2026 年 AI 预测：行业将迎来断崖式迭代，最关键的下注机会在哪？

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谁是 2026 年真正的 AI Winner？

Google：在多模态领域已建立用户心智壁垒

在 Gemini 3 发布之前，Google 曾一度被认为是 AI loser，但在 Gemini 3 发布之后，Google 的口碑迅速反转。有人分享了近期的一份美区用户调研，其中有一个值得关注的极其关键的差异化信号：Google 在多模态任务上已经建立了显著的用户心智壁垒。

调研数据显示，虽然在纯文本对话场景下，ChatGPT 仍然是美国用户的首选，整体使用率约为 Gemini 的 1.5 倍，高达 60% 的用户会将 ChatGPT 作为首选 Bot，只有 40% 不到的用户会选择 Google，其他 AI 模型几乎可以忽略不计。然而，一旦涉及到多模态任务，比如需要进行物体识别、视觉搜索或处理图片时，用户会主动切换到 Gemini。这种行为模式非常明确，即便 Gemini 的操作流程可能比 ChatGPT 更繁琐，用户依然倾向于使用它。

而在商业化层面，有观点认为过去一年最大的担忧是 AI Search 会侵蚀 Google 传统的搜索广告收入，但实际测试的数据却指向了一个完全相反的结论：AI 不仅没有摧毁广告的经济模型，反而优化了它。

目前 Google 正在测试在 AI Mode 中插入广告，虽然目前的 Ad load 还非常低，比如 100 次点击中可能只有两次会弹出 AI Mode，其中又只有十分之一能看到广告，但这个模式展现出的效率却极高。数据显示，这种新形式下的 Click-through rate（点击率）以及用户点击后的停留时长，相比传统搜索广告提升了 30%-40%。这意味着 Google 并非在简单地堆砌广告密度，而是通过 AI 生成内容提高了广告的相关性和匹配度，从而实现了经济模型效率的提升。

此外，Google 庞大的未变现 Query，也就是那些过去无法通过传统搜索变现的长尾需求，极有可能通过大模型的能力被转化为新的收入增长点，这对于维持 Google 自身广告主业的持续增长至关重要。

在技术研发上，Google 的管线布局也显示出强大的爆发力，特别是在视频生成与编辑领域。从 Imagen 到 Veo，再到 Nano banana，Google 展示了非常清晰的迭代路径。特别是 Nano Banana 展示了在图像编辑上的潜力，因此有观点认为，随着 Google 在数据和算力上的 Scale up，视频编辑领域极有可能复刻这一路径，出现视频版 Nano Banana 时刻，即出现一个定义行业标准的视频编辑模型。如果 Google 能率先将这一能力产品化，配合上自身在多模态上的既有优势，将在 2026 年的视频与内容创作生态中占据极具统治力的位置。

值得注意的是，还有观点补充表示，在对开发者进行调研后发现，开发者整体上对 Google 新推出的 Antigravity 评价也较为正面。

然而，Google 面临的挑战同样严峻，为了打破 Google「软硬一体」（TPU + Gemini）的护城河，一个以 Oracle、Nvidia 和 OpenAI 为核心的强大的「反 Google 联盟」正在形成。

Google 的优势在于 TPU 集群的高效互联和全栈优化，Nvidia 为了应对这一挑战，在 9 月收购了 Enfabrica（一家专注于高速互连芯片/技术的公司），希望能解决 GPU 集群在大规模互联上的瓶颈。还有观点进一步表示 Nvidia 在芯片上的方案是全产业链端到端的解决方案，而 Google 是相对封闭的方案，因此长期来看，Nvidia 的芯片效率、成本应该都会优于 Google。

总的来说，2026 年的竞争将不再是单纯的模型之争，而是「Google 体系」与「反 Google 联盟」在基础设施、芯片互联以及模型生态上的全方位对撞。特别是随着 Nvidia Blackwell 架构的铺开，这种软硬件阵营的博弈将变得更加激烈。

