1、2026科技、传媒和电信行业预测01德勤预测，到2026年，随着AI规模化应用的持续推进，其理想与现实之间的差距将缩小2026科技、传媒和电信行业预测：差距缩小，但仍将持续存在德勤预测，到2026年，随着AI大规模应用的工作持续开展，围绕AI的喧嚣将逐渐趋于理性与务实。理想与现实之间的差距将会缩小，但不会消失：进展将更多地来自于基础能力的夯实，而非引人注目的新模型。这种更为务实的关注点之所以重要，源于科技、传媒和电信（TMT）行业日益增长的重要性不仅关乎芯片和代码本身，更在于其他行业如何利用这些TMT能力来实现自身的增长、效率和创新能力。AI助力跨行业转型展望2026年及未来，我们似乎正从“软

2、件颠覆世界”迈向由AI尤其是代理式AI（Agentic AI）引领的“TMT颠覆世界”阶段。在美国，AI数据中心的支出目前几乎占上半年GDP增长的全部。1 科技股约占标普500指数市值的19%，而如今TMT行业市值占比已接近53%。2 情况可能会发生变化，但照此趋势，TMT行业不仅将超越其他任何单一行业的规模，更有望在价值和经济增长贡献方面超过其他所有行业的总和。原因之一是其他行业正利用TMT（特别是科技和电信）来驱动自身的AI创新，而TMT恰好是AI热潮中的硬件、软件和服务提供商。尽管如此，其他行业也发挥着关键作用。在2025年和2026年的TMT行业预测中，我们汇聚了来自德勤其他研究中心及

3、行业的专家见解，涵盖能源、采矿与化工，制造与建筑，国防与航空航天，政府与公共服务，以及生命科学与医疗保健。要准确预测生成式AI（GenAI）和代理式AI的趋势及影响，需要真正深入的跨行业协作。在我们2026年的13个预测主题中，超过半数围绕AI展开。总体而言，我们看到了一个关于推动AI规模化的核心叙事。新的基础模型，乃至光鲜的企业级智能体应用，持续令人惊叹，但要将这些应用推广到试点和试验之外，则需要完成通常被认为不那么激动人心的工作，例如数据治理、与现有工作流的集成、合规管理、新定价模式以及应对监管要求。这些工作可能不如“AI在科学测试中击败人类”的新闻稿那样引人注目，但在短期内可能更为实用。

4、022026年的13个主题速览现有应用植入生成式AI,打破独立AI的“独大”局面生成式AI（Gen AI）或许是这个时代最具影响力的技术之一，通过将其集成到现有主流数字应用（如搜索引擎）中，其用户群体的扩展速度可能会超过作为独立应用使用时的速度。德勤预测，2026年及以后，使用内嵌于现有应用（如搜索引擎）中的生成式AI的人数将超过使用独立生成式AI工具的用户。在日常使用层面，通过搜索引擎调用生成式AI（例如搜索时获得综合结果摘要）的普及度将比使用任何独立生成式AI工具高出300%。独立生成式AI工具通常需要用户掌握提示词工程技巧并保持耐心尝试，而被动式生成式AI则更为隐性、体验更贴近传统操作，

5、因此其可及性更高、需求也更为广泛。未来，独立生成式AI应用的运营方或将面临选择：要么将其功能嵌入其他应用程序中，要么继续维持独立的操作界面。为何生成式AI下一阶段将要求更高算力？世界正从单纯训练生成式AI模型转向大规模应用。许多人认为这意味着消费者边缘计算增加，而数据中心计算将减少。但在2026年，这两者都不太可能发生。德勤预测，到2026年，“推理”（即运行AI模型）将占据全部AI计算能力的三分之二。尽管存在不同预测，但大多数推理仍将在价值近5000亿美元的新型数据中心，以及使用价值超过2000亿美元的高成本、高功耗AI芯片的企业本地服务器中进行，而非通过廉价、低功耗的边缘芯片完成。未来将出

6、现价值数十亿美元的推理专用优化芯片，但它们同样会部署在数据中心和企业服务器中，且部分芯片的功耗将与通用AI芯片相当甚至更高。借力智能体协同调度，驱动价值指数级攀升自主智能体（Autonomous AI agents）或许具有变革性力量，但协调机制可能是实现智能自动化的关键。开源通信协议与专有通信协议将展开竞争，争夺主导地位。到2026年，估计自主智能体市场规模可能会达到85亿美元，到2030年达到350亿美元。德勤预测，如果企业能够更好地协调代理并审慎应对其相关挑战和风险，到2030年这一市场预期可能会增长15%至30%，高达450亿美元。在2026年，企业可能会努力提升自身在协调具有一定自主