图：2026年AI最佳想法的讨论海报，包含一些关键公司与趋势要点。
过去一年，AI在技术、产品与资本三个层面同时加速演化。从模型能力的持续跃迁，到多模态与Agent逐步落地，再到算力、基础设施与能源约束被反复讨论，行业竞争的焦点正从单纯的“模型强弱”转向体系能力、商业路径与长期战略的综合博弈。
最近我们复盘了去年「2025 AI Best Ideas」提出的20个关键预测，发现绝大部分关于技术方向与格局演化的预测已经兑现。站在当下展望2026年这个关键节点，市场分歧已更加明显：Gemini 3发布后，Google能否保持长期领先？OpenAI是否能在2026年实现逆转？在AI入口竞争中，是操作系统占优，还是超级应用更具潜力？
为此，一个由AI研究者、创业者、产品经理和一二级投资人组成的社群，围绕2026年AI公司竞争格局、应用与Agent形态、算力与基础设施瓶颈等关键问题，展开了一场深度讨论。本文内容正是这次集体智慧的精华开源，希望能帮助读者理解这场真实且长期的生产力革命。
01 谁是2026年真正的AI Winner？
Google：在多模态领域已建立用户心智壁垒
在Gemini 3发布之前，Google曾一度被认为是AI领域的落后者，但此后其口碑迅速反转。近期的一份美区用户调研揭示了一个关键信号：Google在多模态任务上已经建立了显著的用户心智壁垒。
数据显示，在纯文本对话场景下，ChatGPT仍是美国用户首选，整体使用率约为Gemini的1.5倍。然而，一旦涉及物体识别、视觉搜索等需要处理图片的多模态任务，用户会主动切换到Gemini。这种行为模式非常明确，即便Gemini操作更繁琐。
商业化层面，过去最大的担忧是AI搜索会侵蚀Google传统的广告收入，但实际测试数据指向相反结论：AI不仅没有摧毁广告经济模型，反而优化了它。Google正在测试在AI模式中插入广告，虽然当前展示频率很低，但新形式的点击率和用户停留时长相比传统搜索广告提升了30%-40%。这意味着Google通过AI提高了广告的相关性与匹配度，提升了经济模型效率。
此外，Google庞大的未变现长尾搜索需求，极有可能通过大模型能力转化为新的增长点。在技术研发上，从Imagen到Veo再到Nano banana，Google在视频生成与编辑领域展示了清晰的迭代路径。随着数据和算力的扩展，视频编辑领域极有可能出现定义行业标准的“视频版Nano Banana时刻”。
然而，Google面临的挑战同样严峻。为了打破其“TPU + Gemini”的软硬一体护城河，一个以Oracle、Nvidia和OpenAI为核心的“反Google联盟”正在形成。Nvidia在9月收购了专注于高速互连技术的Enfabrica，旨在解决GPU集群大规模互联的瓶颈。2026年的竞争将是“Google体系”与“反Google联盟”在基础设施、芯片互联及模型生态上的全方位对撞。
图：Nvidia以超9亿美元收购Enfabrica，旨在强化AI集群互联能力。
OpenAI：2026年或是一个充满反转的关键年份
对于OpenAI而言，2026年或许是一个关键反转年。目前存在两种观点：
- 看多一方认为，OpenAI在2025年表现出的“停滞”并非技术见顶，而是受制于CoreWeave和Oracle等供应商的算力瓶颈。随着供应链理顺及Nvidia Blackwell架构算力大量上线，OpenAI有望在2026年突破算力限制。其ChatGPT用户粘性依然强劲，MAU已近9亿，后续在广告、电商等领域的发力可能推动其在模型能力和产品口碑上实现反弹。
- 看空一方认为，OpenAI面临巨大变现压力，可能不得不激进引入广告，影响用户体验。更严峻的挑战在于技术护城河收窄，特别是在多模态领域，用户心智正逐渐向Gemini迁移。
Anthropic：B端业务的强势不容忽视