OpenAI：2026 年或是一个充满反转的关键年份

对于 OpenAI 而言，2026 年或许是一个充满反转的关键年份。目前有两种观点，看多的一方认为，OpenAI 在 2025 年表现出的「停滞」并非技术见顶，而是暂时的算力瓶颈所致。

2025 年 OpenAI 用于训练的算力增长幅度并不大，这主要是受制于 CoreWeave 和 Oracle 等供应商在供应链上的延迟。然而，这一痛点将在 2026 年得到解决：随着供应链理顺以及 Nvidia Blackwell 架构算力的大量上线，OpenAI 有可能突破现有的算力限制。

而且 OpenAI 目前的 MAU 已经快达到 9 亿，ChatGPT 用户粘性依然非常强，随着后续 OpenAI 在广告、电商等领域的发力，到那个时候，无论是在模型能力还是产品口碑上，OpenAI 都有可能实现反弹，叙事可能会再次反转。

看空的一方认为 OpenAI 面临着前所未有的竞争与变现压力。为了应对巨大的收入和融资压力，OpenAI 或许不得不将重心转向广告和电商变现，如果 OpenAI 激进地在产品中引入广告，可能会对用户的 Query 体验造成影响，毕竟目前很多用户的查询并不具备直接的变现价值。

但更严峻的挑战在于 OpenAI 技术护城河的收窄，特别是在多模态领域。如前文所述，虽然 ChatGPT 在文本任务上仍占优势，但在处理图片识别、物体分析等多模态任务时，用户已经开始倾向于选择 Gemini。这种用户心智的迁移，是 OpenAI 在 2026 年必须正视的挑战。

Anthropic：B 端业务的强势不容忽视

在对 2026 年模型厂商的预测中，Anthropic 是一个被普遍低估的变量。尽管目前舆论的关注点，尤其是国内市场，更多集中在 C 端应用上，但明年的一个趋势极有可能是 Enterprise AI（企业级 AI）的全面爆发。在这个大背景下，有观点认为，如果明年 Anthropic 和 OpenAI 同时发布新模型，甚至可以选择在 Anthropic 上下更重的注。

这种倾向并非空穴来风，而是基于对 Anthropic 在 B 端市场战略卡位的深度观察：Anthropic 似乎比 OpenAI 更早、更真实地抓住了 B 端业务的痛点。

这种优势不仅仅体现在基础模型的性能上，更在于 Anthropic 围绕模型构建的工程化能力。Anthropic 在过去一年中推出了一系列被称作「脚手架」的工具链支持，比如 Anthropic 在 10 月推出的 Skills 功能。这些方案不是在单纯地卷参数，而是在认真修补大模型在实际应用过程中存在的缺陷，帮助企业在生产环境中弥补 LLM 的不足。

Meta：AI 年化收入规模可达到 600 亿美元级别

如果说 2026 年是 AI 投资回报的一个强检验节点，那么 Meta 无疑是这一年最值得关注的标的。有观点表示，在所有科技巨头中，在其他公司还没有产生 AI 回报的情况下，Meta 已经初步显现出 AI 年化收入规模可达 600 亿美元级别的潜力。

Meta Q3 2025 Earnings Call

从 Meta Q2 的财报中可以看到，得益于 AI 技术的应用，Meta 的广告效率已经实现了 3-5 个百分点的实质性提升。然而，目前市场并没有对这一显著的效率改善进行充分计价。此前 Meta 曾因税务问题导致股价承压，但如果剔除税务因素的影响，EPS 表现实际上是超出市场预期的。因此，站在现在的时点看，Meta 的价格是非常合适的。

Meta Q2 2025 Earnings Call

但应用层的竞争也不容忽视。据 Bloomberg 报道，TikTok 2025 年的利润预计将达到 500 亿美元级别，TikTok 在 2026 年的持续发力将对 Google 和 Meta 的核心广告业务构成直接冲击。

