2026全球首席人工智能官50人——在智能经济时代，以项目为尺，度量AI的真实价值

发布时间：2026年7月19日

发布地点：中国·上海，2026首席人工智能官上海论坛

研究发布：链接者人工智能产业研究院

联合支持：大湾区人工智能数字产业联盟

引言：智能经济崛起，CAIO成为新经济架构师

2026年，全球人工智能产业已从“技术能力爆发”的上半场，正式进入“经济价值系统性重构”的下半场——即智能经济时代。这一转变不是简单的技术升级，而是一场涉及生产要素、组织形态、商业逻辑乃至社会运行方式的深层变革。

2025年全球AI产业规模突破万亿美元，中美双核驱动形成两套平行生态。Gartner进一步预测，全球终端用户2026年将在AI模型和平台上支出642.52亿美元，这表明企业级AI应用正在从实验性投入转向持续性运营支出，AI正在成为像电力一样的基础设施。高盛的研究报告则从资本开支的角度印证了这一趋势：预计2026年至2031年，全球围绕算力、数据中心和电力的AI资本开支将达到约7.6万亿美元，年度投入将从2026年的7650亿美元升至2031年的1.64万亿美元。这种万亿美元级别的资本洪流，正在重塑全球能源格局、芯片产业结构和大国科技竞争版图。

从技术渗透的速度来看，智能经济的加速度令人瞩目。日均活跃AI智能体调用量较2025年增长410%，这意味着AI智能体已经从“偶尔使用的工具”变成了“日常运转的同事”。具身智能设备出货量突破300万台，标志着AI正在大规模走出服务器机柜，走进工厂车间、物流仓库、医院走廊和家庭客厅。AI智能体正从数字世界大踏步迈入物理工厂、城市道路、家庭空间和科研实验室，以“新劳动者”的姿态，重塑生产函数和经济结构。它们不再是屏幕后面的一段代码，而是拥有“眼睛”“手脚”和“判断力”的实体存在。

这一年，一系列重大事件标志着智能经济的底层逻辑正被彻底改写。华为发布“韬定律”，宣告算力演进不再受摩尔定律束缚——这不仅是技术路线的转换，更是对全球AI产业竞争格局的一次重新洗牌。当制程微缩的物理极限日益逼近，“系统级创新”和“架构级创新”成为新的增长引擎，这为中国等后发国家提供了“换道超车”的历史性机遇。月之暗面Kimi K3“震惊世界”，以开源、高性能和低成本，改写了全球AI产业的游戏规则和估值逻辑——它证明了在开源生态中，中国企业不仅可以成为追随者，更可以成为定义者。智谱AI市值突破万亿，昭示着大模型平台经济体的全面崛起，也标志着资本市场开始用平台型企业的估值模型来重新衡量AI公司，而非仅仅将其视为技术供应商。

世界模型赛道的资本信号同样强劲。李飞飞创办的World Labs于2026年2月完成10亿美元融资，方向直指空间智能；杨立昆创办的AMI Labs于2026年3月完成超过10亿美元融资，目标是构建理解物理世界的AI系统。这两笔融资清晰表明：下一轮AI竞争的主战场，早已不局限在聊天框里，而将在自动驾驶、机器人、工业控制、AR/VR和智能制造中全面铺开。资本正在用真金白银投票，押注那些能够让AI“看懂”物理世界、“操作”物理世界的技术路线。这对于CAIO们意味着，组织的人工智能战略必须从“数字智能”扩展到“物理智能”，否则将错失下一个十年的竞争门票。

2026年，AI驱动科研全面爆发，科学发现的范式正在被根本性地重塑。浙江大学“求是引擎”实现千步级长程自主科研，这意味着AI不仅可以完成单个实验步骤，还可以像人类科学家一样进行长链条的科学推理和实验设计。上海“Golab”五天无人干预完成135项真实科研任务，将科研效率提升到了前所未有的高度。深圳“机器人科学家”攻克磁性微球等关键材料，展示了AI在材料科学中的巨大潜力。国家天文台部署全球首个大模型驱动太阳望远镜多智能体系统，将AI的感知和决策能力延伸到了宇宙观测的最前沿。AI正从辅助工具升级为科研核心驱动力，科学家的角色也正在从“操作者”转变为“指挥者”和“提问者”。这一转变对CAIO而言至关重要，因为这意味着在生物医药、新材料、新能源等研发密集型行业，AI战略将直接决定企业的创新速度和市场竞争力。

同年，两个制度性事件为智能经济的健康发展提供了关键的制度供给。在世界各国纷纷寻求AI治理方案的背景下，这两个事件标志着全球AI治理从理念倡导阶段进入了制度化落地阶段。

世界人工智能合作组织（WAICO）是全球首个独立的政府间AI国际组织，2026年7月16日由29国共同签署协定在上海成立，总部永久落户上海。创始成员国包括中国、哈萨克斯坦、老挝、巴基斯坦、俄罗斯、印度尼西亚等29个国家。WAICO以共商共建为治理原则，致力于加强AI能力建设国际合作、搭建产业供需平台、构建公正合理的全球AI治理体系。它的成立打破了AI治理领域西方主导的单极格局，为发展中国家参与全球AI规则制定提供了制度性平台。对于跨国企业的CAIO而言，WAICO意味着未来AI产品的合规设计需要同时考量多个治理框架，而上海作为总部所在地，也将成为全球AI治理话语权的重要枢纽。

《首席人工智能官北京共识》于2026年6月11日在京发布，由中国留学人才发展基金会联合中国人工智能产业发展联盟共同推出。共识以四章节十项内容首次明确CAIO战略引领、技术驾驭、风险治理、生态构建四大能力标准，是中国在AI治理与领导力领域的重要制度性成果。这一共识的独特价值在于，它将CAIO这一岗位从“因人设岗”的精英主义叙事中解放出来，变成了一套可培训、可评估、可复制的管理科学。它回答了全球企业和公共部门最关心的一个问题：我们需要什么样的AI领导者？他们应该具备哪些能力？如何培养和考核他们？——而答案就浓缩在这四大能力支柱之中。

在上述产业大爆发与制度新供给的双重驱动下，《2026全球首席人工智能官50人》榜单紧扣“项目贡献度”这一核心标尺。我们不依赖媒体曝光度、个人知名度或企业体量，而是深入追踪每一位领导者主导的具体项目——这些项目是他们在智能经济版图上留下的真实足迹。我们评估的不只是战略视野，更是其主导的项目对生产效率、就业结构、公共服务、国际协作以及可持续发展目标产生的真实而宏大的经济与社会总收益。

研究团队遴选了全球600多家组织，基于技术创新贡献度（25%）、商业落地与经济乘数效应（25%）、项目社会总收益与可持续性（25%）、北京共识-伦理治理践行度（15%）、生态协作参与度（10%）五维量化模型，最终呈现50位正以项目定义未来的AI领导者。这五个维度构成了一面多棱镜，折射出CAIO在智能经济时代的完整价值光谱——他们必须是技术远见者，也必须是商业实干家；他们要对股东负责，也要对社会负责；他们要在自己的组织内推动变革，也要在行业生态中促成协作。

这份榜单，既是对过去一年全球AI领导力的总结，也是对未来趋势的预判。它回答了一个核心问题：当AI从一个技术议题变为经济议题、社会议题乃至文明议题时，谁在真正定义这个时代的方向？他们的项目正在如何改变我们的世界？他们的选择和取舍，将如何影响智能经济的走向？下面的50个名字和他们的故事，提供了最为鲜活的答案。

第一部分：评选逻辑与榜单分类

2026年榜单继续沿用引领者（Pioneers）、创新者（Innovators） 、实践者（Practitioners）三大类别，但在智能经济语境下，每一类都被赋予了全新而宏大的内涵。这种三分法不是简单的层级划分，而是对CAIO在智能经济生态系统中不同角色功能的刻画：引领者在定义“游戏规则”和“基础设施”，创新者在开创“新物种”和“新赛道”，实践者在广袤的产业土壤中兑现智能经济的“真实红利”。三者缺一不可，共同构成了智能经济蓬勃生机的完整生态。

引领者（Pioneers）

定义：他们是智能经济底层基础设施、核心范式和全球治理规则的制定者。通过主导影响全球的超级项目，他们不仅重构产业链，更在定义新经济形态下的生产要素、交易规则和信任机制。他们或是智能经济的“卖铲人”——为整个淘金热提供不可或缺的算力基础设施；或是世界模型的定义者——设定AI理解物理世界的技术路线和标准；或是通用技术“操作系统”的构建者——打造千行百业得以智能化的底层平台；或是颠覆性科学范式的开创者——用AI重新定义人类认知世界的方式；或是全球治理新秩序的架构师——为技术狂奔铺设护栏与路标。2026年，引领者阵营进一步扩容至20人，新增了以平台级AI战略重塑产业格局的企业家，以及以AI驱动罕见病科研范式变革的跨界突破者。这一扩容本身反映了智能经济的深化：AI的影响力正在从纯技术领域向商业战略、医疗健康、全球治理等更广阔的疆域扩展，引领者的身份也因此更加多元。

引领者的评判标准极为严苛。他们主导的项目必须具备“改变游戏规则”的能级——不是比竞品好10%，而是让整个行业的竞争维度发生改变。他们关注的问题往往是“元问题”：算力瓶颈如何突破？物理世界如何被模型化？AI的安全如何从代码层面得到保障？全球治理如何在主权与开放之间找到平衡？这些问题的答案，将决定未来十年全球AI产业的走向。在这个意义上，引领者是智能经济的“立法者”，他们写下的不是法律条文，而是技术标准、产业生态和认知框架，而这些都是比法律更具实际约束力的“软性制度”。

创新者（Innovators）

定义：他们是智能经济新产业、新业态、新模式的开拓者与定义者。活跃于AI Agent化、世界模型与空间智能、具身智能、科学智能（AI4S）等全球前沿疆域，以颠覆性项目为支点，开创“Agent即服务”“模型即服务”“物理AI即服务”等全新商业范式。其创新不仅在技术架构上实现本质突破，更在全球范围内系统性重构产业规则与价值创造方式，引发赛道级别的深层变革，确立全球创新引领地位。如果说引领者在修建“高速公路”，创新者就是在高速公路上跑出“新车型”的人。他们证明了一种新技术方向不仅在实验室里走得通，在商业世界里同样跑得远。

2026年，创新者阵营新增了AI for Earth与生物多样性保护的全球先驱，使创新维度从产业拓展至生态与可持续发展。这一变化意味深长。过去人们讨论AI创新，焦点通常集中在“如何提升效率”和“如何创造新商业模式”上。但2026年的趋势表明，AI创新的边界正在向外扩展，开始覆盖“如何保护地球”“如何维持生物多样性”“如何实现可持续发展”等公共品领域。这些领域的AI应用不能依赖市场自发驱动，需要愿景型创新者的引领。他们的项目往往兼具技术前沿性和社会公益性，因此也面临更复杂的利益相关者协调和更长的回报周期——这也是为什么他们属于“创新者”而非单纯的“实践者”：他们不仅在用AI解决具体问题，更在定义AI向善的新范式。

实践者（Practitioners）

定义：他们是智能经济在千行百业中的深耕者与播种者。聚焦于非AI原生行业——制造、能源、医疗、金融、农业、教育、城市治理等，他们深度推动“人工智能+”与数字化转型，完成AI智能体的规模化部署，实现对传统经济活动的降本、增效、扩能与模式重塑，并交出可精确量化的经济账。实践者是智能经济从“盆景”走向“风景”的关键力量。如果没有他们，AI将永远停留在科技公司的PPT和Demo里，无法真正改变普通人生活中的水、电、交通、医疗和金融。

2026年，实践者阵营进一步聚焦行业纵深，将一批在金融、能源、生物医药、智能制造等领域实现AI规模化落地的CAIO纳入其中，彰显智能经济从概念验证走向产业深耕的清晰趋势。在遴选实践者时，我们特别强调“可精确量化的经济账”。这并非技术至上主义，而是一种务实的价值观：在产业世界里，AI的价值最终必须体现在成本降低了多少、效率提升了多少、良品率提高了多少、事故率下降了多少、新药研发周期缩短了多少这些实实在在的指标上。只有交得出这本账，智能经济才不是泡沫。实践者就是这个账本的记录者和签署人。

