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　　（CWW）站在2026年的节点回望，AI行业终于告别了单一技术炒作与零散工具落地的阶段，正式迈入全链应用爆发的关键一年。但很多人对这场“爆发”存在误解，以为只是多了几款AI APP——事实上，真正的AI全链爆发，是打通从大模型、智能体，到物理AI、具身智能、AI终端的端到端全链条，实现全产业链深度落地，让AI真正融入产业肌理、渗透日常生活。

　　结合我对行业的观察与思考，今天就和大家聊聊，2026年AI全链应用的核心逻辑、发展现状、未来趋势，以及行业当下最棘手的困境与破局方向，帮大家看透AI爆发背后的机遇与挑战。

　　首先要明确一个核心认知：2026年的AI全链应用，绝非“AI APP的迭代升级”，而是“技术-硬件-场景”的全链路打通。

　　以往我们接触的AI，大多是工具级的零散应用——比如AI拍照、AI对话助手，本质上是给传统产品“打补丁”，没有打破场景边界，也没有实现线年的全链爆发，核心是实现“大模型-智能体-物理AI-具身智能-AI终端”的协同落地：大模型提供算法支撑，智能体负责场景化任务调度，物理AI与具身智能打破虚拟场景限制，AI终端则作为载体，让AI服务触达每一个用户、每一个场景。

　　简单说，AI终于从“技术层面”走进了“产业层面”“生活层面”，不再是孤立的概念，而是成为赋能万物的核心生产力，这才是全链爆发的真正内涵。

　　很多人都在说“AI原生”，但在我看来，当前AI还远未进入这个终极阶段，正处于从工具级向系统级演进的关键过渡期。这三个阶段的差异，其实很容易区分：

　　1. 工具级AI（已初步完成）：核心是“补丁式赋能”。以AI APP、AI插件为主要形态，把AI技术叠加到传统流程里，AI只是辅助工具，没有改变原有产品逻辑。比如我们常用的AI修图、AI翻译，都属于这一阶段。

　　2. 系统级AI（当前正在推进）：核心是“全流程协同”。打破单一工具的边界，把AI融入产品与服务的全流程，最大的突破的是摆脱手机与APP的局限——长期以来，手机的硬件约束、APP的场景割裂，一直限制着AI的完美体验，而系统级AI，就是要推动AI向多终端、全场景延伸，解决场景割裂的痛点。

　　3. AI原生（尚未进入）：核心是“为AI而生”。从底层架构、产品设计开始，完全围绕AI重构一切，最终实现“AI消失”“万物皆AI”的终极形态——那时，AI不再是独立的APP或设备，而是融入每一个终端、每一个场景，无感赋能、主动服务，成为一种底层能力。

　　顺着全链爆发的节奏，今年AI行业有三个非常明显的特征，也是我们判断未来趋势的核心依据：

　　第一，补短板逻辑凸显。当前AI要实现端到端的完美体验，核心遵循“缺什么、补什么”的原则。不管是大模型的能力迭代、智能体的场景适配，还是终端硬件的升级、产业链的协同，只要是阻碍全链落地的短板，都会被行业快速补齐——这是今年AI行业发展的核心节奏，也是机遇所在。

　　第二，软硬共生，终归于软。很多人觉得AI是“软问题”，只和算法、模型有关；也有人觉得AI的瓶颈在“硬”，比如算力、硬件。其实两者缺一不可：AI的核心竞争最终是“软”的竞争——比拼算法优化、场景适配、服务创新，但这一切都离不开“硬支撑”，算力、网络、终端，都是AI落地的基础。而当硬件基础完善后，行业竞争终究会回归“软本质”，这就是“软硬共生、终归于软”的核心逻辑。

　　第三，没有绝对的发展瓶颈。此前制约AI发展的技术难题（比如大模型适配性、智能体执行能力）和成本压力（比如算力成本），在今年全链爆发的浪潮下，都不再是不可突破的壁垒。技术迭代加快、产业链协同效应凸显，让技术瓶颈快速破解、成本持续优化，行业几乎不存在绝对的“不能三角”，所有阻碍，最终都会成为技术创新的动力。

