祛魅之年：2026科技凉点展望

每到岁末年初，我们就会被众多研究机构的预测所包围。不少科技公司的朋友，也希望跟我们交流一下对来年的行业趋势的看法。

他们都表示，平时忙于本职工作，往往只关注自己所在的特定领域，以及自家和友商明年想推什么产品。到了年底复盘、年度规划的时候，更渴望跳出单一视角的局限，以更全面、宏观的维度，审视整个行业的变化。找来找去，似乎就我们平时关注的技术领域格外全面，AI、云、终端、通信、计算、软件等都有涉及。

为啥不只盯着AI算法，非要关注这么多技术领域？背后的逻辑有点类似查理·芒格的格栅理论，这么多技术概念相互交织，才能构建多因素综合的认知框架，对产业进行全局观察和综合研判，从而预测某一个具体技术可不可靠、能否落地。

结合2025年我们对多个技术领域的实地走访与观察，一个核心感受是：2026年，科技行业不会再上演概念的狂飙突进，开始进入现有技术能力的消化期。

诸多热点退潮的2026，将是一个祛魅之年。

当浮华褪去，比起踩中风口，提高容错率才是对个人和企业真正重要的事情。所以我们不打算预测来年热点，更希望帮大家预测下什么会凉，提前祛魅。

提到祛魅之年，首当其冲的就是英伟达叙事。

2025年，算力荒焦虑下，GPU成了资本市场的最大亮点，英伟达市值冲高，国内凡是沾上AI芯片概念的企业，无论是否能量产，也都被寄予厚望。坊间戏言，这类公司的估值方式就是，如果有1%的概率成为英伟达，那市值就是英伟达的1%。

智算市场的2026，还会延续2025的增长神话吗？业内已经有共识，总量仍在增加，但增速已经断崖式放缓。调研数据显示，智算市场的增幅从2025年的近80%降至约38%。虽然总需求上升，但遍地黄金的日子结束了。

与此同时，2025年也是中国AI算力确定突围的一年。华为昇腾明确了后续几代产品路线，昆仑芯、海光等国产芯片都在稳定出货并加速商业化，海外AI算力“断供即停摆”的风险已基本解除。

需求放缓+国产崛起，共同破解了算力荒的问题，也让“英伟达神话”开始祛魅。

这一转变，也催生了2026年的新命题：智算市场的玩家，将加速收敛，行业集中度进一步提升到那些拥有成熟生态和技术实力的厂商身上。

硬件上，企业用户真正青睐的是那些生态成熟、能规模量产的芯片厂商，它们要么已建立成熟生态，要么正快速追赶，并实现大规模出货，逐步在提高国产算力占比。大量政企寻求本地化、小规模、高安全的部署方案，尤其在中国市场，这仍是空白增量，所以国产超节点（单体高密度智算单元）也将持续火热。

软件上，国产算力的高效使用成为下一战。通过软件平台、调度系统和全栈优化，最大化国产芯片的算力效率，让异构集群跑得更快、更稳、更省。同时，通过算法、调度与平台整合，激活现有通用算力中心，实现资源复用，也将是下一个市场的重心。

总的来说，2026年的智算市场，不再是谁都能分一杯羹的狂欢，行业集中度进一步收敛，优胜劣汰加速，这对具备软硬件壁垒的头部厂商更为利好。

说到这里，可能有人会问：既然AI是这一轮浪潮的核心，为什么我们先谈智算，而不是直接预测AI大模型？

答案也很简单。吃到了第一波AI红利，最先赚钱的是英伟达、AMD这些卖“铲子”的硬件公司，而真正做AI算法、训练大模型的公司，虽然声量最大，却至今没能跑通可持续的商业模式。

年底上市的“中国OpenAI第一股”的招股书，向大众清楚展示了模厂仍在烧钱阶段。那2026年，AI算法和模型厂商的处境会好吗？

我们的判断是：2026年，模型恐怕不会再有大的质变，即使有，各行各业也仍需要一段时间才能消化掉现有的模型能力，不会再像年初集体追DeepSeek那样上头。

回看2025年，年初DeepSeek提出MoE架构后，大模型技术基本沿两条路径演进：一是向上摸高，比如GPT-5、Gemini，靠更大参数与高质量数据堆出通用能力；二是小而精，用多个小专家模型组合，提升推理效果。但无论哪条路，底层技术栈仍然沿用预训练+监督微调+RLHF（基于人类反馈的强化学习），只是在此基础上的渐进优化。而最重要的变化Agent，也是应用层的创新，本质还是在消化基础模型的能力。