第二部分：《2026全球首席人工智能官50人》全名单及贡献详析

一、引领者（Pioneers）——全球颠覆贡献引领者（共20人）

他们是智能经济的顶层设计者、全球AI技术的先锋突破者、产业变革的核心驱动者、AI伦理治理的理论奠基者，共同推动全球行业高质量发展。

1. 何庭波 华为董事、海思半导体总裁

核心贡献：代表华为发布“韬定律”，以“时间缩微”替代“几何缩微”，打破摩尔定律路径依赖；推动昇腾950超节点真机发布，以系统级协同突破单芯片物理极限，为全球AI产业开辟“换道超车”的中国路径。

何庭波所阐释的“韬定律”，是2026年全球AI基础设施领域最具颠覆性的思想之一。半个世纪以来，半导体产业沿着摩尔定律的轨迹前进，依靠晶体管尺寸的持续微缩来获取算力增益。然而当制程逼近物理极限，传统的“几何缩微”路径已经走到尽头。华为提出的“韬定律”则另辟蹊径，通过架构创新、系统级协同和存算一体等维度，实现了“时间缩微”——即在相同时间内完成更多有效计算。这不仅是技术路线的创新，更是一种思维范式的转换：当单点突破越来越困难时，系统级创新可以打开新的增长空间。昇腾950超节点的发布，是这一理念的硬件实证，它展示了一条不依赖最先进制程也能实现算力跨越的现实路径。对于全球AI产业而言，“韬定律”的意义在于打破了“算力只能跟随摩尔定律线性增长”的宿命论，为后摩尔时代的算力进化提供了新的想象空间。何庭波的入选，不仅代表华为一家企业在AI基础设施上的突破，更代表中国在AI根技术领域从“追赶者”向“定义者”角色的转变。

2. 黄仁勋 NVIDIA创始人兼CEO

核心贡献：宣告AI从生成式迈入“智能体时代”，并推动Vera Rubin平台全面量产。他提出“Token即资产”的新经济范式，同时布局“物理AI”，通过“达链”构建机器人的底层标准。据统计，截至2026年5月，全球头部AI企业累计投入约1.4万亿美元，其中近4800亿美元被英伟达收入囊中——黄仁勋领导的NVIDIA正是智能经济时代最核心的“卖铲人”。

黄仁勋在2026年的战略叙事清晰地勾勒出AI产业的三级火箭：第一级是生成式AI，教会了机器“说话”和“画画”；第二级是智能体AI，教会了机器“做事”和“决策”；第三级是物理AI，让机器能够理解和操作物理世界。而NVIDIA的战略布局恰好覆盖了这三级火箭所需的一切底层算力支撑。Vera Rubin平台的量产标志着AI算力从训练端向推理端和物理仿真端的全面延伸。“Token即资产”这一概念则具有经济思想史层面的创新意义——它把AI产出的基本单位Token提升到了“资产”的高度，暗示着一个以Token为交易媒介和计价单位的新经济体系正在形成。更值得关注的是，黄仁勋通过“达链”构建机器人底层标准的野心，这类似于当年微软通过Windows定义了PC产业的竞争规则。如果NVIDIA成功成为机器人时代的“操作系统”提供者，其产业控制力和价值获取能力将远超单纯的芯片供应商角色。1.4万亿美元中的4800亿，这个比例本身就说明了一切。

3. 达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）Anthropic CEO

核心贡献：2026年通过AI治理理念输出、推动Anthropic营收80倍级爆发式增长及9650亿美元估值，重塑全球AI安全监管共识，引领大模型向生产力工具转型，重构全球AI产业的技术与商业发展路径。

达里奥·阿莫迪在2026年完成了一个曾被许多人认为不可能的壮举：他证明了“安全优先”不是一个商业上的劣化策略，而可以成为最强大的竞争壁垒。在大多数AI企业仍然在以“能力更强、速度更快”作为核心卖点时，Anthropic选择了以“更可信、更可控”作为差异化定位。这一战略选择的兑现，以9650亿美元估值和营收80倍级增长作为注脚。阿莫迪对AI安全的理解超越了传统的“内容过滤”层面，深入到模型架构和训练范式层面。他提出的“宪法式AI”理念，试图从根本上将人类价值观嵌入模型的行为逻辑，而非仅在外围设置“护栏”。2026年，他进一步将这套理念输出为全球性的治理倡议，影响了多国监管框架的设计思路。阿莫迪的案例为全球AI产业贡献了一个重要的认知突破：安全不是创新的对立面，而是新一轮创新的起点。对于CAIO群体而言，这意味着在制定组织AI战略时，安全投入不应被视作成本中心，而应被定位为构建用户信任、获取市场溢价、赢得监管认可的战略投资。

4. 山姆·奥特曼 OpenAI CEO

核心贡献：主导1100亿美元融资构建算力基础设施，推动AI从模型竞争转向智能体落地；启动自研芯片与消费硬件战略，确立OpenAI作为“智能公用事业”提供者的行业地位。

山姆·奥特曼在2026年推动OpenAI完成了一次深刻的战略转型。如果说之前的OpenAI是一家“模型公司”，那么2026年的OpenAI正在变成一家“算力基建公司+智能体平台公司+消费硬件公司”的复合体。1100亿美元的融资规模已经超越了科技行业历史上任何一家创业公司，这种级别的资本动员能力本身就是在定义行业竞争的门槛。奥特曼将这笔巨资精准地投向算力基础设施，其背后的战略逻辑是：在智能体时代，推理算力将成为比训练算力更大的市场，而谁掌控了推理算力的供应链，谁就掌控了智能体分发的“收费站”。与此同时，自研芯片和消费硬件的布局表明，OpenAI正在沿着产业链向下游延伸，试图打造“模型-芯片-设备-应用”的垂直闭环。“智能公用事业”这一自我定位尤其值得玩味——它意味着OpenAI的目标不是做一家普通的产品公司，而是像自来水厂、电厂一样，成为现代社会不可或缺的基础设施运营者。这种定位既有巨大的商业野心，也暗含着巨大的社会责任，而这正是2026年CAIO角色进化的核心命题。

5. 戴密斯·哈萨比斯 Google DeepMind CEO，诺贝尔化学奖得主

核心贡献: 发表AGI将在2030±1年到来前瞻思考，提出“爱因斯坦测试”——仅凭1901年前知识独立推导相对论才算真正AGI；发布Gemini Omni世界模型，推动科学AI从预测走向模拟；提议建立“前沿AI标准机构”实施发布前评测审计，从技术突破者转型为战略导航者。

戴密斯·哈萨比斯在2026年的角色已经远远超出了一位企业高管的范畴。作为诺贝尔化学奖得主，他拥有为AI for Science代言的学术合法性；作为DeepMind的CEO，他掌控着全球最顶尖的AI研发力量之一；而作为一个思想者，他提出的“爱因斯坦测试”为AGI这一长期模糊的概念提供了一个极具想象力的操作性定义。这个测试的苛刻之处在于，它要求AI不仅能够处理已有知识，还要能够从有限信息中独立产生革命性的科学发现——这等于为AGI设置了一个与人类最杰出科学家比肩的标杆。Gemini Omni世界模型的发布则是DeepMind从“下棋”“折叠蛋白”走向“理解世界”的关键一步。世界模型被视为通往AGI的必经之路，因为它要求AI对物理世界的因果结构形成内在表征，而非仅仅停留在统计相关性的层面。哈萨比斯提议建立“前沿AI标准机构”，则体现了他对AI治理的深层思考：当AI能力接近甚至超越人类在某些关键领域的水平时，发布前的独立评测审计应当像药品上市前的临床试验一样成为强制要求。这一提议如果落地，将从根本上改变AI产品的市场准入规则。

6. 李飞飞 斯坦福HAI院长，World Labs联合创始人

核心贡献：确立“空间智能”为AI新范式，引领行业从语言生成向物理世界理解与交互转型。创立World Labs，发布商用世界模型Marble，实现3D物理一致环境的生成与交互，为具身智能突破“数据稀缺”瓶颈提供工程化路径。

李飞飞在2026年的思想贡献和产业贡献同样卓著。早在十年前，她就通过ImageNet项目重塑了计算机视觉领域。2026年，她再次站到了定义AI新范式的关键位置。“空间智能”概念的提出，精准地指出了当前大语言模型的核心盲区：这些模型可以写出优美的散文，却无法理解一个杯子倾倒后水会洒出来的基本物理常识。空间智能要求AI建立对三维空间、物理规律和物体交互的内在理解，这是具身智能、自动驾驶、机器人等所有涉及物理世界操作的应用的前提条件。World Labs的建立和Marble世界模型的发布，让这一理论愿景获得了工程化的落地路径。世界模型的核心价值之一，在于为具身智能提供“无限训练场”——在真实世界中采集物理交互数据成本极高且危险，而一个高保真的世界模型可以生成近乎无穷的训练场景，从而突破困扰具身智能发展的“数据稀缺”瓶颈。李飞飞的入选，代表了对“空间智能”这一技术方向的定义者地位的认可，她所引领的方向正在吸引数以百亿计的资本和无数顶尖人才涌入。

7. 杨立昆 AMI Labs创始人，图灵奖得主

核心贡献：创立AMI Labs，获10.3亿美元融资，推进JEPA架构工程化，摒弃逐词生成逻辑，转向在抽象空间预测物理因果；发表论文否定AGI，提出“超人适应性智能（SAI）”新方向，引领行业从参数堆叠转向真实世界理解。

杨立昆在2026年继续扮演着AI界“异见者”和“思想家”的独特角色。当整个行业都在追逐更大参数、更多数据的规模化道路时，他一针见血地指出，当前的主流技术路线——自回归式逐词生成模型——永远不可能达到真正的智能，因为它缺乏对物理世界因果结构的理解能力。他力推的JEPA（联合嵌入预测架构）试图从根本上改变AI的学习方式：不是预测下一个词，而是在抽象表征空间中预测世界状态的变化。这一理念的工程化推进，通过新创立的AMI Labs获得了10.3亿美元的资本支撑，说明市场愿意为“非主流”但逻辑自洽的技术路线下注。他发表的否定AGI的论文更是引发全球热议。在他看来，“通用人工智能”是一个被误导的概念，智能的本质不是“通用的”，而是“适应性的”——能够在新环境中快速学习并作出恰当反应的能力。因此他提出了“超人适应性智能（SAI）”作为替代方向。杨立昆的贡献在于，他持续提醒整个行业：通往真正智能的道路可能不止一条，而当前最拥挤的那条路未必通向终点。

8. 梁文峰 DeepSeek创始人兼CEO

核心贡献：以“极致效率+完全开源”路线打破大模型算力垄断。通过架构优化，在极低算力下实现媲美顶级闭源模型的性能，终结“唯参数论”；全量开源降低全球开发者门槛，推动全球大模型服务价格下行与效率竞赛。

梁文峰和他的DeepSeek在2026年成为全球AI产业格局中最大的变量之一。当大多数AI企业在比拼谁的融资更多、谁的算力集群更大时，DeepSeek选择了一条截然不同的路径：用极致的工程优化，在有限的算力条件下实现卓越的性能。这一策略的颠覆性在于，它打破了“更多的GPU等于更好的模型”这一行业教条，将竞争维度从资本密集型转向智力密集型。DeepSeek的全量开源策略更是意义深远。在过去，顶级大模型的能力往往被封装在付费API后面，全球大多数开发者和中小企业只能使用“次一等”的模型。DeepSeek的开源，相当于把最先进的AI能力“公共品化”，极大地降低了全球AI创新的准入门槛。这一举动引发了大模型服务价格的全面下行，间接推动了AI在全球范围内的普惠化。对于CAIO来说，梁文峰的故事提供了一个重要的战略启示：在AI时代，“效率”本身就是一种最具破坏力的创新。不是每个组织都有能力烧掉数十亿美元，但每个组织都可以追求“以更少的资源创造更大的价值”，而这正是智能经济的题中之义。

