文章轉(zhuǎn)載于特工宇宙

2026 年的 AI 領(lǐng)域，會發(fā)生哪些變化？哪些技術(shù)會成為行業(yè)爭奪的焦點(diǎn)？在應(yīng)用層面，又有哪些變量可能徹底重塑市場格局？

模型、應(yīng)用、市場情緒等，每一個(gè)細(xì)微變化，都可能成為影響下一輪創(chuàng)業(yè)、投資和產(chǎn)品布局的關(guān)鍵因素。

每到年末，都有許多人站出來總結(jié)過去一年的趨勢、分析未來的可能。但我們相信，最一線的認(rèn)知，一定來自于最一線的大廠、投資人和創(chuàng)業(yè)者。綜合來看，目前大廠里表現(xiàn)最突出的當(dāng)屬字節(jié)跳動(dòng)；投資最活躍的機(jī)構(gòu)包括紅杉、真格、奇績、藍(lán)馳、五源等；創(chuàng)業(yè)表現(xiàn)亮眼的基本也都是熱門 VC 的被投企業(yè)。

而在最近火山引擎 AI 領(lǐng)航者計(jì)劃的活動(dòng)現(xiàn)場，就把這三個(gè)群體集齊了。

沒想到的是，這么多牛逼的年輕創(chuàng)業(yè)者朋友，竟然都在火山加速器。比如 RockFlow、One2X、Chat2Excel、Lessie、影眸科技、ListenHub、Pokee、論論、捏 Ta、馬卡龍等等（文末有名錄）。

在這些國內(nèi)最前沿的投資人和創(chuàng)業(yè)者的交談中，學(xué)習(xí)到了非常多有價(jià)值的洞見。于是將大佬們的高密度對談，反復(fù)學(xué)習(xí)后濃縮成了 18 條 insights，整理分享如下。

1

一、模型層

1. 強(qiáng) 化學(xué)習(xí)成為兵家必爭之地。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算力消耗占比會在未來迅速攀升，其根本原因來自兩個(gè)趨勢：一是單任務(wù)的價(jià)值正在快速升高，過去客戶只是用 Bot 做些對話、聊天，單任務(wù)價(jià)值極低。但如今許多 Agent 已經(jīng)可以端到端完成價(jià)值幾塊錢甚至幾十塊錢的任務(wù)，使得任務(wù)本身更貴了；第二，這也讓客戶對失敗率的容忍度隨之下降。

在這樣的場景下，要把高價(jià)值任務(wù)穩(wěn)定做好，就必須依賴強(qiáng)化學(xué)習(xí)，而不是僅靠傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)。但強(qiáng)化學(xué)習(xí)本身遠(yuǎn)比深度學(xué)習(xí)復(fù)雜得多：深度學(xué)習(xí)像一個(gè)緊湊的實(shí)心球，即便用十萬張卡也仍是一個(gè)非常緊湊的體系；強(qiáng)化學(xué)習(xí)則更像一個(gè)太陽系，是一個(gè)高度組合化、多環(huán)節(jié)協(xié)同的系統(tǒng)，因此把強(qiáng)化學(xué)習(xí)真正做好非常難。

于是我們將在 2026 年看到一個(gè)明確的矛盾：強(qiáng)化學(xué)習(xí)的需求會爆炸式增長，但其系統(tǒng)復(fù)雜度和調(diào)參難度又會顯著提高，使得“把 RL 做對”成為各大模型公司與云廠商之間的兵家必爭之地。

2. 全行業(yè)的總 Token 用量以每年 5 - 15 倍速度增長。

這個(gè)速率還將繼續(xù)持續(xù)可能 4 - 5 年的時(shí)間。

3. 語音模型的重要性長期被低估。

在 Twitter、Reddit、以及各類研究論文中，它的存在感都不算高，但它其實(shí)是一個(gè)典型的「沉默的變革者」。原因非常簡單：第一，在所有“取代人與人交流”的任務(wù)中，語音都是最核心的媒介。我們常說大模型會替代很多職業(yè)、替代很多人與人的溝通，而一旦溝通被機(jī)器承接，語音的比重就會巨大。

