世界失序演进，风险迷航难驭
2026年，全球企业或将迎来一个秩序失范的“新世界”。
2026年，算力竞争将进一步成为塑造地缘政治和全球商业格局的关键变量。无论国家还是企业，若缺乏足够的算力支持与部署前沿人工智能的能力，都可能面临被边缘化的风险。然而，算力的获取正日益受到技术、基础设施与人才等多重瓶颈的制约。对企业而言，2026年发展算力的核心挑战将更多集中于准入壁垒，包括法律、政治与地缘政治层面的限制。
算力指通过硬件、软件及相关基础设施处理数据的能力。广义上，其范围涵盖从高端微芯片所执行的计算程序，到支撑现代经济社会运行的计算机、互联网、数据存储设备、电力、供水设备等所使用的软件。
算力竞争本质上是一场“数字游戏”：更强的算力意味着能够运行更复杂的程序、开发更先进的产品、生成更具价值的洞察。随着资本与人才持续涌向技术前沿，算力领先和落后的国家及企业之间的差距预计将进一步拉大。
在此背景下，各国政府已开始介入竞争格局。推动算力发展的尖端软硬件正受到日益严格的地缘政治限制。出口管制及相关监管措施覆盖设计软件、制造工具、关键矿产、微芯片乃至量子计算等领域，进一步加剧了原本不平衡的技术能力分布。
2026年，除资金投入外，外交能力或将成为获取算力的同等关键因素。对采用去中心化架构部署人工智能的企业而言，这意味着需应对多重挑战，包括算力性能不均、运营成本攀升，以及算力获取市场的高度不确定性。
数字化加速遭遇物理限制
算力竞争亦受到电力、水资源等物理条件的制约。据国际能源署（IEA）数据，全球数据中心电力消耗正以每年10%以上的速度增长，而AI相关数据中心的电力消耗增速更达30%，预计未来五年可能翻番。与此同时，数据中心建设在全球范围内面临基础设施不足、环境影响争议及当地社区抵制等多重阻力。
2026年，算力竞争或将衍生出更深层的社会政治风险。数据中心对电力和水资源的占用，频频引发社会团体的抗议；而AI技术对就业市场的潜在冲击，也可能激起更广泛的公众反对。因此，企业在追求算力领先的同时，必须审慎评估其行为对社会接受度的影响，避免因打破常规、快速扩张而失去地方支持。
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算力之外，韧性定成败
算力竞争正与网络风险深度交织。模型权重、训练数据、基础设施漏洞等信息已成为高价值资产。与此同时，企业通常会将算力任务外包给位于新兴市场的管理服务提供商，这一第三方网络生态系统也成为间谍活动与网络犯罪的重点目标。随着量子计算发展，“先窃取，后解密”的攻击模式日益增多。
因此，网络韧性是算力竞争的基石。企业保护自身及供应商的能力，将直接决定其能否从技术创新中持续获益。相关能力建设包括为后量子时代做好准备——特别是那些持有敏感数据并需长期保留的企业，应尽快启动密钥重新加密工作，以防范数据泄露风险。
监管趋严，合规成本攀升
全球范围内，人工智能监管正从理念走向落地。中国于2025年出台多项人工智能法规，涵盖数据安全、内容标识与模型训练等领域，进一步完善数字治理体系。欧盟《人工智能法案》自2024年生效，并将于2026年8月前逐步扩展至包括高风险与通用模型等在内的全部人工智能系统。美国联邦政府已发布旨在推动AI创新的《人工智能行动计划》，多个州级AI产品监管法律也将在2026年生效。
对大多数企业而言，合同压力与声誉风险将同步上升。客户将要求企业证明其数据使用合规、训练过程透明、AI系统部署安全。与此同时，行业组织和标准机构正积极推动AI相关指南与标准的制定。未来两年，尽职调研、合同签订与鉴证服务的现代化进程预计将显著加速。
然而，投资与创新的速度仍将远超监管跟进的能力。大量资本涌入AI应用与平台，导致估值与实际表现脱节。随着新规陆续落地，合规成本也将持续攀升。那些能在投资者与客户提出更高要求前未雨绸缪，将治理体系融入业务发展初期的企业，有望在竞争中脱颖而出。
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- 2026年，全球企业在算力发展中将主要面临法律和地缘政治层面的准入限制。为有效管理相关风险，企业需将AI发展愿景与韧性建设相结合，将人工智能、量子技术和算力供应视为整体性依赖项，系统梳理出口管制风险，强化供应商网络生态安全，并为物理资源与政策限制制定预案。
- 电力和水资源并非取之不尽。算力设施的扩张将深刻影响区域经济发展与基础设施的可靠性。各国政府在竞相打造创新中心、抢占AI红利的同时，也面临电力和水资源供给的严峻挑战。数据中心已开始和居民、工业及商业用户争夺有限的电力资源，推高电价并加剧电网压力。因此，企业需持续评估供应链对此的风险敞口，以维持运营韧性。
- 人工智能潜力巨大，但也伴随新的风险。生成式AI发展迅猛，但在许多应用场景中仍存在错误率高、稳定性不足的问题。若盲目依赖AI进行关键决策，极易导致误判。此外，AI还可能通过虚构数据或不安全的编程方式，将隐性漏洞嵌入企业流程与系统之中，构成长期安全隐患。