Tesla：看好 Robotaxi，但 Optimus 的发展低于预期

针对 Tesla 的 Robotaxi 与 Optimus 人形机器人，讨论中呈现出了完全不同的观点。

在 Robotaxi 这一端，观点比较乐观，因为 Robotaxi 商业模式或许可以跑通。目前 Cybercab（Tesla 推出的一款全自动驾驶电动车概念车）的整车成本仅约为 3 万美元，有观点通过测算后表示，相比于 Uber 较高的价格（每英里约 2.9 美元），Robotaxi 去掉一些成本后，如果按照每英里净赚 1 美元计算，一辆车一年跑 5-6 万英里，那么仅需一年即可回本。这种 ROE 模型远超传统卖车业务（单车利润仅 2000-3000 美元）。

同时，FSD（Full Self-Driving 是特斯拉开发的一套高级驾驶辅助系统）的安全性正在经历质变。数据显示，新车中 FSD 的渗透率已达到 30%-40%。在奥斯汀的实测数据中，FSD 累计行驶 50 万英里仅发生了约 7 次事故，这一数据已经开始逼近 Waymo（约 8-10 万英里一次事故）以及人类驾驶的安全水平。明年 Version 14.3 版本的发布或许是接管率进一步降低的巨大催化剂。

然而，在 Optimus 人形机器人这一端，进展则略低于预期。此前市场普遍期待 Tesla 能成为该领域最早落地的绝对领跑者，但现实情况是，Tesla 坚持从「第一性原理」出发追求完美路线，导致在灵巧手等关键硬件环节遇到了技术瓶颈和阻碍。

与此同时，中国供应链在硬件迭代速度和成本控制方面竞争异常激烈，使得 Tesla 机器人目前的表现尚未体现出明显的、断层式的领先优势，甚至在短期内可能不再稳居世界第一的位置，这意味着机器人的落地周期可能比预想的要长。

关于下一代技术范式的竞争，2026 年的一个看点在于谁能率先把 World Model 真正做出来。如果有人能把 World Model 做出来，并且与竞争对手拉开较大的代差，那么他在 2026 年或 2027 年，无论是在端侧应用（如手机）、虚拟世界、虚拟游戏，还是在机器人和自动驾驶领域，都将建立起巨大的领先优势。因为这些下游应用的底层，本质上都依赖于对物理世界的理解、视频生成以及多模态能力的突破。

在 World Model 的实现路径上，Meta 选择了一条更贴近人类直觉的独特路线。长期观察 Meta 的策略可以发现，他们正在尝试沿着更像「人」的方式去演化智能。目前的 LLM 主要是以文字为起点来构建智能，但 Meta 在 2025 年持续推进名为 Segment Anything（分割万物）的工作，从分割图片，发展到分割声音、视频。

这种路径的逻辑在于，人类感知世界并非从文字开始，而是天然具备区分每一个体及其属性的视觉和听觉能力。未来的模型可能会直接以最原始的声音和视觉作为输入，通过这种方式训练出来的模型，被认为能更接近 World Model 的本质。

此外，如前文所述，有观点表示对 Google 在多模态和世界模型上的突破也抱有极高期待，2026 年一个核心 Bet 在于 Google 能否推出下一代的 Veo 模型，以及 Gemini 能否演化出更好的 World Model 版本。

AI 入口之争：操作系统 vs 超级应用

AI 入口权的争夺目前正在操作系统厂商与超级应用之间展开一场激烈的拉锯战。

在这场博弈中，Apple 和 Google 等 OS 厂商占据了天然的合规与权限优势，它们能直接在系统侧解决隐私合规与生态整合的问题。因为真正的 AI 助理不仅仅是聊天的窗口，它需要深度的系统权限来执行复杂的任务。

另一派则是以豆包（字节跳动）和智谱为代表的「App 派」，虽然大厂产品无法做 OS 层面的事情，但可以做自己的生态，比如豆包今年就在做产品迭代和场景拓展。而且大厂还有一个优势在于多模态能力。如果用户对手机说「帮我调取一张我和哆啦 A 梦的合影，并把它发给妈妈」，这个任务的实现需要 AI 知道照片存储在哪里、识别照片内容、并调用通讯软件发送，对多模态模型能力的要求非常高。