9. 伊尔亚·苏茨克维 SSI联合创始人兼首席科学家

核心贡献：创立SSI后发布首个“安全原生”大模型原型，从架构层限制欺骗与权力寻求行为；开创“对齐经济学”，引发全球对AI安全企业的新一轮投资热潮。

伊尔亚·苏茨克维在2026年将AI安全从一个研究议题变为一个产业赛道。他离开OpenAI后创立的SSI（Safe Superintelligence Inc.）发布的首个“安全原生”大模型原型，展示了一条从模型架构层面内嵌安全机制的技术路径。传统AI安全方案大多采用“外挂式”策略——先训练一个强大的模型，然后通过RLHF或其他方法对其进行“矫正”。苏茨克维的“安全原生”理念则要求安全机制从模型设计的初始阶段就被纳入考量，如同建筑物的消防系统不能在落成后另行加装，而必须是设计图纸的一部分。SSI的模型在架构层限制了欺骗行为与权力寻求行为的可能性，这在全球尚属首次。“对齐经济学”是苏茨克维的另一个重要思想贡献。他系统地论证了AI安全不是一个纯粹的成本项，而是可以创造巨大经济价值的投资领域：一个可证明安全的大模型，能够进入那些对安全性有极高要求但市场空间巨大的领域——如关键基础设施控制、医疗诊断、司法辅助等——而这些领域恰恰是传统“黑箱”模型难以触及的。这一论述的逻辑力量，直接引发了全球资本对AI安全企业的投资热潮，使得“安全”从边缘议题变成主流赛道。

10. 朱松纯 北京通用人工智能研究院院长、北京大学智能学院院长

核心贡献：首创CUV数理框架，定义AGI“中国路径”；研发通用智能体“通通”，超越GPT-5等主流模型；构建大型社会模拟器（LSS），突破“社会智能”屏障。以“中国之思想，创世界之科技”的原创路线，强调以价值判断、社会认知为核心的“德力”将是智能时代人类不可替代的竞争力，为全球AI发展提供了区别于西方还原论的新范式。

朱松纯教授在2026年的贡献，代表了中国在AGI基础理论领域从“跟跑”到“并跑”乃至“领跑”的关键跃迁。他首创的CUV数理框架——融合了可计算性（Computability）、不确定性（Uncertainty）和价值（Value）三个核心维度——为通用人工智能构建了一套逻辑自洽的数学基础。与西方主流的“大数据+大算力+大模型”路径不同，朱松纯的路径强调智能的本质是对物理世界因果关系的理解和社会价值的判断能力。他研发的通用智能体“通通”在多项基准测试中超越了包括GPT-5在内的主流模型，证明了中国原创技术路线的竞争力。更具前瞻性的是他构建的大型社会模拟器（LSS），这一系统可以模拟数百万智能体在复杂社会情境下的交互行为，为理解“社会智能”提供了前所未有的实验平台。朱松纯反复强调的“德力”概念——即以价值判断和社会认知为核心的竞争力——在2026年获得了越来越广泛的共鸣。当AI可以完成越来越多的认知任务时，“知道该做什么”比“知道怎么做”更加重要，而这正是人类不可替代的价值所在。他的工作为全球AI发展提供了一套区别于西方还原论的完整世界观和方法论。

11. 杨植麟 月之暗面创始人

核心贡献：带领月之暗面发布Kimi K3，2.8万亿参数成为全球最大开源模型；以前沿级综合智能水平对标顶级闭源模型——在参与测试的模型中，Kimi K3的综合智能水平仅次于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol；以前端代码竞技榜1679分登顶，压过Claude Fable 5与GPT-5.6 Sol——凭技术壁垒在高端企业市场撕开缺口，推动中国大模型从“成本优势”转向“价值竞争”。

杨植麟在2026年完成了一个足以载入AI产业史册的壮举：他带领团队发布的Kimi K3，以2.8万亿参数的庞大体量成为全球最大的开源模型，同时在综合智能评测中紧随两大闭源旗舰模型之后，并在前端代码这一关键能力上实现了对二者的超越。这组数据背后传递的信号极为清晰：开源模型与闭源模型之间的能力差距正在急剧缩小，甚至在某些垂直领域已经出现了反超。这一突破的战略意义是多维度的。首先，它为全球企业提供了一个“不被锁定”的选择——企业可以使用性能媲美顶级闭源模型的开源模型，从而避免对单一供应商的战略依赖。其次，它改写了中国大模型在全球市场中的定位：过去中国模型主要以“成本优势”和“本地化服务”作为卖点，而Kimi K3证明了中国企业在技术硬实力上同样可以参与全球顶峰竞争。再者，前端代码竞技榜的登顶尤为值得关注，因为这意味着Kimi K3具备了在高端软件开发这一高价值场景中替代顶尖闭源模型的能力，从而可以在企业市场中获得更高的定价权和利润空间。杨植麟的案例为CAIO群体提供了一个重要启示：开源不是放弃商业价值，而是通过建立技术壁垒和生态效应，走出一条不同于闭源模式的商业成功路径。

12. 唐杰 智谱AI创始人

核心贡献：带领智谱AI于2026年1月8日在港交所成功上市；2026年6月，智谱股价一度冲高至2980港元/股，总市值突破1.3万亿港元，成为国内首家跻身“万亿市值俱乐部”的大模型企业；预言自主Agent系统（AAS）成为前沿方向，提出记忆、持续学习、自我判断三大技术支柱；前瞻性描绘“LLM OS”蓝图，为AI从“一人公司”迈向“无人公司”奠定技术路径。

唐杰在2026年将智谱AI带到了中国大模型产业的历史性高度——首家万亿港元市值的大模型企业。这一里程碑不仅是智谱一家公司的成功，更是整个中国大模型产业获得资本市场系统性重估的标志性事件。万亿市值意味着投资者不再将智谱看作一家“AI创业公司”，而是将其视为与互联网平台巨头同一量级的“下一代平台经济体”。唐杰对技术趋势的预判同样值得关注。他提出的自主Agent系统（AAS）三大技术支柱——记忆、持续学习、自我判断——精准地概括了下一代AI系统的核心能力要求。如果说当前的大模型像一个“博学但健忘的专家”（每次对话都从零开始），那么具备这三大能力的自主Agent则像一个“经验丰富且不断成长的员工”，能够在长期工作过程中积累知识、优化策略、独立判断。“LLM OS”的蓝图则进一步将想象空间打开：如果大模型成为未来计算的“操作系统”，那么在其上将会生长出无数的“应用”，而这些应用可能由Agent而非人类来开发和运营——这将是从“一人公司”到“无人公司”的范式跃迁。唐杰的入选，代表了对这种平台级愿景和将愿景转化为资本市场定价能力的高度认可。

13. 余晓晖 中国信通院院长

核心贡献：提出AI从模型能力向系统能力、静态学习向动态进化、单点智能向协同智能三大演进范式；推动全球治理标准落地，促成多国安全共识趋同；牵头建设金砖及东盟AI合作中心，推动中国方案向发展中国家普惠输出。

余晓晖院长在2026年的角色，是中国参与全球AI治理和标准制定的关键枢纽。他提出的三大演进范式——从模型能力到系统能力、从静态学习到动态进化、从单点智能到协同智能——深刻影响了中国AI产业政策的顶层设计思路，也为企业在制定技术战略时提供了清晰的认知框架。这三大范式的核心洞见在于：AI的真正价值不在于单个模型的强大，而在于模型与系统环境、数据流、业务逻辑的深度融合；AI的生命力不在于一次性训练完成后的静态部署，而在于持续学习、持续进化的动态过程；AI的未来不在于孤立的“最强大脑”，而在于多个智能体之间以及与人类之间的高效协同。在推动全球治理标准方面，余晓晖的工作体现了中国智慧的独特优势——不强求一刀切的统一标准，而是通过持续对话促成不同治理框架之间的“共识趋同”。金砖及东盟AI合作中心的建设，更是将中国在AI基础设施建设、应用落地等方面的经验，以能力共建的方式向发展中国家输出，体现了从“技术援助”向“能力共建”的理念升级。

14. 雷军 小米集团创始人、董事长兼CEO

核心贡献：推动“开源高性能大模型+具身智能落地”双轮突破，使中国模型在调用量与Agent能力上跻身全球第一梯队，并加速人形机器人进入工业制造场景。

雷军领导的小米在2026年展现出强大的“AI+硬件”协同势能。小米的战略独特性在于，它拥有全球最大的消费级AIoT设备生态——数以亿计的智能设备每天都在产生和消费数据，这为大模型训练和智能体落地提供了天然的试验场和数据飞轮。在开源高性能大模型方面，小米的投入使中国模型在调用量和Agent能力两个关键指标上跻身全球第一梯队，这验证了“终端厂商做模型”这一路径的可行性。更具想象空间的是小米在具身智能领域的布局。小米人形机器人的研发和量产推进速度显著快于行业预期，而其在工业制造场景的率先落地——即将机器人部署到小米自己的智能工厂中——提供了从研发到实际使用的最短反馈闭环。这种“自产自用”的模式，有效规避了具身智能商业化早期“有技术没场景”的困境。雷军的入选，代表了对“终端+AI+机器人”全栈战略的一种认可，这种战略可能成为未来十年消费科技企业向智能经济体转型的标准范式。

15. 埃隆·马斯克 xAI创始人，Tesla CEO

核心贡献： 确立“AGI 2026”技术奇点叙事、推动Grok模型垂直化与开源策略、启动“太空算力（Starmind）”基础设施工程、加速人形机器人（Optimus）从研发迈向量产闭环。

埃隆·马斯克在2026年继续以他特有的方式塑造着全球AI产业的话语体系和竞争格局。他提出的“AGI 2026”时间表虽然充满争议，但其叙事力量不容小觑——它制造了一种紧迫感，让政府、企业和公众意识到必须加速对AI治理和安全的思考和准备。Grok模型的垂直化与开源策略，体现了马斯克“通过开源对抗闭源垄断”的竞争哲学，这也促使整个行业围绕开源与闭源的路线之争展开更深入的讨论。而“太空算力（Starmind）”基础设施工程的启动，则体现了马斯克一贯的“从第一性原理出发”的思维方式——既然地面算力面临能源和散热瓶颈，为何不把数据中心放到太空中去？这一想法虽然短期内难以大规模落地，但它打开了人们对“算力基础设施还可以是什么样”的想象空间。Optimus人形机器人从研发到量产闭环的加速，则是马斯克将AI与物理世界深度耦合的关键布局。他将Optimus的战略地位提升到与电动车同等的高度，预示着特斯拉正在从一家“汽车公司”进化为一家“物理AI公司”。对于CAIO们而言，马斯克的案例提醒他们：定义未来的不仅是技术本身，还有围绕技术编织的叙事和动员资本、人才、政策资源的能力。

16. 姚期智 图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学人工智能学院院长

核心贡献：担任世界人工智能大会学术主席，从理论计算机科学视角厘清AI“图灵机+数据”的刚性边界，指出其为安全基石；描绘从“AI for Science”向“Quantum AI”演进路径，提出量子纠错与量子增强两阶段蓝图；倡导“人+AI”科研协作模式，推动全球协作与教育重塑。

姚期智院士在2026年以图灵奖得主的学术权威性，为全球AI讨论注入了不可或缺的理论严谨性。他对于AI“图灵机+数据”刚性边界的厘清，具有重要的哲学和实用双重意义。从哲学层面，它明确了当前AI范式的根本局限性——所有基于图灵机架构的计算系统，都受制于可计算性理论的边界，某些问题对AI而言不是“暂时没解决”，而是“在当前范式下不可解”。从实用层面，这种边界意识恰恰构成了AI安全的理论基石：认识到AI能力的边界，才能避免对AI的盲目信任和滥用。他描绘的从“AI for Science”到“Quantum AI”的演进路径，为长远规划提供了清晰的阶段性目标。在他看来，量子计算不会是AI的“突然替代者”，而是经历量子纠错（让量子计算机可靠运行）和量子增强（让量子计算在特定问题上超越经典计算）两个阶段的渐进融合。他倡导的“人+AI”科研协作模式，与当下许多“AI替代科学家”的激进叙事形成鲜明对比，更加强调人类判断力和AI计算力的互补增效，这种理性而平衡的视角在浮躁的2026年显得尤为珍贵。

17. 萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）微软公司董事长兼CEO

核心贡献：2025-2026年，纳德拉锚定微软AI平台定位，推动M365 Copilot付费席位破2000万，让AI副驾驶成为全球知识工作者标配，其AI for Good项目守护非洲500万小农生计，引领企业级AI普惠落地。

