德银直言，人工智能行业的“蜜月期”已经结束。虽然AI技术将得以存续，但2026年将是该行业最为艰难的一年，随着幻灭感、错位和不信任三大主题的交织，市场将面临严峻考验。
据追风交易台，德银在1月20日最新报告中指出，今年对于独立AI模型公司而言将是“生死之年”。尽管OpenAI在2025年底获得了软银的注资并寻求高额估值，但其预计今年高达170亿美元的现金消耗及商业模式的可持续性引发了市场担忧。尤其值得注意的是，苹果在1月12日选择了谷歌而非OpenAI作为其AI产品的合作伙伴，这一决定凸显了独立模型制造商在与科技巨头竞争时面临的护城河变浅及路径收窄的风险。
国际货币基金组织（IMF）也就此发出警告，指出对AI生产力增长预期的重新评估可能导致投资下降，并引发金融市场的突然调整，进而波及家庭财富。德银分析认为，除了Anthropic等少数凭借稳健现金流和企业级产品站稳脚跟的公司外，较小的独立公司（如Perplexity）可能因无法承受加速增长的算力成本，最终难逃被巨头收购的命运。
报告将2026年的市场基调概括为“幻灭”、“错位”和“不信任”。随着企业用户从试点转向生产，技术局限性、高昂成本以及供应链瓶颈正在取代早期的盲目乐观，投资者需警惕从“AI概念”到实质性收益转化过程中的巨大鸿沟。
幻灭感袭来：企业应用面临“锯齿状边界”德银在报告中指出，生成式AI虽然具有变革性，但其全面影响不会在当下立即显现。随着试点项目进入生产阶段，企业用户正面临准确性不足、难以应对不可预测的现实环境等固有局限。对于许多首席执行官而言，他们更关注实质性的收入增长或系统性的运营修复，而非仅仅停留在代码编写等特定领域的效率提升上。
尽管Sequoia等风投机构宣称“通用人工智能就在此时此地”，但德银认为，对于大多数普通用户而言，目前的AI体验更像是“换了一个更舒适的马鞍”，而非从马匹升级到拖拉机。即便是OpenAI的GDPval Leaderboard等基准测试显示AI已能解决工作任务，但在处理现实世界的复杂性时，AI仍是一个需要人工指导和解释的工具。
企业整合的难度被严重低估。报告强调，大多数公司缺乏通用AI所需的高质量数据和集成能力，更不用说在金融或医疗等敏感领域的监控机制。所谓的“锯齿状边界”效应依然存在，即AI在某些任务上表现出色，但在其他任务上却出奇地糟糕。这使得大规模应用受到限制，虽然大型企业的使用率较高，但对于更广泛的市场而言，从试点到产生正向回报的路径依然曲折。
供需错位：算力瓶颈与独立厂商的资金困局2026年还将是严重的“错位”之年，需求与产能之间的失衡将加剧。谷歌等超大规模云服务商的数据显示，截至去年10月的18个月内，Token使用量增长了100倍以上。然而，供应链的复杂性意味着数十万个组件中的任何一个短缺——从高带宽内存、能源供应到工程师人才——都可能导致流程脱轨。
在这种背景下，资金压力将集中在私有AI公司身上。德银指出，虽然超大规模云服务商可以通过运营现金流来为投资提供资金，但独立模型制造商正面临巨大的财务挑战。OpenAI承诺在未来几年投入1.4万亿美元用于数据中心建设，而在IPO之前，其巨额的资本支出和相对较浅的护城河使其处于风险之中。
德银特别提到，随着推理和视频生成变得普遍，每次交互的边际成本不断增加。对于较小的独立公司而言，加速增长的算力成本几乎是不可承受的。报告预测，除了Anthropic因其较低的现金消耗率和受开发者欢迎的产品而可能成为例外，其他独立厂商在今年结束前可能会被迫投入Hyperscalers的怀抱。
信任危机：地缘政治博弈与监管升温“不信任”将是贯穿2026年的第三大主题。围绕版权、隐私及数据中心选址的法律诉讼将激增，公众对AI滥用的焦虑也将从低语变成咆哮。此外，关于就业替代的担忧正在加剧，Stanford的一项名为“煤矿里的金丝雀”的研究指出，自ChatGPT推出以来，AI相关职位的应届毕业生就业率相对下降了16%。
地缘政治层面的竞争将进一步复杂化市场环境。德银指出，AI竞赛将对投资产生深远影响。中国开源模型DeepSeek的出现证明了在低成本芯片上挖掘价值的可能性，中国在廉价、可访问的开源模型方面正在扩大领先优势，这对成本敏感型用户具有吸引力。
与此同时，美国试图通过出口管制来保持生态系统的主导地位，例如允许英伟达出口H200芯片。然而各国政府在推动AI自给自足方面的博弈正在升级。这种全球标准的争夺战，叠加欧盟《AI法案》最严厉条款的生效，将使跨国科技巨头在2026年不得不更加小心翼翼地应对监管雷区。
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