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2026 年的 AI 領域，會發生哪些變化？哪些技術會成為行業爭奪的焦點？在應用層面，又有哪些變量可能徹底重塑市場格局？

模型、應用、市場情緒等，每一個細微變化，都可能成為影響下一輪創業、投資和產品布局的關鍵因素。

每到年末，都有許多人站出來總結過去一年的趨勢、分析未來的可能。但我們相信，最一線的認知，一定來自于最一線的大廠、投資人和創業者。綜合來看，目前大廠里表現最突出的當屬字節跳動；投資最活躍的機構包括紅杉、真格、奇績、藍馳、五源等；創業表現亮眼的基本也都是熱門 VC 的被投企業。

而在最近火山引擎 AI 領航者計劃的活動現場，就把這三個群體集齊了。

沒想到的是，這么多牛逼的年輕創業者朋友，竟然都在火山加速器。比如 RockFlow、One2X、Chat2Excel、Lessie、影眸科技、ListenHub、Pokee、論論、捏 Ta、馬卡龍等等（文末有名錄）。

在這些國內最前沿的投資人和創業者的交談中，學習到了非常多有價值的洞見。于是將大佬們的高密度對談，反復學習后濃縮成了 18 條 insights，整理分享如下。

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一、模型層

1. 強 化學習成為兵家必爭之地。

強化學習的算力消耗占比會在未來迅速攀升，其根本原因來自兩個趨勢：一是單任務的價值正在快速升高，過去客戶只是用 Bot 做些對話、聊天，單任務價值極低。但如今許多 Agent 已經可以端到端完成價值幾塊錢甚至幾十塊錢的任務，使得任務本身更貴了；第二，這也讓客戶對失敗率的容忍度隨之下降。

在這樣的場景下，要把高價值任務穩定做好，就必須依賴強化學習，而不是僅靠傳統的監督學習。但強化學習本身遠比深度學習復雜得多：深度學習像一個緊湊的實心球，即便用十萬張卡也仍是一個非常緊湊的體系；強化學習則更像一個太陽系，是一個高度組合化、多環節協同的系統，因此把強化學習真正做好非常難。

于是我們將在 2026 年看到一個明確的矛盾：強化學習的需求會爆炸式增長，但其系統復雜度和調參難度又會顯著提高，使得“把 RL 做對”成為各大模型公司與云廠商之間的兵家必爭之地。

2. 全行業的總 Token 用量以每年 5 - 15 倍速度增長。

這個速率還將繼續持續可能 4 - 5 年的時間。

3. 語音模型的重要性長期被低估。

在 Twitter、Reddit、以及各類研究論文中，它的存在感都不算高，但它其實是一個典型的「沉默的變革者」。原因非常簡單：第一，在所有“取代人與人交流”的任務中，語音都是最核心的媒介。我們常說大模型會替代很多職業、替代很多人與人的溝通，而一旦溝通被機器承接，語音的比重就會巨大。

第二，如果大模型真的是一個比移動互聯網、互聯網本身更大的機會，那普通人就必須通過手機和 PC 之外的入口來接入這種能力。在這種新的入口體系里，語音是天然的交互層。所以，即便在 2026 - 2028 年，語音模型可能依舊不會在學術界或技術社區獲得太高的注意力，但它的戰略價值并不會因此減少。它將深刻影響產品體驗、交互習慣與入口形態，是一個安靜但力量巨大的變革者。

4. 端到端語音模型將崛起。

但它的關鍵并不是單純追求低延遲，而是能否解鎖全新的應用場景。如果僅僅把 ASR、語言模型和 TTS 串起來，其實已經夠用了，但真正決定端到端語音模型流行速度的，是它能實現更豐富的語音情感表達——比如根據指令調整語調、氣口和情緒，以及能夠端到端調用工具完成操作。這類能力在傳統三段式系統里難以實現。

需要強調的是，端到端語音模型不會完全吞并現有的三段式語音架構，至少在未來兩到三年會并存。原因類似于圖像領域的自回歸大模型和 DiT：雖然端到端模型更智能、更自然，但三段式架構依然穩定、成本低、適合大量普通場景使用。未來行業將形成“雙軌制”，高復雜度、需要強交互和情緒表達的任務使用端到端模型，而低成本、標準化的場景繼續使用三段式系統。

