如果2025年是AI接受“氛围检查”的一年，那么2026年将是该技术走向实用的一年。行业重心正从构建更大语言模型转向让AI真正可用：在合适场景部署小模型、将智能嵌入物理设备、设计与人类工作流无缝集成的系统。
TechCrunch采访的专家将2026年视为过渡之年：从蛮力扩展转向新架构研究，从炫目演示转向针对性部署，从承诺自主性的代理转向真正增强人类工作的工具。
派对尚未结束，但行业已开始清醒。
规模法则不再奏效
2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton的ImageNet论文展示了AI通过海量示例学习识别物体的能力。该方法计算成本高，但借助GPU得以实现，开启了长达十年的硬核AI研究。
2020年左右，OpenAI推出GPT-3，证明仅扩大模型100倍即可解锁编码与推理能力，无需显式训练。Workera首席执行官Kian Katanforoosh称此为“扩展时代”：相信更多算力、数据与更大Transformer模型必将推动AI突破。
如今，许多研究人员认为规模法则潜力已近耗尽，AI将重回研究驱动时代。
Meta前首席AI科学家Yann LeCun长期反对过度依赖规模扩张，强调需开发更优架构。Sutskever近期也表示，当前模型增长趋缓、预训练效果见顶，亟需新思路。
Katanforoosh指出：“未来五年内，我们很可能找到显著优于Transformer的新架构；若找不到，模型改进空间将十分有限。”
有时少即是多
大型语言模型擅长泛化知识，但专家指出，下一波企业AI采用将由更小、更敏捷的语言模型驱动，这些模型可针对特定领域微调。
AT&T首席数据官Andy Markus表示：“经过微调的小型语言模型（SLMs）将成为2026年大趋势及成熟AI企业标配。其成本优势将推动使用量超越开箱即用的大型语言模型（LLMs）。适当微调后，SLM在企业应用中的准确性可与通用大模型媲美，且在成本与速度上表现更优。”
法国开源AI初创公司Mistral也曾提出类似观点：其小型模型经微调后，在某些基准测试中表现优于大型模型。
ABBYY AI策略师Jon Knisley表示：“SLM的效率、成本效益与适应性，使其成为高精度定制应用的理想选择。”
Markus认为SLM在代理时代至关重要，Knisley则指出其更适合本地部署，“边缘计算的进步正加速这一趋势。”
通过经验学习
人类不仅通过语言学习，还通过体验世界运作方式学习。但大语言模型并不真正理解世界，仅预测下一个词或想法。因此，许多研究人员认为下一次飞跃将来自世界模型：能学习三维空间中物体运动与交互、进而做出预测并采取行动的AI系统。
2026年将成为世界模型大年的迹象日益增多。LeCun离开Meta创办世界模型实验室， reportedly寻求50亿美元估值；Google DeepMind推进Genie项目，8月推出可构建实时交互式通用世界模型的最新版本；Decart、Odyssey等初创公司完成演示；Fei-Fei Li的World Labs推出首款商业世界模型Marble；General Intuition于10月获1.34亿美元种子轮融资，用于教AI代理空间推理；Runway于12月发布首款世界模型GWM-1。
尽管机器人技术与自主系统的长期潜力受看好，但其近期影响或将首先体现在电子游戏中。PitchBook预测，受益于生成互动世界与逼真NPC的能力，游戏领域世界模型市场规模将从2022–2025年的12亿美元增至2030年的2760亿美元。
General Intuition创始人Pim de Witte表示，虚拟环境不仅可能重塑游戏行业，还可能成为下一代基础模型的关键测试平台。
智能体国家
2025年，智能体未达炒作预期，主因是难以接入实际工作系统。缺乏工具与上下文访问权限，多数智能体被困于试点流程。
Anthropic推出的Model Context Protocol（MCP），被誉为“AI界的USB-C”，使AI代理能与数据库、搜索引擎、API等外部工具通信，填补了关键连接环节，并迅速成为行业标准。OpenAI与Microsoft已公开支持MCP；Anthropic近期将其捐赠给Linux基金会新成立的Agentic AI基金会，以推动开源智能体工具标准化；Google也开始搭建托管MCP服务器，连接其AI代理与产品服务。
随着MCP降低智能体与现实系统对接门槛，2026年很可能是智能体工作流从演示走向日常实践的一年。
Sapphire Ventures合伙人Rajeev Dham表示，这些进展将使“以智能体为核心的解决方案”在各行业承担“记录系统角色”。
Dham指出：“随着语音智能体处理信息收集、客户沟通等端到端任务，它们也将逐步构成底层核心系统。这一趋势将在家庭服务、房地产科技（proptech）、医疗保健等行业，以及销售、IT和支持等横向职能中显现。”
增强而非自动化
尽管更多智能体工作流可能引发裁员担忧，Workera的Katanforoosh认为这并非必然。他表示：“2026年将是‘人类之年’。”
2024年，每家AI公司都预言AI将取代人类工作。但技术尚未成熟，且在不稳定经济环境下该说法不受欢迎。Katanforoosh指出，明年人们将意识到“AI并未如预期般自主运行”，讨论重点将转向如何用AI增强人类工作流，而非取代人类。
他补充道：“许多公司将开始招聘。”预计将出现AI治理、透明度、安全与数据管理等新岗位。“我对明年失业率维持在4%以下持乐观态度。”
de Witte也表示：“人们希望处于API之上而非之下，我认为2026年是实现这一点的关键一年。”
走向实体化
专家表示，小模型、世界模型与边缘计算等技术发展，将推动机器学习在物理应用中更广泛拓展。
AT&T Ventures负责人Vikram Taneja表示：“随着机器人、自动驾驶汽车（AVs）、无人机和可穿戴设备等新一代AI驱动设备进入市场，‘物理AI’将在2026年走向主流。”
尽管自动驾驶汽车与机器人显然是物理AI应用场景并将持续增长，但其训练与部署成本仍高。相比之下，可穿戴设备以较低成本切入市场并获消费者认可。例如Ray-Ban Meta智能眼镜已搭载可回答用户所见内容问题的助手；AI健康戒指与智能手表等新形态正使始终在线的佩戴式推理成为常态。
Taneja表示：“连接服务提供商将优化网络基础设施以支持这波新设备，而在连接方式上具备灵活性的服务商将占据最佳位置。”