别再迷信万亿参数！2026年你该关心的，是让AI“乖乖干活”【深度】

抓住风口

本期要点：在CES展的第一线，如何观察“行为智能”？

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

明天，我们的CES展观展团就要正式启程了。

这次CES展，传统消费电子产品不再是焦点，人形机器人、机械臂、AI眼镜与耳机等随身设备，以及多种AI芯片与边缘计算芯片，将成为展台主角。

但在踏入展馆之前，我们都要先问自己一个问题：来到这儿，我究竟要看什么？否则，就很容易变成走马观花。

我们认为，此次观展的主线无疑是行为智能，重点不应是万亿参数的通用大模型如何被集成到硬件设备上，而应观察哪些公司正通过“积木式创新”构建壁垒，并向行为智能的形态演进。谁能率先把 AI变成可靠的劳动力，谁就有可能在下一阶段重塑行业格局。

大行为模型

首先，还是要强调一点，2026年，我们将见证“内容智能”到“行为智能”的范式迁移。

最近，我们已多次讨论行为智能的重要性，未来还会不断提及这个话题，因为它是下一阶段AI变革的关键词。

过去三年，以ChatGPT等大语言模型（LLM）为代表的“内容智能”取得了突破性进展，我们都已见过了它写诗、作画、生成视频和写代码的能力。

但当你试图让它帮你干点儿实事，比如以最佳的优惠券策略点个符合你口味的外卖，大语言模型的软肋就暴露了。

因为它会搞不清楚你的真正喜好，会有幻觉，可能会给你订错餐，还一本正经地解释，以让你相信这是最优解。特别是，犯错概率还不低。

请问，你还会让AI来点外卖吗？还不如自己动手更方便更放心吧。

客户付了钱，就要解决实际问题，要获得具体的结果。商业世界不接受大概率正确的建议，它需要的是尽可能正确且高效的执行。

因此，在前段时间的前哨大会上，我们提出，“大行为模型”（LBM）或将兴起，承担起执行的作用。

尽管在底层架构上，大行为模型与通用大语言模型可能同源，但大语言模型猜的是下一个最合适的词，而大行为模型预测的是下一个最合理的动作。

大行为模型本质上仍是领域智能的一种，其目标在于保证任务执行的准确性与端侧响应速度，而其训练数据不再是文本，而是结构化的约束条件和动作序列。

以点外卖为例，大行为模型不需要知道美联储降息对股市有什么影响，它只需要熟悉各个外卖平台的界面，理解菜品信息，更关键的是，要熟悉你的特征和喜好，能在预算、口味、时间的限定下，快速地制定操作计划并完成任务。

因此，和通用大语言模型追求万亿参数不同，大行为模型反而要剔除掉与核心任务无关的数据，把AI的幻觉概率降到商业上可容忍的范围，并将参数量压缩至数十亿甚至数亿级别，从而可被部署于手机、机器人、智能眼镜等终端设备。

这样，即使没有连接云端，AI也能在设备上运作，在降低延迟的同时还保障了数据隐私。只有少数更复杂、端侧难以处理的任务，才会交由云端的大模型完成。

积木式创新

正因如此，我们更要指出的是，“积木式创新”恰恰是硬件公司在行为智能时代的破局之道。

要知道，目前大多数硬件厂商并不具备自研大语言模型或大行为模型的能力。同时，OpenAI或Anthropic等顶级AI公司都忙于通用大模型的竞争，也没空为硬件公司或是某项任务专门开发模型。

因此，我们认为，硬件厂商更现实的路径是，通过集成或调用现有AI大模型的接口，或与专注于行业落地的AI公司合作，让设备获得初步的自然语言交互与任务执行能力。

通过这种积木式创新的方式，硬件厂商得以让产品快速进入真实使用场景，并开始系统地收集行为数据。

特别是，就像特斯拉通过“影子模式”对比人类驾驶行为，来优化FSD自动驾驶系统；在用户对AI的行为进行纠错时，就构成了对高价值行为数据的标注。

硬件公司及其合作的大模型公司开始系统性地收集、清洗这些行为数据，就可以利用开源模型架构进行训练，获得针对特定任务的私有大行为模型。

专属模型将让任务的执行更丝滑和准确，体验也就更好，就能吸引更多用户并产生更丰富的数据，进而让模型变得更强，形成不断加速的正向循环，让先行者能在所处的专业领域获得后来者难以逾越的数据与体验优势。

当然，也要补充一句，理论上，苹果、小米、华为这类同时拥有硬件和算法研发能力的公司，在行为智能的布局上具有先天优势。但关键问题是，它们是否清晰地将其视为核心战略，并有意识地开始数据的积累和算法的迭代，从而在内部构建起紧密、高效的基于行为模型的业务模式。

最后，回到今天的主题，我想，有关CES观展的建议也就非常明确了。

我们不要看硬件能否对答如流，而是看它的模型是否致力于执行某项具体任务。

我们不要看硬件上集成了多强大的模型，要看在理解行为和执行行为的操作中，代表手和眼的硬件，能否服从于代表大脑的行为模型。

我们不要看硬件厂商宣称的智能水平，而要看硬件厂商和大模型公司的具体合作，看他们如何收集、清洗和使用数据，特别是有没有将这些数据用于行为模型的训练。这是判断一家公司是否在认真布局行为智能的最直接标志。

同时，我们也要观察芯片层是否开始为行为智能做了优化，是否有大模型公司在基于行为数据训练针对专门任务的模型。一旦这些产业的基础环节迈向成熟，大规模爆发就近在咫尺了。

从内容模型到行为模型，AI进入了商业价值爆发的第二阶段，这也是中国有望反超、中国创业者不必远渡重洋去美国创业的新阶段。

在这个新阶段，对需求的理解能力、对场景的把握能力和对任务的执行能力成为成功的关键。

通用模型的参数量不再是致胜关键，你不需要在各个方面都超越顶尖通用大模型，但必须在细分领域内，拥有执行更精准、体验更流畅的大行为模型，才能在这一轮智能革命中构建起真正的护城河。

以上就是今天的内容，明天一早，我就将在CES展的创新现场，和中国的科技企业家们一同观察和挖掘更多全球创新的前沿趋势，后续我也将在科技特训营中第一时间分享所见所思，如果你也感兴趣，欢迎加入科技特训营，和我一起，先人一步，领先一路！

王煜全要闻评论，我们明天见。

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“CES展前瞻”

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