關于2026年的AI，這里有20個預判（不負責任版）

1、英偉達口碑兩極反轉。

谷歌、微軟為首的云巨頭自研芯片將進入成熟部署階段，大幅減少對英偉達高端新卡的采購依賴，直接沖擊其核心商業模式。另一方面，新的模型架構取得突破，使模型訓練和推理對純粹算力堆砌的依賴降低，這或將削弱英偉達GPU的絕對必要性。技術代差若被抹平，其賴以生存的軟硬件生態護城河將面臨前所未有的挑戰。

2、DeepSeek用R2再次炸場，在線學習方向取得突破，可能是春節，也可能是2026年的某一天。

目前大模型有一個根本缺陷：無法在部署后持續從新交互中學習，知識在訓練完成后就會被凍結。在線學習是解決這一問題的關鍵方向。如果DeepSeek能讓模型在推理過程中也能學習和記憶，這將從根本上改變AI產品形態，從工具進化為真正能成長的伙伴，再次推動底層模型技術變革。

3、互聯網將分裂為硅基和碳基兩個世界，一個是免費、無限生成但充斥 AI 的人機共生網絡，另一個是昂貴、封閉、僅限真人互動的真人提純網絡，“零AI”純凈社區。

舉個例子：你進入一個高端職場社交 App，入會費很高，且每次發帖都需要通過攝像頭的微表情實時驗證。在這里，你看到的每一條評論、每一個點贊，都由平臺擔保來自一個真實的碳基生物。

4、Chatbot不見了，變成實時渲染的頁面＋Agent。

2026 年，隨著多模態輸入與輸出能力的徹底打通，軟件界面將從靜態組件轉為動態生成式，基于Coding能力根據用戶當下的語音、視覺意圖進行實時渲染。AI從被動的聊天工具轉變為能主動觀察、決策和執行的“代理”。這意味著傳統的輸入框界面將讓位于能理解復雜意圖、并自主調用工具完成任務的智能體。

5、2026年成為“后Transformer”元年，新架構百花齊放。

Transformer統治AI近8年，但二次方復雜度在長上下文場景下越來越成為瓶頸。Mamba、RWKV、線性注意力等新架構展現出在推理效率和長序列處理上的優2026年這些新架構將從論文走向產品，Hybrid架構可能成為主流。這不是Transformer的終結，而是AI架構從“一家獨大”走向“百花齊放”的開始。

6、AI云戰爭加劇，從MaaS打到IaaS。

如果說2025是MaaS云競爭的元年，那么2026年競爭或將會成為AI時代下公有云競爭的元年。一方面，MaaS的市占率會提高，將從市場整體占比不足2%的細分市場，向百億收入規模沖刺。另一方面，更大的市場將推動競爭全方位展開，字節將以MaaS為支點撬動更多公有云客戶，而阿里作為公有云主導者將通過Qwen家族、自研芯片與一系列C端應用矩陣在MaaS層面展開反擊。

7、移動端入口之爭進入肉搏階段，最終留下少數幾個應用，成為準國民級應用。

2025年起，中國互聯網巨頭已全面意識到移動端AI應用作為核心用戶入口的戰略價值，并開始密集推動旗下C端產品入場。可以預見，一場圍繞流量與用戶心智的激烈爭奪即將展開，其激烈程度或許不亞于昔日的“百團大戰”。不過，這場競爭周期預計不會過長，在2026年快速結束，并最終催生出下一代真正的國民級AI應用。

8、字節跳動的模型在閉源領域迎來一次DeepSeek/Qwen時刻。

很奇怪，字節的模型一直沒有被太多關注。這一方面是火山引擎和豆包的成功讓它不需要讓外界關注它的模型，但另一方面也是它的基礎模型還沒走到那個突破時刻。2025年，DeepSeek的成功改變了中國模型廠商們的技術策略，開源成了最優選擇，字節成了僅有的幾個依然閉源的廠商，這樣的決策在2026年將迎來“證明時刻”，字節在模型研發上的各種積累其實已經有跡可循，Seed是時候交出一份閉源DeepSeek時刻答卷了。

9、Agent Economy 誕生：AI 開始擁有“錢包”。

當 AI 擁有了記憶和個性，下一步便是擁有經濟權。2026 年將是 Agent Economy（智能體經濟） 的誕生之年。Agent 不再只是執行指令的工具，而是具備支付能力的經濟主體。隨著 Stripe 和 Coinbase 等金融基礎設施推出針對 AI Agent 的支付協議（Machine-to-Machine Payments），高等級的 Agent 將被授權自主調用預算。它們不僅會購買 API 和租用算力，甚至會“雇傭”其他 Agent 來協同完成復雜任務。

10、首個Vibe Coding引發的大規模安全事故出現。

2025年Cursor、Claude Code等AI編程工具爆發，Vibe Coding正在成為主流開發方式。越來越多不懂代碼的人也能寫出看起來能跑的程序，但AI生成的代碼往往隱藏著難以察覺的安全漏洞和邏輯缺陷。當這些代碼被部署到生產環境，一次大規模安全事故幾乎是必然的。這將迫使行業重新審視AI編程的邊界，推動代碼審計和AI生成代碼安全驗證工具的發展。

