从实验到经济可行性：2026 年深度科技大会是一个决定性的转折点

Konrad Wolfenstein

8 小时前

从实验到经济可行性：2026 年深度科技大会将是一个决定性的转折点——图片来源：Xpert.Digital

价格暴跌280倍：为什么大型人工智能模型突然变得不经济？

聊天机器人的末日到了吗？从2026年起，自主人工智能代理会接管全球经济吗？

2023年至2025年间，全球对生成式人工智能、聊天机器人和各种理论可能性的热情高涨，而2026年则标志着一个根本性的转变：深度科技不再局限于科学探索的范畴，而是转变为坚实的经济基础设施。“概念验证”的时代已经结束；如今，产业规模化阶段正式开启，技术的评判标准不再是新颖性，而是其经济可行性。.

这场变革源于一场悄然却意义深远的革命：从辅助智能向自主代理的转变。人工智能系统不再仅仅是等待人类输入的工具，而是逐渐成为独立的市场参与者，它们能够做出决策、协商资源并优化流程——而且往往比任何人类都更加高效。然而，这种新的自主性正在改变整个行业的游戏规则。它将关注点从纯粹的计算能力转移到能源效率，使电力成为最宝贵的资源，并将“信任”从一个软性因素提升为一项技术上可验证的必要条件。.

对于欧洲这个商业中心而言，尤其是对于德国的中小企业来说，这种局面呈现出风险与机遇并存的复杂局面。在人工智能法案等进步性法规和缺乏自主硬件基础设施的双重压力下，企业如今必须思考如何在数据主权和能源供应决定市场领导地位的世界中保持竞争力。本文将深入分析这些动态在2026年将如何演变，以及为什么深度科技是未来竞争力的关键杠杆。.

从实验室到资产负债表：为什么深度科技将在2026年迫使企业彻底转向盈利模式

深科技（DeepTech），或称“尖端技术”，指的是一类基于基础科学突破和突破性工程创新而发展起来的公司和创新。与通常优化现有流程（例如新的外卖应用）的数字商业模式不同，深科技旨在创造全新的技术能力。这些创新往往具有研发周期长、资本投入高、高度重视知识产权（例如专利）等特点，它们有可能彻底改变整个行业，并应对健康、气候和能源等领域的重大社会挑战。.

人工智能（AI）是深度科技活力和重要性的绝佳例证。然而，这里需要明确区分：在人工智能领域，深度科技指的是推进核心技术本身的发展——无论是开发新算法、训练基础模型（例如GPT），还是创建专用硬件。这与人工智能的简单应用截然不同，后者只是利用现有模型来创建特定产品，例如客服聊天机器人。虽然两者都很有价值，但深度科技的本质在于创造突破性的底层技术，从而拓展现有技术的边界。.

大规模生产前的最后一道防线：自主系统如何成为真正的商业参与者

即将到来的2026年，标志着一个行业从理论设想阶段迈向实际应用阶段。经过多年的试点实施和零散试验，人工智能、高度专业化的计算机架构和去中心化的基础设施系统正在融合，共同创造新的生产能力水平。实验室实验和概念验证的时代即将结束，规模化时代的时代即将到来。.

核心转折点在于人工智能系统的根本性转变：它们不再是助手，而是自主决策者。这些系统不再按照预定义的规则进行协商，而是基于上下文信息做出决策，进行复杂的协商，并完全独立地协调各种流程。专家将此称为从被动智能到主动智能的转变。这一转变建立在三大支柱之上：可靠的数据验证机制、新创建的信任架构以及极高的硬件效率。.

这种变革蕴藏着巨大的经济潜力。市场研究公司 Gartner 的分析师预测，到 2028 年，企业间十分之九的商业交易将由自主人工智能系统发起和执行——累计交易额将超过 15 万亿美元，全部由机器完成。由此带来的交易成本和摩擦损失的降低，到 2027 年，服务型商业模式的成本至少可节省 50%。这对德国工业和欧洲经济区来说是一个至关重要的信号：未能发展这种自主能力的企业将在竞争中被淘汰。.