萨提亚·纳德拉在2026年将微软成功地定位为“AI时代的平台型赋能者”。微软不追求推出最炫酷的独立AI应用，而是将AI能力深度嵌入到全球数亿用户每天使用的生产力工具中——Word、Excel、PowerPoint、Teams——让用户在无需改变工作习惯的情况下自然地获得AI加持。M365 Copilot付费席位突破2000万，这是一个极具说服力的商业化里程碑：它不仅证明了AI助手有着真实的付费意愿，更意味着全球2000万知识工作者的日常工作流已经被AI深度渗透。这一数字如果继续保持增长态势，将使微软成为AI时代最大的B端订阅服务提供商。与此同时，纳德拉并未将AI的价值定义局限于商业效率。AI for Good项目守护非洲500万小农的生计，展示了AI在解决全球性挑战方面的巨大潜力——通过精准的气象预测、病虫害识别、市场价格分析等AI工具，帮助最脆弱的小农群体应对气候变化和经济波动。这种兼顾商业价值与社会价值的领导力，正是CAIO群体在智能经济时代需要学习的典范。

18. 蔡磊 渐冻症抗争者

核心贡献：利用“AI科研大脑”加速药物研发，梳理近四万篇文献，使筛选效率提升数十倍。团队在动物模型验证治愈路径，并推动十五个药物管线临床转化，为罕见病治疗带来突破。蔡磊的入选标志着AI在罕见病与生命科学领域的颠覆性力量——他以一己之力，将AI从产业工具升维为生命救援的终极杠杆，开创了“AI for Rare Disease”的全新范式。

蔡磊是2026年榜单中最特殊的一位入选者。他不是科技企业的高管，不是学术界的权威，而是一位与时间赛跑的渐冻症患者。然而他所主导的“AI科研大脑”项目，其影响力和范式意义不逊于任何一位科技领袖。在传统罕见病药物研发模式下，渐冻症这类患者群体小、市场回报低的疾病长期处于“无人问津”的境地。蔡磊利用AI技术，系统性地梳理了近四万篇相关科研文献，将药物靶点的筛选效率提升了数十倍——在生命倒计时的压力下，他跑赢了传统科研体制的速度。更令人振奋的是，他的团队已经在动物模型中验证了治愈路径，并推动十五个药物管线进入临床转化阶段。这些进展对于渐冻症患者群体而言，意味着从“无药可治”到“有药可期”的根本性转变。蔡磊的入选体现了《2026全球首席人工智能官50人》榜单的核心价值观：AI的价值不应仅以商业回报来衡量，它对人类生命的拯救、对弱势群体的关怀，同样是度量其价值的核心标尺。“AI for Rare Disease”范式的开创，正在影响越来越多的患者组织、公益基金和科研机构，将AI的力量引导到那些市场失灵但生命攸关的领域。

19. 李彦宏 百度创始人、董事长兼CEO

核心贡献：主导文心大模型系列研发与迭代，推动AI在搜索、自动驾驶、智能云等领域的规模化落地。李彦宏强调百度“芯（昆仑芯）—云（智能云）—模（文心大模型）—体（智能体）”全栈布局的优势，明确表示“拥有优秀全栈能力的公司，会在未来的AI竞争中处在一个非常有利的位置”。2026年，文心助手月活数已突破2亿。他构建的全球领先AI开放平台，加速中国AI产业化进程，为全球AI生态提供多元技术路径。

李彦宏领导下的百度在2026年展现出独特的“全栈AI公司”战略定力。当行业里许多企业聚焦于大模型单点能力的竞赛时，百度坚持“芯—云—模—体”四层全栈布局，将芯片自研（昆仑芯）、云基础设施（智能云）、基础模型（文心大模型）和应用层（智能体）串联为一个闭环。这种全栈策略的长期价值在于：当竞争对手在某一层遇到瓶颈时，全栈企业可以通过其他层的优化来弥补；而一旦全栈贯通的协同效应显现，其技术迭代速度和商业效率将远远超越单点布局的对手。文心助手月活突破2亿，这一用户规模的达成意味着百度的AI能力已经从实验室和开发者社群渗透到了广大普通用户的日常使用中。在自动驾驶领域，百度Apollo持续在多地开展无人化运营，积累了全球最丰富的L4级自动驾驶实测里程。李彦宏为中国AI产业化提供的核心启示是：应用场景和数据飞轮的规模效应，最终可以弥补甚至超越底层模型的单点差距。这种务实的产业路径，为全球AI生态贡献了一种不同于硅谷主流叙事的多元选择。

20. 梁汝波 字节跳动CEO

核心贡献：带领字节跳动完成从推荐时代到AI时代的战略转身。2026年，梁汝波将公司年度关键词定为“勇攀高峰”。他主导豆包成为国内首个日活破亿的AI原生应用；在To B领域，推动火山引擎MaaS占据中国过半市场份额，DouBao每日处理180兆个Token；以全球领先的人才战略，为AI时代全球科技产业树立了新标杆。

梁汝波在2026年带领字节跳动完成了一次教科书级别的战略转型。字节跳动曾经是“推荐算法时代”的绝对王者，但当生成式AI浪潮袭来时，这家公司展现出了极强的组织弹性和战略敏捷性。梁汝波将2026年度关键词定为“勇攀高峰”，这句看似简单的话语背后，是一个庞大组织在战略重心上的一次坚决切换。豆包成为国内首个日活破亿的AI原生应用，这个成绩的意义不亚于当年抖音的崛起——它意味着字节跳动在AI时代再次拿到了“国民级应用”的入场券，而这一次的战场从“内容分发”变成了“智能交互”。在To B战场，火山引擎MaaS占据中国过半市场份额，DouBao每日处理180兆个Token，这组数据指向一个事实：字节跳动正在成为AI时代中国企业服务市场的关键基础设施。对于CAIO群体而言，梁汝波的案例提供了一个关于“大型组织如何完成AI战略转身”的鲜活样本——它不是另起炉灶，而是在既有业务中系统性嵌入AI能力，同时孵化全新的AI原生业务，让两条腿交替发力，完成代际跃迁。

二、创新者（Innovators）——行业全球贡献（共16人）

创新者是智能经济新产业的开创者与全球引领者，在智能体、世界模型等前沿，以颠覆项目开创全新范式，创造引领性价值。

1. 田奇 华为云人工智能领域首席科学家

核心贡献：当选AAAI Fellow，推动大模型与终端场景深度融合，前瞻布局“世界模型”演进，主导端侧模型训练与高质量数据集构建，加速AI从云端向智能终端下沉，引领行业向理解复杂世界的下一代AI迈进。

田奇在2026年当选AAAI Fellow，是国际学术界对他长期贡献的认可。但他更大的影响力在产业界。他前瞻性地推动了AI从“云端大模型”向“端侧模型”的下沉，这一方向在2026年被证明极具战略远见。随着隐私保护法规趋严、实时响应要求提高以及网络带宽成本压力加大，将AI推理能力部署在终端设备上而非依赖云端调用，正在成为越来越多场景的刚需。田奇主导的端侧模型训练技术和高质量数据集构建工作，为这一趋势提供了可行的工程化路径。而他对于“世界模型”演进的布局，则体现了从“感知智能”向“认知智能”再向“理解智能”的递进式思考。在他看来，未来的AI不仅要能识别物体（感知），理解语境（认知），还要能够构建对物理世界运行规则的内部模型（理解）——只有具备这种能力，AI才能在自动驾驶、机器人操作、工业控制等高风险场景中真正可靠地运行。

2. 王兴兴 宇树科技创始人

核心贡献：定义具身智能“两个80%”量化标准，引领行业演进路标；带领宇树科技实现全球人形机器人出货量领先，推动从消费级向工业场景量产渗透；倡导模型泛化与世界模型解决数据瓶颈，加速AI向物理世界渗透进程。

王兴兴在2026年成为具身智能领域最受关注的产业领军者之一。他提出的“两个80%”量化标准——即具身智能系统在80%的常见物理场景中能够自主完成80%的任务动作——为这个年轻而喧嚣的行业提供了一个清晰的能力演进路标。在技术路线众说纷纭、能力宣称真假难辨的具身智能赛道，这样的量化标准起到了“照妖镜”和“导航仪”的双重作用。宇树科技在全球人形机器人出货量上的领先，则用市场数据证明了中国企业在这一硬科技赛道上的竞争力。尤其值得关注的是从消费级向工业场景的量产渗透——这个跨越意味着产品从“技术玩具”变成了“生产工具”，其市场空间和商业价值都呈指数级扩大。王兴兴反复强调的模型泛化能力和世界模型对解决数据瓶颈的关键作用，也与李飞飞、杨立昆等引领者的判断高度一致，表明具身智能的产业界和学术界正在围绕核心技术挑战形成共识。

3. 周靖人 阿里巴巴首席科学家

核心贡献：从零到一搭建通义大模型研发体系，推动Qwen系列跻身全球顶级开源大模型阵营；主导通义千问开源300余款模型，全球下载量突破6亿次；发起魔搭社区，汇聚2500万开发者与17万个开源模型，成为中国AI开源生态的核心基础设施；2025年晋升阿里巴巴合伙人，2026年出任集团首席科学家。

周靖人以开源普惠理念打破海外技术垄断，探索出一条“开源生态反哺技术迭代”的独特路径。在他看来，大模型的未来不属于少数巨头的封闭花园，而应成为全球开发者共建共享的公共基础设施。通义系列以宽松许可、多尺寸覆盖和持续迭代的策略，吸引了从学术机构到中小企业的海量用户，使中国AI开发者首次拥有了与欧美平等对话的“技术底座”。魔搭社区则进一步将模型、数据、算力与开发者连接成闭环生态，推动中国大模型从“追赶者”向“全球引领者”跨越。2026年他升任集团首席科学家，标志着阿里对技术路线的全面确认——以开源为矛，以生态为盾，在全球AI竞赛中走出中国特色的竞合之路。

4. 闫俊杰 MiniMax创始人兼CEO

核心贡献：带领MiniMax于2026年1月9日在港交所上市；以不到1%算力成本发布国内首个MoE架构大模型；服务全球超2.36亿用户；提出Token成核心生产力，推动AI赋能全产业链。

闫俊杰带领MiniMax在2026年初成功登陆港交所，成为继智谱之后又一家走向资本市场的大模型企业。MiniMax的差异化竞争策略十分清晰：以极高的算力效率实现有竞争力的模型性能。以不到头部企业1%的算力成本发布国内首个MoE（混合专家）架构大模型，这种“效率优先”的路径与梁文峰的DeepSeek异曲同工，共同推动了中国大模型产业从“烧钱竞赛”转向“效率竞赛”的趋势。服务全球超过2.36亿用户，表明MiniMax的产品在海外市场具有强劲的竞争力，这在当前的地缘政治环境下尤为难能可贵。闫俊杰提出的“Token成核心生产力”的论断，是对黄仁勋“Token即资产”思想在产业落地层面的延伸——当Token成为衡量AI产能的基本单位时，能够以更低成本生产更高质量Token的企业，就掌握了智能经济时代的“定价权”。

5. 周剑 优必选创始人

核心贡献： 2025-2026年带领团队实现全球首个全尺寸人形机器人千台级量产，自研具身大模型拿下九项全球第一，以全栈技术体系为全球AI机器人规模化商用树立中国标杆。

周剑的优必选在2026年实现了人形机器人产业的一个关键里程碑：全球首个全尺寸人形机器人千台级量产。在制造业领域，“千台级”往往被视为一个产品从“试制”跨越到“量产”的分水岭。这个突破的意义在于，它证明了人形机器人不再只是实验室里的昂贵样机，而是能够以合理成本、稳定质量进行批量化生产的商品。自研具身大模型拿下九项全球第一，则表明优必选在“软实力”上同样具有全球竞争力——机器人的硬件本体只是躯体，具身智能算法才是灵魂。全栈技术体系的构建，使优必选避开了对第三方关键部件的依赖，能够在国际供应链波动中保持战略自主性。周剑所代表的中国机器人产业路径，正在成为全球AI机器人规模化商用的重要参照系。

6. 朱秋国 云深处科技创始人

核心贡献：2025-2026年推出全天候人形机器人与轻量化轮足机器人，落地六大行业标准化方案，推动国产四足机器人实现海外行业突破，为全球具身智能规模化商用筑牢落地根基。

