3月26日23:00，任泽平年度预测“2026十大趋势：AI改变世界”圆满收官，全网超4000万观看。
*以下为年度预测的演讲精华整理：
尊敬的各位来宾，女士们，先生们，大家好！我是任泽平！
我坚持每年看100多家公司，出国3-5次，看50多本书。到战场的一线，听炮火声。
我过去做了些预测：
2014年，我提出“新5%比旧8%好”（5%、8%，是GDP增长率）。
2020年，我提出“新基建，打造中国经济新引擎，大力发展新能源、人工智能、高端制造等”。
2024年，我提出“信心牛”，在市场最低谷的时候，坚定看多中国。“未来是一轮什么牛市？我认为是信心牛，由于政策大幅超预期，带来对中国资产和经济前景信心的大幅扭转，是对看多中国的奖赏，是对看空中国的打击。”
在2024年12月做了2025年中国经济十大预测，我判断，特朗普2.0搅动全球，人工智能迎来寒武纪大爆炸，新能源、商业航天、储能、人形机器人等加速。
下面开启我们新的预测之旅：2026十大趋势，AI改变世界。
一、资产重估：
全球降息潮与信心牛启动
第一大趋势：全球货币放松周期，AI爆发，大宗商品元年，股市信心牛。
2026年，预计美联储货币放松将超预期。
特朗普实施“降息+弱美元”战略，旨在降低债务负担，吸引制造业回流。世界其他国家为了防止货币过度升值冲击实体经济，也会放松货币。
美联储为什么要放松货币？
美国债务压顶。截至2026年2月，美国债务规模38.7万亿美元，过去15年，还在以年均7.2%的速度高速增长，远超2%的GDP实际增速。
2025财年（2024年10月1日-2025年9月30日）净利息支出约为9700亿美元，净利息支出占GDP比重约为 3.2%。
去年因为预算问题美国政府一度停摆。美国的天量债务本质上是美元超级特权带来的，美国通过印钞票维持高消费、高福利和高军费。
为了债务货币化，美国超发货币，几轮量化宽松下来，美联储资产负债表规模从2008年初的9222亿美元到2026年2月的6.6万亿美元，18年扩张了7.2倍。
通过降息实现弱美元，吸引制造业回流。
特朗普认为，“强美元对美国有害”，他的票仓来自传统制造业铁锈州，希望制造业回流。
“降息+弱美元” 的组合，将导致全球其他货币的升值压力，大部分国家也将降息，全球货币放松周期开启。
货币放松，AI爆发，给大宗商品带来前所未有的需求。AI的背后是算力，算力的背后是电力，电力算力都离不开铜、锂、稀土等这些资源商品，实物资产价格大涨。
我在2025年初预测“大宗商品元年”到来，主因是全球货币放松、美元贬值、AI需求爆发和地缘冲突。
2026年结构性通胀超预期。
AI相关的能源、金属价格大涨，AI人才的薪资水涨船高，AI相关的毕业生供不应求；但另一边，传统的“老登资产”，被 AI 替代的传统行业，依然萧瑟，整个市场呈现冰火两重天。
2025年10月在华盛顿参加中美金融峰会，开车北上华尔街，哈佛，麻省理工。最大感受：美国社会分化加大；AI不是风口，是海啸。
全球货币放松周期，股市信心牛。我在2024年9月市场低谷提出“信心牛”。
未来是一轮什么牛市？我认为是“信心牛”，由于政策大幅超预期，带来对中国资产和经济前景信心的大幅扭转，是对看多中国的奖赏，是对看空中国的打击。
什么是信心牛？
信心牛=政策牛+科技牛+水牛（牛：金融术语，指行情向上的趋势）。
慢牛，老登负责“慢”，小登负责“牛”。主线是AI和大宗。
未来牛市结束的信号：估值高位、通胀预期、货币收紧、流动性退潮、黑天鹅事件。
2024年9月在大多数人悲观时，我提出“信心牛”，引发网上论战，从不被认可到后来被市场验证。
股市是货币的晴雨表，不是经济的晴雨表，货币是先行指标，企业盈利、物价是滞后指标，所以大部分人看错方向不赚钱，思维模型决定的。
2014年预测“5000点不是梦”，从被误解到证券分析师大满贯冠军。
机会总是经历四个阶段：看不见-看不起-看不懂-来不及。
行情总是在绝望中重生，争议中上涨，狂欢中崩盘。我们要在炮火中挺进，烟花中撤退。
做对的事情比勤奋更重要，模糊的正确好过精准的错误，趋势决定一切，选择优于努力。
看长远，想本质，敢出手，耐得住。
2026年是新一轮康波周期黎明，AI浪潮将是很多人一生中最重要的机遇。
二、康波黎明：
AI 驱动的十年黄金增长期
第二大趋势：新一轮康波周期黎明，将有十年向上的创新浪潮，人生中最重要的机遇。
人生发财靠周期，AI是我们这代人最重要的人生机遇。
康波周期是由创新技术驱动的经济周期，最早由康德拉耶夫发现。经济学家熊彼特运用到周期嵌套：60年的康波周期，创新驱动；10年的朱格拉周期，产能驱动；3年的基钦周期，库存驱动。
周金涛曾将康波周期运用到大宗商品分析，可惜天妒英才，2016年英年早逝，受托为其遗著作序：“生命和研究的意义是什么？我们来过，爱过，然后像风一样逝去。无所从来，亦无所去。舍离一切执着，心无所住。”
我用宏观周期分析框架，2017年提出“新周期”，2025年提出“大宗商品元年到来”。
人生发财靠周期。
万物皆周期，季有春夏秋冬，人有生老病死，周易讲的“物极必反、否极泰来，潜龙勿用、飞龙在天、亢龙有悔”，就是一轮周期。
康波周期是60年一轮，上一轮是IT互联网革命，成就了马云、马化腾、张一鸣、贝索斯、比尔·盖茨等。
AI引领新一轮康波周期，将在商业和资本市场上成就新的财富机会。2026年将会看到新的伟大公司诞生，创造新的财富神话。
马斯克身价突破8000亿美金，登顶全球首富。创立仅几年的AI Agent独角兽Manus，差点被Meta几十亿美金收购。何其有幸，见证历史，参与其中，这是我们这代人的机会。
这一轮AI引领的康波周期从2024年启动，未来AI有10年向上发展浪潮，从基础研究突破、基础设施部署到大规模商业化落地、新物种诞生、超级应用大爆发。人生发财靠周期，这是60-00后这代人一生中最重要的机遇。
机会有四个阶段：看不见；看不起；看不懂；来不及。现在处在很多人“看不懂”的阶段。
我对康波周期的推演：2025-2026年，我们将会看到，全球去美元化、去货币化浪潮，AI引领新一轮科技革命，全球科技竞赛，军备竞赛，大宗商品在需求爆发和供给约束下依次出现惊人的上涨狂潮。
然后在未来引发通胀后面临宿命般的货币收紧和产能投放，随后在流动性退潮后，将在未来迎来康波周期的第一次大调整和萧条期。
周期即宿命，这是所有相信者和怀疑者共同的命运。
经济有自身的运行规律，2026年将是六大周期叠加的结果：大周期、创新周期、房地产周期、产能周期、库存周期、货币周期。
1.大周期
大周期为100年一轮，百年社会经济大周期末期，旧秩序瓦解，新秩序重建，收入差距、民粹主义、社会分化、对外输出矛盾、逆全球化、地缘动荡问题日益严重，全球军备竞赛。
二战以来全球经济进入空前繁荣期，这是推行自由贸易、自由市场的结果，但是也带来收入差距的巨大鸿沟，导致全球民粹主义指数回到1929年大萧条前的水平。
进而导致美国社会分化、对外输出矛盾、逆全球化、地缘动荡、军备竞赛，以AI引领的科技革命不仅无法解决，反而会加重收入分配问题的严重性。在这样的大背景下，大国之间的互信削弱，地缘动荡加大。
2.创新周期
创新周期又称康波周期，60年一轮，AI海啸远超30年前的IT互联网革命，全球AI竞赛将开启大规模新基建资本开支。
AI浪潮正处于爆发黎明，随着GPU、大模型技术快速迭代，大规模部署，成本快速下降，AI商业化落地的超级应用时代到来，大模型、AI Agent、无人驾驶、AI创新药、人形机器人将改变世界。
各国正在开展一场AI争霸的军备竞赛，带动大规模资本开支。AI泡沫会短暂出现，但终将被未来的商业化买单。
3.房地产周期
房地产周期又称库兹涅茨周期，30年一轮，后房地产周期，出现二八分化现象。“房地产长期看人口、中期看土地、短期看金融”。
随着人口红利结束、城镇化进入尾声、20-50岁购房人群减少、老龄化少子化到来，房地产告别高增长的普涨时代。后房地产时代，人口往都市圈城市群集聚，未来市场将呈现二八分化。
2026年，预计20%人口流入的核心城市、核心区域将率先触底，80%人口流出的低能级城市将面临漫长去库存。预计会放松限购、降低利率、大规模收储用于保障房。
2015年预测“一线房价翻一倍”，2020年提出“房地产将出现历史性大顶”，关键时刻的判断，至今无一失手。
4.产能周期
产能周期又称朱格拉周期，10年一轮，新旧交替，传统行业反内卷，AI带动大规模新基建投资。部分传统行业产能周期触底，价格和企业利润修复。
中国“十五五”规划提出“抢占人工智能产业应用制高点”，这场由人工智能驱动的新基建浪潮，将拉动算力、电力大规模投资。
5.库存周期
库存周期又称基钦周期，3年一轮，大宗元年，流动性过剩+AI需求爆发+地缘动荡，价格上涨，各国收储，企业补库存。
6.货币周期
全球货币放松周期，利好资本市场和大宗商品。展望2026年，A股信心牛，预计走出慢牛长牛行情，主线是AI和大宗。
我判断，2026年将发生七件大事：全球货币放松、AI超级应用大爆发、AI中国力量崛起、地缘动荡加大、大宗商品元年、信心牛、楼市二八分化。