推动这场自主化革命的，是几项并行的经济变革。首先是对“经济效率”含义的重新评估。大型通用模型的时代已经结束——并非因为它们过时，而是因为它们不经济。真正重要的经济指标是“单位运行成本”或“每次推理成本”，而非“模型规模”。在2022年11月至2024年10月期间，性能达到GPT-3.5水平的语言模型的推理成本下降了280多倍。这种成本的急剧下降并非源于单一的突破性进展，而是硬件效率每年提升30%以及能源效率每年提升40%共同作用的结果。.

第二点是“云中心化模式”的瓦解。人工智能基础设施正朝着分布式方向发展。以往所有计算都集中在庞大的超级数据中心进行，如今，专用硬件架构正在涌现，使得计算能够在靠近数据源的地方进行。边缘人工智能（网络边缘的智能）市场正以年均21.84%的速度增长，预计到2035年，其市场规模将从目前的不足90亿美元增长到超过660亿美元。这远不止是一个硬件发展趋势，而是全球经济处理数据方式的根本性重构。.

第三个转变是基础设施内部权力的重新分配。由亚马逊网络服务（AWS）、谷歌云和微软Azure等少数几家巨型企业主导的、存在了几十年的超中心化云模式，将从2026年开始被去中心化、区域性和国家级模式所补充和部分取代。如今，各组织正大力投资于地理位置分散的数据中心、区域内的托管解决方案以及本地运营的人工智能基础设施。这并非纯粹出于技术或经济动机，而是一种地缘政治宣言。这种转变正在欧盟人工智能法案和即将出台的云计算和人工智能发展法案等法律框架中得以体现，这些法案要求对数据和基础设施拥有主权。.

信任层：老问题的新市场

人工智能行业之前的几个阶段主要关注模型参数的扩展和计算过程的加速，而 2026 年则面临着一个不同的存在主义问题：如何信任一个连其创造者都无法完全理解的系统？

这并非哲学问题，而是迫在眉睫的商业需求。一个能够做出错误决策或被人为操控的自主系统，与其说是优势，不如说是风险。正因如此，全新的基础设施层正在涌现，它们从技术层面上构建了信任。这种信任基础设施包括用于自动验证人工智能生成内容的系统、用于设备身份加密认证的协议，以及用于数据流完整性的数学证明。而商业现实是，这一层信任正在成为新的经济基石。.

如今，企业正大力投资公钥基础设施 (PKI)、去中心化身份管理系统和基于区块链的身份验证机制。这并非什么新鲜事物，而是迫在眉睫的运营需求。安全公司指出，传统的基于密码的身份验证机制对于以机器速度运行的自主人工智能系统来说完全足够。而能够检测身份验证系统漏洞的人工智能，则可以以指数级更高的速度在网络中进行横向移动。.

欧洲的监管推动了这一发展——这并非偶然。欧盟人工智能法案规定，自2026年8月起，高风险系统必须完全合规，并提出了一系列要求：技术稳健性、顶级网络安全、经证实的准确性以及持续的人工监督。对于通用系统（例如大型语言模型），一旦识别出系统性风险，自2025年8月起，将适用特定的透明度要求和报告义务。这项法规不仅增加了合规负担，也催生了新的市场。提供信任基础设施（例如证书管理、数据认证和模型完整性验证系统）的公司正成为关键供应商。.

与此同时，基于去中心化系统和区块链技术的AI替代融资模式正在涌现。诸如SingularityNET等平台支持在开放的去中心化市场上交易AI模型、计算资源和数据集，这些交易由智能合约协调，并以加密代币作为奖励。这些系统尚未成为主流，且存在明显的技术缺陷，但它们满足了日益增长的市场需求：无需依赖美国或中国的平台即可获得专业化的AI服务。.

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人工智能需要大量电力，而不仅仅是芯片：为什么能源正在成为全球人工智能经济的新货币

基础设施本身正在成为经济发展的瓶颈。

一个看似违反直觉却至关重要的现象正在塑造着不久的将来：尽管半导体芯片供应充足，但电力正成为最关键的资源。下一代人工智能模型需要呈指数级增长的计算能力。训练一个大型语言模型每天就已经消耗数兆瓦的电力。为数百万用户提供实时推理服务，则需要稳定、持续且强大的电力供应。.

