2026年伊始，中国人工智能（AI）产业交出了一份令人瞩目的成绩单。据最新行业展望数据显示，中国AI企业数量已超过6000家，核心产业规模预计突破1.2万亿元，同比增长近30%。与此同时，国产开源大模型全球累计下载量突破100亿次，中国作为AI专利最大拥有国，在全球占比高达60%。
这些数据不仅勾勒出2025年中国AI发展的蓬勃图景，也为“十五五”开局之年的2026年奠定了坚实起点。业内共识认为，中国AI正告别以对话为核心的“Chat”范式，全面转向“能办事”的智能体时代，并在技术路线、算力建设、数据挖掘及产业赋能等维度呈现出全新的发展趋势。
一、 技术范式之变：从“拼规模”到“拼密度”，AI从“聊天”走向“做事”
如果说过去两年全球AI行业陷入了“百模大战”的参数军备竞赛，那么2026年的中国AI行业则展现出了更为理性的技术进化路径。以DeepSeek等为代表的国产大模型，正引领一场技术路线的分化与突破。近期DeepSeek连发两篇创始人梁文锋参与署名的论文，试图解决训练大模型时的内存瓶颈和稳定性难题，标志着行业关注点已发生转移。
清华大学智能产业研究院创始院长张亚勤指出，DeepSeek的出现标志着中国AI技术路线的分化突破，“中国正转向拥抱更轻的模型、更聪明的架构、更高的效率和更低的价格”。这一判断呼应了业内关于“密度法则”的讨论。面壁智能联合清华大学团队提出的这一概念认为，AI将在能力和成本两个方向同时进化，用更少的计算和数据，更高效地得到更多智能。
中国信息通信研究院副院长魏亮表示，行业已不再单纯依靠提升参数规模实现性能突破，精细化机制、算法架构、训练方法的优化成为主要提升方向。稀疏注意力机制等新技术，正如同在大礼堂中从“听每一个人说话”提升为“听关键人物发言”，大幅提升模型推理效率。
当模型“智力密度”提升后，让AI“向下扎根”、解决真实痛点成为行业核心命题。曾担任OpenAI研究员的姚顺雨认为，在AI竞争的下一个阶段，“为谁解决什么问题”成为关键。这一理念在产业界得到印证：腾讯已将自研大模型在内部超过900个场景落地；百度创始人李彦宏断言，未来应用层将涌现大量成功的参与者，那里才是机会最多的地方。曾经硝烟弥漫的“百模大战”落下帷幕，取而代之的是一场围绕真实场景渗透、产业生态构建与应用价值深挖的耐力赛。
二、 算力建设之变：从“单点突破”到“系统协同”，构建全国一体化算力网
算力是AI时代的“新石油”，而2026年的中国算力建设正经历从硬件堆砌到系统协同的深刻变革。工信部数据显示，我国已建成万卡智算集群42个，智能算力规模超过1590 EFLOPS，位居全球前列。
然而，算力不仅仅是芯片的堆砌，更是一个由硬件、软件、能源与网络精密协作的系统。展望未来，中国算力发展呈现“政府顶层设计+市场创新活力”双轮驱动的明显特征。产业架构正从分散走向全国一体化。“东数西算”工程已形成覆盖东中西部的8大枢纽节点，其建成智算规模超过全国总量的80%。“十五五”规划建议明确提出推进“全国一体化算力网”，旨在强化智能算力统筹，实现跨地域调度与高效协同。
工信部赛迪研究院电子所副所长马晓凯认为，算力网建设呈现集约化、一体化、协同化、价值化特征，算力与电力正加快协同。业界已将电力视为“算力的尽头”。中国信通院报告显示，按照中速增长预计，到2030年底全国数据中心用电量将突破4000亿千瓦时。在此背景下，“算电协同”从趋势上升为战略必然，国家正引导算力向西部可再生能源富集区布局，打造绿色算力基地。
在应用层面，算力正加速从科技企业走向千行百业。上海、珠海等地已宣布发放“算力券”，降低中小企业使用智能算力的门槛，引导资源流向工业制造等实体经济领域，确保算力这一“新石油”能高效驱动产业升级。
三、 数据挖掘之变：从“劳动密集”到“知识密集”，高质量数据集成竞争焦点
在算法和算力之外，数据作为AI第三要素的地位愈发凸显。伴随AI落地千行百业，数据标注行业正经历从劳动密集型向知识密集型的深刻转型。
以往只需鼠标点击的“看图贴标签”工作，如今在保定、成都、海口等地，正转变为由重点大学本硕博毕业生参与的复杂知识转化过程。工程师们开始标注自动驾驶在雨雪中的交互轨迹，医学生标记CT影像构建肝癌疗效预测数据库。这些变化背后，是行业需要将沉淀于企业深处的专业经验和隐性知识，转化为AI可理解的“数据燃料”。
中国信通院人工智能研究所所长魏凯指出，训练行业模型解决垂直领域的深度问题，需要高质量的行业数据集。现在的数据标注要向纵深发展，把行业的深度知识、专家经验转化为能被机器学习的样本。
尽管中国拥有全球最大的互联网用户群体和最全的工业门类，但过去数据孤岛、标准不一等问题曾是巨大障碍。如今这一难题正在破解。随着国家数据局挂牌及《“数据要素×”三年行动计划》出台，截至2025年第三季度，我国已在医疗、工业、教育等行业形成高质量数据集超过500个。中国信通院调研显示，78%的数据标注企业已转向以交通运输、医疗健康等为主的行业数据集供给。专家认为，AI应用到实体产业后，中国在制造业和互联网领域积累的“数据金矿”有望成为新的全球竞争优势。
四、 产业赋能之变：从“数字试验”到“实体引擎”，驱动中国制造转型升级
2026年中国AI发展的终极舞台，不在实验室，而在工厂车间、田间地头和城市街巷。AI正从高科技产业的专属，转变成为传统产业转型升级的重要驱动力。
国家数据局的数据揭示了AI应用落地的爆发式增长：从2024年初到2025年6月底，中国日均Token（大模型处理信息的基本单位）消耗量从1000亿飙升至突破30万亿，一年半时间增长300多倍。业界预测，未来约80%的Token消耗将来自企业，这意味着AI生产力正大规模涌入实体经济。
聚焦制造业，AI已在研发设计、生产制造、运营管理三个维度全面渗透。以一家有70多年历史的电池厂为例，AI在研发环节助力高效开发新电池，在生产中实时联动设备预警，在检测环节以算法替代人工保障一致性。这种“业务产生数据、数据训练AI、AI反哺业务”的良性循环正在形成。
在政策层面，国家对“人工智能+”的支持持续加码。继去年出台相关意见后，2026年1月，工业和信息化部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出到2027年推广500个典型应用场景。工信部部长李乐成表示，将深入实施该行动，统筹布局通用大模型和行业大模型，培育一批重点行业智能体，以万千“小场景”汇聚形成融合“大场面”。
张亚勤对此评论道，与前几次工业革命中国或“零参与”或仅做“跟随者”不同，在AI作为技术底层的第四次工业革命中，“中国完全有可能走在前列”。
2026年不仅是“十五五”的规划元年，更是中国AI从技术爆发迈向深度渗透的关键一年。面对1.2万亿的核心产业规模，中国AI正沿着开源创新、系统协同与深度赋能实体的独特路径，开启一段全新的征程。
