AI2026年展望20251207

2025年12月08日10:36 关键词 AI AR生成式AI需求侧供给端应用场景技术边界用户需求互联网30年软件爆发内容爆发硬件爆款应用央国企顶级作品变现模式专业创作者评价体系价值链场景重塑 全文摘要 一份关于AI领域的策略报告，基于对往年白皮书的展望，深入分析了中观趋势，预测2026年市场将侧重于生成式AI与AR技术，认为它们将深刻改变现实世界场景。报告指出，尽管AI与互联网发展有历史相似性，但在技术、应用、伦理等方面存在本质区别，特别是AR技术面临推出爆款应用的挑战。通过对比互联网30年与AI15年的发展，报告揭示了硬件和软件周期性变化，并强调2026年需求侧转向的重要性，呼吁关注应用场景和需求端发展。 AI 2026年展望- -20251207_导读 2025年12月08日10:36 关键词 AI AR生成式AI需求侧供给端应用场景技术边界用户需求互联网30年软件爆发内容爆发硬件爆款应用央国企顶级作品变现模式专业创作者评价体系价值链场景重塑 全文摘要 一份关于AI领域的策略报告，基于对往年白皮书的展望，深入分析了中观趋势，预测2026年市场将侧重于生成式AI与AR技术，认为它们将深刻改变现实世界场景。报告指出，尽管AI与互联网发展有历史相似性，但在技术、应用、伦理等方面存在本质区别，特别是AR技术面临推出爆款应用的挑战。通过对比互联网30年与AI15年的发展，报告揭示了硬件和软件周期性变化，并强调2026年需求侧转向的重要性，呼吁关注应用场景和需求端发展。报告还预测，AI时代内容创造将更注重专业性，可能导致新的评价体系和价值链的形成。最后，报告强调需持续跟踪研究未来市场需求、场景创新及技术与伦理要求的差异。 章节速览 00:00 AI策略报告：生成式AR重塑现实世界场景 报告通过对比互联网30年与AI15年的历史，指出生成式AR在现实世界中的应用潜力，认为2026年AR重塑细微场景将成为重要趋势。报告还定义了AI需求场景，并在A股市上市公司中进行穷举，指出中外应用差异，强调跟踪三大类目以把握未来发展方向。 02:09 AI发展脉络与需求侧转向 从21年元宇宙概念的提出到26年需求侧的转向，AI发展经历了从供给端到需求场景的转变。24年AR技术在六大空间的落地体现了供给端视角，而26年则更注重需求场景中的技术、法律与伦理问题，强调AI在不同应用场景中的差异性需求。 04:33 AI时代的硬件与内容发展预测 对话围绕AI时代的发展路径展开，提出硬件、软件和内容发展的阶段性特点。基于历史对比，预测2023至2027年为硬件发展关键期，2027年后软件和应用将爆发，而内容发展则相对滞后。强调2025至2026年关注传媒和计算机应用的重要性，为即将到来的爆发期做准备。 08:18 AI与AR技术的发展趋势及需求端分析 对话讨论了AI和AR技术在过去30年的发展，特别是自2023年起的上半场阶段，强调了硬件、软件应用及内容形态的爆发。预测2026至2030年间，软件应用将占据主导，互动引流等内容形态有望发展。同时指出，需求端场景可能结合现实与数字世界，供给与需求视角存在差异。 10:23 AR领域未见爆款原因探讨 对话深入探讨了AR领域迟迟未出现爆款的原因，包括技术边界尚未触及全模态、用户需求不明确、AI与互联网在需求创造上的差异，以及AR在改造数字和现实物理世界时面临的挑战。指出AI时代需求方向与互联网时代截然不同，AR需摧毁再重建现实与数字世界，而非简单构建新时空。 13:02互联网与AI时代下的商业模式变迁 讨论了互联网及AI时代国内外商业模型的变化，海外从以企业服务为主转向消费者服务，国内则探索小B大C的新路径。