春節檔下降37%、seedance2.0發佈、豆包千問以及機器人大量應用於春晚上、恆生科技指數大跌，請問以上那個才是2026年春節最重要的大事？在電影製片人宇哥看來，這或許都是一件事：文娛行業的範式變了，AI才是未來。在這種恐慌之下，他聽過各種激進的說法，比如說“春節電影都值得用SeeDance重做一遍，成本只要幾十萬就行（不考慮版權和肖像權）”、比如說“影視業會真正工業化，從業人員工資不應該高於富士康”……但在這些電影老炮開腦洞的時候，真正的AI漫劇公司已經在行動了。就在立春（2月4日）那天，AI漫劇公司老闆羽毛（化名）正帶著疲憊團隊團建。排播表已鎖定，大家只想喘口氣。然而僅僅三天後，一枚“核彈”拋下來了——SeeDance 2.0，炸碎了這份寧靜。羽毛刷著那些流暢得不可思議的生成視訊，徹夜未眠。第二天，他取消了剩餘的團建，帶著核心骨幹緊急折返杭州的公司。一個迫在眉睫的問題壓在心頭：這把突然降臨的利器，還是行業洗牌的開端？率先洗牌的甚至不是AI漫劇，而是電影和電視。春節前，以Kanye West為主要角色的《新鴛鴦蝴蝶夢》MV從微博火到了X，製作工具正是SeeDance 2.0。春晚節目《賀花神》的動態舞台同樣由SeeDance 2.0製作完成，驚豔了所有人。海外電影製片人利用Seedance 2.0在一天時間內打造了一部號稱價值2億美元的AI短片，三天的播放突破1900萬。海外電影製片人使用SeeDance 2.0製作的短片羽毛的輾轉反側，精準折射出整個行業的興奮與擔憂。興奮的是新工具或許帶來的是又一輪影視內容生產力的大幅度提升；擔憂的是，如果稍不小心，自己之前的業務非常容易被先進的AI工具所取代。現在看來，SeeDance 2.0對影視行業不僅僅是多了一個可用的工具那麼簡單。SeeDance 2.0可以直接影響影視公司的戰略決策。整個製作流程中一些工種的地位得到進一步加強。不過，生產鏈路越完善的公司，往往受到SeeDance 2.0的衝擊就越小。當技術門檻被部分削平，產能不再構成絕對壁壘時，行業的競爭重心將不可逆轉地向產業鏈上游回溯，內容創意與IP沉澱將成為影視公司的制勝法寶。可以預見，一場深度洗牌即將開始。提效50%，降本37%，SeeDance掀桌傳統影視“行業要大變革了，要掀桌了。”這是興藝凱晨漫劇版權負責人呂卓熹在試用SeeDance 2.0之後的第一感受。呂卓熹表示，SeeDance 2.0對提示詞的敏感度遠高於其他模型，穩定性比其他模型稍高一點，在打鬥或是其他情況中不會出現三渲二的效果，打戲鏡頭的效果提升是非常明顯的，馬賽克和一團糊的情況基本可以規避，對文戲和鏡頭語言的理解也不錯，測試中可以理解特寫、側面、俯視等；在不給鏡頭提示的情況下能夠很好的進行畫面鏡頭景別的銜接和切換。SeeDance 2.0最核心的優勢，還是內容生產效率的提升。羽毛給小娛簡單地估算過，原來公司內部的一個五人團隊，製作一部漫劇需要接近一個月。現在，製作周期已經大幅縮減至半個月。興藝凱晨的產業鏈更複雜，但據呂卓熹預估，SeeDance 2.0可以給團隊的部分工作環節效率提升50%。其他影視內容的製作效率也有機會得到快速提升。《賀花神》裡蜀葵花和金魚的製作都使用了SeeDance 2.0模型，為每位演員的表演定製了“一月一人一景，一花一態一觀”的視覺奇觀，以“AI 生成影像+實景舞台擴展”的模式，建構出一種全新的舞台視聽敘事結構。SeeDance 2.0發佈後，春晚就是它第一個客戶。SeeDance 2.0參與製作的《賀花神》生產效率的提升伴隨而來是成本的削減。傳統影視工業中需要數萬元才能實現的特效效果，在SeeDance 2.0等大模型的加持下只需要幾百元。華泰證券測算，影視特效的成本有機會降低37%。中銀證券認為，製作一部90分鐘的漫劇，成本可從萬元等級降至2000元左右，降幅達80%。提升效率之後，一些落後產能將受到SeeDance 2.0的衝擊。這次率先遭到衝擊的是所有AI漫劇公司自建的工作流工具（AI agent）。羽毛所在的公司不僅有AI漫劇業務，他們還在幫助線下文旅產業開發一套AI agent系統。通過這套系統，線下景區既可以調教NPC演員，又可以生成特定的AI劇本。在深度體驗SeeDance 2.0之後，羽毛對於是否要繼續製作這類AI agent變得沒有那麼篤定了。羽毛說：“從技術角度來推演，AI現在什麼都可以實現。如果你的AI agent只能提升效率和生產力，沒有其他的功能，那麼買單的客戶早晚會全部跑光。”或許有人會認為，現在最慌的可能是巨日祿這樣的AI agent公司，但呂卓熹似乎並不認同類似的看法。他認為，以SeeDance 2.0目前的價格，對AI真人漫解等廉價作品來說並不是完全適用。而且，模型的迭代速度驚人，誰也不知道未來會有什麼樣的變化。可靈3.0，也才發佈不到半個月（圖源：可靈AI官方微博）興藝凱晨內部分成普通組和精品組兩個不同的組別。他們可能會考慮在普通組內搭建自己的AI agent。精品內容需要保障畫面和人物的細膩程度。自己搭建的AI agent勢必無法達到要求的效果。所以，興藝凱晨的精品組一直都是各個軟體拆分到不同生產環節去使用。如果SeeDance 2.0真的能長期全面商業化應用的話，興藝凱晨的團隊也不會無法適應。不少AI漫劇公司都有意願將內部的工作流工具化，進而向其他公司推廣甚至銷售。小娛曾經採訪過不少公司都有類似的計畫。SeeDance 2.0出現之後，這類公司還會不會繼續推進自身的計畫，值得持續觀察。SeeDance重構分鏡師職能，導演審美決定作品質量去年下半年開始，娛樂資本論和行業內眾多影視公司有過交流。影視公司有一個觀點是高度一致的，即導演、編劇、分鏡和動捕演員將在AI時代發揮關鍵作用。他們是一家影視公司的核心競爭力。SeeDance 2.0的出現，不僅沒有削弱這一共識，反而在無形中將這些工種推向了更中心的位置。