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　　2026年上半年，美国的前沿大语言模型会因为训练算力提升大约10倍，从而实现“跃升式”的能力突破，然而中国的LLM开发者一直在降低实用AI应用成本这个方面持续发力。

　　“两个世界”的格局正在加速呈现出来。数据表明，当前最为先进的LLM已经能够独立去完成超过长达15小时以上的任务，甚至在物理以及编程等这些专业领域达成或者超越人类专家水平。与此同时，中国模型更加看重成本效益以及广泛适用性。这一趋势有着这样的意味，市场针对“AI是否会对各行各业造成颠覆”的探讨将会愈发激烈，不过同时也得更为精细地去判别哪些商业模式相对更容易被AI给取代掉，哪些又比较难。

　　那些依靠“难做的事”（就像复杂软件集成这类）的企业，其面临的风险有所上升，然而拥有“难获得的东西”（诸如用户网络、政府许可、物理基础设施）的企业则具备更强的护城河。

　　首先，AI的计算需求增长速度远远超过了预期，它已然成为2026年最大的投资故事当中的一个。其次，代理型AI的“令牌密度”达到了很高的程度，这使得投资者以及企业都感到十分惊奇。再者，报告引用的OpenRouter数据表明，全球每周令牌使用量从1月初的6.4万亿急剧增长到22.7万亿，增长幅度达到了250%。最后，部分LLM提供商甚至开始对使用量加以限制，目的是应对需求洪峰。

　　鉴于这样的背景状况，任何具备“解瓶颈”能力的企业，涵盖芯片制造、存储、电力接入、数据中心建设所需的变压器、储能设备、备用电源等方面都处在极为有利的态势之中。与此同时，企业级AI应用有可能比消费级AI更为优先地获取相关资源的倾斜。算力供需失衡状况的持续存在，会对未来几年科技基础设施的走向产生深刻的影响。

　　报告预测，特朗普所领导的政府会在关键材料、国防等相关领域，采取比预先所期望的更为激进的行动，目的在于降低对其他一些国家的依赖程度。只是此种趋势已然呈现出“全球化”的态势，也就是越来越多的国家开始着手推动能源、国家安全、技术竞争力等方面领域的自给自足状况。

　　伊朗冲突属于最近的催化剂，致使全球石油、石脑油、中间馏分油等供应出现重大的缺口。各个国家加快速度提升能源独立性，这对于核能、可再生能源、储能、地热等技术而言是利好的情况。于此同时，重点关注关键矿产，像稀土、镓、钴这类稀缺资源以及国防能力，特别是无人机、反无人机、电子战、激光武器等新兴领域。这一“自给自足”浪潮，会成为未来几年全球市场的重要驱动力。

　　在美国LLM能力出现跃升的这种情况下，中国会朝着美国施加压力，目的是要求准许更为广泛的AI技术转让。与此同时，美国以及欧洲会加大政府提供支持的力度，以便最终能够摆脱对中国关键矿产的依赖。

　　报告提出了一个新颖的概念，这个概念就是“国内智能总值”，它所指的是一个国家在AI能力方面的综合水准。鉴于开发前沿AI模型所需要的资本、芯片、能源以及人才变得越来越昂贵，很多国家会难以达到这样的水平。所以，那些具备AI硬件和软件优势的国家，会在贸易谈判当中获取到更大的筹码。为了提升自身的“国内智能总值”，各个国家或许不得不借助贸易让步去换取AI技术或者算力资源，这一预测会在2026年渐渐得以兑现，并且会对全球地缘经济格局产生深刻的影响。

　　报告表明，没能预料到伊朗冲突以及其对能源供应链所造成的冲击。然而，“能源政治”的重要程度远远超过了最开始的预想，它不只是AI基础设施能不能顺利构建的阻碍，更是国家能源安全的关键所在。在美国，有议员提出了《GRID法案》以及《AI数据中心暂停法案》，要求保证数据中心不会抬高居民的电费，不会占据电网的优先权，甚至要暂停大型数据中心的建设项目。尽管这些法案还没有获得通过，可是已经引起了全国范围的关注。缅因州等一些州也已经开始对大型数据中心项目进行限制。与此时此刻同步，联邦的层面之上，也存在着对数据中心发展予以支持的声音，能够得出预见，到了2026年的时候，能源政治将会持续呈现出升温的态势，那些离网供电的方案，像是燃料电池、储能等，将会获取到更为庞大的需求。