这已经引发了全球基础设施的地理格局重组。企业正将人工智能集群迁往电力供应可靠且价格合理的地区。科技公司正与核电站直接签订合同，或从风电场购买电力。这一发展不仅具有技术层面的影响，也具有宏观经济层面的影响。人工智能运营的盈利能力与电力成本直接相关。电力充足且价格低廉的国家或地区正在成为全球人工智能超级大国，而其他国家或地区则被边缘化。.

技术上的答案是异构计算。企业不再使用同构GPU集群（所有计算都在相同的图形处理器上运行），而是将专用硬件组合起来：CPU用于传统计算，GPU用于并行处理，TPU用于特定任务，以及专用加速器用于特定模型类型。这可以最大限度地提高效率并最大限度地降低每次操作的功耗。但这需要全新的编排系统、新的编程模型和新开发的专业技术。用于编排异构资源的AI基础设施软件市场已经爆炸式增长，并本身也成为了一个关键的瓶颈。.

有一个特别的例子值得一提：人工智能推理。通用语言模型一旦训练完成，就需要每天被使用数百万次。传统上，这项工作是在GPU上完成的——GPU也用于训练。但对于纯粹的推理而言，GPU效率低下。它们消耗的电量远超实际计算工作所需。分析表明，CPU（传统处理器）在人工智能推理方面通常能提供比GPU系统高19%的吞吐量，而功耗仅为GPU系统的36%。这听起来似乎只是一个技术细节，但它代表着基础设施经济的根本性重塑。推理而非训练占所有人工智能工作负载的85%。转向基于CPU的推理将对全球能源产生影响。.

主权、监管和去中心化经济

过去18个月里，欧洲和德国的监管格局发生了巨大变化。最初针对用户数据的数据保护法——例如GDPR、NIS-2以及即将出台的《云计算和人工智能发展法案》——如今正逐渐演变为基础设施监管法规。这些法律的核心在于：你不能将人工智能基础设施存储在控制你的“黑箱”中。你必须清楚你的数据存储在哪里、如何处理以及谁有权访问这些数据。.

这正在重塑“云计算”的定义。纯粹的公有云解决方案——将所有业务都外包给AWS或谷歌云——对许多公司而言已变得难以实现，因为监管要求越来越高。取而代之的是混合云模式：敏感数据保留在企业内部或欧洲托管的基础设施中；敏感度较低的工作负载可以外包给全球云平台。如今，企业正投资于内部人工智能能力建设、构建小型数据中心，并与欧洲云服务提供商建立合作关系。.

这凸显了领域特定语言模型的盈利潜力。通用型、宽泛的语言模型对于金融、医疗、法律等专业应用而言效率低下且成本高昂。专门针对医疗数据训练的模型则更为精准、成本更低、更易于监控，也更便于监管分类。Gartner 预计，到 2028 年，企业使用的生成式人工智能模型中，超过 50% 将是领域特定的模型。这标志着创新模式正从集中式、通用型向分散式、专业化的价值创造转变。.

工业和贸易自主性的现实

多年来，工厂和仓库管理一直是自主系统的试验场。到2026年，试点项目将成为标准操作。无人驾驶运输系统——自动导引车（AGV）和自主移动机器人（AMR）——已在仓库和工厂中部署了数百万台。配备人工智能控制视觉系统的工业机器人能够执行复杂的装配任务。对机器人流程自动化和协作机器人的累计投资如今正在带来可衡量的经济效益。.

但更深层次的变革则更为微妙：生产流程本身的自主优化正逐步成为现实。智能制造执行系统 (MES) 分析来自机器、仓库和供应链的实时数据，并动态调整生产计划。利用机器学习技术处理生产数据，可以实现预测性维护（在故障发生前进行维护）、优化产能利用率，并大幅降低废品率。企业报告称，效率提升了 10% 到 15%，计划外机器停机时间减少了 20% 到 30%。.

零售业也正在经历类似的变革。智能库存管理系统不再依赖历史销售数据，而是利用实时信号——例如本地事件、天气模式和需求速度——来优化库存水平。大型零售连锁店已经部署了人工智能驱动的配送系统，能够为每家门店计算个性化的库存水平。零售商表示，仓储成本显著降低，缺货情况减少，库存过时损失也减少了。.

