【摩根士丹利：2026年AI或因算力增长迎重大利好】一场由算力驱动的AI能力大跃升正在酝酿。摩根士丹利报告显示，市场可能严重低估2026年人工智能领域重大利好，即算力指数级增长驱动的模型能力“非线性”飞跃。 多家美国大型语言模型开发商计划到2025年底，将训练前沿模型的算力提升约10倍。这一投入预计2026年上半年出结果，成“未被充分重视的催化剂”。 报告引马斯克观点，10倍算力投入或使模型“智能”水平翻倍。若“规模法则”延续，将冲击从AI基础设施到全球供应链的资产估值。 不过，这一前景有不确定性，核心在于AI发展是否会撞上“规模墙”，即投入海量算力后，模型能力提升迅速递减。 报告提醒投资者为2026年AI能力阶梯式提升做准备。一个1000兆瓦数据中心算力超5000exaFLOPs，远超美国“Frontier”超级计算机，这是AI能力非线性提升依据。 虽多数开发者认同算力投入提升能力，但怀疑论者认为前沿模型能力有上限。 报告指出关键风险“规模墙”，即算力达阈值后，模型能力提升减少。但研究发现，用合成数据训练未出现“模型崩溃”，暗示撞“规模墙”风险低于预期。 此外，报告还列举AI基础设施融资挑战、监管压力、电力瓶颈及LLM被滥用等风险。 若AI能力非线性跃升，资产价值将重塑。报告建议投资者评估其对资产估值的冲击，并指出四个核心方向。

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