文章核心观点 文章回顾了人工智能行业自ChatGPT发布三年来的发展历程，指出当前大模型性能差距缩小、发展面临天花板质疑，但同时产业对AGI的信仰与探索依然坚定[2] 展望2026年，行业在焦虑与分歧中，有望在技术路径、多模态、研究范式、数据生成、行业应用及新硬件等多个方向实现突围[2] 1. 规模法则的演进与争议 - 对规模法则的质疑声增大：随着大模型智能升级放缓及数据枯竭论出现，业界对Scaling Law的质疑增多，认为其可能接近极限，真正的智能需要抽象化、因果建模等能力，而非简单扩展规模[3] - 规模法则现阶段依然有效且演进：在底层架构无颠覆性创新的背景下，Scaling Law因其能力提升可预测、产业投入可评估、人才工程体系可延续等优势，仍是可靠的工程化增长路径[4] 谷歌Gemini 3和DeepSeek V3.2的表现印证了其现阶段有效性[4] - 向“新规模法则”时代迈进：未来的发展将不仅是堆砌算力，而是向数据数量扩大与质量提升两个方向扩展，结合世界模型、具身智能等结构性创新，以寻求底层突破[5][7] 2. 多模态技术的突破与意义 - 迎来“多模态的ChatGPT时刻”：谷歌Gemini、OpenAI Sora等模型已能深度理解并生成多模态内容，标志着关键突破[8] - 多模态是智能非线性跃升的关键：类比生物进化中视觉的出现触发了认知能力跃迁，多模态技术让AI从学习“二手”文本世界转向感知更接近真实世界的结构性约束，为形成稳健的世界模型提供了可能[8][12] - 开启“感知-决策-行动”闭环：多模态与工具使用、机器人控制结合，使AI能在环境中通过反馈持续优化，实现智能跃升[13] 3. 研究探索与组织创新 - 研究驱动与赛马机制：以小团队开展多方向并行实验是OpenAI等机构的有效组织方式，契合技术快速迭代的特点[15] - 涌现多元化的前沿实验室：包括聚焦安全超智能的SSI（已融资30亿美元）、专注可靠性的Thinking Machines Lab、研究空间智能的World Labs、追求高级机器智能的AMI以及研发超级Agent的H Company等[16] - 底层架构与训练范式创新活跃：如Sakana AI探索演化式模型与群体智能以降低算力依赖；Liquid AI开发可连续演化的液体神经网络；谷歌提出嵌套学习以解决灾难性遗忘问题[17] - 评测范式向动态与复杂任务演进：为解决静态刷榜和数据污染问题，行业正构建围绕Agent能力、需要多步规划与长期记忆的评测体系，如SWE-bench、AgentBench等[17] 4. 仿真数据在物理AI中的核心作用 - 仿真数据成本优势显著：机器人真机采集一条数据成本在1-10美元，而仿真生成边际成本趋近于零，且能并行运行数万实例[19] - 仿真数据覆盖长尾场景并具可复现性：能以指数级低成本覆盖极端光照、稀有故障等长尾场景，并锁定变量，便于问题诊断与回归测试[20] - 产学研实践验证其有效性：上海人工智能实验室的InternData-A1数据集包含63万条轨迹，基于其训练的模型在多项仿真与真实任务上表现与官方模型相当；银河通用发布的DexonomySi数据集包含超950万条抓取姿态，并基于此开发了端到端具身大模型[20] - 形成“仿真主供给、真机强纠偏”工业范式：在物理AI研发中，仿真预计承担90%以上的数据与验证工作，真机数据则用于物理锚定与最终验收，该范式已在NVIDIA、DeepMind等公司实践[23] 5. AI for Science 迈向系统工程化 - 从模型突破转向科研生产力：AI4S正从AlphaFold式的象征性成果，转向系统工程化的科研生产力提升，这是行业被真正改变的前兆[24] - AI嵌入自动化实验闭环：谷歌DeepMind计划2026年建立AI自动化科研实验室，AI将负责假设生成与实验编排，与机器人执行形成可规模化的闭环，首次让AI从建议者变为执行者[25] - 国家战略推动数据与资源整合：美国通过《启动创世纪任务》行政令，将AI4S上升为国家战略，旨在整合联邦科研数据、超算资源训练科学基础模型，解决高质量数据匮乏的痛点[28] - 2026年可能成为研发模式转折起点：虽难言全面商业落地，但某些领域研发周期可能出现数量级压缩，自动化实验与AI工作流成为头部机构标准配置[29] 6. 