技術的飛躍，正使得“從創意到執行”之間的鴻溝被急劇縮小，人的審美與專業判斷由此變得前所未有的重要。分鏡師的工作模式正被率先重構。SeeDance 2.0的亮點之一就是對分鏡的理解。創作者只需提供一段視訊分鏡，它便能快速學習並遷移到新作品中。這帶來的最直觀改變是效率的倍增。更富想像力的是，部分創作者已開發出“真人拍攝+AI學習”的新玩法。創作者按自己的構想表演並拍攝一段分鏡視訊，交由SeeDance 2.0學習後產出成片。最終的成片彷彿由專業動捕演員完成。這使得分鏡師從煩瑣的抽卡中解放出來，更專注於鏡頭設計與節奏把控。動捕演員及相關真人演示的價值，在新時代被進一步放大和確認。羽毛的公司在去年9月份的時候就已經為AI內容製作引入動捕演員。起因是羽毛髮現很多動作無法用提示詞來約束AI，那麼找動捕演員或者武術指導來拍攝視訊錄影並進行最終的遷移是最便捷的手段。創作者也能化身動捕演員（圖源：歸藏的X帳號）SeeDance 2.0更高成功率與一致性的生成能力，非但沒有讓武術指導和動捕演員等工種過時，反而證明了其必要性。尤其是對於武術、特殊打鬥等包含大量非套路化、高表現力動作的設計，真人演示提供的精準藍本，結合AI的強大遷移能力，正成為產出精品動作戲的黃金組合。導演的職能在SeeDance時代經歷了內涵的深化。呂卓熹坦言，SeeDance 2.0的分鏡能力非常強，但這不意味著SeeDance讓導演的地位一落千丈。導演的閱片量和審美決定了作品最終要選擇怎樣的鏡頭語言。AI能生成無數種可能，但究竟選擇何種運鏡風格和情緒節奏，依然依賴於導演基於深厚積累所做的判斷。AI製圖 by娛樂資本論這些工種的職能依舊重要，但AI工具的愈發便利會讓製作團隊的規模不斷縮小。超級個體未來有機會實現個人獨立創作，也就是所謂的“一人劇組”。同時，創作者將把更多精力放到提升閱片量或者審美水平的行動上，部分工序將會被AI所取代。興奮與焦慮並舉，孵化IP，還是走出去？SeeDance 2.0並非一款完美無缺的視訊模型。和各位創作者交流下來，小娛總結出SeeDance 2.0的兩大痛點，一個是“慢”，另一個是“貴”（相對其他AI模型）。2月10日開始，SeeDance 2.0的知名度已經從國內傳播到了海外，大批新使用者註冊會員並製作自己的作品。這就使得SeeDance 2.0生成一條視訊的速度變得非常緩慢。有網友指出，最高峰時刻SeeDance 2.0生成一條視訊的等待時間要2個小時。不過，生成速度緩慢的問題正在得到解決。2月12日，豆包正式官宣了SeeDance 2.0視訊模型，並在豆包App內實裝了SeeDance 2.0 Fast分流了部分普通使用者的需求。無論是剪映還是即夢AI以及雲雀，都能有更多空間給專業的內容生產助力加持。2月12日，SeeDance 2.0才全量鋪開費用也是很多創作者的痛點。SeeDance 2.0發佈初期，主流創作者都是通過雲雀AI進行體驗。雲雀AI的訂閱會員每月需要39元，套餐裡贈送1200積分。這樣的積分額度顯然無法滿足專業創作者的需求。目前，SeeDance 2.0還沒有發佈針對專業創作者的套餐和合作機制，這也是後續觀察視訊模型發展的一個重點。不過，創作者們顯然沒有去多想其他的事情，全都投入到了創作之中。春節期間，小娛已經看到了不少極具創意的作品，比較多見的是將兩個IP進行融合。比如經典林正英殭屍鬼片裡亂入了戰錘40K的《星際道士之風雲再起》。這部作品在B站已經收穫了近60萬播放，入圍了B站AI創作大賽。星際道士之風雲再起（源自UP主崔耶拉）SeeDance 2.0給創作者們帶來的顯然不止有興奮，還有焦慮。羽毛的身份是AI漫劇的承製方，他最擔心的莫過於以往的合作模式是否還會持續。過去，IP版權公司出劇本，他的團隊負責製作，雙方按比例分享後端收益。現在，手握SeeDance 2.0這類強大工具，劇本公司是否還需要一個外部製作夥伴？這種焦慮並非空穴來風，在廣告等領域已有先兆。羽毛提到，他身邊的許多廣告導演的第一反應就是失業了。對於精度和藝術水準要求不那麼高的項目，工具的高效足以構成對傳統人力服務的嚴峻挑戰。肖像和IP版權算是當下各個視訊大模型的暗雷。好萊塢製片廠和日本動畫公司可以向SeeDance揮起法律大棒，但那些中小IP版權方卻更焦慮。過去，內容製作還有一定的門檻，小IP找準市場也能賺得盆滿缽滿。現在已經進入技術平權的時代。IP方如果沒法把自身知名度提升，變得家喻戶曉，他們就失去了議價權。IP失去議價權的後果，自然是被AI浪潮拍死在沙灘上。面對即將到來的行業洗牌，焦慮之中也催生著新的發展策略。羽毛的想法代表了一部分從業者的前瞻性思考：一是向上游突圍，孵化自有IP，從代工廠轉向掌握核心內容IP的品牌方；二是橫向尋找新藍海，例如利用技術紅利與資訊差，開拓海外非英語市場，在全球化競爭中尋找先機。剛剛和同事開完會的電影製片人宇哥也是如此，雖然去年他們公司賺錢了，但他清楚，遊戲規則已變，他手裡那些開發成本數百萬的項目，“繼續開發也不是，扔也不是”。至於他們公司之前積累的版權和旗下藝人的肖像權，似乎也變得無足輕重，現在只剩下唯一一條清晰的足跡：要麼向上把IP做到真正的家喻戶曉，然後變成一個授權公司；要麼向外尋找新的藍海。被SeeDance 2.0重塑的這個春節，選擇一定比努力更重要。 (娛樂資本論)