　　报告作出预测，AI企业会采取更为积极的举措去掌控能源基础设施，其目的存在四个方面，分别是确保关键能源的供应，获取最低成本以及最为可靠的电力，减少对普通用户所产生的冲击，还有利用AI提升能源效率。

　　这一预测虽说具备前瞻性，然而已经有迹象呈现出来，具体为Meta资助Terrapower的钠冷核反应堆商业化，Meta还对路易斯安那州的电力基础设施进行了投资，Form Energy与Crusoe Energy签署了12吉瓦时多日储能系统的供应协议。在这之外，谷歌针对Anthropic的数据中心给出租赁担保，当中所隐含的电价溢价达到了大约300%之高。这能够表明，AI领域的巨头愿意为了“时间优先”的电力接入去支付数额巨大的溢价。在未来，离网电源、长时储能、比特币矿场改造等“解瓶颈”方案有可能会成为AI企业的收购目标。

　　报告提出这样的观点，即中国会持续加大其在全球技术制造领域所占的市场份额，其缘由涵盖了历经多年的产业规划，本土供应链的协调状况，数额巨大的研发投入，人才方面的储备情况，银行体系所发挥的类似“巨型风投基金”的作用，以及公私之间存在的合作伙伴关系。与此同时，美国因为技术的扩散致使其原本低劳动力成本的优势被削弱，在经历了大约40年的外包历程之后，天平此刻正朝着重新偏向本土生产的方向发展。

　　人形机器人正是这一趋势的典型的代表。专家给出的报告进行了相关预测，在预测里表明直至2050年的时候为止，全球人形机器人每年的销售量将会达到10.19亿台，而每年的销售额会是4.7万亿美元，这个销售额大约等同于2024年全球前20大汽车制造商收入总和的两倍。在那些有着高成本结构（特别是能源和劳动力方面）、高监管情况、低AI获取能力的地区，将会在这场制造版图重构当中失去份额。

　　报告作出预测，政策发生转变，地缘政治出现变化，利率达到顶峰，这三者会共同促使拉美进入一个全新的投资周期，此周期由投资驱动而非消费驱动。阿根廷、智利、墨西哥等国家已经在不同程度上从民粹主义转变为务实的政策，目的是去适应美国以及全球地缘政治的新现实。

　　拉美在多极世界里的重要性正借助金融、贸易、政治甚至军事渠道展现出来。即将来临的美墨加协定审查有可能成为重要的催化剂，进而推动贸易整合以及监管的确切性。墨西哥被视作制造业回流西半球的关键一个环节。拉丁美洲资本市场规模被预计会从当下的2.5万亿美元，增长至2035年时的6万亿美元。投资驱动型的增长会使得通胀压力降低，进而对更低的利率以及估值扩张起到支持作用。

　　劳动力市场正把AI的潜在冲击当成关注焦点，报告估计，90%的职业会在一定程度上被AI自动化和增强所影响，不过影响不是单纯的“岗位消失”，而是任务构成的重组，部分任务被自动化，另一些被增强，企业调查显示，过去12个月里，AI adoption致使11%的岗位遭受裁撤，还有12%的岗位不再进行补员，可同时又新增了18%的岗位，净岗位减少了约4%。

　　为学会运用AI工具，员工需“技能提升”，部分岗位要“再培训”以转向AI互补性角色。美国有相关立法提案出现，像《AI相关就业影响透明法案》，它要求企业向劳工部报告AI相关的岗位变化。虽然“再培训”主题的股票在2026年表现欠佳，可这一领域的社会和政策重要性不容被忽视。

　　报告表明 ，在2026年下半年的时候将会出现由AI驱动的迅速价格跌落 ，主要聚焦于服务业。这会致使更大程度的工资不平等 、更高的资本开支水准 、利率向上的压力 ，还有那些不能够被AI“复制”的资产价值升高。

　　“不可复制资产”涵盖了物理稀缺资源的类别范围，诸如特定地段的房地产、矿产、频谱牌照、光纤网络等，其中还包含具有定价权可以采用AI的主体以及独特的奢侈品、具备网络效应的平台、真实且独特的人类体验（像是体育赛事、音乐演出这类），还有监管稀缺性方面，也就是各种牌照和特许经营权，另外专有数据和品牌也属于此列，甚至部分半导体资产比如先进制程、光刻机、制造专长也包括在内。

　　与此同时，那些在“国内智能总值”方面比较低，或者制作智能所花费成本比较高的国家将会处于不利的位置。而理解“变革性AI经济学”已然成为当前最为急切紧要的任务。