2026年海外科技行业策略报告：新科技进化论，从硅基、量子到星辰的三重奏变革

1、AI算力及应用

AI兴起推动多行业变革

在自然语言处理方面，大模型能够撰写文章、创作小说并生成广告文案。基于大模型的智能客服系统，可以实现与客户快速、专业的交流，显著 提升客户服务的效率与质量。机器翻译也因大模型的赋能而变得更加准确与流畅。

在计算机视觉领域，图像识别得益于大模型，能够迅速而精准地识别复杂场景或模糊图像中的多种物体。目标检测技术同样在大模型的推动下取 得显著进步，可精确定位图像中的特定对象，为安防监控、自动驾驶等应用提供了重要支持。此外，在图像与视频生成方面，模型能够依据用户 描述创造出逼真的视觉内容，为艺术创作和设计等行业开辟了新空间。

在语音识别与合成领域，系统能够较高精度地识别不同口音和语言环境下的语音信息，并可合成自然流畅的语音，广泛应用于语音播报、有声读 物制作等场景。

在智能办公方面，大模型为办公软件带来智能辅助功能，如自动生成文档摘要、智能排版与语法检查，大幅提高了工作效率。在辅助编程领域， 大模型能够根据需求自动生成代码片段，有助于提升开发效率并减少错误。

AI下游领域行业中，互联网行业渗透率较高

基于对人工智能技术的场景适配度、应用成熟度及投资规模等维度的评估，浪潮信息发布的《2025中国人工智能计算力发展评估报 告》指出2025年人工智能渗透率较高的前五大行业依次为互联网、金融、电信、制造与政府。同时，其在教育、医疗及能源等行业 中的应用也呈现出积极发展的态势。  互联网行业持续推动大模型的研发、落地与普及，保持着显著的先发优势。 金融行业致力于推动大模型与业务场景的融合，进一步强化人工智能在风控、决策优化及产品推荐等方面的作用。 电信行业通过全面引入人工智能技术，有效提升了网络管理效率与用户服务水平。

海外云厂商持续加码AI投资

微软：2025财年微软的资本开支达到882亿美元，微软2025年报表示，将继续增加资本开支，以支持云业务的增长，以及在 AI基础设施和训练方面的投入。2026财年仅一季度，微软的资本开支已经达到349亿美元，超过2023一整年的319亿美元资本 开支。

谷歌：2025前三季度， 谷歌母公司Alphabet资本开支达到636亿美元。Alphabet在2025Q2财报中宣布将全年资本开支预测 850亿美元，比年初的预测增加了100亿美元，主要用于满足云服务和 AI 产品的强劲需求。

英伟达持续推进人工智能全球战略布局

自2022年ChatGPT推出以来，随着众多竞争性生成式AI服务相继涌现，英伟达的收入、盈利及现金储备均实现显著增长，股价 也随之大幅上升。作为全球高性能GPU的领先供应商，英伟达正利用其持续积累的资本，加大对初创企业尤其是人工智能领域 的投资力度。

2025年11月，微软、英伟达和Anthropic宣布建立战略合作伙伴关系。英伟达和微软承诺分别向Anthropic投资100亿美元和50 亿美元。2025年9月，OpenAI和英伟达宣布合作，双方将部署至少10吉瓦的英伟达系统，用于OpenAI的下一代人工智能基础设施。为 支持此次部署，英伟达计划在新英伟达系统部署期间向OpenAI 投资高达1000亿美元。 2025年9月，英伟达宣布向英国人工智能初创企业生态系统投资20亿英镑。 xAI：2024年英伟达作为战略投资者参与了埃隆·马斯克旗下xAI的60亿美元C轮融资。

ChatGPT

ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一种先进的聊天机器人，它基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构。这一架构是自然语 言处理（NLP）领域的一大创新，利用深度学习和大规模数据集来理解和生成语言。

GPT-5.1 Instant：特别扩大ChatGPT的语气和个性控制，将AI助理从单一角色，升级为能够匹配使用者个人需求的多样人设。 GPT5.1 Thinking：能更精准地根据问题调整思考时间——在处理复杂问题时投入更多时间，而在处理简单问题时则更快响应。 实际应用中，这意味着对于难题，它能给出更详尽的答案；而对于简单问题，它则能更快地给出响应。  性能方面：根据Artificial Analysis官方数据，GPT-5.1(high)排名在全球大模型中位列前三。

