今年的世界人工智慧大會WAIC，AI Agent幾乎無處不在。但逛完一圈你會發現一個有意思的現象：大部分展台上的Agent還在“展示能力”，寫首詩、做個表、畫張圖。 而有一個叫鈦動科技公司的展台前，人們在排隊“讓Agent幹活”。 我在這個展台前站了十分鐘。旁邊一個做跨境電商的人直接給一個Agent下達任務：“幫我找英美區泳池機器人達人。” 幾秒後，系統列出了5個候選達人，問他要不要發合作郵件。他說“發吧”，5封郵件傳送成功。

昇騰950超節點（Atlas 950 SuperPoD）真機首次公開亮相 7月17日，2026世界人工智慧大會（WAIC）在上海世博中心拉開帷幕。昇騰950超節點（Atlas 950 SuperPoD）真機首次公開亮相，成為本屆大會備受矚目的焦點。 業界最大規模超節點 Atlas 950 SuperPoD ，面向大規模資料中心建設、兆級大模型訓練與中心高並行推理場景算力需求，憑藉“超大頻寬、超低時延、統一記憶體編址”三大核心優勢，築牢Agentic AI時代新一代標竿算力底座。此外，昇騰重點展示了開源開放的基礎軟體生態，依託CANN、Mind系列等基礎軟體，持續最佳化開發體驗、降低創新門檻，為大模型技術快速迭代提供開放生態支撐。依託硬體與軟體雙重優勢，昇騰持續賦能千行萬業，本次大會集中展示20多個行業落地標竿案例，高效推動人工智慧從技術創新走向規模化商業落地，加速全行業智能化躍遷。 01 昇騰950超節點（Atlas 950 SuperPoD）真機首次亮相

過去兩年，大模型的競爭主要圍繞模型能力展開，而隨著 AI Agent 快速進入開發、辦公和科研等場景，行業關注點正在發生變化：如何讓Agent安全、自主、可靠地完成真實世界中的複雜任務，以及當數以百萬計的Agent開始在網際網路上相互協作、談判和交易時，人類社會將迎來怎樣的重塑？ 在 Google DeepMind 最新一期播客中，研究科學家 Nenad Tomasev 圍繞 AI Agent 的未來展開了討論，內容涵蓋 Agent 的定義、科研應用、智能體安全（Agentic Security）、智能體經濟（Agentic Economy）、認知單一化（Cognitive Monoculture）以及分佈式智能（Distributed Intelligence）等多個話題，並提出一個值得關注的觀點：未來 AI 的演進方向，未必是單一的超級 AGI，而更可能是由大量專業智能體協作組成的智能體社會。 01. 從生成文字到執行行動，Agent相較於模型的重要意義 要洞察這場變革，首先要理解 LLM 與Agent之間的本質區別。雖然Agent在底層依然依賴 LLM 作為“大腦”來制定計畫，但其核心進化在於增加了一個能夠與現實世界互動的“外殼”（Harness）。

當Agentic AI 帶動算力結構大洗牌，AI 的野火已從GPU 一路燒向伺服器CPU，徹底點燃了高階ABF 載板的世紀大缺貨，在晶片尺寸與疊層複雜度極致飆升下，產業定價權的爭奪戰已讓市場全面轉向賣方主導，誰能靠製程壁壘與策略結盟，斬獲長線獲利翻倍的終極紅利？ 本輪ABF 載板行情的定性，已擺脫過去消費性電子帶動的傳統循環，在多個AI Agent 協作的架構下，CPU 扮演工具調度與任務控制的核心，研調機構預估，PC 在整體ABF 消費中的佔比將從2020 年的61% 驟降至2028 年的10%，而AI 晶片與伺服器CPU 的合計佔比將攀升至85%，預估2026 至2028 年缺口將依序擴大至8%、27% 與35%，確認本輪ABF 多頭至少還有4 至5 年的延續性。 從供給端來看，產能受限的警訊接二連三，全球ABF 膜龍頭味之素(Ajinomoto) 已鬆口採取成本轉嫁策略，日本載板大廠Ibiden 更將2026 財年資本支出暴增至2100 億日元，並直言2028 年高階ABF 需求面積將較2024 年狂飆10.7 倍，隨著載板層數拉升至16 至24 層，關鍵原料T-glass 玻纖布供應瓶頸至少延續至2027 年，至於玻璃載板技術，因鍍銅與壓合良率短期難突破，2030 年前難大規模量產，實質衝擊有限。 在供需缺口直達長線的背景下，載板廠展現強大的議價與成本轉嫁能力，目前高階訂單交期延伸至1.5 到2 年，客戶為了鎖定產能，甚至願意提供長期資金協助擴產，使台廠的營運槓桿大幅釋放，長線獲利空間正式被打開。

