2026年大模型發展趨勢洞察｜從通用底座到智能引擎，構建產業級認知基礎設施

作 者

人工智能與大數據研究中心

一、發展背景及環境

【政策體系加速完善，可信與安全成為大模型落地的硬性前提】全球主要經濟體正加速構建人工智能治理體系，推動大模型從“野蠻生長”邁向“規范發展”。中國《人工智能生成合成內容標識辦法》聚焦人工智能“生成合成內容標識”關鍵點，通過標識提醒用戶辨別虛假信息，明確相關服務主體的標識責任義務，規范內容制作、傳播各環節標識行為；歐盟《AI法案》將通用大模型納入高風險系統監管，強制披露訓練數據來源與風險評估；美國則通過NIST框架引導企業建立全生命周期風險管理機制。這些政策信號一致表明：未來大模型能否進入金融、政務、醫療等核心領域，不再取決于技術先進性，而取決于是否滿足合規要求。這倒逼企業將安全機制前置到模型設計階段，“可信AI”正從理念轉化為基礎設施。

表1 全球大模型監管政策對比

【全球大模型生態加速分化，技術路徑呈現區域特色】中美歐在大模型發展上正形成各具特色的演進方向：美國依托OpenAI、Meta等企業，構建以Llama系列和商業API為核心的開放與閉源并行的生態體系；中國聚焦垂直場景深度適配，通義、文心、盤古等大模型體系注重與本土軟硬件基礎設施的高效協同，并在金融、制造、政務等領域加速規模化落地；歐洲則以Mistral等為代表，強調數據隱私、算法透明與倫理合規。地緣環境變化推動各方更加重視技術供應鏈的穩定性與長期可持續性。在此背景下，開源成為生態競爭的關鍵抓手，通過開放模型權重吸引開發者社區、培育工具鏈、定義接口標準，進而影響未來產業格局。對國家和企業而言，構建具有韌性的技術生態與可持續的創新體系，已成為戰略優先級。

【技術重心從通用能力轉向場景實效，輕量化、專業化成主流】2025年，千億乃至萬億參數的通用大模型在性能提升上遭遇邊際遞減，訓練成本高企而業務收益未同步增長，企業不再為“更大”買單，而是聚焦“更準、更快、更省”。這推動產業重心從基礎模型研發轉向垂直場景落地，頭部廠商如阿里、百度已將資源重點投向金融、政務、制造等領域的專用模型方案。通過RAG、輕量級參數適配等低成本技術，在保留通用能力的同時快速注入行業知識。同時，混合架構（如MoE+狀態空間模型）顯著降低長文本推理成本，10億級小模型在金融、法律等場景實現更高精度；輕量化模型則在手機、工控設備等終端實現本地運行，滿足離線與低延遲需求。開源基座（如Qwen、Llama）雖降低創新門檻，但真正的競爭力已轉向工程化能力——包括部署效率、系統集成、人機協作流程設計等。技術價值的評判標準，正從實驗室指標全面轉向實際業務收益。

【大模型普惠化加速，產業鏈分工深化推動MaaS生態成熟】大模型產業正從“巨頭通吃”的垂直整合模式，轉向專業化、模塊化的協同生態。上游算力芯片和高質量數據服務商快速成長；中游云廠商聚焦基座模型與智能調度平臺；下游大量垂直領域軟件商基于開源底座開發行業智能體應用。以“模型即服務”（MaaS）為核心的商業模式日趨成熟，企業無需自建千億級模型，只需按需調用并微調即可實現智能化升級。據賽迪顧問預測，2025年中國MaaS市場規模將接近90億元，年復合增長率超80%。這種分工不僅降低了中小企業使用門檻，也提升了整體產業效率，使大模型真正走向規模化落地。

