360集團創始人周鴻禕在其個人社交平台發佈題為《2026年AI全景預測：邁向百億智能體時代的20個發展趨勢》的重磅觀點，系統提出對人工智能未來一年發展的二十大核心預測。

他指出，如果説2024是“大模型之年”，2025是“智能體之年”，那麼2026年將被定義為“百億智能體之年”。百億級智能體將全面融入經濟社會，競爭焦點將從“比拼參數”轉向“比拼落地”，人類社會正站在一場從技術架構到組織形態全方位變革的臨界點。

1 算力與基礎設施：從“訓練競賽”到“推理革命”

過去幾年，整個行業都在陷入“算力競賽”的怪圈，大家比拼的是誰能消耗更多算力做重複訓練，只為讓模型更“博學”。但2026年，這個風向會徹底改變。

1. 推理算力需求將迎來爆發式增長，規模和增速都會超越訓練算力。簡單説，企業不再頻繁訓練模型，而是直接“僱傭”AI幹活——不管是影視行業的複雜視頻生成，還是城市交通的智能調度，這種高頻次、長流程的“推理應用”，會讓推理算力在1-3年內實現百倍級增長，5-10年內達到千倍級。

2. 芯片格局會形成“雙軌化”：英偉達依然會主導高端訓練芯片市場，但推理芯片領域會出現“多廠商分食”的局面。用昂貴的GPU跑日常推理成本太高，專用ASIC芯片會在各個細分場景快速滲透。而且芯片設計的底層邏輯會變，“存”比“算”更重要，存算一體架構和“以存補算”會成為解決HBM供不應求的關鍵。

3. 我特別想強調的是，AI是數字時代的“電老虎”，2026年制約AI發展的核心瓶頸不再是芯片數量，而是能源供給。全球科技競爭的焦點，會從“算力比拼”轉向“能源穩定性的較量”。值得驕傲的是，中國依託“東數西算”工程和領先的綠色電力體系，已經在這場競爭中佔據了先發優勢。這也是我們360提出“五力模型”的核心邏輯：電力是基礎，算力是資源，智能體把它轉化為“專用智力”，最終和人力協同轉化為生產力。

2 模型架構與進化：從“博學”到“深思”

大模型的競爭已經過了“拼參數”的初級階段，2026年將進入“拼智能”的深水區，核心是讓AI從“博學”變得“深思”。

4.開源生態繁榮：中國成為全球AI根技術核心力量。以DeepSeek、通義千問為代表的中國開源模型，會對全球智力資源形成“虹吸效應”。尤其是“一帶一路”國家，基於數據主權的考量，他們會優先選擇中國的高性能開源模型構建本國的“主權模型”。開源會讓AI從科技巨頭的專屬特權，變成全球普惠的數字基礎設施。

5. 模型架構會呈現“主導+多元”的格局：Transformer架構依然是通用場景的主流，但混合狀態空間模型（SSM）、線性注意力模型會讓推理速度實現質的飛躍，文本擴散模型會打破“逐詞預測”的瓶頸，在創意內容領域快速滲透。説到底，架構之爭的本質，是在有限算力下追求極致的“智能密度”。

6. 訓練範式革命：從“靜態模型”到“持續進化系統”。傳統的“預訓練+微調”模式會退出複雜場景的主導地位，取而代之的是“通用基座（通識）+行業後訓練（專精）+推理時進化（深度思考）”的新模式。後訓練的核心是把通用模型改造成“行業專家”，徹底解決模型領域知識匱乏的問題。同時，推理側的“慢思考”會成為工業級標準，模型會像人類專家一樣多步推演、自我反思，企業也願意為更長的推理週期付費，換取更高的決策準確率。

7.端側模型爆發：離線獨立決策能力成核心競爭力。隨着雲端算力成本攀升和數據隱私需求升級，越來越多的智能設備會具備離線獨立決策能力——這不僅是技術趨勢，更是AI安全的最後防線。Waymo無人車因斷網趴窩的教訓告訴我們，未來的智能設備必須具備極端環境下的“生存能力”。

8. 原生多模態與世界模型：為AI注入“物理直覺”。多模態技術會告別簡單的“模態拼接”，進入“原生融合”階段。這會直接引爆數字娛樂產業，推動視頻生成向長電影、互動劇情等高級形態演進。更重要的是，世界模型（World Model）會賦予AI“物理直覺”，讓它理解推杯子會掉落這樣的基本因果定律，這是AI突破屏幕邊界、走向具身智能的必經之路。

3 智能體與羣體智能： 從“單打獨鬥”到“蜂羣思維”

如果説2025年是智能體的“元年”，那麼2026年就是智能體的“進化年”，核心是實現從“單打獨鬥”到“羣體協作”的跨越。

9. AI具備長期記憶能力，進化為個人專屬“第二大腦”。這將徹底擺脱“聊完即忘”的工具屬性。它能記住你三個月前抱怨的失眠，也能調取你去年體檢報告的異常指標——這不是簡單的數據庫查詢，而是對“人生記憶”的深度調用。未來，AI會成為每個人的專屬“第二大腦”，是意識的延伸，是懂你的數字孿生。

