文章核心观点 - 2026年是“智能体元年”，标志着AI从生成内容转向处理端到端业务流程，成为能实际创造商业价值的“数字员工” [1][3][5] - AI发展的重点从追求通用大模型转向开发深度理解特定行业规则与流程的垂直领域专家型AI [9][12] - AI正从纯数字世界走向物理世界，通过“具身智能”理解和操作现实环境 [15][17] - 技术成熟、资本导向与市场需求转变共同推动AI在2026年进入务实落地的关键转折点 [21][24][26] - 企业抓住机会的关键在于构建“智能体工厂”、积累独家行业知识库、并建立有效的人机协同机制 [28][30][33][39] AI应用范式的转变 - AI从辅助内容生成（如写报告、P图）的工具，转变为能够接管并完成全流程复杂任务的“数字员工”，例如处理供应链协调、客户跟进等 [3][5] - 应用案例包括Meta收购的Manus公司的AI，能直接操作企业软件，以及能包办跨境电商从市场分析、供应商谈判到多语言客服全流程的AI [5][7] - 这种“端到端接管”正在改变企业的赚钱和运作方式，核心价值在于降本增效 [7][9] 行业AI（垂直领域）成为新焦点 - 行业风向从追捧通用大模型转向需要深度行业知识的“专家型AI”，专才比通才更受青睐 [9][12] - 在医疗、金融等垂直领域，投资规模已远超通用模型，Xsignal报告指出投资额比通用模型多出一倍以上 [12] - 行业AI需深入理解特定领域的规则与经验，例如医疗AI需懂病理报告和临床指南，法律AI需消化数十年判例和成百上千条法规 [12][13] - 未来可能出现“心脏科AI医生”、“税务AI顾问”等高度细分的角色 [15] AI与物理世界的融合（具身智能） - AI开始走出数字屏幕，进入并理解物理世界，能够处理现实环境中的突发情况 [15][17] - 量子位报告指出，工厂中的AI机器人已能自主处理产线故障，无需等待人工指令 [17] - 应用扩展至物流调度（需综合计算路况、天气、库存、司机状态）和智能家居（通过传感器学习用户习惯）等领域 [19] - 这种“具身智能”标志着AI拥有了在现实世界中“摸爬滚打”的能力 [19] 推动转变的核心驱动力 - **技术驱动**：生成推理、代理执行、物理建模等技术模块在2026年趋于成熟并稳定商用，形成了“AI操作系统”的雏形 [21][23] - **资本驱动**：2025年全球AI融资总额下降30%，但投向垂直领域解决方案的资金占比达到65%，资本更关注AI能否节省成本或增加收入 [24][26] - **市场驱动**：企业采购AI服务的需求从“技术尝鲜”转向“解决核心痛点”，2025年有68%的买家首要关注痛点解决，仅22%关注技术先进性 [26][28] 企业的战略与机会 - 应放弃盲目追求大模型，转而建设“智能体工厂”，针对具体行业问题批量打造能立即投入使用的AI智能体（Agent） [28][30] - 关键在于对行业流程进行细致的“颗粒度拆解”，例如区分餐饮与制造业的记账规则，这比模型参数更重要 [30][31] - “行业知识库”成为比算力更宝贵的核心资产，与行业龙头（如三甲医院、律所）合作，将老专家的经验数据化是构建竞争力的关键 [33][35][36] - 案例显示，采用老风控官经验数据的金融风控AI，其准确率比通用模型高出30%以上 [37] - 建立有效的人机协同机制至关重要，通过“AI团队调度中枢”和第三方合规检查工具来管理和控制AI，使其成为可控的助手 [39][41] - 成功的人机协同能显著提升效率，例如工厂中AI负责重复性质检，工人处理复杂问题，整体效率可提升25% [43]

中国金融科技出海趋势 - 中国金融科技出海迈入2.0阶段，加速从单一技术输出向行业标准制定者转型 [2] - 深圳金融科技话语权持续提升，全球金融中心指数报告显示其金融科技排名升至全球第二 [3] - 腾讯云作为代表企业，在境外市场为近400家金融客户提供数字化转型支持，覆盖20多个国家和地区 [3] 腾讯云在香港市场的布局与合作 - 腾讯云与香港两家数字银行有深入合作，合作模式分为私有化与公有化两种 [3][4] - 为富融银行提供全栈私有云解决方案，助力其在10个月内完成新一代银行核心系统升级，上线切换仅用15小时 [4] - 为天星银行提供公有云服务，全栈由腾讯云支撑，预计未来每年可节省数百万成本 [4] - 所有客户数据均存储于香港本地，以配合监管合规要求 [4] 传统银行与数字银行对云计算的需求差异 - 