在 WAIC UP！2026 上，我看到了 AI 的當下與未來

我們正處在一個「技術融合」的前夜，重新喚醒人類的主體性。

作者｜Moonshot

編輯｜鄭玄

上周末的香港，當香港特首李家超的視頻致辭出現在 2026 WAIC UP!全球年終盛會的現場屏幕上，當創新科技及工業局局長孫東等政府高層悉數到場時，信號已經足夠清晰：AI 早已超越了創投圈的熱詞范疇，它被抬升到了城市戰略與公共基礎設施的高度。

香港特首李家超為大會開幕致辭｜圖源：WAIC UP!

從地緣戰略的尺度看，這場盛會也是內地與香港在 AI 版圖上的一次「歷史性握手」。

對于內地而言，這是 WAIC 這一頂級產業 IP 首次「南下」，標志著長三角成熟的 AI 產業實踐正在借道香港，與大灣區的產業鏈完成深度咬合，將內地積累的技術紅利，通過香港這個放大器，轉化為實打實的國際影響力。

而對于香港，2026 WAIC UP! 是對國家「十五五」規劃最生動的回應。

在「十五五」規劃明確支持香港建設國際創新科技中心及國際高水平人才樞紐的背景下，香港正在重新定義自己：不僅是資本的港灣，亦是內地技術出海的「出海口」，更是未來構建數據主權與公共 AI 基建的試驗田。

與此同時，會場里彌漫的情緒也發生了微妙的變化。大家不再追問「你的模型有多大」，而在盤算「推理成本降了多少」和「落地良率有幾成」。

硅谷人工智能研究院創始人皮埃羅·斯加魯菲（Piero Scaruffi）在開場時用了一個精準的歷史類比：我們正處在一個「技術融合」的前夜。就像當年的印刷術誕生，代表的不僅僅是某項單一技術的突破，而是造紙、冶金、機械等多種技術在特定歷史節點的交匯。

2026 年，大眾對生成式 AI 已經「祛魅」，大家更期待 AI 能從「單一模型」向「復雜系統」進化，正式進入技術的深水區。

本文將基于 WAIC UP！2026 一天的精彩演講，從工作流重構、科研范式躍遷、物理世界突圍、AI 的控制權之爭與底層邏輯五個維度，站在 2026 年，審視當下和未來的 AI。

01

工作流的「權力讓渡」

「未來五年，人類的角色將發生根本性位移：從執行者（Doer），變成管理者。」

這是硅谷創投教父史蒂夫·霍夫曼（Steve Hoffman）在 WAIC UP! 上拋出的第一個論斷。

霍夫曼敏銳地指出，Anthropic 等巨頭之所以死磕 Coding（編程）能力，并非為了讓程序員少寫兩行代碼，而是為了一個更具顛覆性的目標：讓 AI 具備自我進化的能力。

未來的 APP 將不再是靜態的死物。當你需要一個新功能，AI 會當場為你寫出代碼并部署。

在這個邏輯下，軟件的定義被改寫，人類不再是功能的「使用者」，而是需求的「提出者」。

硅谷創投教父 Steve Hoffman 在場分享，圖中為他已出版的著作｜圖源：WAIC UP!

霍夫曼還展示了一款 AI 營銷 Agent，只要給它一個亞馬遜產品鏈接，它就能自動搞定從文案撰寫、海報設計到多平臺投放、效果優化的全流程。

更夸張的是銷售領域，一款 AI 應用可以實時監聽銷售電話，通話結束后立刻給出話術建議，使用它的銷售人員收入直接增長了 70%。

這種權力的讓渡甚至發生在招聘環節。硅谷初創公司 Gecko 開發的 AI 面試官，已經接管了招聘的第一道關卡。它通過分析候選人的微表情、語調和回答邏輯，直接給出「通過」或「淘汰」的建議。

很多求職者可能還沒見到真人 HR，就已經被算法決定了命運。

圖源：WAIC UP!

