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来源：小宇宙
主持人：在您看来，接下去的2026年，模型企业最终的战略方向是什么？就普通人的感知来说，模型带给我们的变化会是什么？
田丰：2026年模型企业的战略主轴是"从生成能力转向执行能力"——智能体化是唯一值得全力押注的方向；对普通人，变化不是感知到AI有多强，而是许多"原来要找人做"的事情开始不需要找人了。
一、行业层面——战略竞争焦点从"更好的模型"移向"更可靠的代理"
DeepSeek V4论文在后训练章节专门描述了智能体基础设施（DSec沙箱，支持数十万并发实例、Rust语言实现、与3FS分布式文件系统集成）。这不是学术研究的附属品，而是明确的战略基础设施投资信号。Dario Amodei将未来AI定义为"能做任何脑力工作的数字人类"；OpenAI的Operator、Anthropic的Claude Code、DeepSeek的DSec沙箱、Kimi K2.6宣称的"4000步连续执行、300并发子智能体"，是同一个战略判断在不同实验室的具体实现。
模型企业在2026年的战略选择实质上只有两条路：一是成为"基础模型提供商"，专注于维持前沿能力、降低推断成本、扩大API覆盖，将上层应用交给生态合作伙伴构建——DeepSeek目前的路径是这条，Qwen也有类似倾向；二是成为"端到端智能体服务商"，同时提供模型能力和执行环境，直接服务企业工作流——Claude Code代表了这条路径。两条路径的竞争护城河不同：前者靠算法效率和生态密度，后者靠工作流集成深度和数据飞轮。
McKinsey数据显示，AI中心型组织已实现运营成本下降20—40%、EBITDA提升12—14个百分点。当这个数据在足够多的企业中被重复验证，"是否采用AI智能体"就不再是战略选项，而变成生存压力。2026年的模型企业战略，本质上是在抢占"企业AI转型基础设施"这个位置。
二、普通人层面——变化来自"最后一公里服务"的成本下降至零
对普通人而言，AI最重要的变化不是在基准上又提升了几个百分点，而是原来需要预约专家、等待排队、支付高价的特定服务，开始变得即时、廉价、随时可得。几个具体方向已经可见：
法律文书、合同审查、税务申报辅助——这些原本属于专业服务市场、人均收费数千元的任务，已经被智能体工具部分覆盖。企业端更早，个人端正在跟进。医疗导诊、用药查询、症状初筛——V4级别的长上下文能力（100万token可容纳整本病历档案）使持续跟踪个人健康状态成为技术上可行的事。代码开发——GitHub Copilot的使用率已超过50%在一些统计中，Kimi Code和Claude Code让没有编程背景的产品经理能够直接构建可运行的原型。
Cline CEO的测算提供了一个具体锚点：如果Uber用DeepSeek替代Claude处理相同工作量，原4个月的预算将延伸至7年——这意味着AI服务在企业端的渗透率将非线性提升。企业节省的成本，会有一部分以更低价格的服务形式传递给个人消费者。
对普通人，感知变化的时间节点是2026—2027年，具体表现是：某些"原来要找中介或专业人士"的任务，开始可以被一个智能体在几分钟内高质量完成。这不是"AI替代人"的恐惧叙事，而是"某些专业服务成本趋近于零"的经济现实。
三、结构性变化——人的工作从"执行"向"判断和验证"迁移
IMD教授Wade的判断具有量化基础：2026年将出现"AI原生部门"，其中40—60%的日常活动由AI自主完成，人类主要负责解释、升级和人际关系处理。HR的招聘-入职流程、采购的供应商评估、客服的第一线响应，已经出现系统性自动化案例。PwC的分析则指出，这个变化不是"金字塔形"组织结构的局部调整，而是向"沙漏形"的结构迁移：顶层战略领导+底层AI执行，中间层级大幅压缩。
对普通人的实际感知是：会用AI的人与不会用AI的人之间的生产力差距，将在2026年变得明显可见。这比担心"AI是否会抢走工作"更直接、更值得关注。学会向AI下达清晰意图（intent-based computing），而不是执行指令（instruction-based computing），是2026年最有价值的个人能力迁移。
