岁末年初，科技行业总被各种预测与展望环绕。不少科技从业者忙于日常业务，平时多聚焦自身领域及产品规划，到了年底复盘与规划时，便渴望跳出局限，以更宏观视角审视行业变化。而全面关注AI、云、终端、通信、计算、软件等多个技术领域，能为行业观察提供独特视角。
为何要关注众多技术领域而非仅聚焦AI算法？这类似查理·芒格的格栅理论，多个技术概念相互交织，构建多因素综合认知框架，才能对产业进行全局观察与综合研判，进而判断具体技术的可靠性与落地可能性。结合对多个技术领域的实地走访与观察，一个核心感受是：科技行业将告别概念狂飙，进入现有技术能力的消化阶段，诸多热点退潮的2026年，将是一个祛魅之年。此时，提高容错率对个人和企业更为重要，与其预测热点，不如预测哪些会降温。
在祛魅之年，英伟达叙事首当其冲。2025年，算力荒焦虑下，GPU成为资本市场焦点，英伟达市值飙升，国内沾上AI芯片概念的企业，无论能否量产，都被寄予厚望，甚至出现“若有1%概率成英伟达，市值便是其1%”的戏言。然而，智算市场在2026年难以延续2025年的增长神话。调研显示，智算市场增幅从2025年的近80%降至约38%，虽总需求上升，但遍地黄金的日子已结束。
2025年也是中国AI算力突围的一年。华为昇腾明确后续产品路线，昆仑芯、海光等国产芯片稳定出货并加速商业化，海外AI算力“断供即停摆”的风险基本解除。需求放缓与国产崛起共同破解算力荒问题，“英伟达神话”开始祛魅。这一转变催生新命题：智算市场玩家将加速收敛，行业集中度提升，具备成熟生态和技术实力的厂商将占据优势。
硬件方面，企业用户青睐生态成熟、能规模量产的芯片厂商，这些厂商或已建立成熟生态，或正快速追赶并实现大规模出货，国产超节点也将因满足本地化、小规模、高安全部署需求而持续火热。软件方面，国产算力的高效使用成为竞争焦点，通过软件平台、调度系统和全栈优化，提升国产芯片算力效率，让异构集群运行更高效稳定，同时激活现有通用算力中心实现资源复用，也将成为市场重心。2026年的智算市场，不再是谁都能参与的狂欢，优胜劣汰加速，具备软硬件壁垒的头部厂商更具优势。
AI是这一轮浪潮的核心，但先赚钱的却是英伟达、AMD等硬件公司，做AI算法、训练大模型的公司虽声量大，却未跑通可持续商业模式。年底上市的“中国OpenAI第一股”招股书显示，模厂仍处于烧钱阶段。2026年，AI算法和模型厂商处境难有大的改善，模型难有质变，各行各业也需时间消化现有模型能力，不会再像年初追捧DeepSeek那样盲目。2025年，大模型技术沿两条路径演进：一是向上摸高，靠更大参数与高质量数据提升通用能力；二是小而精，用多个小专家模型组合提升推理效果。但底层技术栈仍是预训练+监督微调+RLHF的渐进优化，Agent作为应用层创新，本质是消化基础模型能力。商业模式方面，国外主流“订阅+Token消耗”模式类似手机套餐，OpenAI试水多种模式，说明订阅制难以持久。在中国，企业级市场“卖盒子”或“卖人天”模式难以盈利，AI尚未找到收费锚点；ToC市场竞争激烈，各家推出产品并争夺春晚赞助，只为抢占“AI入口”，但免费停止后用户忠诚度低，2026年厮杀将更惨烈，广告变现模式也难带来本质突破，一旦流动性下降、投融资收紧，部分AI产品可能崩塌，学会在有限资源下抓住真实价值或成生存之道。
2025年，AI手机、AI PC、智能体终端等新品密集发布，但换机潮未至。除消费谨慎外，主要问题是终端AI能力使用价值不强，体验壁垒不深。多数功能流于表面，智能体只能完成少数特定场景任务，AI应用和交互逻辑大同小异，用户无换机理由。2026年，AI终端突破或在重点细分场景，放弃全民买单幻想，深耕高价值垂直领域。AI PC可聚焦专业生产力场景，如律师靠AI检索文献、设计师借助本地AI生成设计草图、白领依赖AI整理会议纪要，这类专业用户愿为提升效率的工具付费，将成为核心增长引擎。AI手机需靠系统级能力形成差异化体验，深度改变场景使用习惯，如自动整理行程并同步预订信息，依赖底层能力如对个人行为数据的精准理解、大模型与操作系统的深度耦合、智能体在系统层的高效调度执行，提前布局的厂商将形成核心护城河。AI新硬件如AI学习机、AI玩具等，将深耕教育、陪伴等刚需场景，提升答题准确率、降低AI老师应答时延、实现AI智能体长时记忆等。AI眼镜找到“不方便掏手机”的核心场景，如导航、提词器、翻译、支付等，打磨好这些场景的产品体验，市场将迎来爆发。2026年终端市场，谁能认清AI局限，深耕细分场景，市场将给予回报。
过去十多年，云厂商靠IaaS、PaaS业务竞争激烈，价格战不断。MaaS服务曾被视为新盈利模式，但2025年市场现实表明，这碗饭难啃。年初DeepSeek云服务商亏损之争显示，提供服务难以覆盖成本，陷入“用户越多、亏损越大”困境。市场需求方面，企业放弃全量上云，更倾向将核心难题“外包”给云厂商，需求集中在全栈深度优化和异构算力调度。全栈深度优化需从国产芯片到AI框架、推理引擎再到应用接口的协同调优，普通IT部门难以完成；异构算力调度需解决企业集群中多种架构芯片的高效协同问题，降低算力浪费，这是控制成本、实现盈利的关键。这一趋势下，行业马太效应明显，只有具备全栈技术能力的头部厂商有机会突围，如阿里云、火山引擎、百度智能云和华为云等，2026年能提供全栈、高效、安全且可落地AI infra服务的厂商，才能做好MaaS业务，AI将是云厂商的最后一战。
2025年，“AI+通信”融合叙事引爆市场，算网融合成热词，但以AI带动的大规模建网热潮大概率降温。多数场景现有网络能力能满足AI应用运力需求，真正需要新增建网的高价值场景有限。普通办公场景的AI生成和个人AI娱乐应用，千兆网络足够；无人化工厂实时数据传输、AI训练集群跨地域互联等少数极端高价值场景才需新一代网络技术。而很多学校、酒店、园区网络问题并非为AI建网，而是之前网络老化，且缺乏高性价比设备与方案。企业级网络设备价格高，中小企业预算有限，只能用家用路由器组网，导致信号混乱。如今数智化改造加上高性价比设备与方案进入分销市场，这些主体能花小钱办大事。2026年通信行业增长重心将从国家队大工程转向中小企业微改造，且市场机会将流向有品牌、有服务、有长期承诺的头部渠道伙伴。
回望2025年，DeepSeek、智能体、人形机器人等技术热点引发关注，这些词汇点燃想象，也带来狂热。产业革命往往不是单一技术孤勇突进，而是众多技术领域完成对最新通用技术的消化、适配，形成相互支撑的“技术亲族”，才汇聚成改变世界的力量。2026年，市场或能消化过往对AI的概念炒作与观念错配，在挤干水分后，产业智能革命以AI为引擎加速到来。