圖1 大模型產業鏈架構圖

二、發展趨勢研判

趨勢一

大模型市場持續爆發增長，企業部署量與調用量雙雙躍升

2025年，中國大模型市場規模約490億元，預計2026年將超過700億元，三年復合增長率超40%，這一增長主要由MaaS服務、行業專用模型和智能體應用驅動。與此同時，企業部署數量快速攀升。截至2025年底，已有超8萬家中國企業完成大模型試點或生產部署；預計2026年將突破10萬家，覆蓋金融、政務、制造等核心領域。全球范圍內，主流開源模型（如Llama、Qwen系列）的下載量累計突破500萬次，企業私有化部署占比超60%。值得注意的是，模型調用量正從“千億token級”邁向“萬億token級”，頭部平臺月均Token調用量已邁入萬億級，單個金融或制造客戶月調用量常超百億Token。這標志著大模型不再是“演示玩具”，而是成為企業數字化基礎設施的標配組件。

圖2 中國大模型市場規模及增長預測

趨勢二

行業大模型加速落地，金融、政務、制造領跑

行業大模型在高價值、高合規需求場景率先實現規模化部署。預計2026年，金融行業應用率將達68%（覆蓋智能投研、信貸審核、合規問答），政務領域達61%（政策查詢、公文起草、市民服務），制造業達53%（設備預測性維護、工藝優化、供應鏈調度），顯著領先于醫療、教育、零售等尚處試點階段的行業。驅動這一落地潮的核心，是“小而精”的技術范式：企業普遍采用參數規模在10億至百億級的專用模型，通過“開源基座+私有高質量數據微調+檢索增強（RAG）”組合，在保留通用語言能力的同時，精準注入領域知識。例如，某銀行信貸模型準確率達98%，推理成本僅為通用大模型的1/5；工廠設備診斷模型可本地部署，滿足數據不出域與毫秒級響應要求。行業大模型正以更高精度、更低算力消耗、更強合規適配性，成為企業AI落地的首選路徑。

圖3 2026年行業大模型滲透率預測

趨勢三

大模型架構從密集同構向稀疏異構演進，效率成競爭焦點

2026年，大模型架構將經歷從密集同構向稀疏異構的系統性躍遷。面對超長上下文處理、高并發服務與終端部署等現實約束，單純依賴參數規模擴張的路徑已難以為繼。稀疏化成為主流技術方向——以混合專家模型（MoE）為代表，通過動態激活部分子網絡，在維持甚至提升性能的同時，顯著降低推理計算開銷；結構異構化同步深化，研究者不再局限于純Transformer架構，而是融合狀態空間模型（SSM）、改進注意力機制或引入循環記憶單元，以更靈活地平衡建模能力、時延與能效。華為、阿里、Meta等企業已在合同解析、智能客服等高負載場景規模化部署此類混合架構。這一轉變標志著，2026年大模型的核心競爭力，正從“誰的模型更大”轉向“單位算力下誰能提供更高智能密度與更強落地效能”。

趨勢四

世界模型從實驗室走向工業仿真，AI開始理解物理規律

進入2026年，世界模型正從學術探索加速邁向工業級應用。過去，大模型擅長處理語言和圖像，但對物理世界的運行規則，比如“物體如何運動、機器如何故障、流體如何流動”缺乏真正理解。而2026年，這一局面正在改變：世界模型通過融合傳感器數據、多物理場仿真與基礎科學知識，學習“干預—響應”的因果機制，具備對現實世界動態演化的預測與推理能力。例如，某汽車廠商用世界模型在虛擬環境中模擬千萬次碰撞測試，大幅減少實車試驗成本；工廠則用它預測設備振動異常是否會演變為停機故障。與純數據驅動的大模型不同，世界模型融合了物理規律與數據學習，更可靠、可解釋。雖然離通用智能還很遠，但它正成為AI連接數字與物理世界的關鍵橋梁——不再是“猜答案”，而是“懂因果”，是大模型向具身智能、科學智能和可靠決策演進的底層技術支點，屬于下一代AI核心能力的探索方向。

趨勢五

智能體編排能力取代基座參數，成為平臺競爭新焦點

進入2026年，企業對AI的需求已從“單點問答”升級為“端到端任務執行”，單一模型難以勝任復雜業務流程，因此智能體將從技術驗證全面邁入規模化商業應用。目前，全球范圍內已有大量企業開始構建以智能體為核心的自動化工作流，尤其在客服、辦公協同、電商運營等領域形成可復用的落地范式。2025年，中國智能體市場規模達78.4億元，預計2026年達135.3億元，增速超70%。頭部云廠商和AI公司正通過開放智能體開發平臺，降低構建門檻，推動行業快速滲透。企業不再關注底層模型有多大，而是更看重平臺能否實現任務拆解、多工具集成、記憶管理與安全可控的端到端閉環。具備強大編排能力、可觀測性和系統集成能力的智能體平臺，正在成為企業AI落地的“操作系統”，并逐步構建起下一代MaaS生態的價值高地。

