当2026年的第一缕阳光照进AI产业，中国人工智能的发展正迎来一场关键的换挡期。从“百模大战”的喧嚣中沉淀，从“拼参数规模”的竞赛中转身，如今的中国AI正在技术、算力、数据三个核心维度同步转向，朝着更务实、更高效、更贴近真实需求的方向加速奔跑。
技术范式的转向，是这场换挡最鲜明的信号。曾几何时，能说会道的聊天机器人是AI能力的代名词，但如今行业共识已清晰：“Chat”范式已告终结，AI竞争的下一站是“能办事”的智能体时代。如果说聊天机器人是“会说话的字典”，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。
这种转向背后，是大模型进化逻辑的深刻变革。国内AI企业已从单纯“拼规模”转向“拼密度”，用更少的计算和数据获得更多智能的“密度法则”成为行业新共识。DeepSeek的NSA稀疏注意力机制、面壁智能提出的密度法则研究，都指向同一个方向：精细化的算法架构、训练方法优化，正在替代参数堆砌，成为大模型性能提升的核心路径。
与技术向上冲刺并行的，是应用向下扎根的决心。曾经硝烟弥漫的“百模大战”已落下帷幕，如今的玩家们纷纷扎进真实场景：百川智能深耕医疗领域，零一万物转向企业定制解决方案，腾讯将自研大模型融入内部900多个场景。百度更是直接拆分出基础模型和应用模型两大研发部，创始人李彦宏的判断直白而清晰：未来基础模型只会剩下少数玩家，但应用层将是机会最多的赛场。
算力基础设施的系统性升级，为这场换挡提供了坚实的动力支撑。如果说AI是智能时代的引擎，算力就是驱动引擎的“新石油”。如今的中国算力建设，早已超越了芯片堆砌的阶段，进入了从硬件到软件、从基础设施到绿色能源的系统性创新期。全国一体化算力网的推进，让东西部算力资源像“立交桥”一样高效融通；绿电直供、分布式新能源等模式的探索，正在破解“算力的尽头是电力”的难题。
数据维度的转向同样值得关注，AI的“燃料”正在从“求量”转向“求质”。10年前，数据标注还是劳动密集型的“看图贴标签”，如今重点大学本硕博学历的标注员月薪已能接近2万元。在保定，工程师标注着自动驾驶车辆在雨雪中的交互轨迹；在成都，医学学生标记着CT影像构建肝癌预测数据库——这些知识密集型的高质量数据，正在成为AI突破垂直行业深度问题的核心竞争力。
站在“十五五”的开局之年，中国AI的发展图景已愈发清晰：技术上向更高效的智能体演进，应用上向千行百业的真实痛点扎根，算力和数据则在系统性升级中筑牢基础。这场从“聊天”到“干活”的换挡，不仅是技术路线的调整，更是中国AI产业从追赶到引领的一次关键转身。未来的AI，终将是能解决真问题、创造真价值的“实干家”，而中国正走在这条务实的道路上。