誰將登頂AI王座？20條預測探路未來

文｜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。

圖源：網絡

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。

圖源：網絡

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。

圖源：網絡

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。

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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。

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。