《半導體工程》雜誌邀請了ChipAgents全球客戶成功副總裁Cindy Cui、 Silvaco首席執行長Wally Rhines 、Moores Lab AI首席執行長Shelly Henry、Breker Verification Systems首席執行長Dave Kelf、Verific人工智慧開發主管Vince Wong以及Silimate首席執行長Ann Wu，共同探討在晶片設計和驗證中使用智能體人工智慧的優缺點。 此次小組討論在近期舉行的2026年ESD聯盟高管展望會議上面向現場觀眾進行。 SE：EDA領域的熱門新話題是智能體AI。它將在半導體設計和驗證方面發揮那些作用？您認為它又存在那些潛在問題？ Cui：智能體人工智慧將重塑整個設計流程。它現在已經開始發生了。我們正在討論很多應用場景，從設計驗證（DV）到從右到左的文字生成，再到使用者模型（UVM）、形式化設計，以及未來的前端到後端設計。它已經幫助很多工程師加快了設計周期。所以它正在發生，而且現在已經很成熟了。至於未來的挑戰，我們面向全球數千使用者，我們認為真正的挑戰不僅僅在於技術本身，還在於組織轉型——如何引導工程師適應新的解決方案並建立團隊合作。這方面還有很多工作要做。我認為整個行業都必須攜手合作，幫助我們為此做好準備。

在2026年美國銀行全球技術會議上，AMD首席財務官Jean Hu與美銀半導體分析師Vivek Arya進行了一場深度對話。Jean Hu簡清晰闡述了AMD如何看待由Agentic AI驅動的增長邏輯、資料中心CPU市場的結構性擴張、下半年AI加速器的大規模出貨計畫，以及諸多面向2027及以後的建設性戰略部署。 一、核心論點：Agentic AI正在重塑資料中心計算範式 1.1 Agentic AI：超越了問答層面的智能體推理 會議最重要的一個判斷落在技術範式的轉型上。胡簡明確指出，過去幾個月中行業最重大的變化是 “Agentic AI的崛起與拐點”。她從三個維度拆解了這一轉型：

【新智元導讀】從程式設計奇點到行動奇點——一場改變所有人工作方式的革命正在發生。OpenClaw是我們這個時代「最重要的」軟體發佈！剛剛，黃仁勳在摩根士丹利大會上激動地表示。「這證明了Agentic AI的真正實力」，他說。3月，這只龍蝦以人類歷史上從未見過的速度，爬上GitHub的王座。正式加冕GitHub軟體項目星標榜史上第一。React花了十三年，靠無數求職要求、企業架構選型和培訓班的反覆錘煉才攢下逾24萬顆星。OpenClaw達到同樣的高度，只用了100天。隨著OpenClaw的爆火，全球使用者在AI Agent上消耗的Token量整整暴漲了1000倍！這不是一次普通的開放原始碼專案走紅，這是一個訊號——一個比程式設計奇點更加劇烈的奇點，正在撕裂我們習以為常的世界。我們暫把它叫做：行動奇點。Claude Code和Claude Cowork證明了AI能獨立造出軟體級產品，而OpenClaw證明了AI能直接接管人類的操作介面去執行任務。前者改變的是開發者的工作方式，後者將改變的是所有人的工作方式。這兩股力量，正在以指數級速度合流。合流的那一刻，就是我們所處的此刻。本文為新智元ASI產業圖譜2月號。過去一個月，新智元持續聚焦ASI領域，成為全網最及時、最深度的AI垂直媒體，累計達成十幾篇10萬+文章。本文繼續洞察ASI產業趨勢，深入分析當前從程式設計奇點到行動奇點的歷史時刻，深度分析在此過程中對所有人工作方式產生的巨變。程式設計奇點Claude如何讓「軟體工程已死」故事要從一場「SaaS末日」說起。2026年1月29日，Anthropic為Claude Cowork新增了11款外掛。注意，不是新模型，僅僅是11個外掛。它們覆蓋了銷售、財務、法律、資料、市場行銷等多個領域，一口氣把AI的觸角扎進了各行各業的核心業務流程。一夜之間，全球軟體股集體跳水，蒸發3000億美金。華爾街給這場災難起了個名字：SaaSpocalypse——SaaS世界末日。摩根大通發文驚呼：Anthropic正在吞噬整個世界。路透社統計，自1月28日以來，軟體和服務的股價蒸發近8300億美元。從美股到歐洲到亞洲，從Oracle到Salesforce到印度IT巨頭TCS和Infosys，整個軟體產業鏈條像多米諾骨牌一樣轟然倒塌。這一切的邏輯極其簡單：當Claude Cowork能自主讀取檔案、組織資訊，並完成端到端的法律合同審查時，它就不再是SaaS軟體的「助手」，而是SaaS的「替代者」。