据Gartner预测，2026年全球AI支出预计将达到2.59万亿美元，同比增长47%，其中约半数资金将流向人工智能基础设施的建设。高盛研究报告则预测，2026年全球AI相关投资将突破1万亿美元。但比总量更值得关注的是资金流向的变化，资本正从“炼模型”转向“拼落地”，从云端参数竞赛转向物理世界的场景渗透。
产业逻辑的切换，正在重新定义产业链上每一个角色的价值边界。对于半导体元器件分销商而言，传统“拿货、铺货、供货”的通路模式，在AI系统化落地需求面前已难以满足客户的期望，适配不断变化的市场与客户需求，技术分销商也在探索新的增长路径和创新方式，深层次重塑其角色和产业价值。在以“算力赋能，产业拓界”为主题的安富利智慧科技生态圈论坛期间，安富利华东区销售总监王航与安富利中国区现场应用管理总监丁国骄接受集微网等媒体采访，结合其深入业务一线的项目实践，解读了这家老牌技术分销商和解决方案提供商在AI落地深水区中的转型逻辑与差异化打法。
变局：当“落地下限”取代“技术上限”
过去数年，AI行业的竞争焦点集中在大模型参数堆叠与云端算力性能比拼。但进入2026年，产业逻辑发生根本性反转。相关数据显示，当前中国人工智能产业的发展正在加速，重点行业人工智能整体渗透率已突破80%，核心产业规模超1.2万亿元，企业数量超过6200家。规模化落地成为衡量AI技术价值的核心标准。
安富利华东区销售总监王航
AI行业过去比拼的是“技术上限”，现在比拼的是“落地下限”。“AI的价值锚点正在发生迁移，从拼参数转向拼落地。过去，行业比拼的是算力性能、模型能力，热衷于参数竞赛和跑分；当前业界更多思考的是如何将AI落地到物理世界，实现商业化应用与规模化部署，这也带了全新的挑战和机遇。”王航的判断精准概括了这一转变。客户需求从单一算力指标扩展为覆盖高性能计算、电源管理、高速互连、存储安全、系统集成的全维度体系，“核心目标是让AI从虚拟算法真正落地到物理场景，实现规模化商用和正向商业回报。”
这一需求侧的质变，也对传统分销模式提出新挑战。丁国骄将安富利的核心定位概括为在“元器件分销”基础上，进一步成为客户的“产业桥梁与落地伙伴”。“我们的核心优势，不仅是代理的器件品类和货源非常丰富，更是贯穿产品全生命周期的设计链服务能力。我们在客户项目理念构思、架构设计的早期阶段就深度介入，全流程陪伴原型开发、调试验证、量产优化等各个环节。”
基于行业趋势判断，安富利以此次智慧科技生态圈论坛为展示窗口锁定三大核心战略赛道：夯实AI基础设施底座、突破Physical AI落地瓶颈、深耕边缘端AI创新。这一布局与产业节奏高度吻合，据Gartner数据显示，2026年AI基础设施支出将达1.48万亿美元，占全球AI总支出的56%。
破局：Physical AI的“先落地再迭代”逻辑
云端AI技术日趋成熟，但面向物理世界的Physical AI，仍是产业落地面临的最大难点之一。不过，也正因为这一环节增量空间明确，市场对物理AI和具身智能机器人的规模化落地前景预期迅速升温。高盛在最新报告中大幅上调预期：全球人形机器人出货量将从2026年的约7.5万台增至2030年的约89万台。资本同样在加速涌入，2026年上半年国内具身智能赛道融资总额达935亿元，同比增长5倍。
但量产仍是行业分水岭。业内人士表示，机器人的出货量不只是一个产量数字，更是对规模量产、供应链管理和稳定交付能力的一次验证。行业正在经历从“概念机”“演示机”到规模量产的转变，“能不能量产、有没有真实订单成为分水岭”。
安富利中国区现场应用管理总监丁国骄
针对“从原型到量产”这一难题，丁国骄给出了安富利的破局思路：“Physical AI落地没有捷径。行业最优解法是聚焦和定义应用场景，先落地、再迭代，不要一味追求‘一步到位’。”她引用了一个机器人客户的实战案例，该客户通过遥操作模式先实现核心功能落地，仅用一年时间就达成月出货100台的量产规模，也印证了这是当下Physical AI和具身智能更务实的落地路径。