海外变现模式受国内影响，国内则面临转型挑战，AI时代可能重振央国企。 15:30 AI时代内容创作趋势与社会叙事的转变 对话探讨了互联网时代内容创作下沉趋势与AI时代内容创作上扬趋势的对比，提出AI、AR等工具将重塑内容生态，使专业创作门槛降低。同时，对于2020年至2030年期间可能的主导叙事，提出了保守主义或G2的可能，强调AI对供需改造的联动影响，指出未来内容创作的深刻变革。春节前将有新书详细阐述此观点。 17:29 AI时代的评价体系与专业创作趋势 讨论了AR工具如何低成本快速推动专业创作，类比历史技术变革，指出AI时代可能形成以邀请和权限为核心的评价体系，强调评价体系对价值链分配的重要性，同时分析市场认知偏差对AI发展的影响。 21:43 2026年AI与AR在细微场景重塑中的应用展望 讨论了2026年AI和AR技术在现实世界细微场景重塑中的应用，强调了从需求角度出发的场景创新，包括B端和C端需求，以及产业链和生态圈的构建。特别提到了特定场景下机器人的功能性应用，如动作类和智能类需求。同时，分析了大模型在搜索、电商等领域的应用潜力，以及特斯拉作为机器人公司的技术路线，包括自动驾驶和人形机器人的发展。最后，指出中国在互联网时代擅长场景创新，预计在细微场景重塑方面具有优势，为后续软件硬件的发展奠定基础。 思维导图 发言总结 发言人1 他小轩概述了一份关于AI的年度白皮书第五年版本，该报告准确预测了中观趋势，对生成式AI与垂类硬件结合的应用持乐观态度。小轩指出，尽管过去几年AI侧重于供给侧，预计2026年将转向需求侧，关注具体应用场景。他通过互联网与AI的发展对比，强调技术周期中的相似与不同，特别关注AR技术与AI伦理，预测2027年的内容爆发和2026年需求侧转变的关键性。小轩讨论了AI与互联网差异、产业链变化及下一代技术与应用的期待，包括人形机器人进展与AI伦理重要性。他强调，未来将更多关注特定场景应用与需求，特别是在中国，重点在于细致场景重塑与技术创新。 要点回顾 AI策略报告是基于怎样的背景和目的发布的？在2026年AI的发展方向中，您最看好哪个部分？ 发言人1：这份AI策略报告是基于历年白皮书的积累，每年年底对未来一年AI趋势进行展望。作为第五年的白皮书，其中期中观的趋势性判断具有较高参考价值和准确性。在2026年，我最看好的部分是生成式AI与垂类硬件结合，在现实世界中对各种细微场景进行重塑，即通过AR技术对现实世界进行重塑。 白皮书目录中提到了哪些关键点？ 发言人1：目录中提到了互联网30年和AI15年的比对，通过历史比对可以发现一些意想不到的规律。此外，报告详细分析了AR迟迟没有出现爆款应用的原因，列举了AI的需求场景，并在A股市上市公司领域进行了穷举。最后，报告针对2026年判断了三个类目进行跟踪，并指出了中外在AI发展上的差异。 对于AI在2026年的发展方位，您如何理解？ 发言人1：在2026年，AI正式进入需求侧阶段，从过去关注供给侧转向关注需求端，即各种垂类硬件的应用场景。由于应用场景的多样性和争议性，需要深入研究不同场景对技术和法律伦理的需求差异。 AR六大空间的落地情况是如何看待的？ 发言人1：六大空间原本被认为是供给端推动AI落地的角度，但现在发现实际的落地更多基于需求场景，这是从供给到需求的一个转变，也是我关注AI伦理研究负责人的原因。 对于互联网30年回溯和AI未来发展的判断是什么？ 发言人1：回溯显示，互联网创新主要发生在上半场，硬件基础设施建设在前五年，之后是应用和内容的爆发期。