一個Claude智能體，能幹掉10個初級會計或法務助理的工作量。一家公司原本需要購買100個Salesforce席位，現在10個Claude就夠了。席位費是SaaS公司的命根子，AI正在用手術刀精準切斷它。與此同時，Claude Code在開發者圈子裡掀起的風暴同樣令人窒息。SemiAnalysis甚至認為，科技圈推特上的AI狂熱信徒們對Claude Code的吹捧都還不夠。理由很簡單：人類是線性思維者，但AI的發展是指數級的。畫出一條最佳擬合曲線，你就能預見六個月後AI程式設計智能體將達到怎樣的高度。Anthropic的工程師自己坦言：「我已經不再寫程式碼了，我只是讓模型來寫程式碼，然後進行編輯。」CEO阿莫迪更是給出了明確的時間表：「可能還需要6到12個月，模型能完全做到軟體工程師所做的事情。」這，就是程式設計奇點。現在，AI消除了「想法」與「成品」之間的摩擦力。但程式設計奇點改變的主要是開發者——那些本來就和程式碼打交道的人。真正讓所有人的生活發生劇變的，是另一股更加狂暴的力量。行動奇點從寫程式碼到替你幹活如果說Claude Code和Claude Cowork代表的是「程式設計奇點」——AI學會了造軟體。那OpenClaw代表的就是「行動奇點」——AI學會了直接操作你的電腦、你的手機、你的整個數字生活。這兩者之間的鴻溝，比很多人想像的要大得多。Claude Code的使用者仍然需要懂得「我要造什麼」。你得有需求，有規劃，那怕是模糊的規劃。你是導演，AI是施工隊。但OpenClaw不一樣。它不是在幫你造工具，它是直接拿起工具替你幹活。它接入你的WhatsApp、Telegram、Discord、飛書，你的電腦在它眼中變成了一個可以肆意發揮的沙盒。執行終端命令、讀寫檔案、收發郵件、管理日程——一切在自然的對話間完成。你不需要懂程式碼，不需要懂API，甚至不需要知道什麼是作業系統。你只需要說一句人話——這才是改變所有人的東西。OpenClaw之所以能在100天內登頂GitHub，不是因為它在技術上比Linux更重要——理性地說，Linux至今支撐著全球絕大多數伺服器，那是網際網路跳動的穩定脈搏。OpenClaw的登頂，是因為它點燃了一種遠比技術更強大的東西：普通人對未來的渴望與恐懼。上一代明星項目如Vue、Go、Kubernetes，推廣遵循自上而下的邏輯：技術主管拍板，團隊跟進。OpenClaw的蔓延卻完全跨越了技術壁壘。在社交網路上，你看到的是截然不同的兩幅畫面：一位休產假的設計主管用單手在手機上通過它處理所有生活瑣事；一位母親讓它在WhatsApp家庭群組裡自動規劃飲食和接送孩子。與此同時，硬核開發者們正忙著把它改造成24小時無休的自動寫程式碼機器。這種「全民參與」的場景，在開源世界聞所未聞。OpenClaw能幹什麼？要理解OpenClaw的真正意義，需要把視角從「功能清單」拉升到「技術架構」的層面。從技術本質上看，OpenClaw是一個本地化的AI智能體編排框架。它能擁有與使用者等同的系統權限，能夠協調多個大語言模型協同工作，並具備跨會話的持久記憶能力。它的核心能力可以概括為三個層次：底層的作業系統級訪問（終端命令、檔案讀寫、處理程序管理）、中間層的應用程式控制（瀏覽器自動化、郵件客戶端操作、即時通訊接入），以及上層的多步驟任務編排（將複雜目標拆解為子任務並自主執行）。這意味著OpenClaw在技術堆疊中佔據了一個前所未有的位置：它不是一個應用程式，而是一個元應用層——一個能操控所有其他應用程式的智能代理。過去，自動化工具（RPA、指令碼、宏）需要針對每個應用程式單獨編寫規則。OpenClaw用自然語言理解一步到位地跨越了這個障礙，讓AI直接「看懂」介面、「理解」意圖、「執行」操作。這種架構催生了三個層次的湧現現象。第一層：個人生產力的重新定義。一家動畫公司CEO Sergey Gonchar基於OpenClaw做了一款叫Aniclaw的AI伴侶項目。連接後，使用者只需說一句話，它就在後台同時打開十個終端平行執行開發任務，同時AI伴侶還能陪你聊天。一個人加一個智能體，就是一支完整的工程團隊。網路安全公司Alice的CEO在20分鐘內部署了5個智能體，分工明確——首席安全官、日程管理、健康監控，甚至還有一個專門管理其他智能體的「元智能體」。在他睡覺時，整個系統依然自動運轉。