總體來看，端到端語音模型能否快速普及，取決于它能解鎖多少新的交互場景，以及延遲、穩定性和成本是否達到商業可用水平。

5. 個性化和長上下文記憶將成為關鍵競爭點。

這不僅影響模型能力，也決定用戶粘性。像 ChatGPT 的記憶功能已經顯現其價值，用戶遷移成本高，因為系統能夠理解和保存大量個人上下文。要在這一賽道取得突破，企業不僅需要繼續提升模型和功能，更要通過用戶長期使用體驗來增強粘性，使用戶感受到價值提升，而非僅因新功能或 UX 改進而遷移。

最終，賽道可能會呈現少數企業分割市場的態勢，而這些企業將專注于打造越來越懂用戶的智能助手，讓它不僅是工具，更像是一個理解用戶需求、主動提供服務甚至成為朋友的存在，這是豆包等產品未來希望達成的目標。

6. 未來一年最大的變量，很可能出現在多模態一致性與多模態記憶的突破上。

用戶要能更好地表達與創造，無論是代碼、圖像、3D 還是視頻，只要最新技術能提高表達質量，他們就會采用。

當前多模態生成仍受制于語言模型的 OC 問題、圖像模型主體不穩定、視頻模型的漂移與“做夢感”等一致性缺陷；等這些一致性與組合性問題被解決后，下一個關鍵挑戰就是如何讓多模態也擁有真正的上下文理解與記憶管理能力。

現在所有記憶方案都幾乎基于文本對話的范式，而缺乏對視覺、動作、場景等多模態上下文的可管理記憶。如果未來一年在這方面出現突破，將會對以“創作”、“角色表達”、“多模態 Agent”為核心的產品形態帶來極大的變化。

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二、應用層

7. 視頻生成會正式走到舞臺中央。

過去三年，大眾與媒體的注意力大多集中在大語言模型，但從 2026 年開始，普通人最直觀感受到的模型能力變化，尤其是生成視頻。

視頻模型會全面進入自回歸大模型的技術路徑，質量和一致性都將出現斷代式的躍升。無論是生圖還是生視頻，在 2026 年都會出現一次質變：你會非常明顯地覺得，“2025 年以前的效果怎么都這么粗糙”，而 2026 年的產品會徹底刷新普通人對生成視覺內容的預期，讓生成式視頻真正成為 AI 競爭的主戰場之一。

8. Context 和應用將逐漸解耦。

未來，個人上下文（Personal Context）可能會統一到一個賬號或 user ID 下，以便更好地理解用戶的潛在需求，同時必須保障隱私。不同應用或功能可以基于同一上下文提供個性化體驗，但應用容器不必完全統一。短期內，短視頻、UGC 內容瀏覽或游戲等場景仍需獨立容器，而底層的 Context Sharing 和 memory 會逐漸跨容器合并。

未來，應用容器和上下文、記憶，可能會逐漸解耦。就像 Google 或 Facebook 的賬號登錄系統（Login with Google/Facebook）一樣，第三方應用可以調用這些賬號信息或社交信號，在 超級 ChatBot 中受益于統一的 context memory。這個趨勢是毋庸置疑的：上下文本質上是一組 embedding，無論來源是語義信息還是行為特征，都可以被共享。相比過去主要依賴行為特征，現在有了 ChatBot 的語義理解，用戶的意圖和喜好能夠被更精確地捕捉和表達，既能反映影視、閱讀或其他消費行為，也可以呈現語言層面的偏好。總之，未來上下文共享將成為增強個性化和智能化體驗的核心方向。

9. 今年最關注的方向是 Agent。

原因很簡單：娛樂式的 Kill Time 場景誰都卷不過字節，會更看重的是 Save Time —— 讓 AI 真正替用戶把事做完。而要做到這一點，AI 必須具備規劃、調用工具、評估結果、迭代行動的能力，因此 Agent 毫無疑問是行業公認的演進方向。它既依賴模型能力的提升，也不僅限于模型本身，還涉及 Context、工具與環境的協同，這些都是創業公司可能做出增量價值的地方。

