过去三年，人工智能行业经历了一轮完整的预期波动：从2023年的惊艳亮相，到2024年的市场混乱，再到2025年的行业洗牌，而2026年，这一领域正迎来“祛魅时刻”。这一年，关于“人工智能取代人类”的宏大叙事逐渐退场，取而代之的是更务实的商业考量。市场不再为模型能写诗或作画而兴奋，评判标准变得直接：能否降低运营成本，能否直接创造收入。若人工智能产品无法嵌入工作流解决具体问题，将迅速被市场淘汰。
大洋彼岸的规模效应正面临物理瓶颈，而国内凭借庞大的移动互联网生态和高效的商业转化能力，人工智能的应用场景持续拓展。参数规模不再是唯一关注点，行业更关注其在短剧制作中的实际效率、智能眼镜的市场渗透率，以及电商转化率的提升幅度。2026年，人工智能正回归工具属性，技术扩散周期的规律显示，当一项技术像水电一样普及，商业重构才真正开始。此时，机会不再属于单纯的算力持有者，而是属于能用人工智能改造业务的实干家。
在商业模式层面，超级应用平台的地位进一步巩固。微信和抖音等平台将成为主要的人工智能服务载体，大量低频生活服务软件将转化为“智能体”，用户通过自然语言对话即可完成服务闭环。互联网流量的分发逻辑从“抢占安装量”转向“抢占模型调用”。同时，企业服务领域开始探索“结果付费”模式，国内企业更倾向于为实际成果买单。例如，人工智能编程工具让非技术背景的创业者通过自然语言描述需求即可构建复杂应用，而专业开发者的核心竞争力则转向系统架构与需求拆解。
大模型竞争的焦点从技术能力转向入口控制与代理能力。字节跳动与阿里巴巴的体系对撞尤为激烈：前者试图通过内容与流量分发让人工智能成为连接超级应用的默认入口，后者则依托算力整合与生态服务，希望人工智能直接成为基础设施。然而，真正的变量可能来自新入局者。随着人工智能深度嵌入操作系统、硬件终端甚至生活场景，新的竞争者可能从流量或生态两端突围，率先实现“日常化”应用的将占据优势。
直播电商领域，除头部主播外，中腰部直播间将大规模采用高拟真数字人。这些数字人可实现24小时直播、实时互动且情绪稳定，夜间闲时段将成为标配。这一变化降低了商家运营成本，但也让直播带货回归到“货架电商”的比价逻辑。在硬件领域，人工智能眼镜迎来普及拐点，国内供应链体系将产品价格下探至大众消费区间。这类产品侧重“听觉+视觉辅助”功能，如实时翻译和识物百科，交互方式的改变将带动新的换机潮。
旗舰手机正转变为“个人数据终端”，端侧算力的提升使其具备本地运行大模型的能力。相册分类、聊天记录检索和健康数据分析等任务将在本地完成，无需上传云端，用户对数据安全与效率的需求推动这一趋势。语音交互的权重显著提升，低延迟模型让对话更自然，车载、家居及移动场景中，语音使用频率大幅增加，人机互动范式持续演变。
制造业中，具身智能开始“进厂”工作。人形机器人虽未普及家庭场景，但在比亚迪、特斯拉等工厂的非结构化环境中，具备视觉感知和推理能力的机器人已承担分拣、整理等任务，填补制造业用工缺口。可穿戴设备则从生理监测转向心理关怀，通过传感器分析用户情绪并提供反馈，在单身经济和独居人群增加的背景下，这类具备情感交互功能的硬件拥有特定市场空间。
影视与娱乐领域，短剧行业进入“人工智能工作流”时代。头部短剧从剧本优化到视频生成、后期配音的全流程均在云端完成，传统人力成本大幅下降，算力成本成为主要支出。互动影剧的商业化进程加速，观众可通过即时对话反应和实时视频生成技术参与剧情走向，付费模式从观看权转向“选择权”与“定制权”。二三线艺人和网红则通过授权“数字肖像”实现被动收入，短剧和商业品牌可利用人工智能生成口播广告或短视频内容，但这也加剧了演艺行业收入分配向头部集中的趋势。
影视后期制作迎来“即时化”变革。实时风格迁移、自动抠像和人工智能打光技术让导演在拍摄现场即可看到接近成片的画面，制作流程从线性转向并行，周期大幅压缩。初级白领岗位面临“职场断层”，人工智能代理接管PPT制作、会议纪要整理等基础工作，企业招聘门槛提高，实习生制度和新人培养体系受到挑战。与此同时，“真人创作”因稀缺性获得更高溢价，内容平台可能推出认证机制区分人工智能内容与真人内容，独特观点和真实情感的内容成为稀缺资源。
人工智能创作版权收益进入实践阶段，行业探索基于人工智能水印识别的支付机制。当生成内容使用特定创作者风格或素材时，原作者可获得利润分成，类似音乐平台的分成模式。互联网信息则呈现“部落化”退守趋势，优质真人讨论社区倾向于私有化和加密化，以防止人工智能爬虫抓取数据，数字鸿沟因信息获取门槛提高而进一步扩大。情感依赖与社会心理变化同样显著，人工智能伴侣的拟人化程度提升引发伦理问题，部分人群可能与其建立深度情感连接，相关心理咨询服务和立法监管需求增加。
能源问题成为人工智能产业发展的硬约束。大模型依赖大量算力，而算力消耗的底层需求是能源。随着数据中心规模扩大，电力供应成为核心瓶颈，稳定、低成本的电力资源地区将成为算力基础设施布局的重点，能源成本直接影响人工智能服务的定价与普及速度。