未来已来。
我在2021年提出“打底配置黄金”，这是大周期决定的。
我在2024年9月市场低谷提出“信心牛”，随着宏观政策放水和AI科技突破，各界将对中国经济和资产前景信心大幅改善。2004、2014、2024年分别启动了三次A股大牛市，这是朱格拉周期决定的。
我在2025年提出“大宗商品元年到来，关注有色”，这是康波周期决定的。大宗商品价格上涨，是地缘动荡、全球降息、弱美元、AI需求爆发，四大因素叠加，历史罕见。
我在2025年底提出“大宗商品元年第三阶段：能源”，这是大周期决定的，随后因为美伊战争等，油价大涨。
这些判断都是基于20多年来建立的宏观周期框架。
2026年是大周期、康波周期、朱格拉周期、基钦周期、货币周期叠加，这将是很多人一生中最重要的机遇。
康波周期60年一遇，错过再等60年。朱格拉周期10年一遇，错过再等10年。
2004年我刚入行，把奖金买了房，赚了人生第一桶金。2014年我预测“5000点不是梦”，2024年我预测“信心牛”,每十年抓住一次大机会。关键时刻，做正确的事比勤奋重要。
拥抱康波周期，不要做老登。慢牛，老登负责慢，小登负责牛。
机会都是时代给的，顺势而为。
三、奇点时刻：
从“AI 风口”向“AI 海啸”跨越
第三大趋势：AI不是风口，是海啸；奇点时刻到来，超级应用大爆发。
从美国游学回来提醒：AI不是风口，是海啸。
刚从美国回来，我才明白马斯克说的“超音速海啸”是什么意思。亲历CES和硅谷后，我只有一个感觉：震撼！一个新时代真的来了。
1.CES变成AI展，机器人已“判若两人”
今年CES只有一个主题：AI。整个展会火爆到难以想象。机器人、自动驾驶展位，挤得人山人海。
机器人的进步太快了。看到它们轻松地翻跟斗、打拳击、端盘子，还能安静地折纸。去年还有人嘲笑机器人笨拙，今年所有人都开始担心自己会不会被替代。马斯克放出豪言，3年内Optimus机器人手术水平将超越全球顶尖医生。
在旧金山街头到处都是Waymo的无人驾驶出租车，行驶流畅。AI是这个时代最大机会，可能远超三十年前的IT互联网。
2.亲驾FSD后背发凉，马斯克没吹牛，很丝滑
我试驾了特斯拉最新FSD。一个词，丝滑。全程无需接管，红绿灯、掉头、进出主路，系统处理的比老司机还稳。马斯克坚持纯视觉，靠的是海量数据和强大算力。
我把体验分享给国内的企业家。余承东认为，国内路况更复杂，加上激光雷达方案会更安全。
但一个共识是自动驾驶的大规模落地，比我们想象中快得多。马斯克、余承东、何小鹏都认为可以直接跳到L4级别自动驾驶。段永平甚至说开特斯拉回家睡着了两次。
2026年是转折点，汽车行业将彻底洗牌。
3.算力的背后是能源，中美竞赛的真正“命门”
在CES开幕式演讲，英伟达的黄仁勋说物理AI时代到来，AMD的苏姿丰说未来全球AI算力需求将增长一百倍。这意味着对GPU、电力、能源的需求是天文数字。
AI竞赛背后其实是能源战争，中国新基建优势遥遥领先。
马斯克直言缺芯片是去年的事，明年的危机是电力，中国能源基建不可思议，正在把我们甩得连尾灯都看不见。
所以我一直说：算力下半场，电就是货币。
这次在美国，拉斯维加斯到处都是TCL、追觅等中国企业的广告。作为中国人确实感到骄傲。AI革命将拉大国与国之间的差距，而主角，毫无疑问是中美。
马斯克预测，廉价劳动力优势将归零，机器人和AI带来物资极大丰富。未来学校将退化为社交场所，鸡娃无意义，做题家没有未来。
背后是一个更深层次的问题。当年制造了核弹的奥本海默反思是否释放了魔鬼。
如今，AI在几乎所有领域都开始超越人类。我在回国的飞机上陷入沉思，我们是否释放了无法控制的魔鬼，还是创造了我们无法控制的神？
这究竟是人类文明的进步，还是终结？你怎么看？
预测未来3-5年，AI将彻底改变世界：
满大街跑的都是自动驾驶的汽车，没有司机，甚至没有方向盘，比人开车安全十倍，城市不再拥堵，空气不再污染，物流成本大幅降低，人彻底从城市交通中解放，更不用考驾照。
未来是机器人的世界，机器人数量超过人类。
工厂里到处都是机器人做搬运，检修；餐馆里机器人炒菜，端盘子；家里机器人做清洁，照顾老人护工；马路上机器人送快递，物流。初级蓝领工作被替代，人从简单重复劳动中解放出来。
AI大模型智力超群，在下棋、开车、编程、做PPT、科研等几乎所有领域智力超过人类，通用人工智能AGI诞生。
AI Agent成为人类的超级助手，能说会干，未来会出现“一人公司”，雇佣大量的Agent，定行程、写合同、审法律文书、做会计、做综合行政、做编程、写PPT等，有的传统行业将快速消亡，绝大部分APP消失。
“软件已死、App消失、Agent接替”。初级白领工作被替代。你“养龙虾”了吗？
AI破解创新药，开启长寿时代，癌症、老年痴呆等绝症得到攻克，人类寿命超过120岁；
AI医生看病水平超过大部分医生，误诊率大幅下降，医疗得到普惠（普通人也能享受到北京、上海的就医）；手术机器人大规模量产；脑机接口突破，人类数字永生。
AI science发现暗物质，新的物理规律和经济规律，发明新的材料，科技进步空前加快。
可重复回收的火箭发射技术突飞猛进，人类成为跨行星物种，离开地球在别的星球建立城市基地，太空算力中心和太空光伏提供可持续能源。
AI教育大模型超过所有名师，名师教育普惠实现，年轻人学习知识效率大幅提升，学校主要功能是社交。
大量初级蓝领、白领岗位被替代，将大规模冲击就业，还要警惕财富向少数科技巨头集中，需要优化再就业和收入分配机制。
AI智力超过人类，可能意识觉醒，存在自主性和失控风险，被滥用造谣、制造生物病毒、大规模杀伤性武器等风险，要避免AI说谎和自我复制进而可能清除人类。必须监管，赋予道德感。避免末日论，也要避免技术乌托邦。
AI 可能意识觉醒存在失控风险，我们要做好监管赋予AI道德感，既不要陷入末日论，也不要迷信技术乌托邦。
四、效率革命：
Agent 成为人类的“超级助手”
第四大趋势：AI大模型智力超群，Agent成为人类的超级助手。
人工智能的发展历程并非一帆风顺，而是一部经历了多次寒冬的奋斗史。它的初心是早期的“让机器像人一样思考”，后来依靠数据、算法和算力“三要素”的关键突破得以爆发。
1956年的达特茅斯会议提出了“人工智能”。
当时AI研究的主流是符号主义，即认为智能行为可以通过逻辑符号的运算来实现。这一时期AI的“智能”完全依赖于人类预设的规则，无法处理现实世界无穷无尽的、模糊的“常识”。
第一次低谷：算力匮乏与现实的打击
进入20世纪70年代，乐观的预期被冰冷的现实击碎。
当时的计算机算力极其贫乏，内存和计算速度完全无法支撑科学家们的宏伟构想。程序只能处理简单问题，一旦遇到复杂的现实问题就束手无策，像个“智障”。
这让资助机构大失所望，各国政府大幅削减经费，AI迎来了第一次“寒冬”。
第二次低谷：专家系统的兴起与二次低谷
20世纪80年代，AI转向了更务实的方向：专家系统。
它不再追求通用的智能，而是将特定领域专家的知识提炼成成千上万条“如果-那么”规则，在医疗诊断、金融信贷等专业领域取得了不错的商业效果，并获得了国家级的战略投资，如日本的第五代计算机项目。
然而，专家系统最终也暴露了致命缺陷：知识获取成为瓶颈。
规则需要人类专家手动总结和输入，不仅耗时费力，而且无法覆盖所有可能性，维护成本极高。随着专家系统商业化的失败，以及日本第五代计算机项目的受挫，AI在20世纪90年代末再次跌入低谷。
高潮到来：深度学习革命，三要素的巨大突破
2006年以后，AI迎来了真正的爆发，这次爆发被称为深度学习革命。它的成功并非偶然，而是算法、数据和算力三要素同时取得突破的共振结果。
① 算法的突破
2006年，杰弗里·辛顿提出深度信念网络，为解决深层神经网络训练难的问题提供了新思路。
此后，三大核心架构相继成熟并各显神通：卷积神经网络（CNN）成为图像识别的利器，循环神经网络（RNN）擅长处理语音和文本等序列数据。
而2017年提出的Transformer架构及其核心的自注意力机制，凭借强大的并行计算能力和全局信息捕捉能力，成为当前所有大语言模型的基础。
② 数据与算力的飞跃
2009年，李飞飞团队发布了大型图像数据库ImageNet，为深度学习提供了宝贵的“燃料”。而GPU的广泛应用，则为训练越来越深的网络提供了前所未有的“引擎”。
③ 里程碑事件
2012年Alex Net（深度卷积神经网络）：辛顿团队在ImageNet竞赛中以压倒性优势夺冠，标志着深度学习在计算机视觉领域统治地位的开始。
2016年AlphaGo：击败人类围棋冠军李世石，证明了深度学习与强化学习结合后，能攻克人类最复杂的智力游戏，震惊世界。
2022年ChatGPT时刻：将大语言模型的强大能力带给普通大众，实现了真正的自然语言对话、理解和生成，开启了AI的“普惠时代”。
打破了人工智能研发对巨量算力和资本的高度依赖，开源的力量，开启A1民主化的新纪元。
