2修正如何发挥作用5313.3持久价值模式 5414.治理、道德和组织准备5614.1持续治理 5714.2道德实践 5814.3准备和能力建设 15.2026-2030 年的设想和战略问题6015.1未来的工作AIUniform 15.2短场景草图 6515.3第74章从情景 中产生的领导者战略问题16.影响和建议 16.1执行官和董事 会16.2技术和数据领导者 7716.3政策、合规和风险职能部门 7816.4知识管理和协作领导 者严肃的见解研究额外阅读 80 AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面41.2026年人工智能的战略背景进入2026年的人工智能，与其说是由技术突破塑造的，不如说是由周围的环境塑造的。虽然创新仍然很重要，但它仍然达到了一个尽管人工智能的发展速度令人眼花缭乱，但2026年的真正故事将是结构性的：能源、地理、治理和市场如何这种背景为其他所有AI开发奠定了基础。随着组织发现自己在热情与现实之间取得平衡，人工智能的未来不再仅仅是模型能做什么;全世界的公民决定如何对待他们。1.1从工具到结构人工智能已经跨越了从离散工具到嵌入式基础设施的门槛。最初作为试点和生产力实验的东西已经成为一种通用技术，精心编织并重新编织到工作流程，物理系统和市场中。支持AI的调度、分类、异常检测、规划、模拟和设计综合AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面5能力不再存在于边缘。它们位于供应链、物流网络、能源网络、研究平台和客户运营对于许多团队来说，语言已经改变了。部署AI已经不够了。组织必须管理支持AI的系统。这一转变具有重要意义：工具可以进行测试和回滚;基础设施必须得到维护、保护、监管和持续改进。随着人工智能成为一种运营基础--一种看不见的基础组合层-它继承了任何基础设施投资的性质：技术债务、风险积累、升级周期和对机构监督的需求。这一转变迫使人们承担新的责任。领导者必须考虑的问题听起来更像是实用程序管理，而不是应用程序策略。AI系统在压力下的弹性如何？它们在规模上如何表现？当模型或代理做出决定时，会发生什么？一旦AI融入架构，触及它的每个流程都会成为漂移、偏差或意外的候选者后果工作从收养转移到管理。1.2权力、地理和监管AI能力不再是均匀分布的。它越来越取决于对四个基本输入的访问：计算，人才，数据和稳定的监管。这些因素已经成为战略差异化因素。计算可用性是第一个分歧点数据中心投资集中的地区，无论是云工作负载、培训集群还是主权基础设施，都为他们的行业建设设定了步伐。人才遵循类似的发展路线，聚集在大都市地区和愿意投资于教育、移民途径和刚果民盟激励措施的国家。数据治理增加了另一层，因为公司围绕居住法，隐私框架和跨境控制调整战略其结果是分裂。美国、欧盟和中国现在锚定了三个不同的人工智能生态系统，这些生态系统在监管、数据政策、模型对齐规范和可接受的使用方面各不相同。在他们周围，包括印度、海湾国家、东南亚以及非洲和拉丁美洲部分地区在内的新兴集团正在发展自己的方法，受当地优先事项和地缘政治态势的驱动在一些地方，人工智能监管正在成为竞争优势;在其他方面，是一个障碍。这意味着组织必须在多个制度下运作。在一个地理环境中兼容的模型可能在另一个地理环境中不兼容。计算机采购策略因出口控制、供应限制和能源可用性而异AI团队必须设计AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面6可以随着规则的变化进行分区、本地化或重新配置的体系结构。那些将地理位置视为变量而不是常量的人，将更有效地度过下一阶段2025年的人工智能市场显示出明显的繁荣迹象。资本继续追逐任何打上“人工智能”烙印的东西，将估值拉到令人不安的区域。即使差异化很小，初创企业也会激增。许多人围绕基础模型构建包装器，而没有专有数据，独特的工作流程或可辩护的经济学。兴奋掩盖了脆弱。在企业买家中已经可以看到供应商疲劳组织在缩小投资组合以寻求整合和持久价值之前，会尝试数十种重叠的工具平台主导地位加速了这一趋势，因为少数模型提供商决定了定价、能力和市场方向。一些基础平台的引力使得没有明确垂直方向的公司难以生存深度或有意义的IP位置。气泡并不均匀。尽管存在尚未解决的技术或经济挑战，但合成媒体、代理编排和人工智能增强生产力等领域仍将面临大量投资。其他领域，如工业人工智能、医疗保健运营和科学建模，将随着组织以长期目标和专有数据为先决条件进行投资而稳步发展。出现的是一堆泡沫，而不是一个整体：炒作超过证明价值的领域淘汰赛开始了。脆弱的商业模式首先感受到压力，因为客户需要可衡量的结果，而不仅仅是试点。将人工智能与工作流程重新设计联系起来的组织，专有数据和弹性将决定市场的下一阶段。随着人们对产品的期望从新奇转向必需，那些以低集成度或无差异化产品为基础的公司将难以生存AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面72.人工智能和混合工作流人工智能定义了组织如何处理智能的最重要转变之一。企业部署的系统不再是简单地响应提示或自动执行孤立任务的机器，而是追求目标，跨应用程序进行协调，并在最少的监督下执行多步操作。这种变化改变了工作的结构。它还挑战了长期以来关于复杂系统中的监督、问责制和人的责任的假设。2.1企业规模的人工智能人工智能是指能够设置子目标，规划任务，导航工具和API以实现结果的系统。这些代理并不取代工作流;它们使工作流动画化。他们评估环境，请求信息，在必要时升级，并随着条件的变化调整执行策略。他们的自主权是有限的，但独立性是真实存在的，各组织必须重新考虑其运作态势。最早的成功来自具有可预测工作流程和丰富历史数据的领域：客户运营、供应链优化、金融、IT服务管理和科学研究。AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面8在客户运营中，代理商对案例进行分类，收集跨系统的上下文，并在人类触及问题之前起草解决方案。供应链代理模拟需求，重新安排物流路线，并协商采购任务。财务团队将代理应用于合规检查、欺诈警报、投资组合监控和对账。IT运营采用代理人来观察系统，提出修复建议，并执行日常维护。RCD团队部署它们来生成假设，分析数据集，总结文献和设计实验。随着代理人变得更有能力，企业经历了结构转变的第一个迹象。工作不再是一系列离散的任务，而是成为一个目标和约束的仪表板，代理协调执行。这增加了治理的风险，因为复杂性不再隐藏在代码中;它分布在半自治系统的行为。