Gemini

2025年11月18日，谷歌公司DeepMind团队推出了新 一代大模型Gemini3。 在基准测试中超越竞争对手，成为顶尖模型 。 以突破性的 1501 Elo 分数荣登 LMArena 排行榜 榜首。 在“人类最后的考试”（不使用任何工具，得分 37.5%）和 GPQA Diamond（得分 91.9%）测试 中均取得了顶尖成绩，展现了博士级别的推理能 力。 在 MathArena Apex 测试中取得了 23.4%的全新 最高分，为数学领域的前沿模型树立了新的标杆。  在 MMMU-Pro 测试中取得了 81% 的正确率，在 Video-MMMU 测试中取得了 87.6% 的正确率，重 新定义了多模态推理能力。 它在 SimpleQA Verified 测试中也获得了 72.1% 的领先成绩，展现了在事实准确性方面的显著进 步。

Nano Banana

Nano banana是Google DeepMind团队推出的应用在Gemini中的全新图像编辑模型。 2025年8月，DeepMind推出Nano banana，基于 Gemini 2.5构建，具有更换照片场景，照片合成，多轮编辑，混搭设计等功能。 2025年11月20日， DeepMind推出Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)，基于Gemini 3 Pro 构建。  Nano banana基于增强的推理能力、世界知识和实时信息，可以生成更准确、更具上下文信息的视觉效果。还可以直接在图像 中以多种语言生成更准确、更清晰易读的文本，从而提升视觉效果。

Nano Banana 为 Gemini 应用带来了超过 1000 万新用户：2025年9月，谷歌方面透露，自8月发布以来，已有超过 2 亿张图片 被编辑过，更值得注意的是，超过 1000 万 Nano Banana 用户是 Gemini 应用的新用户。

可灵

可灵AI新一代AI创意生产力工具，基于快手大模型团队自研的图像生成@可图大模型和视频生成@可灵大模型技术，提供丰富的AI 图片、AI视频及相关可控编辑能力。

可灵大模型优势特点： 1.大幅度的合理运动:可灵采用3D时空联合注意力机制，能够更好地建复杂时空运动，生成较大幅度运动的视频内容，同时能够符合 运动规律。 2.长达2分钟的视频生成:极致的推理优化和可扩展的基础架构，可灵大模型能够生成长达2分钟的视频，且率达到30fps。 3.模拟物理世界特性:基于自研模型架构及Scaling Law激发出的强大建模能力，可灵能够模拟真实世界的物理特性，生成符合物理规 律的视频。 4.强大的概念组合能力可灵能够将用户丰富的想象力转化为具体的画 面，虚构真实世界中不会出现的的场景。 5.电影级的画面生成:基于自研3D VAE，可灵能够生成1080p分辨率 的电影级视频 6.支持自由的输出视频宽高比:采用了可变分辨率的训练策略在推理过 程中可以做到同样的内容输出多种多样的视频宽高比，满足更丰富场 景中的视频素材使用需求。

根据快手科技官方公众号显示，4月15日，可灵AI在北京举行“灵 感成真”2.0模型发布会。快手高级副总裁盖坤在会上展示了可灵 AI自2023年6月问世以来的表现：可灵AI累计生成1.68亿个视频和 3.44亿张图片素材，全球用户规模突破2200万，月活跃用户量自 上线后10个月内增长25倍。

蚂蚁灵光

蚂蚁集团推出C端AI应用灵光，11月18日上线登陆安卓与苹果应用商店。根据时代周报显示，蚂蚁灵光首日下载量超过20万，4天下载 量冲破100万，6天超过200万，超过ChatGPT首周的60.6万和Claude的15.7万；在突破100万的时间上，灵光仅用4天，也快于Sora的5 天。 1）“灵光对话”突破传统文本交流局限，提供可视化、结构化的答案。 2）“灵光开眼”基于多模态理解能力，带来沉浸式的实时视觉交互体验。 3）“灵光闪应用”支持用户在30秒内通过自然语言生成可交互的专用工具，实现从“信息助手”到“生产工具”的本质跨越。

2、量子计算

全球加速量子计算产业投资

量子计算是遵循量子力学原理（如叠加与纠缠）、以量子比特为基本单元的新型信息处理方式。它能够实现高度并行运算，并 在处理特定问题时具备指数级的加速潜力，被视为具有颠覆性的技术方向。该技术不仅有望深刻变革信息技术与科学研究，也 为经典计算难以应对的复杂问题提供了新的解决路径。

在全球层面，主要科技国家已将量子计算视为未来科技竞争的战略焦点，纷纷通过国家战略引导与资本投入展开布局与角逐。 目前多国竞争格局已初步形成，以美国、英国、欧盟等为主的国家和地区率先布局量子计算领域，并从2023年开始不断加码投 资。随着研发与产业应用的持续推进，预计未来几年全球量子计算的竞争态势将进一步加剧。

