大象研究院发布《2026年智能经济行业研究报告》
大象IPO 
当前，我国智能经济正式跨越“智力商业化”临界点，2025年核心产业营收规模达4.77万亿元、三年复合增长率超54%，预计2035年将跨越至29.6万亿元。本轮产业跃迁并非单一规模扩张，而是以“感知-决策-自治”为核心逻辑，由数据、算力与算法深度协同驱动，决策主体由此从人脑单点扩展为“机器认知＋人机共治”，并沿基础设施、通用平台、垂直Agent与具身终端四维架构展开。在此背景下，Token推理成本由17美元降至2美元以下，叠加智能体以“数字员工”形态深度嵌入企业工作流，使大量长尾应用跨越商业门槛；同时63%的制造业企业将劳动力技能缺口列为数字化转型头号障碍，形成结构性倒逼。政策亦由局部行动部署升维为全局范式确立，以超大规模智算集群、算电协同构筑硬底座，以耐心资本护航数据群岛建设，标志着智能经济已脱离单纯的技术扶持，上升为国家中长期战略形态构建的核心议题。
智能经济的技术跃迁与产业链价值重估正在同步发生，技术突破划定产业边界，产业链分层决定价值归属。技术层面，模型架构从单体参数扩张转向MoE动态路由，具身智能打通“数据—模型—控制”闭环，空间计算以Token分发网络构建多智能体协作生态，三条主线共同指向算力效率的跃升与智能从认知向行动的泛化。产业层面，产业链呈“上游高壁垒、中游分化、下游丰富”的漏斗结构：上游以硅光互联、存算一体等突破功耗墙物理极限，算力中心从数据托管转向Tokens生产；中游的竞争焦点已从通用算法收敛至私有数据与知识蒸馏，数据构建占训练工作量八成，垂类模型进入工业化量产阶段。整体来看，技术代差与数据壁垒正在取代规模产能，成为智能经济时代企业竞争力的核心来源。 智能经济的商业规则正在被重写：竞争维度从单一产品升级为生态系统，壁垒来源从硬件与算法垄断转向数据闭环与系统资产，商业模式从软件许可售卖转向数字员工的成果交付。竞争格局呈现“底座集中、应用分散”的双层结构：基础模型层因算力与资本的高门槛形成寡头割据，应用层则以碎片化的垂直智能体切入长尾场景；壁垒迁移推动传统企业的行业数据授权与AI初创企业的技术能力走向交叉共赢。资本随之从纯软件算法撤离，流向“AI+实体”硬科技赛道。Token推理成本年均超50%的下降构成商业模式变革的底层动力：边际成本趋近于零，使按业务成果分成的RaaS模式取代SaaS订阅成为主流，企业付费方式也从购买软件使用许可转向直接采购经行业Know-how训练的数字员工团队。 智能经济的竞争重心正在从行业边界向能力身份转移。厂商阵营不再按传统垂直行业划分势力范围，而是围绕各自的核心资产——算力底座、场景迭代能力、行业经验厚度或终端入口，形成彼此差异化的竞争半径，彼此之间更多是生态位互补而非正面替代。与厂商分化同步展开的，是AI在产业场景中的渗透节奏：工业制造率先完成降本验证，金融商业随后实现中后台决策的逐步交接，医疗消费则在诊断效率与新药研发周期上打开长期优化的空间。三个场景的共同路径是沿“成本可验证、流程可接管、模式可重构”次第推进，而非技术成熟后全面铺开。从整体格局来看，行业经验的系统化能力能否将分散的隐性知识转化为可调用、可交易的数字资产正在成为这一轮智能经济落地周期中衡量厂商兑现效率的重要标尺。 中外智能经济核心企业呈现出两种截然不同的参与方式。国内企业倾向于全栈铺开，从底层芯片、大模型、云基础设施到终端应用与垂直场景，各主要厂商均在补全自身的能力链条，但整体仍处在高研发投入、利润兑现滞后的扩张期。海外头部企业则呈现出更强的节点聚焦特征，各自选择了一个关键位置形成难以替代的市场控制力。中外企业竞争逻辑的根本差异在于，国内阵营追求覆盖广度与自主可控，海外龙头则通过关键位点的不可替代性获取商业闭环。这种差异也直接反映在财务表现上：国内代表企业的智能经济相关收入仍处于总收入中的结构性提升阶段，而英伟达、微软等海外龙头已将AI业务转化为主导性的增长与利润引擎。长期看，智能经济企业的估值重心正从单纯的规模扩张，转向壁垒深度、盈利弹性与生态锁定能力的综合评估。具备底层基础设施掌控力或稀缺数据飞轮的企业，更有可能在这一轮产业周期中占据持续优势；单纯依赖场景落地而缺乏核心卡位能力的厂商，则面临被平台巨头生态吸纳或边缘化的压力。 智能经济正同时经历两个层面的结构变迁。算力架构从云端集中向边缘分布式下沉，端侧小模型与自主芯片的组合正在改写计算效率的衡量标准；经济组织形态从人控调度向智能体自治演进，Agent之间已具备自主协议对接与机器支付的能力，开源生态催生了“一人公司”等极简微观经济单元。与此同时，能源消耗的物理天花板、数据产权与就业结构的制度性空白，以及决策层模型幻觉与执行层物理漏洞叠加的双重安全风险，构成了扩张必须面对的三重约束。战略层面，针对不同类型企业的路径已有清晰的分化：平台型企业应以基础设施标准化和算电协同为杠杆，锁定生态的控制权；应用型企业则应紧抓RaaS按成果计费的商业模式窗口，将行业隐性经验转化为可标准化的软件能力，并在AI能力边界内重组人机工作流。不可编码的经验能否顺利过渡为可调用的系统资产，或将是下一阶段产业重组中企业拉开差距的关键标尺。
财经号声明： 本文由入驻中金在线财经号平台的作者撰写，观点仅代表作者本人，不代表中金在线立场。仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。同时提醒网友提高风险意识，请勿私下汇款给自媒体作者，避免造成金钱损失，风险自负。如有文章和图片作品版权及其他问题，请联系本站。