更有意思的是隨之而來的「信任悖論」。

在 Google 的一項測試中，病人竟然覺得 AI 醫生比真人醫生更「誠實」，甚至更「在乎」自己。這聽起來很諷刺，在極度追求效率的人類社會，AI 能夠提供的「穩定情緒」和「秒回關注」，竟然成了一種稀缺的溫情。

無論是專業技能，還是情緒服務，AI 都在以一種「超級雇員」的姿態重塑勞動力標準。

2026 年之后，勞動力的定義將被徹底重寫。未來的核心競爭力，不再是你掌握了多少技能，而是你是否具備「判斷力」。在這個新體系下，你不需要知道怎么把墻砌得平整，但你必須精準地指出墻該砌在哪里。

職場的護城河，從「手藝」變成了「決策」。

02

當科學發現被加速 100 萬倍

在香港城市大學首席人工智能總監馬維英教授的演講中，我們看到了科研領域的「摩爾定律」時刻：我們正從「數據密集型科研」跨越到「智能體科學（Agentic Science）」時代。

過去十年，科學家們忙著把實驗數據數字化，這就是所謂的「第四范式」。但 2026 年的科研現場已經變了，AI 不再僅僅是處理數據的工具，它開始像科學家一樣思考、假設、實驗和反思，這既是被稱之為科學智能的「第五范式」。

在藥物研發領域，馬維英團隊發表在《Science》上的 DrugCLIP 技術，將藥物篩選的速度提升了整整 100 萬倍。這 100 萬倍是實打實的數學事實，不是修辭手法。

AI 正在成為「科學家」｜圖源：WAIC UP!

以前做藥物篩選可能要數月甚至數年，現在就像在谷歌搜索一樣快。在蛋白質設計中，AI 設計的 6 種突變體，其性能全部優于自然界原本的野生型（Wild Type）。

而在基因分析領域，上海 AI 實驗室與南京大學合作的項目，能將原本數小時的工作壓縮到 100 秒。

馬維英在現場說了一句極具極客感的話：「你還沒來得及喝完一杯咖啡，AI 已經把報告寫好了。」

這種加速的本質，是 AI 擁有了「經驗」。

AI 已經有了「前向學習」的能力｜圖源：WAIC UP!

現在的 AI 科學家不再是每次從零開始計算的機器，它們具備了「經驗回放（Experience Replay）」和「前向學習（Forward Learning）」的能力。

就像一位經驗豐富的老專家，AI 能夠記住過去的成功與失敗，形成一種可被調用的「直覺」。

更可怕的是，這種「直覺」是可以共享的：一個模型學到的經驗，可以直接繼承給另一個模型，實現了知識的指數級積累。

目前，港城大的 3000 名博士生已經開始全面使用 SciencePal 這樣的 AI 科研助手來完成作業和研究。這也預示著一種全新的科研物種正在誕生：未來的科學家將是「人類+AI」的共生體。

在第五范式里，AI 負責在 100 萬倍的加速中尋找答案，人類負責決定去哪里尋找，去定義那個「值得解決的問題」。

科研也將從人類頂級大腦之間的智力博弈，變成對算力和 AI 智能體的調度游戲。

03

AI 的物理突圍：具身智能

當數字世界的「大腦」進化到極致，AI 開始渴望一副「身體」。這是 AI 下半場最大的增量，也是最難啃的硬骨頭。

在穹徹智能聯合創始人盧策吾教授的演講中，具身智能的困境顯而易見。

最大的攔路虎是數據。互聯網上雖然有數萬億的文本和圖片，但物理世界的數據無法像文本那樣自然流淌。對于一個需要在復雜環境中行動的機器人來說，物理世界的復雜度遠超數字世界，學術上定義的環境不確定性甚至高達 80% 以上。

這意味著，僅靠「喂數據」是喂不出一個能幫你在廚房做飯的機器人的。破局的關鍵，在于構建一個真正的「世界模型」。

盧策吾指出，傳統的模仿學習往往停留在像素級，不僅成本高昂，而且泛化能力極差。2026 年的具身智能，正在轉向基于「概念基因（Concept Genes）」的理解路徑。

盧策吾教授認為，具身智能的發展還需要更多物理世界的信息｜圖源：WAIC UP!

