1、英伟达口碑两极反转。

谷歌、微软为首的云巨头自研芯片将进入成熟部署阶段，大幅减少对英伟达高端新卡的采购依赖，直接冲击其核心商业模式。另一方面，新的模型架构取得突破，使模型训练和推理对纯粹算力堆砌的依赖降低，这或将削弱英伟达GPU的绝对必要性。技术代差若被抹平，其赖以生存的软硬件生态护城河将面临前所未有的挑战。

2、DeepSeek用R2再次炸场，在线学习方向取得突破，可能是春节，也可能是2026年的某一天。

目前大模型有一个根本缺陷：无法在部署后持续从新交互中学习，知识在训练完成后就会被冻结。在线学习是解决这一问题的关键方向。如果DeepSeek能让模型在推理过程中也能学习和记忆，这将从根本上改变AI产品形态，从工具进化为真正能成长的伙伴，再次推动底层模型技术变革。

3、互联网将分裂为硅基和碳基两个世界，一个是免费、无限生成但充斥 AI 的人机共生网络，另一个是昂贵、封闭、仅限真人互动的真人提纯网络，“零AI”纯净社区。

举个例子：你进入一个高端职场社交 App，入会费很高，且每次发帖都需要通过摄像头的微表情实时验证。在这里，你看到的每一条评论、每一个点赞，都由平台担保来自一个真实的碳基生物。

4、Chatbot不见了，变成实时渲染的页面＋Agent。

2026 年，随着多模态输入与输出能力的彻底打通，软件界面将从静态组件转为动态生成式，基于Coding能力根据用户当下的语音、视觉意图进行实时渲染。AI从被动的聊天工具转变为能主动观察、决策和执行的“代理”。这意味着传统的输入框界面将让位于能理解复杂意图、并自主调用工具完成任务的智能体。

5、2026年成为“后Transformer”元年，新架构百花齐放。

Transformer统治AI近8年，但二次方复杂度在长上下文场景下越来越成为瓶颈。Mamba、RWKV、线性注意力等新架构展现出在推理效率和长序列处理上的优2026年这些新架构将从论文走向产品，Hybrid架构可能成为主流。这不是Transformer的终结，而是AI架构从“一家独大”走向“百花齐放”的开始。

6、AI云战争加剧，从MaaS打到IaaS。

如果说2025是MaaS云竞争的元年，那么2026年竞争或将会成为AI时代下公有云竞争的元年。一方面，MaaS的市占率会提高，将从市场整体占比不足2%的细分市场，向百亿收入规模冲刺。另一方面，更大的市场将推动竞争全方位展开，字节将以MaaS为支点撬动更多公有云客户，而阿里作为公有云主导者将通过Qwen家族、自研芯片与一系列C端应用矩阵在MaaS层面展开反击。

7、移动端入口之争进入肉搏阶段，最终留下少数几个应用，成为准国民级应用。

2025年起，中国互联网巨头已全面意识到移动端AI应用作为核心用户入口的战略价值，并开始密集推动旗下C端产品入场。可以预见，一场围绕流量与用户心智的激烈争夺即将展开，其激烈程度或许不亚于昔日的“百团大战”。不过，这场竞争周期预计不会过长，在2026年快速结束，并最终催生出下一代真正的国民级AI应用。

8、字节跳动的模型在闭源领域迎来一次DeepSeek/Qwen时刻。

很奇怪，字节的模型一直没有被太多关注。这一方面是火山引擎和豆包的成功让它不需要让外界关注它的模型，但另一方面也是它的基础模型还没走到那个突破时刻。2025年，DeepSeek的成功改变了中国模型厂商们的技术策略，开源成了最优选择，字节成了仅有的几个依然闭源的厂商，这样的决策在2026年将迎来“证明时刻”，字节在模型研发上的各种积累其实已经有迹可循，Seed是时候交出一份闭源DeepSeek时刻答卷了。

9、Agent Economy 诞生：AI 开始拥有“钱包”。

当 AI 拥有了记忆和个性，下一步便是拥有经济权。2026 年将是 Agent Economy（智能体经济） 的诞生之年。Agent 不再只是执行指令的工具，而是具备支付能力的经济主体。随着 Stripe 和 Coinbase 等金融基础设施推出针对 AI Agent 的支付协议（Machine-to-Machine Payments），高等级的 Agent 将被授权自主调用预算。它们不仅会购买 API 和租用算力，甚至会“雇佣”其他 Agent 来协同完成复杂任务。

10、首个Vibe Coding引发的大规模安全事故出现。

2025年Cursor、Claude Code等AI编程工具爆发，Vibe Coding正在成为主流开发方式。越来越多不懂代码的人也能写出看起来能跑的程序，但AI生成的代码往往隐藏着难以察觉的安全漏洞和逻辑缺陷。当这些代码被部署到生产环境，一次大规模安全事故几乎是必然的。这将迫使行业重新审视AI编程的边界，推动代码审计和AI生成代码安全验证工具的发展。