在2026年模型厂商的预测中，Anthropic是一个被普遍低估的变量。尽管舆论更多关注C端应用，但明年的趋势极有可能是 企业级AI（Enterprise AI）的全面爆发。在这个背景下，有观点认为若明年Anthropic与OpenAI同时发布新模型，甚至可以在Anthropic上下更重的注。
这种倾向源于对AnthropicB端市场战略卡位的观察：Anthropic似乎更早、更真实地抓住了B端业务的痛点。其优势不仅在于基础模型性能，更在于围绕模型构建的工程化能力与“脚手架”工具链，例如其在2025年10月推出的“Skills”功能，旨在帮助企业在生产环境中弥补大模型的不足。
图：Anthropic于2025年10月推出Agent Skills功能，强化企业级AI工具链。
如果说2026年是AI投资回报的强检验节点，那么Meta无疑是其中最值得关注的标的。有观点指出，在所有科技巨头中，Meta已经初步显现出AI年化收入规模可达600亿美元级别的潜力。
从Meta的财报可以看出，得益于AI技术应用，其广告效率已实现3-5个百分点的实质性提升。然而，市场并未对这一效率改善充分计价。如果剔除税务因素的影响，其EPS表现实际上是超预期的。
图：Meta财报显示，其AI驱动的广告工具年化收入已超600亿美元。
但应用层竞争激烈，据Bloomberg报道，TikTok 2025年利润预计达500亿美元级别，其持续发力将对Google和Meta的核心广告业务构成直接冲击。
图：Bloomberg报道预测，TikTok母公司字节跳动2025年利润或达500亿美元。
Tesla：看好Robotaxi，但Optimus的发展低于预期
针对Tesla的Robotaxi与Optimus人形机器人，讨论中观点迥异：
- Robotaxi端较为乐观：Cybercab整车成本约3万美元，测算显示，若按每英里净赚1美元计算，一辆车年跑5-6万英里，一年即可回本，ROE远超传统卖车业务。同时，FSD安全性正经历质变，新车渗透率达30%-40%，实测数据开始逼近Waymo及人类驾驶水平。
- Optimus人形机器人端进展略低于预期：Tesla坚持从“第一性原理”追求完美路线，在灵巧手等关键硬件上遇到瓶颈。与此同时，中国供应链在硬件迭代速度和成本控制上竞争激烈，使得Tesla机器人在短期内可能不再稳居绝对领先位置，落地周期可能比预想更长。
图：Tesla的Robotaxi（左）与Optimus人形机器人（右）代表了其在自动驾驶和具身智能的两大方向。
02 World Model是区分行业领跑者与跟随者的胜负手
关于下一代技术范式的竞争，2026年的看点在于谁能率先把 World Model（世界模型） 真正做出来。如果某家公司能与竞争对手拉开代差，那么在端侧应用、虚拟世界、机器人及自动驾驶等领域都将建立起巨大优势，因为这些下游应用的底层都依赖于对物理世界的理解与多模态能力突破。
在实现路径上，Meta选择了一条更贴近人类直觉的独特路线。其持续推进的“Segment Anything”（分割万物）工作，从分割图片发展到分割声音、视频。这种逻辑在于，人类感知世界并非从文字开始，而是具备区分个体及其属性的视听觉能力。未来的模型以原始声音和视觉作为输入，被认为能更接近World Model的本质。
此外，也有观点对Google在多模态和世界模型上的突破抱有极高期待，核心赌注在于Google能否推出下一代Veo模型，以及Gemini能否演化出更好的World Model版本。
图：Meta的Segment Anything模型致力于从视觉层面理解并分割万物，是构建世界模型的一种路径。
03 AI应用将会如何发展？
AI入口之争：操作系统 vs 超级应用
AI入口权的争夺正在操作系统厂商与超级应用之间激烈展开。
- 操作系统派（如Apple、Google） 占据天然的合规与权限优势，能直接在系统侧解决隐私合规与生态整合问题。因为真正的AI助理需要深度的系统权限来执行复杂任务。
- 超级应用派（如豆包、智谱） 虽无法触及OS底层，但可构建自身生态，并通过推出AI手机等硬件来掌握流量分配权，这被视为极具破坏力的“掀桌子”举动。
