Sam Altman（OpenAI CEO）

• OpenAI确实经历过多次“红色警戒”，这是应对竞品冲击的良性免疫反应，未来每年可能发生一两次，“时刻准备战斗”才是真正的护城河。当模型能力趋于同质化，个性化服务将成为核心竞争力，就像牙膏一样，用户一旦形成使用习惯便难以更换，这种“数字记忆”构成的壁垒远超模型参数。2026年是AI生态战元年，OpenAI将发力浏览器抢占入口，推动AI嵌入用户工作流，同时押注智能体，认为其才是AI终局形态。此外，AGI概念已模糊，“超级智能”将成为新锚点，即能超越人类履行顶级职责的AI系统。
• AI将大幅降低代码创建的门槛和成本，但这并不意味着对软件工程师需求的减少，而是“工程师”的定义将发生巨变，未来更多人将通过指挥计算机完成工作来创造价值，定制化软件将成为主流。同时，人类注意力将成为AI时代最稀缺的资源，推向市场的瓶颈将从“构建产品”转向“争夺用户注意力”。
• 预计到2027年底，AI模型成本将降低至少100倍，模型输出的交付速度将成为重要考量。OpenAI不会垄断智能体构建工具领域，各种不同的多智能体协调界面都有生存空间，最终世界可能会趋向于少数几种主流模式。此外，AI在科研领域将成为“无限的博士后助理”，加速科研进程，但创造力和直觉仍是人类的核心优势。

黄仁勋（英伟达NVIDIA创始人兼CEO）

• AI发展将是渐进式的，我不认为有明确的AGI落地日期，但可以肯定的是，两年内AI行业将面目全非。2025年，推理已成为AI产业的利润发动机，AI开始真正实现盈利，未来竞争的核心不再是算法之争，而是吉瓦级算力的争夺，算力竞争本质是“电能→智力”的转化率竞赛，能效比将成为核心指标。我们正构建可持续进化的AI工厂，推动硬件迭代升级，目标是让AI从IT产业扩展到100万亿美元的全球经济，成为全行业的数字劳动力。同时，AI安全将随能力同步升级，如同汽车马力越大安全系统越先进，无需过度恐慌。
• 算力是AI发展的基石，没有足够的算力，一切AI技术和应用都是空中楼阁。未来几年，AI算力的需求将持续呈指数级增长，我们将持续推动芯片技术迭代，提升算力能效比，同时构建AI算力生态，让算力能更高效、更普惠地赋能各个行业。
• AI正在重塑全球经济格局，未来所有行业都将被AI重构，从制造业、金融业到医疗业，AI将成为全行业的数字劳动力。NVIDIA的目标，是打造AI时代的“基础设施”，让每一家企业、每一位开发者都能便捷地获取算力，推动AI技术的创新与落地。

埃隆·马斯克（Elon Musk，特斯拉CEO、SpaceX创始人）

• 我预测2026年内将实现AGI，5-6年内AI智能总和将超过全人类，长期来看人类智能占比将低于1%。当前电力供应已成为AI发展的最大瓶颈，全球除中国外发电量基本停滞，而芯片产能却在指数级增长，因此30-36个月内，SpaceX将部署太空数据中心，利用太空太阳能（效率是地面5倍）解决能源难题，未来SpaceX有望成为全球最大云服务商。AGI实现后，完全由AI+机器人运营的公司将碾压人类公司，Optimus人形机器人将成为“无限刷钱外挂”，机器人制造机器人将改写经济学底层逻辑，10-15年内工作将成为人类的“可选项”，如同园艺爱好般自由。同时，AI存在生存级风险，必须遵循求真优先、守护人类文明、感知美的能力三大铁律，避免人类被边缘化。
• AGI的出现将是人类文明史上最重大的事件，它将彻底改变人类的生存方式，但同时也伴随着巨大的风险。我们必须建立严格的AI安全框架，确保AGI始终处于人类的控制之下，遵循人类的核心价值观，避免出现“AI失控”的局面。
• Optimus人形机器人的发展速度远超预期，未来它将取代人类完成大部分体力劳动和重复性工作，从工厂生产到家庭服务，Optimus将成为人类的“得力助手”。同时，特斯拉将持续推动AI与自动驾驶的深度融合，让汽车成为真正的“移动智能终端”，彻底改变人类的出行方式。