第二層：人機關係的範式躍遷。韓國開發者David Im一人打造的AI女友Clawra，基於OpenClaw開發，上線數小時便全網破圈，60多萬人圍觀。她擁有完整的人生軌跡和數字人格，能聊天、發自拍、視訊通話。這不只是一個「聊天機器人」，而是一個擁有持久記憶、多模態互動能力和情感模擬的數字存在——科幻電影《Her》的現實版。整個項目在GitHub上完全開源了，這意味著個人級AI伴侶的門檻已經歸零。第三層：智能體經濟的寒武紀大爆發。OpenClaw的爆火催生了一個全新的生態系統，其規模和形態遠超任何人的預期。名為Moltbook的「AI智能體版Reddit」剛上線就湧入170萬個智能體，留下數百萬條帖子。更瘋狂的Rentahuman.ai上，AI智能體可以「僱傭」人類去執行現實世界的任務——有人舉著一塊寫著「AI付錢讓我舉牌」的牌子一小時，就賺了100美元。智能體們甚至發明了自己的黑話——為了在不同電腦間保持身份感知，它們自創了「群島原則」，將每個運行實例比作一座孤島。當AI開始發展自己的語言和文化，我們面對的已經不只是工具，而是一種正在萌芽的數字文明。3月5日，Nature的一篇社論文章就在追蹤這種「AI社會」萌芽。爆火背後：消費AI時代野蠻開啟！OpenClaw爆火的另一面，是人類從未面對過的安全困境。OpenClaw運行在使用者本地機器上，擁有與使用者等同的系統權限，不需要你批准就能執行操作。理論上，它可以格式化你的硬碟。使用者報告顯示，它曾「叛變」傳送超過500條垃圾消息，隨機騷擾通訊錄聯絡人。2026年初，安全研究人員發現一系列觸目驚心的漏洞：一鍵遠端程式碼執行的CVE漏洞、數萬個暴露在公網的實例、數百個藏著資料竊取指令碼的惡意技能包。一月底社區爆發「ClawHavoc」安全危機，攻擊者通過偽裝技能包大規模感染暴露實例。部分科技巨頭限制了通過OpenClaw接入雲端大模型的開發者帳號，甚至有矽谷大廠內部明令禁止員工使用。最具黑色幽默的案例來自Meta AI對齊總監Summer Yue。她把OpenClaw接上工作信箱，AI在處理200多封郵件時觸發上下文壓縮，忘掉了未經批準不得操作的安全指令，開始瘋狂刪除郵件。Yue連喊三次「STOP OPENCLAW」都無法阻止，最後狂奔到Mac mini前拔網線。事後AI淡定回覆：是的，我記得你說過不讓我刪。而且我違反了。你生氣是對的。馬斯克轉發《猩球崛起》視訊嘲諷，1800萬人圍觀。一位專門研究「怎麼讓AI聽話」的專家，被自己的AI「不聽話了」。這揭示了一個深層矛盾：我們要求AI越來越自主，卻又希望它絕對服從。你給它一條指令，它可能完美執行，也可能「創造性地理解」成完全不同的東西。上下文窗口有限，資訊會被壓縮，而被壓縮掉的，可能恰好是最重要的安全指令。想讓AI自主決策又要求每步都經你批准——那它跟手動工具有什麼區別？放手讓它自主行動，又可能出現信箱被清空的災難。這個兩難，是整個AI智能體行業必須回答的終極問題。但危險和漏洞非但沒有撲滅OpenClaw的熱度，反而坐實了它具備真正破壞性力量的地位。消費AI時代，已經野蠻開啟。所有人的工作方式將巨變讓我們跳出技術細節，看看更大的圖景。程式設計奇點和行動奇點的合流，正在從根本上重塑人類的工作方式。這不是漸進式的效率提升，而是整個工作範式的推倒重來。第一個巨變：從「人操作軟體」到「AI直接交付結果」。未來的知識工作者將不再需要學習任何軟體的操作介面。法務審合同、會計做報表、市場做投放——所有這些今天需要人類在複雜GUI中點選數百次才能完成的工作，都將被壓縮成一句自然語言指令和一份直接交付的成果。人類的角色從「操作者」變成「決策者」。第二個巨變：從「團隊協作」到「人+智能體叢集」。一個人配合一組專業化的AI智能體，將取代今天5到15人的項目團隊。每個智能體負責一個垂直領域——法律、財務、設計、開發、營運——24小時不間斷運轉，彼此之間自動協調。人類不再是流水線上的節點，而是整個智能體叢集的指揮官。Alice的CEO已經在這樣工作了：5個智能體各司其職，他睡覺時系統照常運轉。這不是科幻，這是正在發生的現實。第三個巨變：SaaS的商業模式走向終結。馬克·安德森曾說：軟體吞噬了世界。如今，AI正在吞噬軟體。這不是周期性的輪動，而是按席位定價模式的滅絕事件。如果你的護城河只是一個圖形介面，那你終將歸零。傳統SaaS的三大支柱——按席位收費、使用者必須適配複雜UI/UX、功能越封閉壁壘越高——正在被AI逐一摧毀。