今年的WAIC，预示了全球AI博弈的新周期

又是一年WAIC。

作为全球AI产业风向标，2026年WAIC清晰呈现出行业从技术探索期全面迈入规模化产业兑现期的范式跃迁。同时，本届大会同步举办人工智能全球治理高级别会议，让产业迭代与规则重塑同频共振，标志着全球AI进入技术竞合与全球治理并行的全新发展周期。

本文采用技术底座—产品范式—生态扩张—场景落地—商业验证—规则博弈的产业传导逻辑，力图拆解上述范式转折背后的结构性调整。

一、算力博弈升级：

从单卡性能较量，到全栈集群体系对抗在过往的全球AI算力竞争中，高端GPU的单卡性能、芯片制程和浮点算力参数间的比拼是焦点。

而近一段时间以来，一种趋势愈发明显：算力竞争不仅是单一硬件维度的竞争，更是囊括芯片、互联架构、集群调度、功耗优化、推理适配等多维度的全栈算力底座体系之争。竞争评价体系的转变，也意味着算力建设不会再有统一范式，各国也就很自然地依托自身产业禀赋去探索差异化算力建设路径。这一点在本届WAIC上有着明确的反映。

“一机三用”机器人引来围观 央广网记者 冯丽 摄

在国内，多元并行格局就十分明显：以华为Atlas 950 SuperPoD为代表的超节点路线，主打大规模横向扩展集群和自研互联协议，重点适配MoE稀疏模型训练与大规模产业算力调度；寒武纪、海光等厂商则坚守通用GPU路线，适配通用训练与推理场景；还有些企业布局搭载大容量SRAM的推理专用芯片，聚焦端侧、边缘高并发推理需求。

在美国，很多企业主要还是深耕极致的性能单卡架构，依托Blackwell、Rubin架构与CoWoS先进封装，搭配NVLink互联体系，构建高性能小规模集群，优先服务前沿稠密大模型训练和基础科研场景，凭成熟软硬件生态实现闭环壁垒。

两类算力架构各有适配场景，开放互通仍是算力长期发展方向。同时，全球算力结构也发生了切换，算力需求重心从训练逐步转向了推理。在国内算力租赁市场的营收结构中，推理业务占比已达58.2%；IDC预测到2026年，中国AI推理工作负载整体占比将升至62.2%。算力向推理倾斜，也是我国以 AI 赋能实体经济、落地千行百业的直观体现。

二、技术路径分化：

没有绝对的路线割裂，投入重心与产业化节奏存在差异

有一段时间，舆论以“通用模型VS垂直模型”来划分技术路线。本届WAIC充分验证：全球不存在完全对立、互不兼容的AGI演进路径，中美头部企业均同步布局通用基座大模型和具身智能，核心差异在于资本投入重心、研发资源倾斜与产业化落地节奏，两套差异化技术生态正在逐步显露。

中国AI产业的背后，是全球最完备的工业体系和海量的实体经济场景，大量资源被用于提升技术落地效率和场景适配性，譬如模型轻量化、产业定制化、工程化落地、软硬协同适配等，推动AI从数字虚拟空间向物理实体经济渗透。

美国的AI产业以基础研发优先，资本和科研资源高度集中于超大稠密模型、世界模型、通用推理能力迭代，聚焦于突破通用认知极限、实现中长期基础技术突破，商业化落地方面相对审慎。

简言之，中国AI相对专注于实体经济落地转化能力，美国AI的竞争优势偏向于前沿通用认知能力，两条路线相互借鉴、并行迭代，但也不是非此即彼，而是共同构成当前全球AI技术演进的核心范式。

“AI大模型+具身智能”自主导航赛在此举办，观众可现场编写指令，指挥四足机器狗完成越障任务。

三、核心范式迁移：

大模型基座竞争趋于同质化，智能体成为产品竞争新主线

本届WAIC传递出的最核心、最具变革性的产业信号，可能要数AI产品形态与交互逻辑的底层模式转移。

随着大模型基座竞争渐渐进入同质化阶段，大模型正从独立核心产品下沉为通用底层基础设施，AI产品形态的演化主线转向智能体（Agent）。

Agent建立在大模型能力之上，基座能力是所有智能体不可或缺的底层支撑，因此Agent的发展不会替代基础大模型。

在此次大会上，对Agent的讨论贯穿了主论坛、各类分论坛与展区的全场核心议题；本届大会首次单独设立AI Agent产业生态主题峰会，而非完全依附于通用大模型议题板块，同时搭配中国信通院智能体论坛、OPC、世界模型等多场平行专题研讨。

大会同期集中落地多项产业首秀，包括智能体原生操作系统、AI智能体手机量产方案、“AI一人公司”自主任务执行赛道、行业垂直Agent解决方案等，标志着AI持续突破“被动问答、指令式交互”的传统工具形态，向可自主规划、自主调度、自主执行、自主迭代的智能主体演进。

