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      智源年度趨勢發(fā)布:AI進(jìn)入價(jià)值深水區(qū),螞蟻交出答案

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      智東西
      作者 江宇
      編輯 漠影

      在全球“科技春晚”國際消費(fèi)電子展(CES)上,黃仁勛在主題演講中提出一個(gè)引發(fā)熱議的判斷:“物理AI的ChatGPT時(shí)刻”即將到來。

      與之呼應(yīng),北京智源人工智能研究院發(fā)布的《2026人工智能十大趨勢》也提出了一致的觀察——人工智能的演進(jìn)核心正發(fā)生關(guān)鍵轉(zhuǎn)移:從追求參數(shù)規(guī)模的語言學(xué)習(xí),邁向?qū)?strong>物理世界底層秩序的深刻理解與建模,行業(yè)技術(shù)范式迎來重塑

      智源研究院院長王仲遠(yuǎn)在發(fā)布會上稱,“基礎(chǔ)模型的競爭,焦點(diǎn)已從‘參數(shù)有多大’轉(zhuǎn)變?yōu)椤芊窭斫馐澜缛绾芜\(yùn)轉(zhuǎn)’。我們正從‘預(yù)測下一個(gè)詞’跨越到‘預(yù)測世界的下一個(gè)狀態(tài)’。”


      這意味著,AI的演進(jìn)方向正在發(fā)生結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變。以“下一狀態(tài)預(yù)測”(Next-State Prediction, NSP)為代表的機(jī)制,正在推動AI從感知數(shù)字世界,進(jìn)一步走向理解并規(guī)劃物理世界中的因果變化。

      在這份指引行業(yè)未來的趨勢報(bào)告中,螞蟻集團(tuán)作為關(guān)鍵的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐代表被多次提及。其在大模型、超級應(yīng)用、AI安全等關(guān)鍵趨勢上的系統(tǒng)性布局與扎實(shí)成果,為報(bào)告預(yù)判的未來提供了具象化的“實(shí)踐答卷”。

      一、范式躍遷:AI從“數(shù)字感知”邁向“物理理解”

      報(bào)告認(rèn)為,2026年將是AI從數(shù)字世界邁入物理世界、從技術(shù)演示走向規(guī)模價(jià)值的關(guān)鍵分水嶺。這場躍遷背后,智源總結(jié)出三條主線:

      第一,AI的“認(rèn)知方式”變了。

      過去AI擅長處理靜態(tài)的語言、圖像,現(xiàn)在則開始嘗試預(yù)測“下一步會發(fā)生什么”。這就是以世界模型與NSP(Next-State Prediction)為代表的新方向。AI不只是識圖識話,而是要理解物體怎么動、行為如何演化,為自動駕駛仿真、機(jī)器人學(xué)習(xí)等物理任務(wù)提供“預(yù)判力”。

      第二,AI的“形態(tài)”變了。

      AI正從一段段代碼,變成能走能動的機(jī)器人;從單打獨(dú)斗的智能體,變成可以分工協(xié)作的“AI團(tuán)隊(duì)”。像通用人形機(jī)器人這樣的產(chǎn)品,開始走進(jìn)工業(yè)場景,不再只停留在實(shí)驗(yàn)室。而在軟件層面,多智能體(MAS)間的標(biāo)準(zhǔn)化通信協(xié)議也逐漸成型,讓AI之間可以像人類小組一樣完成科研、工業(yè)等復(fù)雜任務(wù)。

      最后,AI“創(chuàng)造價(jià)值”的方式也在變。

      在消費(fèi)端,一個(gè)“All in One”的超級應(yīng)用入口正在形成,成為巨頭角逐的焦點(diǎn)。在企業(yè)端,越過早期概念驗(yàn)證的“幻滅期”后,AI正憑借完善的數(shù)據(jù)治理與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)接口,在垂直領(lǐng)域孕育出真正可衡量商業(yè)價(jià)值的產(chǎn)品(MVP)。

      那么,這十大趨勢具體指向了哪些方向?我們不妨來看看。


      二、技術(shù)前沿:四大支點(diǎn)重塑AI基礎(chǔ)能力

      趨勢1:世界模型成為AGI共識方向,Next-State Prediction或成新范式

      行業(yè)共識正從語言模型轉(zhuǎn)向能理解物理規(guī)律的多模態(tài)世界模型。“下一狀態(tài)預(yù)測”標(biāo)志著AI開始掌握時(shí)空連續(xù)性與因果關(guān)系,從感知走向認(rèn)知。

      趨勢2:具身智能迎來行業(yè)“出清”,產(chǎn)業(yè)應(yīng)用邁入廣泛工業(yè)場景

      具身智能正脫離實(shí)驗(yàn)室演示,進(jìn)入產(chǎn)業(yè)篩選與落地階段。隨著大模型與運(yùn)動控制、合成數(shù)據(jù)結(jié)合,人形機(jī)器人將于2026年突破Demo,轉(zhuǎn)向真實(shí)的工業(yè)與服務(wù)場景。