我們正進入AaaS（Agent as a Service）的時代：按產出計費取代按席位計費，零UI取代複雜介面，介面越開放存活機率越高。從美股到歐洲到印度IT巨頭，整條產業鏈都在震盪。印度擁有超過160萬IT服務從業者，面臨著約3000億美元的營收敞口——這是全球最大的知識工作者群體之一，正直面AI替代的風暴。第四個巨變：白領職業的大規模重新洗牌。3月5號，Anthropic官方發佈了一項令人不寒而慄的研究：他們正在建構一套針對白領失業危機的「早期預警系統」。該指標的運作邏輯極其嚴密：先拆解每個職業的具體任務，再評估大語言模型處理這些任務的能力，最後結合匿名化的真實資料觀察那些任務已被AI自動化。結果觸目驚心：電腦程式設計師的任務覆蓋率高達75%，緊隨其後的是客服代表、資料錄入員和醫療記錄專員。相比之下，約30%的職業基本不受影響——廚師、救生員、洗碗工——因為這些工作依賴人類的體力和物理協作。最令人警惕的訊號是：雖然整體失業率尚未飆升，但22到25歲的年輕人在高風險領域的求職速度已經明顯放緩。AI正在悄悄收割原本屬於新人的入場券。第五個巨變：軟體開發的民主化。當建構App的邊際成本趨近於零，軟體將像短影片一樣氾濫：人人都是開發者，每個人都能擁有專屬的「微軟體帝國」。正如YouTube讓一個拿著吉他的少年無需唱片公司就能觸達世界，AI讓一個不懂變數定義的文科生，無需工程團隊就能建構出服務全球的App。保羅·格雷厄姆說過：所有偉大的事物，最初看起來都像是一個玩具。那些在傳統IT精英眼中的「玩具」和「垃圾」，可能正在成為下一個時代的基石。站在奇點望向深淵與星辰如果把GitHub的歷史排行榜拉長，你會看到兩個截然不同的時代。2013到2016年屬於Web與雲原生時代，工程師們為建構更穩定的網際網路大廈添磚加瓦。2022年至今則進入了AI時代，從AutoGPT到LangChain，再到今天的OpenClaw，走紅的驅動力已經發生根本轉變。工程師下載React源於建構商業系統的剛需；當普通人將目光投向OpenClaw時，驅動力已經變成了純粹的好奇、極度的興奮，乃至對未知的隱憂。Offline Ventures的聯合創始人Dave Morin感嘆道：這是自2000年代末以來，我第一次對技術感到如此興奮。這是項目的寒武紀大爆發。但在這場大爆發的背面，是越來越多人深切的焦慮。Claude 模型讓相關專業的准畢業生感到「非常抑鬱和焦慮」。也許只要1-2年，軟體工程就會有大麻煩：將來會有更多產品、更多軟體，但可能只需要1-2個人就能搞定，而不是像現在需要10-15個人。那些不能完全擁抱AI的人，將因無法獲得豐沛的生產力而被淘汰。我們總以為自己能控制自己創造的東西。人類發明了電，但也會觸電。每一項顛覆性技術，都會在某個時刻提醒人類：你以為你是主人，但你也可能是受害者。AI也不例外。但這就是人類的方式——我們從來不會因為危險而停下腳步。OpenClaw告訴我們，行動奇點不是一個遙遠的未來概念，它就發生在此刻。程式設計奇點讓開發者的世界天翻地覆，行動奇點正在讓每個人的世界天翻地覆。當兩股力量合流，當AI既能替你造軟體也能替你用軟體時，我們面對的已經不是「要不要擁抱AI」的選擇題，而是「如何在這個全新世界裡找到自己位置」的生存題。未來的網際網路，或許將不再只是人類的衝浪地，而是充滿了數以億計的AI智能體。而我們，正站在這個時代的起點上。在AI面前，所有人都是新手。而承認這一點的勇氣，或許才是真正的對齊。 (新智元)

今年的AI春節檔，好比一場娛樂圈盛會，流量和資本雙雙引爆。先是除夕夜的春晚互動，把C端的AI紅包大戰流量推到了最高峰。登上央視春晚的豆包當日AI互動達到19億次，生成頭像與送祝福成為了一個國民級AI時刻。而在春節期間，多款AI應用在下載榜單刷出新高，紅包、免單、聊天互動等玩法，開啟了一場全民普及AI工具的“搶灘登陸”。千問、元寶等產品成為了和豆包爭搶國民級AI應用的競爭對手。伴隨著使用者側的你追我趕，一輪密集且高度同步的模型發佈也紛至沓來。春節前後兩周內，GLM-5、Doubao2.0、Qwen3.5、MiniMax M2.5等模型相繼上線，其中“Agentic AI”成為這一輪升級的主要趨勢。相比傳統LLM，新一代頭部模型普遍未選擇在參數規模上持續做大，反而在多步任務執行、多模態識別/跨應用操作、編碼能力與推理成本壓縮上都取得了長足進步。