而且大厂们正在试图通过推出 AI 手机等硬件来掌握流量分配权，这种行为被视为极具破坏力的「掀桌子」举动。这就好比当年的移动互联网转型期，如果能通过硬件直接锁定用户入口，拥有的 C 端用户多，就有机会重构类似「微信互联网」那样的高权重生态。

然而，这一路径也面临着巨大的执行困境。由于缺乏底层的 OS 权限，这些大厂目前的解决方案显得非常「妥协」：一种是利用「视障模式」来绕过限制，但这难以大规模商用；另一种是采用「截图模式」来获取屏幕信息，但这直接引发了严重的隐私授权和合规问题。

更为严峻的挑战在于商业生态的互斥性。手机厂商过去习惯于做「裁判」赚取通道费，心态相对开放，而互联网大厂既想做「裁判」搭建平台，本身又是下场厮杀的「运动员」，这使得它们很难建立起共赢的生态。一个典型的现象是，在豆包推出 AI 手机相关功能后，腾讯和阿里迅速对这个手机进行了封杀。

在如何判断 AI 应用后续发展这一问题上，有观点认为核心判断标准不在于技术本身，而在于具体场景是否真正适配用户需求。当前市场上已经出现了不少看似完整的使用场景示例，例如通过 AI 帮助完成美团点单、拼多多下单等流程，但这些能力往往只是产品的一部分，而且整体成功率并不理想。由于每一个步骤的完成率可能只有约 80%，多步流程叠加后，最终完整任务的成功率可能仅剩 50%，这会直接导致用户体验极差。

正因为端到端复杂任务的可靠性不足，现阶段多数产品将核心体验聚焦在「端侧效率优化」上，而不是全面替代用户完成复杂决策或操作，例如帮用户安排时间、设置闹钟、整理会议记录等。

但从更长期来看，这些功能更多只是阶段性的落脚点，而非最终形态。比如会议纪要本身，实际上只满足了一部分高端或特定职业用户的需求，并不能覆盖更广泛的用户群体。大多数用户的真实需求是高度碎片化的，使用场景更零散、即时性更强，因此真正决定助手类产品是否 work 的关键，在于后续是否能够持续扩展出更贴合这些碎片化需求的新场景和新产品形态。

2026 年后行业将全面拥抱 Agent 模式

从应用形态演进的视角来看，有观点认为，2026 年是一个类似于 2013 年移动互联网爆发的关键转折点。2012 年市场还在热议 PC 端的 Pinterest 等产品，但到了 2013、2014 年，移动 App 迎来了井喷式增长，旧的叙事迅速被翻篇。同样的逻辑将发生在 2026 年：这不仅是 AI 应用的大井喷，更是一个「断崖式」的形态迭代时刻。

有观点认为，预计 2026 年后，市场可能将不再讨论传统的 App 这一概念，就像今天没人再刻意强调 PC 或 Web 一样，整个行业将全面拥抱 Agent 模式。到那个时候，AI 手机和 Agent 服务将变得非常泛滥且普及，传统的 App 孤岛效应将被打破。

用户对数据主权和隐私的要求推动端侧 AI 发展

端侧 AI 的发展不仅仅是设备功能的增加，而是一场类似于当年从「大型机」回归到「个人电脑」的计算权力转移。

目前，像 ChatGPT 这样的巨头试图将用户所有的交互数据和 Memory 锁定在云端封闭的聊天记录中，这形成了一种中心化的数据垄断。然而，正是这种垄断催生了反向的趋势：用户对数据主权和隐私的渴求，将推动市场回归边缘侧。

具体来说，基于开源模型和本地 Memory 的技术方案，通过将核心数据和记忆留存在本地，用户不再是中心化系统的附庸，这种非对称的竞争优势将为端侧 AI 带来巨大的长尾回报。

同时，这种对端侧隐私和本地能力的强调，正在倒逼硬件配置发生升级，尤其是存储硬件。在手机供应链的博弈中，存储已成为最难减配的环节。即便像豆包推出的 AI 手机在其他配置上可能并不顶尖，但在 DRAM 和 NAND 的配置上却必须很大。

