数字经济周报（2026年第7期）：GTC 2026亮点：AI从芯片竞争迈向系统竞争

（以下内容从中国银河《数字经济周报（2026年第7期）：GTC 2026亮点：AI从芯片竞争迈向系统竞争》研报附件原文摘录）
摘要：
本期焦点：2026年GTC大会推动AI从芯片竞争迈向系统竞争，算力基础设施将进入平台化时代。英伟达GTC2026大会集中发布新一代算力架构与AI系统解决方案，核心变化在于产品形态由单一GPU升级为“芯片—机架—数据中心”一体化系统，标志算力竞争重心从芯片层跃迁至数据中心级平台。同时，大会明确将推理性能与AI工厂作为核心议题，反映AI需求结构正由训练主导转向推理驱动，高频应用场景对能效与系统协同提出更高要求。此外，physicalAI加速落地，机器人、自动驾驶与工业系统成为重要应用方向。
AI产业及代表性企业动态：算力需求与资本投入共振上行，产业进入高景气扩张阶段。全球大模型调用量再创新高，中国模型整体调用量持续领先，小米MiMo以2.38万亿次的调用量领跑国产模型，展现出强劲的市场渗透力。美国模型保持高位稳定输出，中美双引擎驱动格局进一步强化。与此同时，算力需求快速传导至产业链各环节，芯片、代工与服务器厂商业绩显著增长，云厂商上调算力价格反映供需趋紧。资本端并购、融资与IPO节奏同步提速，头部企业通过生态整合与商业化布局强化竞争壁垒，AI产业进入“需求爆发—价格传导—资本加码”的高强度扩张周期。
中国动态：数字经济带动产业链协同增长，数据要素与产业融合持续深化。开年经济数据显示，数字经济对制造、能源及上游材料形成显著拉动，成为经济增长的重要新动能。与此同时，工信部明确推进“人工智能制造”与新型基础设施建设，国家数据局系统部署数据要素价值释放路径，推动场景应用、生态建设与安全治理协同推进。整体来看，中国数字经济正由单点突破转向“产业链协同要素体系完善”的新阶段。
海外动态：AI标准输出与算力基础设施扩张并行，全球竞争加速向体系化演进。美国启动“AI出口计划”，试图通过贸易渠道输出技术标准并嵌入全球数字基础设施；德国大规模扩张数据中心容量，强化数字主权与绿色算力标准；美国同步推进6G国际协同，提前布局下一代通信体系。
技术动态：全栈算力体系与智能体生态同步突破，AI进入工程化与应用深化阶段。英伟达在GTC大会发布覆盖算力、推理与应用的全栈AI体系，并补齐智能体基础设施，推动AI从模型能力向系统能力跃迁；同时，Cursor、阿里等厂商在AI编程与智能体平台上加速布局，强化长上下文与多任务执行能力。技术演进方向正由模型性能竞争转向系统集成与工程效率提升，智能体与多模态能力成为AI落地的关键支点。
智库动态：AI应用加速渗透教育场景，认知能力与治理模式面临重塑。兰德公司研究显示，美国学生使用AI辅助学习比例快速提升，但对批判性思维能力的潜在削弱引发广泛担忧。当前教育体系在规则与引导方面存在明显滞后，AI正重新定义“学习”与“诚实”的边界。报告提示，未来竞争关键不在于AI工具本身，而在于能否构建适应AI时代的人才培养与治理体系。
风险提示
1.对政策理解不到位的风险
2.政策落实不及预期的风险
3.技术发展不确定性风险