當然，Agent 的成熟是一個十年尺度的過程；現在的 Agent 更像剛入職的實習生，容易搞砸、容易忘、需要返工。但如果三五年后 AI 仍不能接手我們大部分工作，那整個行業如今投入的資源就顯得站不住腳。畢竟，今天人類所有生產力的上限是 80 億個大腦 × 15 瓦功率，如果 AI 能突破這一物理極限，它就能真正拉動人類整體生產力的提升 —— 正如 Satya 說的，AI 應該讓全球 GDP 增長 10 個點。

10. AI 漫劇配音，可能是語音模型可規模化的切口。

語音模型的發展與文本模型不同：行業原本以為 2024 會迎來突破，但等了一年，真正可用的端到端語音模型全球加起來可能不到五個，而且整體質量仍明顯不足。語音的未來方向很清晰 —— 更像人、更有情感、更自然表達 —— 但在已有成熟場景（影視配音、視頻解說、短劇、配音工作流）里，今天的模型表現依然很差，真正“可落地”的只有播客類場景稍微可用。

不過也出現了一些新趨勢：語音模型若想真正進步，必須像大語言模型一樣找到明確的 PMF。文本模型今年在口語化寫作方向找到了突破，而語音模型目前最有希望的突破點，反而出現在“AI 漫劇配音”這樣的新場景。在這些新內容形式里，創作者愿意容忍一定不完美，也愿意為高頻、低成本的語音生成買單，這可能會成為語音模型的下一個可規模化切口。

11. 未來一年，個性化產品與反饋機制將升級。

產品端最重要的趨勢是 Personalized Software：從 Lovable 到 Wabi，應用正從“服務開發者”轉向“用戶自己能做軟件”。這背后依賴更強的 Reasoning、Tool Use、Memory 等底層能力。

聊天本身的價值密度太低，未來會是更多動態界面、小應用、mini-app 的交互形態。但要做到這一點，關鍵是構建一個能持續獲得有效用戶反饋的環境。寫代碼與刷視頻都有天然的反饋，但“日常應用的好或不好”在歷史上幾乎沒有被系統化收集過，這將影響模型訓練和產品判斷的 ROI。

當 Personalized Software 與更好的反饋體系結合，明年的 Chatbot 會迎來一次非常大的升級。

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三、產業層

12. 整個行業會變得更加務實。

從 OpenAI 開始，到各大模型公司乃至創業者，2026 年的主旋律將是：個性化、記憶、商業化。

越來越多的應用，會圍繞“基于上下文和用戶行為的個性化體驗”來構建，讓模型真正理解“每個用戶是誰、在做什么、偏好什么”。與此同時，應用也會更強調效率改進與商業回報，將個性化能力與明確的商業鏈路結合起來 —— 既讓模型更貼近用戶，也讓產品更有可持續的商業價值。換句話說，2026 年的大模型應用世界，將從通用能力競爭，轉向個性化體驗競爭。

13. 創業公司可能的護城河：Context、Environment、Distribution。

整體來看，當智能模型仍是 AI 應用提供價值的核心時，創業公司需要在模型之外構建差異化能力，包括三層方向：第一層是 Context，即行業知識和用戶交互形成的記憶；第二層是 Environment，即為模型提供的工具和操作環境；第三層是 Distribution，即自己的銷售或分發渠道。這三層構成了短期的差異化優勢，也是創業公司在面對大型模型公司的競爭時可采取的關鍵策略。

對于 AI 與業務結合的方向，投資人更傾向于尋找那些能夠利用專有數據或業務知識形成壁壘的應用。比如美國的典型案例有 Harvey（AI + 法律）、Mercor（AI + 招聘）、Abridge（AI + 醫療），這些場景依賴專有或隱私數據，是模型公司本身難以覆蓋的。

14. AI 創業者的核心特質包括對技術變化的敏銳洞察力，以及快速學習和靈活適應能力。

成功的團隊能夠把技術進步轉化為有吸引力的產品體驗，例如 Manus 團隊將 A gentic 和 Coding 技術應用于產品，HeyGen 團隊早期預判生成式 AI 的發展方向并持續迭代。創業環境變化快、機會頻繁出現，要求創始人持續試錯、靈活調整策略，并保持開放心態。此外，國際市場的理解和用戶行為認知也至關重要，尤其是出海公司不能簡單照搬國內模式，需要針對不同市場優化產品和運營策略。