原因很简单：如果要在本地做隐私数据的存储，或者处理多模态（尤其是视频流）的 Buffering，对本地存储的需求是刚性的。因此，端侧 AI 并没有因为云端算力的强大而削弱对终端硬件的要求，反而在通过隐私计算和多模态应用的需求，推高了消费电子设备的硬件门槛。

从更长远的维度看，端侧 AI 的爆发意味着互联网交互形态的质变。

过去二十年，互联网的一切交互，无论是社交还是工作，本质上都被局限在手机和电脑的「屏幕」里，用户通过键盘或触屏与虚拟世界沟通。但 AI 将突破这层限制，从虚拟世界穿透到物理世界。也就是说，未来的 Agent 不会只停留在电脑桌面上，它在输入层需要更多物理世界的感知，在输出层需要直接执行任务。

这将驱动 AI 硬件从单纯的算力载体，进化为能够直接与物理环境交互的智能终端，无论是消费级电子产品还是垂类机器人，都将成为 AI 走出屏幕、进入现实的载体。

有收入的 AI 应用公司会进入模型研发领域

从智谱财报中可以发现智谱在研发上的投入并不算高，尤其是与海外同类公司相比。过去外界只能大致推测中国 AI 底层创业公司的研发投入规模，而现在通过智谱财报可以明确看到，大约每年 4 亿美元左右的研发投入，就有可能达到智谱的水平。

这种相对可控的研发成本结构，可能会对海外 AI 应用公司形成正向驱动，也就是说，AI 应用公司有了一定的收入后，就具备向底层 AI 研发延伸的现实可能性。

• Cursor 等 AI 应用的公司已经开始从单纯做应用，转向自建 AI 研发底座和核心模型能力。

• 如果 manus 的 ARR 能够达到 1 亿美元，那它是完全有可能自研大模型的。

这种「应用反向进入底层研发」的趋势，预计在 2026 年前后会越来越频繁地发生。

光通信与互联是算力产业链中「通胀度」最高的环节

2026 年，光通信与互联技术被视为整个算力产业链中「通胀度」最高的环节。随着集群规模的扩大，光模块及相关的光通信技术需求可能迎来 3-5 倍的爆发式增长。

尽管光模块本身可能并不像 HBM 那样具备极致的稀缺性，但在下一代技术创新和迭代的驱动下，这一环节的投资价值依然非常高。从具体的技术演进来看，2026 年有两个关注点。

首先是 Google 的 OCS（Optical Circuit Switching，光路交换）技术。这被视为一种极具创新性的技术路线，它代表了数据中心内部数据传输效率的质变，是明年非常值得期待的技术看点。

另一个关键变量来自 Nvidia 的下一代集群方案。目前单张 GPU 卡的算力已接近上限，未来的竞争在于集群效率，而大规模集群中「电」的消耗已成为巨大的制约因素。为了解决这一瓶颈，Nvidia 预计将在明年推出新的 CPU 方案，而在下一代集群设计中，光互联的占比和技术创新将大幅增加。

存储正在从周期趋势转向成长趋势

有观点认为存储正在经历一个超级周期，甚至开始从周期趋势进入成长趋势。

从需求端来看，这一轮周期的核心驱动力不再依赖于消费电子的波动，而是由 Enterprise AI 的强劲需求独立驱动。同时，pre-training、多模态和 Long Context 的需求也正在引发大量对存储的需求。

尽管存在关于「压缩技术的发展能否降低存储需求」的质疑，但相比于海量的记忆需求，这种压缩带来的缓解是有限的：因为用户越来越希望 AI 能记住所有历史交互，哪怕是上个月的对话细节，因此虽然压缩技术在进步，但为了更好的体验，模型厂商需要存储的数据量依然是指数级增长的。特别是涉及到视频流时，将视频 Token 化所消耗的 DRAM 极其巨大，这使得存储缺口依然处于巨大的状态。