月之暗面估值超100億美金的新一輪融資，已經收到了多家機構的意向，包括歐洲背景的海外基金。封面來源｜Ai生成春節，熱錢湧動在中國大模型賽道上。一端，是狂撒幾十億元發紅包、請奶茶，替當家AI應用拉流量的大廠們；另一端，則是股價飛漲、融資迅猛的大模型六小虎們。在搞錢的戰場上，開年最大的一筆融資，來自月之暗面。此前彭博社等媒體報導稱，近期月之暗面即將完成的超7億美元融資，由阿里、騰訊、五源資本、九安醫療等老股東領投，並且已經超募。與此同時，月之暗面已經以100億-120億美金的估值，無縫開啟了新一輪融資。“智能湧現”獨家獲悉，月之暗面的超7億美元融資中，股東陣容除了聯合領投的老股東們，還包括老股東高榕創投，以及新增的凱輝基金——這也是凱輝，首次朝大模型公司開槍；據我們瞭解，以超100億美金估值開啟的新一輪融資，已經收到了多家機構的意向，包括歐洲背景的海外基金。有關上述資訊，截至發稿前，月之暗面暫無回應。用“搶”形容月之暗面這輪融資的局面，一點也不過分。一名知情人士告訴我們，從2025年下半年，月之暗面開啟融資之初，不少機構的LP，就“催著投資”。這幾輪融資，還吸引到了不少首次對大模型出手的基金。比如，我們得知，在月之暗面上一輪超7億美金的融資中，凱輝基金成為了新增股東——直到2025年5月，凱輝基金管理合夥人段蘭春，還在36氪的訪談中提到，凱輝暫時沒有參與通用大模型或底層Infra的投資，原因是凱輝的投資策略是“重落地、重生態”。這或許是除了2023年初，行業對大模型最大的一次FOMO（錯失恐慌症）。溯其緣由，是自港股IPO以來，智譜和MiniMax這兩家大模型初創公司飛速上漲的市值，再次給予一級市場投資大模型的熱情。自2026年初相繼IPO後，智譜和MiniMax的股價就水漲船高。尤其2月12日，兩家公司上架新一代模型後，市值又達到了新的峰值——截至2月17日，智譜的盤中最高市值已經超過2200億港元，MiniMax則超過2600億港元，兩者相較上市初期，均翻了四五倍。二級市場可觀的回報，也讓一級市場的捕手們，將目光投向尚未上市的月之暗面，試圖囤積居奇。港股IPO，也將中國大模型的影響力擴大至海外。可見的是，此前鮮少接觸中國企業的歐洲資本，也在新一輪融資中，罕見地向月之暗面伸出了橄欖枝。一名知情人告訴“智能湧現”，月之暗面上一輪7億美金的融資，新投資者“速度快才能搶到份額”。以超100億美金估值開啟的新一輪融資，某種意義上也是沒搶到上一輪份額的機構，“推著開啟的”。與此同時，“智譜和MiniMax的市值，給了大模型公司在二級市場的一個估值錨點。”另有知情人士表示。之前，月之暗面和階躍星辰的估值都相對偏低。即便如今估值已超過100億美金，但相較智譜（估值約280億美金）和MiniMax（估值約330億美金），兩家未上市的模型初創公司，還有數倍的差距。二級市場逐漸驗證了模型公司的價值，這一現象也改變了月之暗面和階躍星辰的融資策略：自2025年下半年以來，開啟滾動融資，迅速抬高估值。就月之暗面而言，2025年12月底，公司宣佈完成5億美金的融資後，就開啟了價值7億美金的新一輪；之後無縫開啟的，則是如今以超100億美金估值快速推進的融資——短短兩個月，月之暗面估值翻了超過2.2倍。如今，大模型六小虎，紛紛在一二級市場，加快了籌措資金的步伐。他們最強勁的對手——大廠戰隊的字節、阿里、騰訊，已經先他們一步，邁入了撒錢換使用者的階段。春節期間，贊助上春晚，豪擲幾十億元發紅包、請奶茶，顯然，大廠們已經更早搶灘“AI國民應用”。對於留在場上的4家大模型創業公司而言，穩住模型技術第一梯隊的位置，是當下最重要的命題。階躍星辰董事長印奇在最近的訪談中提到，基模研發，一年需要30億-50億元的資金投入，才能留在牌桌上。高漲的估值，仍願意買單的一二級市場，對創業公司而言，是個樂觀的訊號。 (36氪)

舊場景的驗證，新技術的競賽。2026年，中國AI市場註定硝煙瀰漫。最重量級的玩家將在2026年展開殊死搏鬥。阿里對“千問”的戰略級投入將在2026年更加淋漓盡致，撒30億請使用者喝奶茶，就是一個聲勢浩大的開始；同樣的，大撒“元寶紅包”也不會是騰訊唯一的大動作。而字節卻是個很難打敗的對手，它已經佔據AI to C的一線位置，且手握最大的流量，“豆包手機”也不會是它對突破邊界的唯一試探。如果說此前幾年，大廠的AI業務尚在模型層的陽春白雪中，還有遲疑、走神的空間，但大廠如果想在AI時代依然是“大廠”，面對豆包高企的DAU，2026年是AI ToC市場最後一搏的機會窗口。這場戰爭的重要程度，絕不亞於打車大戰、支付大戰、外賣大戰……我們曾經歷的任何一場戰爭。對於“中廠”來說，隨著智譜和MiniMax的港股IPO、月之暗面和階躍星辰的融資落定、新一輪模型的發佈接力，“AI六小虎”的故事告一段落。是否有餘力衝刺AGI成了薛定諤的命題，但自我造血對六小虎來說迫在眉睫。他們需要找到各自差異化的道路，尤其是商業化的道路。正如一名六小虎高管所說：不要貪大盲目IPO，二級市場的嚴苛審視會立刻反映在股價上。不過，“目前沒有商業模式是成熟的，還需要經過幾年的探索。”某一線美元基金合夥人告訴我們。商業模式的分化，一定伴隨著組織特性的分化。一名大模型初創公司融資負責人一口氣舉出了5種主流的商業模式：ToC的訂閱和廣告付費、ToB的API售賣、ToB定製、按效果收費、軟硬體一體——每種商業模式對應著不同的選擇，例如，做ToC的一定要出海，做ToB的一定要會“打單”……不過，最活色生香，最令人期待的，還是在創業公司，在AI應用領域。每個人都想成為Manus，成為ARR過億美金被大廠重金收購的對象，但是最充滿不確定性的也是這個領域。難以琢磨，不可預測，卻充滿魔力。2026年，“智能湧現”將繼續用熱切的心情、開放的心態，關注AI創業領域。關於模型技術的迭代、商業化，不同玩家的處境，“智能湧現”訪談了十幾位身處一線的創業者、投資人、大廠員工，總結了2026年的10大命題。01 字節：守住優勢，追擊AI世界第一梯隊圖源：AI生成前flow員工：AI入口的最佳形態還沒有確定豆包做得最對的一個決策是，是將AI能力平權了——在很早的階段確認多模態為核心能力。在2025年，還抓住了最好的時機做增長。