传统银行与数字银行的核心诉求一致，均要求稳定、安全、合规、可靠，但因业务模式不同导致需求存在差异 [4][5] - 传统银行业务范围广、类型综合，对数据隔离、安全、合规、灾备要求极高，多选择私有化部署 [5] - 数字银行业务以线上为主，公有云的分布式架构和高弹性更合适，可显著降低成本，如微众银行单账户成本仅为传统银行的1/10以下 [6] 腾讯云的全球化战略与市场拓展 - 腾讯云当前核心增长引擎为智能化、全球化及自主创新技术 [6] - 中资机构出海是打开海外市场的首要突破点，已与中银香港、建银亚洲等大行及头部券商合作 [6] - 海外本地客户拓展是长期重点，虽合作周期较长，但一旦建立便具备长期稳固的信任关系 [7] - 腾讯云海外业务保持每年双位数高速增长，并在香港、东南亚、欧洲等地区实现重要客户突破 [8] 服务海外市场面临的挑战与应对 - 主要挑战在于与境外金融业务系统硬生态的协同，以及境外金融机构对国内云厂商的认知培育 [9] - 针对硬生态协同难点，通过与行业应用开发厂商开展适配、打造联合解决方案来推进 [9] - 针对认知培育难点，通过增加海外标杆案例，以应用价值推动软性突破市场 [10] 金融行业IT预算趋势与云业务机遇 - 尽管国内银行盈利承压，但预算向智能化与自主创新倾斜，云业务仍处于增长通道 [11] - 海外市场机遇更多、增速更快，海外机构逐渐认可中国技术实力，如微众银行的高效案例 [11] 智能体（AI Agent）的市场机遇与腾讯云布局 - 当前行业对智能体的定义多为泛化概念，尚未达到严谨的自主规划型AI标准 [12] - 云服务厂商在智能体领域面临四大核心机遇：模型层、基础设施层、AI应用与开发层、专业服务层 [13][14][15][16] - 腾讯云在AI领域的定位是AI in All，聚焦金融应用场景以帮助金融机构实现业务价值，并依托腾讯的ToC生态形成独特优势 [17]

金融科技出海2.0战略 - 中国金融科技出海正从“单一技术输出”向“行业标准制定者”转型，深圳在金融科技领域排名全球第二 [2] - 腾讯云以香港为出海第一站，其境外业务为近400家金融客户提供数字化转型支持，覆盖亚洲、中东、欧洲和美洲的20多个国家和地区 [2] - 腾讯云海外业务保持每年双位数高速增长，并在香港、东南亚、欧洲等地区实现重要客户突破，合作深入核心业务系统 [8] 深港市场合作模式与案例 - 腾讯云在香港与两家数字银行有深入合作：为富融银行提供全栈私有云解决方案，助力其新一代银行核心系统在10个月内完成升级，上线切换仅用15小时 [4] - 与天星银行的合作采用公有云模式，其核心银行系统全栈由腾讯云支撑，预计未来每年可带来数百万成本节省 [4] - 腾讯云已适配香港本地市场要求，完成合规白皮书制定、相关认证及技术架构整合等工作，技术与合规条件已就绪 [6] 数字银行与传统银行云需求差异 - 传统银行与数字银行对云的核心诉求（稳定、安全、合规、可靠）一致，但因业务模式不同，需求存在差异 [5] - 传统银行业务范围广、类型综合，对数据隔离、安全、合规要求高，多选择私有化部署 [5] - 数字银行以线上业务为主，公有云的分布式架构和高弹性更合适，腾讯云支持的微众银行单账户成本仅为传统银行1/10以下 [5] 海外市场拓展策略与挑战 - 腾讯云海外拓展的双引擎是：中资机构出海作为首要突破点，以及海外本地客户拓展作为长期重点 [6] - 海外拓展面临两大核心难点：与境外金融业务系统“硬生态”的协同，以及境外金融机构对国内云厂商的认知培育 [9][10] - 应对策略包括与行业应用开发厂商开展适配打造联合解决方案，以及通过标杆案例推动市场对国内技术的认可 [10] 云业务市场趋势与机遇 - 尽管国内银行盈利承压，但预算向“智能化”与“自主创新”倾斜，云业务仍处增长通道 [11] - 海外市场机遇更多、增速更快，海外机构逐渐认可中国技术实力，例如微众银行支持22.5万笔/秒交易量的案例 [11] - 腾讯云将智能化、全球化及自主创新技术视为当前核心增长引擎 [6] 智能体（AI Agent）市场机遇 - 行业将“智能体”概念泛化，但严谨定义下的智能体对应的是可自主规划、调动资源的第四阶段AI [13] - 云厂商在AI Agent领域面临四大核心机遇：模型层、基础设施层、AI应用与开发层、专业服务层 [14][15][16] - 腾讯云在AI领域的定位是“AI in All”，务实聚焦金融应用场景，并依托腾讯旗下900多款嵌入AI能力的ToC应用进行生态协同 [17]