3月13日消息，摩根士丹利最新研究报告指出，人工智能技术可能在2026年上半年迎来关键突破，而全球基础设施与经济体系尚未完全准备好应对这一变化。报告认为，美国主要人工智能实验室正在快速积累前所未有的计算能力，这将推动大型模型能力进入新的发展阶段。
报告特别提到埃隆·马斯克此前在采访中的观点，即如果用于训练大型语言模型的计算能力提升约10倍，模型整体智能水平可能实现接近翻倍的提升。目前业内仍普遍认为这一“扩展规律”仍然有效，这意味着随着算力持续增加，人工智能能力可能呈指数级提升。
与此同时，行业进展已经开始超出市场预期。摩根士丹利提到，OpenAI近期推出的GPT-5.4“思考型”模型在GDPVal基准测试中获得83.0%的成绩，在多项具有经济价值的任务中已经接近甚至超过部分人类专家水平。该机构认为，这种能力跃迁未来几年可能持续加速。
然而，算力增长也带来了明显的基础设施压力。摩根士丹利提出的“智能工厂”模型显示，到2028年，美国电力系统可能出现9至18吉瓦的净缺口，相当于人工智能相关系统所需电力的12%至25%。随着AI数据中心建设加速，能源供应将成为关键瓶颈。
为了应对电力不足，一些科技企业和基础设施运营商正在寻找替代方案。例如，将比特币挖矿设施改造为高性能计算中心，部署天然气发电设备以及燃料电池系统，以支持AI数据中心的持续运行。业内还提出一种“15-15-15”模式，即数据中心15年租约、约15%的投资回报率以及每瓦电力约15美元的净价值。
报告同时指出，人工智能可能对劳动力市场产生深远影响。由于AI工具可以以极低成本复制部分人类工作流程，一些企业已经通过自动化和AI系统提高效率并减少员工规模。
OpenAI首席执行官Sam Altman曾设想，未来可能出现由1至5人组成的小型公司，借助人工智能即可完成过去大型企业才能实现的业务规模。此外，xAI联合创始人Jimmy Ba也认为，具备自我改进能力的人工智能系统可能在2027年初出现，从而推动技术进入新的发展阶段。
摩根士丹利总结称，随着计算能力持续提升，人工智能可能成为推动未来经济结构变化的重要力量，而算力、能源和数据中心基础设施将成为下一阶段全球竞争的核心资源。（Fortune）