2025年，字節完成的一個重要里程碑，是通過引進吳永輝為主的世界頂尖人才，現在已經逐漸完成一流模型人才的儲備，在基礎模型層逐漸穩居在中國第一梯隊。但2026年，隨著AI助手和模型層的競爭變得更加激烈，如何留住這些人才，是最核心的命題。某大廠戰略人士：今年最大的挑戰，是讓豆包聯動線下服務2025年，豆包做得最勇敢的一個決策，是推出豆包手機。雖然這件事註定會被其他大廠圍攻，但這個舉動攪動了移動網際網路和手機廠商的現有利益格局，讓所有玩家都不得不加速行動。展望未來豆包面臨的長期挑戰，是如何保持AI模型能力在最前列，同時把AI助手與普通使用者的真實生活連接起來——尤其是電商、外賣這類線下服務，字節雖然都有佈局，在組織上，字節相比其他大廠來說，歷史包袱少、依然是一個年輕有活力的組織，但怎麼內部協作得更好也並不容易。02 阿里：再造新AI To C入口圖源：AI生成某千問員工：不只是對外AI入口，也會成為阿里的底層AI能力平台千問是阿里內部集全集團之力做的C端AI入口。從產品路線上，主打差異化，也是因為親民、親切的路線就已經有競品佔據了使用者心智，我們先以差異化的辦事、辦公場景切入市場，走專業路線，但長期目標是成為AI入口。未來，千問不只是對外的AI入口，也會為阿里很多業務提供底層的AI能力。2026年，我們的挑戰在於，阿里的業務體系龐雜，行業差距也很大。千問作為相對獨立的技術團隊，理解阿里內部其他業務對AI能力的訴求是困難的，怎麼和各業務單元之間做更好的協同，這是未來的挑戰。某大廠戰略人士：2026年，大廠真正開打ChatGPT之戰的一年阿里今年能從夸克切換到千問，並在千問這個產品上快速發力，背後是阿里強大的組織能力在支撐。今年會是大廠真正開打ChatGPT之戰的一年，這是因為一條主線仍在持續：只要模型能力持續提升，新的功能釋放出來，就會有反哺業務的機會。從競爭格局看，雖然市場已有過億DAU的產品，但市場遠遠沒有飽和，這是千問敢在這個時間段發力的原因。目前，各家大廠的通用AI助手產品其實同質化程度都比較高，真正的差異在於誰能更快地迭代，誰能更好地把握使用者需求，長期地進行營運。AI助手市場還有很大的增量空間。前阿里員工：用組織變革來換取決策速度AI時代給了大廠一個重新定義入口的機會。原來的搜尋、社交、電商入口都已經被佔據，AI助手有可能成為新的流量入口和推薦網路。問題在於，這個機會窗口可能很短。千問C端事業群的推出，某種程度上是阿里在用組織變革來換取決策速度——與其在內部慢慢協調，不如直接推出新產品，用市場來驗證。03 騰訊：AI應用和模型繼續補課圖源：AI生成前元寶員工：DeepSeek再次刷新“模型即產品”的重要性事實上，在接入DeepSeek之前，元寶就已經明確“模型即產品”的重要性，DeepSeek之後是更加強化了這一共識。這一年裡，元寶比較聚焦模型能力的提升，強化產品與模型的深度整合。另外，元寶早期很早就定下來選擇聚焦高知人群，走差異化路線，一是高知使用者對體驗和效果的要求更高，二是，他們作為AI領域的早期嘗鮮者和意見領袖，他們的使用習慣會影響周圍人群，形成示範效應。元寶成員：元寶要擺脫DeepSeek依賴目前混元在模型市場上還沒有絕對的優勢。元寶提供的搜尋服務，一部分基於混元，一部分基於DeepSeek。但截至2025年底，大多數使用者還是選擇DeepSeek作為默認模型。最近，TEG的搜推部門合併到了元寶的搜推。此前，TEG搜推負責的是元寶中基於混元的搜尋鏈路，元寶搜推負責的是DeepSeek的搜推鏈路。其中的意義，一方面在於提高合作效率。另一方面，我猜測，未來元寶的搜尋會對模型進行整合，以後內部可能就不會存在基於DeepSeek的搜尋、基於混元的搜尋，只存在“元寶搜尋”。某大廠戰略人士：關鍵要理清微信和元寶的戰略定位相比行業內其他玩家的快速迭代，騰訊的節奏相對謹慎。比如，混元策略可能是不在基礎模型層面做正面競爭，而是聚焦Agent模型等差異化方向。接下來，騰訊需要在自研模型能力上拿出更有說服力的成果。微信遲遲沒有將AI能力深度整合到裡面，也是因為國民級入口要面對的隱私和安全問題太多，難以在短時間裡解決。用“元寶派”等新產品的試水方式，本質上是希望加速產品形態的創新嘗試，而不影響原有使用者的體驗。2026年，騰訊更需要解決的關鍵問題，可能是理順元寶和微信的戰略定位，才能更好發揮騰訊在產品層面的優勢。04 百度：對著釘子造錘子百度集團執行副總裁、百度智能雲事業群總裁沈抖：智能經濟帶來無限機會，企業需要建構AI原生組織AI正開啟“超級周期”，其價值將遠超網際網路時代。與網際網路僅改變資訊互動不同，AI將深度重構“研產銷服”全產業鏈，撬動10兆級市場。大模型智能湧現，而智能體（Agent）是產業落地關鍵形態，已在程式設計最佳化、數字員工、工業SOP（標準化操作流程）等領域展現突破性效能。企業需建構AI原生組織，推動自上而下的變革。未來企業中層很有可能大幅縮減，形成“決策層+智能體”的高效架構。百度集團副總裁，個人超級智能事業群總裁王穎：AI應用必須想得全、想得對、做得好當前使用者在使用AI產品時，仍有三大明顯痛點：一是認知偏差，幻覺問題未解決，也缺少個人知識沉澱；二是落地斷層，AI手腦分離，即便能想但只能局部實現；三是體驗割裂，即便能做也要在不同工具中轉移，AI能力、模態與格式無法一站滿足，使用者完成任務過程磕磕絆絆，時時碰壁。要打造真正的超級個人智能體，賦能使用者成為“超級個體”，就應該充分解決掉上述的所有問題。我們一直希望把百度文庫和百度網盤打造成為超級個人智能體，讓AI應用想得全、想得對、做得好，為使用者提供個性化、自由化、通用化的能力。百度集團副總裁，百度電商、百度數字人業務負責人平曉黎：未來的數字人會持續自主進化隨著視覺、語音、智能體等AI關鍵技術的突破，數字⼈也在加速進化。1.0時代的數字⼈，只是簡單實現了虛擬⼈的表層，具備了基本的外形和聲⾳。