如今，人工智能从工具到基础设施的转变与运营模式的转变密不可分领先的组织正在将“以人工智能为中心”视为双重转型：重塑内部运营，使智能嵌入日常工作流程，同时围绕人工智能原生功能重新构想产品、定价和分销。这一变化将对话从试点推向模型路由、评估等系统，AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面9遥测和治理，因为真正的价值单位不再是单个功能，而是一个可以跨功能扩展的始终在线的决策支持层。短期收益往往首先表现为运营生产力和成本纪律;当人工智能重塑价值主张本身时，更大的好处随之而来，将软件从一组屏幕转变为一种自适应服务，可以在护栏内学习，协作和行动。2.2代理运营和运营模式代理引入类似于DevOps、安全操作、客户运营和管理都在同一时间。将代理视为“设置和忘记”工具的组织很快就会了解到自治会带来漂移，意外行为和边界测试。新的角色出现了。代理运营团队监控性能，在升级期间进行干预，记录行为更改并调整系统边界。人工智能安全工程师审查代理决策以进行调整，调查异常情况并评估风险。提示和交互设计者构建指导代理行为的语言和上下文框架这些角色共同创造了将自主权转化为价值的运营骨干模糊上下文触发的未经授权的操作，以及由于低效的规划或失控的任务循环而导致的成本井喷。风险不仅仅是代理人会犯错误，而是错误会在工具和系统之间传播而不被注意。敏捷组织采用软件风格的实践来测试、版本控制和回滚代理行为。他们对待代理的“策略集”就像对待任何其他代码工件一样：它必须被审查、记录和变更管理。团队不是调试脚本，而是调试不断发展的行为概要。挑战不仅是技术上的，也是文化上的：习惯于预先脚本化自动化的企业必须采取政策和实践，鼓励团队在系统学习、变化和偶尔惊喜的环境中进行管理。人工智能并没有消除人类的工作;它重新配置了它。随着组织弄清楚什么属于人类，什么属于代理人，混合工作流程出现了代理擅长监控、协调、总结、数据收集、模式检测和规则-驱动决策。人类仍然是解释、谈判、优先排序、道德判断和战略推理的关键AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面10工作分解成为一项核心管理技能。团队重新设计流程，以便人类在最大杠杆点进行干预。如果做得好，混合工作流减少摩擦、降低周期时间并改善错误率。如果做得不好，它们会引入责任缺口、不透明的决策链以及对缺乏态势感知的系统的过度依赖。故障模式很快就会出现。过度信任代理会导致在没有人类背景或验证的情况下做出决策。不透明的工作流程隐藏了谁或什么做出了决定，破坏了问责制。当边界定义不清时，代理升级太晚或太早人的监督变得程序化而没有意义。为了管理这些风险，组织建立了反映混合现实的指标。周期时间仍然很重要，但它必须与错误率、代理发起的返工、升级质量和决策的可解释性相结合决策质量成为一个共享的指标，而不是一个专门归因于人或系统。压力下的恢复力--当条件发生变化时，人类智能体系统的适应速度--成为衡量成熟度的一个决定性指标。混合工作流程不是一种妥协;它们是不久的将来的运营模式成功的组织将是那些认识到代理不是自动化的组织，而是那些要求结构、边界和深思熟虑地融入工作社会结构的合作者。3移动操作系统AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面11微软已经建议向代理操作系统发展（见实验性代理功能）。2026年不太可能看到比对话和动画原型更多的东西，但这将是为人们与计算机交互方式的颠覆奠定基础的一年智能操作系统代表了从“启动应用程序，打开文件”到“陈述意图，协商结果”的转变。实际意义是，操作系统不再主要是人类点击的执行层，而是成为一个不断代理意义、权限和操作的环境。传统的操作系统负责处理确定性调用（读、写、打开、关闭），而代理系统负责处理概率意图：请求试图完成什么，允许做什么，以及在给定风险和信心的情况下，多大的自主权是合适的。3.1意义的架构一个代理操作系统从语义底层开始。内容不再仅仅作为嵌套文件夹中的离散文件而存在，而是作为系统中的有意义的工件，可以通过关系进行搜索、总结和重组。文档、消息、票证、日志、图像和文本被索引到矢量原生存储中，并通过知识图连接。从关键字搜索转向上下文驱动的发现，并假设系统可以推断人员，项目，决定和时间。在这个模型中，路径名和应用程序特定的存储保持兼容性，但它们成为实现细节，而不是导航工作的主要方式。在这个语义底层之上，模型充当控制平面。不是每个应用程序都实现自己的“智能功能”，而是操作系统协调跨工具和服务的编排。上下文窗口成为系统的工作记忆：最近的活动、项目状态、参与者、约束和相关工件。这扩展了“状态”在计算中的含义它不再仅仅是一个正在运行的进程的状态;它是工作的状态。3.2概率核与情节界面一个决定性的设计举措是出现了一个概率内核，在不确定性下。它的工作不仅是路由请求，而且还要平衡信心、风险和策略。常规操作在幕后执行。暧昧的意图应该触发澄清问题高风险操作应要求明确的批准，并留下满足操作和合规性需求的审计跟踪这将治理从应用程序上的一层转移到核心操作系统功能中。AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面12界面也会改变形状。而不是持久的，以应用程序为中心的窗口，成为情节性的：系统表面的用户界面需要确认一个决定，调整参数，或探索替代品，然后消失。操作系统不再是桌面（作为工作空间的虚拟表示，而不是物理设备），而是人类和代理之间的目标-任务-决策协商者。生产力的故事不是“更少的点击”，而是更少的时间来制作工作体验，更多的时间花在定义目标和评估权衡上。3.3作为一级居民的代理人在一个代理操作系统中，代理不是一个功能;它们是具有角色的居民一些代理充当后台维护和策展（重复数据删除、标记、将工件链接到图中）。其他人管理注意力和流量（路由问题，起草例行回复，调整通知以适应工作节奏而不是消息量）。其他人将复杂性压缩到叙述中（持续总结，项目章节，回顾）。在高端，代理人充当战略家，将服务链接在一起，以追求结果，同时尊重政策，预算，日历，批准和组织规范等约束。这种基于角色的框架很重要，因为它将“代理”从一个模糊的能力声明变成了一个操作模型。它为部署和问责制创造了一种语言：哪些代理存在，他们被授权做什么，他们如何升级，以及成功和失败在可衡量的方面看起来像什么。3.4身份、授权和可审核性企业部署的硬边界是身份。当代理人代表某人行事时，传统的特权继承就会崩溃。代理需要自己的身份层，这些身份层具有显式的委托规则、限定范围的权限、撤销机制和持久的审计跟踪。