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　　来源：中欧基金

　　2026年3月，中欧科技战队奔赴美国硅谷，现场直击AI最前沿的创新突破与落地节奏。在这里，我们见证黄仁勋在今年GTC大会上重新定义算力价值，宣告AI基础设施正式迈入工业化时代；在这里，我们实地走访多个芯片架构、推理引擎及生态合作企业的展区，也有幸与多位全球顶尖专家面对面深度交流，获取一手产业数据与真实反馈。

　　当前AI技术的能力边界推进到了哪里？在C端与B端市场之间，行业关注点发生了哪些转变？今天，我们邀请到中欧科技战队成员冯炉丹、杜厚良分享硅谷一线调研手记，为你深度拆解2026年AI投资的产业逻辑与值得关注的细分赛道。

　　根据美国硅谷的一线调研，当前AI技术的能力边界推进到了哪里？

　　AI对知识工作的替代已跨越“辅助”阶段，正式迈入“执行”阶段。

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　　最直接的证据来自编程（Coding）领域。

　　自Claude Opus 4.5模型发布以来，多位大厂一线从业者达成了一个高度一致的共识：软件工程师的角色，正从“代码编写者”转变为“管理AI写代码的项目经理”。这并非是对未来的夸张比喻，而是当下正在真实发生的工作流重构。沿着这一路径，大模型的Coding与智能体（Agent）能力的协同进化，将使其能够胜任愈发庞大和复杂的工程项目。例如，当前的AI已能自主搭建小型的写作工具，而在大约1年维度内，我们有望看到“超级长文本智能体”（Super Long Agent）从头到尾全流程构建出如Office级别的大型系统；

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　　此外，AI模型自我迭代的节奏也在显著加速。

　　过去，顶尖模型通常以“季度”为单位进行大版本更新，如今这一周期已经被压缩至“月”级别，能力的进化远未触及天花板。

　　本次调研对AI当前发展有什么直观感受？哪些值得特别关注的点？

　　总体非常震撼。因为我们本来给美国的AI产业趋势定义成“很强”，调研完后我感觉可能原来是7分，现在能到9分，各维度的进展都大超预期：

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　　由于self-play等训练方法的创新，模型训练迭代周期已从每3个月一次缩短至每月一次，头部模型厂商的能力与其他厂商的差距正在拉大。

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　　模型能力的每一次跃升，均会带来下游应用场景的爆发式增长，其幅度远超预期。

　　原本以为模型在处理不确定性问题（如审美判断、概率预测等）上表现不佳，现在发现只要做好数据标注，模型同样能胜任。总体而言，模型有望在1-2年内完美替代代码编写工作，2-3年内替代90%以上需要使用电脑的工种，涵盖金融、医疗、法律等多个领域，预计2028年能实现一定程度的通用人工智能（AGI）。

　　AI能力快速迭代，对未来各行各业有何影响与挑战？

　　由于AI编程能力已足够强大，能够迭代出泛化能力极强的系统，软件行业的护城河正快速降低。预计再过1年左右，AI就能独立编写操作系统、Office这类复杂软件，这让北美软件厂商普遍陷入焦虑。对他们而言，最优路径或许是尽快拥抱AI，主动调整商业模式，将自身转型为AI模型的API。目前来看，AI在很多领域展现出强大的替代能力，但那些需要依赖人与人之间交流处理、需要精准把握人际关系的场景中，仍然难以发挥有效作用。

　　在C端与B端市场之间，当前行业关注点主要聚焦于何处？

　　关注重心已全面转向商业模式更清晰的B端（企业级）市场。

　　目前，企业级市场已经形成了一个极具壁垒的“数据飞轮”，且一旦运转起来便极难被竞争对手复制。业内目前公认的最佳破局案例正是Claude——核心杀手锏不仅在于模型本身的强大，更在于它深度嵌入了企业的真实工作流（尤其是代码编写场景）。一旦切入，AI获取的将不再是开源社区的公开代码，而是企业内部最核心、最真实的资产：私有代码库、实际开发流程、错误模式以及决策链路。这些外部绝对拿不到的高质量数据，构成了最深的护城河。

　　由此，一个完美的商业与技术闭环得以形成：企业使用你的AI → 你获取高质量私有数据 → 数据反哺用于后训练（Post-training，尤其是强化学习） → 模型能力跃升 → 企业产生更强依赖，切换成本剧增。引用一位一线内部研究员的总结：“用户愿意跟着你一起成长的窗口期其实非常短。”本质上，这是一场残酷的跑马圈地，谁先卡住位置并启动这个飞轮，后来者就愈发难以追赶。

　　这些AI技术演进新趋势，对科技板块投资具有哪些重要的指导价值？

　　算力需求不仅没有见顶，反而正被“训练”与“推理”双端需求同时拉爆。

　　在投资视角下，最确定性的价值锚点依然是算力。当前的算力需求已从单一维度的扩张，演变为双重引擎的驱动：

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　　训练阶段的算力消耗正在变重。

　　以往的模型训练本质上是做“词汇接龙”（Next-token prediction）；但现在，强化学习（RL）等新技术开始深度介入模型训练过程。这意味着模型不仅需要“会表达”，更需要被教导如何“会思考、会决策”，这导致训练侧的算力成本显著上升。

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　　推理阶段（Test-time compute）正在经历更剧烈的爆发。

　　新一代大模型在给出答案前，会进行复杂的多轮推理、自我验证与反复计算，以执行愈发庞杂的项目。因此，我们观察到一个明确的结构性变化：推理侧的算力占比正在快速攀升，从2024年的约15%，到2025年的约33%，未来甚至将进一步跃升至70%–80%。

　　这种需求的高速增长不仅局限于GPU芯片，底层网络带宽、内存容量的压力也在同步激增。对于科技板块的底层基建而言，一线大厂给出的结论非常直白：“卡永远不够。”

　　展望未来，2026年看好AI哪些细分领域投资机会？

　　维持此前判断，A股市场相对更看好光产业链方向，其次是存储，国内模型厂商亦存在较好的机会。

　　从当前行业研判来看，整体资本开支（Capex）的高增长态势仍将延续：2027年预计维持40%-50%的增速，2028年约30%以上的增长水平。分赛道来看，光产业链的成长性最为确定，存储板块紧随其后，而电力环节的讨论度相对不高，因为潜在能解决的方式很多。

　　其中，光模块的逻辑非常简单直接，因为现在的传输只能让算力实现能力极限的20%，至少还有4倍空间，所以增长的斜率一定是陡峭的。值得关注的是，XPO技术的出现成为行业创新的最大惊喜，该技术可将光模块的生命周期延长5-10年。由于行业迭代非常快，竞争格局越来越好。

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　　数据来源：Wind，中欧基金整理，2026/3。

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