朱秋国的云深处科技在2026年展现了具身智能领域另一种重要的产品形态——四足机器人和轮足混合机器人。与人形机器人追求的“全能通用”不同，四足机器人更聚焦于复杂地形巡检、安防巡逻、野外作业等特定场景，市场需求明确且紧迫。朱秋国推出的全天候人形机器人和轻量化轮足机器人，实现了对不同应用场景的产品矩阵覆盖。六大行业标准化方案的落地，意味着产品不再以“项目制”的方式零散交付，而是形成了可复制、可培训、可维护的标准化产品体系——这是任何硬件产品实现规模化商业成功的前提。推动国产四足机器人实现海外行业突破，更是为中国智造在机器人这一战略赛道上赢得了国际声誉。

7. 沈亦晨 曦智科技创始人

核心贡献：以光计算突破摩尔定律极限，开创光电混合芯片技术路线，实现AI算力百倍提升与功耗大幅降低，率先完成规模化商用落地，为全球人工智能发展奠定新一代算力基石，破解大模型时代算力瓶颈。2026年带领公司港交所上市，成为“全球AI光算力第一股”。

沈亦晨的曦智科技在2026年代表了一条颠覆性的算力技术路线——光计算。传统的电子芯片通过电流的流动来进行计算，而光计算则是利用光子在波导中的传播来完成矩阵运算等核心计算任务。这一技术路线的理论优势极为诱人：光子在传播过程中不产生电阻热、相互之间没有电磁干扰、可以天然支持并行计算——这些特性使得光计算在AI推理特别是大模型推理场景中，有望实现百倍级的算力提升和功耗降低。曦智科技在全球率先完成了光计算芯片的规模化商用落地，将这项长期停留在实验室里的技术变成了可交付的产品。2026年公司在港交所成功上市，成为“全球AI光算力第一股”，不仅证明了资本市场的认可，也为整个后摩尔时代的算力创新打开了想象空间。对于CAIO而言，关注光计算这样的颠覆性算力技术，是确保组织在AI基础设施层面保持前瞻性的必修课。

8. 陈宁 云天励飞创始人

核心贡献：2025-2026年提出GPNPU推理芯片新范式，推出三款专用异构推理芯片，锚定“百亿Token一分钱”目标，为全球AI推理算力普惠提供中国方案。

陈宁提出的GPNPU（通用可编程神经网络处理器）推理芯片新范式，精准地回应了AI产业正在发生的一个根本性转变：随着模型参数规模增长放缓、应用部署大规模铺开，推理算力的需求正在超过训练算力。在这个大背景下，专门为推理场景优化的芯片架构，比追求“训练推理全能”的通用芯片更具性价比优势。云天励飞推出的三款专用异构推理芯片，分别针对不同的应用场景和成本要求，形成了从边缘端到云端的产品矩阵。“百亿Token一分钱”这个目标锚定了AI推理成本的终极愿景——当Token的成本降到如此之低时，AI将真正成为像水电一样廉价的公用事业，这将引爆所有那些目前因成本原因被压抑的AI应用需求。陈宁为中国乃至全球AI推理算力的普惠化，提供了一条独立于英伟达生态的差异化路径。

9. 陈天石 寒武纪创始人兼CEO

核心贡献：带领寒武纪实现国产AI算力规模化突围，打破海外厂商垄断格局，验证高投入AI芯片企业盈利路径，为全球大模型产业提供高性价比自主算力选项，重塑全球AI算力供应链多元生态。

陈天石领导的寒武纪在2026年实现了国产AI芯片从“可用”到“好用”再到“规模化采用”的关键跨越。在地缘政治压力持续加大的背景下，寒武纪的AI训练和推理芯片成为了中国大模型企业“算力自主”的重要支撑。更具产业意义的是，寒武纪验证了一条高投入AI芯片企业实现盈利的商业路径——这打破了“造AI芯片只能烧钱、很难赚钱”的行业魔咒，将吸引更多资本和人才进入这一战略赛道。陈天石为全球大模型产业提供的“高性价比自主算力选项”，正在重塑此前高度集中于单一供应商的全球AI算力供应链。一个多元、有韧性、多家供应商良性竞争的算力生态系统，对全球AI产业的长期健康发展至关重要。从这个意义上说，陈天石的贡献不仅是商业层面的成功，更具有深远的产业生态和地缘战略价值。

10. 周鸿祎 360集团董事长

核心贡献：2025-2026年推出全球首个AI原生安全体系，主导智能体互联核心标准编制，输出“发展优先、安全托底”治理思路，为全球AI产业筑牢安全落地的核心防线。

周鸿祎在2026年将360长期积累的网络安全能力与AI时代的全新安全挑战进行了深度结合，推出了全球首个AI原生安全体系。这一体系的核心思想是：AI系统面临的安全威胁——如对抗样本攻击、数据投毒、模型反向工程、智能体失控等——与传统的网络攻击有着本质差异，因此不能将传统的安全方案简单“套用”到AI系统上，而需要从AI系统的架构设计层面嵌入安全机制。他主导智能体互联核心标准的编制，更是在为即将到来的“万智能体互联时代”提前铺设安全规则。当数以亿计的AI智能体在互联网上自主交互、交易、协作时，没有一个底层的安全互信标准，整个生态系统将无法建立。周鸿祎提出的“发展优先、安全托底”治理思路，平衡了创新与管控之间的张力，为产业政策制定者提供了一条务实可行的中间路线。

11. 徐立 商汤科技董事长兼CEO

核心贡献： 2026年推动“日日新Agent”落地全国超60城，管理数百万路视觉终端，将走失老人儿童找回率提升至95%，为全球超大规模城市智能治理输出了可复制的中国范式。

徐立领导下的商汤科技在2026年将AI视觉技术与城市治理需求进行了深度耦合。“日日新Agent”在全国超过60座城市的落地，管理数百万路视觉终端，形成了全球最大规模的城市视觉智能体网络之一。这背后是极高的技术挑战：数百万路视频流的实时分析、跨摄像头目标追踪、隐私保护与数据安全合规等，每一个挑战都不容小觑。而“将走失老人儿童找回率提升至95%”这一量化指标，则是对技术价值最温暖、最有力的诠释——它不是冷冰冰的效率提升百分比，而是一个个家庭得以团聚的真实故事。徐立为全球超大规模城市智能治理输出的“中国范式”，正在被越来越多的国际城市研究和借鉴。对于CAIO而言，这个案例提供了一个重要的思考框架：AI技术的部署不能仅考虑效率最大化，更要考虑如何在隐私保护、伦理合规和社会价值之间找到最佳平衡点。

12. 阿文德·克里希那（Arvind Krishna）IBM董事长兼CEO

核心贡献：推动IBM企业级AI业务规模破95亿美元，落地全栈AI就绪解决方案，将AI从试点推进到全球企业规模化生产运营，为全球产业级AI落地输出标杆范式。

阿文德·克里希那领导下的IBM在2026年完成了对企业级AI市场的深刻布局。在许多科技公司追逐消费端AI的光鲜话题时，IBM坚守“服务企业数字化转型”这一核心阵地，推出了涵盖咨询、软件、基础设施的全栈AI就绪解决方案。95亿美元的业务规模，证明了企业级AI是一条虽然不“性感”但利润丰厚的赛道。IBM的独特价值在于，它不仅卖AI技术，更卖“怎么用好AI”的方法论——它帮助全球数千家大型企业将AI从小规模试点推进到覆盖核心业务流程的规模化生产运营。这种从“PoC困境”（永远在试点，难以规模化）中走出来的能力，恰恰是CAIO们最迫切需要学习的。IBM输出的“企业级AI落地范式”包括技术架构、治理框架、人才培养体系和变革管理方法论，这些“软实力”的沉淀，是IBM在AI时代的核心竞争力所在。

13. 万思瀚（Vasant Narasimhan）诺华集团全球CEO

核心贡献：主导诺华完成医药AI全链路体系落地，将新药靶点识别效率提升40%，推动AI辅助临床试验周期缩短25%，以医疗领域资深专家身份加入Anthropic董事会，为全球AI安全治理注入医疗刚需场景的专业判断，引领全球制药行业AI规模化落地。

万思瀚在2026年将诺华打造为全球制药行业AI应用的标杆企业。医药AI全链路体系的落地——覆盖从靶点发现、先导化合物筛选、临床前研究、临床试验设计到上市后监测的完整药物研发价值链——使诺华在新药靶点识别效率上提升了40%，临床试验周期缩短了25%。在医药行业，“时间就是生命”不是一句比喻：药物研发周期每缩短一个月，就意味着无数患者可以更早地获得救命药物。万思瀚加入Anthropic董事会的决定，则体现了制药行业对AI治理的深度参与意愿。医疗是一个“不能出错”的领域，AI在医疗场景中的安全性和可解释性要求远远高于一般应用。一个顶级制药企业的CEO直接参与顶级AI安全公司的战略决策，这种跨界安排为AI治理注入了来自“高安全要求刚需场景”的专业判断，有助于让AI治理规范更加贴近真实世界的高风险应用需求。

14. 克劳迪娅·戈尔丁（Claudia Goldin）哈佛大学经济学教授，诺贝尔经济学奖得主

核心贡献：牵头“AI与未来工作”项目，精准预判多职业的AI替代与增强拐点，为智能经济时代劳动力市场导航，直接推动多国落地“全民AI技能重塑”政策。

克劳迪娅·戈尔丁教授在2026年将她的诺贝尔奖级研究能力投向了智能经济时代最紧迫的社会议题：AI对劳动市场的冲击与重塑。她牵头的“AI与未来工作”项目，并不是简单地预测哪些职业会被AI“消灭”，而是构建了一个精细的分析框架，系统研究了不同职业在AI影响下的“替代拐点”和“增强拐点”——即在什么技术条件下，AI会替代某个职业的核心任务；以及在什么辅助条件下，AI可以显著增强该职业从业者的生产力。这一研究最宝贵的洞见在于：AI对就业的影响不是“一刀切”的，而是沿着技能光谱呈现出复杂的差异化图景。她精准预判了多个职业的AI替代与增强拐点，为政策制定者提供了宝贵的“提前量”和“路线图”。直接推动多国落地“全民AI技能重塑”政策，使得她的学术研究产生了真切的社会影响力。对于CAIO而言，戈尔丁的研究提供了一种“劳动力视角”的战略思维——在部署AI时，不仅要考虑技术和经济可行性，还要预判对组织人力资本结构的冲击，并提前设计员工的技能重塑路径。

15. 玛格丽特·维斯特格（Margrethe Vestager）全球AI治理架构师

核心贡献：2025-2026年主导落地欧盟《人工智能法案》实操细则，发布大模型反垄断联合规则，推动全球首个AI风险监管体系落地，为全球AI治理树立标杆。

玛格丽特·维斯特格在2026年完成了她从竞争监管者向全球AI治理架构师的身份升级。欧盟《人工智能法案》作为全球首部全面性的AI法规，其条文本身只是框架，真正的挑战在于制定可落地的实操细则。维斯特格主导完成的这一工作，将抽象的法律条文转化为企业可以遵循的具体合规要求——包括高风险AI系统的认定标准、数据治理要求、人类监督机制、透明性义务等。与此同时，她发布的大模型反垄断联合规则，直面AI产业的高度集中化趋势，试图在鼓励创新与防止市场滥用之间找到平衡。对于任何有志于进入欧盟市场的AI企业而言，维斯特格主导的这套监管体系已经成为必须认真研究和遵循的“游戏规则”。她为全球AI治理树立的标杆，虽然以欧洲的法律传统和价值观为基础，但其核心理念——风险分级监管、全生命周期治理、人类监督的不可替代性——正在被越来越多的国家和地区借鉴和吸收。

16. Tanya Berger-Wolf 俄亥俄州立大学教授

核心贡献：她领导NSF资助的影像组学研究所（Imageomics Institute）及美加共建的AI与生物多样性变化全球中心（ABC Global Center）。她开创性地开发了用于物种识别的Wildbook系统及生物学基础模型，将计算机视觉与生态学深度结合。Tanya Berger-Wolf指出，地球上已知物种仅有两百万种，而实际物种数量估计在3000万至5000万之间——人类正在以比命名更快的速度失去物种。她以AI为自然保护提供了“更快理解物种、指导明智保护决策”的工具，为全球“AI for Earth”提供了可复用的科学范式。