他们还需要以对人类有意义的方式解释决策，并为安全和合规团队辩护。没有这一点，代理功能仍然是脆弱的，过度许可的实验，将失败的第一次认真的审计。这种身份挑战迅速扩展到多方工作。当代表不同人或不同组织的代理人试图协调时，系统需要一种方法来验证权限，处理冲突，并记录发生的事情和原因。代理之间的交互成为一个治理问题，而不仅仅是一个协议选择。3.5互操作性、锁定和数据优势智能操作系统创造了一种新的锁定：学习行为。作为推动者通过观察工作模式，他们积累了偏好、阈值和隐性惯例，随着时间的推移，这些习惯使他们更有帮助。学习成为一种竞争优势AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面13谁先收集它，它就增加了数据迁移以外的转换成本。“代理配置文件”比文档更有约束力，因为它编码了实际完成工作的方式可移植性成为平衡力。如果代理配置文件不能跨生态系统导出和互操作性还取决于缺少的标准：用于表达意图、约束、协商、信任和升级的多代理协议。边界专有的协调语言可能会加速早期的产品化，但它们通过限制谁和他们能做什么来降低代理系统的长期价值。协调。3.6效率陷阱自动化操作系统朝着更少的步骤和更流畅的执行进行优化这是有价值的，但它带来了设计风险：对效率的过度优化可能会抑制探索。当系统不断路由、汇总和推荐时，组织还面临技能萎缩的风险。我们的目标不是最大程度的自动化，而是弹性的混合工作，其中代理人处理监控，协调和规则繁重的决策，而人类保留判断，谈判，道德和战略。最耐用的部署将把“摩擦”作为一个设计变量--在责任和学习很重要的地方有意引入。联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面144.人机交互与智能设计虽然代理操作系统的出现还需要数年时间，但人类与人工智能的互动已经导致了工作表达、委托和解释方式的结构性转变随着智能体在工作流程中采取更加独立的行动，智能设计成为一个战略问题，而不是技术细节。人与人工智能之间的关系重塑了整个组织的实践-个人如何表达意图，系统如何实现这个意图，以及团队如何管理结果。4.1促进工程成长编程已经演变成一门学科，看起来不像是聪明的措辞，而更像是交互架构。由于组织依赖代理来计划、收集数据、跨上下文推理并通过工具采取行动，因此提示成为定义行为的规范。它们需要清晰度、结构和可解释性。不同类型的任务（如计划、分析、总结、分类和调查）都有模板版本控制成为标准，允许团队跟踪指令如何随着代理的学习或工作流的变化而演变。这种转变将激励重新定义为系统治理的一部分指令必须是可测试的。它们必须反映代理人自治的允许范围。他们必须支持AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面15再现性这项工作从手工艺转变为负责任的设计实践，强化了组织不再部署工具的更广泛现实;它们塑造了工作流程中积极参与者的行为约束。学习如何在特定的业务环境中进行良好的提示与人工智能访问组织数据和内容进行培训和嵌入一样重要。各组织必须采用知识管理做法来进行即时工程，包括即时储存库、版本、更改控制，甚至是共同创作和复杂的协作，以帮助社区将学到的经验教训应用于现有的提示。知识管理将证明同样重要的企业提示在代理IT创建的工作流，以及通过应用程序和操作系统创建最终用户代理的个人和团队4.2代理和副驾驶的接口随着代理集成到每个操作层，接口多样化。文本交互仍然是基本的，但新的模式，如语音，视觉上下文，环境触发器和文档感知行为将嵌入到系统中，传统的UI元素用于承载负载。组织面临着这样的选择：什么时候互动应该毫不费力，什么时候应该引起注意。有些任务受益于无缝执行：连夜准备简报、组织文档、协调数据集或跨日历和通信系统安排物流。其他领域需要故意中断：法律审查，合规性行动，安全相关决策，或任何修改财务，运营或面向客户的系统。设计问题变成了：摩擦力应该存在于哪里？过度顺畅的互动有可能削弱监督;过度控制的互动限制了代理加速的好处。取得平衡将成为一个业务问题，而不仅仅是一个设计偏好。它塑造了信任、责任和工作节奏。4.3技能、识字和文化变革将代理系统整合到日常工作中需要一种新形式的素养，而不是如何操作工具，而是如何与解释，扩展，有时误解意图的系统合作AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面16三班倒脱颖而出。员工学会精确地制定目标，诊断意外行为，并了解代理人可以做什么和不能做什么的界限。他们可以轻松地监督结果，而不是手动执行每个步骤。许多角色朝着编排方向发展，专注于组合功能而不是执行任务。识字率低不利于风险管理。当人们无法解释代理人的行为时，他们无法看到假设在哪里被打破，或者决策逻辑在哪里与政策如果没有共同的能力，监督就成为象征性的而不是实质性的，是一条漂移、偏见或不适当的自主权的捷径。通过系统人员指南，绩效变得可追溯。协作扩大，因为代理人减少了跨职能工作的摩擦。职业生涯变得更加灵活，因为个人可以通过代理人而不是通过传统的再培训来掌握新技能。并不是所有的员工都以同样的速度适应，这种转变的情感成分，如信心，身份和信任等人类属性，必须成为工作体验设计的一部分。AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面17人类与人工智能的协作不是对现有工作的覆盖;它需要重新审视意图和执行之间的关系。随着代理系统的规模扩大，组织必须培养这样的工作环境，即理解、质疑、提抵制自动化操作。智能系统的设计成为工作设计的同义词5.物理AI和智能边缘物理人工智能正在将机器人从隔离的岛屿转移到网络化的自适应系统，这些系统在组织间共享模型，数据和意图。工业人工智能支出已经反映了这一转变：全球工业人工智能市场在2024年达到约436亿美元，预计到2030年将增长两倍以上，主要由机器人和自动化驱动。在制造业中，机器人越来越多地由共享的人工智能平台管理，这些平台协调生产线和工厂之间的车队。边缘模型几乎实时地重新配置生产单元，通过更新参数和工作流程从产品A切换到产品B，而不是依赖于手动重新装配。1物联网分析。工业人工智能市场：人工智能如何改变制造业的10个见解九月2025年9月/industrial-ai-market-insights-how-ai-is-transforming-manufacturing/AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面18物流供应商正在试验人形和移动机器人，通过仓库管理系统和车队协调层而不是独立的控制器2.