第二，如果大模型真的是一個(gè)比移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)本身更大的機(jī)會，那普通人就必須通過手機(jī)和 PC 之外的入口來接入這種能力。在這種新的入口體系里，語音是天然的交互層。所以，即便在 2026 - 2028 年，語音模型可能依舊不會在學(xué)術(shù)界或技術(shù)社區(qū)獲得太高的注意力，但它的戰(zhàn)略價(jià)值并不會因此減少。它將深刻影響產(chǎn)品體驗(yàn)、交互習(xí)慣與入口形態(tài)，是一個(gè)安靜但力量巨大的變革者。

4. 端到端語音模型將崛起。

但它的關(guān)鍵并不是單純追求低延遲，而是能否解鎖全新的應(yīng)用場景。如果僅僅把 ASR、語言模型和 TTS 串起來，其實(shí)已經(jīng)夠用了，但真正決定端到端語音模型流行速度的，是它能實(shí)現(xiàn)更豐富的語音情感表達(dá)——比如根據(jù)指令調(diào)整語調(diào)、氣口和情緒，以及能夠端到端調(diào)用工具完成操作。這類能力在傳統(tǒng)三段式系統(tǒng)里難以實(shí)現(xiàn)。

需要強(qiáng)調(diào)的是，端到端語音模型不會完全吞并現(xiàn)有的三段式語音架構(gòu)，至少在未來兩到三年會并存。原因類似于圖像領(lǐng)域的自回歸大模型和 DiT：雖然端到端模型更智能、更自然，但三段式架構(gòu)依然穩(wěn)定、成本低、適合大量普通場景使用。未來行業(yè)將形成“雙軌制”，高復(fù)雜度、需要強(qiáng)交互和情緒表達(dá)的任務(wù)使用端到端模型，而低成本、標(biāo)準(zhǔn)化的場景繼續(xù)使用三段式系統(tǒng)。

總體來看，端到端語音模型能否快速普及，取決于它能解鎖多少新的交互場景，以及延遲、穩(wěn)定性和成本是否達(dá)到商業(yè)可用水平。

5. 個(gè)性化和長上下文記憶將成為關(guān)鍵競爭點(diǎn)。

這不僅影響模型能力，也決定用戶粘性。像 ChatGPT 的記憶功能已經(jīng)顯現(xiàn)其價(jià)值，用戶遷移成本高，因?yàn)橄到y(tǒng)能夠理解和保存大量個(gè)人上下文。要在這一賽道取得突破，企業(yè)不僅需要繼續(xù)提升模型和功能，更要通過用戶長期使用體驗(yàn)來增強(qiáng)粘性，使用戶感受到價(jià)值提升，而非僅因新功能或 UX 改進(jìn)而遷移。

最終，賽道可能會呈現(xiàn)少數(shù)企業(yè)分割市場的態(tài)勢，而這些企業(yè)將專注于打造越來越懂用戶的智能助手，讓它不僅是工具，更像是一個(gè)理解用戶需求、主動(dòng)提供服務(wù)甚至成為朋友的存在，這是豆包等產(chǎn)品未來希望達(dá)成的目標(biāo)。

6. 未來一年最大的變量，很可能出現(xiàn)在多模態(tài)一致性與多模態(tài)記憶的突破上。

用戶要能更好地表達(dá)與創(chuàng)造，無論是代碼、圖像、3D 還是視頻，只要最新技術(shù)能提高表達(dá)質(zhì)量，他們就會采用。

當(dāng)前多模態(tài)生成仍受制于語言模型的 OC 問題、圖像模型主體不穩(wěn)定、視頻模型的漂移與“做夢感”等一致性缺陷；等這些一致性與組合性問題被解決后，下一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)就是如何讓多模態(tài)也擁有真正的上下文理解與記憶管理能力。

