刚刚落幕的WAIC 2026热度居高不下，不同于会场的热闹氛围，InfoQ现场开设第二直播间，通过近20场对话聚焦核心问题：AI正在重写什么？希望拨开行业信息噪音，看清AI给企业带来的真实变化。
过去行业评判AI常以模型参数、榜单排名为标尺，2026年这一标准已经发生变化：AI正从实验室走向真实业务场景，重写技术底座、产品形态与产业分工，也改变着企业决策者的布局思路。首场圆桌对话邀请产业、资本、技术、算力领域的嘉宾，拆解AI产业新阶段的核心命题。点击查看直播回放
AI产业核心转向：从“晒能力”到“算经济账”
2026年AI产业最核心的变化，是行业心态从关注技术能力转向算清投入产出总账，核心体现在三个维度：
- 成本账：算力采购与租赁价格上涨，单token推理成本下降但总消耗量上升，企业需要平衡AI投入与产出，避免“用不起模型”的问题；
- 场景账：B端AI应用复杂度大幅提升，Agent技术逐步落地，让大模型从概率输出转向解决确定性业务需求，Coding等场景的token消耗已经占据绝对优势；
- 资本账：资本市场已从关注AI概念故事，转向考核项目的真实营收与单位经济模型，投入产出不成立的项目将逐步被淘汰。
不同规模企业的AI资源布局参考
针对“资源优先投模型还是投落地”的问题，嘉宾共识是模型依然重要，但重要性的体现方式已经变化，不同规模企业可参考不同策略：
- 1人公司/初创团队：无需卷大模型研发，优先押注产品定义，从自身业务痛点出发找适配的模型，聚焦能落地的场景，优先跑通单位经济模型；
- 成长型企业：可重点投入Agent能力与工程化落地，结合自身垂类业务数据沉淀核心竞争力，避免过度依赖底层通用模型；
- 中大型集团/平台型企业：可投入资源布局模型能力与AI基础设施，沉淀行业核心数据，搭建面向内部业务或行业客户的算力、能力底座。
AI原生产品的判断标尺
什么样的AI产品真正有长期价值？嘉宾给出多个可参考的判断维度，企业自研或采购AI产品时可对照：
- 去掉AI能力后，产品的核心价值是否还存在？
- 是否改变了原有的业务流程与生产关系，人力从操作转向监控，产品会随上下文积累越来越聪明；
- 用户是否愿意为生产力结果付费，而非为token成本付费，单位经济模型可跑通；
- 垂类场景的产品比通用场景产品存活率更高，更不容易被大模型能力内化替代。
AI基础设施：瓶颈与机遇并存
AI基础设施（算力、调度系统等）直接决定了AI应用的成本边界与能力边界，当前阶段的核心特征包括：
一方面，基础设施是当前AI落地的重要约束：算力稀缺、成本高企，直接影响很多行业的AI大规模落地；除了GPU之外，全栈工程优化（CPU配比、内存、散热、调度能力等）是下一阶段的核心竞争力。
另一方面，基础设施成本的逐步下降，也会释放更多新的AI产品形态，尤其是在算力调度、成本优化领域存在不小的布局机会。
未来一年值得关注的AI方向
嘉宾共同提及的值得关注的方向包括：
- AI可信：AI深度融入业务场景后，可靠性比性能更重要，是AI落地的核心基础；
- 国产算力的大规模落地应用，尤其是异构芯片的集群推理效率优化；
- 垂类场景的AI落地，尤其是数据敏感度高的医疗、工业、AI for Science等领域。
经营启示
当前AI已经脱离“炫技”阶段，进入真实落地的深水区。企业布局AI无需盲目跟风追参数、拼概念，可先算清自身业务的投入产出账，结合企业规模选择适配的路径，优先落地能解决真实业务痛点、可验证价值的场景，避免无效投入。
优秘智能