趨勢六

原生大模型應用用自然語言重構傳統軟件交互邏輯

傳統將大模型簡單嵌入傳統SaaS的“插件式”做法已被市場淘汰——其功能割裂、流程中斷和價值有限等問題難以滿足企業對深度智能的需求。2026年，取而代之的是從底層架構圍繞大模型全新設計的原生應用，它們以自然語言為統一輸入與控制接口，實現“意圖即操作”。例如，銷售人員只需輸入“識別上周流失風險最高的三位客戶并生成個性化挽回方案”，系統即可自動完成數據查詢、行為分析與內容生成。2026年，這一模式已在文檔協作、項目管理、開發工具等領域成熟落地，并快速向人力資源、法務合規、財務流程等核心業務擴展。其核心價值不僅在于提效，更在于大幅降低復雜系統的使用門檻，讓非技術人員也能高效調用AI能力。軟件正從“功能導向”全面轉向“意圖導向”，人機協作邏輯迎來結構性重塑。

趨勢七

輕量化大模型在終端設備規模化落地，形成云邊端協同

伴隨企業對數據隱私、實時響應和離線可用性的剛性需求，大模型正大規模從云端下沉至手機、PC、工業控制器等終端設備。參數規模在10億以下的輕量化模型，通過先進壓縮、低比特量化及與NPU等專用AI芯片的深度協同，已在終端實現高效本地推理。例如，新一代智能手機可實時完成會議語音轉寫與要點摘要，全程無需聯網；工廠邊緣設備則基于本地模型毫秒級識別設備異常振動，支撐預測性維護。在此背景下，“云訓練、邊調度、端執行”的三級協同架構正成為主流，云端專注模型訓練與版本迭代，邊緣節點聚合區域數據并做初步分析，終端聚焦低功耗、高時效任務。2026年，終端側大模型的普及不再是個案，而是構建起兼顧安全、效率與實時性的新型智能基礎設施底座。

趨勢八

開源模型權重普及，但核心推理與安全能力仍高度封閉

盡管Llama、Qwen、DeepSeek等開源大模型雖已廣泛普及，顯著推動開發者生態繁榮，但企業級落地的關鍵能力，包括高性能推理引擎、內容安全過濾、專屬工具鏈及高質量領域微調數據，仍被商業公司高度保留在閉源體系內。這是因為開源權重在長文檔處理、事實一致性或合規輸出等場景中，往往難以滿足高可靠性與低幻覺要求。例如，同一架構的開源版本可能出現事實錯誤，而其商業版本則通過內部事實校驗、輸出控制與審計機制，顯著提升準確性與合規性。2026年，“開源基座吸引生態，閉源服務兌現價值”已成為行業共識：開源用于建立標準、培養用戶習慣，而高價值功能則通過訂閱制服務交付。開源的價值，正從“技術開放”轉向“生態占位”，真正的競爭力仍系于不可見的閉源層。

趨勢九

可審計、可溯源、公平性成為大模型進入強合規領域的前提

在全球AI治理框架加速落地的推動下，政府、金融、醫療等對合規性與可靠性要求較高行業已將“可審計、可溯源、公平性”作為大模型準入的核心合規要求。模型若要用于信貸審批、診療輔助或政策咨詢等場景，必須能夠說明其決策依據、標注信息來源，并提供完整的操作記錄。例如，當系統拒絕一筆貸款申請時，需清晰指出所依據的合規條款；在回答醫學問題時，應標明知識出處并提示結論的不確定性。為滿足這些需求，企業正加速構建“可信AI”能力：在訓練階段引入數據均衡處理與公平性約束方法，在推理過程中嵌入內容水印與溯源標識，在運行時自動記錄決策鏈條。第三方評估體系也逐步建立，從公平性、透明度、魯棒性等維度設定準入標準。2026年，可信性不再是附加選項或道德倡議，而是大模型能否真正進入核心業務系統的硬性門檻和合規基礎設施。

