1月9日，360集團創(chuàng)始人周鴻祎發(fā)表其對2026年人工智能發(fā)展的20個預測。他表示，如果說2024是“大模型之年”，2025是“智能體之年”，那么2026年將被定義為“百億智能體之年”。

百億級智能體將全面融入經(jīng)濟社會，競爭焦點將從“比拼參數(shù)”轉(zhuǎn)向“比拼落地”，人類社會正站在一場從技術架構到組織形態(tài)全方位變革的臨界點。

他的20條預言主要圍繞算力與基礎設施、模型架構與進化、智能體與群體智能、物理與軟件世界、科研與產(chǎn)業(yè)范式、經(jīng)濟與安全六方面展開。（袁寧）

以下為20個預言的詳細內(nèi)容：

01算力與基礎設施： 從“訓練競賽”到“推理革命”

過去幾年，整個行業(yè)都在陷入“算力競賽”的怪圈，大家比拼的是誰能消耗更多算力做重復訓練，只為讓模型更“博學”。但2026年，這個風向會徹底改變。

1. 推理算力需求將迎來爆發(fā)式增長，規(guī)模和增速都會超越訓練算力。簡單說，企業(yè)不再頻繁訓練模型，而是直接“雇傭”AI干活——不管是影視行業(yè)的復雜視頻生成，還是城市交通的智能調(diào)度，這種高頻次、長流程的“推理應用”，會讓推理算力在1-3年內(nèi)實現(xiàn)百倍級增長，5-10年內(nèi)達到千倍級。

2. 芯片格局會形成“雙軌化”：英偉達依然會主導高端訓練芯片市場，但推理芯片領域會出現(xiàn)“多廠商分食”的局面。用昂貴的GPU跑日常推理成本太高，專用ASIC芯片會在各個細分場景快速滲透。而且芯片設計的底層邏輯會變，“存”比“算”更重要，存算一體架構和“以存補算”會成為解決HBM供不應求的關鍵。

3. 我特別想強調(diào)的是，AI是數(shù)字時代的“電老虎”，2026年制約AI發(fā)展的核心瓶頸不再是芯片數(shù)量，而是能源供給。全球科技競爭的焦點，會從“算力比拼”轉(zhuǎn)向“能源穩(wěn)定性的較量”。值得驕傲的是，中國依托“東數(shù)西算”工程和領先的綠色電力體系，已經(jīng)在這場競爭中占據(jù)了先發(fā)優(yōu)勢。這也是我們360提出“五力模型”的核心邏輯：電力是基礎，算力是資源，智能體把它轉(zhuǎn)化為“專用智力”，最終和人力協(xié)同轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。

02模型架構與進化： 從“博學”到“深思”

大模型的競爭已經(jīng)過了“拼參數(shù)”的初級階段，2026年將進入“拼智能”的深水區(qū)，核心是讓AI從“博學”變得“深思”。

4.開源生態(tài)繁榮：中國成為全球AI根技術核心力量。以DeepSeek、通義千問為代表的中國開源模型，會對全球智力資源形成“虹吸效應”。尤其是“一帶一路”國家，基于數(shù)據(jù)主權的考量，他們會優(yōu)先選擇中國的高性能開源模型構建本國的“主權模型”。開源會讓AI從科技巨頭的專屬特權，變成全球普惠的數(shù)字基礎設施。

5. 模型架構會呈現(xiàn)“主導+多元”的格局：Transformer架構依然是通用場景的主流，但混合狀態(tài)空間模型（SSM）、線性注意力模型會讓推理速度實現(xiàn)質(zhì)的飛躍，文本擴散模型會打破“逐詞預測”的瓶頸，在創(chuàng)意內(nèi)容領域快速滲透。說到底，架構之爭的本質(zhì)，是在有限算力下追求極致的“智能密度”。