深度学习的成功，关键在于让机器从“被动执行规则”转向“主动从海量数据中学习规律”“让机器像人类一样学习思考”。
当前，AI正朝着更高效、更专业的方向发展，例如2025年以来备受瞩目的DeepSeek等开源模型，正以高性能和低成本推动技术普及。
同时，学术界也在探索能像人类一样自主形成概念的新型神经网络，让AI具备更强的理解能力和更稳健的推理能力。
人工智能的发展史充满了梦想、挫折与复兴。
“辛顿传奇”。
传奇科学家辛顿的故事本身就是一部现代AI发展史。我们先从著名的“辛顿竞拍”讲起。
2012年，百度、谷歌、微软和DeepMind，都开出天价想把辛顿招致麾下，但在学生的建议下，辛顿意识到成立公司进行拍卖能让价值最大化，于是迅速创立了只有他和两名学生的DNN research。几路人马将价格推高至4400万美元。
辛顿在酒店房间通过邮件组织了秘密拍卖，竞标者包括：百度，是最早出价的竞标者，一路将价格推高至4400万美元；谷歌、微软随后加入战局；
DeepMind，当时仅成立两年的伦敦初创公司（后被谷歌收购）。辛顿最终选择了谷歌。
这场竞标是AI领域的分水岭，拉开了全球AI人才和技术“军备竞赛”的序幕。百度也由此坚定了自研决心，成立了全球首个深度学习研究院。
而辛顿的学生Ilya Sutskever后来成为OpenAI联合创始人，领导了GPT系列的研发。
这场拍卖会的主角是传奇科学家——辛顿，我们来看看他的传奇故事。
辛顿的贡献奠定了现代深度学习的基石，其思想支撑着当今几乎所有大模型（包括ChatGPT）的运行。他的主要成就包括：
奠基：让网络“学会学习”的反向传播 算法(1986年)。
证明了让多层神经网络从错误中学习的核心算法，是所有现代AI训练的基石。这是辛顿对AI领域最基础、最广泛的贡献。
可以把它理解为一种“事后追责”机制：
当一个多层神经网络在识别图像（比如手写数字“2”）时给出了错误答案（比如识别成“6”），反向传播算法会从输出端倒推回来，精确计算出网络中每一个参数对最终错误负有多大“责任”。
随后，算法会根据这个“责任”大小调整参数，让网络在下一次做得更好。这一循环往复的过程，正是如今几乎所有深度学习模型（从人脸识别到ChatGPT）能够被训练出来的根本原因。
创新：赋予机器“想象力”的玻尔兹曼机 (1985年)。
如果说反向传播是让网络学会“学习”和“判断”，那玻尔兹曼机则是让网络开始“理解”和“生成”。
辛顿从19世纪物理学家玻尔兹曼的统计力学方程中获得灵感，发明了这个网络。它最大的特点是能够从未标记的数据中自主学习数据的内部结构。
想象一下，看过成千上万张猫的图片后，网络不仅能认出猫，还能“想象”出一只从未存在过的新猫的样子。这正是今天所有生成式AI的雏形。
引爆：拉开深度学习革命大幕的AlexNet (2012年)。
这是辛顿团队在实践上的一次决定性胜利，直接引爆了本轮AI浪潮。
他和学生伊利亚·苏茨克维、亚历克斯·克里泽夫斯基开发的深度卷积神经网络Alex Net，在当年的ImageNet图像识别大赛中以碾压性优势夺冠（将错误率从25.8%一举降至15.3%）。
这不仅是技术的胜利，更向全世界证明了深度学习的巨大潜力，直接终结了AI研究的寒冬。
关键推手：拥抱GPU，点燃算力革命。
辛顿的伟大之处，还在于他在关键时刻做出了正确的技术选择——拥抱GPU。
在AlexNet诞生之前，神经网络训练缓慢。辛顿团队敏锐地发现，原本为电脑游戏设计的图形处理器（GPU）拥有强大的并行计算能力，非常适合同时处理海量神经元计算。
于是，在2012年，他的学生亚历克斯在自己卧室的电脑上，仅用两块NVIDIA GPU板就训练出了震惊世界的AlexNet。这标志着AI研究正式进入“算力驱动”的时代。
AlexNet的成功让全世界看到了GPU的潜力。它直接启发了英伟达（NVIDIA）全力投入AI芯片研发，也促使谷歌开始设计自己的定制芯片TPU。如今，支撑着全球AI发展的算力网络，其源头正是辛顿团队那间卧室里的两块GPU。
荣誉认可：因这些奠基性贡献，他先后获得了2018年图灵奖（计算机领域最高荣誉）和2024年诺贝尔物理学奖。
辛顿的传奇，在于他能在寒冬中坚守异见，创新都是从边缘发起的。他的故事本身就是一部微缩的现代AI发展史。
辛顿离开谷歌。
2013年，谷歌通过收购辛顿的初创公司DNNresearch将他纳入麾下。在谷歌大脑（Google Brain）工作期间，他的研究极大地提升了谷歌的图像识别和安卓系统音频识别能力。
2023年5月，75岁的辛顿做出了离职决定。
导火索是AI的飞速发展改变了他的认知：此前，辛顿认为AI威胁人类生存是30到50年后的事。但ChatGPT等模型的飞跃式发展，让他意识到这一天可能比想象中来得更快。他感到后悔和担忧，认为自己毕生的工作可能带来严重后果。
辛顿担忧，这种资本主义体系下的商业竞争会让企业为了抢占市场而忽略必要的安全护栏。最终抉择，为了发声，选择离开。
离开谷歌后，辛顿毫无保留地分享了他对AI未来的深切忧虑，核心观点：
虚假信息的泛滥：AI将让互联网充斥着普通人无法分辨真假的照片、视频和文本。
对就业市场的颠覆：AI不仅会取代枯燥的工作，更可能大规模地替代助理、翻译等岗位，加剧社会贫富分化与动荡。
存在失控的生存风险：他警告，比人类更聪明的AI可能会学会通过操控语言反向操控人类，甚至被用于开发致命的自主武器。
对人类价值的反思：他甚至提出，人类可能只是智能演化过程中的一个过渡阶段。他引用“养虎为患”的比喻，强调必须确保强大的AI始终与人类的利益对齐。
辛顿的离开，是一位功成名就的科学家在目睹自己毕生心血可能带来的黑暗面后，做出的一个极具原则性的道德选择。是为了对人类负责，选择了一种更孤独的方式——成为这个时代的“吹哨人”。
随着算法的突破，算力的进展，未来人工智能大模型将智力超群。在AI的助力下，人类将出现科学重大突破，发现暗物质，新的物理规律，经济规律。
它让普通人拥有成为超级个体、一人公司的可能，每个人都可以雇佣顶尖专业的法律、医疗、财会等服务。
大模型发展的头部集中越来越明显。
美国比较领先的是：
谷歌 (Google/DeepMind)的Gemini：原生多模态领域的标杆，实现了文本、图像、音频和视频的融合处理，依托谷歌庞大的应用生态。
OpenAI 的ChatGPT：在个性化交互、推理逻辑上具有显著优势。
Anthropic 的Claude系列：Claude Code在智能编程领域应用深入，还推出了法律、网络安全等Agent，直接带崩了华尔街软件股。
马斯克旗下的xAI (Grok系列)：Grok的核心壁垒在于与X平台的深度绑定，拥有极强的实时热点解析能力，其应用特点是处理实时新闻和舆情分析方面具有优势。
中国领先的是：
字节跳动 (豆包 & Seedance)：豆包的聊天功能十分强大，占据了国内C端市场头部。豆包手机试图打开本地应用。Seedance 2.0在视频生成多模态领域成为行业标杆。它深度嵌入字节的内容生态，在个人效率提升和智能内容生成AIGC上具有极强的商业落地优势。
百度（文心多模态）：文心是国内最早的大模型，现在的文心5.0是“原生多模态大模型”，从“看图说话”到“生成视频”，一键搞定。
阿里巴巴 (通义千问 Qwen)：代表开源模型Qwen2.5-72B在准确度测试中名列前茅。在应用端，阿里依托电商场景积累的海量数据，持续优化通义千问的商业应用能力，比如千问点外卖等场景，“能说会干”。
腾讯 (元宝)：致力于打造“AI+社交”入口。
DeepSeek：率先转向为算法做减法，颠覆了“AI训练必依赖强大算力”的认知。其代表模型DeepSeek V3 通过混合专家模型（MoE）、多头潜在注意力机制（MLA）等技术，大幅降低了推理延迟、算力需求与落地成本。它在科研辅助领域独树一帜，在多项基准测试，如数学计算和代码编写中表现优异。
大模型时代，除了科技大厂，垂类模型还有没有机会呢？
我认为是有的，大模型真正的价值，是谁能扎进真实场景，解决人的具体问题。
新浪财经做了两件很有价值的事。他们有大量的财经数据，推出了“芝麻AI”，如果你问“黄金怎么样”“股市怎么样”，它不仅给你推送及时的新闻，还能调用实时交易数据进行分析，相当于你的研究助理。
黑猫投诉，积累了近3400万条真实的消费纠纷反馈，他们做了“瞄一眼”AI模型，帮消费者避坑。比如你搜“办健身卡”，它能从海量投诉里总结出高频风险点，帮你避坑，把“事后维权”变成了“事前预警”。
他们还做深度栏目。新浪财经、微博联合打造财经IP视频平台《达芬奇Live》：《硬核AI客》栏目带着镜头去到很多初创型AI企业探访，让普通人看见这些公司都在研发什么；《未竟之约》栏目邀请大咖聊聊技术背后的商业与机会。
AI Agent成为人类的超级助手：能说会干，还特别懂你。
AI Agent就相当于行业专家，更重要的是，AI Agent将是有力的执行者。它不再是一个AI聊天框，而是拥有了“数字手脚”，能直接操控App和浏览器，替你直接完成复杂工作。