15. 多模態和 Context 將無處不在。

在游戲、內容生成和智能體驗這三個方向上，行業正在同時出現幾個清晰的拐點，而它們都指向同一個趨勢：多模態能力的飛躍疊加更豐富的 Context 獲取。

首先是視覺與視頻生成的質變。行業里關于“AI Gaming 到了”的呼聲從未斷過，但過去都是偽命題，因為內容生成無法滿足實時性、交互性和多樣性的要求。然而隨著多模態模型的突破，我們第一次看到了真正可供“實時互動”的生成能力。未來一到三年，這類視覺生成模型會成為內容行業與游戲行業的重大拐點，它們不只是降本，而是把內容供給側直接自動化。

第二個加速因子，是更豐富、更無處不在的 Context。手機只是第一塊入口：如果豆包可以在手機里運行，自然也可以延伸到冰箱、門鎖、微波爐、床頭燈、車機乃至線下空間 —— 小米之家那種 Full Environment 的空間級交互。只要容器之間協同的壁壘夠低、賬戶體系聯動到位，人就可以被全域理解；各種傳感器（包括手表、家居設備、環境感知硬件等）共同生成一個持續、動態、細粒度的 Context 圖譜。

16. 廣告和 Save Time 是 AI 時代的商業模式。

隨著超級應用形態逐漸成型，商業模式的演化方向也會隨之發生變化。首先，廣告依然重要，但會變得更「有機」：因為當系統能精準理解用戶需求，廣告不再以生硬插入的方式出現，而是以真實、有用的內容形態融入決策場景中。雖然單次廣告的收費可能下降，但由于轉化率更高、觸達更恰當，整體商業效率反而會提升。

另一方面，隨著 AI 極大提升工作效率，人們會開始重新衡量“節省時間的價值”。當一個本需八小時的任務被壓縮到八分鐘，用戶更愿意為“省下來的時間”付費，不再像以前那樣只計算幾分鐘的微小時間差。這種躍遷式的時間價值認知，會推動付費意愿的提升，使 Save Time 成為新的商業動力來源。從商業模式來看，也許不會立刻出現革命性的收費方式，但“更自然的交易信息呈現”與“更顯性的時間價值付費”會成為未來的重要邏輯。

17. 未來，用戶的理想購物體驗最終取決于個人 Context 的完整度。

只要 AI 掌握的用戶偏好、預算、生活情境足夠密集，它理論上能做到“你會選什么，它就能選什么”。問題從來不在商品信息不全，而在于對人的理解太稀疏。AI 要補齊 Gap，就必須通過“任務頻次 + 使用深度”不斷積累用戶 context，就像微信因為承載了大量行為，天然比任何電商更懂你。

當主動式推薦變成真正的“基于真實意圖的分配”時，體驗上可能就是——你越多地把任務交給它，它越快變成那個最懂你的人。

18. 開源在 AI 時代格外關鍵，核心在于三個價值：傳播、共建、和標準化。

在傳播層面，開源天然自帶「Build in public」的病毒式擴散效應，開發者、KOL 和社區會自發參與討論和傳播，遠勝過閉源時的單向推廣。在產品本身上，由于做的是高度依賴多元輸入、覆蓋面極廣的系統，開源能讓全球開發者自主貢獻 PR，快速填充各種上下文來源，加速能力完善，這是閉源團隊單獨構建難以做到的。

同時，從更戰略的角度看，開源有助于引領標準：當一個能力成為生態共同貢獻、共同采用的基礎設施，它更有機會演變為事實標準，而不僅是一家公司的私有方案。

2026 年的大模型行業，正在悄悄換一種敘事。

過去兩年，我們討論的是“能力有多強、參數有多大、模型有多快”；但走到今天會發現，真正決定未來方向的，已經不是單點突破，而是系統的演進：從強化學習的全面崛起，到語音與視頻的集體上位；從個性化與記憶的重新定義，到 Context、工具和環境共同構成的新基建；從 Agent 的逐步實用化，到開源生態、反饋體系與商業模型的重新調整...

這些變化，正成為敲打每一個產品、每一家模型公司、乃至每一位創業者的現實問題。

點個“愛心”，再走 吧