然而，这一路径面临巨大困境：缺乏OS权限导致解决方案显得“妥协”（如利用“视障模式”或“截图模式”），并引发严重的隐私与合规问题。商业生态也存在互斥性，互联网大厂既做平台又是参与者，难以建立共赢生态，例如豆包AI手机相关功能曾遭腾讯、阿里封杀。
图：豆包推出的AI手机“技术预览版”，尝试通过硬件掌握AI入口。
如何判断AI应用后续发展？核心标准不在于技术本身，而在于场景是否真正适配用户需求。当前许多端到端复杂任务由于单步成功率有限，整体体验不佳。因此，现阶段多数产品聚焦于“端侧效率优化”，如安排时间、整理会议记录等。长期来看，关键在于能否持续扩展出贴合用户碎片化、即时性需求的新场景。
2026年后行业将全面拥抱Agent模式
从应用形态演进视角看，2026年是一个类似于2013年移动互联网爆发的关键转折点。预计2026年后，市场可能将不再讨论传统的App概念，整个行业将全面拥抱Agent模式。届时，AI手机和Agent服务将非常普及，传统的App孤岛效应将被打破。
用户对数据主权和隐私的要求推动端侧AI发展
端侧AI的发展是一场计算权力的转移。当前，ChatGPT等巨头试图将用户交互数据锁定在云端，形成了中心化数据垄断。然而，正是这种垄断催生了反向趋势：用户对数据主权和隐私的渴求，将推动市场回归边缘侧。基于开源模型和本地Memory的方案，将核心数据留存本地，为用户带来了非对称的竞争优势。
同时，这种对本地能力和隐私的强调，正在倒逼硬件配置升级，尤其是存储。在手机供应链中，存储已成为最难减配的环节。因为要在本地处理隐私数据或多模态（尤其是视频流）缓冲，对DRAM和NAND的需求是刚性的。端侧AI并未因云端算力强大而削弱终端硬件要求，反而推高了消费电子设备的硬件门槛。
从更长远看，端侧AI的爆发意味着互联网交互形态的质变。未来的Agent将突破“屏幕”限制，在输入层需要更多物理世界感知，在输出层需要直接执行任务，驱动AI硬件进化为能够与物理环境交互的智能终端。
有收入的AI应用公司会进入模型研发领域
从智谱等公司的财报可以看出，其研发投入规模（约每年4亿美元）相对于海外同行是相对可控的。这种成本结构可能会对海外AI应用公司形成正向驱动，即AI应用公司在有了一定收入后，具备向底层AI研发延伸的现实可能性。
例如，Cursor等公司已开始从单纯做应用转向自建AI研发底座。如果某些应用的ARR能达到1亿美元级别，它们完全有可能自研大模型。这种“应用反向进入底层研发”的趋势，预计在2026年前后会越来越频繁。
图：智谱公司财报显示其研发投入规模，为AI应用公司涉足模型研发提供了成本参考。
04 Infra是AI发展的重要瓶颈
光通信与互联是算力产业链中“通胀度”最高的环节
2026年，光通信与互联技术被视为整个算力产业链中“通胀度”最高的环节。随着集群规模扩大，光模块及相关技术需求可能迎来3-5倍的爆发式增长。有两个技术看点值得关注：一是Google的OCS（光路交换）技术，代表了数据中心内部数据传输效率的质变；二是Nvidia的下一代集群方案，预计将大幅增加光互联的占比与创新，以解决大规模集群中“电”消耗的制约。
存储正在从周期趋势转向成长趋势
有观点认为存储正在经历一个超级周期，甚至开始从周期趋势进入成长趋势。
- 需求端：核心驱动力由企业级AI（Enterprise AI）的强劲需求独立驱动，pre-training、多模态和长上下文的需求也引发大量存储需求。尽管压缩技术在进步，但为了更好的用户体验（如记住所有历史交互），模型厂商需要存储的数据量依然是指数级增长，视频流的Token化尤其消耗巨大DRAM。
- 供给侧：存储厂商已形成“攻守同盟”，经营逻辑转向利润最大化，不再盲目扩产。这种供需错配导致消费电子行业处于被动局面，市场呈“价高者得”的竞价模式。只要AI趋势不破灭，存储行业将持续处于卖方市场。
图：2024Q3至2025Q3存储市场份额变化，显示行业集中度与竞争格局。
电力将成为制约AI发展的最大物理瓶颈