6. 訓練范式革命：從“靜態(tài)模型”到“持續(xù)進化系統(tǒng)”。傳統(tǒng)的“預訓練+微調(diào)”模式會退出復雜場景的主導地位，取而代之的是“通用基座（通識）+行業(yè)后訓練（專精）+推理時進化（深度思考）”的新模式。后訓練的核心是把通用模型改造成“行業(yè)專家”，徹底解決模型領域知識匱乏的問題。同時，推理側(cè)的“慢思考”會成為工業(yè)級標準，模型會像人類專家一樣多步推演、自我反思，企業(yè)也愿意為更長的推理周期付費，換取更高的決策準確率。

7.端側(cè)模型爆發(fā)：離線獨立決策能力成核心競爭力。隨著云端算力成本攀升和數(shù)據(jù)隱私需求升級，越來越多的智能設備會具備離線獨立決策能力——這不僅是技術趨勢，更是AI安全的最后防線。Waymo無人車因斷網(wǎng)趴窩的教訓告訴我們，未來的智能設備必須具備極端環(huán)境下的“生存能力”。

8. 原生多模態(tài)與世界模型：為AI注入“物理直覺”。多模態(tài)技術會告別簡單的“模態(tài)拼接”，進入“原生融合”階段。這會直接引爆數(shù)字娛樂產(chǎn)業(yè)，推動視頻生成向長電影、互動劇情等高級形態(tài)演進。更重要的是，世界模型（World Model）會賦予AI“物理直覺”，讓它理解推杯子會掉落這樣的基本因果定律，這是AI突破屏幕邊界、走向具身智能的必經(jīng)之路。

03智能體與群體智能： 從“單打獨斗”到“蜂群思維”

如果說2025年是智能體的“元年”，那么2026年就是智能體的“進化年”，核心是實現(xiàn)從“單打獨斗”到“群體協(xié)作”的跨越。

9. AI具備長期記憶能力，進化為個人專屬“第二大腦”。這將徹底擺脫“聊完即忘”的工具屬性。它能記住你三個月前抱怨的失眠，也能調(diào)取你去年體檢報告的異常指標——這不是簡單的數(shù)據(jù)庫查詢，而是對“人生記憶”的深度調(diào)用。未來，AI會成為每個人的專屬“第二大腦”，是意識的延伸，是懂你的數(shù)字孿生。

10.行業(yè)Know-how成為AI產(chǎn)業(yè)最深護城河。對于企業(yè)來說，通用大模型的競爭是科技巨頭的游戲，創(chuàng)業(yè)公司的機會在“模型+Know-how”的融合創(chuàng)新。那些只可意會不可言傳的行業(yè)經(jīng)驗、專屬知識和私有數(shù)據(jù)，誰能把它們轉(zhuǎn)化為模型可學習的內(nèi)容，誰就能抓住2026年AI產(chǎn)業(yè)的核心紅利。

11. 群體智能會開始涌現(xiàn)，這可能是AGI（通用人工智能）實現(xiàn)的重要路徑。AGI不一定源于某一個超級大模型，而是來自“智能體社會”的雙線進化——一方面模型能力持續(xù)提升，另一方面智能體的協(xié)作能力快速進化。通過“接力長跑”“專業(yè)分工”“并發(fā)工作”“鯰魚效應”等模式，多智能體協(xié)作會產(chǎn)生超越單一智能體的超級智慧。

12. 智能體創(chuàng)造智能體：實現(xiàn)自我進化的關鍵閉環(huán)。2026年還會出現(xiàn)一個里程碑式突破：智能體可以自主創(chuàng)建子智能體。人類只需設定核心目標和邊界，剩下的工具調(diào)用、子智能體創(chuàng)建與部署，都能由AI全權代理。當智能體能自主解決未知問題時，它的環(huán)境適應能力和復雜問題解決能力會實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

04物理與軟件世界： 從“屏幕內(nèi)”到“屏幕外”