這就好比人類教孩子認門，不是讓他死記硬背全世界所有門的圖片，而是讓他理解「門把手」的功能結構和操作邏輯。一旦掌握了這種底層的物理規律，機器人就能舉一反三。

為了補齊數據拼圖，「口袋采集（Pocket Collection）」應運而生。就像當年爆火的 Pokémon Go，利用分布式智能終端，讓全社會參與到物理數據的采集中來。

而當 AI 的「大腦」開始覺醒，它需要一副足夠便宜且強壯的「身體」。

史蒂夫·霍夫曼在現場給出了一個極具商業穿透力的判斷：中國之所以能引領機器人浪潮，核心在于「無可匹敵的供應鏈」。當世界模型的認知能力遇上中國制造的成本優勢，人形機器人將有機會像家電一樣普及。

在 WAIC UP! 的現場也能看到這種進化的結果：在演示視頻中，機器人能精準運控一個 30 多厘米的球體，甚至能拿著鋒利的刮胡刀給自己刮胡子。這些動作背后，是 AI 具備了類似生物的「下意識」和「手感」。

具身智能的覺醒，標志著 AI 終于走出了屏幕，走進了現實世界。

04

AI 的控制權戰爭

商業競爭的邏輯變了。巨頭們爭奪的不再是 App Store 排行榜上的位置，而是「AI 時代的運營商資格」。

史蒂夫·霍夫曼將這場戰爭形容為「控制權之戰（Battle for Supremacy）」。

先看 OpenAI 的野心和布局：通過 Groups 功能切入社交，試圖重構人與人的連接；通過直購功能切入電商，意圖成為新的流量分發中樞；挖角蘋果團隊布局可穿戴設備，試圖接管硬件入口。

它的目標是成為互聯網的「網關」，控制你的社交、購物乃至所有對話。

這解釋了為什么亞馬遜要封鎖數據，甚至考慮起訴；也解釋了為什么騰訊和阿里要聯手阻擊 AI 手機的發展。因為一旦 AI 接管了用戶意圖的解釋權，傳統 APP 將失去入口，淪為底層的「內容供應商」。

AI 公司之間的「軍備競賽」｜圖源：WAIC UP!

但在硅谷的宏大敘事之外，商業與產業圓桌展示了另一番景象。在大而難倒的巨頭之外，對于大多數企業而言，活在當下比仰望星空更重要。

AI 商業化的「最后一公里」，在于「工程化穩定性」和「推理成本」。換言之，只有技術是不夠的，還要算得過賬。

根據圓桌討論的共識，2026 年后的贏家將呈現兩極分化： 一類是構建最深層生態系統的企業，它們連接開發者、行業與消費者，做厚底座。

另一類則是像西井科技、海爾卡奧斯這樣的垂直領域專家，它們不講大模型的故事，而是把 AI 嵌入到港口、工廠的每一個具體流程中，把工程化做到極致。

然而，商業巨頭的壟斷是 AI 的唯一終局嗎？香港科技大學首席副校長郭毅可院士提出了另一種可能：「主權 AI（Sovereign AI）」。

郭毅可院士分享香港政府如何用 AI 普惠于民｜圖源：WAIC UP!

AI 不一定非要掌握在商業巨頭手里，它完全可以像電力、道路一樣，成為一種公共基礎設施。在香港，政府正在嘗試建設統一的數據主權、模型主權和算力主權。

這不僅僅是一種假設，它已經在悄悄落地。像像郭毅可院士團隊推出的「港話通」就是一個典型的非商業化 AI 實踐。它直接接入城市數據底座，為市民提供公共法律咨詢，甚至輔助處理公務。

這種「主權 AI」的實踐，打破了商業資本對數據的絕對壟斷，也讓技術回歸到公共價值的本位。

這或許是 2026 年，除了商業戰爭之外，最值得我們關注的文明變量。

05

AI 發展的底層邏輯：物理學

近年來，科技圈有個很有意思的現象：各大巨頭卷大模型、卷芯片，卷到最后猛然發現，限制 AI 上限的竟然是電力。當數據中心像吞金獸一樣吞噬電網時，我們才意識到，哪怕最科幻的智能，最終也要撞上最基礎的物理墻。

