3月13日消息，摩根士丹利最新研究報告指出，人工智能技術可能在2026年上半年迎來關鍵突破，而全球基礎設施與經濟體系尚未完全準備好應對這一變化。報告認為，美國主要人工智能實驗室正在快速積累前所未有的計算能力，這將推動大型模型能力進入新的發展階段。
報告特別提到埃隆·馬斯克此前在採訪中的觀點，即如果用於訓練大型語言模型的計算能力提升約10倍，模型整體智能水平可能實現接近翻倍的提升。目前業內仍普遍認為這一“擴展規律”仍然有效，這意味著隨著算力持續增加，人工智能能力可能呈指數級提升。
與此同時，行業進展已經開始超出市場預期。摩根士丹利提到，OpenAI近期推出的GPT-5.4“思考型”模型在GDPVal基準測試中獲得83.0%的成績，在多項具有經濟價值的任務中已經接近甚至超過部分人類專家水平。該機構認為，這種能力躍遷未來幾年可能持續加速。
然而，算力增長也帶來了明顯的基礎設施壓力。摩根士丹利提出的“智能工廠”模型顯示，到2028年，美國電力系統可能出現9至18吉瓦的淨缺口，相當於人工智能相關系統所需電力的12%至25%。隨著AI數據中心建設加速，能源供應將成為關鍵瓶頸。
為了應對電力不足，一些科技企業和基礎設施運營商正在尋找替代方案。例如，將比特幣挖礦設施改造為高性能計算中心，部署天然氣發電設備以及燃料電池系統，以支持AI數據中心的持續運行。業內還提出一種“15-15-15”模式，即數據中心15年租約、約15%的投資回報率以及每瓦電力約15美元的淨價值。
報告同時指出，人工智能可能對勞動力市場產生深遠影響。由於AI工具可以以極低成本複製部分人類工作流程，一些企業已經通過自動化和AI系統提高效率並減少員工規模。
OpenAI首席執行官Sam Altman曾設想，未來可能出現由1至5人組成的小型公司，借助人工智能即可完成過去大型企業才能實現的業務規模。此外，xAI聯合創始人Jimmy Ba也認為，具備自我改進能力的人工智能系統可能在2027年初出現，從而推動技術進入新的發展階段。
摩根士丹利總結稱，隨著計算能力持續提升，人工智能可能成為推動未來經濟結構變化的重要力量，而算力、能源和數據中心基礎設施將成為下一階段全球競爭的核心資源。（Fortune）
