21世纪经济报道记者 邓浩 陈归辞 孙燕
未来已来，只是分布不均。
自2022年年末ChatGPT发布以来，AI大模型开始顺着阻力最小的方向，蔓延进人们生活的日常。这些所谓的“阻力”，既有目前仍有局限的基模能力，也有训推算力的严重不足，甚至是场景需求的极度分散。
步入2026年，这些图景变得更加清晰而又分裂。前有豆包手机试水，遭到一众厂商“围攻”；刚刚，阿里携千问，开始在自身生态里构建Agent“干活”体验，以“办事时代”去想象下一代的AI入口。
AI应用，会是仅属于现有巨头的试锋之刃，还是原生初创公司有机会竞逐的“公平”赛场?底层的硬件市场，又有哪些被之前“忽视”的卡点正在被重视，获得价值重估？
另外，去年在科技圈火遍全年的“vibe coding”（氛围编程），也正成为中美玩家押重注的方向。甚至有业内人士对记者感叹，AI编程工具进化的能力越来越强，或许会成为最先实现AGI（通用人工智能）的领域。
开年不久，在A股市场，AI应用概念就因DeepSeek新模型预期、阿里对C端应用强势“进攻”等因素刺激，获得一波热炒。
以AI应用指数（8841683.WI）为例，今年以来，截至1月15日，仅8个交易日，已经暴涨了16.95%。市场甚至参照之前算力CPO“易中天”概念，创建了AI应用的“新易中天”标的，即易点天下、中文在线、天龙集团。不过持续催化后，盘面开始进入回调。
昨天（1月14日）盘后，易点天下主动公告称2025年12月31日至2026年1月14日连续9个交易日收盘价涨幅偏离值累计超过100%，属于股票交易严重异常波动，申请停牌核查。
记者梳理发现，GEO（注：生成式引擎优化）是这一波市场炒作的核心概念。简单来说，这是一种针对生成式AI（如ChatGPT、DeepSeek、豆包等）的营销优化策略，通过结构化内容、权威信源嵌入等方式，提升品牌或信息在AI生成答案中被引用的概率。
以出海广告营销龙头蓝色光标为例，最新财报显示，其去年Q3归母净利约0.99亿元，同比扭亏。前三季度实现AI驱动业务收入24.7亿元。
据国海证券研报，蓝色光标的AI赋能广告投放进入高速发展期，截至2025年Q3末，以API方式接入大模型的Token调用量已超过6000亿，预计2025年底或将突破万亿，基于BlueAI平台孵化的AI Agent已达136个，覆盖视频生成、智能投放、内容创作等多个核心业务场景，带动业务降本增效、创收增利。
1月15日，阿里千问举行发布会，官宣接入了淘宝、支付宝、飞猪、高德等几乎整个阿里生态的业务，上线超400项新功能。
千问C端事业群总裁吴嘉公开表示，“千问是第一个真正能帮你办事的AI，我们的独特优势在于‘Qwen最强模型’与‘阿里最丰富生态’的结合。AI办事时代才刚刚开始。”
事实上，就C端应用而言，以阿里为代表的大厂，正在密集出手。
去年6月，蚂蚁集团发布旗下首个独立运营的AI医疗APP“AQ”，7月登陆iOS端后，其上线不到24小时便攀升至App Store 医疗榜榜首，两个月内跻身 QuestMobile中国AI原生应用Top10。
12月，“AQ”进一步正式更名“蚂蚁阿福”，官方透露月活跃用户（MAU）已超过1500万，在国内AI应用中跻身前五。
2025年，AI编程（AI Coding）成为全球AI行业新一轮竞争的关键风口，是目前行业价值最明确、用户付费意愿最强劲且增长最快的AI应用方向之一，吸引了大规模资本密集涌入。
Anthropic 旗下的 Claude Code自 2025 年 5 月全面发布后仅六个月时间年化收入便突破 10 亿美元，如今已成为Netflix、Spotify、KPMG 等一众全球顶尖企业的关键开发工具。
“编程曾经是一项高门槛的专业技能，但AI Coding的出现改变了这一状况，让我们走向‘人人可编程’的时代。”上海社会科学院信息研究所所长刘炜对记者表示。
云岫资本执行董事兼智能产业组负责人季凯明对记者表示，AI Coding是目前最确定的 AI Agent 商业化方向之一，已经在专业开发者中形成明确价值。但他同时指出，目前AI Coding整体仍然是效率提升而非角色替代。
从行业竞争格局来看，硅谷正上演一场“新锐力量”与“传统巨头”的对决：Cursor、Claude Code、Poolside等创业公司正在强势崛起；与此同时，微软、谷歌、OpenAI等科技巨头正通过自研迭代、高额战略收购与重金揽才，全速竞逐下一代软件开发范式的主导权。
国内市场同样呈现出“双线并进”的态势。阿里、腾讯、字节等大厂纷纷推出了各自的AI原生集成开发环境（IDE），以高性价比和深度场景集成抢占市场份额；而以DeepSeek、智谱AI、MiniMax为代表的创业公司，也正全力向 AI Coding 发力。