同樣的邏輯，正在 AI 的底層進化中發生。

在喧囂的應用層和商戰之外，硅谷人工智能研究院創始人皮埃羅·斯加魯菲（Piero Scaruffi）給出了一個極為冷峻的判斷：別再執著于讓 AI 模仿人腦了，AI 的未來屬于物理學。

這聽起來有點抽象，但其實很好理解。很多年來，我們都以為 AI 是在模擬神經元，是在造一個「硅基大腦」。但皮埃羅指出，這是一個美麗的誤會。現在主流的 AI 模型，本質上是在用數學和物理公式來暴力破解智能。

比如讓我們驚艷的文生圖、文生視頻模型，它們背后的擴散模型，其數學原理其實源自物理學中的「擴散過程」（就像一滴墨水在水里散開 )。

所以 AI 不是在「想象」畫面，它是在用物理方程計算，如何把一堆毫無意義的噪點（墨水），逆向還原成一張清晰的照片。

皮埃羅認為，AI 并沒有遵循神經科學去模仿生物大腦，它是在用微分方程和概率密度函數，以數學的方式「逼近」智能這個結果。

既然軟件邏輯是物理學的，那么硬件底座也必須升級。

當摩爾定律撞上物理極限，傳統芯片即使堆得再多，面對指數級增長的計算需求也顯得力不從心。

而在「前沿科技圓桌」上，科學家們給出了 2030 年后的解法：量子計算。

前沿科技圓桌上，AI 行業領軍者們在討論 AI 的未來｜圖源：WAIC UP!

如果說經典計算是在用算盤的速度跑馬拉松，量子計算就是直接坐上了火箭。它提供的指數級算力，將是 AI 繼續突破物理墻的唯一梯子。

所以，2026 年以后的 AI 競爭，表面看是拼模型，底子里拼的其實是電力、物理學和量子力學的儲備。

06

最后的護城河：

人類主體性的再覺醒

當科研被加速 100 萬倍，當執行工作被 AI 代理全面接管，一個終極問題擺在了所有人面前：人類還剩下什么？

在大會特設的「青年觀察家」圓桌中，宇宙學者、藝術家與教育者們給出了一份不同于技術視角的答案。

當我們將視線投向星際尺度，會發現 AI 再強大，也只是處理信息的工具，而人類擁有仰望星空的沖動；當討論回歸藝術本質，AI 可以通過概率生成無數張完美的畫作，但只有人類能賦予作品以「痛苦」與「愛」的意義。

而在「校長圓桌」的討論中，嘉賓們給出了一個關于未來的答案：要做 AI Native（原生），不要做 AI Dependent（依賴）。

圖源：WAIC UP!

人類最后的護城河，不在于比拼「執行」的效率，因為在物理學定義的智能面前，碳基生物的計算能力不值一提。我們的價值，在于那些機器無法計算的領域：「審美能力」與「提問能力」。

正如圓桌嘉賓所言：「AI 可以生成無數種方案，但只有人類能判斷什么是『好的』。」

這種對優劣、美丑、善惡的判斷力，是機器無法通過概率計算得出的。同樣，AI 擅長回答問題，但定義「什么問題值得解決」，依然是人類獨有的特權。未來的核心競爭力，是管理 AI 的能力。

2026 年的香港，WAIC UP! 大會主題定為「WAKE UP MORE」，除了對技術的呼喚，更是一次關于文明方向的深省。

而特首李家超在致辭中的一句話，或許是對這一主題最好的注腳：

「我們必須善用 AI 的力量，不僅為了創新，更要致力于構建更具包容性的經濟體系、更有韌性的社會共同體，以及為全人類創造更可持續的未來。」

這正是我們面對技術洪流時應有的姿態：AI 越強大，越倒逼著我們去尋找作為「人」的意義，越要「WAKE UP MORE」，完成人類主體性的集體再覺醒。

*頭圖來源：WAIC UP!

本文為極客公園原創文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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