经济模式本身正在发生转变。传统的自动化需要巨额资本支出——工厂必须为机器人重建，仓库物流必须重新设计。这使得只有大型企业才能获得自动化技术。但新的模式——机器人即服务（RaaS）——将资本支出转化为运营成本。如今，中型企业可以租赁机器人而不是购买，并且可以在无需长期承诺的情况下测试自动化。这使得自动化更加普及，并开拓了以前难以进入的市场领域。.

地缘政治和能源背景

一个被忽视的经济现实是：未来的竞争力并非受限于GPU容量——芯片数量充足。它受限于电力供应。这并非纸上谈兵，而是已经成为现实。云服务提供商表示，他们有数千个购买新GPU集群的机会，但却苦于没有空间连接这些集群，因为本地电网不堪重负。.

这催生了一种新的地理逻辑。数据中心选址于电力供应安全且经济的地区。冰岛凭借丰富的地热资源，以及挪威和瑞典的水力资源，正在成为全球人工智能中心。而那些电网不稳定或成本高昂的国家则被挤出了全球人工智能基础设施的竞争。这具有深远的地缘政治意义：能源领域如今已成为人工智能基础设施的一部分。.

美国正大力投资能源基础设施和区域数据中心集群。中国也在做同样的事情。欧洲则较为分散。德国和欧洲大陆拥有概念上的优势——高监管标准、技术专长和现有的工业基础——但却存在一个重大的结构性劣势：能源基础设施分散、电力成本高昂，以及缺乏针对人工智能计算需求的集中规划。这并非科技公司能够解决的问题，而是需要国家和欧洲层面的战略。.

欧洲-德国的立场：监管无权力

德国和欧洲正面临着一种矛盾的战略局面。欧盟颁布了全球首个全面的人工智能监管框架——《人工智能法案》。该法案为安全性、透明度和问责制设定了高标准。这项监管创造了潜在的竞争优势——能够达到这些标准的欧洲公司将成为全球市场的“信任领导者”。寻求人工智能系统信任的企业和消费者可能会更倾向于选择欧洲解决方案。.

但如果没有相应的基础设施，这种优势就十分有限且不稳定。欧洲缺乏像AWS、谷歌云、阿里云或新兴的中国云服务商那样的同等规模的人工智能基础设施提供商。欧洲企业依赖外部基础设施——主要是美国或中国的云服务提供商。这意味着欧洲企业缺乏实际控制权，无法确保符合欧洲法规要求的标准。这就造成了信任方面的一个真正悖论。.

战略解决方案：欧洲人工智能工厂和自主人工智能基础设施。目前已有多项举措旨在缩小这一差距，例如欧盟的人工智能计算计划、欧洲芯片工厂的建设以及德国和法国对国家数据中心的投资。但时间至关重要。2026年将是关键的一年。如果2026年过去后，欧洲仍未建成大规模的人工智能基础设施，那么无论在技术上还是战略上，欧洲都将进一步落后。.

德国中小企业正迎来一个重要的机遇。大多数中型企业无力投资独立的全球人工智能基础设施。然而，它们可以在自有硬件或符合欧洲监管规定的云基础设施上部署人工智能代理。这需要全新的服务类别——为小型团队提供人工智能能力、数据主权咨询以及基于专有数据进行模型定制训练——而这些服务目前尚未以这种形式存在。.

变革的立场：2026 年 Deeptech 将何去何从

总而言之：2026年是尖端科技从实验室和试点项目走向大规模生产和市场化的关键一年。2023年至2025年间试验的技术如今正大规模应用。经济指标正在显著下降。自主系统带来的效率提升正从理论转化为可衡量的实际经济效益。.

与此同时，关键瓶颈也逐渐显现。问题不在于硬件——芯片供应充足；也不在于软件——人工智能模型的获取越来越便捷。瓶颈在于：电力（下一代基础设施将建在哪里）、信任基础设施（如何保障人工智能的可靠性）以及数据主权（如何保持控制权）。这些问题正在改变基础设施的规划方式、监管的设计方式以及企业进行人工智能战略投资的方式。.

2026年将是自主化成为常态的一年。这不再是推测或科幻小说——它将成为全球经济新的运行和经济基础。.