国内某头部金融科技资深从业人士对记者表示，“DeepSeek-V3目前的编码能力很一般，V4正式出来可以体验看一下效果。如果能达到Claude目前4.5的水平，国内大中小厂有可能就会大幅优化人员了。
另外，Claude听说也马上要出5.0了，现在4.5的能力就已经非常厉害了。不过由于它针对中国封禁，以及模型在海外，许多公司因为担心安全问题，并不愿意上传代码和资料，所以在国内，哪怕是程序员都对Claude的实际能力感知不强。”
另外，在硬件端，由AI驱动的“终端智能化”革命也正加速演进。
目前，智能眼镜被行业视为下一代“杀手级”人机交互入口，正处于爆发前夜。2025年中国AI眼镜市场经历了“百镜大战”。Rokid、雷鸟创新、XREAL等创业公司表现活跃，同时百度、夸克、字节等互联网大厂以及国内手机巨头们也相继入局。
与此同时，AI纪要、AI智能耳机等垂直细分赛道也涌现出Plaud Note、Ola Friend等热门产品，成为初步验证商业模式的产品方向。
其中，Plaud自2023年6月推出首款卡片式 AI 录音设备以来，产品连续两年保持约十倍的高速增长；截至2025年7月，Plaud 已覆盖全球 170 个国家，累计出货量突破 100 万台。
刘炜表示，AI技术必将渗透到各类硬件设备。他认为，AI硬件的发展尤其适合中国市场，一方面中国消费者更倾向于购买看得见、摸得着的实物产品，另一方面中国拥有发达的制造业。
如前所述，随着AI的软硬件应用不断落地，推理计算需求呈现爆发式增长，某种程度而言，因为推理场景的多样、碎片化，产业卡点也日益突出。
相较于训练阶段，推理阶段更依赖ASIC（专用集成电路）芯片。西南证券研究指出，在推理阶段，AI模型已训练完成，需要对输入的数据进行快速的预测和分类。此时对芯片的计算精度要求相对较低，但对计算速度、能效和成本等要求较高。
许多企业将训练用GPU，推理用ASIC作为混合架构。其中，更低的成本是ASIC架构有望成为主流的关键原因：ASIC硬件结构是为特定任务定制的，减少了很多针对通用加速计算的不必要的硬件设计。据国泰海通证券测算，其单位算力成本相比GPU或更低。谷歌TPUv5、亚马逊Trainium2的单位算力成本分别为英伟达H100的70%、60%。
对于高能效、低成本算力的追求，直接推动ASIC需求高速增长。从2024年至2025年，谷歌、亚马逊、Meta的ASIC需求分别由220万、160万、40万颗增长至280万、224万、100万颗。
科技巨头在2025年也竞相加速了自研专用芯片的发布与迭代节奏。谷歌推出了第六代TPU Trillium，亚马逊AWS推出了新一代Trainium与Inferentia芯片，微软、OpenAI、xAI等厂商也逐步布局ASIC芯片。
展望2026年，国海证券预计，数据中心ASIC芯片出货量有望超800万颗，2027年有望突破1000万颗，未来或将与同期GPU出货量相近。
此外，存力技术迭代显著慢于算力，需求挤压导致存储芯片在消费电子市场激起价格抬升波澜，业内普遍预计本轮存储“超级周期”将延续，供需缺口或贯穿2026年全年。
不同于训练，推理需要频繁访问调用历史记忆——KV Cache。过去，这些数据被存在HBM、DRAM里，导致推理延迟居高不下、服务器能耗飙升、GPU利用率下降。
为此，将不活跃的KV Cache从昂贵的HBM、DRAM卸载到高性能SSD中，形成分级缓存体系，这在NVIDIA最新发布的Blackwell架构和业界主流推理框架中正在成为标准做法。
同时，推理本身还需要频繁访问模型参数和中间数据，使得对高带宽、低延迟、大容量的活跃数据存储与内存需求激增，这也催生了对HBM、DDR5、LPDDR等高速内存的市场需求。
AI需求之下，2025年，对于HBM、DDR5、LPDDR5等高端产能的排他性扩张达到了前所未有的程度。存储原厂一边建设新工厂，重点布局高端产能；另一边启动了产线改造工程，将部分传统DRAM产线改造转换为HBM专用产能，以快速提升HBM的出货比重。
随之，DDR4、LPDDR4等传统制程存储产品在2025年陷入了供给侧危机，价格迎来暴涨行情，海外主要厂商也持续释放涨价信号。但展望2026年，Counterpoint Research预计存储价格在Q1还将再涨40%～50%，Q2预计再上涨约20%。
值得一提的是，这或对本土厂商提供一波难得的机会。
由于海外厂商正在限制产能，成本抬升之下，需求有望向国产存储转移。如兆易创新在调研中就透露，该公司DRAM产品中，今年DDR4产品的收入占比超过一半，前三季度收入占比持续上升。
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