2.0時代是超擬真數字⼈，隨著⼤模型的問世⽽得到顯著提升，實現了對⼈物形象的⾼精 度克隆、⽀持⼤動作、擺脫了紙⽚⼈的效果，實現了數字⼈語⾔指令碼和互動問答的⽣成。⽬前，業界主流的數字⼈就處在這個階段。去年，百度率先發佈了⾼說服⼒數字⼈，把AI數字⼈帶⼊了3.0階段，不僅形神⾳容⾼度協調、還會思考決策、能調度多智能體完成指定任務。⽽在不遠的未來，擁有世界知識、不知疲倦的數字⼈，能夠持續⾃主進化，還能夠⽀持千⼈千⾯的個性化情感互動，將在更多的應⽤場景上超越真⼈。05 模型商業化：賺高品質的錢圖源：AI生成某模型初創公司高管：售賣模型API，只能作為短期商業化的補充手段大模型主流的商業模式有5種：ToC的訂閱付費和廣告收費，ToB的API售賣，ToB和ToG的定製化，按效果付費，以及從資料側走向端側的軟硬一體。選擇ToC訂閱的廠商，基本都選擇了出海，因為中國使用者付費意願還不高；售賣API的模式，本質上是雲服務的延伸，未來雲廠商一定會將API價格打得很低，獨立模型廠商很難實現規模化，因此API只能作為短期商業化的補充手段。至於定製化，市場上一種論調是，大模型的泛化能力可以改變原有重交付的模式。但在中國，不僅需要有能交付的技術能力，人脈也很重要。對初創公司來說，按效果付費和做軟硬一體，兩種模式都有機會。Physical AI的想像空間很大，未來智能終端有望成為新的流量入口和下一代推薦網路。但兩種模式都對初創公司的能力提出了高要求。按效果付費的前提，是模型能力足夠強。做軟硬一體的交付，要求公司有豐富、無短板的多模態模型矩陣，也要求團隊有資深的端雲協同交付經驗。某模型初創公司成員：模型能力迭代，不跟著OpenAI走，跟著客戶需求走2023年以來，我覺得賽道上很多模型公司都有“OpenAI病”，自稱要做“中國的OpenAI”，產品矩陣也強對標OpenAI。但2025年，提要做“中國OpenAI”的公司變少了，反而提做Anthropic的變多了。其中一個很重要的原因是，大家發現，自己手上的錢和卡不夠了，無法支撐OpenAI那樣全面鋪開的產品矩陣。資源有限的情況下，有些東西就不得不放棄。Anthropic已經證明，推理能力、Coding能力有市場、有付費，所以不少廠商2025年以來都將模型的迭代方向轉移到這兩者上。所以，我相信未來不同模型廠商，模型能力也會根據自己的資源、優勢，以及下遊客戶的需求，產生分化。某一線美元基金合夥人：目前模型的商業模式都不夠成熟在產品層面，AI時代的產品形態還沒有完全定型，原因在於模型能力還沒成熟。比如視訊模型的一致性、理解能力，都還在發展。這些能力成熟後，到底能實現什麼功能、落地什麼場景，大家都還在探索。今天，像ChatBot類型的產品，大家都在用訂閱的方式收費。但這只是其中一種形態。OpenAI也在探索，ChatGPT要不要使用更高效的廣告模式，吸引更多使用者，而不是全部採取訂閱模式。所以，目前沒有商業模式是成熟的，還需要經過幾年的探索。06 找場景 ：在垂直、細分領域找錢圖源：AI生成極致上下文CEO廖謙：創業公司要找垂直場景切入，做端到端的服務交付我不認為通用Agent會統一天下。在做使用者理解時，不同問題的互動形態完全不一樣，資訊蒐集方式也不同。通用Agent會讓上下文變得駁雜，而且很難定義任務的好壞，商業模式只能是成本導向。但垂類場景下，任務可以被明確定義，有行業統一標準。創業公司的關鍵是，要切入資訊生產場景，做端到端的服務，而非工具。另外，要做生產場景而非消費場景（娛樂、社交），後者是大廠的必爭之地，創業公司切入比較難。前百川智能合夥人、AI醫療公司緣啟智慧創始人兼CEO鄧江：不是所有的場景，都願意擁抱大廠創業公司相較於大廠有兩個優勢。第一，創業公司在技術上更垂直、更深入。大廠很難做這麼垂直的投入，他們做的都是更普世、更廣泛的技術投入。豆包、螞蟻這些大廠推出健康類產品，我是開心的。大公司每個決策背後一定有龐大的市場和資料支撐。反過來，每一種病症，都意味著巨大的市場空間。比如皮膚病，中國有上億的患者，把皮膚病做好，都足夠立足了。所以未來還是看你能不能把垂直的能力做深做透。第二，創業公司可以保持技術獨立。不是所有的場景，都願意擁抱大廠，因為大廠和客戶在某類場景上有深度競爭。無論資料安全，還是商業競爭，不管在那個行業、那個時代，獨立的技術公司都有自己的生存空間。攀峰智能CEO王銘：2026年是Agent“按效果付費”的元年傳統的SaaS工具模式，其經濟模型是“收取的訂閱費能否覆蓋算力成本”，至於使用者能否跑出結果，工具方並不負責。我們認為，未來的經濟模型應該會變成“獲取的任務分成能否覆蓋算力成本”，2026年會是按效果付費的元年。這從根本上改變了產品的驅動力，迫使我們會花更多精力去打磨那些能直接幫助使用者賺錢，離ROI更近的功能。這對資源有限的創業公司至關重要，因為大廠會逐漸往下尋找並佔據好場景。一旦驗證了Agent能幫使用者低門檻賺錢，傳播速度會非常快，因為使用者的決策成本幾乎為零——幫你賺到錢了，你再付錢。07 那裡去找錢：IPO是好事，但不要盲目IPO圖源：AI生成某一線美元基金合夥人：港股IPO是改善一級市場環境的契機至少在過去，我覺得中國一級市場沒有辦法顯著支撐長期、巨額，且不是淨利潤導向的研發投入。如果大模型企業不上市，未來在一級市場的融資效率肯定很低，只能在現在30億、40億美金的估值基礎上小幅地融。但港交所舉措越友好、IPO的公司越多，優質科技型企業有更順暢的退出管道，並且在資本市場能得到國際投資者更公允的定價，這些事實都會反哺到一級市場。如果一級市場更活躍，中國的創新環境也會更好。只有這樣的循環被打通，一級市場才有可能真正支撐起千億美元的科技公司，而不是讓公司在早期階段就考慮上市。作為對比，SpaceX等到估值1萬美金，才考慮上市。他們前期發展的資金全來自美國一級市場。