医疗保健也体现了同样的模式。服务机器人和边缘人工智能系统支持患者监测、交付和清洁，同时将遥测数据传输到医院平台，以管理医疗、安全和合规性3。外科医生和临床医生与机器人系统一起工作，机器人系统的感知和规划模型可以集中更新，但可以根据每个设施的协议和约束进行本地调整。类似的架构出现在农业领域，无人机和田间机器人将设备上的模型与共享云服务相结合，用于地图绘制、作物分析和车队优化。这种连接性取决于传感、驱动和云/边缘AI的融合。NVIDIA的JetsonThor等新型“机器人大脑”将服务器级计算打包到嵌入式模块中，使工厂、农场和医院的机器人能够在本地运行多个高容量模型，同时与云规划和分析。与此同时，设备上版本的视觉-语言-动作模型，如GeminiRoboticsAI，证明可以部署通用物理技能直接在机器人上，连接用于共享策略，日志和更新，而不是原始的控制循环。因此，2026年的物理人工智能将不再是单一的智能机器人，而更多地是分布式系统：通过跨越边缘和云的共享模型、编排层和数据管道连接的异构机器队列。5.1安全、责任和监管随着自主性进入物理系统，核心问题不再是机器人是否可以行动，而是当它们的行为造成伤害时，谁应该负责。立法者正在趋同于共同的原则：对人工智能系统进行基于风险的监管，扩大包括软件和模型在内的“产品”的定义，以及更明确的规则，即当自主系统出现故障时，谁承担责任，尽管商业上的阻力和2推进自动化协会2025年仓库效率的AI。2026年3月18日/editorials/ai-in-warehouse-efficiency-in-20253CNN.人工智能护理机器人能帮助医疗保健人员短缺吗？九月2025年11月/2025/09/12/tech/taiwan-nursing-robots-nurabot-foxconn-nvidia-hnk-spc4世界经济论坛。机器人正在改变医疗保健的方式。2025年6月12日/stories/2025/06/robots-medical-industry-healthcare/AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面19国家人工智能政策之间的差异可能会导致人工智能保障措施的缓慢采用，甚至可能会导致现有保障措施的回滚，从而导致更多的风险暴露和市场混乱。欧盟人工智能法案带来了一个风险分层框架，将许多工业、医疗保健和关键基础设施人工智能系统归类为“高风险”，需要严格的风险管理、人为监督和记录义务。与此同时，新的欧盟产品责任指令明确将产品责任扩展到软件和人工智能，即使硬件按规定运行，也可以基于算法缺陷提出索赔。欧洲议会的研究也在推动严格或基于风险的运营商责任，并为某些自动驾驶系统提供强制保险。对于企业来说，这种监管转变将影响设计。对有害行为的责任设计硬件、模型和基础软件的OEM和平台提供商。集成商配置系统、调整模型并将机器人连接到本地流程。制定政策、提供数据和监督日常运营的运营商。这种共同的责任只适用于边缘的强大数据来源和审计跟踪监管机构和法院越来越希望组织能够展示哪些数据训练和提示了系统，运行了什么模型版本，配置了哪些参数和安全限制，以及导致决策的事件顺序。人工智能中数据集来源的工作强调训练和对齐数据集的标准化血统指标，正是因为责任现在取决于数据使用是否合法，适当的，良好的管理。新兴的实践将边缘日志与防篡改基础设施相结合：签名日志，安全飞地，有时还有区块链支持的账本，这些账本锁定了命令序列，传感器输入和模型输出。虽然有些人可能专注于事后取证，但这些方法开始定义安全工程，允许团队挖掘事件和未遂事件，重新训练模型并调整策略而无需猜测。在2026年，部署物理人工智能的组织需要法律、安全、工程和运营领导者围绕一些不可协商的问题进行协调：明确的危险分析，5Kulothungan，Vikram.2025年。“使用区块链分类账记录物联网中的AI决策”IoT6，第三点三十七分/10.3390/iot6030037AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面20机器人价值链上的责任，高风险行动的人类覆盖机制，以及谁改变了什么，何时以及为什么改变的可验证痕迹。5.3劳动、技能与工作的再设计互联的自主系统并不是简单地“取代工人”。它们重新划分任务，并改变人类判断力、灵活性和社交技能最有价值的地方对于连接人工增长最快：机电一体化和机电技术人员，机器人技术人员以及设计，维护和改进这些系统的工程师。与此同时，随着机器人处理更危险、重复技术人员、操作员和现场工程师面临三个主要转变：首先，工作从直接的手动控制转移到监督和与机器合作这包括配置任务、监控性能和干预边缘情况，而不是自己执行每个操作。第二，故障排除变化：现在诊断故障通常意味着解释日志和模型行为，而不仅仅是检查硬件。第三，安全性从物理锁定/挂牌程序发展到组合的网络物理控制，其中错误配置的模型可能会产生与损坏的传感器一样大的风险。技能跟随这些变化。传统的机械和电气能力仍然是基础性的，但它们现在已经分层：数据和系统素养：了解传感器、模型和控制系统如何交互，以及变化如何通过堆栈传播。人机交互技能：知道如何安全有效地分配任务，监督和超越持续学习行为：跟上频繁的软件和模型更新，这些更新会随着时间的推移改变系统功能。关于机器人和人力资源管理（HRM）7的研究强调，当机器人加入团队时，协作质量、信任和工作设计会强烈影响结果。将机器人视为插入式劳动替代品的组织通常投资不足，6的美国劳工统计局职业展望手册。机电和机电一体化技术专家和技术人员。7王思琪，翁马克·林，谢俊华，林欣珍，机器人工作：趋势和未来方向，技术预测和社会变革，第212卷，2025年，123648，ISSN0040-1625，/10.1016/j.techfore.2024.123648网站。联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面21重新设计角色、工作流程和绩效指标。那些将物理人工智能视为工作重新设计的人培训战略开始跟上。仿真、数字孪生和增强现实（AR）被用来让工人练习监督机器人、管理故障，在不使人员或设备暴露于风险的情况下响应异常。关于“解释机器人日志”或“配置安全操作信封”等主术课程中。在许多领域，与机器协同工作正成为一种核心竞争力，而不是一个专门的利基市场。当然，随着这个市场的快速增长，它将受到自我修复机器人的挑战，这些机器人应用外部人工智能来帮助它们保持功能和任务8。