State of AI 2026 报告在 2026 年 10 月 8 日由 Air Street Capital 创始人 Nathan Benaich 通过 Air Street Press 发布，这是这份年度报告的第九期。它给 2026 年的行业定了三个关键词：前沿竞赛收窄为三家、智能体开始在真实工作里产出价值、各国对算力和模型访问的控制明显收紧。
第一名不再只有一个名字
报告认为，前沿实验室的竞争已经变成 Anthropic、OpenAI 与 Google 三家之间的对决，而且不同榜单的第一名并不相同：Anthropic 在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 上领先，Google 则在 Arena 的用户偏好排名上占先。另一边，原本用来拉开差距的基准正在快速见顶，数学、科学推理和编程类评测，有的只用了几个月就逼近上限。报告提醒，接下来真正能区分模型的，是新一代评测能不能测出模型在真实任务里可靠到什么程度。
智能体干活的方式，正在改变研发本身
报告用 Anthropic 的内部数据举了一个例子：到 2026 年 8 月，Claude 已经主导了该公司可计量模型研发工作的 26%，而在同年 2 月这一比例还不到 1%。与此同时，OpenAI 的采用研究显示，智能体用户里增长最快的不是开发者，而是法律、销售、招聘和市场等非技术岗位。报告的判断是，用不用得好，差距更多出在人的设置和工作方法上，而不是模型本身还有多大鸿沟。
成本在掉，账单却在涨
Epoch AI 的估算被报告引用：自 2023 年以来，达到同一基准分数所需的推理成本平均每季度下降约 47%，折算下来每年便宜约 13 倍。但需求涨得更快：OpenAI 与 Anthropic 两家合计的年化收入运行率，到 2026 年夏末已达约 1050 亿美元，年初还只有约 300 亿美元。供给侧的投入同样惊人，四家美国超大规模云厂商给出的 2026 年资本开支指引合计约 7330 亿美元。
数据中心开始输在社区门口
报告给狂热降温的一节在供给端之外：Gallup 2026 年 3 月的调查显示，71% 的美国人反对在本地建 AI 数据中心，这一比例甚至高于反对核电站的 53%；Data Center Watch 统计，仅 2026 年第二季度，就有至少 45 个数据中心项目、合计近 680 亿美元计划投资被本地反对阻挡或拖延。另一条线是主权：报告统计的各国主权 AI 计划承诺投入合计约 1380 亿美元，NVIDIA 仅主权 AI 一项在 2026 财年的收入就超过 300 亿美元，各国想摆脱依赖，最后往往还是先向同一家供应商下单。
这份报告的分量在于，它把三件事放在了同一张桌子上：模型能力还在涨，单位成本还在掉，但决定上限的已经是电力、社区同意和访问权这些模型之外的事。对从业者的实际提醒很具体：选模型时别只看单一榜单，算成本时别只看 token 单价，还要把智能体带来的调用量增长算进去。