在供给侧，行业格局已经发生了变化，存储厂商们已经形成了一种默契的「攻守同盟」，厂商们的经营逻辑变成了利润最大化，不再盲目扩产去抢占市场份额或者满足下游消费电子厂的需求。

Source：Counterpoint Research

这种供需错配导致消费电子行业（如手机厂商）处于一个非常被动的局面。现在的市场逻辑是「价高者得」的竞价模式（Auction Model），但手机等厂商即使愿意出钱，在目前的时间点也往往拿不到货，而不是像过去那样可以倒逼降价。而且，如前文所说，为了实现端侧 AI 的隐私保护和本地数据处理，手机对 DRAM 和 NAND 的容量需求是刚性的。

因此，只要 AI 的趋势不破灭，存储行业将持续处于卖方市场，美光等厂商的业绩增长和价格上涨在 2026 年将具有极高的确定性，甚至可能贯穿全年。

电力将成为制约 AI 发展的最大物理瓶颈

2026 年，算力扩张的叙事逻辑将发生偏移：瓶颈不再仅仅是卡，而是电。随着 Nvidia 下一代集群的推进，单卡算力提升的同时，对电力的消耗也达到了前所未有的量级。如果按照当前的建设速度推进，电力将成为制约 AI 发展的最大物理瓶颈。

这不仅仅是发电量的问题，更深层的矛盾在于 infra 的错配，特别是在美国，电网的输配电能力一直存在老旧和效率低下的顽疾，这导致即便有电也难以高效输送到算力中心。这种结构性的缺电危机，直接催生了 Microgrid（微电网）和储能的爆发性机会：由于微电网发电主要依赖燃气轮机、光伏和水利，这些能源天然具有较大的波动性，因此为了维持算力中心的稳定运行，调峰和储能成为刚需。

这一逻辑链条还会将利好传导至上游大宗商品，特别铜和锂。锂的需求逻辑正在经历从「电动车（EV）时代」向「储能时代」的切换，目前锂矿和铜矿都处于周期的相对底部，叠加 AI 电力需求的爆发，预计 2026 年将表现出比较大的价格弹性。

在这一链条中，CATL（宁德时代）被视为「产业链之王」。尽管近期宁德时代对上游锂矿价格存在打压行为，但这更多是短期的博弈与消息面影响。从长周期的供需基本面来看，AI 对电力的渴求是「压不住」的。随着 Nvidia 等巨头召开电力相关的地缘大会，需求端的爆发已经非常清晰。

Enterprise AI 在 2026 年将加速渗透

过去市场对 B 端 AI 应用的讨论多停留在「脑补场景」的阶段，但今年，Anthropic、OpenAI 等前沿 AI 实验室已在企业级场景中完成了大量数据准备与模型训练等工作。随着这些前期投入逐步成熟，预计到 2026 年将开始有可落地的产品形态出现，尤其是在金融、HR、财务等垂直领域，可能会有成熟的 AI 产品真正跑出来，并开始产生实际的业务增量。

Source：Menlo Ventures

这一趋势对传统 SaaS 行业构成了前所未有的挑战，甚至可能成为发展的分水岭。过去五年，传统 SaaS 软件公司享受了一个预算持续上涨且格局相对稳固的红利期。然而，这一情况在 2026 年将发生质变：企业的整体 IT 预算增速可能会放缓，但同时 AI 开始来抢夺这块固定的蛋糕。

这意味着，传统 SaaS 巨头（包括那些市值排名前列的平台型公司）将面临预算被 AI 模型和 AI 应用分流的风险，甚至面临部分或完全被取代的危机。对于美股的软件公司而言，2026 年将是它们真正感受到来自 AI 的实质性竞争和业绩压力的年份。

此外，企业端的落地条件也已逐步成熟。具备付费能力的企业客户在数据整合、系统改造及合规治理等方面已完成前期准备，以埃森哲为代表的系统集成商预计将在明年与大模型厂商形成更紧密的协作，集中推动 AI 在企业场景中的规模化落地。