現(xiàn)在所有記憶方案都幾乎基于文本對話的范式，而缺乏對視覺、動(dòng)作、場景等多模態(tài)上下文的可管理記憶。如果未來一年在這方面出現(xiàn)突破，將會對以“創(chuàng)作”、“角色表達(dá)”、“多模態(tài) Agent”為核心的產(chǎn)品形態(tài)帶來極大的變化。

1

二、應(yīng)用層

7. 視頻生成會正式走到舞臺中央。

過去三年，大眾與媒體的注意力大多集中在大語言模型，但從 2026 年開始，普通人最直觀感受到的模型能力變化，尤其是生成視頻。

視頻模型會全面進(jìn)入自回歸大模型的技術(shù)路徑，質(zhì)量和一致性都將出現(xiàn)斷代式的躍升。無論是生圖還是生視頻，在 2026 年都會出現(xiàn)一次質(zhì)變：你會非常明顯地覺得，“2025 年以前的效果怎么都這么粗糙”，而 2026 年的產(chǎn)品會徹底刷新普通人對生成視覺內(nèi)容的預(yù)期，讓生成式視頻真正成為 AI 競爭的主戰(zhàn)場之一。

8. Context 和應(yīng)用將逐漸解耦。

未來，個(gè)人上下文（Personal Context）可能會統(tǒng)一到一個(gè)賬號或 user ID 下，以便更好地理解用戶的潛在需求，同時(shí)必須保障隱私。不同應(yīng)用或功能可以基于同一上下文提供個(gè)性化體驗(yàn)，但應(yīng)用容器不必完全統(tǒng)一。短期內(nèi)，短視頻、UGC 內(nèi)容瀏覽或游戲等場景仍需獨(dú)立容器，而底層的 Context Sharing 和 memory 會逐漸跨容器合并。

未來，應(yīng)用容器和上下文、記憶，可能會逐漸解耦。就像 Google 或 Facebook 的賬號登錄系統(tǒng)（Login with Google/Facebook）一樣，第三方應(yīng)用可以調(diào)用這些賬號信息或社交信號，在 超級 ChatBot 中受益于統(tǒng)一的 context memory。這個(gè)趨勢是毋庸置疑的：上下文本質(zhì)上是一組 embedding，無論來源是語義信息還是行為特征，都可以被共享。相比過去主要依賴行為特征，現(xiàn)在有了 ChatBot 的語義理解，用戶的意圖和喜好能夠被更精確地捕捉和表達(dá)，既能反映影視、閱讀或其他消費(fèi)行為，也可以呈現(xiàn)語言層面的偏好?？傊?，未來上下文共享將成為增強(qiáng)個(gè)性化和智能化體驗(yàn)的核心方向。

9. 今年最關(guān)注的方向是 Agent。

原因很簡單：娛樂式的 Kill Time 場景誰都卷不過字節(jié)，會更看重的是 Save Time —— 讓 AI 真正替用戶把事做完。而要做到這一點(diǎn)，AI 必須具備規(guī)劃、調(diào)用工具、評估結(jié)果、迭代行動(dòng)的能力，因此 Agent 毫無疑問是行業(yè)公認(rèn)的演進(jìn)方向。它既依賴模型能力的提升，也不僅限于模型本身，還涉及 Context、工具與環(huán)境的協(xié)同，這些都是創(chuàng)業(yè)公司可能做出增量價(jià)值的地方。

當(dāng)然，Agent 的成熟是一個(gè)十年尺度的過程；現(xiàn)在的 Agent 更像剛?cè)肼毜膶?shí)習(xí)生，容易搞砸、容易忘、需要返工。但如果三五年后 AI 仍不能接手我們大部分工作，那整個(gè)行業(yè)如今投入的資源就顯得站不住腳。畢竟，今天人類所有生產(chǎn)力的上限是 80 億個(gè)大腦 × 15 瓦功率，如果 AI 能突破這一物理極限，它就能真正拉動(dòng)人類整體生產(chǎn)力的提升 —— 正如 Satya 說的，AI 應(yīng)該讓全球 GDP 增長 10 個(gè)點(diǎn)。