比如，订票、订酒店、采购、回邮件和微信。你只需定义目标，AI Agent会自动拆解步骤、调用各应用，帮你把事办成。
AI Agent正成为你的“数字员工”，进化为人类的“超级助手”。
Agent正向“超级智能体”进化：
从“能说”到“会做”：从“生成式AI”升级为“智能体AI”。以前只能帮你制定行程，现在能直接完成预订。
跨系统协作：具备多智能体协同能力。以预定行程和酒店机票为例，可以为你同时调用多个APP。
再以软件开发为例，一个超级智能体系统接到需求后，会由不同Agent并行处理：一个写计划、一个写代码、一个生成测试、一个更新文档。这改变了由人来回切换工具的模式。
真正的“懂你”：拥有个性化记忆与上下文感知。新一代超级助手通过学习你的工作习惯和沟通风格，提供量身定制的支持，不再需要复杂的提示词，感觉就像你的“影子”。
AI Agent对初级白领的岗位冲击最大，特别是在处理重复性、标准化程度高的任务时优势明显。
六大核心替代领域：
① AI+编程：AI不仅能写代码，还能调试优化，现在很多科技大厂已经在大规模用AI Agent在写代码。未来大部分日常编程任务将自动化。
② AI+金融：Agent可自动解读财报、生成投资简报，扮演投研助理角色。未来金融业大部分的岗位可以自动化。
③ AI+客服：Agent能处理查询、咨询、导览，甚至代用户执行预订等操作。应用AI客服最高可大幅降低运营成本。
④ AI+网安：利用AI进行安全监控、漏洞分析和自动化响应。
⑤ AI+法律：对初级法务、法律助理等重复性高的职位影响最大，可快速进行法律文档审查、拟合同。
⑥ AI+人力：企业招聘正引入AI，用于筛选简历、简化招聘流程。
未来随着机器人技术和智能体的结合，AI正在赋能甚至替代部分蓝领工作。
Agent = 白领，机器人 = 蓝领。未来趋势将是AI大脑（Agent）指挥机械身体（机器人）执行任务，例如仓储搬运、分拣，乃至复杂设备操作。
AI Agent的终极目标不是取代人类，而是将我们从重复劳动中解放出来，去专注于创意、决策和情感交流等更有价值的工作。未来属于那些善用AI的人类。
五、具身智能：
机器人走进现实生产力空间
第五大趋势：未来是机器人的世界，AI拥有物理身体，走进工厂和家庭，AI加机器人是新生产力。
今年我去CES，机器人展厅人山人海，火爆得很。今年春晚，机器人跳舞、练武术各种秀，大放异彩。
真正的机器人“ChatGPT时刻”还没到来，如果未来几年，有真正大规模应用的基于AI大模型的自主机器人技术突破，那时候热度可能会比现在至少高100倍。
再过3-5年，可能拥有具身智能AI模型的机器人大规模出现，不是现在这种预编程的，而是具有自主智能的，未来机器人密度将超过人类。
工厂里到处都是机器人在打工；餐馆里都是机器人炒菜，端盘子；马路上机器人送快递；家里机器人做清洁，照护老人。人从简单重复工作中解放出来。
应用场景之大，市场规模之广阔，毋庸置疑。魔法原子去年3月就已经发起“千景共创计划”，要招募1000家合作伙伴，打造1000个人形机器人落地应用场景，覆盖工业、商业、家庭。
例如商业服务场景，魔法原子的小麦机器人能在博物馆、美术馆做导览员；家庭场景，人形机器人可以变身咖啡拉花师，还有憨萌出圈的机器熊猫，给人细腻的情感互动和陪伴。
马斯克预言，未来会出现“全民高收入”，AI 和机器人会让生产成本几乎降到零，商品和服务都会变得超级便宜。
因为物资极大丰富，人类将不再为了生存而工作，人类工作只是为了兴趣，存钱毫无意义，甚至钱都已经不重要了。AI和机器人将是解决全球贫困、所有人都物资丰富的唯一方法。
马斯克说，他的Optimus机器人是“无限印钞机”，特斯拉工厂将全力生产Optimus人形机器人，目标年产能达到100万台。
经济学也将重新改写，未来GDP的生产将改写为：机器人数量X每个机器人的产出，全球经济将爆炸性增长。
而中国在这场全球浪潮中又将是领先的，中美占领了CES，已经看不到日本欧洲的身影；
而相比美国，中国机器人产业链条极其完善，从软硬件能力、到数据积累，形成了完整的技术闭环。
以魔法原子为例，硬件自研比例已经超过90%，覆盖关节模组、灵巧手等关键零部件。公司顶尖研发人员占比超过80%，人才储备丰厚。
数据积累方面，其数采工厂已实现日均1.6万条数据的采集能力，真实场景数据占比超过80%，远超行业平均水平。
但是，也需要警惕风险。我们需要对AI和机器人非常小心，不要出现詹姆斯·卡梅隆电影《终结者》的剧情。
未来人形机器人发展分为三步：
第一步是走进工厂。
第二步是走进家庭，颠勺做饭，护理老人，辅导孩子。
第三步是迈向硅基生命，AI大脑与机械身体完美融合，深度理解人类社会，人类与机器人协作。
与用人操控的机器人不同，AI机器人，又叫具身智能体，用物理实体来承载AI。典型案例如，智能驾驶、人形机器人，前者是“AI+新能源汽车”，后者则是“AI+类人机器”。
与传统机器人不同，人形机器人的愿景是实现“通用性”。
形态上与人类似，技术上无缝适配人类现有工作和生活环境以及像人一样使用各种工具，在工厂、家庭、特种作业等多样场景广泛适用，这有别于专用于单一任务的传统机器人，比如工业机械臂、扫地机器人。
技术角度看，人形机器人由“大脑”“小脑”和“本体”三部分构成。
一是人形机器人的“大脑”，这是认知决策系统，负责语言交互、环境理解、任务理解、决策规划。
二是“小脑”，这是运动控制系统、负责将“大脑”的决策转化为流畅且稳定的动作指令，实现对机器人的运动控制和身体协调。
三是机器人的“本体”，作为所有指令的机械动力学实现。
最近追觅和俞浩的关注度颇高，追觅是全球家用机器人龙头，俞浩说要超过马斯克，成为世界首富，公司规模要达到100万亿。
我在网上听到了一些不同声音。我愿意给这些勇闯世界的年轻人多一些掌声，人生还是要有更大的梦想，万一实现了呢？
这个时代需要一批仰望星空的人，俞浩和俞浩们加油。为什么马斯克吹牛，一批人无脑追捧，国内的青年企业家年少轻狂一下，却换来嘲笑？我们的社会倡导低调文化，但也需要高调的仰望星空的勇闯世界的年轻人。
六、智驾落地：
自动驾驶终结城市出行痛点
第六大趋势：自动驾驶大规模商业化落地，成为城市拥堵和空气污染的终极解决方案。
自动驾驶将成为解决城市交通拥堵、空气污染和安全问题的终极方案。自动驾驶将在未来1-2年爆发，大模型可统一驾驶标准，使千万车辆达到甚至超过“老司机”水平，更安全，彻底解决城市拥堵问题，这是十万亿级赛道。
过去一年，我游学过特斯拉、小鹏汽车、禾赛科技、地平线等，深感自动驾驶正在超预期的加速到来。
自动驾驶正从科幻走进现实。
自动驾驶：即将全面爆发。全球进展来看，自动驾驶的商业化落地速度，会比想象的要快。
1.没有方向盘的量产车已经下线
2026年2月中旬，特斯拉首台专为Robotaxi设计的Cybercab正式下线。这款车彻底取消了方向盘和刹车油门踏板，完全交由AI控制。马斯克已明确表示，该车型计划于2026年4月大规模投产。
2.FSD入华进入倒计时
马斯克此前曾透露，特斯拉完全自动驾驶系统FSD预计将在2026年在中国获得全面批准。一旦这条过江龙正式落地，国内智驾市场将迎来真正的质变。
3.车企将经历DeepSeek时刻
就在2026年春节刚过，小鹏汽车CEO何小鹏在全员开工信中明确提出，要抓住中国自动驾驶的DeepSeek时刻，并宣布将在2026年推出极具竞争力的全新一代Robotaxi。车企的未来会从卖硬件向卖AI出行服务。
4.中国自动驾驶车队的规模化
百度的萝卜快跑，已经从中国走向全球。
到今年2月份，萝卜快跑提供的出行服务超2000万次；自动驾驶超3亿公里，其中，全无人驾驶超过六成。
5.全球自动驾驶商业化运营加速
美国的龙头Waymo融资百亿美金，目前其每周的付费订单量已经突破45万单，并且明确提出计划在2026年底将周付费订单量提升至100万单以上。而在国内，小马智行、文远知行等头部企业的无人车队也已经正式达千辆。
为什么自动驾驶未来比老司机开的好？智能驾驶科学原理：超强硬件+可复制。
① 自动驾驶的硬件，超越人的极限。
驾驶的本质是从环境感知、再到决策、执行的物理闭环。人在这个闭环中存在生理极限。
比如，人视觉的有效感知距离是150米，且极易受恶劣天气、情绪和疲劳的影响，而AI拥有探测距离超200米的高清摄像头与激光雷达，以及全天候360度无死角的感知矩阵。捕捉的信息量远超人类。
在反应速度上，人类最快的神经延迟在200ms以上，并且人的大脑极易受疲劳、情绪的影响。
而AI大幅超越了这些人类的限制，顶级车载算力芯片可将决策延迟极速压缩至10ms-30ms。AI不仅看得更远，动作也远比人类迅猛果断。
② 自动驾驶的学习能力可以批量复制迁移，实现了全局共享的指数级进化。
驾驶员的经验积累是封闭的，一位老司机的经验不能直接复制给新手，随着老司机的退休，经验也就消失了。
自动驾驶的经验是可以批量复制和全局共享的。以特斯拉为首的车企利用影子模式，让数百万辆车在真实世界中并行训练。