      趨勢3:多智能體系統(tǒng)決定應(yīng)用上限,Agent時(shí)代的“TCP/IP”初具雛形

      復(fù)雜問題的解決依賴多智能體協(xié)同。隨著MCP、A2A等通信協(xié)議趨于標(biāo)準(zhǔn)化,智能體間擁有了通用“語言”。多智能體系統(tǒng)將突破單體智能天花板,在科研、工業(yè)等復(fù)雜工作流中成為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

      趨勢4:AI Scientist成為AI4S北極星,國產(chǎn)科學(xué)基礎(chǔ)模型悄然孕育

      AI在科研中的角色正從輔助工具升級為自主研究的“AI科學(xué)家”。構(gòu)建自主的科學(xué)基礎(chǔ)模型體系已成為緊迫的國家戰(zhàn)略需求。

      二、產(chǎn)業(yè)落地:螞蟻“超級應(yīng)用+垂直閉環(huán)”的雙軌驗(yàn)證

      趨勢5:AI時(shí)代的新BAT 趨于明確,垂直賽道仍有高盈利玩法

      C端AI超級應(yīng)用的“All in One”入口成為巨頭角逐焦點(diǎn)。海外以O(shè)penAI的ChatGPT與Google Gemini為引領(lǐng),通過深度集成各類服務(wù),塑造了一體化智能助手的新范式。而國內(nèi)字節(jié)、阿里、螞蟻等也依托生態(tài)積極布局,AI時(shí)代的“新BAT”格局正在形成。

      在這一趨勢中,螞蟻推出的“靈光”與“阿福”分別成為通用入口與垂類場景并行驗(yàn)證的代表案例。

      全模態(tài)AI助手“靈光”,精準(zhǔn)切入AI應(yīng)用“重聊天、輕行動”的痛點(diǎn)。上線首周下載量即突破200萬,深受用戶喜愛。其核心功能“閃應(yīng)用”,允許用戶通過自然語言快速生成可交互的輕應(yīng)用,大幅降低開發(fā)門檻,帶動“全民手搓AI應(yīng)用”的風(fēng)潮。加之其全模態(tài)信息生成能力,讓交互更高效、體驗(yàn)更具“信息美感”,從而回應(yīng)了用戶對AI實(shí)用性的根本期待。

      “螞蟻阿福”,則聚焦醫(yī)療健康領(lǐng)域,定位為“AI健康朋友”。目前,其App月活用戶已快速突破3000萬,單日健康問答量超1000萬

      為了讓健康服務(wù)更專業(yè)、可信,阿福自研專用底座大模型,還與全國院士、名醫(yī)深度共創(chuàng),連接了超5000家醫(yī)院資源、50萬真人醫(yī)生和500位名醫(yī)AI分身,形成從專業(yè)問答到醫(yī)療服務(wù)的完整閉環(huán)。

      “靈光”與“阿福”的并行探索,清晰地勾勒出AI價(jià)值兌現(xiàn)的兩條可行路徑:一是通過產(chǎn)品創(chuàng)新打造普適的超級入口,二是在垂直領(lǐng)域構(gòu)建堅(jiān)實(shí)的專業(yè)與服務(wù)壁壘。二者共同為“實(shí)用AI”時(shí)代提供了扎實(shí)的產(chǎn)業(yè)樣本。

      趨勢6:產(chǎn)業(yè)應(yīng)用滑向“幻滅低谷期”,2026H2迎來“V型”反轉(zhuǎn)

      企業(yè)級AI應(yīng)用在經(jīng)歷概念驗(yàn)證熱潮后,正因數(shù)據(jù)、成本等問題正步入“幻滅低谷期”。但隨著數(shù)據(jù)治理與工具鏈成熟,預(yù)計(jì)2026年下半年將迎來轉(zhuǎn)折,一批真正可衡量價(jià)值的MVP產(chǎn)品將在垂直行業(yè)規(guī)模落地。

      三、關(guān)鍵支撐:螞蟻在推理與安全上的系統(tǒng)性構(gòu)筑

      勢7:合成數(shù)據(jù)占比攀升,有望破除“2026年枯竭魔咒”

      高質(zhì)量真實(shí)數(shù)據(jù)面臨枯竭,合成數(shù)據(jù)正成為模型訓(xùn)練的核心燃料。“修正擴(kuò)展定律”為其提供了理論支撐。尤其在自動駕駛和機(jī)器人領(lǐng)域,由世界模型生成的合成數(shù)據(jù),將成為降低訓(xùn)練成本、提升性能的關(guān)鍵資產(chǎn)。