綠洲資本創始合夥人張津劍：不要只做區域創新，要做讓全球資本看見的全球創新很多投資者認為，AI最後就是中美的遊戲。但美國有很多標的，比如輝達。但中國的AI標的，在世界上的面貌不那麼清晰。MiniMax 的港股 IPO讓海外投資者有了一個投資中國AI的清晰樣本。接下來每一家AI、具身公司的上市，都是中美之間鑿壁偷光的一扇窗，讓外界看到中國有那麼多企業推動全球創新，從招股書上也能看到，他們的很多收入也來自全球。同時，越來越多的海外投資人也想直接投資中國。2025年夏天，美國很多GP到中國走了一圈。歸根到底，只要中國有創新、有服務全球的能力，錢是會進來的。創業者就應該堅定地去探索全球創新，而不是區域創新。未來中美之間有多少牆，就會有多少洞，比如港股IPO，比如2025年的DeepSeek和宇樹，只要堅持創新，就一定有好的錢主動找過來。某模型初創公司融資負責人：走向二級市場是“雙刃劍”2026年初，月之暗面、階躍星辰接連宣佈了新一輪的大額融資。這件事向行業證明，一級市場還能支撐大模型發展。之前智譜、MiniMax的IPO向創業者釋放的訊號是，在一級市場不一定融得到錢了，所以大家在匆忙地走向二級市場。走向二級市場是一把“雙刃劍”。好處是企業擁有了更順暢的融資管道，更大的市場聲量。但也要意識到，企業很快會面臨商業化的壓力。能看到很多IPO的企業，立刻開始大力佈局ToB業務，因為ToB的優勢在於變現速度很快。二級市場給企業的業績兌現期是一到兩年，如果沒有達到預期，企業的股價會立刻下跌。08 AI組織：小是趨勢，人效是關鍵圖源：AI生成Honghub鴻鵠匯發起人鄒凌：稱職的極小團隊Founder，要會找機會、有執行力、能自我行銷能把一人公司或者這種極小組織公司良好經營起來的Founder，身上通常具備以下三種核心能力：一，找機會的能力。他們往往在某個行業深耕多年，可以從自身行業經驗中提煉真實痛點、找到可以用AI改進的低效環節。二，快速執行力，能借助AI獨立完成短時間內做出初版甚至多個Demo，然後迅速獲得反饋，聚焦最有潛力的方向迭代。此外，AI時代，很多早期項目並不依賴ToB銷售或獲客團隊，個人創業者還要擅長用社交媒體為自己“代言”。得有找到早期使用者、驗證需求，甚至帶來現金流的能力。清華交叉資訊學院助理教授、AReaL項目負責人吳翼：極小組織形式和全端創新能力是相輔相成的極小的組織形式和全端的創新能力是相輔相成的。不僅是創業公司，大公司中的AI研發團隊也有必要做簡化。因為人的溝通頻寬是有限的，但大的組織架構必然會走向職責劃分和管理，而人類糟糕低效的Context Sharing能力會成為整個團隊的效率瓶頸。傳統的組織中會把演算法和Infra團隊分開。如果做模型時Infra團隊和演算法團隊太過強調分工，容易產生一種情況，即演算法團隊像是個甲方，Infra團隊承擔做“髒活累活”的乙方角色。隨之而來帶來的問題是，做乙方的團隊，容易失去創新的空間；而習慣於做甲方的團隊，就可能不願意做髒活累活，這會很容易失去對於技術最底層的觀察、感知，和創新所需要的自驅力。因此，AI研發組織中，演算法和Infra是不能脫離成兩個團隊的。兩者共同設計、協同演進，才可以形成一支小而有戰鬥力的團隊。DeepWisdom創始人兼CEO吳承霖：不要迷信一人公司，組織的關鍵在“人效”行業認為AI能夠提效，進而替代人力。但當每家公司都有電腦的時候，其實相當於大家都沒電腦。卷度只會上升，不會下降。所以不要迷信一人公司，最終評價組織的維度應該是“人效”。每家公司80%的成本，其實是溝通成本，反而不是寫程式碼、文件的成本。AI可以精確規避溝通的隱形成本。一些頭部AI公司內部已經用AI代替人來分工。Claude能夠識別員工的所有歷史行為，識別技能體系，判定舒適區，然後派稍稍超出舒適區的任務。目前，人還需要作為AI的管理者。我們更需要的是技能全面、具有批判性思維的通才，去減少人之間的溝通問題。我們公司內部為通才成立了一個試驗性的組織“ROOT”，裡面沒有傳統崗位的劃分，每個人承擔從產品策劃到開發、管理的全端工作，效率是傳統組織的好幾倍。09 基礎模型下一戰：讓模型“看得懂”、“記得住”、“用得起”圖源：AI生成Luma AI首席科學家宋佳銘：多模態需要走向“大一統”2026年，大家有必要在“大一統”路線上做一些探索，也就是將圖片、視訊、音訊、文字等模態的理解和生成混合在一個模型中。相比於單純的圖像、視訊模型，大一統的擴散模型的好處在於，有更強的In-Context Learning（上下文學習）能力和Zero-shot（零樣本學習）能力，天花板更高，落地的想像空間更大。不少廠商都選擇將不同模態的模型拼接在一起，而不是統一訓練。這種方法會帶來短期收益，但長期來看，會延誤建構更好模型的時間。前百川智能聯合創始人、來福電台創始人兼CEO焦可：AI 時代真正的壁壘是記憶2025年行業對記憶的研究開始變多，但依然非常早期。人的記憶系統很複雜，每天都在睡眠中將短期記憶與長期記憶進行合併、遺忘和抽象，我們是在進行一場持續的日更訓練。今天還沒有一套成熟方案能夠系統性地做到這一點。AI時代真正的壁壘就是記憶。這是所有AI產品的兵家必爭之地，我們之所以選擇從語音切入，也是因為語音能讓使用者最自然地表達出Long Context（長上下文）。誰能跟使用者說更多的話，誰才有使用者更多的記憶，進而更懂使用者，提供更個性化的服務。因此，對我們而言，DAU並沒有那麼重要，因為DAU隨時會走。我們更看重DTU，Daily Talk User（每日交流使用者），這代表每天有多少使用者產生新的記憶。以及LMU，Long-term Memory User（長記憶使用者），這部分才是 AI 產品真正的價值。前阿里/字節大模型帶頭人、Infix.ai創始人兼CEO、港理工人工智慧講座教授楊紅霞：“去中心化”帶來落地今天模型的落地有一個很大的鴻溝。