2026年，算力扩张的瓶颈将转向电力。随着Nvidia下一代集群推进，单卡算力提升伴随电力消耗达到前所未有量级。如果按当前速度推进，电力将成为制约AI发展的最大物理瓶颈。这不仅仅是发电量问题，更深层矛盾在于基础设施的错配，尤其是在美国，老旧低效的电网导致有电也难以高效输送。
这种结构性缺电危机，直接催生了微电网（Microgrid）和储能的爆发性机会。为了维持算力中心稳定运行，调峰和储能成为刚需。这一逻辑链条还会将利好传导至上游大宗商品，特别是铜和锂。锂的需求逻辑正从“电动车时代”向“储能时代”切换，预计2026年将表现出较大价格弹性。宁德时代（CATL）在这一链条中被视为关键角色。
05 AI会先在哪些具体领域落地？
Enterprise AI在2026年将加速渗透
过去市场对B端AI应用的讨论多停留在概念阶段，但今年，Anthropic、OpenAI等前沿实验室已在企业级场景中完成了大量数据准备与模型训练。预计到2026年将开始有可落地的产品形态出现，尤其是在金融、HR、财务等垂直领域。
这一趋势对传统SaaS行业构成严峻挑战。企业的整体IT预算增速可能放缓，同时AI开始分流固定预算。传统SaaS巨头将面临预算被AI模型和应用分流的风险，甚至面临被取代的危机。2026年将是它们真正感受到AI实质性竞争压力的年份。
此外，企业端落地条件已逐步成熟，以埃森哲为代表的系统集成商预计将与大模型厂商形成更紧密协作，集中推动AI在企业场景中的规模化落地。
图：数据显示，企业AI软件市场正经历历史最快增长。
AI让预测市场从博彩转向理性风险对冲
关于预测市场（Prediction Market）与AI的结合，2026年可能衍生出一种新逻辑。当AI介入后，预测市场的核心价值将从单纯博弈转向风险对冲与理性决策辅助。
一个典型场景是“对冲现实生活成本”。例如，用户预测外卖价格上涨，可在预测市场上发布相关组合。当价格真的上涨时，虽然现实中多付了饭钱，但通过赢得预测市场的赌注，刚好抵消了上涨成本。AI的作用在于利用强大的数据分析能力，辅助个人做出更精准预测，甚至自动执行这些微观对冲交易，让个体也能管理自己的微观经济风险。
图：Polymarket平台上关于AI公司的预测市场，显示社区对未来格局的看法。
2026年Agent将在泛支付领域落地
目前市场已出现大量与支付相关的协议与产品，2026年一个潜力方向是Agent在跨支付、自动化理财及电商等场景中的落地。具体可分为三类垂直方向：
- 自动交易机器人：在Polymarket等链上平台运行，完成用户授权后，Agent的交互与资金调用均在链上进行，确保可信且可协同。
- 电商自动化管理：通过Agent实现跨平台、跨系统的流程协同与数据互通，提升运营效率。
- Crypto激励狩猎：利用Agent自动化参与各种激励和积分体系，寻找投资或收益策略。
06 监管错配下的黑天鹅事件可能催生新商业角色
2026年有一个不容忽视的“黑天鹅”可能隐藏在技术应用爆发与监管模式滞后的错配之中。
当前国内的大模型备案制度虽在前置审批环节严格，但对于模型上线后的过程与事后监管相对薄弱。随着AI应用形态变得极度丰富复杂，一旦某个高流量应用输出涉及敏感内容，极易触发回溯性严查，可能导致严厉处罚。
这种风险的暴露可能倒逼行业格局演变，催生出由国家官方授权的厂商，提供专门的“过滤性”或“安全合规”API。未来的AI应用可能被强制要求接入这一“网关”，以确保输出内容的合规性。目前看来，像蚂蚁或阿里这样具备深厚合规技术背景的大厂，最有望成为AI时代不可或缺的“合规基础设施”提供商。
本文观点源自“拾象Best Ideas社群”的集体讨论，由云栈社区进行编辑整理，旨在为技术爱好者与行业观察者提供多维度的思考视角。更多关于人工智能与前沿科技的深度讨论，欢迎访问云栈社区参与交流。
发表于 2025-12-30 15:49:25
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