快速部署和缓慢的技能和工作设计投资之间的关系在技术、法律和文化上缩小这一差距的组织，将把相互关联的自主权转化为持久的优势，而不是新的脆弱性的来源5.4先进的传感器技术：推动AI数据和体验式机器人技术传感器技术的不断进步被证明是下一代人工智能的基础自主系统中的强大的体验式学习，特别是机器人。这一趋势在消费类设备和专业机器人平台上都很明显。集成高分辨率、实时的传感器数据，特别是来自摄像头的数据，从小众应用转向大众消费设备。Meta的“超级传感”智能眼镜就是一个很好的例子，据报道，它使用人工智能软件来实时扫描和识别人脸。该眼镜现有的“实时AI工具”可以记录周围环境并实时回答有关环境的问题，展示了直接使用相机来源的数据来支持对话AI。同样，谷歌的Gemini2.5集成了“实时摄像头”和屏幕共享功能，以促进协作和故障排除。除了摄像头，对于自主系统变得至关重要，例如使用LiDAR（光检测和8Shah，Agam.美国机械工程师协会。自我修复机器人的崛起2025年10月21日电子邮件/topics-resources/content/the-rise-of-self-healing-robots联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面22范围），与InnovizTechnologies等公司为汽车行业开发体验学习与机器人感知在机器人技术中，感知的进步是将机器人从受控的工业环境移动到动态的日常环境的关键。最近的工作正在从单摄像头视觉转向分布式多模式传感。例如，卡内基梅隆大学和苹果公司的研究人员开发了ARMOR9感知系统，该系统为人形机器人配备了分布式深度传感器，其功能相当于“人造皮肤”。ARMOR显著提高了空间感知能力，与仅有摄像头的系统相比，碰撞减少了63.7%，导航效率提高了78.7%。它还能以26倍的速度处理感知数据，并利用超过86小时的人体运动数据进行体验式学习。补充全身深度“皮肤”方法，机器人手中的触觉传感成熟在2025年底，XELARobotics将其uSkin3D触觉传感器集成到TesolloDG-5F五指拟人手中，这是一个人类大小的模型，已经能够精确操作。新系统包裹指尖，指骨和手个确保耐用产品的柔软弹提供低至0.1克力的高分辨率力检测，因此手可以在操作过程中感觉到接触、压力和滑动。2026年路线图缩小了传感元件9Kim，Daehwa，etal.ARMOR：HumanoidRobotCollisionAvoidanceandMotionPlanning。Arxiv.Nov.2024年30/html/2412.00396v1AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面23从第二季度的大约4mm×4mm增加到2.5mm×2.5mm，提高了空间密度，同时为各种夹持器和指针保留了嵌入式、硬件无关的外形尺寸。这种模式更广泛地延伸到人工智能驱动的机器人，从三星的Ballie（现在集成了GeminiAI用于家庭辅助）到越来越依赖自动驾驶汽车、无人机和AR/VR设备中的专用传感器总之，这些系统正在扩大和加密数据源，为下一代人工智能提供动力。6.能源、计算和人工智能的隐藏成本人工智能策略通常将计算视为抽象的云资源：购买更多容量，训练更大的模型，运送另一个副驾驶员。真正的故事就像电力一样，通过发电厂，输电线路，变电站和水许可证。数据中心已经消耗了全球电力的可衡量份额，人工智能正在推动这一曲线上升。随着大多数大型组织做出脱碳承诺，假设效率提高，人工智能代表了一种开放式的新负载类别。AI是一个快速增长的工业能源消费者，其足迹，位置和架构将在未来十年内塑造6.1AI的能源足迹训练和推理正在融合为单一、连续的负载。前沿训练仍然占据着头条新闻，但更大的结构性转变是推断：数百万的代理人和副驾驶嵌入到工作流程中，全天候运行。AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面24IEA10估计，2010年全球数据中心消耗了约415TWh的电力。2024年-约占全球用电量的1.5%-预计到2030年需求将增加一倍以上，达到约945TWh，比总体电力需求增长快四倍人工智能优化的设施预计将成为这一增长的最大推动力，到2030年，人工智能数据中心需求可能会增加四倍以上。在美国，这种集中甚至更为明显。美国能源部和独立估计表明，数据中心已经占美国电力消耗的约4-4.5%效率皮尤对IEA数据11的分析显示，2024年美国数据中心的消耗量为183TWh，占全国电力需求的4%以上，预计到2030年将增加一倍以上。电力研究所估计，AI目前消耗的大致是10-20%的数据中心能源，随着越来越多的工作负载成为模型驱动的，这一比例会上升。这些数字与可持续性承诺直接冲突。许多大公司都有净零或24/7清洁能源的目标，这些目标是建立在适度的负荷增长和稳定的效率提高的基础上的人工智能打破了这种说法：在某些情况下，到2035年，仅美国人工智能数据中心的电力需求就可能增长30倍。人工智能的雄心和环境目标之间的紧张关系迫使人们做出艰难的选择：减缓人工智能的部署，为清洁能源支付更多费用，在一段时间内接受更高的排放量，或者在可能面临越来越多审查的抵消和证书隐性成本并不只是电费，还有冷却用水，当地的空气质量，化石燃料发电厂支持负荷，以及集群级拥堵和土地使用带来的政治摩擦。围绕AI的能源争论尚未解决。一个阵营认为人工智能是一种净负面影响：一种新的高强度负荷，如果不严格限制，就有可能使气候变化进程另一个观点指出，人工智能在优化电网、建筑、工业流程和运输方面的潜力，认为可再生能源的效率提高和更好的整合超过了附加载荷目前的证据在不同的背景下支持这两种说法很明显，领导者不能将人工智能视为能源中立;任何严肃的人工智能路线图现在都隐含着能源和气候战略。据IEA称，人工智能将推动数据中心的电力需求激增，同时提供改变能源部门运作方式的潜力。/news/ai-is-set-to-drive-surging-electricity-demand-from-data-centres-while-offering-the-potential-to-transform-how-the-energy-sector-works11Leppert，Rebecca.皮尤研究中心。我们对美国能源使用的了解在AI热潮中的数据中心。