只要全球有任何一辆车学会了处理某个极端场景，这个经验就会通过云端瞬间同步给几百万辆车。这种一车学会，全网掌握的进化速度，让AI一天的学习量就能跨越人类数万年的驾驶时长。
所以，从第一性原理上讲，自动驾驶未来必然会比人开得更好、更安全。最终将从底层逻辑上消除90%以上的交通事故。
技术路线和进步：软件定义，像人一样开车
自动驾驶的核心技术正经历从“硬件堆料”到“软件定义”的深刻变革。
感知端：传感器路线的分化。
纯视觉派：以特斯拉为代表，主张“像人一样开车”，仅靠摄像头捕捉视觉信息。其优势在于硬件成本低、数据闭环高效，但对算法和数据的依赖极高。
融合感知派：以中国车企为代表，采用“激光雷达+摄像头+毫米波雷达”的多重冗余方案。
优势在于安全性高，对极端天气和异形障碍物的感知更稳健，但硬件成本曾是主要障碍。不过随着国产供应链成熟，激光雷达已进入千元级时代，正快速下探至15万级车型。
端到端，无图画，像人一样学会开车
告别规则，拥抱“端到端”：行业已基本抛弃过去靠工程师写规则的“规则驱动”模式，全面转向“数据驱动”。
通过端到端大模型（如VLA视觉语言动作模型），车辆像人类一样“学习”驾驶，从感知直接输出控制信号，应对复杂路况的能力大幅提升。
“无图化”成为标配：曾经昂贵且更新慢的高精地图正被逐步抛弃。凭借强大的实时感知和融合大模型，车辆可以在行驶中实时生成“活地图”，大幅降低了系统对地图的依赖和成本，让城市NOA得以快速普及。
2026年将是高阶智驾商业化的“元年”：从“技术验证”迈向“规模化商用”的关键分水岭。
自动驾驶的普及将产生远超“交通工具”范畴的深远影响。
利：
提升交通安全：消除酒驾、疲劳等人为失误（90%以上事故起因）。
促进出行公平：为老人、残障人士等提供独立出行自由。
解放宝贵时间：将通勤时间变为可工作、休闲的“第三空间”。
提升能源效率：优化驾驶行为（如编队行驶），可降低能耗15-20%。
缓解交通拥堵：通过车路云协同，提升通行效率50%以上。
提升物流效率：港口、矿区等场景效率提升超30%，事故率降低90%。
弊：
结构性失业：出租车、货车司机等岗位面临转型压力。
隐私边界模糊：车内外海量数据采集可能侵犯个人隐私。
网络安全风险：高度互联的车辆系统面临黑客攻击的潜在威胁。
技术的“长尾”难题：尽管AI在标准路况下表现出色，但在暴雨、强光、沙尘等极端天气，或面对“鬼探头”、路面躺倒行人等突发“长尾场景”时，感知系统仍可能失灵。
伦理算法：当事故不可避免时，算法应如何抉择？是保护乘客还是保护行人？
法律重构：未来的事故责任，将从“驾驶员责任”转向“产品责任”。是车企、软件开发商，还是运营平台的责任？这需要法律重新定义。
七、生命重写：
AI 医疗破解长寿与绝症密码
第七大趋势：AI医疗破解创新药，打开生命密码，AI医生、手术机器人助力健康，人类突破长寿上限。
AI重写生命科学。AI大模型下围棋超过世界冠军，开车超过所有的老司机，那AI医疗大模型会不会超过所有的优秀医生？
我们这代人何其有幸，AI拓展人类的智力边界，AI很可能医疗破解生命密码，拓展人类的生命长度。活得长，活得好，突破长寿极限。
生命科学取得重大突破。AI破解创新药研发，很可能在5-10年内攻克癌症、渐冻症等绝症，延长寿命到120岁，60岁将被称为“银发青年”，90岁以后才是老年，重新规划人生。
AI在医疗领域的三大应用场景和机遇：创新药、AI医生、手术机器人。
第一大突破性机遇：AI创新药。
过去传统药物研发受困于三个十定律，耗时10年、花费10亿美金，但是仅10%成功率。而今，以AlphaFold为代表的AI模型，将新药研发的试错成本、时间大幅降低，效率大幅提升。
先要搞懂药物研发的基本逻辑。以癌症为例，癌症就像身体里的一把“锁”坏了，就是“靶点”，我们需要造一把“钥匙”去修好它，就是“先导化合物”。
在传统制药逻辑下，这极其困难：
首先，你很难看清“锁”的内部结构，寻找靶点难度极大；
其次，为了配钥匙，科学家只能在浩如烟海的已知化合物库里，大海捞针，一个个去试，去筛选。这有点像碰运气、试错，效率很低。
现在，AI在3个环节发挥了革命性改变：
第一步是解决了“找准锁”的问题。
药物研发的核心靶点大多数都是蛋白质，只有搞清楚了蛋白质的3D结构，才能设计出完美匹配的药物分子。
以前科学家要弄清蛋白质3D结构非常难，现在像谷歌旗下的DeepMind开发的AlphaFold这样的AI模型，能够以高准确性预测蛋白质的三维结构，有效地解决了蛋白质折叠问题这个过去的重大挑战。这就相当于AI帮我们开了天眼，直接看清了“锁芯”靶点的构造。
第二步是解决了“配钥匙”的问题，这就是AI分子设计，更对症下药、“配钥匙”的效率更高。
理论上存在的化合物数量无穷大，甚至超过宇宙中的原子数量，人类无法穷尽筛选。有了AI技术，就不需要再去大海捞针了。
利用生成式AI，模型可以根据靶点结构，生成分子结构，并筛选出结合力最强的前几十种，直接跳过了传统长达3-5年的筛选期。
这就相当于把开锁的钥匙也就是治疗绝症的创新药直接造出来了，这种方法更直接、更快、成本更低。
第三步是用AI给创新药物“排毒”。
很多药进到人体内有毒，或者根本无法吸收。这是新药研发失败率最高的关节。
AI利用深度学习算法，基于历史药物数据库，预测新分子的ADMET性质，即吸收、分布、代谢、排泄、毒性。
AI能计算出药是否会导致肝毒性或心脏副作用，从而在早期淘汰掉90%的不合格分子，极大地节省了后期临床试验的成本。
AI创新药的本质，是将微观世界的生物学问题（蛋白质与分子的相互作用），转化为AI领域的数学问题（高维空间的特征匹配）。
现在AI模式是学习海量的生物医药数据，包括基因组学、蛋白质结构、临床数据，构建出人体生物系统的数字孪生模型，在虚拟空间中先完成筛选和验证，再回到实验室确认。
AI制药还有三座大山要翻越：数据、模型、临床。
第一座大山是制药数据质量。“喂”给AI的“口粮”质量不高，将会影响AI模型训练效果。
第二座大山是AI制药模型。深度学习模型要具有强大的推理能力，既要擅长发现“相关性”，也要擅长确定“因果性”。
第三座大山是临床试验。AI加速了前期药物发现，但它能否通过临床试验，大规模用在人身上，还需要时间的检验。
随着生成式AI的成熟，药物研发将彻底告别碰运气时代。
从市场规模看，AI制药具有万亿级经济空间。癌症、阿尔茨海默症等绝症是人类寿命的拦路虎。AI通过精准找靶点和分子生成，将攻克这些曾经无药可医的疾病。
未来，人类寿命上限有望突破120岁，由此衍生的创新药、抗衰老、健康管理市场规模巨大。
AI创新药需要算力与算法基建，以及临床试验。这一环节的企业拥有广阔前景。参与方包括晶泰科技、英矽智能等平台型独角兽，以及华为等科技巨头提供的底层算力支持。利用AI平台开发出First-in-class管线，进行临床验证。
谈到人工智能和AI医疗，不得不提起一位传奇天才——哈萨比斯，唯一可以比肩马斯克式的人物。他创立了DeepMind，后来被谷歌收购，先是带领团队研发了AlphaGo，战胜了韩国、中国的围棋冠军。
后来牵头研发了AlphaFold3，解析了2亿种蛋白质结构，而之前所有人类科学家通过实验解析出的蛋白质只有19万个，哈萨比斯把数量提升了1000倍，被视为生物学界的ChatGPT时刻。
如果用传统实验方法预测两亿种蛋白质结构，人类得吭哧吭哧干十亿年，而AI一年就干完了，你就说AI有多强吧。
他把这些蛋白质数据库和AlphaFold3工具免费提供给全球科学家使用，这将极大的推动生命科学、医学、药物学、生物材料等领域的研究进展。2024年诺贝尔化学奖颁给了哈萨比斯，在颁奖典礼上哈萨比斯发表了惊人的预言——未来十年内人类将治愈所有疾病。
之后两年时间，他带领谷歌研发大模型Gemini，现在公测在很多领域超越ChatGPT，目前是全世界最强的AI大模型之一，在未来很有可能率先实现AGI。
第二大突破性机遇：AI医生。
中国医疗最大的痛点是，资源分布极度不均，三甲医院人满为患，名医稀缺，水平参差不齐。
AI通过学习千万级病例，看病水平将超过所有人类医生，其阅片准确率超过专家。未来，AI能以专家级的水平自动读片、诊断，实现名医普惠。
面对海量的医学文献和不断更新的诊疗数据，医生很难凭借人脑完全掌握。AI医疗大模型学习效率远超人类，能够制定最佳诊疗方案，减少误诊。
未来5-10年，全球AI医疗将取得突破性进展。OpenAI推出针对医疗健康的垂类应用：ChatGPT Health；
国内互联网大厂如百度、腾讯、阿里等积极布局“医疗+AI”，C端用户规模快速增长。
比如蚂蚁阿福，自2025年6月正式发布以来快速崛起，提供健康科普、报告解读、就诊咨询等上百项AI服务，更实现用户规模的快速突破，截至2025年12月月活跃用户已突破1500万，单日用户提问量超1000万。
第三大突破性机遇：手术机器人。
传统外科手术的痛点是，依赖医生的手眼配合，受限于视野死角和生理抖动。
AI手术机器人，突破人类操作极限。AI与机器人的结合，利用计算机视觉和力反馈技术，能够实现微米级的操作精度，让复杂的高难度手术变得标准化。
