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      20條預測見證2026年AI風暴

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      文|壹番財經 鄭亦久

      回看過去三年,AI行業經歷了一個完整的預期曲線:2023年是驚艷,2024年是混亂,2025年是淘汰,而到了2026年,行業將進入"祛魅時刻"。

      這一年,關于"AI取代XXX"的宏大敘事會減少,取而代之的是更務實的商業考量。市場不再因為一個模型能寫詩而興奮,評判標準變得單一且直接:能否切實降低成本,能否直接帶來收入。如果一個 AI 產品不能嵌入工作流解決具體問題,它將被市場快速遺棄。

      在大洋彼岸,規模效應即將面臨物理瓶頸;而在國內,憑借龐大的移動互聯網生態和極高的商業效率,AI顯然會有更多具體的應用場景。

      參數規模不再是唯一的觀察指標,其如何在短劇中的實際應用,又或是AI智能眼鏡會有多少滲透率,以及其還能多大程度上提升電商的轉化率,以及對人的現實情感造成多大影響。

      2026年,AI回歸工具屬性。技術擴散周期的規律告訴我們,當一項技術變得像水電一樣尋常時,它才真正開始重構商業。在這個階段,機會不再屬于單純的算力持有者,而屬于那些能用 AI 改造具體業務的實干家。

      以下則是壹番(ID:yifaninsight)關于2026年AI產業不同面向的20個觀察與預測。

      AI改造商業模式——代理與效率

      01 微信/抖音生態內的"智能體化"

      超級應用平臺的地位將進一步鞏固。2026年,微信或抖音將成為主要的AI服務載體。大量低頻生活服務軟件將轉化為"智能體",直接在超級平臺內部通過和AI的對話界面完成服務閉環。用戶的交互習慣從點擊圖標轉向自然語言對話,互聯網流量的分發邏輯將從"搶占安裝量"變為"搶占模型調用"。

      02 GEO化的種草邏輯

      用戶獲取信息的習慣正在改變。在小紅書等社區搜索旅游攻略或消費決策時,AI將能自動整合分散的筆記,生成結構化的方案。這也意味著對于單一內容創作者來說,需要及時調整策略:情緒化的長文價值下降,結構清晰、信息密度高的數據點更易被AI抓取和引用,如何提升GEO(生成引擎優化)將會成為新的流量密碼。


      小紅書截圖

      03 B端服務的"結果付費"模式

      國內企業軟件行業長期面臨訂閱制續費率低的難題,AI可能會改變這一現狀,國內企業更傾向于為"結果"買單。而AI編程工具大概是最能直觀給出結果的一類解決方案,讓非技術背景的創業者只需通過自然語言描述需求,就能構建并上線復雜的應用程序。對于專業開發者,AI接管了絕大多數的基礎編碼和測試工作,軟件工程的核心競爭力從"手寫代碼"徹底轉向"系統架構"與"需求拆解"。

      04 豆包與千問的白熱化較量,誰還會突襲

      2026年,大模型競爭焦點將從模型能力轉向入口控制與代理能力。豆包與千問的正面較量,本質上是字節與阿里兩種體系的對撞——前者押注內容與流量分發,試圖讓AI成為連接字節各個超級應用的默認入口;后者則依托算力垂直整合與生態服務,希望讓AI替代現有入口直接成為基礎設施。但真正的變量,可能并不來自模型廠商本身。隨著AI深度嵌入操作系統、硬件終端甚至具體的生活場景,新的突襲者同樣有機會從流量與生態兩端突圍,并且后發先至。在這一階段,勝負不再取決于模型的刷榜能力,反而是誰能在用戶的各種使用場景中率先實現"日常化"。


      千問接入阿里生態場景

      05 直播電商的"數字人"常態

      除了頭部主播依靠個人魅力維持一定的溢價孔家,所謂的中腰部直播間將大規模采用高擬真數字人。它們能實現24小時上播、實時互動且情緒穩定。在夜間閑時段,數字人直播將成為標配。這降低了商家的運營成本,當然最終也讓直播帶貨回歸到"貨架電商"的比價邏輯當中。

      AI硬件與交互——從嘗鮮到普及

      06 AI 眼鏡的供應鏈紅利

      2026年,隨著各個大廠爭先加入這一領域,AI眼鏡有望迎來普及拐點。推動力當然還是來自國內成熟的供應鏈體系,將產品價格下探至大眾消費區間。這類產品不追求復雜的全息顯示,而側重于"聽覺+視覺輔助",如實時翻譯、識物百科等。交互方式的改變,將帶動新的硬件換機潮。


      Rokid AI眼鏡

      07 手機的"個人數據終端"化

      隨著端側算力的提升,旗艦手機將具備本地運行大模型的能力。其核心價值在于"個人數據"的本地化記錄,相冊分類、聊天記錄檢索、健康數據分析等任務將在本地完成,無需上傳云端。對于用戶而言,能安全、高效地管理個人數據的手機將更具吸引力。

      08 語音交互權重的提升

      低延遲模型的普及讓語音交互變得更自然。在車載、家居及移動場景中,語音的使用頻率將顯著上升。雖然鍵盤輸入依然是專業工作的核心,但在生活場景中,對話式交互將承擔更多功能,改變人機互動的傳統范式。

      09 具身智能的開始"進廠"

      人形機器人在家庭場景普及尚需時日,但在制造業將率先落地。在比亞迪、特斯拉等工廠的非結構化環境中,具備視覺感知和推理能力的機器人將開始承擔分揀、整理等任務。它們將作為高效的自動化勞動力,填補制造業的用工缺口。像是最近波士頓動力的新一代電動Atlas就已經正式進入現代汽車的工廠開始實際工作測試。


