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如果说2025 年是 AI 接受现实检验之年 ，那么 2026 年这项技术将走向实用化。业界焦点已从构建日益庞大的语言模型，转向更艰巨的使命——让 AI 真正可用。

实践层面意味着：在适配场景部署轻量模型，将智能嵌入实体设备，并设计能无缝融入人类工作流的系统。

TechCrunch 采访的专家认为，2026 年将是过渡之年——从粗放式规模扩张转向新架构研究，从炫酷演示转向针对性部署，从空谈自主的智能体转向真正赋能人类工作的协作工具。盛宴尚未结束，但行业已开始回归理性。

Scaling Law 难以为继

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这一切在2020 年前后达到高潮，当时 OpenAI 发布了 GPT-3，它展示了仅仅将模型扩大 100 倍就能解锁编程和推理等能力，而无需进行明确的培训。这标志着 AI 进入了 AI 智能体平台 Workera 创始人兼 CEO Kian Katanforoosh 所称的"规模化时代"： 这个时期的核心信念是，更多的算力、更多的数据以及更大的 Transformer 模型必将推动 AI 实现下一个重大突破。

如今，许多研究者认为AI 产业正在接近 Scaling Law 的极限，并将再次进入研究探索的新阶段。

Meta 前首席 AI 科学家 Yann LeCun 长期反对过度依赖规模化，并强调开发更优架构的必要性。Sutskever 在近期采访中也表示，当前模型性能已进入平台期，预训练成果趋于停滞，这表明我们需要全新的思路。

“我认为在未来五年内，我们很可能会找到一种比 Transformer 架构有显著改进的更好的架构，”Katanforoosh 说。“如果我们找不到，那就不能指望模型有多大改进。”

有时少即是多

大型语言模型在泛化知识方面表现优异，但许多专家认为，下一波企业AI 应用的驱动力将是更小巧、更灵活的语言模型，它们能够针对特定领域进行微调以提供解决方案。

“经过微调的 SLMs 将成为大趋势，并在 2026 年成为成熟 AI 企业的标配工具，因为其成本和性能优势将推动人们更多地使用它们，而非开箱即用的 LLMs，”AT&T 的首席数据官 Andy Markus 告诉 TechCrunch。“我们已经看到企业越来越依赖 SLMs，因为如果微调得当，它们在针对企业业务应用的准确度上能够媲美更大的通用模型，并且在成本和速度方面表现出色。”

我们之前已经听过法国开源AI 初创公司 Mistral 的这一论点：该公司声称其小型模型经过微调后，在多项基准测试中的表现实际上优于大型模型。

“SLM 的精密度、成本效益和适应性使它们成为精密度至上的定制应用的理想选择，”位于奥斯汀的企业人工智能公司 ABBYY 的 AI 战略师 Jon Knisley 表示。

虽然马尔库斯认为 SLM 将在代理时代发挥关键作用，但克里斯利指出，小型模型的特性意味着它们更适合部署在本地设备上，"这一趋势因边缘计算的进步而加速。"

通过经验学习

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人类不仅仅通过语言学习；我们还通过体验世界的运作方式来获取知识。但LLMs 并不真正理解世界；它们仅仅是在预测下一个词语或概念。正因如此，许多研究者认为下一个重大突破将来自世界模型：这类人工智能系统通过学习物体在三维空间中如何运动与交互，从而能够进行预测并采取行动。

越来越多迹象表明，2026 年将成为世界模型的关键年份。

LeCun 离开 Meta 创办了自己的世界模型实验室，据报道正寻求 50 亿美元估值 。谷歌 DeepMind 持续深耕 Genie 项目，并于八月发布了能够构建实时交互通用世界模型的最新系统。随着 Decart、Odyssey 等初创公司的演示亮相， 李飞飞的世界实验室也推出了首个商业化世界模型 Marble。十月新秀 General Intuition 获得 1.34 亿美元种子轮融资用于训练智能体的空间推理能力，而视频生成初创公司 Runway 则在十二月发布了其首款世界模型 GWM-1。