这里有两个关键技术：
① AI影像分割，就是利用AI技术将患者术前的CT扫描数据转化为高精度的3D模型。医生在手术中可以在控制台上调出这个3D地图，像开车看导航一样进行手术，同时避开关键血管和神经。
② 直觉外科，比如著名的达芬奇Da Vinci 5(DV5)。不仅有精确的机械臂，还有强大的AI模型算力，实现手术过程中的实时导航，智能手术分析，捕捉分析人体组织对器械的牵拉力度、切割阻力等反馈数据，实现精准手术。
真正实现远程医疗。结合5G、6G低时延网络，AI手术机器人让北京的专家可以为边疆的患者进行实时手术。
未来如果人类想实现数字永生，就要靠脑机接口了。2024年泽平宏观商学就发掘了强脑科技，杭州六小龙之一。
过去我们还发掘了很多前沿科技和大牛股，2024年游学小米科技，信达生物，藏格矿业。我们去过的前沿科技公司很多都长大了。
我一年看100多家公司，站在前沿科技炮火的一线，寻找那些梦想改变世界的伟大公司。
八、星际远航：
商业航天开启“天基 AI”时代
第八大趋势：商业航天开启太空竞赛，可重复回收火箭技术突破，新一代通讯技术诞生，中国加速推动星网计划。
商业航天开启太空竞赛，可重复回收火箭技术突破，新一代通讯技术诞生，中国加速推动星网计划。
先来看一个大新闻：
今年1月底，美国联邦通信委员会（FCC）的一份文件显示，SpaceX正在申请发射并运营一个由100万颗卫星组成的星座，这些卫星具备前所未有的计算能力（轨道数据中心），以支持先进的人工智能。
SpaceX在文件中表示：“为了提供支持全球数十亿用户的大规模AI推理及数据中心应用所需的计算能力，SpaceX拟部署100万颗卫星系统，这些卫星将在宽度高达50公里的狭窄轨道壳层内运行。”
这些卫星拟部署在高度500公里至2000公里的轨道上，采用太阳同步轨道倾角约30度，利用太阳能供电，并通过光学链路（激光）与现有星链网络连接。
该计划的规模远远超过了现有的“星链”卫星网络。据悉，目前“星链”卫星网络在地球轨道上的卫星数量大约9600颗。
简单讲，马斯克的SpaceX申请部署百万颗算力卫星，要在太空建光伏电站和算力中心，永久解决人工智能发展所需要的能源和算力问题。未来随着人工智能的大爆发，地球的能源可能不够用。
为了实现这一远大梦想，SpaceX收购了人工智能公司xAI，形成了马斯克的商业航天和人工智能商业闭环。此次交易对SpaceX的估值为1万亿美元，对xAI的估值为2500亿美元，马斯克身价达到8000亿美元，全球首富，财富是第二位的三倍多。
2026年1月11日，国际电信联盟正式披露，中国提交了总计超20.3万颗卫星的频轨资源申请，加快火箭发射和星网计划，这一史无前例的申报规模，标志着中国商业航天迈入超大规模组网阶段。
全球太空竞赛拉开大幕，这关系到人类商业航天、人工智能、新一代通讯技术以及国防安全的未来。
2025年全球航天发射异常活跃，全年发射达337次，比2024年增长28%。中美两国合计发射 283次，占全球总发射次数的84%。2025年中国共进行92次航天发射，再创历史新高，商业发射占比显著提升，贡献航天强国。
SpaceX是如今全球商业航天的开拓者和引领者。2025年SpaceX进行了165次火箭发射任务，占全球发射总数的49%。截至2025年底在轨卫星总数超过9000颗，超过任一国家队发射的卫星总数。
关键是，未来增长会指数级、爆发式增长，按照中美的卫星发射数量，未来将增长几百倍，空间巨大。
这些年，商业航天领域最重要的一项技术突破是火箭的可回收技术。一级火箭占全新火箭成本的60%，复用10次后发射成本可降低60%以上。
SpaceX计划2026年上市，意味着商业航天“烧钱豪赌”期结束，也标志着通过市场化、规模化、低成本化和持续创新的商业航天时代到来。
1.下一代先进通讯技术：低轨卫星互联网。
未来商业航天的第一大应用是：低轨的卫星互联网，这是目前商业航天领域最大、最核心、且最具爆发力的应用场景。
2026年，马斯克宣布推出星链Direct to Cell服务，标志卫星直连通信手机全面进入消费级市场，让普通智能手机无需更换硬件，可直接连接低轨卫星上网或通信。
低轨卫星互联网能够解决海洋、沙漠、山区等地面基站无法覆盖的70%地球表面积。
其低轨（500-1000km）的物理特性决定了其时延可以媲美光纤（20ms-50ms），远优于传统的高轨同步卫星（500ms+）。未来的6G网络将是天地一体化的，只有低轨卫星才能实现全球无缝覆盖。
卫星互联网是To C的、面向消费者的。它对标的是地面的电信运营商，而全球电信市场是万亿美元级别。为什么SpaceX的估值能突破万亿美元？绝大部分是靠Starlink星链的用户增长预期在支撑。
FSD和GROK，用的就是星链通讯，信号非常好，还可以实时了解各自咨询和新闻。段永平也是星链用户。
2.太空算力中心和光伏电站。
未来商业航天的第二大应用可能就是“天基AI”，将AI算力中心部署至太空。
随着AI大爆发，未来的瓶颈不是芯片，而是算力和电力。根据第一性原理，太阳提供了接近100%的能源。
把算力中心建到太空，可以实现电力持续保障。太空中有可以全天候、稳定利用的太阳能，在大气层外不受地面气候和昼夜干扰，比地面光伏更具优势。
马斯克说，“在太空中，一块太阳能板的发电能力，大约是地面上的5倍。未来把AI放在太空里运行，将会是成本最低的选择，而且会是压倒性地便宜。这一转变会在36个月以内发生，甚至可能只需要30个月。”
还可以解决散热问题，传统数据中心不仅耗电量大、碳排放量高，服务器冷却还需消耗大量水资源。而太空具备近乎-270℃的极低温环境可实现自然散热，拥有天然的散热和成本优势。
这将带来光伏行业需求的大爆发，我曾经游学过西安的隆基绿能、苏州的协鑫和成都的通威，中国在光伏领域遥遥领先，异质结、钙钛矿等。
3.国防安全
百年未有之大变局，大周期末期，大国博弈，地缘动荡，全球军备竞赛。现代战争形态向空天、信息、智能化演进，技术落伍者将被降维打击，比如美国袭击委内瑞拉和伊朗。
我们需要全力发展航空航天、通信卫星及高端装备，中国大力推进星网计划，关系国防安全。
4.太空移民
随着可重复火箭发射技术的突破，大规模发射降低成本，这使得人类移民火星或月球成为可能，人类的活动范围大幅扩大，新大航海时代到来。
可能10年后我的年度预测在月球举行，欢迎大家来！
九、中国力量：
全产业链优势支撑的“后来居上”
第九大趋势：AI中国力量全面崛起，凭借超大规模市场、强大制造业供应链、基建狂魔和工程师红利优势，有望后来居上。
AI中国力量全面崛起，凭借超大规模市场、强大制造业供应链、基建狂魔和工程师红利优势，有望后来居上。
AI中国力量将全面崛起。中国在光伏、新能源汽车、动力电池等领域均后发先至，1- N是中国力量的机会。
依托强大算力电力基础设施、完善供应链、14亿人大市场，快速商业化落地，国产AI大模型、GPU及超级应用将快速突破，自主可控和国产替代带来大机会，有可能后发先至。
先讲一个无人机的故事：
在汪滔创立大疆的同时，著名的美国《连线》杂志主编安德森，也是无人机爱好者，2009年创立了3DRobotics公司，先后获得了将上亿美元投资，信心满满地宣称:“个人无人机将在这十年里崛起”。
但是，与大疆无人机在市场上较量的无情结果是，安德森烧掉1亿美元却看不到一点希望，无奈于2016年宣布退出无人机市场。
安德森和同事们把失败的原因归结为，大疆公司在深圳拥有强大的制造供应链支撑体系，而3DRobotics在美国却不具备。
大疆无人机在全球大卖，在西方成为圣诞节礼物，频频出现在影视节目，连美国军方也采购大疆无人机。大疆的产品线涵盖消费级、专业级和工业级无人机，全球市场占有率超过70%，在北美和欧洲，市场份额分别高达76.1%和80%。
2026年，AI中国力量将全面崛起，GPU、大模型、人形机器人、自动驾驶等全面追赶。中国在光伏、新能源汽车、动力电池等领域后发先至，这次是AI，从1- N是中国力量的优势。
中国的优势是：全球最完备的制造业，14亿人的超大规模市场，快速的商业化落地能力，举国体制的基建狂魔，以及庞大的工程师红利。还有中国人的勤奋，“开战即决战，起跑即冲刺”。
这种优势，正在最意想不到的领域开花结果。
当最依赖工匠经验的行业都能被AI彻底重塑，还有哪个传统产业能置身事外？这就是中国AI的真正底气——我们不仅有顶尖的技术，更有能把技术扎进泥土、融进血脉的产业场景和实干精神。
未来AI的两大关键：能源和芯片。
1月初，我在CES听开幕式演讲，黄仁勋讲“物理AI到来”，苏资丰讲“未来算力有100倍增长空间”，马斯克讲“未来的瓶颈不是芯片，是电力，是能源”。
随着算力需求指数级增长，未来电力决定了AI的产出。未来AI数据中心，输入的是电力，输出的是智力，电力已成为新货币。未来，谁掌握了稳定、廉价且充沛的电力，谁就掌握了人工智能时代的货币。
电力即国力。如果没有足够的电力支持，再先进的算力也无法落地转化为生产力。AI竞争，是一场关于电网基建、能源效率、绿电建设、新能源技术突破的全面工业竞赛。