10.行業Know-how成為AI產業最深護城河。對於企業來説，通用大模型的競爭是科技巨頭的遊戲，創業公司的機會在“模型+Know-how”的融合創新。那些只可意會不可言傳的行業經驗、專屬知識和私有數據，誰能把它們轉化為模型可學習的內容，誰就能抓住2026年AI產業的核心紅利。

11. 羣體智能會開始涌現，這可能是AGI（通用人工智能）實現的重要路徑。AGI不一定源於某一個超級大模型，而是來自“智能體社會”的雙線進化——一方面模型能力持續提升，另一方面智能體的協作能力快速進化。通過“接力長跑”“專業分工”“併發工作”“鮎魚效應”等模式，多智能體協作會產生超越單一智能體的超級智慧。

12. 智能體創造智能體：實現自我進化的關鍵閉環。2026年還會出現一個里程碑式突破：智能體可以自主創建子智能體。人類只需設定核心目標和邊界，剩下的工具調用、子智能體創建與部署，都能由AI全權代理。當智能體能自主解決未知問題時，它的環境適應能力和複雜問題解決能力會實現質的飛躍。

4 物理與軟件世界：從“屏幕內”到“屏幕外”

AI的價值最終要在現實世界落地，2026年，我們會看到AI徹底突破屏幕邊界，全面接管物理與軟件世界。

13. 物理AI接管現實：具身智能落地與手機交互變革。具身智能會真正落地，機器人會搭載大模型“智能大腦”進入工廠，完成擰螺絲等精密作業。手機也會擺脱APP依賴，轉向智能體原生交互——不用再點擊圖標，直接用自然語言指令就能完成所有操作，手機會成為每個人的全能數字替身。

14. 軟件開發範式躍遷：軟件3.0與Agent-Native時代來臨。軟件開發會進入3.0時代，編程的本質從“編寫代碼”變成“編排智能”。未來會出現大量“智能體原生軟件”，網站和APP都會是“人機雙適配”的形態，既面向人類用户，也支持智能體直接讀取和操縱。軟件架構也會向“雲端+本地+邊緣”的混合模式演進，適配智能體的全場景應用。

15. 超級個體誕生與職場生態重塑。職場生態會被重塑，“超級個體”會成為核心力量。產品經理和程序員的邊界會逐漸模糊，能定義問題、指揮智能體落地的“創造者（Builder）”會更吃香。同時，“智能體工程師”等新職業會出現，從業者的核心競爭力不是背誦算法，而是設計智能體的上下文結構和業務邏輯。

5 科研與產業範式：從“輔助工具”到“合作伙伴”

2026年，AI會徹底改變科研和產業的運行範式，從單純的輔助工具，升級為不可或缺的合作伙伴。

16.AI會正式成為科學家的“聯合合夥人（Co-Scientist）”，不再是隻做數據處理的“科研苦力”。它能自主完成從提出假設、設計實驗，到數據分析、結論推導的全流程科研任務。未來，包括諾貝爾獎級別的重大科研突破，可能都會普遍依賴AI的深度賦能。

17. “硅基員工”會正式納入企業用工體系，形成“碳基+硅基”的混合工作團隊。傳統的指令型管理會失效，領導者需要轉型為“業務教練”。組織形態會變得極度扁平化，因為AI會拉平行業經驗的鴻溝，新人藉助智能體的賦能，也能承擔關鍵崗位的核心工作。

6 經濟與安全：從“選修課”到“生死紅線”

最後，我必須強調，AI越發展，安全越重要。2026年，AI安全會從“選修課”變成“生死紅線”。

18. 智能體經濟會崛起，人類商業會迎來第三次躍遷——從“人與人交易”升級為“智能體間自動化經濟”。智能體會取代APP成為核心入口，消費場景變成個人與商家智能體的直接談判。這就需要構建全新的硅基規則體系：用專屬身份認證確認代表關係，用區塊鏈智能合約保障交易安全，用抵押制度防範違約。同時，“AI原生保險”會成為全新金融賽道，為智能體誤操作提供風險覆蓋。

19. AI安全的核心挑戰是“可驗證性”——如何建立對AI決策的信任。我們必須構建全流程可追溯系統，在關鍵決策節點強制保留“人在迴路”的否決權，從機制上保障AI安全可控。

20. 未來的安全防禦要“以模治模”，用“憲兵模型”實時監控“業務模型”的運行狀態，既要防範人類惡意利用AI，也要抵禦智能體間的協同攻擊。同時，網絡安全會進入“自動駕駛”時代，安全智能體全面接管攻防任務，響應速度和效率都會遠超人類。

寫在最後

2026年，AI不再是少數科技企業的專利，而是滲透到經濟社會每個角落的通用目的技術。百億智能體帶來的，是產業形態、工作方式、經濟規則和安全治理的全方位變革。

我始終相信，中國憑藉完備的AI產業鏈、堅實的能源與算力基礎、活躍的開源生態，完全有能力抓住“百億智能體”時代的戰略機遇，把AI的“技術紅利”轉化為“發展勝勢”。

對於我們每個人來説，與其焦慮AI帶來的變化，不如主動擁抱變化。未來已來，讓我們一起迎接“百億智能體時代”的到來。