消化前一阶段的技术能力，这没有问题。有问题的是，商业模式没有跑通的算法公司。

当前，无论是大模型或Agent，并不等于能赚钱。国外主流模式仍是“订阅+Token消耗”，本质上和手机套餐没区别。OpenAI也在试水社交、广告、硬件等模式，说明它自己也知道，订阅制这条路走不远。

而在中国，商业模式更加曲折。

企业级市场，要么是“卖盒子”，比如deepseek一体机年初特别火，归根结底是因为国内软件不好卖，看得见、摸得着的设备才容易过预算。要么就是“卖人天”，给客户做B端定制服务，按人天收费，赚个辛苦钱。说白了，AI还没找到自己的收费锚点。

ToC市场，2025更是贴身肉搏。互联网巨头一边在外卖、电商等传统业务上大打出手，一边在AIToC应用赛道掀起军备竞赛。字节的豆包、阿里的千问灵光、腾讯混元，各家不仅快速推出C端产品，甚至重金抢夺春晚赞助席位，只为抢占“AI入口”，恰恰说明，没有一家能高枕无忧，做C端只要免费一停，感情立刻归零， 2026年这场厮杀只会更惨烈。

或许2026年，有越来越多C端AI产品尝广告变现，但这不会带来商业模式的本质突破，因为用户不会像沉迷刷短视频、看团播那样，沉迷和ChatBot聊天，所以对被广告打扰的容忍度很低，而迁移又几乎无成本，免费的AI工具那么多，一旦体验下降，流量立刻萎缩，整个模式难以为继。

一旦流动性下降、投融资收紧，这些“burning money.com”型AI产品就可能崩塌。所以，直面商业现实，学会在有限资源下抓住少数真实价值，或将成为AI算法公司2026年的生存之道。

2025年，AI手机、AI PC、智能体终端等新品密集发布，但换机潮却迟迟未到。除了大环境下消费趋于谨慎之外，主要问题还是，这些终端的AI能力或许并没有那么强的使用价值，也没有足够深的体验壁垒。

无论是年末火爆的豆包手机助手，还是各类标榜AI agent的新机型，用户实际使用后都会发现，多数功能流于表面，智能体只能完成少数特定场景的任务，AI应用和交互逻辑大同小异，根本没有非换不可的理由。

2026年，AI终端的突破或在重点细分场景，放弃对全民买单的幻想，转而深耕高价值垂直领域，为特定人群解决真实痛点。

比如AI PC，聚焦专业生产力场景。2025年的误会在于认为AI PC能吸引所有普通用户换机，但实际大众对PC的核心需求仍停留在基础办公，AI带来的增量感知微弱。只有那些在工作流中，重度引入AI的群体，尤其是知识工作者，比如律师靠AI高效检索文献，设计师借助本地AI快速生成并迭代设计草图，白领依赖AI实时整理会议纪要。这类专业用户愿意为能提升效率的生产力工具付费，将成为AI PC的核心增长引擎。

AI手机不再靠零散AI功能进行宣传，需要靠系统级能力，形成差异化体验，深度改变某些场景的使用习惯，将AI重度植入生活。比如用户出差时自动整理行程并同步预订信息，依赖的是长期积累的底层能力：对个人行为数据的精准理解、自研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。荣耀、vivo等提前布局的厂商，通过OS优化、个人因子建模和端云协同的深度打通，能快速将新AI能力转化为私密、个性化的场景体验，这才是2026年AI手机的核心护城河。

AI新硬件，也将进入体验优化期，深耕细分场景。如AI学习机、AI玩具等，把教育、陪伴等刚需场景做深做透，比如答题准确率、AI老师应答低时延，或者AI智能体长时记忆等，解决真实痛点。2025年，AI眼镜也实现了从概念到实用的转变，找到了“不方便掏手机”的核心场景，比如导航、提词器、翻译、支付等，这些场景都需要第一视角的信息交互，愿意为场景价值付费，把这些核心场景的产品体验进一步打磨好，AI眼镜的市场将实现爆发。

