据麦肯锡《2026年技术趋势展望》报告，人工智能基础设施和模型架构领域的投资预计在2026年激增五倍多，达到约7690亿美元。该预测基于2026年上半年近3840亿美元的投资额，并假设当前增速将贯穿全年。相比之下，2025年该领域投资额为1450亿美元，使其成为麦肯锡涵盖的所有技术趋势中吸金能力最强的一项。
巨头融资激战正酣
投资热潮背后，主要AI公司及其支持者正展开新一轮资本运作。据悉，OpenAI正就额外融资与投资者谈判，此举可能将其估值推高至约1.2万亿美元；软银已发行110亿美元债券，以资助对OpenAI的额外100亿美元投资。与此同时，Anthropic正与英伟达探讨最高100亿美元的潜在投资，这亦是其计划筹集高达1000亿美元IPO资金的一部分。
安全焦虑与标准呼吁
繁荣之下，业界对技术发展速度及安全措施的担忧日益加剧。Anthropic首席执行官Dario Amodei呼吁全球AI社区放慢新能力发布节奏，以便留出时间解决安全风险。OpenAI则呼吁制定强制性的国家AI安全要求，包括独立评估、网络安全措施及针对先进AI系统的事件报告制度。此外，OpenAI还敦促美国在国际层面发挥领导作用，建立前沿AI及具备递归自我改进能力系统的技术标准，强调随着AI能力提升，协调一致的标准和事件报告机制至关重要。
物理瓶颈与落地挑战
麦肯锡指出，代理软件开发生态、AI基础设施和模型架构、用于科学发现和工程的AI、太空技术及机器人未来这五大趋势，在2026年的投资额预计将是2025年的两倍以上。除高级连接性外，所有趋势的年同比资金预计均将增加。这种转变反映了扩大AI规模所需的半导体、数据中心和电力系统等物理基础设施的重要性。仅2025年，能源技术便吸引了近2000亿美元投资，当年AI基础设施支出也实现翻倍。
然而，麦肯锡警告称，AI扩张可能面临能源、人才和资本短缺，以及遗留技术系统和网络安全风险的制约。在美国，仅运行AI工作负载的数据中心到2030年的耗电量，预计将相当于如今加州的全州用电量；全球更有超过2500吉瓦的能源项目正在等待电网连接。
在企业应用层面，AI采用范围虽在扩大，但转化为财务回报仍具挑战。报告显示，89%的组织至少在一项业务功能中定期使用AI，但仅有37%的企业报告称AI带来了积极的息税折旧摊销前利润（EBIT）影响。麦肯锡合伙人Oana Cheta表示，下一阶段的关键在于企业能安全吸收多少自主权，需围绕人类和AI代理重新设计工作流程，以应对操作和治理挑战。这表明，资金部署速度与头部公司对安全、监督和治理的重视程度之间，正出现日益扩大的差距。