2026 年刚开年，AI 赛道便迎来里程碑式时刻，MiniMax 与智谱科技相继完成上市。
这两家分别专注于通用大模型和行业大模型的企业，不仅自身跨入新发展阶段，更如同一对振翅的蝴蝶，在 AI 行业掀起浪潮。
市场也开始意识到，AI 应用落地已经从概念验证阶段，步入商业快速变现期。
事实上，在刚刚过去的 2025 年，以豆包、元宝、千问等为代表的应用，在越来越细分的领域呈现更为专业的性能，不论是商品推荐和搭配，还是资产配置，抑或知识传递，这些 AI 工具不仅渗透到普通人的日常生活，更在各行各业展现出前所未有的深度和广度。
毋庸置疑的是，经过近两年的快速迭代，如同数字时代的镜子，AI 在反射出人类的需求与渴望的同时，也在重塑社会生产与消费的模式。
步入 2026 年，在更多的业内人士看来，AI 仍有可预见的爆发趋势。比如，持续完成 " 工具 " 到 " 伙伴 "、 从 " 功能 " 到 " 情境 " 的转变，以及对边缘智能的融合。
当然，更多的业内人士指出，未来，AI 最大的挑战或许将不再是技术本身，而是 AI 生态的治理。
正如不少大热应用引起的生态治理的广泛争议，接下来，人类该如何认知并设计人机交互的方式，" 希望与 AI 一起走向何处 "，都成为行业思考和行动的基石。
2025 年，AI 应用驶入深度和广度
刚刚过去的 2025 年，无论是豆包、元宝，还是千问等应用的深入日常，都证明了 AI 技术正在逐步满足人类需求，并创造实际价值。
某种意义上，2025 年 AI 应用最显著的特征是，行业开始告别 " 万能助手 " 的幻想，转向特定垂直领域，且更加深度和专业化。
如近期社交平台走红的 " 跟着 AI 学穿搭 "，豆包搭载的这一功能，通过可视对话，结合用户提出的需求，逐步指导用户进行个性化穿搭，虽穿搭的效果褒贬不一，但仍引发了网友的追捧。诸多评论认为，" 下一步，穿搭可以交给 AI 了。"
豆包内置的 " 豆包穿搭助手 "，允许用户上传照片、身材数据和场合要求，生成着装建议，并可链接单品购买渠道，帮助合作服装品牌提高销售额。这也是豆包在电商领域的实践，不再仅是推荐商品，而构建了消费决策支持系统，将 AI 融入电商链条。
图：社交平台博主和 AI 应用平台关于 "AI 穿搭 " 的内容 来源：抖音（左）、豆包（右）《听筒 Tech》截图
明显的特征还有，AI 应用的多模态交互，有了进一步融合。
无论是千问，还是文心一言，都在这一领域取得了较大的突破。这些大模型以文本起家，集成了图像理解、语音交互和视频分析的能力优势。
比如，用户向大模型展示一张书法作品照片，它不仅能识别文字内容，还能分析书法风格、推测创作年代，甚至讲解其艺术价值。实际上，目前，已经有不少教育机构利用这些功能，在艺术鉴赏课程中，提高学生的参与度。
不仅如此，2025 年的AI 个性化已超越简单的 " 猜你喜欢 "，迈向 " 懂你所需 "。
比如，部分平台推出的认知画像技术，通过分析用户的长期阅读习惯、提问模式和知识盲点，构建动态的知识图谱。又如，在更复杂的领域，AI 与学术期刊合作，自动检索相关文献、指出方法论局限，这些，都是 AI 从 " 响应式工具 " 向 " 自主智能体 " 的明显过渡。
当然，这也促使 AI 应用在消费端迎来了快速爆发。
第三方机构 QuestMobile 发布《2025 年三季度 AI 应用行业报告》显示，我国 AI 应用移动端月活跃用户规模已突破 7 亿大关。截至 2025 年 9 月，移动端月活跃用户量达到 7.29 亿，PC 端为 2 亿。
