每到歲末年初，我們就會被眾多研究機構的預測所包圍。不少科技公司的朋友，也希望跟我們交流一下對來年的行業趨勢的看法。

他們都表示，平時忙于本職工作，往往只關注自己所在的特定領域，以及自家和友商明年想推什么產品。到了年底復盤、年度規劃的時候，更渴望跳出單一視角的局限，以更全面、宏觀的維度，審視整個行業的變化。找來找去，似乎就我們平時關注的技術領域格外全面，AI、云、終端、通信、計算、軟件等都有涉及。

為啥不只盯著AI算法，非要關注這么多技術領域？背后的邏輯有點類似查理·芒格的格柵理論，這么多技術概念相互交織，才能構建多因素綜合的認知框架，對產業進行全局觀察和綜合研判，從而預測某一個具體技術可不可靠、能否落地。

結合2025年我們對多個技術領域的實地走訪與觀察，一個核心感受是：2026年，科技行業不會再上演概念的狂飆突進，開始進入現有技術能力的消化期。

諸多熱點退潮的2026，將是一個祛魅之年。

當浮華褪去，比起踩中風口，提高容錯率才是對個人和企業真正重要的事情。所以我們不打算預測來年熱點，更希望幫大家預測下什么會涼，提前祛魅。

提到祛魅之年，首當其沖的就是英偉達敘事。

2025年，算力荒焦慮下，GPU成了資本市場的最大亮點，英偉達市值沖高，國內凡是沾上AI芯片概念的企業，無論是否能量產，也都被寄予厚望。坊間戲言，這類公司的估值方式就是，如果有1%的概率成為英偉達，那市值就是英偉達的1%。

智算市場的2026，還會延續2025的增長神話嗎？業內已經有共識，總量仍在增加，但增速已經斷崖式放緩。調研數據顯示，智算市場的增幅從2025年的近80%降至約38%。雖然總需求上升，但遍地黃金的日子結束了。

與此同時，2025年也是中國AI算力確定突圍的一年。華為昇騰明確了后續幾代產品路線，昆侖芯、海光等國產芯片都在穩定出貨并加速商業化，海外AI算力“斷供即停擺”的風險已基本解除。

需求放緩+國產崛起，共同破解了算力荒的問題，也讓“英偉達神話”開始祛魅。

這一轉變，也催生了2026年的新命題：智算市場的玩家，將加速收斂，行業集中度進一步提升到那些擁有成熟生態和技術實力的廠商身上。

硬件上，企業用戶真正青睞的是那些生態成熟、能規模量產的芯片廠商，它們要么已建立成熟生態，要么正快速追趕，并實現大規模出貨，逐步在提高國產算力占比。大量政企尋求本地化、小規模、高安全的部署方案，尤其在中國市場，這仍是空白增量，所以國產超節點（單體高密度智算單元）也將持續火熱。

軟件上，國產算力的高效使用成為下一戰。通過軟件平臺、調度系統和全棧優化，最大化國產芯片的算力效率，讓異構集群跑得更快、更穩、更省。同時，通過算法、調度與平臺整合，激活現有通用算力中心，實現資源復用，也將是下一個市場的重心。

總的來說，2026年的智算市場，不再是誰都能分一杯羹的狂歡，行業集中度進一步收斂，優勝劣汰加速，這對具備軟硬件壁壘的頭部廠商更為利好。

說到這里，可能有人會問：既然AI是這一輪浪潮的核心，為什么我們先談智算，而不是直接預測AI大模型？

答案也很簡單。吃到了第一波AI紅利，最先賺錢的是英偉達、AMD這些賣“鏟子”的硬件公司，而真正做AI算法、訓練大模型的公司，雖然聲量最大，卻至今沒能跑通可持續的商業模式。

年底上市的“中國OpenAI第一股”的招股書，向大眾清楚展示了模廠仍在燒錢階段。那2026年，AI算法和模型廠商的處境會好嗎？

我們的判斷是：2026年，模型恐怕不會再有大的質變，即使有，各行各業也仍需要一段時間才能消化掉現有的模型能力，不會再像年初集體追DeepSeek那樣上頭。

回看2025年，年初DeepSeek提出MoE架構后，大模型技術基本沿兩條路徑演進：一是向上摸高，比如GPT-5、Gemini，靠更大參數與高質量數據堆出通用能力；二是小而精，用多個小專家模型組合，提升推理效果。但無論哪條路，底層技術棧仍然沿用預訓練+監督微調+RLHF（基于人類反饋的強化學習），只是在此基礎上的漸進優化。而最重要的變化Agent，也是應用層的創新，本質還是在消化基礎模型的能力。