四、地缘博弈下沉：

开源与商业生态成AI竞争重要战场随着基座模型技术差异缩小，单纯的算法、算力差距也在收窄，开发者生态、标准体系、产业圈层成为大国AI博弈的增量壁垒，地缘博弈全面下沉到生态层面。

从国内产业趋势来看，以通义千问、DeepSeek、GLM为代表的国产开源基座，海外开发者调用、适配、落地量持续走高，在新兴市场、中小开发者、制造业场景的渗透率逐步提升，成为中国AI出海、突破技术壁垒的核心抓手。

来源：上观新闻 傅利叶面向家庭场景的机器人。吴丹璐摄

OpenRouter数据显示，自2025上半年到2026年，美国企业对中国开源模型的Token调用占比，从4.5%一度升到46%（阶段性峰值）；在Hugging Face平台上，Qwen、DeepSeek、GLM系列持续位居开源模型下载榜前列。

从国际博弈的视角看，欧美依托芯片出口管制、模型安全审查、技术出口限制等政策工具，强化了技术壁垒，推动了一种趋势的发生：G7盟友圈优先用美国闭源模型与商业服务，并形成圈层化生态闭环。但这种趋势远未真正成型。

更清晰的是另一种趋势：美国主导的闭源AI生态，聚焦高溢价To C、前沿科研、高端企业服务；中国主打开源轻量化生态，聚焦高性价比、场景适配、新兴市场与实体经济赋能。

7月14日，上海世博展览馆，测试中的机器人。澎湃新闻记者 吴栋 图

五、竞争边界外延：

数字智能逐步落地，具身智能开启落地周期凭借智能体范式与日趋成熟的开源生态，AI的竞争边界正跳出数字虚拟形态，延伸至物理实体经济。具身智能成为衡量AI硬实力的重要指标。

往届WAIC上的机器人、智能硬件展品，多为观赏性演示，本届大会的具身智能产品更倾向于展示规模化量产、常态化作业、产线落地等主题。

一些头部企业集中展示了工业级人形机器人、场景化特种机器人、生产线智能终端等，能力覆盖工业制造、仓储物流、民生服务等实体经济场景。具身智能规模化落地，也是人工智能赋能实体经济、发展新质生产力的重要抓手。

WAIC将在上海世博、张江、西岸“三地四馆”同步上演，六、竞争核心切换：参数竞赛权重回落，ROI成为产业核心约束与产业趋势相匹配，本届大会释放了明确信号：模型参数军备竞赛适当降温，商业化落地能力、投入产出比（ROI）、可持续盈利能力成为评价AI企业经营能力和技术价值的标尺。

事实上，全球AI整体在进入后Scaling时代。单纯堆叠参数和算力带来的边际收益正在递减，如前所述，技术不再是唯一核心壁垒，落地变现能力成为核心差距。难以落地、无法产生商业价值的技术路线，今后会持续承受市场压力，AI产业正从技术驱动的增量时代，迈入效益约束的存量精耕周期。产业从重规模转向重效益，也契合统筹 AI 可持续发展与安全可控的行业共识。

AI数字运动，通过全套AI乒乓球与智能网球设备，单人可完成与AI教练对练。

七、顶层博弈升级：

技术产业竞争与全球AI治理规则绑定很多人还没注意，本届大会的完整官方名称为：2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议，两大活动同期并行举办；相较往届，人工智能全球治理板块议题权重、参会层级与国际对话规格大幅提升，这也标志着全球AI竞争已处在技术、产业、规则三位一体的综合博弈态势。

以WAIC为核心的全球产业平台，倡导AI普惠、发展权平等，反对AI技术垄断。未来AI的核心竞争力，不仅取决于技术迭代与落地能力，更取决于国际标准话语权、规则制定能力以及全球产业生态主导权。技术优势若无法转化为规则与标准优势，则长期产业竞争力必然难以雄起。

同时，本次大会同步传递全球 AI 治理中国主张，倡导多边共商规则、AI 普惠发展，反对技术垄断与单边限制

6条主题City Walk路线覆盖全城。总结：全球AI竞争的结构性变局，正在加速

综合本届WAIC所传递的诸多信号，全球AI竞争已完成阶段性范式切换：发展阶段从技术探索走向产业兑现；竞争维度从算法比拼变为算力底座、技术路线、产品范式、生态圈层、实体落地、商业效益、规则治理的全面博弈；产业格局从单一技术范式主导，向差异化并行、多元共生的生态分化进阶；核心逻辑从比拼技术上限，慢慢转向竞争落地下限和商业可持续性。

与此同时，中国在前沿基础科研、高端器件制造、原生开发框架工具链等维度仍有很大提升空间；而商业模式、盈利能力也还有诸多亟需探索之处。当然，这也是全球普遍存在的共性问题了。

此外，结合本次大会传递的顶层指引，全球AI发展早已不只是单纯产业赛道比拼，更需要坚持开放共赢、智能向善，以均衡普惠的技术落地与共商共建的治理体系，让AI成为惠及各国的公共产品。