AI大周期初段的六大核心议题

在AI大周期的初段，六大关键议题备受关注，这些议题包括数据隐私与安全、算法透明与可解释性、人工智能伦理道德、技术发展与就业变革、跨界融合与创新应用以及人工智能的可信与智能化水平，这些议题对于人工智能的发展和应用具有重要意义，需要在研究、开发和应用过程中加以重视和解决。

随着AI大周期的开启，全球科技产业正处于结构性变革的初期。尽管市场对资本开支与回报节奏仍有讨论，但AI对生产力的潜在提升已确立了其长周期增长的主旨。2026年将成为观察AI基础设施约束、芯片竞争格局演变及终端应用整合的关键窗口期。

据追风交易台消息，汇丰Nicolas Cote-Colisson分析团队7日发布报告，认为AI目前正处于大周期的初始阶段。尽管2025年10月曾出现资本开支预期领先于初期营收的情况，但考虑到AI发展的速度及其对全球超过110万亿美元GDP的潜在带动作用，市场对2026年的前景保持乐观。分析认为，风险、机遇与叙事重点将集中在六个核心维度。

在宏观层面，汇丰对2026年的美股表现持乐观态度，将S&P 500的目标价定为7500点。分析师建议投资者将AI贸易从单纯的基建供应商扩展至应用者和推动者。

云端产能受限与资本开支上行

全球三大云巨头（亚马逊、微软、Alphabet）订单积压严重，但产能扩张受限于数据中心建设周期。汇丰预计产能紧张状况将持续至2026年。

在此背景下，科技巨头的投入意愿依然强劲。Alphabet、Meta和亚马逊均暗示2026年资本开支将出现“显著/重大”增长。汇丰预测，2026年相关企业的汇总资本开支增速将达到44%。除甲骨文和CoreWeave外，多数巨头预计将依靠自由现金流完成融资。汇丰认为，目前的开支节奏更多受限于“建设能力”而非“投入意愿”，且2026年的开支指引存在上行风险。

电力供应成为AI发展的核心瓶颈

产能扩张最大的阻碍并非资金，而是电力。据汇丰分析，重型燃气轮机的订单交付周期已延长至四年以上，而核能小型模块化反应堆（SMR）在2035年前难以贡献产能。这意味着短期内数据中心的电力缺口将持续存在。

相比之下，中国市场展现出不同的特征。中国本土品牌凭借更短的交付周期，正在快速渗透大型引擎市场。此外，液冷技术在2026年将成为热门议题，随着芯片功率提升，液冷将从可选变为必选。

资本开支大幅增长

Alphabet、Meta和亚马逊均暗示2026年资本开支将出现"显著/有意义"的增长，汇丰预计大多数大型科技公司在公布2026年指引时（1月底/2月初）也将采取类似举措。汇丰预测显示，全年资本开支总额将增长44%。整体而言，预计资金将来自当前的自由现金流生成，甲骨文和CoreWeave除外，这两家公司需要额外融资。

鉴于上述容量限制和强劲需求，报告预计资本开支将以机会主义方式超出初始指引。因此，预计2026年指引存在上行风险。

ASIC芯片崛起挑战GPU单一统治

在AI芯片领域，英伟达的GPU仍是云服务商的首选，但ASIC芯片的竞争正在加剧。Alphabet的Ironwood TPU和亚马逊的Trainium3是其中的代表。ASIC凭借更好的性价比和成本优势，正在吸引更多超大规模企业的自研投入。

汇丰预计，到2027年ASIC在云服务商资本开支中的占比将从2023年的2%升至13%。虽然外部芯片销售可能要到2027年才会实质性贡献财务报表，但2026年关于订单和技术协议的讨论将影响估值。英伟达近期与Groq达成的许可协议被视为应对推理成本降低趋势的正向举措。

前沿模型竞争趋向寡头化

前沿大模型的竞争正在进入洗牌期。汇丰认为，高昂的沉没成本将导致市场理性化，最终形成由少数巨头主导、小型专业参与者并存的寡头格局。目前，开源/开放权重模型的智能水平正加速追赶闭源模型，两者差距已缩短至约三个月。

Gemini智能增长速度超过ChatGPT。2026年重点是高端模型收费模式和AI广告商业化，汇丰预计2030年AI聊天广告将占数字广告支出2%。

终端硬件的AI整合与形态创新

2026年被视为AI整合进智能手机的关键年份，同时也是新型硬件挑战传统平台的元年。苹果预计将在2026-2027年大幅提升硬件的AI能力，包括升级版Siri以及可能的折叠屏或20周年纪念版iPhone。

智能眼镜被视为AI大模型发挥威力的重要载体。Meta与EssilorLuxottica的合作目前处于领先地位，而三星、Google、苹果及亚马逊均有相关产品计划在2026-2027年问世。这些设备有望通过语音对话和上下文信息捕捉，部分取代智能手机的功能。