消化前一階段的技術能力，這沒有問題。有問題的是，商業模式沒有跑通的算法公司。

當前，無論是大模型或Agent，并不等于能賺錢。國外主流模式仍是“訂閱+Token消耗”，本質上和手機套餐沒區別。OpenAI也在試水社交、廣告、硬件等模式，說明它自己也知道，訂閱制這條路走不遠。

而在中國，商業模式更加曲折。

企業級市場，要么是“賣盒子”，比如deepseek一體機年初特別火，歸根結底是因為國內軟件不好賣，看得見、摸得著的設備才容易過預算。要么就是“賣人天”，給客戶做B端定制服務，按人天收費，賺個辛苦錢。說白了，AI還沒找到自己的收費錨點。

ToC市場，2025更是貼身肉搏。互聯網巨頭一邊在外賣、電商等傳統業務上大打出手，一邊在AIToC應用賽道掀起軍備競賽。字節的豆包、阿里的千問靈光、騰訊混元，各家不僅快速推出C端產品，甚至重金搶奪春晚贊助席位，只為搶占“AI入口”，恰恰說明，沒有一家能高枕無憂，做C端只要免費一停，感情立刻歸零， 2026年這場廝殺只會更慘烈。

或許2026年，有越來越多C端AI產品嘗廣告變現，但這不會帶來商業模式的本質突破，因為用戶不會像沉迷刷短視頻、看團播那樣，沉迷和ChatBot聊天，所以對被廣告打擾的容忍度很低，而遷移又幾乎無成本，免費的AI工具那么多，一旦體驗下降，流量立刻萎縮，整個模式難以為繼。

一旦流動性下降、投融資收緊，這些“burning money.com”型AI產品就可能崩塌。所以，直面商業現實，學會在有限資源下抓住少數真實價值，或將成為AI算法公司2026年的生存之道。

2025年，AI手機、AI PC、智能體終端等新品密集發布，但換機潮卻遲遲未到。除了大環境下消費趨于謹慎之外，主要問題還是，這些終端的AI能力或許并沒有那么強的使用價值，也沒有足夠深的體驗壁壘。

無論是年末火爆的豆包手機助手，還是各類標榜AI agent的新機型，用戶實際使用后都會發現，多數功能流于表面，智能體只能完成少數特定場景的任務，AI應用和交互邏輯大同小異，根本沒有非換不可的理由。

2026年，AI終端的突破或在重點細分場景，放棄對全民買單的幻想，轉而深耕高價值垂直領域，為特定人群解決真實痛點。

比如AI PC，聚焦專業生產力場景。2025年的誤會在于認為AI PC能吸引所有普通用戶換機，但實際大眾對PC的核心需求仍停留在基礎辦公，AI帶來的增量感知微弱。只有那些在工作流中，重度引入AI的群體，尤其是知識工作者，比如律師靠AI高效檢索文獻，設計師借助本地AI快速生成并迭代設計草圖，白領依賴AI實時整理會議紀要。這類專業用戶愿意為能提升效率的生產力工具付費，將成為AI PC的核心增長引擎。

AI手機不再靠零散AI功能進行宣傳，需要靠系統級能力，形成差異化體驗，深度改變某些場景的使用習慣，將AI重度植入生活。比如用戶出差時自動整理行程并同步預訂信息，依賴的是長期積累的底層能力：對個人行為數據的精準理解、自研大模型與操作系統的深度耦合、智能體在系統層的高效調度執行。榮耀、vivo等提前布局的廠商，通過OS優化、個人因子建模和端云協同的深度打通，能快速將新AI能力轉化為私密、個性化的場景體驗，這才是2026年AI手機的核心護城河。

AI新硬件，也將進入體驗優化期，深耕細分場景。如AI學習機、AI玩具等，把教育、陪伴等剛需場景做深做透，比如答題準確率、AI老師應答低時延，或者AI智能體長時記憶等，解決真實痛點。2025年，AI眼鏡也實現了從概念到實用的轉變，找到了“不方便掏手機”的核心場景，比如導航、提詞器、翻譯、支付等，這些場景都需要第一視角的信息交互，愿意為場景價值付費，把這些核心場景的產品體驗進一步打磨好，AI眼鏡的市場將實現爆發。