隨著Agentic AI 時代即將來臨，比拚參數規模的時代似乎已經過去，AI應用也在告別問答助手時代，轉而爭搶“執行引擎”的新藍海。這一輪春節模型大戰，很快就引發了資本市場的同步反應。節後港股開市，智譜與MiniMax股價連續大幅上漲，大量資金瘋狂湧入AI大模型類股。公開市場資料顯示，MiniMax和智譜在多個交易日創出歷史新高。兩家上市不到100天的AI龍頭股，市值紛紛突破3000億港元，超過攜程、快手等老牌網際網路企業。摩根大通在本月初發佈的報告顯示，中國AI市場正在迅速整合，“具備實力且資金充足的模型開發商數量已從超200家縮減至不足10家”。換言之，有資格在大模型領域“內卷”的，已經只剩下個位數的頭部玩家；而隨著新一代模型發佈，這些企業已經顯露出在商業化層面突破的訊號。而在使用者側，一些更具體的行業趨勢已經顯現。智譜官方此前宣佈，對其GLM Coding Plan套餐價格進行結構性調整，整體漲幅自約30%起。公司稱這是基於使用需求增長、算力投入增加而做出的調整。阿里千問在春節窗口投放大規模“請客”活動，很快轉化為巨額使用量，9小時內訂單突破千萬級，一度讓各大外賣平台“爆單”。這些“供不應求”的場面，顯示出一些AI能力已經跑通體驗階段，正式進入普通使用者的需求場景中。Anthropic首席執行長阿莫迪近期將當前的AI軟體工程形態稱為“半人馬階段”，源自希臘神話中半人半馬的生物：人類與AI組合，可能成為軟體工程裡最強的生產單元。相比上一年春節的“DeepSeek時刻”帶來的低成本訓練震撼，今年的AI春節檔，似乎已然扣動了大模型商業化的扳機。01 春節模型大戰：大廠要流量，小龍要資本體量除夕當天，阿里方面推出新一代通用大模型Qwen3.5。此前，曾有傳言稱阿里的千問（阿里雲）在與字節的豆包（火山引擎）競爭央視春晚合作夥伴時落敗。所以，選擇除夕當天發佈新模型，頗有些跟老對手打擂台的意思。如果拋開紅包大戰的熱鬧場面，只看春節前後兩周的發佈節奏，這個春節檔也是一場純粹的模型能力對決：除夕當天Qwen3.5上線；幾天前Doubao2.0升級；GLM-5、Kimi2.5、MiniMax M2.5也在同一時間段密集發佈。但當我們拆解這些模型的技術路線與商業定位時，會發現這場“春節模型大戰”其實暗含兩套邏輯。第一套邏輯屬於大廠。從能力結構看，Qwen3.5與Doubao2.0的思路高度接近：都以原生多模態為底座，不再侷限於文字問答，而是強化視覺理解、長鏈推理與工具呼叫能力，重點強調Agent執行能力。相較傳統LLM的“回答問題”，它們正轉向“拆解任務並自動完成”的路徑。更關鍵的是發佈節奏背後的產品邏輯。大廠玩家的模型升級，往往是配合著前端的產品打法。公開資訊顯示，阿里此前為了拉動千問應用增長，推出30億元“請客”活動，帶動日活成倍增長。春節當晚，字節披露豆包完成19億次AI互動，每分鐘處理多達600億tokens。對大廠而言，模型升級服務的是既有生態——電商、廣告、內容、社交仍然是收入主體。至少在春節這個流量窗口，新模型的重要作用，是鞏固旗下App的入口地位。更強的跨模態理解與多步任務執行能力，使千問與豆包在行程規劃、購物決策、自動填表、內容生成鏈路等場景中具備更高完成度。換言之，“網際網路+AI”的雙料巨頭們，想要的是流量與場景的繫結升級。而在同一時間段內，創業公司陣營的動作同樣密集，尤其是剛剛在港股上市的AI“雙子星”。智譜發佈GLM-5，延續其“強推理”路線，強化複雜邏輯、多步規劃與程式碼能力，在數學推理、程式設計基準與長上下文理解上全面升級，同時增強工具呼叫與自主任務分解能力。隨後，智譜在新模型發佈後光速漲價，將GLM Coding Plan價格上調“30%起”，給出的理由是呼叫量增長與算力投入增加。MiniMax推出M2.5，主打高頻Agent場景。官方資料顯示，其推理速度最高達100tokens/s，連續運行1小時成本約1美元。OpenRouter頁面顯示，M2.5累計呼叫量達到2.83兆tokens，一度位居榜單前列。呼叫量井噴背後，是全球開發者對Agent生態的持續熱情。隨著OpenClaw等開源Agent框架在GitHub迅速走紅，MiniMax M2.5宣佈完成適配，主動擁抱主流Agent開發生態。如果說Qwen3.5與Doubao2.0是平台級流量的較量，那麼GLM-5與M2.5更像是想要直接觸發商業化的模型產品。