1. Agent AI 走向主流
能自主规划、使用工具和执行多步骤任务的 AI Agent 将从演示走向生产。预计更多编码 Agent、研究 Agent 和业务流程自动化。
2. 小模型更强
7B 和 70B 模型之间的差距持续缩小。知识蒸馏和改进训练数据使小模型可用于生产。
3. 边缘 AI 部署
在设备（手机、笔记本、IoT）上运行模型变得更实际。Apple、Google 和 Qualcomm 都在出货专用 AI 加速器。
4. AI 原生应用
围绕 AI 能力设计的新应用（而非后加）将定义下一波浪潮。
5. 监管加速
欧盟 AI 法案执行开始。更多国家引入 AI 专项法规。
6. 多模态成为默认
纯文本界面成为例外。大多数新 AI 产品同时处理文本、图像、音频和视频。
7. AI 安全产业兴起
红队测试、评估和护栏服务成为十亿美元市场。
8. 开源缩小差距
到 2026 年底，开源模型在大多数任务上匹配闭源模型。
对开发者的意义
- 深入理解 Agent 和工具使用。
- 学会评估和微调小模型。
- 从一开始就构建多模态。
- 关注所在市场的监管动态。
2026 下半年值得关注
2026 年下半年可能由三大转变定义。第一，端侧 AI 将走向主流——手机和笔记本将运行能力强大的本地模型处理日常任务，减少对云的依赖。第二，AI 监管 将成型：欧盟 AI 法案开始执行，美国各州将通过自己的规则，形成拼凑式的合规要求。第三，垂直 AI Agent 将替代水平工具——不是通用聊天机器人，而是面向法律、医疗和金融工作流的专用 Agent。
制定你的策略
- 投资评估基础设施：随着模型商品化，差异化在于评估和迭代能力，而非使用哪个模型。
- 构建模型可移植性：抽象模型层，以便无需重写应用即可更换供应商。
- 聚焦数据护城河：你的专有数据和领域特定微调将是使用相同基础模型的竞争对手面前的持久优势。