2025年10月24日/short-reads/2025/10/24/what-we-know-about-energy-use-at-us-data-centers-amid-the-ai-boom/联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面256.2数据中心作为战略能源参与者数据中心已经从后台基础设施转变为能源系统中的可见参与者。选址现在是一个董事会级别的决定，混合了电网可靠性，冷却，监管风险，税收优惠以及可再生能源或核能的北弗吉尼亚州、得克萨斯州、太平洋西北部、爱尔兰和斯堪的纳维亚部分地区的集群AI浪潮放大了这一点。人工智能密集的校园每平方英尺所需的电力可能比传统设施多得多像数百万家庭一样公用事业和规划者现在将大型AI构建视为工业厂房。当一个集群宣布数十或数百兆瓦的新需求时，长长的互连队列、新的高压线路、变电站和存储都被向前拉来自Deloitte12和BloombergNEF13的预测表明，美国数据中心到21世纪30年代中期，电力需求可能会增加一倍以上，甚至接近两倍因此，数据中心运营商正在成为电网规划的积极参与者一些国家签署了长期电力购买协议，并直接投资于可再生能源、储能甚至小型模块化反应堆，以确保低碳供应。其他人则进入需求响应协议，在网格受到压力时限制非关键的AI工作负载谷歌最近与美国公用事业公司达成协议，在高峰时期减少机器学习工作量，就是这种模式的早期例子。在系统层面，电网运营商和初创公司正在使用人工智能本身--动态线路评级、超本地预测和拥塞管理--从现有基础设施中挤出更多容量，并在不增加新钢铁的情况下容纳新的数据中心负载。与此同时，能源监管机构、地方当局和环境机构开始对人工智能园区提出不同的问题：不仅仅是就业和税收，排放、用水、备用燃料选择以及极端天气下的恢复能力。一些司法管辖区正在考虑上限，更严格的许可，或现场或合同清洁能力的要求。其他国家也在竞争投资，提供优惠的关税，12Deloitte。美国的基础设施能跟上人工智能经济吗？二零二五年六月二十四日https：/us/en/insights/industry/power-and-utilities/data-center-infrastructure-artificial-intelligence.html13BloombergNEF.人工智能与电网：橡胶与道路相遇的地方。号决定2025年1月1日/insights/clean-energy/ai-and-the-power-grid-where-the-rubber-meets-the-road/联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面26简化审批。人工智能数据中心位于这些战略的交叉点，依赖它们的组织继承了监管风对于领导团队来说，这意味着：人工智能架构现在与地理和能源政治联系在一起。工作负载在哪里运行，根据什么合同，以及在哪个网格上运行，不仅会影响成本和延迟，还会影响品牌风险和未来容量的使用。6.3效率、模型架构和“更小更智能”不断上升的能源和资本成本已经在改变人工智能的构建方式早期的“越大越好”的前沿模式正越来越多地被更小、更好的模式所取代。专门的模型针对更具体的工作，而巨大的模型则用于更普遍的任务。在算法方面，蒸馏、修剪、量化、检索增强生成和专家混合架构都旨在交付可比或更好的任务以更低的计算和能源预算实现性能硬件创新是并行的。GPU和自定义加速器越来越多地将每个令牌高密度机架和新的电源架构，如NVIDIA计划中的800VDC，旨在支持1MW机架，显示出下一代“人工智能工厂”正在如何深入地设计电源限制在边缘，手机、笔记本电脑、工业控制器和机器人中的低功耗加靠近数据源运行，从而降低网络能耗，实现低延迟、保护隐私的推理。除了增量增益，神经形态计算实验推动了完全不同的能量分布。IBM14、国家实验室和大学的研究工作报告了神经形态原型，这些原型可以在某些模式识别和感官任务上以低得多的能量胜过传统架构，使用忆阻器和大脑启发设计。这些系统还没有准备好取代主流的加速器，但它们标志着一个更广泛的转变：能源效率正在成为一个首要的设计目标，而不是次要的优化。这种权衡并非理论上的。从一个大型的中央模型转移到一组较小的专用模型可以降低每个请求的能耗，但会增加编排和评估的复杂性。将工作负载卸载到边缘，14IBM。未来的芯片很可能会从我们大脑的结构中获得灵感。2024年10月/blog/what-is-neuromorphic-or-brain-inspired-computingAI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面27数据中心的电力和网络使用，但将能源和热量限制转移到未设计为微型数据中心的设备和设施上。将敏感工作负载保留在设备上可以提高隐私和弹性，但可能会限制对最强模型的访问。就战略而言，关键问题不在于人工智能是否能变得更有效率。有明确的证据表明它可以。问题应该是：“相对于负载增长，这些收益能以多快的速度到达，谁来捕获它们？”如果电网收紧、监管加强或资本成本上升，从一开始就通过将用例、模型选择、硬件和部署模式与明确的能源和隐私目标相结合来设计“更小更聪明”的公司将处于那些认为廉价、清洁的计算机供应无穷无尽的人，正在对能源系统和政治进行一次未公开的押注，而这种押注可能不会成立。7.计算地理：数据中心和云转移计算机不再只是美国的一超大规模的故事人工智能正在将资本、监管和供应链拉入一个新的地图：新兴市场追逐数据中心集群，政府要求对数据和模型进行主权控制，以及通过一小部分晶圆厂、G商运行的硬件管道人工智能运行的领域将越来越多地涉及地缘政治、产业政策和供应风险，以及延迟和成本。AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面287.1非美国AI基础设施的增长美国在原始数据中心数量上仍然领先，德国、英国、中国和法国紧随其后，大约三分之二的现有设施位于美国，中国或欧洲。但增长的优势正在转移。分析师预计，仅在2025年，全球就可能有约10吉瓦的新超大规模和托管容量破土动工，另有7吉瓦的建设完成，资产约为1700亿美元。其中很大一部分目前，欧洲、中东、印度和亚太地区都在逐步建立。在欧洲，四大市场（伦敦、法兰克福、巴黎和阿姆斯特丹）的运力同比增长超过7%，法兰克福和巴黎的库存增长达到两位数，因为运营商在电力限制的情况下追逐需求16。亚太地区的建设速度更快：运营容量目前约为12.7吉瓦，在建容量为3.2吉截至2025年中期，计划中的13.3GW。印度已经从“新兴”转向“战略”人工智能中心地位。