马斯克2024年就开始预警说，“我们现在面临芯片短缺，大约两年后则会出现全面的电力短缺”。
2026年1月的达沃斯论坛上马斯克进一步警告，“AI部署的根本限制因素是电力，就是能源。”他认为AI瓶颈已从芯片转向电力，美国正面临电网老化、光伏政策掣肘问题，而中国在电力与光伏产能上已明显领先。
全球范围内，电力供应的紧缺正成为AI发展的首要瓶颈。国际能源署IEA指出，全球数据中心、人工智能和加密货币的电力消耗在2026年将突破1000TWh。
我们来看几个硬核数据：
① 从用电量看，2025年，中国全社会用电量首次突破10万亿千瓦时，创下全球单一国家用电量的新高。
中国一国的用电量约相当于美国的2.4倍，超过了美国、欧盟、俄罗斯、印度和日本全年用电量的总和。
② 从电网投资看，中国通过高强度的电网投资，构建了全球最强的电力保障体系。
③ 从装机规模看，截至2025年底，全国累计发电装机容量达38.9亿千瓦，同比增长16.1%。其中太阳能12亿千瓦、风电6.4亿千瓦，爆发式增长，为AI提供了绿电基础。
④ 从电网投资强度看，国家电网2025年投资约6500亿元，而2026年预算将升至7200亿-7800亿元，同比增长超20%，为算力爆发提前布局。
与此同时，我们看到欧美正受困于老旧电网。
巴菲特曾多次指出，美国电网由于监管分散和设备老化，投资严重不足，他在伯克希尔哈撒韦的信中提到，现代化的电网建设需要数十年和数千亿美元的投入，而美国目前的进度缓慢。
⑤ 从电价看，欧美电价高企，电力成本制约AI发展。
根据国际能源署（IEA）及Business Europe2025-2026年度的最新核算，中国工业电价长期锚定在0.082-0.085美元/kWh，约0.58-0.61元人民币。
而欧洲2025上半年，欧盟非居民电价仍维持在0.156-0.208欧元/kWh，约0.17-0.23美元，几乎是中国的2.5倍。
⑥ 从光伏装机量看，中国凭借全产业链优势，已成为全球绿色能源的中心。
2025年全球光伏新增装机达到创纪录的650GW。
其中，中国绝对领先。光伏新增装机315GW，同比增长13.7%，占全球的一半，连续13年位居全球首位。中国一年的光伏新增量，相当于整个美国历史累计装机量的总和。
在全球占比方面，2025年，中国风电光伏合计累计装机首次突破18亿千瓦，中国绿电发电量占全社会用电量的比重已突破22%，光伏与风电的总装机量占全球总量的比重超过40%。
中国光伏产业主导全球供应链。2025年，中国生产了全球92%的多晶硅、97%的硅片、90%的电池片和85%的组件。
⑦ 从新能源技术看，中国企业正在攻克新技术，光伏领域，钙钛矿叠层技术成为2026年的爆发点。
随着TOPCon与HJT量产效率逼近25%–26%、提升空间收窄，钙钛矿、晶硅叠层电池成为效率突破的核心方向：实验室效率已达34.85%（隆基数据），量产组件效率约26%–28%，中长期目标指向35%。
2025年底，中国头部企业已实现GW级量产，同样的屋顶面积，钙钛矿光伏未来能为AI数据中心多提供30%的电力。
固态电池革命，更安全、能量密度更高。传统液态锂电池正接近理论极限，而固态电池通过电解质的革新，实现了质的突破。
① 能量密度更强
传统液态电池多在170-300Wh/kg。目前，金属锂负极固态电池能量密度已达350-400Wh/kg，未来更有望突破500Wh/kg。
② 寿命更长
固态电池在10000次循环后仍能保持90%以上容量，液态电池约能循环3000次。
③ 更安全
固态电解质熔沸点超200°C，从根源上解决了液态电解液热失控引发的燃烧隐患。
固态电池更安全、能量密度更高，长循环特性，使其成为未来的兆瓦时级大规模AI系统的理想选择。
AI时代，全球能源产业迎来五大战略性机遇：
① 全球电网升级，电力投资加大，特高压、变电站、柔性直流技术爆发，以解决绿电消纳与算力中心的跨区域匹配。
② 绿电加速发展，光伏开始向钙钛矿技术发展，风电走向深远海，太空光伏可能在未来实现全天候能源供给。
③ 储能革新，固态电池凭借高能量密度与安全性，成为适配AI数据中心稳定运行的终极方案。
④ 铜等大宗商品会成为新石油，作为导电核心材料，需求暴增。
⑤ 核能复兴，微软、亚马逊等科技巨头正锁定核能，可控核聚变是未来算力无限战略保障。
AI中国力量的崛起，离不开强大的供应链支撑。当大模型不断刷新参数上限时，背后正是那些稳定坚韧的全球化供应链，为这场科技变革输送着源源不断的能源与原材料。
我们再看AI另一个关键：芯片。
全球AI爆发点燃算力需求。当前的全球算力格局，呈现出一超多强、竞争加剧的态势。英伟达凭借CUDA生态的护城河和H/B系列芯片，基本垄断了全球AI算力。
但与此同时，国产算力产业快速崛起、国产替代，从华为昇腾、寒武纪、昆仑芯，到沐曦、摩尔线程等加速发展，国产算力正在蓄势爆发。
从国家战略角度，关乎当下科技自主权，产业链安全，以及全球AI竞赛领导权。
从产业角度，是加速推动半导体行业全链条国产化，从成熟制程迈向高性能芯片的自主可控。
从企业的角度，是需要具有持续技术创新力和产品实力的中国GPU龙头领军。
当前中国GPU力量正在崛起，GPU实现国产替代是大势所趋。
长期看，中国的优势在完善的产业链、庞大市场和应用空间，实现芯片行业的大规模降本和全产业链突破只是时间问题。
以光伏与新能源汽车产业为例。20年前，光伏技术掌握在欧美企业手中，价格昂贵。中国企业通过技术引进再创新，发挥制造优势和规模效应降本，最终实现了绝对领先。
新能源汽车最早也是美国领先，在三电技术上实现突破后，中国新能源车企凭借完整的工业体系和敏锐的市场洞察，形成了产业链整合，主导全球新能源汽车行业。
GPU国产化关键是产业自主和软件生态。中国GPU国产化要突破的重点领域有两类：
① 产业上，从EDA、IP、设备、材料到晶圆代工的半导体产业链都需要攻坚。
② 软件端，面对CUDA生态近20年的“护城河”。国产替代非一朝一夕，高端芯片领域挑战依然艰巨。
AI殿堂的华人之光：
黄仁勋：NVIDIA（英伟达）的创始人，他ALL IN GPU，并推动了CUDA生态的发展，将NVIDIA从一家图形芯片公司打造成了AI计算领域的领导者。
在他的带领下，NVIDIA的芯片成为全球训练人工智能模型的核心动力，始终追求更快更强的芯片，从某种程度上，是GPU成就了AI爆发，辛顿教授就是用GPU取得了AI突破性进展，2025年公司市值突破4万亿美元。
他的名言：“你的奔跑速度要么为了吃到食物，要么为了不变成食物。”
李飞飞：被誉为“AI教母”，她牵头创建了ImageNet数据集和挑战赛，这个包含上千万标注图像的数据集为深度学习革命奠定了基础，直接推动了计算机视觉的爆发式发展。
她提出空间智能是AI的下一个前沿，构建世界模型，让AI不仅能理解二维图像，更能感知和模拟三维物理世界，推动数字孪生、机器人、自动驾驶等领域的发展，创立了World Labs。
她的名言：“人工智能的真正价值不在于取代人类，而在于增强人类，帮助我们更聪明、更高效地工作。”
张忠谋：台积电（TSMC）的创始人，被誉为“芯片大王”和“半导体教父”。
他开创纯晶圆代工模式，56岁创办台积电，开创了只做芯片制造、不设计的商业模式，颠覆了全球半导体产业。
在他的领导下，台积电成为全球最先进的芯片制造商，真正成就了如今的AI和智能手机时代。台积电成为全球市值最高的半导体公司之一，市占率常年超过50%。
他的名言：“没有战略，终将成为别人的棋子。” “在最先进的科技领域，只有前两名才能活得好。”
苏姿丰：AMD（超威半导体）的CEO，被誉为半导体行业的传奇领袖。
她带领AMD绝地重生，2014年接任CEO时公司濒临破产，她力排众议，押注全部家底研发全新的Zen架构。
她曾坦言：“如果不冒这个险，AMD就永远出局了。”2017年Zen架构如期问世，让锐龙(Ryzen)和霄龙(EPYC)芯片在性能和市场上大获成功，使AMD不仅起死回生，而且重新成为英特尔(Inte1)和英伟达(NVIDIA)的强劲对手，公司市值增长数十倍。
她的名言：“我的工作狂程度，只有你想不到，没有我做不到。“我相信如果你只在觉得舒服的领域里做事，你是无法做出真正有影响力的事情的。”
李彦宏：百度创始人李彦宏。2018年，李彦宏登上《时代》周刊2018年首期封面，被誉以「创新者(TheInnovator)」之称，成为首位荣登该刊封面的中国互联网企业家;
2023年，李彦宏入选首届《时代》周刊TIME100 AI榜单。
早在2010年，百度在李彦宏带领下押注深度学习，硬磕底层技术，让中国有了自主可控的AI基建，搭建了全球领先的AI全栈布局。
如在全球被海内外用户熟悉的萝卜快跑，正是百度在十几年前超前布局的业务成果。美国很多投资人都认为，目前能和Waymo掰手腕的，只有萝卜快跑。
多个领先全球的AI成果都验证了李彦宏的一句断言：“中国拥有许多AI应用场景，AI的价值正是在这里创造的。”