Tanya Berger-Wolf教授领导的影像组学研究所，正致力于建立生物学基础模型——类似于自然语言处理中的大语言模型，但其训练数据不是文本，而是全球各地野生动物相机陷阱、无人机航拍、卫星遥感等产生的海量图像数据。这些基础模型能够自动识别图像中的物种、个体身份和行为状态，将原本需要生态学家花费数月甚至数年完成的数据处理工作在几小时内完成。她开发的Wildbook系统，已经成为全球野生动物保护领域的标志性AI应用。这套系统利用计算机视觉技术，通过动物身上的独特纹路——如斑马的条纹、鲸鲨的斑点、长颈鹿的斑块——来识别个体，从而建立起野生动物的“社交网络”和迁徙地图。她指出的“人类正在以比命名更快的速度失去物种”这一事实，赋予了她的工作一种迫切的使命感。在AI产业界热衷于追逐更高参数、更强性能的2026年，Tanya Berger-Wolf提醒我们，AI最具价值的应用可能不是生成更逼真的视频，而是帮助人类理解、珍惜和保护这个星球上正在快速消失的生命多样性。

三、实践者（Practitioners）——行业产业杰出贡献（共14人）

他们深耕于非AI原生行业，以“人工智能+”为犁，在广袤的产业土壤中兑现智能经济的真实价值。

1. 姚顺雨 腾讯CEO/总裁办公室首席AI科学家

核心贡献：是全球AI智能体核心范式ReAct的提出者，主导腾讯混元Hy3全开源大模型落地，以极低推理成本赋能全球中小开发者，提出“AI下半场重评估重落地”的行业共识，为全球AI产业从技术竞赛转向实用化贡献了关键路径。

姚顺雨在AI学术界和产业界都具有深刻的影响力。他是AI智能体核心范式ReAct（Reasoning + Acting，推理与行动交替）的提出者——这一范式已经成为当前绝大多数AI智能体系统的思想基础。在腾讯，他并没有停留在学术发表层面，而是将前沿思想转化为可落地的产品。他主导腾讯混元Hy3全开源大模型的落地，特别强调极低推理成本的目标，这背后是一种“让最广大的开发者群体用得起AI”的价值取向。他提出的“AI下半场重评估重落地”的行业共识，精准地诊断了当前AI产业的“泡沫痛点”：大量资源投入到模型能力的军备竞赛中，但如何科学评估模型在实际业务场景中的表现、如何将模型能力真正转化为生产力提升，这些“落地最后一公里”的问题并未得到足够重视。姚顺雨为全球AI产业从技术竞赛转向实用化的贡献在于，他在学术、开源生态、产业应用三个层面上同步发声，推动整个行业将注意力从“发论文”和“刷榜单”转向“交业务账”。

2. 张林峰 深势科技创始人兼首席科学家

核心贡献：作为科学智能领域青年旗手，2025-2026年推出全球首个数智化生命科学研究平台，搭建百万级用户科研空间站，以AI驱动科学发现，践行“AI for Science，Science for everyone”的愿景。

张林峰是AI for Science领域最具代表性的青年科学家创业者之一。深势科技在2026年推出的全球首个数智化生命科学研究平台，将AI分子模拟、量子化学计算等前沿工具进行了产品化封装，让那些不具备深厚计算科学背景的生物学家、药物化学家也可以便捷地使用这些AI工具。搭建百万级用户的科研空间站，意味着这一平台已经在全球科研社群中获得了广泛的采用和信赖。张林峰提出的“AI for Science, Science for everyone”愿景，具有一种强烈的民主化精神——先进的科学计算工具不应该被少数拥有超算中心资源的顶级机构所垄断，而应该像水和电一样，让全球每一位有需求的科研工作者都能便捷获取。这一愿景在2026年获得了越来越多的产业共识和资本支持，AI for Science正在从一个小众的交叉学科方向，发展成为万亿级的产业赛道。

3. 阿明·纳赛尔（Amin Nasser）沙特阿美总裁兼CEO

核心贡献：他主导的“石油AI全链接项目”，通过地震数据AI解释、钻井Agent，将新油气田发现周期缩短35%。他的绿氢Agent调度项目，正帮助沙特进行历史性转型。

阿明·纳赛尔领导下的沙特阿美，在2026年展示了AI对传统能源行业最深刻的重塑力量。“石油AI全链接项目”不是零散地在某一个环节引入AI，而是在油气勘探、钻井、生产、运输全链路上系统性地部署AI智能体。地震数据AI解释将过去需要地质学家团队数周分析的工作压缩到数小时，钻井Agent则能够在复杂地质条件下自主调整钻进参数，极大地降低了钻井事故率。新油气田发现周期缩短35%，这个数据直接转换为数百亿美元的潜在价值。更具战略意义的是他的绿氢Agent调度项目。沙特正在推动从石油经济向氢能经济的历史性转型，而绿氢的生产、储存、运输和销售涉及极为复杂的能源调度优化问题，这正是AI最擅长的领域。纳赛尔的入选，代表了对传统行业巨头在AI时代可以扮演“超级实践者”角色的一种肯定——当拥有海量行业数据和丰富应用场景的传统巨头系统性拥抱AI，其产生的经济效益甚至可能超过许多纯AI公司。

4. 朱一明 长鑫科技董事长、兆易创新创始人

核心贡献：依托“兆易+长鑫”虚拟IDM模式，实现国产DRAM规模化量产，2026年跻身全球第四大DRAM厂商，大幅缓解全球AI算力存储缺口，为全球AI供应链安全与算力普惠提供核心支撑。

朱一明在2026年带领长鑫科技跻身全球第四大DRAM厂商，这一突破的战略价值在AI时代被极大地放大。AI大模型的训练和推理对高带宽存储器（HBM）和高速DRAM有着惊人的消耗，存储已经成为AI算力系统中与GPU同等重要的核心部件。在此之前，全球DRAM市场高度集中于三星、SK海力士、美光三家厂商，任何供应链波动都会引发全球AI产业的连锁反应。长鑫的规模化量产成功打破了这一寡头格局，为全球AI算力供应链注入了多元性和韧性。朱一明依托的“兆易+长鑫”虚拟IDM模式——由兆易进行设计、长鑫负责制造——也为全球半导体产业提供了一种不同于纯代工和纯IDM的第三条道路。对于CAIO而言，关注存储供应链的多元化和安全，与控制GPU算力成本同样重要，因为数据是AI的“燃料”，而存储器就是AI的“油箱”。

5. Shikoh Gitau 肯尼亚AI学者

核心贡献：提出“最小可行智能”理念，推动非洲依托中国开源AI平台，低成本开发本土小语种垂直场景模型，为非洲数字转型与AI普惠落地作出关键贡献。

Shikoh Gitau在2026年提出的“最小可行智能”理念，是“最小可行产品”方法论在AI普惠化领域的创造性迁移。她深刻地洞察到，对于非洲和其他全球南方国家而言，追求拥有千亿参数的大模型既不现实也不必要。她主张利用中国的开源AI平台，以极低的成本开发针对本地小语种（如斯瓦希里语、豪萨语、阿姆哈拉语等）和垂直场景（如农业病虫害识别、基础医疗问诊、小额金融风控等）的轻量级实用模型。这些模型或许无法写出华丽的诗歌，但可以帮助农民识别庄稼的病变、帮助乡村医生进行初步诊断、帮助小商户获得贷款——这才是AI普惠的应有之义。Shikoh Gitau的工作提醒全球AI产业：在追逐AGI宏大叙事的同时，不要忘记那些被主流AI研发体系遗忘的语言和人群。她的实践为“AI for Good”提供了最为朴素的注解：好的人工智能，是能让最普通的人生活变得更好的人工智能。

6. 宣明 长光卫星技术股份有限公司创始人

核心贡献：建成全球最大亚米级商业遥感星座“吉林一号”，依托117颗在轨卫星实现全球每天38-40次重访，为全球170余国提供遥感信息产品，将航天遥感数据转化为AI可用的核心资产，开创太空智能数据经济。

宣明领导建成的“吉林一号”星座，在2026年成为全球规模最大的亚米级商业遥感卫星星座。117颗在轨卫星实现对全球任意地点每天38-40次的重访，意味着地表上发生的变化几乎可以被实时捕捉和记录。但卫星上天只是第一步，真正创造价值的是将这些海量遥感数据转化为AI模型可以消化的结构化信息。宣明的团队在这方面进行了大量基础性工作，包括遥感图像的自动化标注、地物分类模型的训练、变化检测算法的优化等，将原始的卫星影像转化为可以直接输入AI模型的“数据资产”。这些数据被全球170多个国家的政府、企业和研究机构使用，应用场景涵盖农业估产、城市规划、灾害监测、金融分析等广泛领域。宣明开创的“太空智能数据经济”，是智能经济从地球表面向太空延伸的生动例证——当轨道上飞行的每一颗卫星都成为一个数据采集和智能分析节点，太空基础设施就成为了智能经济的“天基算力层”。

7. 安迪雅（Andreea LACHAPELLE）欧莱雅全球首席人工智能官

核心贡献：2026年以“AI向美”战略引领美妆科技变革。她在世界人工智能大会上明确AI“为所有人创造更美未来”的愿景，主导“AI向美”主题活动落地，并推动与火山引擎等中国科技企业深度合作，加速AI在美妆研发与消费者体验中的本地化应用，以技术创新赋能美丽事业。

安迪雅在2026年将“美”这个看似与AI距离最远的行业变成了AI应用的前沿阵地。她提出的“AI向美”战略，围绕两大核心轴线展开：一是将AI深度融入美妆研发，通过AI分析皮肤图像、环境数据和成分作用机理，实现从“千人一面”到“一人千面”的精准护肤和彩妆方案；二是利用AI重塑消费者体验，包括虚拟试妆、AI皮肤诊断、个性化产品推荐等，让消费者在购买前就能获得高度个性化的使用预览。推动与火山引擎等中国科技企业的深度合作，体现了她敏锐的地域化战略意识——中国是全球最大的美妆消费市场之一，与本土技术平台深度绑定，是在这个市场上实现AI应用快速落地的关键。安迪雅的案例为消费品行业的CAIO们提供了一个启发：AI在消费端的应用，最关键的竞争维度不是模型的参数规模，而是将AI能力无缝嵌入消费者熟悉的购买和使用场景中的产品设计能力。

8. Charles Holive 巴黎银行首席人工智能官

核心贡献：深耕AI领域二十余年，先后在摩根大通、百事实现超1.5亿美元EBIT增益与全球快消AI转型，2026年主导巴黎银行全行AI战略落地，推动智能体规模化应用。

Charles Holive是金融行业AI应用领域一位经验丰富的老将。他在摩根大通期间实现的超1.5亿美元EBIT增益，来自对交易策略、风险管理、客户服务等多个核心环节的AI优化，每一笔增益都有明确的财务账本作为支撑。在百事的经历则让他积累了跨行业的AI转型视野——快消行业的供应链优化、需求预测、营销自动化等场景，与银行业虽有差异，但AI的核心方法论是相通的。2026年他主导巴黎银行全行AI战略落地，推动智能体在信贷审批、反欺诈、合规审查、个性化财富管理等领域的规模化应用。在高度监管的欧洲银行业环境中推动AI落地，需要平衡创新与合规、效率与稳健之间的微妙张力。Charles Holive的经验为全球金融行业的CAIO们提供了一个重要参考：AI在金融领域的成功，不仅取决于模型的准确率，更取决于能否建立起让监管者、董事会和客户都信赖的AI治理体系。

9. 菲利普·兰巴赫 施耐德电气首席人工智能官

核心贡献：推动AI嵌入施耐德全业务线，搭建全球AI创新网络，推出EcoStruxure智能方案，落地普陀灯塔工厂等标杆项目，提出“算电协同”框架，大幅降本增效减碳，引领能源与工业数字化转型。

