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2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议将在上海启幕。在开幕前夕，全球人工智能产业正处在怎样的发展节点？本届大会又将聚焦哪些行业共同关注的核心问题？听听清华大学互联网治理研究中心主任李晓东的解读。

清华大学互联网治理研究中心主任李晓东表示，今年世界人工智能大会最大的看点，不是哪一家企业发布更大的模型或者更高的算力，而是人工智能正在进入一个新的发展阶段。

过去两三年，大家关注的是模型参数、算力峰值；今天更值得关注的是AI如何进入产业、融入经济并服务社会。

过去AI更多是一种工具，今天它正在逐步演变为一种新的数字基础设施。

因此，我们需要关注的是，人工智能的能力如何从“模型”转向“基础设施”，让人类像使用电力和互联网一样方便地使用智力。

人工智能技术的发展已经进入了新的阶段。过去，大模型最大的能力是理解语言、生成内容；未来，更重要的是让AI能够自主完成任务。今年已经得到广泛关注的，就是智能体的快速发展。模型可以回答问题，但是智能体能够自主规划、调用工具、协调多个系统完成复杂任务。如果说大模型构建了AI的如大脑般的思考能力，那么智能体正在赋予AI真正的行动能力。人工智能开始从“会回答”走向“会做事”，这是非常重要的转变。

产业层面，AI开始真正进入现实世界。今年人工智能有两个重要关键词：

一个是世界模型，解决的是AI如何理解现实世界；

另一个是物理AI，它解决的是AI如何作用于现实世界。

未来真正改变产业的，不只是模型，而是AI能够通过世界模型理解世界，并通过物理AI改变世界。

第一次工业革命发明了蒸汽机和铁路，建立了物流网；

第二次工业革命发明了电力和生产线，建立了能源网；

第三次工业革命发明了计算机和互联网，建立了信息网；

我们所处的第四次工业革命，人工智能将会是核心驱动力。

除了算力基础设施和网络基础设施，还需要数据基础设施共同构建智能基础设施，来打造支撑AI持续发展和智能社会构建的数字底座，也就是数据驱动的智能网。

人工智能发展的上半场，比的是模型；下半场，比的是基础设施。未来真正决定竞争力的，不是哪一个模型领先，而是谁能够率先建立智能时代的数据基础设施、产业生态和全球治理体系。AI越基础，治理越重要。未来人工智能不仅是技术问题，也是经济问题、社会问题和全球治理问题。AI的发展，需要创新，也需要规则。需要竞争，更需要合作。从联合国主导的多边治理框架，到互联网时代多利益相关方治理，再到今天智能化时代更加开放、多元、协同的治理机制，也是本届大会值得关注的重要方向。

AI产业难点堵点的破解路径

AI正在把曾经小众的、专业的艺术创作，变成每个人都能触手可及的体验。这也是本届大会“智能伙伴”这个主题很生动的一个注脚：AI不是遥不可及的技术概念，而是可以和我们一起创造、一起生活的伙伴。

但我们也要看到，从技术突破到产业落地，从场景试点到规模普及，AI的发展依然面临不少现实的难点和堵点。AI落地正在进入“深水区”，数据、成本、可靠性、人才这些问题都摆在面前。当前AI产业发展有哪些难点堵点？作为主要的AI大国，我们该怎么着力去解决？

清华大学互联网治理研究中心主任李晓东表示，如果说过去几年，各国竞争的是芯片、算力和模型，那么今天，竞争的焦点已经发生了变化。当前全球AI竞争正在经历两个重要转变。

第一个，是从算力博弈走向数据竞争。

第二个，是从模型竞争走向基础设施竞争。

随着模型能力越来越接近，真正决定未来竞争优势的，将是数据资源、产业生态和治理能力。

算力和数据决定智力上限

为什么今天数据越来越重要？因为互联网公域数据已经基本开发完成，而真正有价值的数据，大量存在于工业、医疗、科研、政务等专业领域，也就是私域数据。这些数据标准不统一、质量不一致，也难以安全共享。因此，各国都在推动数据基础设施建设，以提升数据互操作能力，希望让数据能够安全流通、可信使用。未来，数据不只是资源，更是智能时代数字经济最重要的生产要素。谁能够建立更高质量的数据体系，谁就拥有持续提升人工智能智力的基础。

世界模型理解世界　物理AI改变世界