量子计算的核心原理

在经典计算中，信息以比特为基本单位，其状态非0即1，具有确定的二值性。而在量子计算中，信息的基本载体是量子比特 （qubit），它不仅可处于|0⟩或|1⟩的基础态，更可处于两者的线性叠加态中。此超越经典逻辑的特性构成了量子计算强大信息处 理能力的物理基石。该能力主要源自三个基本原理：量子叠加、量子纠缠与量子干涉。

量子计算硬件技术发展路径

量子计算硬件存在多种并行发展的技术路线，总体上可分为两大类。一类基于“人造粒子”，即通过微观结构构建具有分立能级的 系统，如超导和硅半导体量子计算机；另一类直接操控天然微观粒子，如离子阱、光量子及中性原子等系统。人造粒子路线在系统 扩展性上具备优势，但面临量子门保真度提升与比特控制等挑战；天然粒子路线则在量子比特全同性和逻辑门精度方面表现突出， 但实现更大规模量子系统难度较高。

英伟达的量子布局：从GPU加速到QPU互连

在2025年11月的SC25大会上，NVIDIA宣布其NVQLink™技术已被全球多家顶尖科学计算中心采纳。作为一种通用互连技术， NVQLink能够以低延迟、高吞吐的方式连接量子处理器与先进加速计算系统。借助该技术，十余家全球领先的超算中心及国家级研 究机构将增强其在量子硬件与经典计算资源集成方面的研发与应用水平。NVQLink采用开放式系统架构，通过将量子处理器与 NVIDIA GPU相结合，有效应对了控制与纠错等关键挑战，从而推动混合量子-经典应用的发展。该架构在FP4精度下可实现40 PetaFLOPS的AI算力，同时支持高达400 Gb/s的GPU-QPU通信吞吐量，并将延迟控制在4微秒以内。

现实世界中的混合量子-经典应用：Quantinuum近日宣布，其新一代Helios量子处理器及后续产品将基于NVQLink技术与NVIDIA GPU实现集成，并依托CUDA-Q平台对量子纠错流程进行统一编排。通过这一技术路径，Helios QPU中脆弱的量子信息得以有效抵 御噪声及其他干扰所引发的错误。在该合作框架下，Quantinuum成功完成了全球首个可扩展解码器在qLDPC量子纠错码上的实时 演示。其团队实现了仅67微秒的解码响应时间，较Helios原定的2毫秒标准提升达32倍。NVQLink提供了具备大规模并行处理能力的 灵活解码架构，其微秒级延迟与高吞吐量特性通过CUDA-Q的实时接口向开发者开放，使研究人员能够在统一编程环境中便捷地构 建与测试量子纠错方法及GPU加速的量子应用。

3、商业航天

卫星通信发展历程

第一阶段（20世纪80年代至2000年）：以摩托罗拉“铱星”系统为代表，通过66颗低轨卫星构建全球通信网络，主要提供语音、 低速数据及物联网服务。然而，随着地面通信技术在服务质量和成本方面的快速提升，卫星系统在竞争中失去优势，最终退出主流 市场。

第二阶段（2000-2014年）：由新一代铱星、全球星和轨道通信公司主导，定位转变为对地面通信网络的补充与延伸，专注于特定 场景和区域覆盖。

第三阶段（2014年至今）：以一网公司(OneWeb)和太空探索公司(SpaceX)为代表，开启了卫星互联网的新纪元。该阶段注重与地 面网络的深度融合与互补协作，工作频段进一步提升，系统向高通量方向演进，标志着卫星互联网正式步入宽带化发展时期。

卫星通信频段资源趋于饱和

卫星通信主要使用十个特定频段，其具体可用频率由各地许可法规决定。国际电信联盟（ITU）负责全球无线电频率的分配，包括 卫星所用频段；卫星运营商则需在所属地区的监管机构（如美国联邦通信委员会、欧盟委员会）进行注册。尽管部分频段在全球范 围内统一划分给卫星使用，其余频段在特定条件下可无需许可使用。随着对数据速率需求的提升，卫星通信正逐步向更高频段迁移， 但高频也带来衰减增大和信噪比降低的挑战，因此需采用更高功率传输、高增益定向天线及波束成形等技术加以应对。例如，高通 量卫星系统便利用波束成形技术提升性能。

卫星通信主要使用L、S、C、X、Ku、Ka等多个频段，其中C与Ku频段应用最为广泛，而Ka频段作为后起之秀，其可用频率范围显著 大于传统频段。目前，地球赤道上空有限的同步轨道资源已基本被各国占用，C与Ku频段也趋于饱和。在此背景下，Ka频段因其更 宽的频谱资源，在军事与民用通信领域展现出广泛的应用前景。

报告节选：

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）