在前沿 AI 实验室、系统集成商与企业客户三方共同推动下，Enterprise AI 将不再是一个空泛的概念，而是能在 B 端市场中形成结构性的增长机会。

AI 让预测市场从博彩转向理性风险对冲

关于 Prediction Market 与 AI 的结合，2026 年可能会衍生出一种极具想象力的「新逻辑」：传统观念中，无论是体育博彩还是彩票，更多被视为一种基于感性的赌博行为，人们倾向于下注球队或个人，而非具体的宏观事件。然而，当 AI 介入预测市场（如 Polymarket）后，预测市场的核心价值将从单纯的博弈转向风险对冲与理性决策辅助。

这种新模式的一个典型场景是「对冲现实生活成本」。假设用户预测明天的外卖价格会上涨，他可以在预测市场上发布或购买一个相关的组合。如果有对手方接单，当外卖价格真的上涨时，虽然用户在现实中多付了饭钱，但他通过赢得预测市场的赌注（例如赢了 5 块钱），刚好抵消了这部分上涨的成本。

在这个过程中，AI 的作用在于利用强大的数据分析能力，辅助个人做出更精准的预测，甚至自动执行这些微小的对冲交易。这使得预测市场具备了金融属性，不仅能用于对冲尾部风险，还能成为一种分摊收益和锁定生活成本的有效工具，让个体也能像机构一样管理自己的微观经济风险。

2026 年 Agent 将在泛支付领域落地

目前市场上已经出现了大量与支付和泛支付相关的协议与产品，有观点认为 2026 年一个非常有潜力的方向是 Agent 在跨支付领域、自动化理财以及电商（E-commerce）等应用场景中的落地。进一步拆分来看，上述应用落地大致可以分为三类垂直方向。

第一类是自动交易机器人，例如在 Polymarket 等平台上运行的 agent。当用户完成完整授权后，agent 的交互和资金调用都在链上进行，用户可以确认 agent 没有作恶，而它执行的交易还可以在不同的 multi-agent 之间进行协同。

第二类应用场景集中在 E-commerce。通过 agent 来实现电商的自动化管理，包括跨平台、跨系统的流程协同和数据互通，最终实现更高效的运营和执行。

第三类则更贴近当前 crypto 用户偏好，例如利用 agent 进行 mini points 的 hunting，通过自动化参与各种激励和积分体系，寻找所谓「下一个 100 倍机会」的投资或收益策略。

2026 年有一个不容忽视的「黑天鹅」可能隐藏在技术应用爆发与监管模式滞后的错配之中。

目前中国的大模型备案制度虽然在准入阶段非常严格，需要经过复杂的自动化测试和高政治级别的审批，但它在某种程度上更像是一种「一次性许可」，也就是说，监管的重心过多地集中在前置审批环节，而对于模型上线后的过程监管以及事后监管则相对薄弱。例如，企业在通过备案后如果进行模型的底层切换、版本升级或参数调整，目前并没有非常严格或动态的机制来进行实时监控。

随着市场上涌现出越来越多的 AI 应用，AI 产品形态将变得极度丰富且复杂。在当前这种相对宽松的过程管理状态下，一旦某个高流量应用的模型输出结果涉及到了敏感的政治方向问题，或者触犯了公序良俗，极有可能触发监管机构（如网信办）的回溯性严查。到那个时候，行业内可能会出现一些标志性的安全舆情事件，进而引致严厉的行政处罚，甚至上升到刑事层。

这种风险的暴露可能会倒逼行业格局发生结构性的演变，催生出新的商业角色。为了系统性地解决内容安全问题，未来极有可能会出现由国家官方授权的厂商，提供专门的「过滤性」或「安全合规」API。这就像是一道必经的「网关」，未来的 AI 应用可能被强制要求必须接入这一层接口，以确保输出内容的合规性。目前看来，像蚂蚁或阿里这样在市场上占有率较高、且具备深厚合规技术背景的大厂，最有希望获得这种国家级的授权权限，从而成为 AI 时代不可或缺的「合规 infra」提供商。

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