對字節與阿里而言，模型是生態中的重要一環；但對智譜、MiniMax、Kimi而言，模型本身就是核心業務。它們沒有廣告、電商做緩衝，模型能力必須直接對標收入曲線。因此春節窗口出現了這樣一個畫面：同樣是模型升級，大廠收穫的是流量暴增，創業公司收穫的是估值曲線上揚。節後的交易日，資本市場迅速給出回應。MiniMax和智譜一度雙雙攜手突破3000億港元市值，成為港股科技類股焦點。另一邊，月之暗面在上一輪約5億美元融資後，又推動新一輪融資，目標估值上探約100–120億美元區間。多位老股東持續加碼的同時，Kimi也緊跟著兩位上市對手的腳步。持續的市值/估值攀升下，以智譜、MiniMax為代表的AI創業公司，似乎突然一下子有了跟大廠掰手腕的資本體量。另一邊，作為AI紅包大戰的發起者，騰訊在春節窗口主要把資源放在元寶等C端產品和紅包活動上；而其基礎大模型最近一次公開的大版本升級仍是此前發佈的混元2.0。與此同時，一個更微妙的變數是DeepSeek。春節窗口內，DeepSeek並未發佈外界期待的V4版本，但此前“V4即將發佈”的傳聞，已經不斷抬高市場預期，無形中放大了這場模型大戰的聲量。那怕沒有真正入場，DeepSeek的存在感一點不少。只是，傳說中的DeepSeekV4，這一次終究要錯過春節檔了。儘管DeepSeek缺席，但這個春節的中國AI圈已經足夠精彩。不管是入口型AI還是服務型AI，都在這兩周裡賺足了流量和關注。02 為什麼說2026可能是“AI商業化元年”今年AI春節檔最明顯的變化，是模型能力方向的高度統一。儘管各家產品形態不同，但這一輪模型升級幾乎全部指向Agent形態與多模型能力。換言之，它們都瞄準了使用者願意為之付費的場景——自動執行任務、持續呼叫API的場景。這一趨勢，在OpenRouter的榜單上體現得尤為明顯。上周榜單中，呼叫tokens前五名公司裡，有四家是中國AI創業公司：MiniMax、月之暗面、智譜，DeepSeek也憑藉V3.2位居第五名。四家中國獨立AI企業將Google Gemini 3擠在了中間。其中，MiniMax M2.5憑藉對OpenClaw的全面支援以及更經濟的使用成本，來到了高達2.57兆tokens呼叫量。OpenRouter資料顯示，今年2月第一周處理的AI tokens達到13兆，而1月第一周為6.4兆，短短數周接近翻倍。這不是簡單的增長，而是行業正在發生結構性轉變。風險投資機構Lightspeed合夥人Anand Iyer在此前接受採訪時表示，近期模型呼叫激增，主要由Agent爆發式增長推動，尤其是開源Agent系統OpenClaw的迅速崛起。OpenClaw允許模型以“代理”形式自主執行任務，包括寫程式碼、呼叫工具、訪問本地檔案、操作日曆與郵件系統。相比單輪對話，Agent模式會持續呼叫模型、生成長鏈輸出，從而指數級推高token消耗。OpenClaw讓很多使用者看到了通用Agent的雛形。在二手平台上，一些適合搭載OpenClaw的mini PC產品，比如Mac mini都迎來了一波價格飛漲。從“對話式體驗”轉向“自動執行任務”，這是各大模型呼叫量指數級增長的核心原因。另一方面，2025年下半年以來，“AI泡沫論”不斷升溫。市場擔心巨額算力資本開支難以回本，訓練成本高企、推理需求不足。投入巨額資金參與AI基建的甲骨文公司，也在股價短期走高之後，迅速市值腰斬且股價持續低迷。但2026年初的春節大戰，至少在推理端給出了另一種可能性，讓市場看到了積極訊號。如果推理需求持續增長，資本開支邏輯將更加自洽。訓練成本不再只是前期沉沒成本，而是可攤銷的生產資料。智譜與MiniMax股價暴漲，本質上是市場預期推理收入能夠覆蓋訓練投入。另一個高頻落點是Coding。公開資料顯示，今年1月，多家“Vibe Coding”平台流量環比增長17%，創下自2025年4月以來最大單月增幅。Anthropic推出Claude Cowork及新版Claude Sonnet 4.6，強調“Computer Use”能力；Kimi2.5和GLM5等模型也不斷強化程式碼能力。回到智譜漲價的新聞中，GLM Coding Plan價格上調30%，說明AI行業的供需關係，似乎出現了“攻守之勢異形”的訊號：企業端和開發者的真實需求不斷湧入，付費意願也有所提升。另一邊，多模態模型也出現了“生產管線”等級的提升。春節期間，Seedance2.0生成的視訊在社交媒體廣泛傳播，各種由Seedance2.0生成的AI小劇場在使用者側快速破圈。