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别再迷信万亿参数！2026年你该关心的，是让AI“乖乖干活”【深度】
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别再迷信万亿参数！2026年你该关心的，是让AI“乖乖干活”【深度】

别再迷信万亿参数！2026年你该关心的，是让AI“乖乖干活”【深度】 全球风口
2026-01-06
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导读：看懂CES展2026

抓住风口

本期要点：在CES展的第一线，如何观察“行为智能”？

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

明天，我们的CES展观展团就要正式启程了。
本次CES展上，传统消费电子已不再是焦点。人形机器人、机械臂、AI眼镜与耳机等可穿戴设备，以及各类AI芯片和边缘计算芯片将成为主流展品。
但在进入展馆前，我们需明确一个问题：此行究竟要看什么？否则极易流于表面，走马观花。
我们认为，本届展会的核心主线是“行为智能”。重点不在于通用大模型是否被集成到硬件中，而在于哪些企业正通过“积木式创新”构建壁垒，并向行为智能演进。谁能率先将AI转化为可靠劳动力，谁就可能重塑行业格局。

从内容智能到行为智能

2026年，我们将见证AI从“内容智能”向“行为智能”的范式迁移。
过去三年，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）在生成文本、图像、视频和代码方面取得突破。但当涉及实际任务执行——例如根据预算、口味和时间优化点外卖流程时，其局限性便暴露无遗。
大模型常因误解用户偏好或产生“幻觉”，导致决策错误，且难以纠正。这种不确定性使其难以胜任需要高准确率的现实任务。
商业世界要求的是高效、精准的执行结果，而非大概率正确的建议。因此，在此前哨大会上我们提出：“大行为模型”（LBM）或将兴起，承担起任务执行的关键角色。
尽管底层架构可能源于大语言模型，但大语言模型预测的是“下一个词”，而大行为模型预测的是“下一个动作”。
大行为模型本质上属于领域专用智能，目标是提升任务执行的准确性与端侧响应速度。其训练数据不再是纯文本，而是结构化的行为约束与动作序列。
以点外卖为例，该模型无需理解宏观经济，只需掌握平台界面、菜品信息及用户偏好，能在多重限制下快速制定操作计划并完成下单。
与追求万亿参数的通用模型不同，大行为模型需剔除无关数据，压缩参数至数十亿甚至数亿级别，以便部署于手机、机器人、智能眼镜等终端设备。
如此一来，AI可在本地运行，降低延迟、保障隐私；仅复杂任务才交由云端处理。这为AI真正融入日常生活提供了可行路径。

积木式创新：硬件厂商的破局之道

当前多数硬件厂商缺乏自研大模型能力，而OpenAI、Anthropic等头部AI公司聚焦通用模型竞争，无暇为特定设备定制解决方案。
因此，硬件企业的现实路径是通过API集成现有大模型，或与专注行业落地的AI公司合作，使设备具备基础的自然语言交互与任务执行能力。
这种“积木式创新”能让产品迅速进入真实使用场景，并开始系统性收集用户行为数据。
类似特斯拉FSD系统的“影子模式”，当用户对AI行为进行纠错时，实际上完成了高价值行为数据的标注。
硬件厂商与合作方可通过清洗这些数据，利用开源架构训练出针对特定任务的私有大行为模型。
专属模型带来更流畅、准确的体验，吸引更多用户，产生更多数据，形成正向循环。先行者将在细分领域建立起难以逾越的数据与体验优势。
苹果、小米、华为等兼具硬件与算法能力的企业虽具先天优势，但关键在于是否将其作为核心战略，主动积累行为数据并持续迭代算法，构建闭环的业务模式。

CES观展建议

观展时应关注以下几点：
不要看设备能否对答如流，而要看其模型是否专注于执行具体任务。
不要看集成了多强的模型，而要看“手”和“眼”（感知与执行部件）是否服从于“大脑”（行为模型）的指挥。
不要轻信厂商宣称的智能水平，而要考察其与大模型公司的合作方式，以及是否系统性地收集、清洗并用于训练行为模型的数据。
同时关注芯片层是否针对行为智能做了优化，是否有公司在基于行为数据训练专用模型。一旦基础设施成熟，大规模爆发将指日可待。

结语：中国的新机遇

从内容模型到行为模型，AI正迈入商业价值爆发的第二阶段。这也是中国有望实现反超、本土创业者不必远赴美国的新起点。
在此阶段，成功的关键在于对需求的理解、场景的把握与任务的执行能力。
通用模型的参数规模不再是决胜因素。只要在细分领域拥有更高精度、更优体验的大行为模型，就能建立真正的护城河。
以上就是今天的内容。明天一早，我将在CES现场与科技企业家们共同观察全球创新趋势，后续将在科技特训营中第一时间分享见闻与思考。
王煜全要闻评论，我们明天见。

“CES展前瞻”

【声明】内容源于网络
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全球风口
全球科技创新产业专家、海银资本创始合伙人、前哨科技特训营主理人王煜全的自媒体平台。
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