不少高精尖領域、中小企業、醫院、政府機構都想用生成式人工智慧，但遲遲無法實現，核心原因是現在的以個別廠商為中心主導的大模型沒有他們所對應的領域資料。需要強調的是，模型知識的注入只發生在預訓練階段，所以模型在企業或機構的本地化部署，一定要啟動持續預訓練，因為醫院、企業、機構大量的本地化私有資料和知識，在網際網路上是無法獲取的。同時，現在不同企業或機構的資料是很難共同分享的，導致了現有範式下模型無法做到全球化和全行業化。我相信未來每家公司都會需要大模型這樣一個腳手架。所以，我們希望把“腳手架”做到最便宜、最易用、入門門檻最低，讓每一家企業或機構都有自己本地化部署的模型。第二件事，我們想通過模型融合的方式，把某個領域的模型做到全球化。比如不同醫院的醫療專科模型融合起來，就能得到一個醫療領域的基礎模型。所以所謂的“去中心化”，就是在各個領域，集大家的能力，一起做好領域大模型。10 具身世界模型突破口：演算法要創新，場景要驗證圖源：AI生成大曉機器人董事長，商湯科技聯合創始人王曉剛：世界模型真要有效，必須有下游驗證閉環2024年11月，我就主導發佈過智能駕駛世界模型，但當時行業對這項技術的態度是“不太信”。原因是，包括輝達Cosmos世界模型在內，當時不少公司把世界模型當“資料生成器”。雖然可以在實驗室裡生成一堆看起來成立的場景畫面，但缺少下游真實落地驗證，沒人能回答“這些資料到底好不好用”，信任很難建立。過去採集這類資料危險又貴，甚至得協調“演員車”上路復現。商湯則可以先在世界模型裡規模化生成大量場景畫面與解決策略後，再用上汽智己的實車對世界模型的決策進行檢驗、校準，讓模型能力在真實反饋裡越練越準。同樣，世界模型在具身智能上也需要下游場景驗證。比如，大曉機器人先採用硬體更成熟的四足狗做“上街巡邏”的工作，在任務執行中驗證世界模型的能力，在真實場景裡持續迭代。極佳視界創始人兼CEO黃冠：2-3年內將可能迎來物理世界的“ChatGPT時刻”真機的“VLA+強化學習”正在快速迭代和擴展，但面臨巨巨量資料瓶頸，“世界模型”是被認為是未來能解決物理世界通用智能真機資料瓶頸的方式。我認為，2-3年內將可能迎來物理世界ChatGPT時刻。關於“物理世界ChatGPT時刻”的定義是：在100種常見任務中，90%的場景下達到95%的成功率。之所以認為這個時刻會在2至3年到來，是根據現有技術進展速度所進行的推測。這個過程目前並不是由世界模型完成所有任務，而是仍然需要與VLA、強化學習互相配合。具體而言， VLA解決的是作業的複雜性，世界模型解決泛化性，強化學習解決精準率和可靠性。清華交叉資訊學院助理教授、星海圖聯合創始人趙行：值得探索的前沿方向，是讓機器人預知未來我們會去較為積極地探索世界模型，但它還沒有進入到工業化的技術階段。與靠資料驅動的VLA不同，我覺得世界模型是一個非常典型的、靠聰明頭腦驅動的工作。它需要定義出一個最合理的演算法，建模物理世界的運動規律。如果能把世界的動力學規律給建模出來，那麼我們就不用再靠模仿學習的方式去訓練機器人了，機器人可以直接知道每一個動作的後果。但是讓機器人預知未來，可能比讓機器人規劃現在的動作更難，這有點像為瞭解決一個難題還要創造另一個難題。所以它非常適合最聰明的、最前沿的實驗室去探索。 (36氪Pro)

2026，可能是中國國產AI競速最為激烈的一年。1 月 27 日，QuestMobile 發佈報告，文心助手在AI賽道使用者規模NO.1應用榜上排名第一。就在前兩天，我們還看到，《華爾街日報》報導稱，文心助手月活超過2億。此前行業資料顯示，字節跳動旗下豆包月活達1.72億，阿里巴巴旗下千問月活也已快速突破1億。也就是說，在中國市場，文心助手與豆包、千問，已經形成中國三大AI超級入口。確實，相比2023年開打的百模大戰，2026年的國產AI戰爭已經格局清晰：百度文心、字節豆包、阿里千問三大AI應用，均已在使用者規模上建立起億級基礎，這也標誌著國內三大AI超級入口形成——國產AI應用競爭，正式進入“三國殺”時代。01. 超級入口戰爭當AI應用開始月活過億，到底是什麼概念？回過頭來看，2023年、2024年大家還在猶豫，AI會不會是一陣風式的泡沫，類似當初元宇宙的熱度。但到了2025下半年開始，其實從矽谷到中國，共識已經逐漸形成：單純的技術炫技已成過去式，到底有沒有人用，才是未來的關鍵。當文心助手的月活突破2億大關，當豆包和千問緊隨其後跨過億級門檻，這意味AI大模型已經走出了極客的小圈子，完成了對中國網際網路主流人群的滲透。更直接點說，生成式AI不再是諸多技術路線中的一個，而是成為下一個時代的最重要底層技術。但相比PC網際網路和移動網際網路，AI網際網路的爭奪將會更為激烈。2億使用者，這在任何網際網路垂直賽道都足以造就一個巨頭，而在AI這個致力於重構所有行業的賽道，這僅僅是“三國殺”的開局。這場戰爭的性質，已從模型層的軍備競賽，全面升維至生態層的決勝局。如果說過去是在搶奪“關注度”，那麼現在，就是在爭奪下一代網際網路超級入口的“定義權”。那麼問題來了，什麼是“超級入口”？在PC時代，它是搜尋引擎；在移動網際網路時代，它是微信、抖音這樣的國民級App。而在AI時代，超級入口的定義正在被重寫。超級入口最大的價值在於，它擁有對使用者意圖的“第一解釋權”。在傳統的網際網路模式下，使用者找餐廳去大眾點評，看視訊去抖音，買東西去淘寶，App之間是割裂的孤島。但在AI超級入口的邏輯裡，使用者只需要對AI說一句話。誰能聽懂這句話，誰能最快地調度背後的服務來滿足這句話，誰就掌握了流量的分發權。從技術上來看，回顧過去兩年的發展路徑，我們可以看到一條清晰的進化曲線：大模型正在從早期的“聊天機器人（chatbot）”形態，迅速向“智能體（Agent）”進化。