从算力国产替代到AI应用爆发,中国AI后续主线往哪走?

来源:21世纪经济报道2026年04月21日 14:35作者:陈归辞

近日,复旦大学国际金融学院FMBA大师课暨2027级招生启动会在复旦大学邯郸校区举行。本次活动以“智汇无界 科技致远”为主题,由复旦大学国际金融学院在职金融MBA项目主办,汇聚了学术权威、行业专家和优秀校友。

在会议主旨演讲中,申万宏源研究所计算机行业首席分析师黄忠煌分析了2026年中国AI发展在算力层面、模型层面和AI应用层面的趋势。

黄忠煌指出,在算力层面,互联网大厂为降本增效,正加速自研ASIC,国产替代与超节点技术正在重塑基础设施。

在模型层面,中美模型能力差距缩小。他认为,未来模型迭代方向将聚焦突破长上下文瓶颈、效率提升,从多模态理解走向世界模型,能模拟物理规则和预测未来状态,以及从过去的“预训练+后训练”两阶段变为“预训练-中期训练-后训练”三阶段。

在AI应用层面,他解读了Openclaw、Deep Research、Cursor、可灵等多个爆款应用,指出虽然Agent概念火热,但目前在复杂任务中的成功率仍有待提升。2026年的关键方向预测包括MAS多智能体系统、人-机劳动力重组、慢思考+端侧操作,以及具身智能。

会议上,复旦大学国际金融学院学术副院长、金融学教授张纯信聚焦金融科技产业生态链建设发表主旨演讲。他指出,金融科技的未来竞争关键在于“生态链建设” 而非单一技术或企业。通过对比美国、英国和新加坡等全球金融科技中心的发展模式,他分析了中国几大核心区域的差异化优势与挑战,并总结当前中国的金融科技生态存在“营养成分”分散、协同不足的问题,未来竞争须从“单个企业或城市”的思维,转向构建“跨区域、多要素、共成长”的生态共同体。他认为应强化人才培养,激励产学研融合,突破技术瓶颈,维持政策与监管的平衡,以及引导资本赋能。

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