CES 2026劃清科技創新與科技應用的分界線

1月6日， CES 2026如期而至，每一家企業依然在試圖用未來去博得市場注意力。英偉達把重點放在新一代算力如何被調用，機器人被拉進真實的分揀作業，甚至家電都開始演示全屋智能協同，2026年AI技術直接嵌進具體場景里，承擔起明確的功能。

這種變化其實從過去兩屆CES就能看出端倪，但演變速度比想象中快了許多。在CES 2024和2025上，AI還只是加分項，到了CES 2026，AI變成必需品，無AI難入主流。比起過去幾年“先有技術，再找場景”，今年更多是“圍繞場景反推技術是否成立”。

科技創新與科技應用在2026年形成清晰分工，創新負責把底層能力做實，應用負責把場景價值跑通。CES 2026像是一道分水嶺，科技創新和科技應用對應的邏輯不同、估值不同、打法也不同；絕大多數創新可能會失敗，絕大多數應用又注定被硬件所限；在科技創新和應用的問題上，要有所為有所不為。

創新成果、應用成果同臺亮相CES 2026

CES 2026表面是一次科技產業全景展示，實質上卻分裂出兩條清晰的路徑，一條是科技創新，一條是科技應用。這兩者并沒有誰高誰低的絕對之分，但在話語權、估值模型、資本吸引力上的差距，已經越來越明顯。最典型的兩個代表，一個是英偉達，另一個是車企。

英偉達這家公司已經不需要用性能更強來證明自己，在CES 2026上同時發布了6款芯片，并首次在公開場合亮出一整套六芯組合的機架設計，在算力、性能、功耗、熱控、能耗比等方面實現代際升級。

和英偉達過去20年的鐵律不同，英偉達不再每年只更新1-2款芯片，這次直接打穿算力成本。Rubin AI超級計算平臺從過去的單顆芯片平臺到6款芯片組陣，由220萬億顆晶體管堆出來，儼然成為整個 AI產業下一輪迭代升級的基礎設施。相比上一代Blackwell平臺推理效率提升5倍，成本下降10倍。在AI模型規模每年增長10倍，生成token數每年增長 5 倍的背景下，英偉達的創新成果讓摩爾定律失靈了，從按年迭代變成按天算的更新節奏。可以發現，英偉達這一次暫緩消費級顯卡，轉而聚焦高利潤的端側AI算力產品正是看中了端側推理市場的增長潛力。

你可以說這是一場卷死對手的加速戰，也可以看作是在給整個AI行業創造更具性價比的算力。就連特斯拉創始人馬斯克都用AI火箭引擎來評價Rubin AI。英偉達在做的事情讓算力變成“白菜價”。

在另一端，是以吉利為代表的整車企業借助CES的全球流量窗口把中國制造和中國消費的體系能力投向世界市場。吉利帶來的是在現有成熟平臺迭代而來的智能座艙方案、新能源整車產品，包括基于WAM世界行為模型的全域AI 2.0技術體系、千里浩瀚G-ASD輔助駕駛、Eva超擬人情感智能體以及極氪9X、吉利銀河M9。

本質上這一套做法的底層邏輯仍然是經濟全球化時代的節奏，美國做創新突破，日韓做量產，中國做規模化落地和成本優化。直至現在，很多車企依然把CES視為讓外界了解自身體系化能力的媒介。

兩種路徑并無對錯之分，差異也不只停留在CES的舞臺上，也體現在資本市場的回報方式里。英偉達靠新架構撬動估值新高，整車企業則更多圍繞產品、交付、業績吸引投資人，兩者在資本市場中的取向和含金量完全不同。

科技創新是前沿技術向產業湖泊中投下的石子，科技應用是圍繞那圈漣漪快速建立商業模型，這兩種力量在CES 2026上被放到一起，看似平行實則各自承擔著不同的邏輯使命。

科技創新有風險，科技應用有天花板

大模型、輔助駕駛、語音控制、VLA 語義識別，CES 2026上幾乎所有整車企業談智能的內容都高度相似，工程師輪番講解車如何更聰明，但觀眾只關心，能不能用，好不好用。工程師站在現有算力和算法結構上推技術，消費者站在使用場景里看技術，誰都沒錯只是很難在相互認可。

讓大家看到，99%的技術創新最后可能會失敗，99%的技術應用終究還是會被算力卡死，這是新汽車產業反復踩進的陷阱。

英偉達的策略是從不根據車企的需求定制路線圖，英偉達做的是一套獨立于整車需求的芯片戰略，除了算力提升之外，讓成本降低10倍。現有的一些低端芯片已經開始吃力，部分車企被迫拆分方案，智艙用高通，智駕用英偉達。長期看，這種組合方式只是權宜之計，背后仍然是計算資源跟不上技術節奏。軟件系統一直在前進，但硬件條件撐不住，就會陷入更新堵塞的狀態。

