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谁将登顶AI王座?20条预测探路未来

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文|郑亦久

回看过去三年,AI行业经历了一个完整的预期曲线:2023年是惊艳,2024年是混乱,2025年是淘汰 , 而 到了2026年,行业将进入“祛魅时刻”。

这一年 ,关于“AI取代XXX”的宏大叙事会减少,取而代之的是更务实的商业考量。市场不再因为一个模型能写诗而兴奋,评判标准变得单一且直接:能否切实降低成本,能否直接带来收入。如果一个 AI 产品不能嵌入工作流解决具体问题,它将被市场快速遗弃。

在大洋彼岸,规模效应即将面临物理瓶颈;而在国内,凭借庞大的移动互联网生态和极高的商业效率,AI显然会有更多具体的应用场景。


图源:网络

参数规模不再是唯一的观察指标,其如何在短剧中的实际应用,又或是AI智能眼镜会有多少渗透率,以及其还能多大程度上提升电商的转化率,以及对人的现实情感造成多大影响。

2026年,AI回归工具属性。技术扩散周期的规律告诉我们,当一项技术变得像水电一样寻常时,它才真正开始重构商业。在这个阶段机会不再属于单纯的算力持有者,而属于那些能用 AI 改造具体业务的实干家。

以下则是壹番(ID:yifaninsight关于2026年AI产业不同面向的20个观察与预测。


AI改造商业模式——代理与效率

01

微信/抖音生态内的“智能体化”

超级应用平台的地位将进一步巩固。2026年,微信或抖音将成为主要的AI服务载体。大量低频生活服务软件将转化为“智能体”,直接在超级平台内部通过和AI的对话界面完成服务闭环。用户的交互习惯从点击图标转向自然语言对话,互联网流量的分发逻辑将从“抢占安装量”变为“抢占模型调用”。

02

GEO化的种草逻辑

用户获取信息的习惯正在改变。在小红书等社区搜索旅游攻略或消费决策时,AI将能自动整合分散的笔记,生成结构化的方案。这也意味着对于单一内容创作者来说,需要及时调整策略:情绪 化的长文价值下降,结构清晰、信息密度高的数据点更易被AI抓取和引用,如何提升GEO(生成引擎优化)将会成为新的流量密码。


小红书截图

03

B端服务的“结果付费”模式

国内企业软件行业长期面临订阅制续费率低的难题,AI可能会改变这一现状,国内企业更倾向于为“结果”买单。而AI编程工具大概是最能直观给出结果的一类解决方案,让非技术背景的创业者只需通过自然语言描述需求,就能构建并上线复杂的应用程序。对于专业开发者,AI接管了绝大多数的基础编码和测试工作,软件工程的核心竞争力从“手写代码”彻底转向“系统架构”与“需求拆解”。

04

豆包与千问的白热化较量,谁还会突袭

2026年,大模型竞争焦点将从模型能力转向入口控制与代理能力。豆包与千问的正面较量,本质上是字节与阿里两种体系的对撞——前者押注内容与流量分发,试图让AI成为连接字节各个超级应用的默认入口;后者则依托算力垂直整合与生态服务,希望让AI替代现有入口直接成为基础设施。但真正的变量,可能并不来自模型厂商本身。随着AI深度嵌入操作系统、硬件终端甚至具体的生活场景,新的突袭者同样有机会从流量与生态两端突围,并且后发先至。在这一阶段,胜负不再取决于模型的刷榜能力,反而是谁能在用户的各种使用场景中率先实现“日常化”。


千问接入阿里生态场景

05

直播电商的“数字人”常态

除了头部主播依靠个人魅力维持一定的溢价孔家,所谓的中腰部直播间将大规模采用高拟真数字人。它们能实现24小时上播、实时互动且情绪稳定。在夜间闲时段,数字人直播将成为标配。这降低了商家的运营成本,当然最终也让直播带货回归到“货架电商”的比价逻辑当中。


AI硬件与交互——从尝鲜到普及

06

AI 眼镜的供应链红利

2026年,随着各个大厂争先加入这一领域,AI眼镜有望迎来普及拐点。推动力当然还是来自国内成熟的供应链体系,将产品价格下探至大众消费区间。这类产品不追求复杂的全息显示,而侧重于“听觉+视觉辅助”,如实时翻译、识物百科等。交互方式的改变,将带动新的硬件换机潮。


Rokid AI眼镜

07

手机的“个人数据终端”化

随着端侧算力的提升 , 旗舰手机将具备本地运行大模型的能力。其核心价值在于“个人数据”的本地化记录,相册分类、聊天记录检索、健康数据分析等任务将在本地完成,无需上传云端。对于用户而言,能安全、高效地管理个人数据的手机将更具吸引力。

08

语音交互权重的提升

低延迟模型的普及让语音交互变得更自然。在车载、家居及移动场景中,语音的使用频率将显著上升。虽然键盘输入依然是专业工作的核心,但在生活场景中,对话式交互将承担更多功能,改变人机互动的传统范式。

09

具身智能的开始“进厂”

人形机器人在家庭场景普及尚需时日,但在制造业将率先落地。在比亚迪、特斯拉等工厂的非结构化环境中,具备视觉感知和推理能力的机器人将开始承担分拣、整理等任务。它们将作为高效的自动化劳动力,填补制造业的用工缺口。像是最近波士顿动力的新一代电动Atlas就已经正式进入现代汽车的工厂开始实际工作测试。