現在的使用者，早就不再滿足於讓AI寫一首藏頭詩或者生成一張圖片，他們開始要求AI解決實際問題，比如訂一張回家的機票、分析一份複雜的財報、制定一個科學的健身計畫，甚至是在春節期間策劃一場家庭旅行。這種需求的變化，倒逼著擁有大模型的網際網路巨頭們必須走出純技術的象牙塔，去拼搶流量、去整合服務、去建構生態。這是一個贏家通吃的市場。參考移動網際網路的發展規律，超級入口一旦形成，由於資料的飛輪效應和使用者習慣的固化，馬太效應將極其顯著。目前的格局顯示，市場已經初步呈現頭部集中態勢。文心、豆包、千問佔據了絕大多數的市場份額，其他中小廠家的獨立AI應用正在面臨被邊緣化的風險。但對於這三家巨頭而言，拿到億級使用者的入場券只是第一步，如何將龐大的流量轉化為真實的使用者留存，如何從“嘗鮮”變為“剛需”，才是超級入口之爭在2026年面臨的最大課題。02. 文心助手、豆包、千問三足鼎立在“三國殺”的棋局中，魏、蜀、吳各有天險與良將。站在2026年的時點上來看AI，文心助手、千問、豆包之所以能脫穎而出，並非單純依靠流量灌溉，而是它們精準地復刻並放大了母體企業的核心基因，在使用者心智中佔據了截然不同的生態位。文心助手作為目前QuestMobile榜單上的領跑者，走的是一條“全能與深度”的“智慧中樞”路線。它不僅繼承了百度在搜尋領域十餘年的技術積澱，更關鍵的是實現了“搜尋生態的AI化重構”。相比於單純的聊天，文心更像是一個能夠處理複雜邏輯的“理性管家”。它利用思維鏈技術進行深度思考，並試圖通過MCP（Model Context Protocol）協議打破App孤島，將百度地圖、百度健康以及京東、美團等外部服務接入其中。這種從“提供資訊”向“交付服務”的跨越，讓使用者在詢問“春節去那玩”時，能一站式完成從行程規劃到門票預訂的閉環。與文心助手的“理性”形成鮮明互補的，是字節跳動旗下的豆包，它扮演的是一個更懂人性的“情感伴侶”。字節跳動深諳“殺時間”的奧秘，豆包避開了嚴肅知識的正面戰場，轉而切入“興趣”與“陪伴”賽道。依託抖音龐大的內容庫，豆包在語音互動的擬人化和情緒價值的提供上做到了極致。在年輕人眼中，豆包不是一個冷冰冰的工具，而是一個能聊天解悶、能輔助創作短影片指令碼的“搭子”。如果說文心助手旨在解決生活中的難題，豆包則致力於填補使用者精神上的空虛，它成功將AI變成了年輕一代的社交貨幣。處於這兩者之間的，是帶有濃厚“實用主義”色彩的阿里千問。作為月活同樣破億的選手，千問的基因決定了它必須服務於“商業與效率”。它依託釘釘滲透進千萬企業的日常辦公，依託淘寶天貓輔助海量的消費決策。千問的邏輯非常務實——讓AI創造價值。無論是在長文字處理、資料分析，還是在多語言翻譯上，千問都表現得像一位專業的“商務顧問”。在垂直的B端辦公和電商交易場景中，千問擁有極高的不可替代性。從目前來看，三大超級入口雖然並立，但並未陷入同質化的泥潭。文心助手向“寬”做，力求覆蓋全場景，連接萬物，做作業系統的雛形；豆包向“軟”做，力求佔據心智，提供情緒價值，做內容的延伸；千問向“深”做，力求賦能產業，提升效率，做商業的基石。“三國殺”的局面，實際上是三家巨頭在AI時代對自己核心優勢的再一次確認和放大，也正是這種差異化，支撐起了中國AI應用市場“三足鼎立”的格局。03. 2026：生態合圍當AI成為最大的確定性，2026年的戰役將進入真正意義上的深水區——生態。從目前來看，“三國殺”的終局，大機率不會是誰消滅誰，而是誰能建構起最繁榮、最穩固的生態系統。更直接說，AI超級入口的戰爭，終將演變為“外掛”與“介面”的競爭。在這一點上，百度的戰略意圖最為激進清晰。文心助手大力推行的MCP服務工具呼叫，不僅是一個技術標準，它試圖打破App之間的圍牆，讓AI成為通用的流量分發器。從技術路線上來看，這確實具有前瞻性。在移動網際網路時代，各個超級App通過“圍牆花園”策略鎖住使用者。但在AI時代，大模型需要吞吐海量的資料和服務才能發揮價值。如果AI無法呼叫外部資料，它就是一個知識淵博但手腳被縛的巨人。客觀說，從最早的押注AI，到搶跑第一個發佈文心，儘管存在一些爭議，但這些年來百度在AI技術路線的前沿預測上幾乎從未出錯。而如果我們從文心的戰略佈局再來看整個國產AI，2026年，我們大機率將看到一場關於“連接”的狂飆突進。“去App化”，將會成為下一個目標。舉個例子，比如在文心助手，目前不僅接入了百度地圖、百度健康等百度生態服務，而且連結了京東、美團、盈米基金等頭部合作夥伴MCP服務，全面覆蓋電商、健康、本地生活、學術教育、汽車、金融、法律、星座命理等多個領域，解決使用者訂票、出行、購物，理財與法律諮詢等需求。而這種模式一旦跑通，將極大地改變目前的網際網路流量分配格局。QuestMobile的報告中提到文心助手在企業App AI升級成效上的領先，也預示著B端生態的爭奪同樣激烈。誰能讓更多的開發者、更多的企業將業務邏輯部署在自己的大模型之上，誰就能擁有最強的生態粘性。此外，2026年的生態合圍還將體現在硬體終端的爭奪上。AI超級入口不僅存在於手機App中，還將延伸至智能眼鏡、智能耳機、智能汽車等新型終端。也就是說，超級入口的競爭者，2026年將大機率延伸至硬體領域。但值得樂觀的是，“三國殺”時代，合縱連橫將成為常態。從PC網際網路和移動網際網路的經驗來看，我們或許會看到更多跨平台的合作，比如文心助手呼叫騰訊的某些服務，或者豆包接入阿里的電商體系。在巨大的AI紅利面前，沒有永遠的敵人，只有永遠的利益。對於使用者而言，我們正在見證歷史：我們正在從“人找資訊”的時代，跨越到“AI服務人”的新紀元。當然，在這一從移動網際網路向AI網際網路躍遷的處理程序中，未來還有巨大的不確定性。但站在目前的時點上來看，唯一可以確定的是，這場超級入口戰爭的最後勝利者，將不再僅僅是一個App，而是下一代網際網路的基礎設施。 (深水研究)