10. AI 漫劇配音，可能是語音模型可規(guī)?；那锌?。

語音模型的發(fā)展與文本模型不同：行業(yè)原本以為 2024 會迎來突破，但等了一年，真正可用的端到端語音模型全球加起來可能不到五個(gè)，而且整體質(zhì)量仍明顯不足。語音的未來方向很清晰 —— 更像人、更有情感、更自然表達(dá) —— 但在已有成熟場景（影視配音、視頻解說、短劇、配音工作流）里，今天的模型表現(xiàn)依然很差，真正“可落地”的只有播客類場景稍微可用。

不過也出現(xiàn)了一些新趨勢：語音模型若想真正進(jìn)步，必須像大語言模型一樣找到明確的 PMF。文本模型今年在口語化寫作方向找到了突破，而語音模型目前最有希望的突破點(diǎn)，反而出現(xiàn)在“AI 漫劇配音”這樣的新場景。在這些新內(nèi)容形式里，創(chuàng)作者愿意容忍一定不完美，也愿意為高頻、低成本的語音生成買單，這可能會成為語音模型的下一個(gè)可規(guī)?；锌?。

11. 未來一年，個(gè)性化產(chǎn)品與反饋機(jī)制將升級。

產(chǎn)品端最重要的趨勢是 Personalized Software：從 Lovable 到 Wabi，應(yīng)用正從“服務(wù)開發(fā)者”轉(zhuǎn)向“用戶自己能做軟件”。這背后依賴更強(qiáng)的 Reasoning、Tool Use、Memory 等底層能力。

聊天本身的價(jià)值密度太低，未來會是更多動(dòng)態(tài)界面、小應(yīng)用、mini-app 的交互形態(tài)。但要做到這一點(diǎn)，關(guān)鍵是構(gòu)建一個(gè)能持續(xù)獲得有效用戶反饋的環(huán)境。寫代碼與刷視頻都有天然的反饋，但“日常應(yīng)用的好或不好”在歷史上幾乎沒有被系統(tǒng)化收集過，這將影響模型訓(xùn)練和產(chǎn)品判斷的 ROI。

當(dāng) Personalized Software 與更好的反饋體系結(jié)合，明年的 Chatbot 會迎來一次非常大的升級。

1

三、產(chǎn)業(yè)層

12. 整個(gè)行業(yè)會變得更加務(wù)實(shí)。

從 OpenAI 開始，到各大模型公司乃至創(chuàng)業(yè)者，2026 年的主旋律將是：個(gè)性化、記憶、商業(yè)化。

越來越多的應(yīng)用，會圍繞“基于上下文和用戶行為的個(gè)性化體驗(yàn)”來構(gòu)建，讓模型真正理解“每個(gè)用戶是誰、在做什么、偏好什么”。與此同時(shí)，應(yīng)用也會更強(qiáng)調(diào)效率改進(jìn)與商業(yè)回報(bào)，將個(gè)性化能力與明確的商業(yè)鏈路結(jié)合起來 —— 既讓模型更貼近用戶，也讓產(chǎn)品更有可持續(xù)的商業(yè)價(jià)值。換句話說，2026 年的大模型應(yīng)用世界，將從通用能力競爭，轉(zhuǎn)向個(gè)性化體驗(yàn)競爭。

13. 創(chuàng)業(yè)公司可能的護(hù)城河：Context、Environment、Distribution。

整體來看，當(dāng)智能模型仍是 AI 應(yīng)用提供價(jià)值的核心時(shí)，創(chuàng)業(yè)公司需要在模型之外構(gòu)建差異化能力，包括三層方向：第一層是 Context，即行業(yè)知識和用戶交互形成的記憶；第二層是 Environment，即為模型提供的工具和操作環(huán)境；第三層是 Distribution，即自己的銷售或分發(fā)渠道。這三層構(gòu)成了短期的差異化優(yōu)勢，也是創(chuàng)業(yè)公司在面對大型模型公司的競爭時(shí)可采取的關(guān)鍵策略。