图源:CES 2026

10

可穿戴设备的情感连接

新一代可穿戴设备将不再局限于生理指标监测,开始关注心理状态。通过传感器数据分析用户情绪,并提供相应的反馈或陪伴。在单身经济和独居人群增加的背景下,具备情感交互功能的硬件将拥有特定的市场空间,毕竟孤独的成年人总是需要更多情绪价值的补充,除了AI的软配备,物理意义上的陪伴也不可或缺。


影视与娱乐如何被AI再改造

11

短剧行业步入“AI工作流”时代

2026年,短剧产量将继续攀升,但制作模式发生本质变化。我们将看到完全由AI生成的头部短剧/漫剧出现。从剧本结构优化,到视频生成,再到后期配音,全流程在云端完成。这意味着短剧的成本结构被重构:传统的人力成本大幅下降,算力成本成为主要支出。对于资方而言,这提升了资金周转效率;对于传统影视从业者,这意味着职业门槛的重新定义。


艾媒咨询《2025-2026年中国AI漫剧行业趋势白皮书》

12

“互动影剧”的加速商业化进程

互动影剧成为可复制的商业模式。借助AI高度拟人化的即时对话反应和实时视频生成技术,观众可以低成本参与剧情走向。用户付费不再仅是为了观看权,而是为了“选择权”和“定制权”。影视与游戏的商业逻辑进一步融合,按剧情分支付费可能成为新的收入增长点,甚至可能会改变了单一的会员制模式。

13

“数字替身”的商业化与收入分化

对于二三线艺人和网红,授权AI采集其“数字肖像”或许会成为某种全新的变现方式。短剧、漫剧甚至商业品牌购买授权后,可利用AI生成口播广告或短视频内容。这种模式可以为部分艺人提供了被动收入,但也变相压缩更多上升空间。演艺行业的收入分配机制将因技术杠杆而更加向头部集中。


图源:网络

14

影视后期的“即时化”变革

“后期救场”曾意味着数月的工期和高昂的预算。2026年,AI大概会进一步让后期制作被前置,甚至是直接被搬到了拍摄现场。实时风格迁移、自动抠像和AI打光技术,让导演在监视器上就能看到接近成片的画面。制作流程从线性的“拍完再剪”变为并行的“边拍边成片”。这不仅大幅压缩了制作周期,更让影视制作像游戏开发一样,实现了视觉效果的即时反馈与调整。


AI对社会的影响——规则与适应

15

初级白领的“职场断层”

AI代理开始大规模接管PPT制作、会议纪要整理、基础代码编写等“基层锻炼”工作。企业招聘门槛发生变化:不再需要大量的应届生来做杂活,而是只招募能直接管理AI工具并且识别AI工作漏洞的资深人士。这导致初级岗位的消失,职场人才梯队出现断层,实习生制度和新人培养体系面临严峻挑战。

16

“真人创作”的稀缺性

随着AI生成内容的泛滥,“真人创作”将具有更高的辨识度和溢价。内容平台可能会推出相关认证机制,区分AI内容与真人内容。带有个人观点、独特瑕疵和真实情感的内容,甚至可能会将成为一种稀缺资源,服务于对品质有更高要求的受众。


图源:网络

17

AI创作版权收益进入深水区

AI版权问题将从法律争论走向利益分配的实践。行业可能会探索出一套基于AI水印识别的支付机制。当AI生成内容使用了特定创作者的风格或素材时,原作者能获得相应比例的利润分成,类似当前YouTube或Spotify的分成机制。这是一种利益平衡的尝试,有助于缓解创作端长期以来 对AI的抵触情绪。

18

互联网信息的“部落化”退守

为了防止AI爬虫无休止地抓取数据,优质的真人讨论社区或许会开始倾向于私有化和加密化。公共互联网上充斥着AI生成的同质化信息,而真实、鲜活、有价值的讨论回缩到一个个封闭的“数字部落”中。获取高质量信息的门槛变高,数字鸿沟与信息差被再次拉大。

19

情感依赖与社会心理变化

AI伴侣的拟人化程度提高,将引发新的社会心理现象甚至伦理层面的问题。部分人群可能与AI建立深度情感连接,甚至产生高度依赖以及犯罪。这不仅是个人生活方式的选择,也将对传统的社交关系、婚恋观念产生潜移默化的影响,相关的心理咨询服务甚至立法与监管需求可能会增加。


图源:网络

20

能源成为算力的硬约束

大模型虽然高大上,但底层依然非常朴素,算力需要大量消耗能源,因此 ,AI产业的竞争最终将受制于能源。随着数据中心规模的扩大,电力供应成为核心瓶颈。拥有稳定、低成本电力资源的地区,将成为算力基础设施布局的重点。能源成本将直接影响 AI 服务的定价和普及速度。


2026年的AI行业,核心将会是如何进一步渗透到更加具体的现实场景,从剧本创作到工厂流水线再到每个人的生活琐事,在这一年里将会用到更 多AI,到或许不会看到太多。

技术变得更实用,也更隐形;它提升了效率,也带来了行业规则的重塑。对于从业者而言,最大的风险不再是错过日新月异的技术风口,而是依然沿用旧的地图,在新的商业大陆上寻找方向。

毕竟AI所带来的一切,很大程度上都预示着一种完全不同的范式,光靠旧思维解决不了所有新问题。


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