      趨勢8:推理優(yōu)化遠(yuǎn)未觸頂,“技術(shù)泡沫”是假命題

      推理效率仍是AI大規(guī)模應(yīng)用的核心瓶頸與競爭焦點(diǎn)。通過算法創(chuàng)新與硬件變革,推理成本持續(xù)下降,能效比不斷提升。這使得在資源受限的邊緣端部署高性能模型成為可能,是AI普惠的關(guān)鍵前提。

      這一趨勢在螞蟻百靈大模型體系中得到充分印證。百靈大模型體系涵蓋了Ling(語言)、Ring(思考)、Ming(多模態(tài))三大系列。

      其語言模型Ling系列采用高稀疏度MoE等高效架構(gòu),基于二十萬億Tokens語料訓(xùn)練,并推出了包含萬億參數(shù)模型Ling-1T與Ring-1T在內(nèi)的完整產(chǎn)品矩陣。螞蟻團(tuán)隊(duì)首創(chuàng)的“棒冰算法(icepop)”有效提升了模型穩(wěn)定性。百靈大模型在Hugging Face等社區(qū)榜單上表現(xiàn)亮眼,其中Ling-1T曾持續(xù)登頂總榜,展現(xiàn)了強(qiáng)大的工程實(shí)力與社區(qū)認(rèn)可度。

      正如螞蟻百靈大模型負(fù)責(zé)人張志強(qiáng)在圓桌會談中指出,“靈光閃應(yīng)用”30秒生成的極致體驗(yàn),其根基正是模型推理效率的持續(xù)提升。螞蟻團(tuán)隊(duì)在架構(gòu)注意力機(jī)制的線性化、長上下文優(yōu)化等方向的長期工程堅(jiān)持,是支撐上層Agent能力進(jìn)化的關(guān)鍵前提。


      趨勢9:開源編譯器生態(tài)匯聚眾智,異構(gòu)全棧底座引領(lǐng)算力普惠

      為打破算力壟斷與供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn),構(gòu)建兼容異構(gòu)芯片的軟件棧至關(guān)重要。繁榮的算子語言與趨于收斂的編譯器技術(shù)正在降低開發(fā)門檻。以智源FlagOS為代表的平臺,致力于構(gòu)建軟硬解耦、開放普惠的AI算力底座。

      趨勢10:從幻覺到欺騙,AI安全邁向機(jī)制可解釋與自演化攻防

      AI安全風(fēng)險(xiǎn)已從“幻覺”演變?yōu)楦[蔽的“系統(tǒng)性欺騙”。技術(shù)上,Anthropic的回路追蹤研究致力于從內(nèi)部理解模型機(jī)理;OpenAI推出自動化安全研究員。產(chǎn)業(yè)上,智源研究院聯(lián)合全球?qū)W者發(fā)布AI欺騙系統(tǒng)性國際報(bào)告,警示前沿風(fēng)險(xiǎn)。安全正內(nèi)化為AI系統(tǒng)的免疫基因。

      螞蟻在此領(lǐng)域構(gòu)建了貫穿線上與終端的立體防線:

      在系統(tǒng)防護(hù)方面,螞蟻集團(tuán)推出的大模型安全解決方案“蟻天鑒”已升級為面向智能體時(shí)代的一體化安全解決方案,基于“以攻促防”的安全理念,構(gòu)建了“對齊-掃描-防御”技術(shù)棧形成全流程防護(hù)體系。

      在終端安全方面,面對AI眼鏡等新一代智能終端快速增長帶來的安全挑戰(zhàn),螞蟻發(fā)布的全球首個(gè)智能終端可信連接技術(shù)框架gPass,具備“安全、交互、互連”三大核心能力,支持AI眼鏡與智能體之間的實(shí)時(shí)可信通信,打通用戶與設(shè)備、模型與服務(wù)之間的安全連接鏈路。gPass也為AI眼鏡廠商與開發(fā)者提供統(tǒng)一、安全的底層架構(gòu),構(gòu)建面向個(gè)人智能體時(shí)代的安全AI數(shù)字服務(wù)生態(tài)。

      結(jié)語:AI下半場來了

      回看智源提出的這十大趨勢,可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)清晰的指向:AI正在進(jìn)入下半場。

      一方面,世界模型、NSP、具身智能、多智能體系統(tǒng)與AI Scientist,正在重塑AI理解世界、行動執(zhí)行與協(xié)同合作的底層機(jī)制;另一方面,超級應(yīng)用、垂直場景、推理優(yōu)化、安全架構(gòu)與算力底座,則決定這些能力能否被真正部署、持續(xù)運(yùn)行,并與產(chǎn)業(yè)深度融合。

      當(dāng)AI不僅能“看懂世界”,還能被系統(tǒng)性地嵌入應(yīng)用、嵌入組織、嵌入終端設(shè)備,這場從數(shù)字世界邁向物理世界的躍遷,也就真正進(jìn)入了下半場。

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