仅维沙卡帕特南就吸引了数百亿美元的人工智能基础设施，包括谷歌在美国以外最大的人工智能中心，以及由Reliance17，TCS和印度的数据中心总容量预计到2030年将增加两倍，达到4.5吉瓦新的人工智能专用园区，如RackBank位于Raipur18的80MW园区，专为10万GPU设计，显示了专用人工智能容量在传统枢纽之外出现的速度。中东也遵循类似的模式，将国内云区域与对外投资相结合。甲骨文在沙特阿拉伯的第二个公共云区域明确针对人工智能工作负载，而阿联酋正在大力投资国内的人工智能中心，并承诺投入10亿美元在非洲扩展人工智能基础设施和服务。民间资本全球数据中心市场价值预计将从2024年的约2430亿美元增加到2032年的5850亿美元，非洲、亚洲和拉丁美洲的新兴市场15仲量联行研究。2025年全球数据中心展望。https：/en-us/insights/market-outlook/data-center-outlook16CBRW。全球数据中心趋势。二零二五年六月/insights/reports/global-data-center-trends-202517路透社。RelianceIndustries，合资伙伴投资：110亿美元用于印度AI数据容量https：/world/india/indias-reliance-industries-jv-invest-11-billion-data-centre-2025-11-26/.18印度时报RakBank在Raipur启动了1，000亿卢比的80MWAI数据中心公园。/technology/tech-news/rackbank-inaugurates-inr-1000-crore-80mw-ai-http：///articleshow/121099744.cms19Benito，Andrea.CIO.com.甲骨文在沙特阿拉伯扩展云基础设施，推动该国的人工智能和数字经济发展。二零二四年八月二十八日。/article/3497616/oracle-expands-cloud-infrastructure-in-saudi-arabia-boosting-the-kingdoms-ai-and-digital-economy.htmlAI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面29快速审批许可证以及对数据驻留和数字贸易的监管承诺第二本，一些人估计，非洲、拉丁美洲和亚洲部分地区的建筑成本将达到比发达市场低35%，再加上移动优先的需求和鼓励本地处理的数据主权法规。最终的结果是一个更加多极化的计算地理：仍然以美国为中心中国和西欧，但印度、海湾地区、东南亚和部分非洲经济体的人工智能集群迅速增长7.2边缘云、独占云和特定于部门的云随着人工智能的普及，并非所有工作负载都可以放在通用的全球云上。政府和受监管的行业正在推动主权和特定部门的堆栈，将数据，模型和控制保持在定义的范围内。在欧洲，SAP的EUAICloud等新产品明确地作为全栈主权环境进行营销，欧盟数据驻留和“完全主权”选项涵盖SAP自己的设施，可信的欧洲基础设施和托管的本地部署。在中东，主权云已成为国家战略的一部分：阿联酋的主权Launchpad由eC和AWS21构建，提供符合国家云安全政策和网络安全委员会的国内云和人工智能服务，针对需要强大数据驻留的政府和受监管部门，政新理念类似的叙述出现在整个地区，主权云在战略重要性上与能源或国防相提并受监管的行业也在推动具有嵌入式控制的“行业云”的发展医疗保健、金融和公共部门的工作负载越来越多地落在云上，这些云捆绑了基础设施、人工智能服务以及HIPAA、PCI-DSS和公共部门安全标准等制度的合规性。受监管的行业云采用强调内置的数据保护控制，保留和可扩展性作为主要购买标准。对于人工智能来说，这通常意味着部门云，其中包含经过审查的模型，预配置的日志记录和编辑，以及特定于域的数据源的连接器。2025年20日。库什曼&·韦克菲尔德全球数据中心市场比较。/en/insights/global-data-center-market-comparison网站。21Benito，Andrea.ComputerW.阿联酋SovereignLaunchpad在e和AWS的支持下开始在全国范围内推出。二零二五年十一月四日/news/366634100/UAE-Sovereign-Launchpad-begins-nationwide-roll-outAI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面30边缘和本地堆栈填充地图的其余部分。工业场所、医院和关键基础设施运营商正在部署本地集群，通常使用相同的超大规模软件堆栈，以保持低延迟，并在连接或跨境链路故障时维持运营这些边缘和主权部署仍然依赖于上游超大规模提供商，模型训练、更新和一些共享服务，但控制平面正在发生变化：更多关于数据在哪里、哪些模型在哪里运行以及谁可以审计它们的决策正在发生变化。在国家和部门一级。对于战略而言，这打破了单一全球AI架构的假设。在接下来的几年里，许多组织最终将至少有三个重叠的足迹：全球公共云人工智能，必要时的主权或区域堆栈，以及针对其最受监管和任务关键型工作负载的特定行业或内部部署/边缘部署。地理位置的背后是高度集中的供应链。Nvidia仍然占据着90%以上的数据中心GPU市场，使其加速器成为人工智能训练和推理的事实标准。在制造业方面，台湾积体电路制造公司（TSMC）控制着全球大部分的芯片制造合同22.它正在积极扩张，包括计划在美国先进制造和包装领域投资1650亿美元，“为人工智能的未来提供23英寸高带宽内存和先进的封装增加了更多的瓶颈，由台湾和韩国的一小部分公司主导。人工智能周期中的任何裂缝都将首先出现在亚洲的芯片行业，而不是美国。软件收入。出口管制和技术民族主义是最重要的。美国限制向中国销售先进人工智能芯片和工具的规定，迫使英伟达采取“不协调”的产品变体，并限制中国国内人工智能芯片的生例如，在目前的限制条件下，华为预计2025年将生产不超过20万颗先进的AI芯片作为回应，中国收紧了关键产品的出口，镓和锗等矿物，以及某些磁铁和稀土技术，提高了全球芯片和数22Ruwitch，John.NPR.随着政治风向的转变，顶级芯片制造商台积电（TSMC）将目光投向了台湾。二零二五年十二月一日/2025/12/01/nx-s1-5620992/tsmc-chipmaker-expands-beyond-taiwan23台积电。