admin 从“买……”自动下单，到独家拜年视频“一键生成”，甚至更多进入AI硬件……近期，国内大型AI模型密集上线，技术趋势也从一般聊天工具转向专注于工业级视频生成、工程级编程、消费、办公等场景应用的垂直生产力工具。业内专家表示，当前大规模AI模型竞争的焦点不再局限于参数规模的竞争，而是转向成本控制和场景适配。 2026年，大规模人工智能模型的实际应用将达到从“技术验证”到“价值实现”的重要阶段。近期，不少企业密集“推出”大型模型，结合传统企业盈利场景，叠加“红绷带雨”，进一步推动应用适合所有人的大规模人工智能模型。例如，阿里巴巴将把人工智能引入“购物”，将大规模人工智能模型连接到硬件领域。 3月2日，阿里巴巴宣布正式推出钱文首款人工智能硬件“钱文AI眼镜”。据悉，钱文AI眼镜也将全面融入钱文APP，首批外卖订餐、酒店预订等“服务”功能预计将于3月下旬向用户开放。此外，阿里巴巴今年还计划推出多种形式的AI硬件产品，包括AI戒指、AI耳机等。字节跳动对春晚的技术合作重点是内容生成，尤其是视频。 Seedance 2.0为央视春晚“AI生成图像+现场舞台增强”创新模式提供技术支持。豆宝透露，除夕夜，豆宝AI互动总人次达19亿，游戏A我影像生成、拜年等春节场景吸引了众多用户的参与。有分析认为，各科技巨头将“春节”视为培养用户使用大规模AI模型的习惯、为进入AI时代超市竞争做准备的重要机会。他指出，自己利用了这一机会。同时，模型架构更加注重优化推理成本，深度适配国产计算芯片，方便产业落地。比如MiniMax（西语科技）推出了最新的旗舰编程机型MiniMax M2.5。该模型是原生为代理（agent）场景设计的生产级模型。他们的调度和代理性能与国际最佳模型进行了比较。西部证券研报指出，今年春节，字节跳动在内容生产和流量生态上处于领先地位gy，而阿里巴巴则在服务能力和全球生态上不断进步。此外，智普AI专注于专业工程级场景，而MiniMax和DeepSeek在开源策略和成本优势上具有很强的互补性。大规模AI模型竞争的焦点不再局限于参数规模的竞争，而是聚焦于效率、成本控制和场景适配。 “早期阶段对大规模模型的重视主要围绕参数规模、训练数据量等，本质上是技术能力快速迭代和寻路的阶段。随着整体模型能力不断逼近实际应用门槛，大规模AI模型正在进入从‘技术验证期’向‘产业落地期’跳跃的重要时期。”赛石工业人工智能研究院院长安云认为阿尔研究所。相信这进一步推动了国内大型AI模型的竞争环境。 “蓬勃发展”变成了“分层”和“差异化竞争”。安云认为，大规模AI模型的发展将带来新趋势。另一方面，企业不再一味追求大参数，而是寻找“足够高”的性价比。在手机和PC上流畅运行的数十亿参数模型成为“新宠”，显着降低了算力成本。另一方面，行业包括法律、医疗、编程和工业设计。此外，大规模AI模型竞赛的焦点已从单文本交互转向多模态理解和生成，转向执行复杂逻辑推理和远程任务的能力。一些分析人士认为2026年将是大规模人工智能模型商业化的关键转折点，为上下游产业链带来新的机遇。安云预计，2026年，大模型行业和AI将逐渐脱离高投入的“烧钱”阶段，进入强调投资回报的大规模盈利周期。与此同时，人工智能正在从辅助工具转变为解决现实问题的工具，企业级市场的商业模式正在向“按结果付费”方向演变。另一方面，最终算力的扩大有望加速支持AI的手机和PC的发展，消费市场将能够通过“设备溢价+增值服务”变现。北京未来前沿科技产业发展研究院院长陆峰认为，产业链三大核心环节的发展值得关注。这包括定性的上游算力基础的转变，从“现成”到“易用”的万卡集群的转变，严格释放供电、配电、液冷等配套设备的需求。后续应用将进一步扩大，AI手机、AI眼镜等AI设备的渗透率将进一步提高。此外，商业模式也在同步迭代，从“按API调用付费”向“按结果付费”演进。
（编辑：刘鹏）