對于 AI 與業(yè)務(wù)結(jié)合的方向，投資人更傾向于尋找那些能夠利用專有數(shù)據(jù)或業(yè)務(wù)知識形成壁壘的應(yīng)用。比如美國的典型案例有 Harvey（AI + 法律）、Mercor（AI + 招聘）、Abridge（AI + 醫(yī)療），這些場景依賴專有或隱私數(shù)據(jù)，是模型公司本身難以覆蓋的。

14. AI 創(chuàng)業(yè)者的核心特質(zhì)包括對技術(shù)變化的敏銳洞察力，以及快速學(xué)習(xí)和靈活適應(yīng)能力。

成功的團(tuán)隊(duì)能夠把技術(shù)進(jìn)步轉(zhuǎn)化為有吸引力的產(chǎn)品體驗(yàn)，例如 Manus 團(tuán)隊(duì)將 A gentic 和 Coding 技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品，HeyGen 團(tuán)隊(duì)早期預(yù)判生成式 AI 的發(fā)展方向并持續(xù)迭代。創(chuàng)業(yè)環(huán)境變化快、機(jī)會頻繁出現(xiàn)，要求創(chuàng)始人持續(xù)試錯(cuò)、靈活調(diào)整策略，并保持開放心態(tài)。此外，國際市場的理解和用戶行為認(rèn)知也至關(guān)重要，尤其是出海公司不能簡單照搬國內(nèi)模式，需要針對不同市場優(yōu)化產(chǎn)品和運(yùn)營策略。

15. 多模態(tài)和 Context 將無處不在。

在游戲、內(nèi)容生成和智能體驗(yàn)這三個(gè)方向上，行業(yè)正在同時(shí)出現(xiàn)幾個(gè)清晰的拐點(diǎn)，而它們都指向同一個(gè)趨勢：多模態(tài)能力的飛躍疊加更豐富的 Context 獲取。

首先是視覺與視頻生成的質(zhì)變。行業(yè)里關(guān)于“AI Gaming 到了”的呼聲從未斷過，但過去都是偽命題，因?yàn)閮?nèi)容生成無法滿足實(shí)時(shí)性、交互性和多樣性的要求。然而隨著多模態(tài)模型的突破，我們第一次看到了真正可供“實(shí)時(shí)互動(dòng)”的生成能力。未來一到三年，這類視覺生成模型會成為內(nèi)容行業(yè)與游戲行業(yè)的重大拐點(diǎn)，它們不只是降本，而是把內(nèi)容供給側(cè)直接自動(dòng)化。

第二個(gè)加速因子，是更豐富、更無處不在的 Context。手機(jī)只是第一塊入口：如果豆包可以在手機(jī)里運(yùn)行，自然也可以延伸到冰箱、門鎖、微波爐、床頭燈、車機(jī)乃至線下空間 —— 小米之家那種 Full Environment 的空間級交互。只要容器之間協(xié)同的壁壘夠低、賬戶體系聯(lián)動(dòng)到位，人就可以被全域理解；各種傳感器（包括手表、家居設(shè)備、環(huán)境感知硬件等）共同生成一個(gè)持續(xù)、動(dòng)態(tài)、細(xì)粒度的 Context 圖譜。

16. 廣告和 Save Time 是 AI 時(shí)代的商業(yè)模式。

隨著超級應(yīng)用形態(tài)逐漸成型，商業(yè)模式的演化方向也會隨之發(fā)生變化。首先，廣告依然重要，但會變得更「有機(jī)」：因?yàn)楫?dāng)系統(tǒng)能精準(zhǔn)理解用戶需求，廣告不再以生硬插入的方式出現(xiàn)，而是以真實(shí)、有用的內(nèi)容形態(tài)融入決策場景中。雖然單次廣告的收費(fèi)可能下降，但由于轉(zhuǎn)化率更高、觸達(dá)更恰當(dāng)，整體商業(yè)效率反而會提升。