趨勢十

大模型人才需求從算法研究轉向AI產品與流程工程設計

隨著模型開發平臺化與工具鏈高度標準化，純算法研發崗位需求趨于飽和，而兼具業務理解力、AI任務定義能力和人機協作流程設計經驗的復合型人才成為企業爭奪焦點。2026年，企業更需要AI產品經理，他們能將法務合同審核、供應鏈預測等業務痛點轉化為可執行的AI任務，并設計合理的“人機分工”機制（如AI初篩+人工復核）。同時，提示工程演進為“流程工程”，需掌握Agent編排、工具集成、失敗回退等系統設計能力。高校與企業正共建“AI工程化”課程，培養兼具領域知識、產品思維與技術理解力的人才。這一轉變標志著大模型從“科研驅動”全面邁入“工程與產品驅動”階段。

三、需關注問題及建議

問題一

“落地難”與“價值虛”并存

當前，大模型發展已進入從技術突破向產業深耕的關鍵階段，但“落地難”與“價值虛”問題并存，成為制約規模化應用的核心瓶頸。盡管各類大模型應用案例層出不窮，多數仍局限于演示性場景或非核心業務環節，缺乏可量化、可持續的商業閉環。部分企業陷入“為AI而AI”的實施誤區，導致投入成本高企而實際收益有限。建議大模型應用從概念驗證轉向實效落地。企業應優先選擇業務價值清晰、實施路徑成熟、投入產出可測算的場景推進規模化應用，例如合同輔助審核、設備預測性維護和高并發智能客服等。為避免盲目投入，有必要建立科學的評估框架，綜合考量場景匹配度、經濟回報潛力與部署復雜度，并由行業協會牽頭制定統一的效果驗證標準和最佳實踐指南，增強解決方案的可復制性與行業公信力。

問題二

核心技術受制于算力與工具鏈短板

核心技術能力的發展仍受到算力供給不足和工具鏈短板的雙重制約。一方面，人工智能芯片的全球供應鏈格局正在重塑，國產算力平臺在軟件生態適配、系統兼容性以及大規模集群調度效率等方面仍處于持續優化階段；另一方面，企業在部署大模型時普遍面臨工具分散、流程割裂的問題，從模型上線到持續運維缺乏一體化支撐，顯著增加了技術門檻和實施成本。為此，建議加快構建覆蓋全生命周期的模型工程基礎設施，鼓勵頭部企業與開源社區協作，共同打造輕量高效的推理引擎、智能體調度平臺和安全審計工具，通過標準化和模塊化降低中小企業落地難度，真正實現大模型從“能用”到“好用”的跨越。

問題三

治理滯后于技術演進，合規風險積聚

人工智能治理體系建設明顯滯后于技術應用的快速推進，合規風險在金融、醫療、政務等對合規性與可靠性要求較高的領域不斷累積。目前，行業尚未就如何確保模型輸出的可解釋性、數據來源的可追溯性以及算法決策的公平性形成統一標準，企業在實際部署中常因規則不明而陷入法律與監管的灰色地帶。有必要在強化頂層設計的同時，推動“沙盒監管”制度試點與合規認證機制并行，在重點領域先行探索大模型準入規則，并配套發布操作性強的技術指引，明確企業在內容標識、人工復核、風險披露等方面的義務，從而在保障公共利益的前提下，為技術創新保留合理空間。

問題四

人才結構失配，復合型工程力量嚴重不足

人才供給結構與產業實際需求之間存在明顯失配，具備跨領域能力的工程化人才尤為緊缺。當前人才培養仍偏重于算法理論研究，而真正支撐大模型落地的關鍵角色，如“能夠理解業務痛點、設計人機協作流程、集成系統工具的AI產品經理和工程實施人員”嚴重不足。建議推動高校與龍頭企業深度合作，設立面向產業實踐的“AI工程化”培養項目，將行業知識、產品思維、系統設計與倫理規范融入課程體系，加快形成一支既懂技術又通業務的復合型人才隊伍，為大模型在實體經濟中的深度應用提供堅實支撐。

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