预计到 2026 年，人工智能将从追求更大模型的竞赛转向更务实的应用。届时，行业重点将是开发更小、可定制的语言模型，并将 AI 嵌入到物理设备和日常工作流程中。AI 代理将通过标准化协议更好地与现实系统连接，同时 AI 将更多地作为增强人类能力的工具，而非完全取代人类。
规模定律已触及瓶颈
过去，AI 发展的核心信念是，投入更多计算资源、数据和更大的模型就能带来突破，这被称为 “规模时代”。然而，许多研究人员现在认为，单纯扩大模型规模带来的效益正在递减，AI 行业正从依赖蛮力转向探索新的技术架构。
像 Yann LeCun 和 Ilya Sutskever 这样的顶尖科学家指出，当前模型的性能已趋于平稳，这表明行业迫切需要新的思路和更好的架构，而不是无休止地扩大规模。
小模型，大作用
未来企业 AI 的应用浪潮将由 更小、更敏捷的语言模型 (SLM) 驱动。这些模型虽然规模不大，但可以通过微调，在特定领域的表现上媲美甚至超越大型通用模型。
- 成本与性能： 经过适当微调的 SLM 在企业应用中能以更低的成本和更快的速度达到与大型模型相当的准确性。
- 效率与适应性： SLM 的高效率和适应性使其非常适合需要高精度的定制化应用。
- 本地部署： 小模型的特性使其更容易部署在本地设备上，这一趋势正随着边缘计算的进步而加速。
从语言到经验：世界模型的兴起
大型语言模型擅长预测文字，但它们并不真正“理解”世界。为了实现真正的突破，研究重点正转向 “世界模型”。这是一种能学习物理世界运行规律的 AI 系统，它通过理解物体如何在三维空间中互动来进行预测和采取行动。
人类通过与世界的互动来学习，而不仅仅是通过语言。世界模型的目标就是赋予 AI 类似的、基于经验的学习能力，使其能够理解因果关系。
虽然这项技术的长远目标是机器人和自动驾驶，但近期最先看到影响的可能是视频游戏领域，用于生成互动世界和更逼真的角色。
AI 代理：从演示走向日常
过去，AI 代理因难以连接到实际工作系统而未能实现其潜力。现在，一个名为 “模型上下文协议 (MCP)” 的技术标准正在解决这个问题，它就像 AI 的“USB-C”接口，让 AI 代理能够顺畅地与数据库、搜索引擎和 API 等外部工具对话。
随着连接障碍的消除，2026 年，AI 代理工作流有望从技术演示真正进入人们的日常工作，并在医疗、销售和客户支持等多个领域扮演核心角色。
增强人类，而非取代
与早期“AI 将取代工作岗位”的论调不同，新的共识正在形成：AI 的实际作用更多是 增强人类的工作流程，而非完全自动化。实践证明，AI 作为自主工具的能力尚未成熟。
“人们希望站在 API 之上，而不是之下。”
未来的重点将是如何利用 AI 提升人类的效率和能力。同时，AI 的发展也将催生新的工作岗位，例如 AI 治理、安全和数据管理等。
AI 走向物理世界
随着小型模型、世界模型和边缘计算等技术的进步，AI 将越来越多地应用于实体设备。物理 AI 将在 2026 年成为主流。
- 新兴设备： 机器人、自动驾驶汽车、无人机和智能穿戴设备等 AI 驱动的硬件将进入市场。
- 穿戴设备先行： 相比机器人等高成本应用，智能眼镜、健康指环等可穿戴设备为消费者提供了一个成本更低、更容易接受的入口，使 AI 功能融入日常生活。