11、AI Coding让软件变得廉价，核心服务于瞬时需求。

2026年，我们将见证软件从预先开发、长期维护的“标准产品”，彻底转向按需实时生成、用完即弃的“瞬时服务”。这一变革由两大支柱驱动：一是AI代码生成成本趋近于零，使软件的生产和分发成本发生质变；二是多模态AI与生成式UI的发展，使软件能深度理解并实时响应用户的特定意图。

12、人形机器人本体公司扎堆上市，一级市场资金涌向灵巧手。

经过前几年的激烈竞争和资本筛选，人形机器人“本体”（整机）的市场格局已基本确定。行业的硬件发展瓶颈和竞争焦点自然上移至执行任务的“最后一厘米”手部。未来2-3年，硬件的创新将集中爆发于灵巧手的设计、新材料应用、远程遥操反馈以及驱动与数据采集等核心环节。一级市场资金会果断地从风险较高的整机赛道，转向押注专注于手部关键技术的解决方案公司。

13、视频生成从 Prompt-to-Video 转向互动生成，出现互动剧集。

2026 年，一部完全由 AI 生成、观众可实时决定剧情走向的“互动剧集”将出现。2018 年， Netflix就曾尝试《黑镜：潘达斯奈基》，预先拍摄好的“多结局分支树”，但无论怎么选，观众都被困在有限的剧本里。而 2026 年的互动剧集会是每一集只有开头是由编剧撰写的（PGC），中间的所有过程都将由观众的实时选择、甚至语音互动来决定。在这种模式下，模型生成的是根据上下文实时渲染画面。角色版权，即Character LoRA，会成为一种新的IP。

14、AI硬件不再需要屏幕和摄像头，而是通过集成雷达、肌电、生物传感器等多种模组，从“能看懂图像”进化为“能感知环境和人体状态”。

现在的 AI 硬件主要依赖摄像头来获取信息，受限于光线和角度。未来的硬件利用毫米波雷达和空间传感器，能精准识别微小的动作指令，让操作不受物理环境限制。通过皮肤电、心率和肌电传感器，直接读取你的身体数据。它将把“用户的生理状态”作为触发 AI 任务的核心条件。

15、AI陪伴硬件的热潮还没完，明年产品会大量面世，然后批量出清。

2025年AI硬件成为VC集体共识。2026将成为AI硬件产品的集中亮相年，其中“陪伴”被普遍视为需求最明确、竞争最激烈的主流赛道。由于硬件试错成本较高，目标用户群体规模有限。那些定位不清晰、前一两代产品用户数据不达预期的团队和项目，或被很快出清。

16、AI手机与超级App的生态博弈将公开化，微信、淘宝、美团等超级App构成当前移动互联网的生态基石。

它们必须维护自身账号体系、数据安全、商业闭环（如广告、支付）和用户体验的完整性。未经授权的自动化操作，被视为对其生态规则的破坏，AI试图“绕过”应用界面直达服务的努力，将遭遇平台方的强力规制，发展受限但博弈持续。

17、AI 伴侣赛道会进入“死亡谷”。

过去两年涌现的大量“套壳陪聊”公司，将因无法平衡长文本记忆的成本和效果，且缺乏体验差异化而批量关停。但同时有新机会，属于那些跟紧基础模型技术迭代的应用。

一方面AI 将从“对话框里的文字”“动态的人像立绘”进化为“生动的多维形象”，并拥有“拟人化的不可控性”，另一方面在嵌套学习和情感智能的新范式下，AI 能够在互动中持续学习、理解用户，将与用户的共同经历内化为模型的权重，千人千面。AI 陪伴回归“陪伴”本质。

18、GEO大规模替代SEO。

用户获取信息的根本方式正在发生不可逆的迁移，迫使企业的营销预算和竞争逻辑必须进行结构性调整。超过30%的企业搜索流量已来自生成式AI平台，国内生成式AI用户规模超5亿。2026年这个数据将指数级增加，模型对用户的决策权重占比也会越来越高，当用户习惯直接问AI绕过传统搜索点击，流量在哪，预算就在哪。

19、人类开始成为AI的Agent，AI反过来给人类下Prompt。

过去的交互模式是人类prompt AI，AI执行。但随着AI规划和推理能力提升，这种关系正在反转，AI开始主动向人类提出问题、分配任务。人类的角色从指挥官变成“协作者”甚至“执行者”。AI负责规划和调度，人类负责执行AI做不到的事，需要物理操作、社会关系或主观判断的任务。这是人机协作的新范式。

20、Perplexity被收购。

Manus被收购的另一个启示是，产品形态比较完善的AI应用会成为有掉队焦虑的大厂抢夺的标的。Meta有了Manus，微软，亚马逊，甚至OpenAI们呢？Perplexity 可能比任何产品都更适合。