菲利普·兰巴赫在2026年将施耐德电气这个“工业老兵”转变成了AI在能源管理和工业自动化领域的“超级应用场景”。他推动AI嵌入施耐德的全业务线——从智能配电、楼宇自动化到工业控制，让AI成为这些传统优势产品的“大脑”。EcoStruxure智能方案的升级，使得分布在各地的工厂、楼宇、数据中心能够实现能源消耗的实时优化，在保证生产和服务质量的前提下最大化能效。普陀灯塔工厂等标杆项目的落地，为“智能制造+绿色制造”提供了可参观、可量化的样本。他提出的“算电协同”框架则具有前瞻性的产业洞察力——随着AI算力中心成为全球最大的新增电力消费场景之一，算力的布局必须与电力基础设施的规划协同进行，否则将引发局部的能源供需失衡。这一框架正在被越来越多的数据中心运营商和电力公司采纳，成为智能经济时代基础设施规划的重要参考。

10. 贾佳亚 思谋科技创始人兼CEO

核心贡献： 2026年当选ACM会士；带领思谋科技冲刺“工业AI智能体第一股”；发布IndustryGPT 2.0；推动工业智能体在全球超730家企业大规模落地，引领AI从消费端向工业制造核心场景深度渗透。

贾佳亚带领的思谋科技在2026年定义了“工业AI智能体”这个细分赛道。相较于消费互联网领域的AI应用，工业制造场景对AI的可靠性、可解释性和实时性要求呈指数级上升——一条产线停机的代价可能高达每分钟数万美元。IndustryGPT 2.0的发布，表明思谋科技正在将大语言模型的泛化能力与工业垂直场景的深度知识进行融合，打造工业领域的“AI专家系统”。在全球超过730家企业的大规模落地，证明了这一方向的商业可行性。思谋科技冲刺“工业AI智能体第一股”的意义还在于，它为资本市场提供了一个区别于“基础模型公司”和“消费AI公司”的第三种AI投资标的——扎根实体经济、服务制造业升级的“深科技型AI企业”。贾佳亚本人当选ACM会士，则意味着他的工作在产业界和学术界都获得了最高级别的认可，这种跨界影响力正是创新者最需要的。

11. 李琤洁 美年大健康首席数智运营官

核心贡献：落地医疗健康专属大模型，将“ALIGN”AI方法论适配健康筛查全流程，打通医检数据全链路闭环，构建普惠型AI健康服务体系，推动行业数智运营效率实现跨越式提升。

李琤洁在美年大健康推动的AI转型，触及了中国医疗健康体系中最庞大但往往被忽视的一环——大规模健康筛查。她落地的医疗健康专属大模型，并非面向顶级三甲医院的疑难杂症诊断，而是针对每年数以千万计的体检人群，在肺结节检测、眼底病变筛查、心电图分析等高通量筛查场景中实现AI辅助诊断。她提出的“ALIGN”AI方法论——涵盖数据治理（Alignment）、流程集成（Linkage）、智能决策（Intelligence）、治理合规（Governance）、网络协同（Network）五个维度——为医疗健康行业的AI落地提供了一套系统化的管理框架。打通医检数据全链路闭环，解决了困扰健康体检行业多年的“检而不管、管而不连”的数据孤岛问题。李琤洁的工作证明，AI在医疗健康领域的最大价值，不在于替代顶级专家，而在于将顶级专家的诊断能力以极低成本扩展到亿级人群的日常健康管理中。

12. 唐剑 美的首席AI官

核心贡献：作为美的首席AI官，搭建起集团AI研发体系，推出美言大模型与“小惟”家庭服务机器人，落地全屋主动智能方案，牵头参与AI安全国标制定，推动家电产业向AI智能化深度转型。

唐剑在美的搭建的集团AI研发体系，为这家全球最大的家电企业注入了一个“AI大脑”。他推出的美言大模型并非追求与顶尖科技公司比拼通用性能，而是围绕智能家居的核心场景——语音交互、环境感知、能耗管理、设备协同——进行深度优化，打造极致低延迟、高隐私保护的家庭智能助手。“小惟”家庭服务机器人的推出，标志着美的最具战略意义的品类延伸——从生产固定的家电设备，到制造可以自主移动、与家庭成员互动的家庭服务机器人。全屋主动智能方案的落地，实现了从“被动响应指令”到“主动预判需求”的体验跃迁：空调在主人到家前已调至适宜温度，热水器在主人洗澡前已预热好足量热水，冰箱在食材短缺时自动生成采购清单——这些场景在2026年已经从概念变成数千万家庭的日常。唐剑的实践表明，家电产业的AI化不是简单地在产品上加一块智能屏或一个语音助手，而是从产品定义、研发体系到用户关系的根本性重构。

13. 李鹏 南方电网首席人工智能官

核心贡献：2026年，李鹏作为南方电网首席人工智能官，牵头完成电力多模态大模型迭代升级，落地电碳算协同运营系统规模化部署，推动配网规划智能体入选世界人工智能大会“镇馆之宝”，引领电力AI技术实现全球领先突破。

李鹏在南方电网推动的电力AI实践，关系到一个国家最根本的基础设施安全与效率。电力系统是公认的AI应用难度最高的领域之一：实时性要求极高（频率波动以毫秒计），安全容错度极低（事故可能导致大面积停电），物理约束极为复杂（发电、输电、配电、用电之间必须时刻保持精确平衡）。李鹏牵头完成的电力多模态大模型，融合了结构化数据（电网潮流数据）、时序数据（负荷曲线）、图像数据（设备巡检影像）和文本数据（调度规程）等，实现了对电力系统状态的综合感知和决策支持。电碳算协同运营系统则是响应“双碳”目标的创新实践——它将电力调度、碳排放核算和AI算力调度三者进行联合优化，在保证电网安全的前提下最大化绿电消纳比例。配网规划智能体入选世界人工智能大会“镇馆之宝”，是对这一实践成果的行业最高级别认可。李鹏的案例为全球能源电力行业的CAIO们提供了重要参照。

14. 夏华夏 美团首席科学家兼AI负责人

核心贡献：夏华夏深耕生活服务AI与具身智能领域，落地全球首个规模化L4无人配送场景，搭建全自研无人配送技术体系，参与制定智能网联配送车行业标准，2026年牵头推进人形机器人前沿研究，为全球实体产业AI落地提供了标杆范式。

夏华夏领导的美团AI团队在2026年实现了AI从“数字世界”到“物理世界”的标志性跨越。全球首个规模化L4无人配送场景的落地——这意味着在指定区域内，无人物流配送车可以完全自主地完成从商户到消费者的端到端配送，无需人类安全员随车监控。这不仅是一个技术上的里程碑，更是一个商业模式的验证：当人力成本持续上升，而无人配送车的成本随规模下降，两条曲线将在某个时点交汇，届时无人配送的经济账将全面优于人工配送。夏华夏搭建的全自研无人配送技术体系，涵盖了感知、决策规划、控制、远程监控等全栈能力，避免了在核心环节被卡脖子。他参与制定智能网联配送车行业标准的工作，则为整个新兴行业的规范化发展铺设了轨道。2026年牵头推进人形机器人前沿研究，更是将美团的AI能力向更通用的物理操作场景拓展，为本地生活服务的终极自动化储备核心技术。

第三部分：2026年智能经济趋势与CAIO角色洞察

透过这50位领袖及其主导的项目，可以清晰地看到2026年智能经济变局的五条主线。这些主线并非彼此孤立，而是相互交织、彼此强化，共同构成智能经济从“浅水区”驶向“深水区”的完整图景。

1. 世界模型开启“物理AI”新纪元，竞争主战场从聊天框走向物理世界

过去两年，公众和资本对AI的关注主要集中在对话、写作、绘画、音乐等数字内容生成领域。但2026年，一个清晰的共识正在形成：这些场景只是AI价值的冰山一角，水面之下，是对物理世界的理解、模拟和操作能力，这才是AI创造万亿美元级经济增量的主战场。

李飞飞的World Labs和杨立昆的AMI Labs均在2026年初完成超10亿美元融资，清晰表明资本已押注下一轮AI竞争将发生在自动驾驶、机器人、工业控制、AR/VR和智能制造中。这两笔融资加在一起超过20亿美元，几乎相当于许多发展中国家全年对AI的总投资额。资本是最敏锐的探针，其流向揭示了产业的未来。对CAIO而言，这意味着在制定组织的AI战略时，必须将视野从“文本和图像”扩展到“物理和空间”。如果你的AI战略只覆盖了数字世界，那你只看到了智能经济的半张地图。

从榜单结构来看，引领者中超过半数（何庭波、黄仁勋、李飞飞、杨立昆、雷军、埃隆·马斯克等）的核心项目直接指向物理AI与具身智能。创新者中，王兴兴（宇树科技）、周剑（优必选）、朱秋国（云深处科技）等人已将人形机器人和四足机器人从实验室推向规模化量产与行业落地。实践者中，夏华夏的美团无人配送体系已在全球率先实现规模化L4级运营。这股从“引领者—创新者—实践者”贯穿的物理AI浪潮，覆盖了从底层的世界模型架构（引领者）、中层的机器人产品化（创新者）到应用层的规模化场景落地（实践者），形成了一个完整而强大的产业推力链条。物理AI已不再是概念，而是正在发生的产业现实。

CAIO须确保组织具备在物理世界部署AI的战略能力。这包括但不限于：建立对世界模型技术路线的判断力；储备或接入具身智能所需的数据、算力和人才资源；重新设计业务流程以容纳AI智能体作为“物理同事”参与协作；以及从安全、责任和法律层面，为AI在物理世界的行动后果建立完备的治理框架。

2. “基础设施即权力”，万亿平台经济体崛起

智谱AI市值突破万亿、Kimi K3以2.8万亿参数长文本范式震惊世界、NVIDIA算力成本持续降低，这些事件在2026年共同指向一个深刻的结构性变革：模型层正从单一的性能竞赛走向通用平台、垂直冠军等多种范式的分化与共存。智能经济的基础设施层正在进入“战国时代”。

2026年，智谱与MiniMax相继登陆港交所，标志着大模型从烧钱阶段进入资本市场验证阶段。资本市场要求的不再只是“技术有多炫酷”，而是“有没有可持续的商业模式”和“能否构建护城河”。智谱市值一度突破1.3万亿港元，而Kimi估值已突破300亿美元。这两家公司的估值逻辑截然不同：资本市场将智谱视作一个“平台经济体”——它不仅有模型，还有开发工具、应用生态和政企服务网络；而Kimi则更像一个以“技术尖峰”驱动的价值锚点——它凭借在特定高价值能力（如超长文本处理、代码生成）上对标甚至超越闭源旗舰的表现，赢得了高端开发者社区的追捧和相应的估值溢价。这两种估值逻辑的并存，标志着大模型产业的估值体系正在走向成熟和多元化：平台型企业和尖刀型企业都可以获得资本市场的认可，关键是找到自己的价值锚。

与此同时，字节跳动梁汝波推动豆包成为国内首个日活破亿的AI原生应用，火山引擎MaaS占据中国过半市场份额，揭示了另一种基础设施权力的构建路径——以海量用户流量和云服务渗透率，将模型能力分发到千行百业。当模型层的技术差异随着时间推移可能逐渐收窄，谁掌握了分发渠道和客户关系，谁就在产业链中占据了更稳固的“收费站”位置。CAIO的首要任务之一，是在基础设施层和模型层为组织争取战略主动权。这不仅是技术选型的问题，更是关于供应链安全、成本结构、生态锁定和战略自主性的综合性决策。选择自研还是外采？拥抱开源还是绑定闭源？单一供应商还是多云多模？这些问题的答案，将决定组织在智能经济时代的生存底线和发展上限。

3. AI科学家重塑科研范式，选题能力成为核心竞争力

继哈萨比斯因AlphaFold获得2024年诺贝尔化学奖后，AI在科学发现中的角色已从“辅助工具”升级为“核心驱动力”，这一趋势在2026年以令人震撼的速度加速演化。过去，科学家提出假设，AI帮助验证；现在，AI开始自主提出假设、设计实验、迭代方案，科学家更多地扮演“选题者”和“判断者”的角色。这种分工的根本性调整，正在重新定义“科研生产力”的内涵。