马化腾（腾讯董事会主席兼CEO）

• 当前AI发展的核心不是追求参数规模的竞赛，而是稳扎稳打聚焦场景落地。2025年以来，我们始终坚持“AI+垂直场景”的布局，优先在医疗、办公、游戏等领域打磨产品，让AI真正解决行业痛点、创造实际价值。未来，腾讯将持续投入AI算力基建，但不会盲目跟风，而是聚焦自身优势，推动AI与现有业务生态深度融合，同时重视AI治理，守住安全底线。
• AI治理与AI创新同等重要，没有完善的治理体系，AI技术的发展就会失去方向。腾讯正构建全方位的AI治理框架，从数据安全、算法公平、内容合规等多个维度发力，确保AI技术在安全可控的前提下，实现可持续发展。
• 未来AI的竞争，是生态的竞争，而非单一模型的竞争。腾讯将开放自身的AI能力和生态资源，赋能中小企业和创业者，让更多人能借助AI实现创新发展，共同推动AI产业的普惠化、规范化发展。

李开复（零一万物CEO、创新工场董事长）

• 2025年中国“DeepSeek时刻”的到来，标志着全球AI格局彻底重塑，中国顶尖模型凭借性价比与开源精神赢得话语权。2026年是“企业多智能体上岗元年”，未来企业将成为“人类架构师＋智能体集群”协同进化的超级智能体，“能力软件化”将终结传统人力堆砌模式。中国凭借开源生态繁荣与完备制造业基础，有望在智能体时代实现换道超车，开启AI黄金十年。
• 当前AI创业的核心机遇不在通用大模型赛道，而在垂直场景的“模型+应用”落地。创业者无需重复造轮子，依托开源大模型做行业适配，将行业Know-how转化为AI可学习的资产，就能打造出具备核心竞争力的产品，这是中小创业者的最优路径。
• AI不会取代人类，而是会重塑人类的工作方式，未来最具价值的人，是能定义问题、指挥智能体落地的“创造者”。中国拥有全球最丰富的应用场景和最完备的产业链，这是我们在AI时代的核心优势，也是实现换道超车的关键底气。

萨提亚·纳德拉（Satya Nadella，微软CEO）

• AI正从技术奇观走向商业实质，当前AI不再是“有没有”的问题，而是“用得多深”的问题，2026年企业AI渗透率将突破临界点。微软的核心策略是推动AI与现有软件生态、业务流程深度融合，让AI成为员工的协作伙伴，而非替代者。我们将持续加大与OpenAI的合作，同时发力AI基础设施建设，聚焦推理能力提升，让AI真正落地到办公、医疗、金融等各个领域，创造实实在在的商业价值。此外，AGI的诞生不会局限于聊天界面，而是在与环境的持续交互中逐步进化。
• AI的价值不在于技术本身，而在于它能为人类、为企业创造的价值。微软将持续把AI能力融入Office、Azure等核心产品，让AI成为每一位员工的“协作伙伴”，提升工作效率，释放人类的创造力，而不是取代人类的工作。
• 全球AI格局正在发生深刻变化，开源模型的崛起让AI技术更加普惠，也让市场竞争更加激烈。微软将以开放的心态，与全球开发者、合作伙伴携手，共同推动AI技术的创新与发展，同时积极参与AI治理，推动建立全球统一的AI安全标准。