模应一体与智联网雏形 - 大模型缺乏原生网络效应：ChatGPT周活近10亿，但用户交互是一次性、私有的，难以形成反馈闭环与用户间连接，AI是生产力工具而非平台[31][32] - 模型与应用一体化是破局点：当模型拥有稳定身份和长期记忆，并深度参与用户工作流时，才具备成为平台的基础[32] 探索方向包括模型接入更多应用（如GPT的智能购物、群聊功能）以及构建以Agent为节点的智联网[32][34] - 智联网可能催生多种网络效应：包括交易型网络（Agent间形成服务双边市场）、知识型网络（用户打磨的技能经验共享）、工作流型网络（生产范式持续进化）以及社交型网络（AI成为超级连接器）[35][36] 7. 软件生产进入个性化时代 - AI编程接近普适生产力：Anthropic CEO预测未来12个月内几乎所有的代码都可能由AI编写；美团内部已有52%的代码由AI生成；腾讯超过90%的工程师使用AI编程助手，50%的新增代码由AI辅助生成[37] - 软件生产核心瓶颈转移：从编码能力转向问题定义能力，自然语言成为主要编程接口，出现“vibe coder”[40] - 激活长尾需求与实现软件平权：极低的构建成本使软件能千人千面，满足曾因市场规模小而被忽略的个性化、情景化需求，软件成为人类表达与解决问题的基本媒介[40][41] 8. 行业落地聚焦性价比与ROI - 企业关注点转向可衡量业务价值：AI行业应用的第一性问题从技术先进性转向投资回报率与性价比[43] - 规模化部署仍存差距但使用量增长：麦肯锡报告显示，88%的企业至少在一个职能中使用AI，但进入规模化阶段的比例很低，AI高绩效企业仅6%[43] OpenAI调研显示，ChatGPT Enterprise周消息量增约8倍，75%的员工认为AI提升了工作速度或质量，重度用户每周可节省超10小时[44] - 应用深入流程中后段并重构工作范式：AI正从边缘任务深入核心业务流程，未来收益将来自流程再造、智能体协同等领域[44] 工作最小单元可能变为“一个人+N个智能体”，企业管理逻辑将转向以结果交付为中心[45] 9. AI眼镜迈向千万台临界点 - 出货量有望突破千万台分水岭：预测Meta Ray-Ban等产品在2026年单品牌销量有望冲击1000万台；巴克莱预测2035年销量达6000万副；制造商依视路计划实施年产能1000万件的生产计划[45] - “硬件减法”策略成功：Meta通过放弃高成本显示模组，将眼镜重量控制在50克以内，结合大模型多模态能力，优先作为穿戴拍照设备，降低了制造难度与用户门槛[47] - 重塑交互逻辑与软件生态：交互从以应用为中心转向以意图为中心，自然语言为主导；技能商店可能取代应用商店；摄像头产生的第一视角数据将赋能空间智能研发并可能催生新的推荐与广告模式[48] 10. AI安全成为研发与应用必选项 - 公众信任度下降凸显安全重要性：全球调研显示，尽管66%受访者经常使用AI，但超半数（58%）认为其不可信赖，信任度较2022年呈下降趋势[50] - 安全算力投入成为热点：预计超10%的算力将投入安全评估、对齐实验等领域；伊利亚成立的SSI公司已融资30亿美元，专注超智能安全；欧美法规可能使安全算力成为刚性成本[53] - 企业建立深度嵌入的治理机构：如Google DeepMind的Responsibility & Safety团队、微软的Aether委员会、Anthropic的长期利益信托与宪法AI机制，将安全深度嵌入研发全流程[54] - 安全演变为基础性要素：可信安全机制成为进入关键行业的前提，监管框架使安全实践从最佳实践变为准入门槛[55]