事实是，经过过去近一年的高速发展，互联网及科技企业推出的原生 AI 应用，头部格局已相对稳定，但仍呈现激烈竞争态势。
QuestMobile 数据显示，豆包的月活跃用户规模在今年三季度末达到 1.72 亿，超过 DeepSeek 的 1.45 亿。腾讯元宝、即梦 AI、Kimi 构成第二阵营，月活用户分别为 3286 万、1012 万和 967 万。
资本市场方面，AI 也迎来了突破。诸如，MiniMax 和智谱科技的上市，成为 AI 商业化走向成熟的标志，也是 AI 应用从技术驱动转向商业驱动的关键。
更多的分析指出，两家企业的相继上市，不仅为行业提供了资金与信心，更可能通过市场机制倒逼技术落地、生态构建与竞争，推动 AI 真正融入实体经济。
也即是说，从 " 可用 " 到 " 好用 "、从 " 边缘 " 到 " 核心 "、从 " 资本输血 " 到 " 市场造血 "，这些关键词，都成为了 2025 年 AI 应用的旗帜。
2026 年，AI 故事会怎么写？
一个公认的事实是，AI 时代的技术迭代，远超过去任何一次技术革命，AI 的故事接下来怎么写，谁也无法预判。
尽管黄仁勋指出，物理 AI 的 ChatGPT 时刻已经来临，但更多的分析认为，AI 技术进击的未来，远不止突破认知和物理边界这么简单，AI 的触角，需要建立起更多且新的拓扑结构。
毋庸置疑，接下来，AI 应用的竞争依然会激烈，甚至会更为 " 贴身肉博 "。
根据北京智源研究院等权威机构的最新预测报告，2026 年将是 AI 应用全面进入实体世界、从技术演示转向规模价值的关键分水岭。
一个明显的事实是，此前，AI 虽然擅长处理明确任务，但对情境和语境的隐晦理解仍存不足。
诸如，用户仍然希望，AI 应用可以根据正在参加会议的日程信息，自动将重要信息转换为摘要和更具有逻辑性的总结，而非简单的 " 报告 "；抑或在更多的市场场景，AI 不仅能查询用户所在的位置（如餐厅、景点或博物馆等特定场所），还可以精准调整交互的内容和详略程度。
这就要求，接下来，AI 应用能够从 " 功能智能 " 到 " 情境智能 " 方面继续演进。AI 的系统，不仅能理解用户的直接指令，还能感知其所在的物理环境、时间压力、情绪状态等，并提供恰当的响应。
这些转变，要求 AI 具备更强大的传感器集成能力、环境感知算法和情境推理模型。实际上，便有大厂测试情境感知助手，根据用户所处场景和时间节点，提供差异化建议。按照介绍，其主要目的便在于，让 AI 更像 " 人 "，具备 " 思考和解决能力 "，更 " 能动 "。
另一方面，在过去的 2025 年，无论是大厂的智能体开发平台，还是汽车智能座驾系统，抑或医疗等其他垂直领域的 AI 入口升级，都表明，" 协作式 AI" 成新常态。而市场预计，在新的 2026 年，单一的 AI 应用独揽任务的模式，将进一步让位于多 AI 协作系统。
这就要求，不同的 AI 应用能够通过接入标准化的分享能力和数据，形成 "AI 全链条的生态 "。
比如，用户可以指令某个 AI 应用撰写营销文案，同时自动调用其他 AI 应用的市场趋势数据和消费者画像分析，生成更具商业洞察的内容。这种协作不仅发生在 AI 之间，也将进一步深化整个人机协作的生态。
当然，于整个 AI 产业而言，最明显的改变，或许是与边缘智能的实时响应和融合。
来源：网络
有分析指出，随着 5G-A 和 6G 试验网络的推进，芯片技术和算法的进步，以及终端设备算力的持续提升，将使 2026 年成为 " 边缘 AI" 爆发年。
