我們想讓你知道的是：
我們在 2024 年末的 AI 展望文 中首度提出了「 AI 三階段」的框架，從 2015 ~ 2017 年開始的 GPU 硬體技術突破，到 2022 年底 ChatGPT 推動生成式 AI 的軟體應用加速後，各家 AI 模型持續快速演進，包括通用知識和推理能力的強化、多模態的能力 （視覺、影片理解及生成）等。
隨時序來到 2025 年底，近期市場討論更多在於 AI 永動機的債務問題，與此同時，中美的 AI 軍備競賽也隨著 H200 解禁 受到關注。本篇文章我們將接續分享，2026 年 AI 發展聚焦的四大重點議題：「 AI 走到了哪個階段」、「 AI 泡沫和債務疑慮」、「科技巨頭的 AI 生態系之爭」以及「中美 AI 競賽」。
本文重點：
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一、 AI 正在進行「利潤轉移」！
2025 年 AI 迎來關鍵時刻，我們看到了 ChatGPT 、 Gemini 、 Grok 等大語言模型的能力躍升，AI 正成為全球科技與生產力競逐的核心。而目前 AI 走到了哪個階段? 我們可以從科技巨頭的財報以及相關趨勢觀察來做確認：
1. AI 硬體走向多元競爭，利潤擴散至軟體服務
輝達作為目前全球 AI 加速晶片的領導者，在訓練加速器市場市佔率高達 8 成以上，推論市場也佔據約 75% 市佔率，這也帶動了輝達的 資料中心營收 維持高速成長，Q3 成長 66%（前 56%），然而，我們觀察到今年下半年以來，市場開始從初期的「單一賣鏟人」推進至「多元競爭者加入」，包括 Google 的 TPU 、博通等 ASIC 業者，尤其 Google TPU 的成功也激勵市場更進一步往「自研晶片」邁進。
與此同時，我們也同步看到軟體的發展，Google 、 Amazon 、 Meta 等科技巨頭將 AI 結合原本的軟體業務後，再度帶動增速向上，Google 、 Amazon 和 Meta 的 Q3 廣告相關收入 成長普遍加速且優於預期，分別為 13.8%（前 11.7%）、 22%（前 22%）、 25.6%（前 21.5%），反映 AI 利潤逐漸在軟體服務和應用領域加速。
2. 代理 AI 、邊緣 AI 升級，但採用率仍有待提升
上述持續驗證 AI 的發展演進已從第一階段硬體、轉向第二階段的軟體應用，甚至出現第一階段硬體之間的競爭，加速軟體生態系的發展，而在進入第三階段軟硬整合的同時，在 本篇報告 中，我們曾提到 AI 發展的三大趨勢：代理 AI 、邊緣 AI 、主權 AI。我們針對前兩項作觀察：
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代理 AI：首先，AI 已大幅提升了一般人接收資訊和內容生成的效率，因此下一階段的生產力提升，關鍵不再只是更聰明的模型，而是能主動調用工具、整合多步驟並執行複雜任務的代理 AI。我們觀察當前相關的技術仍在早期階段，即便是目前最強的 Gemini 3 Pro，在 MCP-Universe 的真實世界任務中整體成功率仍不到五成，這也解釋了 企業真正大規模導入 AI 的比例仍僅約一成，並凸顯 Palantir 等流程導向軟體在協助企業將 AI 嵌入既有業務流程中的關鍵角色。
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邊緣 AI：至於更體現在硬體上的邊緣 AI 發展（例如 AI 眼鏡、機器人、自駕車等），背後其中之一的關鍵技術就是「物理 AI（具備感知現實世界並執行實體操作能力）」，觀察到當前這個技術正透過自駕車和無人計程車邁向商業化和規模化，例如美國由 Waymo 與 Tesla 主導的無人計程車持續擴張營運版圖，Waymo 甚至預計在 2026 年於倫敦落地。再者，除了無人計程車外，Tesla 的自駕系統 FSD 的業務擴張也值得留意，在 FSD 於中國和韓國落地後，歐洲成為了下一個全球擴張的重要關卡；近期我們也開始看到歐洲的監管態度由「觀望」轉向「有限試點」，媒體風向亦明顯轉變（如下表）。
綜上所述，我們正看到 AI 市場的利潤轉移，以及代理 AI 與邊緣 AI 的積極發展趨勢，確實當前有更多積極的跡象表明 AI 正從生產力第二階段跨越至第三階段（任務代理、工具導入與流程優化、物理世界互動），當然，上述的發展距離成為企業的營收主力、或是企業廣泛的應用仍需一段時間，AI 依舊處在相對早期的階段。對此，我們也延伸出 2026 年 AI 趨勢下的三大關鍵問題：泡沫疑慮、巨頭之戰、中美之戰。
二、 AI 泡沫疑慮：債務問題的兩大面向思考
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