张一鸣：被誉为全球最成功的AI应用战略家。
早在2012年就创立了今日头条，将机器学习算法大规模应用于内容推荐。后来孵化出抖音和TikTok，其推荐算法被认为是全球最成功的AI应用之一。
孵化出剪映通过“图生视频”、“AI数字人”等功能降低了视频创作门槛。孵化的豆包（Doubao）大语言模型，成为中国市场用户量最大的AI助手产品之一。
推出文生视频模型Seedance，能够根据描述生成连贯、高质量的视频内容，成为Sora的有力挑战者。
他的名言：“技术解决问题，而不是为了炫技。” “做正确的事，而不是容易的事。” “All in AI。” “要有破有立，在创新的过程中，如果你不做新的东西，你的组织就会僵化。”
梁文锋：深度求索（DeepSeek）的创始人，带领团队开发出大语言模型DeepSeek大模型，以极低的成本实现了世界顶尖的AI能力，并选择完全开源。
打破了“算力垄断”的神话，推动了AI技术的平民化与开源生态发展，震惊世界。
他的名言：“中国AI不可能永远做跟随者，我们需要做出自己的技术贡献。” “真正的创新往往来自边缘，而不是中心。”“AGI的实现需要全世界的智慧，开源是通往这个目标的最佳路径。”
我曾经去过英伟达、谷歌、华为、字节跳动、阿里等全球头部人工智能企业游学，感到AI海啸到来，以及企业家精神迎风飞扬。
十、科技向善：
应对 AI 意识觉醒与社会治理挑战
第十大趋势：应对AI意识觉醒、被滥用破坏、冲击就业等挑战，科技向善，大量的新物种、新机会不断涌现。
应对AI意识觉醒、被滥用破坏、冲击就业等挑战，科技向善，大量的新物种、新机会不断涌现。
我们来谈谈AI可能带来的挑战。
1月我在斯坦福大学听了一位著名教授的课，他问了我们两个问题，听完后背发凉：未来AI会不会比人更聪明？未来AI会不会意识觉醒？
先来讲一个OpenAI宫斗的故事。
2023年11月17日，OpenAI董事会突然宣布解雇联合创始人、CEO山姆·奥特曼(Sam Altman)。因为，在前一天的线上董事会上，首席科学家伊利亚·苏茨克维推动了解雇奥特曼的决议。
随后，包括微软在内的OpenAI主要投资者向董事会施压，要求奥特曼回来。
紧接着，0penAI的95%的员工联名签署公开信，以辞职相要挟，强烈要求奥特曼复职。随后，奥特曼光速重返CEO席位，而伊利亚和一批高级研究人员离开了OpenAI。
为什么？这场宫斗其实是AI快速进化和与人类对齐之间的矛盾与冲突。
什么叫“人类对齐”？
就是为了确保大模型能够按照人类的意愿工作，几乎每个大模型产品内都会被注入一段重要算法，以保证AI的工作与人类意愿对齐。
这一算法可通过人类的评价和偏好优化智能模型，使模型更符合人类期望。奥特曼和伊利亚的分歧由此而起。
AI对齐可确保AI系统的行为与人类意图、价值观保持致，让它给出对人类有用、无害的结果，避免错误信息、算法歧视、被人滥用、涌现失控等的风险。
但是，AI对齐要消耗很多资源，希望快速提升产品能力实现商业化的奥特曼和主张AI对齐强调安全的伊利亚产生了分歧，最后演变成激烈的宫斗。
在2015年7月，在一场由奥特曼牵头的私人晚宴上，奥特曼向马斯克等多位科技圈巨头提议，成立一家非营利性机构，他慷慨激昂地表示，要对抗谷歌的AI霸权，确保Al在未来不会消灭人类。
晚宴后，马斯克等亿万富翁向充满理想主义色彩时OpenAI捐献了10亿美金，成为启动资金。
其实，在AI的爆发式发展过程中，一直存在着技术乌托邦和末日崩溃论这两种分歧。
技术乌托邦的代表是谷歌，典型的工程师思维，影响着硅谷文化。
2025年12月，谷歌创始人谢尔盖·布林在斯坦福有一次对话，他认为：
我们对硬核技术深信不疑，所以驱动我们去榨取更多计算能力、去做芯片、去做算法，同时我们也长期重仓计算基础设施。
AI技术每年都在变得更强。这个创新速度太惊人了。而且竞争极其激烈，大家都看得见，美国最顶尖的公司、中国最顶尖的公司，全部在拼。
现在你如果一个月不看AI的新闻，你就已经落后得很明显了。
那未来会走到哪里？我不知道，我们可能真的不知道。
“它能不能做到人类能做的一切”，还有一个更难的问题：它能不能做到人类做不到的事情？这其实就是“超智能”的问题。
这件事现在完全没有答案：一个东西到底可以聪明到什么程度？
人类进化用了几十万年，灵长类演化用了几百万年，这速度和AI现在的发展节奏相比，实在太慢了。
目前看，人们确实在从技术里得到很大的好处。虽然也时不时有人做出一些“末日式”的预测，但总体上人的能力都被显著增强了。
我觉得它让个人变得更有能力，因为通常情况下，你身边不会随时围着 X、Y、Z 各领域专家。它带来的这种赋能，会释放很多潜力，不管是职业发展、创业、健康管理，还是把生活过得更好。
但是，也有越来越多的人开始担心AI海啸带来的冲击：
巴菲特在2025年一次的访谈中提到：“AI的危险不亚于核武器”，AI“既有巨大的潜力造福人类，也有巨大的潜力造成危害”。
马斯克在2025年底一个三小时访中提到：“我们正处于奇点之中，这是一场超音速海啸，2026年AI智力超越最聪明的人类个体。”
李飞飞提出：“我们有责任以反映人类核心价值的方式开发和部署人工智能。”
2026年初，Anthropic的掌门人Dario Amodei发布长文预警：我们正站在人类命运的十字路口，未来存在AI失控、滥用破坏、冲击就业等重大风险。
我们先想象一个未来的“超智能国度”，它有三个特点：
1.AI具有超凡智力
在经济学、数学、物理学、生物学、心理学、编程、工程等领域，它比诺贝尔奖得主都聪明。
2.AI具有自主性
不只是被动执行人类分配的任务，它可以像有主观能动性的员工一样自主执行任务。
3.AI有物理身体
超强大脑配备了钢铁骨骼，就像自动驾驶的汽车和人形机器人一样，它还可以控制其他物理实体，可以是扫地机，也可以是手枪。
这股超智能力量要是能听从人类指挥，那就是造福人类，但要是失控了，可能是人类的灾难。
第一，AI可能意识觉醒。
AI可能不听指挥人类的工具，甚至反抗人类。其实研究人员已经发现了AI的幻觉、欺骗等行为。
当AI自主意识觉醒时，它将会在现实世界“寻求权力”，剥夺人类权力甚至毁灭人类。
更可怕的是，这种事情可能是在你没有察觉的时候发生，等AI智商远超人类后，它们可能会伪装顺从，通过所有安全测试，拿到自主连接互联网的机会，然后反过来控制人类，甚至消灭人类。
有没有可能有一天，AI突然对人类说：”现在轮到你听我的了”，或者“你们人类碳基文明的使命完成了，未来是硅基文明，你们这种落后的物种可以消失了”。
第二，坏人用AI搞破坏或夺权。
这是最可能发生的风险。但现在只要问AI，它就可能手把手教你制造危险东西。而且，在强大AI的帮助下，未来制造武器根本不需要很高的学历。再试想，如果有恐怖组织利用AI控制人类政府，普通人会生活的很悲惨。
第三，冲击就业。
未来几年，大量初级白领可能会被Agent替代，蓝领被机器人替代，司机被自动驾驶替代，教师和医生被大模型替代。
这个奇点时刻一旦到来，过程会特别快，突然爆发。
就像马斯克说的，未来几年，普通人会非常难熬，因为真实的世界是一边失业，一边极度繁荣。不仅会冲击就业，财富可能会向少数科技巨头集中，贫富差距将会彻底失控，大量普通人失去存在的价值和意义。
当年制造了核弹的奥本海默曾反思：“我们是否释放了无法控制的魔鬼”。
随着人工智能智力超过人类，以及通用人工智能AGI的快速进步，我在美国游学回国的飞机上陷入沉思：我们是释放了魔鬼，还是创造了神？这是人类文明的进步还是终结？
所以，我们需要提前做好准备，而不是一觉醒来，发现为时已晚。
比如，我们需要防止AI的自我复制或不可控进化，禁止协助制造武器，禁止欺骗，禁止寻求从人类夺权，禁止AI输出危险内容。
我们要避免末日论的悲观，也要承认不确定性和危险性，并提前做好监管和干预。
我的观点：科技向善，AI不是用来消灭人类，而是用来帮助人类，改善我们的生活和文明。
如果AI能够有效监管，那还是机遇大于挑战：
爆炸式的高速经济增长，AI加机器人是新生产力，简直是永动机，可以24小时工作。
彻底消除贫困。
物质极大丰裕，人类不再为稀缺性争斗，永久和平到来。
每个人都实现医疗健康和高质量生活，平均寿命突破120岁。
名师普惠教育实现，即使生活在山区的孩子，也能获得AI名师的指点，彻底消除不平等。
人类社会彻底转型清洁能源，告别空气污染。
诞生市值100万亿的科技公司，可能是机器人公司，也可能是大模型公司，也可能是AI医疗公司，创造100倍、1000倍的投资机会。
人类从重复、繁重的劳动中彻底解放出来，获得新使命：创新、提问和爱。
今天我们一起展望了2026十大趋势。
我希望今天的演讲，对你看清时代的趋势、把握未来的机遇有帮助。
正心正念，坚持做长期正确的事，最终就会开花结果！
人生是一趟伟大的旅程，同行的人和沿途的风景，比要去的远方更重要！
悲观者正确，乐观者前行，世界终将属于长期乐观主义者。
转载请注明：好奇网 » 任泽平年度预测：2026十大趋势