2025年即将落下帷幕，回望过去几个月，AI产业正经历着自ChatGPT引爆全球热潮以来深刻的结构性变革。
谷歌凭借Gemini 3重振雄风，OpenAI转向精细化垂直能力打磨，DeepSeek以“成本革命”撕开市场缺口，而上游的“反英伟达联盟”已从概念走向实质动作。这场始于模型层的竞争，已迅速传导至整个产业链，引发上、中、下游的板块重构。
站在产业转折点上，我们有必要系统梳理这些变化背后的投资逻辑，为2026年的科技股投资指明方向。
中游模型层从“参数崇拜”到“效率为王”
近期谷歌Gemini 3在多模态理解和复杂推理上的全面突破，标志着传统巨头已找回技术节奏；OpenAI的GPT-5.1策略性转向，则揭示了通用能力天花板临近背景下，垂直领域精细化打磨成为新竞争维度；而以DeepSeek、Qwen为代表的中国力量，更是以“性能相当、成本减半”的打法，重新定义了行业竞争规则。
纵观今年以来海内外大模型的发布节奏和迭代路径，可以明显发现底层大模型技术范式的根本转向：模型性能的“摩尔定律”正在失效。
行业关注的焦点已从单纯的万亿参数竞赛，转向推理效率、能耗控制和成本优化。DeepSeek通过稀疏注意力机制等架构创新，打破了“速度、成本、智能”的不可能三角，这种“高效能、低成本”的技术路径，正成为全球模型开发的共识方向。
综上，笔者认为2026年海内外大模型，预计将逐渐从“追求技术前沿”转向“平衡性能与成本”。那些能够在保持竞争力的同时，显著降低推理成本的企业，有望能够获得更大的市场份额和盈利空间。
同时，针对特定垂直领域（如代码生成、科学计算、金融分析）的专用模型公司，也可能会迎来价值重估。
上游模型层多元化算力生态打破垄断格局
尽管英伟达Q3财报依然亮眼，Blackwell芯片供不应求，但垄断裂缝已现：Meta与谷歌的“世纪联手”——计划从2027年起大规模部署TPU芯片，以及Anthropic获得100万颗Google TPU的订单，标志着中下游巨头们对单一供应链安全性的深度担忧已转化为实际行动。
其实从当前Google、博通等巨头今年以来的动作也可以看出来，GPU+TPU+自研芯片的多元化算力架构正在形成，算力生态正在多元化崛起。
全球算力市场正从单一供应商主导，走向多极竞争格局。
但不可否认的是，尽管谷歌TPU等专用芯片的崛起正在动摇英伟达在AI算力领域“一家独大”的叙事，但英伟达凭借其CUDA生态系统，依然构筑了极深的护城河。
全球数百万开发者已习惯基于CUDA进行编程，海量的模型、框架与应用在其上生根，形成了强大的生态锁定效应。这种软硬件深度融合的壁垒，不仅在于技术本身，更在于其建立的行业标准与开发者心智，使得竞争者短期内难以从生态层面实现颠覆。英伟达凭借其生态根基，预计仍将在未来相当长时间内保持主导地位。
因此2026年，算力层的投资机会预计将更加分散和多元化。除了继续关注英伟达在高端训练市场的领导地位，更应重视如TPU等ASIC芯片在推理市场的渗透率提升，以及液冷散热、高效电源等配套产业链的爆发性增长等机会。
下游模型层从“概念验证”到“价值创造”
2025年下游AI应用在经过反复的商业化摸索后，也逐渐找到了方向。
对于AI软件，2025年无疑是AI Agent（智能体）发展的关键年份，人工智能的核心角色从被动“建议者”向主动“执行者”深刻进化。年初以来各最新发布的大模型均将强大的Agent调用与任务规划能力作为核心标准，显示这一趋势已成为行业共识；应用层面，下游的Agent服务在2025年也呈现出了爆发式增长，深入各行各业。
Salesforce的AgentForce平台签约量激增，也证明了企业愿意为“能实际干活”的AI付费。这一转变标志着AI开始深入企业核心业务流程，创造可量化的商业价值。
对于硬件方面，随着模型效率的大幅提升，使得在手机、PC、物联网设备等终端本地运行大模型成为可能。这两年端侧应用如AI手机、AI眼镜及具身智能机器人持续发布，显示了AI技术不仅解决了数据隐私和安全问题，更通过降低推理延迟和成本，打开了消费级AI应用的万亿市场空间。
2026年科技股投资策略动态平衡与全球配置
AI产业革命作为堪比互联网、移动互联网的长期趋势，其发展远未结束。
2026年笔者认为有可能会成为底层技术收敛与商业化落地的关键交汇点，产业投资价值显著。
因此2026年的投资核心逻辑预计从“技术叙事”会逐渐转向“业绩验证”，这需要我们密切跟踪AI商业化进度的一些关键指标，比如企业客户AI支出的实际增长、AI应用用户的付费转化率和留存率、主要AI公司的毛利率改善和盈利路径清晰度等等。
同时AI产业经过了两年多的飞速发展，上游硬件“优先”的行业早期投资思路有可能会逐渐向中下游渗透，产业链上中下游应逐渐形成均衡化布局，避免过度集中于单一环节，构建抗风险能力更强的投资组合。
除此以外，AI产业的研发、生产、市场高度全球化，任何单一地区的政策变化都可能产生连锁反应。因此考虑到AI产业的全球化属性，建议采取多国别配置策略：美国在基础模型和高端芯片领域保持领先；中国在应用落地、成本控制和制造业整合方面具有优势；欧洲、以色列等在特定垂直领域（如生物医药、网络安全）有独特创新。
2025年的AI产业格局重塑，本质上是一场从“技术驱动”向“价值驱动”的深刻转型。上游的算力多元化、中游的效率竞争、下游的商业化突破，共同指向一个更加成熟、务实和可持续的产业发展阶段。
对于投资者而言，2026年既充满机会也布满挑战。关键在于保持战略定力，避免被短期技术热点左右，而是聚焦于那些真正创造商业价值、解决实际问题的企业和环节。同时，通过全球化、全产业链的均衡配置，在享受AI产业长期增长红利的同时，有效管理行业波动和政策风险。
风险提示：
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