近日，中国工程院院士、清华大学讲席教授、清华大学智能产业研究院院长张亚勤，明确指出当前人工智能发展的三大宏观趋势，为行业发展指明方向。其一，从“生成式AI”走向“智能体(Agent AI)”，涵盖工业、消费者、制药等领域，2026年是“智能体AI元年”，标志着AI从通用人工智能迈向智能体人工智能；其二，从“信息智能”走向“物理智能”和“生物智能”，如今机器人、无人驾驶等都是物理AI的应用；其三，从“AI”走向“AI+”，AI不再只是技术，而是融入各行各业的经济工具，代表一种“AI思维”，大小企业都需用AI思维管理公司，转变底层理念。

与此同时，大模型领域的竞争格局已发生深刻转变，不再局限于参数规模的比拼，而是聚焦于推理效率、生态适配能力以及垂直场景的深耕力度。业内共识认为，硬核算力作为智能体时代的核心基础设施，是支撑大模型从文本层面走向千行百业物理场景、实现规模化落地的关键支撑。

作为智能芯片领域全球知名的新兴公司，寒武纪精准把握行业趋势，凭借自身核心技术优势，打造了云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。公司掌握的智能处理器指令集、智能处理器微架构、智能芯片编程语言、智能芯片数学库等核心技术，具有壁垒高、研发难、应用广等特点，对集成电路行业与人工智能产业具有重要的技术价值、经济价值和生态价值。

2026年，恰逢人工智能产业高速发展与智能体元年的双重机遇，寒武纪将牢牢把握算力发展风口，深耕智能芯片主业，持续提质增效。面对大模型技术引发的产业变革，公司将进一步稳固现有业务优势，推动芯片产品向大模型及行业垂直领域延伸，深挖新兴场景算力需求与增量市场潜力，实现业务高质量拓展。

当前，人工智能行业正处于高速发展期，唯有不断推出契合市场需求的技术和产品，才能在激烈竞争中站稳脚跟、持续强化核心优势。2026年，寒武纪将聚焦大模型发展需求，重点推进三大技术研发工作：一、持续推进智能处理器微架构迭代优化，重点针对语言大模型、图像大模型、多模态大模型及垂直领域大模型的训练与推理场景开展优化工作，持续提升产品核心竞争力，加速适配市场需求的智能芯片研发进程。二、围绕大模型多样化需求，加速研发覆盖不同任务场景的系列化芯片产品，包括：面向大模型训练的芯片、面向大语言模型推理的芯片、面向多模态推理的芯片和面向大模型需求的交换芯片。同时，搭建面向大模型的软件平台，集成灵活编译系统、训练平台及推理平台三大核心模块，全面提升智能芯片的易用性与场景适应性，精准匹配市场对高端智能芯片的持续增长需求。三、通过自主研发深耕核心技术，开展面向大模型需求的先进封装关键技术研究，搭建专业化先进封装技术平台，灵活高效适配不同场景下差异化产品的封装需求，增强智能算力硬件对未来大模型技术发展新需求的适配能力，夯实公司在智能芯片领域的长期竞争力，在行业变局中稳步前行。