田丰：2026年模型企业的战略主轴是"从生成能力转向执行能力"——智能体化是唯一值得全力押注的方向；对普通人，变化不是感知到AI有多强，而是许多"原来要找人做"的事情开始不需要找人了。
一、行业层面——战略竞争焦点从"更好的模型"移向"更可靠的代理"
DeepSeek V4论文在后训练章节专门描述了智能体基础设施（DSec沙箱，支持数十万并发实例、Rust语言实现、与3FS分布式文件系统集成）。这不是学术研究的附属品，而是明确的战略基础设施投资信号。Dario Amodei将未来AI定义为"能做任何脑力工作的数字人类"；OpenAI的Operator、Anthropic的Claude Code、DeepSeek的DSec沙箱、Kimi K2.6宣称的"4000步连续执行、300并发子智能体"，是同一个战略判断在不同实验室的具体实现。
模型企业在2026年的战略选择实质上只有两条路：一是成为"基础模型提供商"，专注于维持前沿能力、降低推断成本、扩大API覆盖，将上层应用交给生态合作伙伴构建——DeepSeek目前的路径是这条，Qwen也有类似倾向；二是成为"端到端智能体服务商"，同时提供模型能力和执行环境，直接服务企业工作流——Claude Code代表了这条路径。两条路径的竞争护城河不同：前者靠算法效率和生态密度，后者靠工作流集成深度和数据飞轮。
McKinsey数据显示，AI中心型组织已实现运营成本下降20—40%、EBITDA提升12—14个百分点。当这个数据在足够多的企业中被重复验证，"是否采用AI智能体"就不再是战略选项，而变成生存压力。2026年的模型企业战略，本质上是在抢占"企业AI转型基础设施"这个位置。
二、普通人层面——变化来自"最后一公里服务"的成本下降至零
对普通人而言，AI最重要的变化不是在基准上又提升了几个百分点，而是原来需要预约专家、等待排队、支付高价的特定服务，开始变得即时、廉价、随时可得。几个具体方向已经可见：
法律文书、合同审查、税务申报辅助——这些原本属于专业服务市场、人均收费数千元的任务，已经被智能体工具部分覆盖。企业端更早，个人端正在跟进。医疗导诊、用药查询、症状初筛——V4级别的长上下文能力（100万token可容纳整本病历档案）使持续跟踪个人健康状态成为技术上可行的事。代码开发——GitHub Copilot的使用率已超过50%在一些统计中，Kimi Code和Claude Code让没有编程背景的产品经理能够直接构建可运行的原型。
Cline CEO的测算提供了一个具体锚点：如果Uber用DeepSeek替代Claude处理相同工作量，原4个月的预算将延伸至7年——这意味着AI服务在企业端的渗透率将非线性提升。企业节省的成本，会有一部分以更低价格的服务形式传递给个人消费者。
对普通人，感知变化的时间节点是2026—2027年，具体表现是：某些"原来要找中介或专业人士"的任务，开始可以被一个智能体在几分钟内高质量完成。这不是"AI替代人"的恐惧叙事，而是"某些专业服务成本趋近于零"的经济现实。
三、结构性变化——人的工作从"执行"向"判断和验证"迁移
IMD教授Wade的判断具有量化基础：2026年将出现"AI原生部门"，其中40—60%的日常活动由AI自主完成，人类主要负责解释、升级和人际关系处理。HR的招聘-入职流程、采购的供应商评估、客服的第一线响应，已经出现系统性自动化案例。PwC的分析则指出，这个变化不是"金字塔形"组织结构的局部调整，而是向"沙漏形"的结构迁移：顶层战略领导+底层AI执行，中间层级大幅压缩。
对普通人的实际感知是：会用AI的人与不会用AI的人之间的生产力差距，将在2026年变得明显可见。这比担心"AI是否会抢走工作"更直接、更值得关注。学会向AI下达清晰意图（intent-based computing），而不是执行指令（instruction-based computing），是2026年最有价值的个人能力迁移。
