Gartner划出五条赛道，中国AI正在集体提速

过去一年，中美AI产业的热词开始出现分化。

在美国，Claude Code、Codex等AI编程产品持续火热，开发者们关注的是如何借助更强大的模型提升生产效率；在中国，类OpenClaw产品的快速走红，让Agent成为产业界最受关注的话题。

美国斯坦福大学以人为本人工智能研究所发布的《2026年AI指数报告》显示，中国在AI领域的发展正在提速。

尤其是在一些特定场景，中国已经占据了领导地位，例如具身智能和开源模型；在其他AI领域，中国也在加快发展速度，例如代理型AI，尤其像通用智能体，例如全球第一款通用型自主智能体Manus；新兴试点领域，例如智能体产出即服务、AI隐私计算，中国都有明显的加速迹象。

政策层的不断推动也为中国AI发展添了一把力。2025年8月，国务院正式印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，标志着“人工智能+”作为一种新发展范式被提升至国家战略高度。

据Tech Wire Asia报道，中国的AI投资规模预计2025年将达到840亿至980亿美元，较2024年增长48%。不同于美国以私营部门投资为主的模式，中国的AI支出主要由政府驱动，其中公共部门投资预计最高可达560亿美元。

“中美AI发展的一个重要差异在于投资驱动力的不同。”在Gartner研究副总裁孙志勇看来，中国政府展现出更强的投资力度、持续性以及长期投入的决心。

Gartner研究发现，中国AI在五大关键领域已经取得了明显的发展趋势。

AI原生（AI-Native）

一个值得关注的现象是，AI原生企业正在与传统企业拉开差距。2024年，排名前30的私营AI原生初创公司的平均营收倍数达到40倍，而非AI原生公司仅为18倍，展现出的商业化效率已超过传统厂商两倍。

与此同时，资本也在加速向AI原生企业集中。Gartner预计到2026年，约75%的新增风险投资将流向这一群体。

AI原生如何理解？

孙志勇谈到，传统的“AI优先”更多被称作“+AI”，也就是在现有业务和运营基础之上利用AI进行提升和改造，典型的表现是ERP、CRM等系统中叠加AI能力。AI原生则是“AI+”，站在AI技术的角度颠覆传统业务运营和操作模式。

一批中国CRM、OA厂商已经开始重构产品底座，并将“真原生AI”作为新的竞争坐标。

智能体驱动的新生态（Agentic AI Powered Ecosystem）

智能体在《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中被重点提及。行动意见明确提出，到2030年人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超过90%。

中国在智能体驱动的新生态领域具备先发优势，一个明显的变化是，现在大部分人已经开始使用豆包等来替代搜索引擎。

与此同时，以千问为代表的AI助手也正在从单一应用演变为连接电商、办公、生活服务等多元业态的入口。这种智能体驱动的新生态带来了新的超级流量入口、AI+服务，以及更深的AI护城河。

孙志勇认为，智能体驱动的新生态，对于头部企业需要进一步构建相关AI中枢；对于中小企业需要接入头部AI中枢，聚焦垂直场景做深内嵌AI。

智能体产出即服务（OaAS）

智能体产出即服务（OaAS）是一种新兴交付模式，其通过智能体交付可管理的业务产出，模糊了传统软件与服务之间的界限。

一个例子是，智能体驱动的呼叫中心可以完成客户视图、销售记录、工单生成等一系列操作，完成原本需要人工客服承担的大部分工作。

与传统SaaS模式仅提供AI软件或工具不同，OaAS让组织能够为智能体带来的实际、可衡量的业务产出付费。很长一段时间大家都在谈论SaaS的生存环境，主要是因为企业不再盲目订阅SaaS产品，更加聚焦在业务价值产出。

“OaAS会在短期明显冲击传统订阅模式，企业的采购逻辑也会发生巨大变化，采购决策流程也会明显加速。”孙志勇说道。

OaAS的开发模式主要可以分为三个步骤：第一是OaAS准备阶段。智能体产出即服务交付模式的甲方和乙方要明确相关的业务目标，通过集成后的数据训练AI模型和智能体；第二是策略制定。利用AI识别高价值群体，并为每个群体设计定制化策略，最后通过智能体和人工实施策略。第三是运营与持续优化。双方共同建立产出“看板”，根据产出进行策略的调优，以及向供应商付费。

目前看来，OaAS主要适用于在采用智能体方面资源、技能或经验有限；之前的智能体项目曾遇到挫折或失败；对于智能体投资能否实现可持续回报感到不确定的企业。

AI隐私计算（AICC）

AI带来的安全问题正在与日俱增。Gartner预测，到2028年22%的网络攻击和数据泄漏都离不开生成式AI的参与。

市场上可以看到，一些利用AI隐私计算的加强安全措施出现。例如通过AI隐私计算打造“个人云”解决方案，创造出“可信云”体系。

这种解决方案的特征是，无论是CPU还是GPU都加入了相关的可信执行环境（TEE），也就是说将TEE放到了硬件层面。

具身智能（Embodied AI）

中国具身智能产业展现出高度的成长弹性，成为全球增长最快的具身智能市场之一。

上海市人民政府办公厅印发的《上海市具身智能产业发展实施方案》提到，上海市目标是到2027年具身智能核心产业规模突破500亿元，该方案设定了三个目标：百家行业骨干企业聚集、百大创新应用场景落地、百件国际领先产品推广。

在具身智能的具体形态上，业界仍存在不同观点。可以看到目前有一些上半部是人形，下半部是轮式的机器人组合更加符合工厂场景。

总而言之，中国和全球在五大领域上的探索可以说是殊途同归，但其中也存在一些区别。中国在模型的应用角度更偏重于本地部署，美国更侧重于云端使用；中国企业更希望自己开发，美国则更倾向拿来主义；中国更注重AI主权，美国更偏重商业变现。

除了已经成为共识的具身智能（Embodied AI）外，孙志勇最看好AI原生（AI-Native）和智能体驱动的新生态（Agentic AI Powered Ecosystem）在未来的商业价值。在他看来，未来2-3年，这两个领域将迎来一轮颠覆性的爆发。