11、AI Coding讓軟件變得廉價，核心服務于瞬時需求。

2026年，我們將見證軟件從預先開發、長期維護的“標準產品”，徹底轉向按需實時生成、用完即棄的“瞬時服務”。這一變革由兩大支柱驅動：一是AI代碼生成成本趨近于零，使軟件的生產和分發成本發生質變；二是多模態AI與生成式UI的發展，使軟件能深度理解并實時響應用戶的特定意圖。

12、人形機器人本體公司扎堆上市，一級市場資金涌向靈巧手。

經過前幾年的激烈競爭和資本篩選，人形機器人“本體”（整機）的市場格局已基本確定。行業的硬件發展瓶頸和競爭焦點自然上移至執行任務的“最后一厘米”手部。未來2-3年，硬件的創新將集中爆發于靈巧手的設計、新材料應用、遠程遙操反饋以及驅動與數據采集等核心環節。一級市場資金會果斷地從風險較高的整機賽道，轉向押注專注于手部關鍵技術的解決方案公司。

13、視頻生成從 Prompt-to-Video 轉向互動生成，出現互動劇集。

2026 年，一部完全由 AI 生成、觀眾可實時決定劇情走向的“互動劇集”將出現。2018 年， Netflix就曾嘗試《黑鏡：潘達斯奈基》，預先拍攝好的“多結局分支樹”，但無論怎么選，觀眾都被困在有限的劇本里。而 2026 年的互動劇集會是每一集只有開頭是由編劇撰寫的（PGC），中間的所有過程都將由觀眾的實時選擇、甚至語音互動來決定。在這種模式下，模型生成的是根據上下文實時渲染畫面。角色版權，即Character LoRA，會成為一種新的IP。

14、AI硬件不再需要屏幕和攝像頭，而是通過集成雷達、肌電、生物傳感器等多種模組，從“能看懂圖像”進化為“能感知環境和人體狀態”。

現在的 AI 硬件主要依賴攝像頭來獲取信息，受限于光線和角度。未來的硬件利用毫米波雷達和空間傳感器，能精準識別微小的動作指令，讓操作不受物理環境限制。通過皮膚電、心率和肌電傳感器，直接讀取你的身體數據。它將把“用戶的生理狀態”作為觸發 AI 任務的核心條件。

15、AI陪伴硬件的熱潮還沒完，明年產品會大量面世，然后批量出清。

2025年AI硬件成為VC集體共識。2026將成為AI硬件產品的集中亮相年，其中“陪伴”被普遍視為需求最明確、競爭最激烈的主流賽道。由于硬件試錯成本較高，目標用戶群體規模有限。那些定位不清晰、前一兩代產品用戶數據不達預期的團隊和項目，或被很快出清。

16、AI手機與超級App的生態博弈將公開化，微信、淘寶、美團等超級App構成當前移動互聯網的生態基石。

它們必須維護自身賬號體系、數據安全、商業閉環（如廣告、支付）和用戶體驗的完整性。未經授權的自動化操作，被視為對其生態規則的破壞，AI試圖“繞過”應用界面直達服務的努力，將遭遇平臺方的強力規制，發展受限但博弈持續。

17、AI 伴侶賽道會進入“死亡谷”。

過去兩年涌現的大量“套殼陪聊”公司，將因無法平衡長文本記憶的成本和效果，且缺乏體驗差異化而批量關停。但同時有新機會，屬于那些跟緊基礎模型技術迭代的應用。

一方面AI 將從“對話框里的文字”“動態的人像立繪”進化為“生動的多維形象”，并擁有“擬人化的不可控性”，另一方面在嵌套學習和情感智能的新范式下，AI 能夠在互動中持續學習、理解用戶，將與用戶的共同經歷內化為模型的權重，千人千面。AI 陪伴回歸“陪伴”本質。

18、GEO大規模替代SEO。

用戶獲取信息的根本方式正在發生不可逆的遷移，迫使企業的營銷預算和競爭邏輯必須進行結構性調整。超過30%的企業搜索流量已來自生成式AI平臺，國內生成式AI用戶規模超5億。2026年這個數據將指數級增加，模型對用戶的決策權重占比也會越來越高，當用戶習慣直接問AI繞過傳統搜索點擊，流量在哪，預算就在哪。

19、人類開始成為AI的Agent，AI反過來給人類下Prompt。

過去的交互模式是人類prompt AI，AI執行。但隨著AI規劃和推理能力提升，這種關系正在反轉，AI開始主動向人類提出問題、分配任務。人類的角色從指揮官變成“協作者”甚至“執行者”。AI負責規劃和調度，人類負責執行AI做不到的事，需要物理操作、社會關系或主觀判斷的任務。這是人機協作的新范式。

20、Perplexity被收購。

Manus被收購的另一個啟示是，產品形態比較完善的AI應用會成為有掉隊焦慮的大廠搶奪的標的。Meta有了Manus，微軟，亞馬遜，甚至OpenAI們呢？Perplexity 可能比任何產品都更適合。

點個“愛心”，再走 吧