台积电拟将在美投资扩大至150亿美元，为AI的未来提供动力2025年3月4日/english/news/3210AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面31设备制造商提供包括政策分析警告说，过于广泛的控制可能会受到侵蚀美国芯片制造商的收入和RCD的预算，即使他们试图减缓竞争对手。[NOTE：这一监测领域特别不稳定，交易和地缘政治联盟经常发生变化对芯片制造感兴趣的组织需要密切监测事态发展，在作出决定时避免依赖过时的材料该分析反映了出版时可获得的最佳信息。网络和数据中心设备增加了另一层集中。一小群电信和网络供应商约占全球电信设备收入的80%，而数据中心网络硬件本身就是一个快速增长的市场，预计到21世纪30年代初，随着超大规模和边缘设施的激增，其价值将增加一倍以上。任何中断-无论是来自制裁，网络事件，运输危机还是组件短缺-都会在云和托管提供商之间迅速传净效应是一个表面上看起来地理位置多样化的计算堆栈-在更多的国家/地区拥有更多的数据中心-同时仍然依赖于一组狭窄的供应商，晶圆厂，矿产资源和物流走廊。对于领导团队来说，这应该引发一系列新的问题：AI路线图对少数GPU和加速器供应商的影响有多大？对台湾的稳定性、韩国的制造能力以及来自与中国相关的供应链的矿产流动，人们做出了什么样的假设哪些人工智能工作负载可以在架构上跨供应商、芯片类型和地理位置多样化，哪些目前在一个堆栈上是单线程的？如果没有答案，多区域云策略可能会给人一种错误的弹性感：数据可能是分布式的，但在一些工厂、出口制度和航道上，计算能力仍然可能24Pongratz，Stefan.戴尔奥罗集团。2025年上半年全球电信设备收入。十月2025年9月电子邮件/worldwide-telecom-equipment-revenue-up-4-in-1h25/联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面328.主权人工智能，中美竞争和碎片化主权人工智能正在将模型和基础设施转变为国家权力的工具。政府不再将人工智能视为生产力工具;它是安全、产业政策、文化影响和监管控制的杠杆国家战略现在跨越芯片、数据中心、模型和人才。对于全球公司来说，这种转变将人工智能架构转变为地缘政治选择：谁的基础设施，谁的规则，谁的价值观嵌入运行关键工作的系统。8.1主权人工智能作为政策和战略主权人工智能通常意味着一个国家有能力利用国内基础设施、本地人才以及对数据和模型的有效控制来世界经济论坛工作25将其描述为使人工智能适应当地优先事项的能力，同时保留国家价值观和监管监督。动机围绕着四个主题：安全关键基础设施、国防和公共管理过于敏感，不能完全委托给外国云或黑匣子模型。国家计划旨在25世界经济论坛。主权人工智能：它是什么，以及实现它的战略支柱。Apr.2024年25电子邮件/stories/2024/04/sovereign-ai-what-is-ways-states-building/AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面33确保在跨界联系被切断或供应商受到制裁的情况下，核心系统能够运作。竞争力人工智能现在被视为早期时代的铁路或半导体：一种支撑未来GDP的基础技术。国家希望国内因此，价值捕获不会完全迁移到少数外国平台。文化和信息控制。政府关心的是叙事模式的复制语言、历史、政治和规范。在更自由的民主国家，这表现为“与当地价值观一致”。在更受控制的系统中，它变成了明确的意识形态过滤。监管执法。主权堆栈使数据驻留、审计权限和部门规则的实施变得更加容易拥有或严格管理基础设施简化监督。国家模式和基础设施方案正在各区域涌现美国的美国更少地依赖于单一的“国家模式”，而更多地依赖于相关者联盟正在建立共享的测试和评估能力，作为公共产品层。开放权重计划（如ATOM项目）和非营利模型（如AI2的OLMo3）增加了一个准主权开放堆栈：权重和代码由美国控制的模型。机构，并与美国法律框架。欧洲联盟人工智能法案和EuroHPC“人工智能工厂”将监管和基础设施结合起来。该法案自2024年8月起生效，到2026年完全适用，为人工智能系统建立了一个基于风险的制度，并加强了欧盟对安全、透明度和基本权利的偏好。EuroHPC正在部署AI优化成员国之间的超级计算机，包括LUMI，MareNostrum5和越来越多的新“AI工厂”，作为欧洲研究和工业的共享计算机。中国北京追求全栈主权：芯片、云和模型。对推荐算法、深度合成和人工智能生成的约束性规定要求进行内容控制、安全审查，并与“社会主义核心价值观”保持一致，同时对人工智能生成的内容进行标记中国现在有几十个大型模型-百度的ERNIE，阿里巴巴的Qwen，腾讯的浑源，字节跳动的豆包，DeepSeekR1-在这些规则形成的国内生态系统中竞争。海湾国家。阿联酋的猎鹰系列，由技术创新研究所发布，作为开放重量的多语言和多模式模式，既作为一个AI2026：观察和建议联系我们_SeriousInsightsAI2026的状态页面34国内能力和人工智能领导力的品牌实践沙特阿拉伯在2030年愿景下由印度印度AI任务和C-DAC的AIRAWAT超级计算机正在为研究和公共部门AI建立一个国内平台，其既定目标是在印度法律下实现计算机和数据的民主化。其他州。日本已经启动了开发符合日语和规范的国内LLM的项目，明确表示要减少对美国和中国供应商的依赖。在加拿大、韩国和几个欧盟成员国，围绕国家或地区模式也出现了类似的对话。这种模式虽不平衡，但很明显：更多国家希望人工智能能够按照自己的方式运行，而不仅仅是其他人的云。美中关系决定了人工智能风险的大部分格局。华盛顿利用出口管制来减缓中国获得先进人工智能芯片和工具的速度，以国内替代努力和自身的限制来应对。美国美国商务部的规定在2022年和2023年得到加强，限制用于人工智能培训和某些制造工具的高端GPU和先进逻辑芯片的出口英伟达的A100和H100受到控制，导致A800/H800和后来的H20/L20/L2产品在中国“下调”2025年，美国官员们指出，华为不太可能在2025年生产超过约20万个先进的人工智能芯片，中国芯片仍落后于美国设计一到两年-尽管中国每年投资数百亿美元以缩小差距。据报道，北京已下令国家资助的数据中心完全淘汰外国人工智能芯片，加速了对国内加速器的需求。中国的对策是建立一个平行的生态系统。国内公司推动Ascend和其他本地加速器，而主要的云提供商和互联网平台，如阿里巴巴，腾讯，百度，字节跳动和DeepSeek，训练自己的基础模型，并将其与中国的云，应用商店和企业服务集成。监管制度强制实行分离：内容控制。生成性人工智能提供商必须与官方说法保