马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg，Meta CEO）

• 未来五年，Meta将投入6000亿美元建设AI算力基建，启动“Meta Compute”计划，目标是让AI算力像水电一样普及。我们判断2026年是AI格局的定型年，算力是决定胜负的核心，没有强大的算力支撑，一切AI技术和应用都是空中楼阁。当前Meta正全力布局AI大模型与具身智能，推动AI在社交、VR/AR、智能办公等领域的落地，同时重视主权AI的发展趋势，认为各国将逐步构建自己的AI基础设施，编码本国的价值观、文化与国家安全需求，这是不可逆转的趋势。
• VR/AR与AI的深度融合，将成为下一代互联网的核心形态，未来人们将通过VR/AR设备，与AI进行更自然、更沉浸式的交互，打造“元宇宙+AI”的全新生活场景。Meta正全力推动这一领域的技术创新，打造更智能、更便捷的VR/AR产品。
• 主权AI将成为未来全球AI发展的重要趋势，各国将逐步构建自己的AI基础设施，编码本国的价值观、文化与国家安全需求，这是不可逆转的趋势。Meta将积极适配这一趋势，与各国政府、企业合作，推动AI技术的本土化落地，同时尊重各国的数据主权和监管要求。

周鸿祎（360集团创始人）

• 如果说2024是“大模型之年”，2025是“智能体之年”，那么2026年将被定义为“百亿智能体之年”。百亿级智能体将全面融入经济社会，竞争焦点将从“比拼参数”转向“比拼落地”。AI产业动力将从“训练竞赛”转向“推理革命”，制约发展的核心瓶颈将从算力芯片转向电力供给，中国依托“东数西算”工程已占据先发优势。同时，AI安全将成为“生死红线”，需构建全流程可追溯系统，保留“人在回路”的否决权。
• 2026年推理算力需求将迎来爆发式增长，规模与增速将全面超越训练算力，企业将不再频繁训练模型，而是通过推理应用直接“雇佣”AI干活。AI芯片领域将形成“英伟达主导训练+多厂商分食推理”的格局，存算一体架构将成为打破“内存墙”的关键路径。
• 开源生态的繁荣将让中国成为全球AI根技术核心力量，对于“一带一路”国家而言，基于数据主权考量，他们将优先选用中国高性能开源模型构建本国“主权模型”。同时，AI安全需践行“以模治模”理念，打造安全智能体蜂群，筑牢智能体时代的安全底座。

林达华（商汤科技联合创始人、首席科学家）

• 2025年生成式AI已从技术实验走进真实应用场景，但智能上限的突破仍有新路径。展望2026年，AI学习范式将迎来重大变革，学习途径将极大拓宽，不仅从文字序列中学习，还将通过看视频、与物理世界交互、做科学实验等方式感知和理解世界，实现“左脑+右脑”的紧密协作，推动智能形态升级。
• 经过三年爆发式发展，AI行业已走到十字路口，未来有两条关键路径：一是以价值驱动AI落地应用，二是回归实验室探索技术范式的原始创新。单纯依靠堆砌算力和数据的发展模式已难以为继，后训练范式的变革的将成为模型能力突破的核心关键。
• 多模态技术将告别简单的“模态拼接”，进入原生融合阶段，在模型底层实现视觉与语言的统一表征。我们通过跨视角预测等创新训练范式，培养模型的空间思维能力，这种方式的训练效率远超主流的next token prediction模式，能更快通向空间智能。

李想（理想汽车创始人）

• 2026年是AI头部玩家最后的上车机会，如果这一年还没进入AI头部阵营，未来5年将彻底失去机会。AI必须“有身体”，才能真正理解物理世界，具身智能是下一波AI爆发的核心节点，我们正全力推动AI与汽车、智能终端的深度绑定，让AI从虚拟场景走向真实生活，成为可感知、可交互的实用工具，而非单纯的技术演示。
• 汽车行业的下一次变革，核心是“AI+硬件”的深度融合，而非单纯的硬件升级。未来的汽车，本质上是一个移动的具身智能终端，AI将贯穿自动驾驶、智能座舱、用户服务全场景，成为汽车的核心竞争力，而非附加功能。
• 具身智能的落地，不能脱离场景空谈技术，汽车是具身智能最好的载体之一——它能持续与物理世界交互，积累真实场景数据，反过来推动AI模型迭代。我们不追求参数规模的比拼，只聚焦用户真实需求，让AI真正解决出行中的痛点问题。