虽然研究者们看到机器人与自主技术的长远潜力，但近期影响很可能率先在电子游戏领域显现。PitchBook 预测，游戏领域的世界模型市场规模将从 2022 至 2025 年间的 12 亿美元，增长至 2030 年的 2760 亿美元，这得益于该技术生成交互式世界和更逼真非玩家角色的能力。

General Intuition 创始人 Pim de Witte 向 TechCrunch 表示，虚拟环境不仅可能重塑游戏产业，还有望成为下一代基础模型关键的检测场。

智能体时代

2025 年智能体未能达到市场预期，主要原因是难以将其与真实工作系统对接。由于缺乏获取工具与场景信息的途径，多数行动体被困在试点工作流中。

Anthropic 公司推出的 Model Context Protocol（MCP）被誉为“AI 领域的 USB-C 接口”，它让 AI 智能体能够与数据库、搜索引擎及 API 等外部工具进行交互，这一方案恰好填补了关键的技术连接层空白，正迅速成为行业标准。OpenAI 与微软已公开表示支持 MCP，而 Anthropic 近期更是将其捐赠给了 Linux 基金会新成立的智能体人工智能基金会 ，该基金会旨在推动开源智能体工具标准化进程。与此同时，谷歌也开始部署自家的托管式 MCP 服务器 ，用以将 AI 智能体与其各项产品及服务相连接。

随着MCP 降低智能体连接实际系统的摩擦阻力，2026 年很可能成为智能体工作流从演示阶段真正融入日常实践的元年。

蓝宝石风投合伙人拉吉夫·达姆指出，这些技术进步将推动智能体优先解决方案在各行业承担起“记录系统核心角色”。

达姆表示：“当语音智能体能处理从信息录入到客户沟通等端到端任务时，它们也将逐渐构成底层核心系统。我们将在家庭服务、房地产科技、医疗保健等多个领域见证这一趋势，同时渗透到销售、IT 和支持等横向职能中。”

这是能力增强，而非简单替代

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虽然更智能的工作流可能会引发裁员随之而来的担忧，但Workera 公司的 Katanforoosh 并不确定这就是未来的主旋律："2026 年将是人类之年，"他表示。

2024 年，每家 AI 公司都预测他们将通过自动化技术取代人类工作。但技术尚未成熟，在经济不稳定的当下，这种论调并不受欢迎。Katanforoosh 认为，明年我们会意识到"AI 并未像预想中那样自主运作"，讨论重点将更多地转向 AI 如何辅助人类工作流程，而非取代人类。

"我认为很多公司都将开始招聘，"他补充道，并指出预计人工智能治理、透明度、安全性以及数据管理领域会出现新的职位。"我非常看好明年失业率平均值会低于4%。"

“人们希望能够驾驭 API，而不是受制于它，我认为 2026 年将是实现这一目标的关键年份，”德威特补充道。

走向实体化

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专家表示，小型模型、世界模型和边缘计算等技术的进步将推动机器学习在更多物理场景中落地应用。

“随着机器人、自动驾驶车辆、无人机和可穿戴设备等新型人工智能设备开始进入市场，物理人工智能将在 2026 年成为主流。”AT&T Ventures 负责人维克拉姆·塔内贾对 TechCrunch 表示。

虽然自动驾驶车辆和机器人是物理人工智能的典型应用场景，预计2026 年将持续增长，但其所需培训与部署成本依然高昂。相比之下，可穿戴设备凭借消费者接受度成为更具成本效益的切入点。例如雷朋 Meta 智能眼镜已开始配备能回答实时视觉问题的助手，而 AI 健康指环与智能手表等新型设备正推动全天候机身推断成为常态。

Taneja 表示：“连接服务提供商将致力于优化其网络基础设施以支持这波新设备浪潮，而那些在提供连接方式上具备灵活性的运营商将占据最佳优势。”

参考资料：

https://techcrunch.com/2026/01/02/in-2026-ai-will-move-from-hype-to-pragmatism/