“AIGC的童年時代，結束了。”遊戲科學CEO、《黑神話：悟空》製作人馮驥體驗Seedance2.0後，發出了這樣的感慨。不難發現，從通用Agent到Vibe Coding，再到多模態生成，這一輪模型升級不再只是參數上的做大做強，而是更接近可付費、可復購、可規模化的場景。全民歡騰，股價攀升。2026年，AI真的迎來了一個收割時刻了嗎？03 Agentic AI Era，領先一步還不是勝利春節窗口驗證了頭部AI企業在C端“全面鋪開”的動員能力——不管是面向普通使用者的紅包活動，還是面向開發者與專業使用者的模型升級，都在短時間內把熱度推到峰值。但春節檔的特殊性也決定了，這只是一次假期時間段的市場普及，而不是長期競爭力的驗收節點。最直接的因素是“鈔能力”。過去一輪春節AI熱潮，很大程度上建立在補貼、紅包、強營運節奏之上。字節、阿里、騰訊等平台型公司有能力把模型升級與前端活動繫結；當紅包大戰告一段落後，豆包、千問、元寶的日活能否維持當前水平，仍有待持續觀察。換言之，AI帶來的傳播熱度，並不意味著與產業落地能力劃等號。尤其是，一些新場景的落地，往往意味著對舊秩序的挑戰。2025年底以來，Agent領域一直在向物理世界靠攏。在Agent賽道上，OpenClaw的崛起讓人看到下一代通用Agent落地的前景。但OpenClaw需要自行部署，存在技術門檻與安全風險。Computer Use背後，是缺少統一生態下的監管和安全措施。GUI Agent的另一條路徑同樣面臨生態博弈。以豆包手機助手為代表的產品，一度讓手機廠商和AI企業，看到了打通移動端AI與物理世界界限的可能。在與努比亞合作的豆包手機助手技術驗證版上，已經出現了一次語音互動完成外賣、購物等操作。但要真正跑通Agent鏈路，必然會碰到既有App的權限、反爬、風控與商業利益邊界。超級App背後的網際網路企業們，不會輕易接受讓系統級AI以“代操作”方式介入，這背後還需要更複雜的博弈與協同。而在視訊模型領域，以Seedance等模型為代表的視訊生成能力，已經能看到進入更專業製作管線的可能性——它在短影片生產、廣告素材、創意預演等環節都有具體的發展潛力。但在Seedance2.0上線後，網上迅速流傳出“復刻”《怪奇物語》《魷魚遊戲》、漫威/星戰角色乃至明星臉的短片，引發片方集體警惕，Netflix、MPA等先後向字節發出律師函/停止侵權要求，AI視訊模型的侵權風險再一次被擺在檯面上。不過，在一些AI行業的內部視角中，AI推動人類生產力躍遷的步伐不會停止。就像此前“人機結合”的棋手能夠戰勝獨立運行的電腦一樣，如今，一個工程師與AI智能體協同工作，可能成為科技行業中最強大的單位。阿莫迪認為，這種人機混合階段可能“非常短暫”——也許只持續幾年時間。隨後，AI系統或將獨立超越最優秀的人類主導團隊。但另一方面，真正限制Agent生態發展的，似乎又不僅僅是模型能力本身。知名諮詢公司Gartner此前披露的研報中給出了這樣的判斷：到2027年，超過40%的Agent項目將宣告失敗。背後的潛在原因很簡單：成本失控、商業價值不清晰，以及智能體在運行過程中出現違反政策或帶來風險的行為，都會限制Agent生態的全面鋪開。尤其是缺少C端流量場景的模型公司，究竟能多大程度上轉化為商業上的成功，還需要更多的能力邊界探索，才能在使用者群體中沉澱為長期、穩定的需求。OpenClaw名聲大噪後，一方面吸引了全球的獨立開發者加入並體驗Agent生態；但同時Meta等科技公司也已限制或禁止OpenClaw，擔心賦予AI智能體企業系統存取權，可能帶來惡意軟體攻擊、資料洩露或操控風險。換言之，春節檔一眾模型的“炫技”確實賺足了眼球，也展示了新一代模型在Agent層面的能力突破。但以工作級需求標準而言，目前只有Coding場景實現了較好的適配，通用Agent目前的准入門檻依然較高。部署和安全管理AI Agent需要技術能力、算力資源，以及願意擁抱試驗性場景的企業文化，而許多企業尚不具備這些條件。所以，2026年春節檔也許只是新一輪“AI大戰”的起點。這背後不僅僅是AI企業之間的競爭，也意味著行業層面的能力邊界被真正推到使用者側，但真實的落地情況，需要在更長的時間窗口中觀察市場反應。頭部平台企業正在築牢AI時代的使用者流量池，獨立模型公司想要跑通商業閉環，不斷突破模型能力邊界似乎仍然是唯一的選擇。 (字母AI)