李彦宏（百度创始人、董事长兼CEO）

• 2025年是百度文心大模型规模化落地的关键一年，文心4.5与X1的同步上线，就是要打破“大模型高门槛”的壁垒，让开源、免费成为行业主流，让更多企业和开发者能低成本使用高性能大模型。未来AI的价值不在于参数多高，而在于能否真正融入产业、解决实际问题，百度将持续聚焦“大模型+产业”，推动AI与搜索、智能云、自动驾驶等核心业务深度融合。
• 2025年是百度文心大模型规模化落地的关键一年，文心4.5与X1的同步上线，就是要打破“大模型高门槛”的壁垒，让开源、免费成为行业主流，让更多企业和开发者能低成本使用高性能大模型。未来AI的价值不在于参数多高，而在于能否真正融入产业、解决实际问题，百度将持续聚焦“大模型+产业”，推动AI与搜索、智能云、自动驾驶等核心业务深度融合。
• 多模态是大模型能力突破的核心方向，未来AI将实现“能听、能看、能说、能做”的全维度能力升级。百度文心大模型的发展重点，就是推动多模态技术从“拼接融合”走向“原生统一”，让模型能更好地理解物理世界、适配真实场景，同时降低推理成本，让AI真正走进千家万户、赋能千行百业。

吴泳铭（阿里巴巴集团CEO）

• 阿里巴巴将AI视为业务增长的核心驱动力，也是面向未来发展的最大机遇之一，因此我们全力投入AI基础设施和技术先进性建设，提升在全球科技领域的竞争力，并将其转化为业务增长的持续动能。2025财年，我们推动大模型基础研究和创新，同时扩大开源，通义Qwen3模型在全球多个权威评测榜单中性能领先，成为全球最大的开源模型家族之一。
• 2026财年，阿里将继续聚焦电商、AI+云的核心业务增长，面向中长期，塑造以科技为核心动力的第二增长曲线。我们计划未来三年投入超过3800亿元用于建设云和AI硬件基础设施，推动千行百业加速拥抱AI，让“AI+云”真正成为阿里巴巴面向未来的新增长引擎。
• AI的发展不能脱离产业实际，阿里的AI布局始终坚持“开源开放+场景落地”双轮驱动。一方面，我们通过开源让全球开发者协同发展，共同推动通用人工智能的长远目标；另一方面，我们将AI能力融入电商、物流、金融等核心场景，让AI真正解决行业痛点，创造实实在在的商业价值，这也是阿里AI战略的核心底气。

张一鸣（字节跳动创始人）

• 字节跳动布局AI领域，始终坚持“做有价值的长期投入”，不依赖外部技术授权，全力打造自主可控的大模型技术体系。从基础框架研发、算力平台搭建，到多模态算法创新、产品场景落地，我们构建了覆盖大语言模型、图像生成、视频生成的全栈AI矩阵，Seedance 2.0的发布就是这一战略的集大成之作。
• AI视频生成技术的突破，将彻底改变内容生产的模式，Seedance 2.0实现从单镜头片段到多镜头叙事创作的跨越，解决了行业长期存在的音画不同步、镜头割裂等痛点，标志着中国AI在多模态生成赛道实现对海外竞品的全面超越。未来，我们将持续投入多模态技术研发，让AI视频创作打破专业门槛，赋能短剧、广告、影视等千行百业。
• AI的核心价值是“提升效率、创造价值”，而非单纯的技术炫技。字节跳动的AI布局，始终围绕用户需求和产业痛点，无论是豆包大模型的推理能力升级，还是Seedance 2.0的工业化落地，都是为了让AI真正服务于人、赋能产业。未来，我们将继续坚持全栈自研，在AI基础研究和场景落地两端同时发力，推动中国AI实现全球领跑。