诸多分析亦认为，AI 应用将更多地从云端下沉到终端设备，实现低延迟、高隐私的实时智能。同时，市场将看到 AI 能力大规模向边缘设备迁移。
这一趋势将特别改变物联网领域的 AI 应用。
诸如，AI 应用与汽车厂商合作车载内容助手，在本地实时分析用户的驾驶习惯、车辆状况和地理位置，提供个性化的调整建议。
此外，还将有更多的 " 豆包手机 "、" 夸克眼镜 "，甚至其他领域的智能体设备，将现实与数字智能世界链接在一起，为用户提供 AI 本地处理方案。
当然，除了上述明显的可行性，未来，AI 应用在可持续性、垂直领域的个性化、个人数据精细（同时更隐私保护）的使用等方面，都仍需要进一步深入和探索。
技术之外，仍需要什么？
当然，需要正视的是，尽管 2025 年是 AI 消费级应用全面普及、工业应用持续深入耕耘的一年，但 AI 仍有明显的局限性。
一个明显的特征是，AI 与产业的融合仍呈现明显不均衡性。
比如，在金融、电商、内容创作等领域，AI 应用不断渗透并直接影响消费者生活，但在制造、农业、建筑业等传统行业，AI 的应用多停留在试点阶段，规模化部署不足。
实际上，在一些业内人士看来，这种不均衡既受制于数据可获得性、行业知识封装难度，也与行业的数字化转型基础薄弱有关。
另外，就以 AI 引以为豪的内容创造力来说，仍需要突破自身的局限。
2025 年，AI 应用在内容创造领域达到新高度，尤其在新闻撰写、产品文案和包装、报告分析中表现出色，甚至部分专业性测评能达到初级分析师水平。
然而，AI 的创作能力，仍存在明显的局限。尤其是，AI 需要进一步解决信息幻觉、表达过分 "AI 风 " 等实际问题。
在社交平台，便有不少网友表示，以诗歌创作为例，AI 作品在技巧上很难有挑剔，但并不具备 " 打动人心的力量 "。
当然，AI 应用的发展与人类价值观和社会发展的契合，或许远比 AI 技术、产品本身更重要。
显然，技术的每一次跃进都伴随着责任的加重。尤其在信息革命时代，实践证明，AI应用的发展必须与隐私保护、价值对齐、社会包容性并行不悖。
过去一年，无论是 AI 修复照片、AI 新闻创作，还是视频生成领域，都曝出过 " 信息滥用 "" 侵害隐私 "，甚至 " 违规违法 " 等各种问题，而随着 AI 应用的深入，这些关乎社会伦理、安全和 AI 治理的问题更加突出。
"2026 年，我们需要的不仅是更智能的 AI，更是使用 AI 的社会共识与治理框架。" 不少业内人士呼吁，市场需要看到行业性、区域性的治理框架初步形成，包括数据使用规范、算法透明度、责任划分机制等等各个方面。
诚然，跨过 2025 年，市场看到的是，AI 应用已从新奇技术演变为社会基础设施，从日常生活到专业领域，AI 已不再是未来的承诺，而是当下切实可感的现实。
实际上，在过去的 AI 发展过程中，无论是 AI 产品和细分领域的进一步深入、边缘智能爆发，抑或资本市场的机遇，都反射出人类对技术的需求与渴望。
不可否认的是，在新的 2026 年，AI 将进一步从 " 工具 " 转变为 " 环境 "，这种转变带来的不仅是效率提升，更是人类认知、创造力和协作的拓展。
然而，在更多的 " 新的一年 "，当 AI 更深地融入大众生活，重要的或许不仅是问 "AI 能走多远 "，而是思考 " 我们希望与 AI 一起走向何处 "。
诚然，这不仅仅是一次技术革新的挑战，而是每一次信息迭代，市场都需要跨越的命题。