2026年的終端市場，誰能更早認清AI局限，放下大眾買單的幻想，深耕細分場景，把核心價值做深做透，市場會以回報這份清醒。

過去十多年，云廠商靠IaaS、PaaS業務打下江山，價格戰也愈演愈烈，日子并不輕松。MaaS（Model as a Service）服務曾被視作云廠商新的盈利模式，但2025年的市場現實卻證明，MaaS這碗飯遠比想象中難啃。

最典型的便是2025年年初，DeepSeek云服務商的虧損之爭，提供DeepSeek服務的云廠商難以覆蓋成本，陷入“用戶越多、虧損越大”的困境。

從市場需求來看，越來越多企業已放棄全量上云，更傾向于把自家IT團隊搞不定的核心難題“外包”給云廠商。核心需求集中在兩類：一是全棧深度優化，從國產芯片到AI框架、推理引擎再到應用接口，整條鏈路的協同調優需要極強的技術整合能力，普通IT部門根本玩不轉，這成了云廠商去啃的硬骨頭；二是異構算力調度，企業集群中往往混雜著英偉達、海光、寒武紀等多種架構的芯片，如何實現高效協同、降低算力浪費，需要云廠商提供強大的軟件層調度能力，這也是控制成本、實現盈利的關鍵。

這一趨勢下，行業馬太效應愈發明顯，只有具備全棧技術能力的頭部廠商才有機會突圍。

比如阿里云（通義+含光+超節點+飛天）、火山引擎（背靠字節的AI工程化經驗）、百度智能云（文心大模型+昆侖芯+飛槳+百舸平臺），以及華為云。盡管華為云2025年在大語言模型領域遇到瓶頸，但在超大規模集群、超節點部署、異構計算底座等硬核基礎設施領域，仍擁有國內最扎實的積累，在視覺大模型、科學計算求解器等垂直領域的技術實力也不容小覷，這些都是做好AI云服務的必備要素。

2026年，能提供全棧、高效、安全且可落地的AI infra服務商，才能端穩MaaS的飯碗。AI，將是云廠商的最后一戰。

2025年，“AI+通信”的融合敘事一度引爆市場，算網融合成為行業熱詞。

算力與通信的融合確實是趨勢，但這并不意味著大規模建網的需求會隨之爆發，以AI為敘事帶動的建網熱潮，大概率會降溫。核心原因很簡單，多數場景的現有網絡能力，其實是能夠匹配AI應用的運力需求的，真正需要新增建網的高價值場景是有限的。

相信大家都有體感，普通辦公場景的AI生成，個人的AI娛樂應用，現有千兆網絡是綽綽有余。只有少數極端高價值場景，比如無人化工廠的實時數據傳輸、AI訓練集群的跨地域互聯，才需要新一代網絡技術支撐，這類場景的建網會持續推進，但體量有限。

更普遍的現狀是，很多學校的Wi-Fi一進教學樓就斷、酒店的Wi-Fi連直播都卡頓、園區還在用十年前的老舊交換機，這些地方的核心問題，根本不是為了AI而建網，而是之前的網絡就不怎么好，早就到了該改造的時候，但之前沒有高性價比的設備與方案。

以前企業級網絡設備動輒幾萬元，酒店、中小企業等預算有限，根本負擔不起，只能用好幾臺家用路由器進行組網，結果就是信號打架，管理起來也很混亂，就是湊合用?，F在恰好遇上數智化改造，加上華為坤靈等高性價比的設備跟方案進入分銷市場，終于能讓這些主體花小錢辦大事了。

這也意味著，2026年通信行業的增長重心，從國家隊大工程轉向中小企業微改造，而且并不是雨露均沾。

相比大工程的大水漫灌，中小企業等買家更謹慎、預算也有限，也擔心工程商干完活就跑路，因此更傾向于選擇有品牌、有服務、有長期承諾的頭部渠道伙伴。所以，市場機會只會流向更有市場秩序、產品競爭力、公平透明的玩家。

回望2025，我們曾為DeepSeek、智能體、人形機器人等技術熱點激蕩不已，這些詞點燃了想象，也裹挾了狂熱。就像蒸汽機與鐵路、光纖電力PC與互聯網，一場產業革命，從來不是由單一技術的孤勇突進而帶飛的，往往是眾多的技術領域，各自完成了對最新通用技術的消化、適配，形成一組彼此咬合、相互支撐的“技術親族”，才最終匯聚成改變世界的洪流。

與其說我們預測2026是祛魅之年，不如說我們更期許，接下來的一年，市場能消化過往對AI的概念炒作、觀念錯配，在擠干水分之后，產業智能革命以AI為引擎，加速而確定地到來。

審核編輯 黃宇