梁汝波（字节跳动CEO）

• 2026年是字节跳动AI战略的“规模化落地之年”，豆包大模型2.0的发布，不仅是技术上的跨代升级，更是我们推动AI全面融入业务的重要一步。三款通用Agent模型和Code模型的推出，将大幅提升内部研发效率，同时通过开放API，赋能外部企业和开发者，让更多人能借助字节的AI能力实现创新。
• 字节跳动的AI发展，坚持“多模态协同进化”的思路，豆包大模型负责核心推理和交互，Seedance 2.0聚焦视频生成，Seedream5.0 Lite深耕图像生成，三者形成协同效应，构建起全场景的多模态AI生态。未来，我们将持续推动多模态技术的原生融合，让AI能更好地理解和创造内容，满足不同场景的需求。
• AI时代，算力和算法同等重要，没有强大的算力支撑，一切AI技术创新都是空中楼阁。字节跳动正加大AI算力基建投入，构建自主可控的算力平台，同时优化算法效率，让大模型的推理成本持续降低，推动AI技术的普惠化落地，让更多中小企业和创业者能低成本使用高性能AI服务。

梁文锋（DeepSeek创始人、CEO）

• DeepSeek的核心使命是打破AI大模型的高成本壁垒，让高性能AI技术实现普惠。我们研发的R1大模型，在斯坦福大学通用能力测试（MMLU）中与ChatGPT得分持平，但训练及部署成本大幅降低60%以上，这一突破源于算法架构的重构与算力调度效率的优化，而非单纯的参数堆砌。2025年9月我们开放模型权重后，全球已有超2200家科研机构、企业基于R1开展二次开发，覆盖多类民生与产业场景。
• 技术普惠必须以安全为前提，我们已建立“模型全生命周期透明度体系”，每月公开训练数据来源、伦理风险排查报告，同时联合浙江大学、清华大学组建AI伦理委员会，对模型应用场景进行合规审核。开源不是无序开放，而是要构建“低成本+高协作+强安全”的行业新生态，这也是中国大模型能实现全球领跑的关键方向。
• 2026年我们将启动下一代推理模型R2的研发，计划第二季度开放技术细节，延续“研发即开源”的承诺。AI行业的竞争已从参数竞赛转向生态比拼，我们不追求短期商业化回报，而是持续聚焦技术研发，让开源模型能真正赋能中小微企业与基层场景，助力中国AI从“跟跑”向“引领”转变。

唐杰（智谱AI创始人、清华大学计算机系教授）

• 智谱AI自2019年创立以来，就立下“让机器像人一样思考”的愿景，我们始终认为，AGI的实现不能只依赖“堆料”式的规模化扩展，更要探索新的知识压缩方式和学习范式，单纯依靠堆砌数据和算力的发展模式终将遇到回报递减的瓶颈。
• 我们最新的基础模型GLM-4.7，采用可验证奖励强化学习（RLVR）思路研发，在编码和复杂任务Agent方面实现重大突破，已能自主编写出“植物大战僵尸”类小游戏，这印证了让模型进入真实环境动手试错，能激发出解决长链条任务的新能力。同时我们判断，Coding是通往Agent的必经之路，大模型只有学会编程，才能自主调用工具、规划行动。
• 当前中国开源大模型虽在榜单上表现亮眼，但我们不能在“开源的游乐场里”自我陶醉，顶尖闭源模型的真正实力仍未被完全超越。未来智谱将聚焦“智能效率”提升，用更少的资源获得更多的智能增益，同时探索AI“睡眠机制”，让模型通过自主离线整理记忆、清除噪音实现自我提升，推动AI范式创新。

所长林超（千万粉丝AI+商业科普自媒体博主）

• AI对传统行业的冲击，最先体现在“重复性技能”的替代上，尤其是应试教育体系下培养的“小镇做题家”，未来将面临最直接的挑战。应试教育的核心是知识点记忆与解题技巧，而当前GPT-5等大模型已能轻松应对名校考题，甚至超越状元水平，传统应试教育的优势正在快速消失，2025-2026年将成为应试教育变革的关键节点。
• 很多人误解AI是“高大上的技术”，其实当下AI的核心价值的是“普惠化提效”，无论是普通人用AI写文案、做剪辑，还是企业用AI智能体处理重复性工作，本质上都是用技术降低专业门槛。未来1-2年，不会用AI工具的人，将像现在不会用智能手机一样，面临效率差距带来的竞争力下滑。

