当”十五五”开局的钟声敲响，中国AI产业正站在一个关键的转折点上。过去一年里，6000余家AI企业、1.2万亿元核心产业规模、100亿次国产开源大模型下载量，这些数字勾勒出的不仅是行业的热闹，更是一场从技术到应用的深层变革。
技术范式：告别”聊天”，转向”做事”
曾几何时，能说会道的聊天机器人是AI的代名词，但如今行业共识已清晰：”Chat”范式正在终结，智能体时代正式开启。如果说之前的大模型是”会说话的字典”，那么智能体AI就是”能自主干活的管家”——它能像人一样设定任务、规划路径、试错反馈，甚至具备长期记忆和举一反三的能力。
这种转变背后，是大模型技术路线的深刻调整。从”拼规模”转向”拼密度”，成为行业新的进化逻辑。DeepSeek的稀疏注意力机制、面壁智能提出的”密度法则”，都指向同一个方向：用更少的计算和数据，更高效地获得更多智能。就像从”听万人大礼堂里每个人说话”，进化到”只听关键人物发言”，模型的效率提升正在突破算力瓶颈。
产业格局：”百模大战”落幕，场景深耕开启
曾经硝烟弥漫的”百模大战”已落下帷幕，基础模型数量持续收敛，行业进入了一场围绕真实场景的耐力赛。百度拆分出基础模型和应用模型两大部门，百川智能深耕医疗领域，零一万物转向企业定制解决方案，各大玩家都在寻找自己的场景赛道。
腾讯的实践颇具代表性：自研大模型已在内部900多个场景落地，核心思路就是让AI深度融入业务流程。这种趋势印证了专家的判断：未来AI领域只会剩下少数几个基础模型，但应用层将涌现大量成功参与者，那里才是机会最多的地方。
算力基建：从”堆砌芯片”到”系统协同”
AI的发展离不开算力支撑，但如今的算力建设早已不是简单的芯片堆砌。中国已建成42个万卡智算集群，智能算力规模位居全球前列，但更重要的是，算力正从分散走向全国一体化。
东数西算工程的8大枢纽节点，承载了全国80%以上的智算总量，”全国一体化算力网”的蓝图正在落地。这场系统性升级不仅关注硬件性能，更强调从硬件到软件、从基础设施到绿色能源的协同创新。腾讯数据中心80%的绿电占比、东西部算力的智能调度，都在把”算力新石油”转化为真正的发展动力。
数据竞争：从”求数量”到”重质量”
在算法边际效益递减、算力日益普及的今天，高质量数据正在成为AI竞争的核心壁垒。曾经劳动密集型的数据标注行业，如今正在向知识密集型转型——标注自动驾驶雨雪天轨迹、标记医学CT影像、分析水果生长无人机影像，这些专业化的数据标注岗位，月薪最高已接近2万元。
保定、成都、海口等地的专业标注团队，正在构建一个个垂直领域的高质量数据集。这些沉淀着行业经验的数据，就像AI的”专业教材”，能训练出真正解决行业痛点的垂直模型。从规模导向到质量与专业化导向，数据领域的转变，正在为AI的产业落地筑牢基础。
智能体时代的挑战与机遇
当然，智能体时代的到来也伴随着新的挑战。目前的智能体在可靠性、上下文记忆和长程任务处理上仍有不足，距离大规模应用还有一段距离。多智能体系统的通信标准、具身智能的商业化落地、AI安全的机制性防御，都是需要攻克的课题。
但挑战背后，是更广阔的机遇。当AI从数字世界走向物理世界，当信息智能、物理智能和生物智能开始融合，我们看到的将是一个更具想象力的智能时代。2026年作为”十五五”开局之年，中国AI正以技术和应用的双重变革，向更广阔的疆域加速拓展。