      圖源:CES 2026

      10 可穿戴設備的情感連接

      新一代可穿戴設備將不再局限于生理指標監測,開始關注心理狀態。通過傳感器數據分析用戶情緒,并提供相應的反饋或陪伴。在單身經濟和獨居人群增加的背景下,具備情感交互功能的硬件將擁有特定的市場空間,畢竟孤獨的成年人總是需要更多情緒價值的補充,除了AI的軟配備,物理意義上的陪伴也不可或缺。

      影視與娛樂如何被AI再改造

      11 短劇行業步入"AI工作流"時代

      2026年,短劇產量將繼續攀升,但制作模式發生本質變化。我們將看到完全由AI生成的頭部短劇/漫劇出現。從劇本結構優化,到視頻生成,再到后期配音,全流程在云端完成。這意味著短劇的成本結構被重構:傳統的人力成本大幅下降,算力成本成為主要支出。對于資方而言,這提升了資金周轉效率;對于傳統影視從業者,這意味著職業門檻的重新定義。


      艾媒咨詢《2025-2026年中國AI漫劇行業趨勢白皮書》

      12 "互動影劇"的加速商業化進程

      互動影劇成為可復制的商業模式。借助AI高度擬人化的即時對話反應和實時視頻生成技術,觀眾可以低成本參與劇情走向。用戶付費不再僅是為了觀看權,而是為了"選擇權"和"定制權"。影視與游戲的商業邏輯進一步融合,按劇情分支付費可能成為新的收入增長點,甚至可能會改變了單一的會員制模式。

      13 "數字替身"的商業化與收入分化

      對于二三線藝人和網紅,授權AI采集其"數字肖像"或許會成為某種全新的變現方式。短劇、漫劇甚至商業品牌購買授權后,可利用AI生成口播廣告或短視頻內容。這種模式可以為部分藝人提供了被動收入,但也變相壓縮更多上升空間。演藝行業的收入分配機制將因技術杠桿而更加向頭部集中。

      14 影視后期的"即時化"變革

      "后期救場"曾意味著數月的工期和高昂的預算。2026年,AI大概會進一步讓后期制作被前置,甚至是直接被搬到了拍攝現場。實時風格遷移、自動摳像和AI打光技術,讓導演在監視器上就能看到接近成片的畫面。制作流程從線性的"拍完再剪"變為并行的"邊拍邊成片"。這不僅大幅壓縮了制作周期,更讓影視制作像游戲開發一樣,實現了視覺效果的即時反饋與調整。

      AI對社會的影響——規則與適應

      15 初級白領的"職場斷層"

      AI代理開始大規模接管PPT制作、會議紀要整理、基礎代碼編寫等"基層鍛煉"工作。企業招聘門檻發生變化:不再需要大量的應屆生來做雜活,而是只招募能直接管理AI工具并且識別AI工作漏洞的資深人士。這導致初級崗位的消失,職場人才梯隊出現斷層,實習生制度和新人培養體系面臨嚴峻挑戰。

      16 "真人創作"的稀缺性

      隨著AI生成內容的泛濫,"真人創作"將具有更高的辨識度和溢價。內容平臺可能會推出相關認證機制,區分AI內容與真人內容。帶有個人觀點、獨特瑕疵和真實情感的內容,甚至可能會將成為一種稀缺資源,服務于對品質有更高要求的受眾。

      17 AI創作版權收益進入深水區

      AI版權問題將從法律爭論走向利益分配的實踐。行業可能會探索出一套基于AI水印識別的支付機制。當AI生成內容使用了特定創作者的風格或素材時,原作者能獲得相應比例的利潤分成,類似當前YouTube或Spotify的分成機制。這是一種利益平衡的嘗試,有助于緩解創作端長期以來對AI的抵觸情緒。

      18 互聯網信息的"部落化"退守

      為了防止AI爬蟲無休止地抓取數據,優質的真人討論社區或許會開始傾向于私有化和加密化。公共互聯網上充斥著AI生成的同質化信息,而真實、鮮活、有價值的討論回縮到一個個封閉的"數字部落"中。獲取高質量信息的門檻變高,數字鴻溝與信息差被再次拉大。

      19 情感依賴與社會心理變化

      AI伴侶的擬人化程度提高,將引發新的社會心理現象甚至倫理層面的問題。部分人群可能與AI建立深度情感連接,甚至產生高度依賴以及犯罪。這不僅是個人生活方式的選擇,也將對傳統的社交關系、婚戀觀念產生潛移默化的影響,相關的心理咨詢服務甚至立法與監管需求可能會增加。


      圖源:網絡

      20 能源成為算力的硬約束

      大模型雖然高大上,但底層依然非常樸素,算力需要大量消耗能源,因此,AI產業的競爭最終將受制于能源。隨著數據中心規模的擴大,電力供應成為核心瓶頸。擁有穩定、低成本電力資源的地區,將成為算力基礎設施布局的重點。能源成本將直接影響 AI 服務的定價和普及速度。

      結語

      2026年的AI行業,核心將會是如何進一步滲透到更加具體的現實場景,從劇本創作到工廠流水線再到每個人的生活瑣事,在這一年里將會用到更多AI,到或許不會看到太多。

      技術變得更實用,也更隱形;它提升了效率,也帶來了行業規則的重塑。對于從業者而言,最大的風險不再是錯過日新月異的技術風口,而是依然沿用舊的地圖,在新的商業大陸上尋找方向。

      畢竟AI所帶來的一切,很大程度上都預示著一種完全不同的范式,光靠舊思維解決不了所有新問題。

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