　　基于以上判断，我预判今年AI行业会出现三个颠覆性变化，每一个都藏着新的机遇，值得重点关注：

　　一是手机AI的创新风口，藏在被忽视的地方。现在厂商都在卷AI拍照、AI对话，但手机功能（比如手机设置）的AI化，却被严重忽视。其实这才是用户最迫切的需求——通过AI自动适配用户习惯、优化系统性能、解决设置难题，既能大幅提升体验，也是厂商最擅长的领域，未来大概率会成为手机AI创新的下一个突破口。

　　二是PC与云电脑迎来复苏。随着AI agent桌面版的普及，PC（比如MAC mini这类轻量化产品）会从传统生产力工具，升级为“数字员工”，激活全球数十亿台存量PC的潜能；而云电脑服务，能突破硬件配置的限制，让普通用户也能享受高性能AI服务。这一变革会打破手机主导的终端格局，未来PC、云终端、穿戴设备会形成多元协同的生态，手机的核心地位会被弱化。

　　我们现在用AI，还要下载各类APP、来回切换，非常繁琐。但随着全链应用的落地，应用形态会迎来根本性变革——“任务”会成为新的核心载体。

　　简单说，未来我们不需要再下载任何APP，只要向AI发出任务指令（比如“帮我整理一份行业周报”“帮我订一张周末的高铁票+酒店”），AI就会自主调度资源、协同各类工具，完成从需求提出到结果交付的全流程。这种“任务驱动、无感适配”的模式，会彻底打破APP之间的壁垒，让AI服务更高效、更精准。

　　这一点可能和很多人的认知相反，但结合过往行业规律来看，AI的革命性创新，几乎不可能出现在现有的大厂和头部品牌。

　　原因很简单：头部企业受限于既有技术体系、商业模式和利益格局，更倾向于在现有框架内做渐进式创新，很难突破认知边界，实现颠覆性变革。而中小型创新企业、创业团队，没有既有利益的束缚，更具灵活性和冒险精神，能够跳出固有思维，在技术、场景、模式上实现突破性探索——这一点，在光伏、GPU等跨界赛道已经得到印证，过度依赖既有优势的企业，往往会陷入困境，而新兴力量，更易开辟新的增长空间。

　　尽管AI全链爆发的趋势不可逆转，但当前行业仍面临一个突出的困境，也是制约AI高质量发展的关键——“软硬脱节”的跨界怪圈，具体表现为两大主体的能力失衡：

　　一方面，以互联网公司为代表的软件公司，有算法、有模型、懂场景运营，但跨界做硬件，几乎没有成功的案例。核心问题在于，它们缺乏硬件研发、供应链管理的能力，很难实现软件技术与硬件载体的深度适配，最终只能“纸上谈兵”。

　　另一方面，传统硬件公司，有成熟的研发、生产、供应链体系，但受固有思维局限，很难跳出传统产品逻辑，做不出符合AI革命性变化的“正确硬件”——它们能做好传统硬件，但做不好适配AI全链落地的终端，导致硬件载体与AI技术脱节，制约了AI体验的完美落地。

　　在我看来，破解这个怪圈，核心是推动“软件优势”与“硬件能力”的深度协同，具体可以从三个方面入手：

　　1. 明确角色定位：让软件公司充当跨界挑战者，聚焦核心软件能力的输出，主动联动硬件产业链伙伴，而不是盲目自建硬件研发体系，避免“样样通、样样松”。

　　2. 强化产业协同：搭建软硬融合的合作平台，鼓励软件公司与硬件企业建立长期合作机制，通过联合研发、深度定制等模式，实现软件技术、硬件研发、场景应用的同步推进，打破“各自为战”的格局。

　　3. 推动硬件企业转型：引导传统硬件企业跳出固有思维，聚焦AI全链落地的终端需求，加大AI适配型硬件的研发投入，提升硬件与AI技术、场景应用的适配性，成为AI全链落地的可靠载体。

　　2026年的AI全链爆发，不仅是技术的迭代，更是产业的重构、模式的创新。我们正处在AI从工具级向系统级演进的关键节点，“软硬共生、终归于软”是行业核心逻辑，终端多元协同、应用形态变革、中小企业崛起，是未来的主要趋势。

　　当然，行业也面临着“软硬脱节”的困境，但困境背后，往往藏着最大的机遇。唯有凝聚软件、硬件、终端等全产业链力量，推动技术创新、模式创新、协同创新，才能真正释放AI全链价值，让AI赋能产业升级、改变生活方式。返回搜狐，查看更多