在芯片之外，關于電池路線的爭議從未停過，磷酸鐵鋰和三元鋰陣營的聲音此起彼伏。但目前市占率最高的寧德時代，并沒有押寶某一種路線，而是將三元鋰和磷酸鐵鋰的性能、安全性、耐久性、衰減都實現行業領先的含金量，最終的結果就是，市場會自然而然地去選擇寧德時代。

產業真正需要的是判斷什么樣的問題值得被技術解決，英偉達用架構主導未來訓練規則，寧德時代用一致性重塑電池技術含金量，它們的底層邏輯都是一樣的，不跟風、只造風。很多時候，等別人驗證完再跟進，永遠拿不到代差紅利，真正有積累的企業，往往在提出問題之前，已經準備好了答案。

這也揭示了CES 2026上另一個值得反思的地方，不是所有別人做出來的東西，都必須馬上轉化成我們要用的功能。同樣，也不是所有技術突破都值得第一時間上車。盲目引入別人驗證過的方案，只會形成路徑依賴；沉迷于展示先進性而缺少實際使用價值，又容易堆出技術泡沫。所以，真正該做的是往消費端扎進去，然后反推轉化成自己掌握的技術。

創新和應用，一個會因為試錯失敗，一個會因為封頂停滯。技術越復雜，失敗的機會越多；場景越清晰，可變空間越小。科技創新有風險，科技應用有天花板，是產業真實狀態的兩面。

創新和應用要有所為、有所不為

CES的舞臺越大，就越容易看出誰還在硬撐。今年一個越來越清晰的信號是，該停的項目要盡早收手，能借力的環節就不要硬上。

比如造芯片這件事很多整車企業還在講，但很多投資人已經不信了。造芯片當然不是錯，但車企做芯片的代價太高。不是說技術門檻過不去，而是商業邏輯跟不上，芯片需要生態協同、算力布局、版本維護、資源分配，每一環都需要規模來支撐。車企不是沒資源，而是這些資源更應該用在能產生比較優勢的地方。

CES上英偉達發布Rubin架構的方式已經很說明問題，英偉達是在制造需求，賭的是AI基礎設施的瓶頸，賭注就是英偉達的十萬億美元市值和整個AI行業的下一個十年，當Rubin在今年下半年量產的時候，大家就能知道英偉達的賭局是神來一筆還是孤注一擲。

自研芯片最大的問題不是“做不出來”，而是成本、效率、工程落地和生態聯動，車企很難一口氣吃下，可能百億投入僅僅能追趕上英偉達上一代產品的水平，而幾個月甚至幾天后，芯片行業再次迭代，自研芯片裝車規模還沒能攤銷研發成本，就變成落后產品。科技公司做芯片是戰略投入，車企做芯片很容易變成戰略消耗，與其在芯片上苦撐，不如早做決斷，停下來反而可能是更好的決定。

另一個清晰的信號是，用硬件邏輯去理解軟件是現在整車智能化最大的問題。

車企在智能化轉型過程中，似乎只要都用上最好的硬件，智能化就一定能成。可是，軟件不像發動機、底盤這種百年不變的零部件，靠堆料、靠測試可以搞定，軟件的生命周期和迭代節奏完全不同。

蔚來創始人李斌在蔚來第一百萬輛下線儀式上提到2025汽車行業最大的成本壓力之一不是鋰資源，而是內存。根據PCPartPicker數據顯示，DDR4和DDR5內存在2025年內已漲價2-3倍，256G內存條單價已經超過4萬元。

不光是智能座艙，連“神璣”芯片、英偉達的智駕系統都高度依賴高規格內存，而現在的內存已經成為整個智能賽道的剛需資源。從AI大模型訓練中心，到高端手機主控芯片，再到消費電子，每一個領域都在爭同一條產線，手機出貨更快、毛利更高、周期更短，汽車行業在這場排序里自然是排在后面，李斌甚至提醒到：“今年買車可以早一點。”

這句話的潛臺詞是，車企五年周期的產品拼不過以季度更新的智能設備是現實，在智能汽車賽道，全球只有兩個技術陣地，硅谷做創新，中國做驗證，而目前真正能跑通智能汽車的市場只有中國。

中國市場的優勢在于在于能夠將復雜技術結構變成可落地、可迭代、可交付的產品。所以，中國車企不需要什么都自己做，關鍵在于找到能長期合作的技術伙伴，把有限的資源放在產品整合和用戶體驗上，這不意味著放棄創新，而是把創新集中在最有價值的環節。

中國車企和中國科技公司結盟才有翻盤的機會，中國的科技企業沒有吃到智能手機的紅利，但不能再錯過智能汽車這波機會。整車廠做好體系能力、供應鏈整合能力和用戶場景理解能力；科技企業做好平臺技術、算法訓練。技術創新和產業落地，應當時有所為、有所不為，把所有事情都扛在自己身上，只會拖死自己。