按照这个历史比对，AI的硬件逻辑大概会持续到2027年。同时预测2023年至2030年将是软件应用和内容爆发的关 键时期，尤其是AR领域将进入上半场快速发展阶段。 在AI时代，供给端和需求端的主要差异是什么？ 发言人1：供给端主要是由智能硬件、垂类硬件、人形机器人以及agent等改造现实物理世界和数字世界，而需求端则涉及到用户在现实与数字世界中的复合需求场景。由于供给与需求视角的不同，供给端关注的是技术供给，需求端则关注用户实际需求的发现和满足。 AR为何至今没有出现爆款产品？ 发言人1：主要原因有四点。首先，技术边界还未达到，例如多模态的应用虽有突破，但距离全模态的应用还很远，预计26年年底可能会看到生成式大模型的能力边界。其次，由于技术边界未到，用户需求尚不明确，产品经理也无法精准创造相应需求。第三，AR时代的人的需求与互联网时代截然相反，顶级作品可能只有少数几个才有市场。最后，AI时代与互联网时代在重构时空和建立虚拟世界的方式上有很大差异。 海外和国内在AI领域的商业模式有何不同？ 发言人1：海外在AI领域的商业模式更倾向于to C业务，并且变现模式相对克制，以广告和订阅为主。而国内则以to B和to C业务为主，变现模式较为多元，包括游戏、电商、营销广告和增值服务等。AI时代，海外企业开始借鉴国内的各种变现方式，而国内面临适应新变化的挑战。 对于未来十年AI与互联网时代的主要差异及影响，您怎么看？ 发言人1：我认为未来十年可能并非以AI作为主要叙事对象，而是保守主义盛行或者大国竞争加剧。同时，AI对工序的深刻影响深远，它不仅仅是工具的提供者，更是与供给、需求相互影响、前置的关键要素。对于这些深入影响，我将在春节前发布的第五本书中详细推演。 AI时代内容创作趋势与互联网时代有何不同？ 发言人1：在互联网时代，内容创作呈下沉趋势，UGC内容兴起；而在AI时代，内容创作有望上扬，回归专业性，因为AR工具可以低成本、高效率地帮助用户成为专业创作者，可能推动顶级作品重新占据主导地位。 AR工具为何会让大家低成本快速成为专业创作者？ 发言人1：这是因为AR技术带来了类似造纸术、印刷术的重大突破，提供了成为专业创作者的通道，即使个人不愿意，但这个工具使得一些人能够轻易地实现专业化。 AI时代与互联网时代在评价体系上有什么不同？ 发言人1：互联网时代的评价体系以流量至上、变现为王为主，而AI时代可能会转向邀请至上、权限为王的评价体系，这将与以往截然不同。 AR时代的评价体系如何影响价值链分配？ 发言人1：AR时代的评价体系变化直接影响价值链的分配，不同于互联网时代的流量变现逻辑，AR将重塑现实世界中的细微场景，并围绕B端、C端需求以及产业链和生态圈进行价值分配。 为什么目前尚未出现爆款产品？ 发言人1：原因之一是过去三年处于概念导入期，大家都在学习概念和关注供给端；二是生成式AI与传统AI的结合可能代表上半场，真正的关注点应是AI与I的携手共筑形成合力；三是市场上的年轻客户容易将互联网视为天然存在的常态，而忽视了AI的发展阶段和应用场景的适应过程。 AR技术在应用场景上的发展路径是怎样的？ 发言人1：AR首先从特定场景出发，解决功能性需求，如动作类或智能类场景，然后逐步向通用机器人形态发展。同时，2026年会重视现实世界中细微场景的重塑，例如体育赛事预测、彩票打印等，并且会关注大模型的应用场景，如搜索引擎优化、电商本地生活服务等。 您在2026年的跟踪重点有哪些？ 发言人1：跟踪重点包括：1) AI与AI合并的应用场景及对应硬件；2)不同场景对技术和伦理的需求差异；3)国内现实世界物理场景的重塑以及海外人形机器人技术的固化和量产。