另一方面，隨著 AI 極大提升工作效率，人們會開始重新衡量“節(jié)省時(shí)間的價(jià)值”。當(dāng)一個(gè)本需八小時(shí)的任務(wù)被壓縮到八分鐘，用戶更愿意為“省下來的時(shí)間”付費(fèi)，不再像以前那樣只計(jì)算幾分鐘的微小時(shí)間差。這種躍遷式的時(shí)間價(jià)值認(rèn)知，會推動(dòng)付費(fèi)意愿的提升，使 Save Time 成為新的商業(yè)動(dòng)力來源。從商業(yè)模式來看，也許不會立刻出現(xiàn)革命性的收費(fèi)方式，但“更自然的交易信息呈現(xiàn)”與“更顯性的時(shí)間價(jià)值付費(fèi)”會成為未來的重要邏輯。

17. 未來，用戶的理想購物體驗(yàn)最終取決于個(gè)人 Context 的完整度。

只要 AI 掌握的用戶偏好、預(yù)算、生活情境足夠密集，它理論上能做到“你會選什么，它就能選什么”。問題從來不在商品信息不全，而在于對人的理解太稀疏。AI 要補(bǔ)齊 Gap，就必須通過“任務(wù)頻次 + 使用深度”不斷積累用戶 context，就像微信因?yàn)槌休d了大量行為，天然比任何電商更懂你。

當(dāng)主動(dòng)式推薦變成真正的“基于真實(shí)意圖的分配”時(shí)，體驗(yàn)上可能就是——你越多地把任務(wù)交給它，它越快變成那個(gè)最懂你的人。

18. 開源在 AI 時(shí)代格外關(guān)鍵，核心在于三個(gè)價(jià)值：傳播、共建、和標(biāo)準(zhǔn)化。

在傳播層面，開源天然自帶「Build in public」的病毒式擴(kuò)散效應(yīng)，開發(fā)者、KOL 和社區(qū)會自發(fā)參與討論和傳播，遠(yuǎn)勝過閉源時(shí)的單向推廣。在產(chǎn)品本身上，由于做的是高度依賴多元輸入、覆蓋面極廣的系統(tǒng)，開源能讓全球開發(fā)者自主貢獻(xiàn) PR，快速填充各種上下文來源，加速能力完善，這是閉源團(tuán)隊(duì)單獨(dú)構(gòu)建難以做到的。

同時(shí)，從更戰(zhàn)略的角度看，開源有助于引領(lǐng)標(biāo)準(zhǔn)：當(dāng)一個(gè)能力成為生態(tài)共同貢獻(xiàn)、共同采用的基礎(chǔ)設(shè)施，它更有機(jī)會演變?yōu)槭聦?shí)標(biāo)準(zhǔn)，而不僅是一家公司的私有方案。

2026 年的大模型行業(yè)，正在悄悄換一種敘事。

過去兩年，我們討論的是“能力有多強(qiáng)、參數(shù)有多大、模型有多快”；但走到今天會發(fā)現(xiàn)，真正決定未來方向的，已經(jīng)不是單點(diǎn)突破，而是系統(tǒng)的演進(jìn)：從強(qiáng)化學(xué)習(xí)的全面崛起，到語音與視頻的集體上位；從個(gè)性化與記憶的重新定義，到 Context、工具和環(huán)境共同構(gòu)成的新基建；從 Agent 的逐步實(shí)用化，到開源生態(tài)、反饋體系與商業(yè)模型的重新調(diào)整...

這些變化，正成為敲打每一個(gè)產(chǎn)品、每一家模型公司、乃至每一位創(chuàng)業(yè)者的現(xiàn)實(shí)問題。

點(diǎn)個(gè)“愛心”，再走 吧