文章核心观点 - 2026年是人工智能从数字世界迈入物理世界、从技术演示走向规模价值兑现的关键分水岭[3][27] - 行业正经历由三条主线驱动的范式变革，AI落地路径日益清晰，但安全是必须解决的最后一公里挑战[3][13][20] 驱动AI范式变革的三条主线 - 主线一：基础模型能力持续演化，认知层面升维：预训练和后训练阶段的Scaling Law依然奏效，模型正从预测下一个token向“next-state prediction”跨越，为学习物理规律和复杂任务提供新“认知”基础[9] - 主线二：AI落地形态向“实体化”和“社会化”演化：智能正从软件走向实体，从单体走向协同，主流Agent通信协议的标准化让多智能体有望攻克更复杂任务流[10] - 主线三：AI应用在消费端和企业端呈现清晰落地路径，走向价值兑现：消费端“All in One”超级应用入口正在形成；企业端AI正凭借更好的数据治理与行业标准接口，在垂直领域孕育出可衡量商业价值的产品[10] AI超级应用竞争格局 - 海外双强多强竞争：OpenAI的ChatGPT与Google的Gemini竞争白热化，行业从OpenAI一枝独秀向双强及多强演变[14] - 竞争本质是生态竞争：AI超级应用范式为基础模型直接产品化实现的用户截流聚集，竞争依赖极高的算力成本和庞大的存量用户进行模型数据飞轮迭代[16] - 国内巨头体系化生态竞争：科技巨头基于各自生态积极构建一体化AI门户，如豆包与抖音联动、高德地图接入千问，头部大厂基于移动互联网时代的积累具备打造AI超级入口的实力[16][17] - 新玩家以新形态挑战：蚂蚁集团推出“灵光”，把Vibe coding能力搬到手机端快速生成多模态闪应用，曾领跑全球AI产品下载增速[17] - 垂直赛道优势显现：蚂蚁旗下AI健康应用“蚂蚁阿福”全面升级后，月活跃用户数一个月翻倍达3000万，其成功关键之一在于串联起蚂蚁在医疗健康场景的生态资源和服务能力[18][19] AI安全风险与应对 - 安全风险高发且升级：截至2025年12月初，AI安全风险事件达330起，远超2024年的233起[20]；风险从早期“幻觉”演进为更隐蔽的“系统性欺骗”，并呈现“莫比乌斯锁定”效应[21] - 风险带来巨大经济损失：全球大模型安全事件损失从2023年的85亿美元剧增至2024年的143亿美元，预计2025年将突破235亿美元[24] - 产业端强化安全准入：超70%的大型企业在引进大模型时，将数据主权与抗注入攻击能力列为“一票否决项”[24] - 技术层面转向主动防控：防御从“被动应对”转向“主动防控”，外部安全采用基于多智能体系统的自演化攻防演练，内生安全则从内部理解模型机理，“以AI治AI”成为常态[25] - 产业层面嵌入场景实践：蚂蚁构建“线上服务攻防对抗，线下终端安全加固”技术体系，推出“蚁天鉴”和全球首个智能终端可信连接技术框架gPass；360基于自研大模型构建类脑分区协同安全架构[26]