安富利解决的另一个核心痛点，是跳出单一算力指标比拼、打造系统级最优解。目前多数方案仍聚焦芯片算力参数，忽视电源、传感、互连等配套器件的协同适配，导致原型机性能优异、量产阶段却频繁出现稳定性问题。丁国骄表示，安富利依托全品类技术方案资源和汇聚众多合作伙伴的广泛生态，“基于提炼后的客户需求优化方案，帮助客户突破瓶颈并与之协同发力解决产业落地过程中的实际问题，在成本、量产可行性、产品一致性和稳定性等方面带来较大改善。”
平衡：“算力、功耗、成本”三角难题的破解术
AI规模化商业化的核心桎梏，在于“算力、功耗、成本”不可能三角之间的天然矛盾。
高算力不等于高价值，脱离场景需求的算力堆叠都是无效内卷。王航强调，安富利的核心价值在于打通技术方案、工程化落地、生态赋能、供应链支持四大资源，帮客户找到精准平衡点。
在技术落地层面，安富利探索出训练与推理分离的架构模式：高算力消耗的训练环节依托云端，端侧通过NPU承载轻量化推理任务。该方案能够兼顾算力性能和成本，实现优化组合，已在医疗AI领域成熟落地。“传统医疗影像诊断依赖人工阅片，耗时久、效率低。我们通过架构优化，在保证诊断精度的前提下，大幅降低硬件成本与功耗，让AI得以快速落地医疗场景。”
这一思路与端侧AI的行业趋势高度一致。2026骁龙峰会期间，高通联合阶跃、无量火与江波龙完成300亿参数MoE模型在智能手机端的部署，运行内存需求较行业常规方案降低超50%，首个词元生成速率达到毫秒级。端侧推理正在从概念走向规模化应用。
供应链：从“单点保供”到“BOM全域保障”
随着AI产业进入量产周期，供应链稳定性成为企业生死攸关的问题。当前AI数据中心服务器机架的功率密度持续飙升，带动电源管理、液冷散热、高速连接器等核心器件需求爆发。
功率半导体的供需格局印证了这一紧张态势。财通证券研报显示，2026年全球8英寸有效产能同比萎缩2.4%，普通MOSFET交付周期从8至12周拉长到30周以上，车规IGBT和AI服务器高压功率模块拉长到40周以上，部分紧缺料号达52周。瑞萨电子已将全链条库存目标从120天提升至150天，以原厂冗余备货对冲供给缺口。
面对系统性挑战，安富利进一步发挥BOM全域供应链保障体系的价值。王航介绍：“过去只需保障单一芯片供货，如今我们从客户的整体BOM清单出发，提前联动原厂规划产能、统筹客户需求、优化全球库存与物流服务。”更为核心的是，技术设计与供应链预判已实现深度绑定。安富利的FAE团队在项目早期的器件选型阶段，就会将未来的预期产能、供货信息前置纳入考量，帮助客户规避“方案热门但后续供应中断”的行业陷阱。
服务：FAE的不可替代性
在技术服务层面，行业存在一个根本性追问：原厂FAE深耕单品技术，分销商FAE团队的价值何在？
丁国骄从两个维度拆解了差异化互补逻辑。方案维度上，原厂FAE聚焦单一产品极致参数；安富利FAE团队立足系统级方案，兼顾全品类器件适配、成本优化与量产可行性。客户覆盖维度上，原厂资源集中于服务头部大客户，大量中小科创企业难以获得精准支撑；安富利FAE团队覆盖更多长尾客户，“很多客户从小微开始便与我们一起同行，一路相伴甚至长达十年。”
面对“大模型能否替代FAE”的追问，丁国骄回答明确：“大模型可以检索公开器件参数、解答标准化问题，但无法掌握非公开的产能规划、器件迭代、库存波动、出海合规等核心供应链数据。”安富利FAE团队能够提供的核心价值是依托“工程技术专长+供应链支持+丰富科技合作伙伴资源+产业生态整合”实现的综合能力，“这种系统级的解决方案能力，是AI工具无法复刻的壁垒。”
结语
站在AI产业从技术试点走向全面商业化、规模化落地的关键拐点，王航的总结掷地有声：“AI产业的下半场，不再比拼技术噱头，而是比拼落地能力、量产能力、商业变现能力。”
当全球AI投资逼近万亿美元量级，当具身智能从“演示机”走向“量产机”，产业的真正考验在于：谁能把智能可靠地、经济地、规模化地嵌入物理世界。安富利用数十年的工程积累、覆盖全球的供应链网络，以及从架构设计到量产交付的全周期服务能力，正在证明一个判断——在AI落地的“最后一公里”，技术分销商的价值不是消失了，而是被重新定义了。
