核心结论
　　2026年是AI从训练转向推理主导的拐点。OpenClaw、ClaudeCode等开源与闭源Agent框架以燎原之势迅速普及，算力的应用从训练走向智能体等推理需求主导，从问答模式走向智能体循环，从单轮生成升级为多步规划、持续执行，推理首超训练成为算力需求的重心。
　　进入推理时代，算力基础设施的核心关注点是Token成本的低延迟、调度算法和缓存管理，通过极致优化实现高效服务。在芯片层，以Groq LPU为代表的专用推理芯片兴起，推动推理能力和效率普惠，并与GPU结合进行异构计算，实现性能互补；在网络互联层，超节点以高速互联、内存池化、高度集成等优势精准适配推理高并发、实时交互和大显存消耗需求，助推系统向万卡集群演进，以太网交换机凭借其普适性和经济性，有望成为AI时代数据中心网络架构的主流选择。
　　模型层面，Claude Opus 4.8、GPT 5.5、GLM-5.1、DeepSeek V4、Minimax-M3等前沿模型密集发布，模型迭代节奏进一步加快，模型能力提升聚焦agent、coding与多模态，进一步迈向生产力级别的智能。
　　展望2026年下半年：芯片、互联、算力，技术进步与整体需求依旧蓬勃发展，模型能力的边界有望进一步拓展，助推AI应用的深度和广度持续提升。建议关注方向：
　　1）国内外模型商业化提速，规模化应用有望带动Tokens消耗高增，继续看好AI算力。2）国产模型能力持续提升，具备性能和性价比优势，继续看好国产模型厂商。3）模型应用有望在B端、C端持续展开，看好具备垂直行业know-how的AI应用厂商。
　　风险提示：AI技术突破不及预期；大模型应用落地节奏不及预期；宏观经济增长不及预期，IT预算不及预期；国际环境发生变化。