从年初DeepSeek炸裂开场，到年末百家争鸣，2025年的AI热潮可谓一浪高过一浪。
2026新年伊始，创新产品、重金投资的科技热搜目不暇接，大有千行百业遍地开花景象！
且看AI如何评价跟思考AI行业2025十大进展与2026十大趋势：
2025年是AI从技术突破迈向广泛产业落地的关键一年，而2026年行业重心预计将转向规模化应用与价值深挖。下面的列表为你梳理了核心进展与趋势。
2025年十大核心进展
1. 成本革命与中国模型崛起：年初，中国公司深度求索（DeepSeek）发布的开源模型DeepSeek-R1，以极低的训练成本实现了媲美顶级闭源模型的性能，打破了“大模型必须烧大钱”的硅谷叙事，引发了行业对算力效率和算法创新的重新思考。
2. AI智能体（Agent）元年开启：以中国公司发布的Manus为代表的通用AI智能体，实现了从“对话”到“执行”的质变。它能理解复杂指令，并直接操作电脑软件完成跨应用任务，标志着“数字员工”开始进入工作流程。
3. 开源模型性能超越闭源：阿里巴巴的Qwen3和Meta的Llama 4等开源模型在多项基准测试中表现卓越，甚至超越了当时的闭源模型。Llama 4支持的超长上下文窗口（百万级token），让其能够一次性处理海量企业资料，为B端应用扫清了关键障碍。
4. 全球算力主权争夺白热化：英伟达宣布在欧洲多国建设AI工厂，旨在快速提升本地算力。同时，华为昇腾920芯片的量产，标志着国产算力从“可用”到“好用”的突破，为AI发展提供了重要的底层自主选项。
5. 多模态与深度推理实现突破：谷歌发布的Gemini 3在多模态理解和深度推理上取得显著进步。它不仅能处理文本、图像、视频等信息，还能进行复杂的逻辑分析和报告生成，使其能力开始触及专业领域。
6. 具身智能走进工厂：优必选的Walker S2人形机器人开始批量进入特斯拉、宁德时代等工厂，从事高精度装配工作，标志着AI拥有了物理身体并在真实场景中创造价值。
7. AI重塑终端交互：字节跳动推出的“豆包手机助手”及合作手机，试图通过拥有系统级权限的AI助手接管各种应用操作，重新定义人机交互范式，挑战传统APP生态。
8. 巨头竞争格局生变：谷歌凭借Gemini系列实现强势回归，在模型能力上给OpenAI带来巨大压力。而OpenAI及其构建的“OpenAI链”（与微软、甲骨文等的算力循环） 则因巨大的资本支出和商业化前景质疑承受压力。
9. 资本狂热与泡沫担忧并存：美国科技巨头的AI资本支出竞赛加剧，预计2025年将达4430亿美元。与此同时，市场对AI企业估值过高、盈利模式不清晰的“泡沫”担忧日益升温。
10. 强化学习与AI芯片多样化：DeepSeek采用的强化学习技术成为行业优化模型性能的主流方法。另一方面，谷歌自研的TPU芯片对外销售，与英伟达GPU竞争，预示着AI芯片市场走向多元化。
2026年十大关键趋势
1. AI智能体成为数字化劳动力：AI将从“工具”变为自主完成端到端任务的“代理”或“数字员工”，在企业核心流程中承担具体职责，从成本中心转向价值创造中心。
2. 应用从试点走向规模化落地：生成式AI将从概念验证快速转向在各行各业大规模部署。企业投资将持续攀升，2026年全球AI服务器出货量预计达到450万台，占整体服务器市场的近三分之一。
3. 边缘AI爆发，硬件渗透率提升：出于对数据隐私、低延迟和成本的控制需求，AI推理任务将大规模从云端下放到边缘设备。预计2026年边缘AI硬件的渗透率将接近20%。
4. AI原生应用重塑软件体验：下一代应用将不再是“软件+AI功能”，而是从底层围绕AI智能体重新设计，实现动态、个性化、按需生成的工作流，带来革命性的人机交互体验。
5. 追求可靠性与结构化的知识：为解决企业应用中“幻觉”等信任问题，RAG 2.0将引入更深度的检索与验证机制。同时，能够提供业务关系和逻辑的知识图谱将作为AI的“结构层”回归主流，成为理解复杂企业知识的基础。
6. 算力基础设施持续演进与分化：3纳米以下先进制程产能将因AI需求持续高速增长。同时，为降低成本，专用AI芯片和混合（云边端）算力架构将成为关键，推动AI基础设施多样化。
7. 物理AI（具身智能）迈向商业化：人形机器人将继续从实验室走向特定商业场景（如仓储、物流）。以机器人即服务（RaaS） 为代表的订阅模式将降低使用门槛，加速普及。2030年全球出货量有望突破百万台。
8. AI泛在化与消费硬件创新：AI将更深入地融入日常设备。例如，AI眼镜预计在2026年出货量达950万副，成为重要的新消费终端。
9. 合成数据与实时数据成为关键原料：在数据隐私法规日益严格下，合成数据将成为训练AI模型、测试系统的重要安全来源。同时，实时数据流处理将成为企业决策的默认模式，以实现实时推荐、欺诈检测等。
10. AI治理与安全成为核心能力：随着自主AI代理的部署，治理重点将从事后的合规检查，转向实时的运营安全监控、风险评分和行为审计，这是大规模应用的前提。
综合观察：从技术突破到产业深水区
整体来看，AI行业的发展主线正从模型的性能竞赛转向算力的效率竞争与产业的深度融合。2026年，如何在提升效率（如Agent自动化、边缘计算降低成本）与保障安全可控（如AI治理、数据隐私）之间取得平衡，将是所有从业者面临的核心挑战。