AI的價值最終要在現(xiàn)實世界落地，2026年，我們會看到AI徹底突破屏幕邊界，全面接管物理與軟件世界。

13. 物理AI接管現(xiàn)實：具身智能落地與手機交互變革。具身智能會真正落地，機器人會搭載大模型“智能大腦”進入工廠，完成擰螺絲等精密作業(yè)。手機也會擺脫APP依賴，轉(zhuǎn)向智能體原生交互——不用再點擊圖標，直接用自然語言指令就能完成所有操作，手機會成為每個人的全能數(shù)字替身。

14. 軟件開發(fā)范式躍遷：軟件3.0與Agent-Native時代來臨。軟件開發(fā)會進入3.0時代，編程的本質(zhì)從“編寫代碼”變成“編排智能”。未來會出現(xiàn)大量“智能體原生軟件”，網(wǎng)站和APP都會是“人機雙適配”的形態(tài)，既面向人類用戶，也支持智能體直接讀取和操縱。軟件架構也會向“云端+本地+邊緣”的混合模式演進，適配智能體的全場景應用。

15. 超級個體誕生與職場生態(tài)重塑。職場生態(tài)會被重塑，“超級個體”會成為核心力量。產(chǎn)品經(jīng)理和程序員的邊界會逐漸模糊，能定義問題、指揮智能體落地的“創(chuàng)造者（Builder）”會更吃香。同時，“智能體工程師”等新職業(yè)會出現(xiàn)，從業(yè)者的核心競爭力不是背誦算法，而是設計智能體的上下文結構和業(yè)務邏輯。

05科研與產(chǎn)業(yè)范式： 從“輔助工具”到“合作伙伴”

2026年，AI會徹底改變科研和產(chǎn)業(yè)的運行范式，從單純的輔助工具，升級為不可或缺的合作伙伴。

16.AI會正式成為科學家的“聯(lián)合合伙人（Co-Scientist）”，不再是只做數(shù)據(jù)處理的“科研苦力”。它能自主完成從提出假設、設計實驗，到數(shù)據(jù)分析、結論推導的全流程科研任務。未來，包括諾貝爾獎級別的重大科研突破，可能都會普遍依賴AI的深度賦能。

17. “硅基員工”會正式納入企業(yè)用工體系，形成“碳基+硅基”的混合工作團隊。傳統(tǒng)的指令型管理會失效，領導者需要轉(zhuǎn)型為“業(yè)務教練”。組織形態(tài)會變得極度扁平化，因為AI會拉平行業(yè)經(jīng)驗的鴻溝，新人借助智能體的賦能，也能承擔關鍵崗位的核心工作。

06經(jīng)濟與安全： 從“選修課”到“生死紅線”

最后，我必須強調(diào)，AI越發(fā)展，安全越重要。2026年，AI安全會從“選修課”變成“生死紅線”。

18. 智能體經(jīng)濟會崛起，人類商業(yè)會迎來第三次躍遷——從“人與人交易”升級為“智能體間自動化經(jīng)濟”。智能體會取代APP成為核心入口，消費場景變成個人與商家智能體的直接談判。這就需要構建全新的硅基規(guī)則體系：用專屬身份認證確認代表關系，用區(qū)塊鏈智能合約保障交易安全，用抵押制度防范違約。同時，“AI原生保險”會成為全新金融賽道，為智能體誤操作提供風險覆蓋。

19. AI安全的核心挑戰(zhàn)是“可驗證性”——如何建立對AI決策的信任。我們必須構建全流程可追溯系統(tǒng)，在關鍵決策節(jié)點強制保留“人在回路”的否決權，從機制上保障AI安全可控。

20. 未來的安全防御要“以模治?！?，用“憲兵模型”實時監(jiān)控“業(yè)務模型”的運行狀態(tài)，既要防范人類惡意利用AI，也要抵御智能體間的協(xié)同攻擊。同時，網(wǎng)絡安全會進入“自動駕駛”時代，安全智能體全面接管攻防任務，響應速度和效率都會遠超人類。