2026年的终端市场，谁能更早认清AI局限，放下大众买单的幻想，深耕细分场景，把核心价值做深做透，市场会以回报这份清醒。

过去十多年，云厂商靠IaaS、PaaS业务打下江山，价格战也愈演愈烈，日子并不轻松。MaaS（Model as a Service）服务曾被视作云厂商新的盈利模式，但2025年的市场现实却证明，MaaS这碗饭远比想象中难啃。

最典型的便是2025年年初，DeepSeek云服务商的亏损之争，提供DeepSeek服务的云厂商难以覆盖成本，陷入“用户越多、亏损越大”的困境。

从市场需求来看，越来越多企业已放弃全量上云，更倾向于把自家IT团队搞不定的核心难题“外包”给云厂商。核心需求集中在两类：一是全栈深度优化，从国产芯片到AI框架、推理引擎再到应用接口，整条链路的协同调优需要极强的技术整合能力，普通IT部门根本玩不转，这成了云厂商去啃的硬骨头；二是异构算力调度，企业集群中往往混杂着英伟达、海光、寒武纪等多种架构的芯片，如何实现高效协同、降低算力浪费，需要云厂商提供强大的软件层调度能力，这也是控制成本、实现盈利的关键。

这一趋势下，行业马太效应愈发明显，只有具备全栈技术能力的头部厂商才有机会突围。

比如阿里云（通义+含光+超节点+飞天）、火山引擎（背靠字节的AI工程化经验）、百度智能云（文心大模型+昆仑芯+飞桨+百舸平台），以及华为云。尽管华为云2025年在大语言模型领域遇到瓶颈，但在超大规模集群、超节点部署、异构计算底座等硬核基础设施领域，仍拥有国内最扎实的积累，在视觉大模型、科学计算求解器等垂直领域的技术实力也不容小觑，这些都是做好AI云服务的必备要素。

2026年，能提供全栈、高效、安全且可落地的AI infra服务商，才能端稳MaaS的饭碗。AI，将是云厂商的最后一战。

2025年，“AI+通信”的融合叙事一度引爆市场，算网融合成为行业热词。

算力与通信的融合确实是趋势，但这并不意味着大规模建网的需求会随之爆发，以AI为叙事带动的建网热潮，大概率会降温。核心原因很简单，多数场景的现有网络能力，其实是能够匹配AI应用的运力需求的，真正需要新增建网的高价值场景是有限的。

相信大家都有体感，普通办公场景的AI生成，个人的AI娱乐应用，现有千兆网络是绰绰有余。只有少数极端高价值场景，比如无人化工厂的实时数据传输、AI训练集群的跨地域互联，才需要新一代网络技术支撑，这类场景的建网会持续推进，但体量有限。

更普遍的现状是，很多学校的Wi-Fi一进教学楼就断、酒店的Wi-Fi连直播都卡顿、园区还在用十年前的老旧交换机，这些地方的核心问题，根本不是为了AI而建网，而是之前的网络就不怎么好，早就到了该改造的时候，但之前没有高性价比的设备与方案。

以前企业级网络设备动辄几万元，酒店、中小企业等预算有限，根本负担不起，只能用好几台家用路由器进行组网，结果就是信号打架，管理起来也很混乱，就是凑合用。现在恰好遇上数智化改造，加上华为坤灵等高性价比的设备跟方案进入分销市场，终于能让这些主体花小钱办大事了。

这也意味着，2026年通信行业的增长重心，从国家队大工程转向中小企业微改造，而且并不是雨露均沾。

相比大工程的大水漫灌，中小企业等买家更谨慎、预算也有限，也担心工程商干完活就跑路，因此更倾向于选择有品牌、有服务、有长期承诺的头部渠道伙伴。所以，市场机会只会流向更有市场秩序、产品竞争力、公平透明的玩家。

回望2025，我们曾为DeepSeek、智能体、人形机器人等技术热点激荡不已，这些词点燃了想象，也裹挟了狂热。就像蒸汽机与铁路、光纤电力PC与互联网，一场产业革命，从来不是由单一技术的孤勇突进而带飞的，往往是众多的技术领域，各自完成了对最新通用技术的消化、适配，形成一组彼此咬合、相互支撑的“技术亲族”，才最终汇聚成改变世界的洪流。

与其说我们预测2026是祛魅之年，不如说我们更期许，接下来的一年，市场能消化过往对AI的概念炒作、观念错配，在挤干水分之后，产业智能革命以AI为引擎，加速而确定地到来。

审核编辑 黄宇