2026年的几个里程碑事件清晰地勾勒出这一变革的轮廓。浙江大学“求是引擎”实现千步级长程自主科研——这里的“千步”不是指计算步骤，而是指从文献调研、假设生成、实验设计、模拟验证到结论归纳的完整科研推理链条长达数千个逻辑步骤，全部由AI自主完成。这意味着AI已经具备了在复杂科研问题上进行“长程规划”的能力，而不仅仅是完成单个子任务。上海“Golab”五天无人干预完成135项真实科研任务，则将这一能力从演示推向实战——135项任务覆盖了化学合成、材料制备、生物实验等多个领域，全程无人类干预，且成功率令人瞩目。深圳“机器人科学家”攻克磁性微球等关键材料，展示了“物理AI”在材料科学中的巨大潜力——它不仅能思考，还能动手。国家天文台部署的全球首个大模型驱动太阳望远镜多智能体系统，则将AI科学家的边界推向了宇宙观测的最前沿。

Tanya Berger-Wolf领导的影像组学研究所正在开发生物学基础模型，将AI与生态学、保护生物学深度融合。她的工作提醒我们，AI科学家的应用场景不仅限于“高能物理”和“药物研发”这些资本密集领域，同样可以服务于那些长期以来缺乏科研经费关注的生态保护基础工作。当AI将数据处理的效率提升数百倍时，那些曾经因为数据量过大而无法开展的研究——如全球物种分布变化、迁徙模式追踪、生态系统健康评估——突然变得可行了。

对于CAIO，尤其是那些身处科研密集型组织（制药企业、材料公司、能源企业、科研院所等）的CAIO，这一趋势意味着必须重新思考组织的研发战略和人才结构。未来科研分工将被彻底改写——文献检索、实验设计迭代、数据清洗等环节被AI大幅压缩甚至完全自动化，真正关键的是科学家的选题能力、实验判断和跨学科直觉。能够提出“对的问题”的人，将比能够“解决问题”的人更加稀缺和珍贵。CAIO在科研机构中的角色将从“AI工具采购者”转变为“科研范式转型的总设计师”——他们需要重新设计研发流程，建立人机协作的新规范，并在组织内部培育“AI原生”的科研文化。

4. WAICO与《北京共识》构建全球智能经济的“互操作层”

如果说2025年各国还在各自为政地探索AI治理路径，那么2026年，全球AI治理进入了“求同存异、共建互认”的新阶段。两个标志性事件推动了这一转变：维斯特格主导落地的欧盟《人工智能法案》实操细则，和29国共同签署成立的WAICO，以及《首席人工智能官北京共识》的发布。它们共同构成了全球智能经济的“制度互操作层”——不同国家和地区的治理框架之间可能不完全一致，但通过持续对话和机制化安排，可以实现基本的相互认可和协调运作。

维斯特格的工作代表了AI治理的“欧洲路径”——以风险分级为基础，以基本权利保护为核心，通过清晰的法律义务和严厉的惩罚机制来约束AI的开发和部署。余晓晖等人推动的中国方案则更加强调“发展优先、安全托底”的平衡，注重通过产业政策引导和标准体系建设来推动负责任AI的发展，并通过金砖及东盟AI合作中心将中国经验向发展中国家输出。两者看似出发点不同，但在2026年出现了明显的“共识趋同”——双方都认可需要对高风险AI系统进行全生命周期的监管；都认同AI治理不能仅依靠企业自律，需要政府的制度性供给；都在探索如何让监管既保障安全又不扼杀创新。

2026年7月16日，29国共同签署协定在上海成立WAICO——这是全球首个独立的政府间AI国际组织，总部永久落户上海。WAICO的成立具有深远的制度意义。在此之前，全球AI治理的主要平台是G7、G20、联合国等既有多边机制，AI只是其众多议题之一。WAICO的诞生，标志着AI治理获得了独立的、专门的多边制度平台。这意味着AI治理的议题优先级将大幅提升，也意味着围绕AI规则的博弈将更加制度化、常态化。对于企业的CAIO而言，WAICO意味着未来需要关注的监管信号源将更加多元——不再仅仅盯着欧盟和美国的动向，上海的WAICO总部也将成为AI治理规则的重要策源地。

《首席人工智能官北京共识》的发布，则是从“岗位能力标准”的维度为全球AI治理提供了一个务实的落地抓手。共识提出的CAIO四大能力支柱——战略引领力、技术驾驭力、风险治理力、生态构建力——首次以“岗位能力模型”替代了对个人能力的单点期待。这意味着CAIO不再是一个只能依赖“天降英才”的稀缺席位，而是一个可以通过系统化培训、考核和认证来批量化培养的管理岗位。这种从“精英艺术”到“管理科学”的转变，对于全球企业和公共部门大规模部署AI、确保AI治理的普遍落地具有根本性的推动作用。合规不再是成本，而是信任溢价和竞争优势。那些率先按照《北京共识》能力模型建设和认证CAIO团队的组织，将在全球市场竞争中获得额外的“治理信用”。

5. 实践者兑现“人工智能+”的真实价值：智能经济的终极形态是万物智能

李琤洁的医疗健康、李鹏的电网、阿明·纳赛尔的石油、夏华夏的无人配送、Shikoh Gitau的非洲农田、安迪雅的美妆、Charles Holive的金融、菲利普·兰巴赫的能源管理、唐剑的智能家居、宣明的太空遥感……这串名字和项目横跨了你能想到的几乎所有实体经济门类。他们共同证明了2026年最核心的产业洞察：智能经济的最大增量不在虚拟世界，而在对物理世界千行百业的重构。当新闻头条还在追逐大模型的参数竞赛时，真正的价值创造正静水流深地发生在工厂车间、输电线路上、田间地头、手术室里和零售货架之间。

这些实践者交出的不是精美的PPT或炫目的Demo，而是可量化、可审计、可复制的经济账。诺华新药靶点识别效率提升40%，沙特阿美新油气田发现周期缩短35%，商汤将走失老人儿童找回率提升至95%，美年大健康通过AI将大规模筛查的效率实现跨越式提升——每一个数字背后，都是真金白银的成本节约、效率增益或社会价值的兑现。这本“经济账”是智能经济最坚实的底座。没有它，再多关于AGI的豪言壮语都是空中楼阁。

实践者的成功有一个共同特征：他们不是简单地“在现有业务流程上涂抹一层AI”，而是以AI为核心重新设计了业务流程本身。菲利普·兰巴赫提出“算电协同”框架，是把能源管理和算力调度这两个原本独立的系统进行了底层打通，实现了联合优化。李鹏的电碳算协同运营系统，则进一步将碳排放核算纳入优化目标，让电力系统的运行逻辑从单纯的“安全+经济”升级为“安全+经济+绿色”三重目标协同。夏华夏的无人配送系统，不是简单地在快递车上加装摄像头和芯片，而是重构了整个末端物流的履约链条。这种“以AI为原点的业务重构”思维，是CAIO与传统的CTO或数字化转型负责人的根本区别所在。

Shikoh Gitau在非洲推动的“最小可行智能”实践，则提供了一个关于AI普惠化的珍贵范本。她没有被大模型的“军备竞赛”叙事裹挟，而是务实地利用开源平台，针对本土最紧迫的场景——小语种信息获取、农业病害诊断、基础医疗问诊——开发极致低成本的实用模型。这提醒全球AI产业：智能经济的普惠不仅需要向下“覆盖”，更需要向前“适应”——去适应那些基础设施薄弱、数据稀疏、购买力有限的市场的特殊约束条件。能够在这些约束条件下创造价值的AI，才是真正“智能”的AI。

从美妆到金融，从能源到生物医药，从家电到航天遥感——实践者们正在用可量化的经济账证明：AI不是漂浮在云端的概念，而是深耕在产业土壤中的生产力。CAIO的真正战场，就在这些亟待被智能化的、最传统、最广阔的产业场景里。他们的工作不炫酷，但足够深刻；他们的故事不被媒体广泛报道，但正在以静水流深的方式改变着这个世界的运行方式。

第四部分：结语与倡议

《2026全球首席人工智能官50人》榜单，描绘的是一幅在“韬定律”创新理论启示，以万亿市值平台和震撼世界的创新产品为引擎，由WAICO和《北京共识》保驾护航的智能经济体全面崛起全景图。

2026年是智能经济从“元年”走向“深化”的关键转折年。2025 年全球人工智能市场规模‌为‌7575.8 亿美元‌，AI资本开支进入万亿美元时代。Kimi K3以2.8万亿参数登顶全球最大开源模型；智谱AI市值一度突破万亿港元；WAICO在上海成立，29国共建全球AI治理新秩序。在这一年里，CAIO的角色从“技术负责人”进化为“经济架构师”——他们不再只是CEO的技术军师，更是组织在面对智能经济浪潮时，确保向善、负责、可持续航行的压舱石。

当AI开始作为“定律发现者”“世界模型”“千亿平台”“超级同事”自主行动时，CAIO的责任空前重大。他们需要同时驾驭技术创新与商业落地、效率追求与安全底线、组织利益与社会公益、全球视野与本土深耕这四对张力。历史上还从未有过哪个岗位，需要在一个人的头脑中同时容纳如此之多的相互对立又彼此依存的目标。但智能经济时代，这恰恰是CAIO的日常。他们是智能经济新大陆上探索、擘画、落地的总架构师，是智能经济体中最活跃的“企业家”群体。

基于对2026年趋势的观察和对50位领袖实践的研究，我们提出以下倡议：

以《首席人工智能官北京共识》为能力基准，系统化培养和认证CAIO人才，使“负责任”成为智能经济时代可复制的管理科学。《北京共识》提出的四大能力支柱——战略引领力、技术驾驭力、风险治理力、生态构建力——与四维评价模型，为全球CAIO能力建设提供了可度量、可复制的成长路径。我们呼吁各国政府、行业协会、高等教育机构和企业培训体系，将这四大能力支柱融入AI领导力培养的课程设计和认证标准中，让优秀的CAIO不再依赖偶然出现的“超级个体”，而成为可以被体系化培养的管理人才。当每个部署AI的组织都拥有一位合格的CAIO时，全球AI治理的“最后一公里”才能被真正打通。

依托世界人工智能合作组织（WAICO）平台，共建“全球智能体行为登记与追溯框架”，夯实智能经济的信任基石。随着数以亿计的AI智能体在互联网上自主交互，当它们代表不同的利益主体进行交易、谈判、决策时，如何在匿名的数字空间中确认“谁在为谁负责”将成为智能经济最根本的制度需求。WAICO以共商共建为治理原则，致力于推动AI的受益、安全、公平、健康与有序发展。我们倡议在WAICO框架下，由各成员国共同推进智能体身份登记、关键行为追溯、责任归属认定等基础机制的建立。这不仅是监管的需要，更是商业信任的需要——正如公司登记制度是现代市场经济的基础设施一样，智能体登记制度也将成为智能经济的信任基石。

将项目的社会总收益作为核心评价，引导资本和创造力流向能够弥合数字鸿沟、推动人类可持续发展的智能体项目，确保智能经济的成果为全人类所共享。从蔡磊的AI科研大脑加速罕见病药物研发，到Shikoh Gitau的非洲小语种模型，从Tanya Berger-Wolf的AI生物多样性保护，到纳德拉的AI for Good守护非洲小农——这些项目证明：AI的终极价值不在于参数的堆叠，不在于算力的竞赛，不在于估值的高低，而在于对人类福祉的真实增进。我们呼吁投资机构将社会总收益纳入AI项目的评估模型，呼吁政府AI采购标准中加入社会价值权重，呼吁CAIO在汇报商业ROI的同时也汇报社会ROI。只有当资本、政策和人才协同流向那些同时创造商业价值和社会价值的AI项目时，智能经济才能真正成为普惠的经济。

这50位领导者，以及他们所代表的全球数以万计的CAIO，正在共同书写人类与智能共生的新篇章。他们手中的项目，可以是让工厂更高效的数字大脑，可以是让电网更绿色的调度系统，可以是让罕见病患者看到希望的生命引擎，可以是让濒危物种获得庇护的数据之眼。他们的每一个决策，都在为“AI向何处去”这个时代命题写下具体的答案。

他们的每一个项目，都是对未来的押注。而我们所有人，都将是这场宏大经济变革的见证者与参与者。** 智能经济的浪潮已经扑面而来，它不是遥远的预测，而是正在你阅读这份报告时发生的现实。愿这50位CAIO的故事，能够激励更多的人以项目为尺，丈量AI的真实价值，以责任为锚，校准智能文明的前行方向。

（全文完）

专题：全球首席人工智能官