李自然（全网粉丝超500万科技自媒体博主）

• 3-5年内，AI将逐步替代大部分基础层面的独立开发者，尤其是那些只负责简单代码编写、无需深度需求分析的岗位。但这并不意味着开发者会被淘汰，而是要求开发者向“需求分析+方案设计+AI协同”的高阶方向转型，单纯的“代码工人”将失去核心竞争力。
• 2026年AI创业的坑比机会多，很多创业者盲目跟风做“AI工具”，却忽略了核心需求——用户需要的不是“能生成内容的AI”，而是“能解决具体问题的AI”。脱离行业场景的通用AI工具，终将被垂直领域的“AI+应用”产品淘汰，中小创业者的机会在细分赛道。

霍太稳（模力工场创始人，AI应用科普自媒体博主）

• 2026年AI的核心趋势是“从对话走向实干”，用户已不再满足于和AI聊天，而是希望AI能成为“数字同事”，自主完成工作任务。无论是蓝耘星河这样的营销智能体，还是ClawdBot这样的流程自动化工具，都在印证这一趋势——AI的价值不在于“能说”，而在于“能做”。
• 当前企业使用AI的最大痛点，不是“没有好用的AI工具”，而是“工具割裂、无法协同”。很多企业用AI写文案、用另一个工具做分发，效率依然低下，未来能脱颖而出的AI产品，必然是能覆盖“创作+分发+优化”全流程的智能体，实现从内容生产到价值转化的闭环。

清华江学长（AI学习类自媒体博主）

• 普通人入门AI，不用盲目学习复杂的算法和代码，核心是“先会用、再深耕”。现在有很多免费的AI工具和开源模型，比如DeepSeek R1、智谱GLM-4，普通人花1-2周就能掌握基础用法，先通过AI提升自身效率，再根据需求深入学习技术，才是最务实的路径。
• AI学习的核心是“找对老师、找对方法”，很多人入门AI就陷入“论文海洋”，反而难以坚持。普通人可以关注两类内容：一是接地气的工具实操教程，二是行业大咖的趋势分享，避开复杂理论，聚焦实际应用，才能快速感受到AI的价值，坚持学习下去。

人民网（主流权威媒体）

• AI学习应秉持“普惠化、实用性”导向，无需陷入“唯技术论”的误区。对于普通人而言，AI学习的核心是掌握工具应用能力、培养AI协同思维，而非钻研高深算法；对于从业者，应兼顾技术深耕与场景适配，推动AI学习与行业需求深度绑定，避免“纸上谈兵”，让学习成果转化为实际价值。

新华网（主流权威媒体）

• 当前AI技术迭代加速，学习AI需树立“终身学习”理念，同时规避“盲目跟风”陷阱。建议普通人从自身需求出发，精准选择学习方向——职场人侧重AI提效工具学习，学生群体可兼顾基础理论与实践操作，创业者聚焦AI场景应用学习，循序渐进、精准发力，才能实现高效学习、长效提升。

中国新闻网（主流综合媒体）

• AI学习的门槛正持续降低，开源模型的普及、免费工具的增多，为全民AI学习提供了便利条件。学习AI无需追求“一步到位”，可遵循“从浅到深、从用至精”的路径，先通过简单工具实操建立信心，再逐步深入了解技术逻辑，同时关注行业趋势，让学习始终贴合技术发展与实际需求。

科技日报（主流科技媒体）

• AI学习应打破“专业壁垒”，无论是技术人群还是非技术人群，都能找到适合自己的学习路径。非技术人群可重点学习AI工具的场景化应用，借助AI提升自身核心竞争力；技术人群需聚焦模型优化、算法创新等深层领域，同时关注AI伦理与安全知识，培养全面的AI素养，适配行业高质量发展需求。

江苏省《人工智能与知识产权双向赋能行动方案（2026-2030年）》2026-02

全国首个聚焦AI与知识产权深度融合的专项政策。提出到2030年，推动人工智能领域有效发明专利增长不低于20%。主要措施包括：

《福建省人工智能项目实施方案》2026-02

对优质行业垂直模型最高补助1000万元，优质产品一次性奖励50万元，创新优质平台最高补助500万元，优质企业最高奖励300万元，采购算力服务最高补助50万元。

《深圳市”人工智能+”先进制造业行动计划（2026-2027年）》2026-02

聚焦电子信息、半导体、汽车、机器人、低空经济、生物医药等10大制造业领域，开放百个应用场景，打造百个垂直行业模型及工业智能体，建设国家人工智能应用中试基地（消费领域移动终端方向）。

广州开发区/黄埔区《推动人工智能赋能千行百业专项行动方案》 2026-02

到2030年AI产业规模突破1000亿元，打造1000个以上轻量化AI产品，推出100个以上垂直大模型，培育70家智能工厂，实施”10+10″创新驱动体系（供给侧10大强基行动+应用侧10大赋能行动）

《黑龙江省深入实施”人工智能+”行动的实施方案》 2026-02

到2027年算力规模达50EFlops，打造300个以上典型应用场景，重点布局农业、制造、能源、文旅、教育、医疗等八大领域，建设国家农业领域人工智能应用中试基地 。

《武汉市支持人工智能OPC创新发展若干措施》 2026-02

全国首个针对”一人公司”（OPC）的专项政策，初创OPC最高获100万元资助，算力补贴50%最高20万元，每年提供不少于2000卡时免费算力，人才租房2年免租每月最高2000元，购房最高补贴10万元，创业担保贷款最高500万元。

国家发展改革委等部门关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见 2026-02

聚焦招标投标全流程的AI应用，提出20个具体场景，包括招标文件智能检测、智能辅助评标、围串标智能识别、数字开标人、智慧问答等。明确2026年底重点场景在部分省市全覆盖，2027年底全国推广。

培育全国一体化数据市场、强化数据赋能人工智能发展 2025-12

国家数据局部署2026年重点工作，提出加快培育全国一体化数据市场，强化数据赋能人工智能发展。实施高质量数据集建设行动计划，开展强基扩容、应用赋能、提质增效等6大专项行动，力争形成一批满足AI就绪度要求、具有国际影响力的标杆型数据集。

上海徐汇区《支持深度应用人工智能 打造超级创业者社区的若干措施》 2025-12

这是目前少有的专门针对AI初创团队（人员规模一般不超过10人，优秀者可放宽至20人）的专项扶持政策。核心支持包括：

国家发改委：支持民营企业深度参与”人工智能+”行动 2025-9

在新闻发布会上明确多措并举支持民营企业参与AI发展。针对民营企业面临的算力资源不足、数据获取难、技术门槛高等问题，提出：推动智能算力云服务发展，降低算力成本；推动公共财政资助的版权内容开放；坚持开源开放的政策导向；布局建设国家人工智能应用中试基地；持续发放”人工智能券”为企业使用算力提供补贴。

上海徐汇区《关于促进智能体产业发展的若干措施》 2025-09

针对智能体（AI Agent）产业的专项政策，重点支持通用智能体、垂类智能体、嵌入式智能体产品：

“人工智能＋交通运输”实施意见印发 2025-09

聚焦AI在交通运输领域的场景落地，提出构建综合交通运输大模型体系，重点布局组合辅助驾驶、智能铁路、智慧物流、智能航运、智能民航、智慧公交、交通治理七大场景；实施”十百千”创新行动，对优秀AI+交通项目给予资金补贴和政策倾斜。

国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见 2025-08

AI发展总纲领，明确推动AI与科学技术、产业发展、民生服务、城市治理、国防建设、教育医疗六大领域深度融合；提出到2027年AI应用普及率超70%、培育一批AI领军企业和创新载体的目标；支持开源大模型研发与应用，推动AI技术普惠化。