易观分析发布《2026年AI产业发展十大趋势》报告，分为基础能力篇，应用场景篇以及企业AI战略篇。

趋势一：AI技术范式从“模型中心”转向“系统智能”

AI发展是 “远景虽遥，近功斐然” 。一方面持续积极投入基础研究，探索通往AGI的新路径；另一方面，更应大力推动现有技术的应用与落地，让其更好地服务于人类社会，同时为最终理解并实现智能的本质积累经验和知识。相应地，AI技术范式将开启从模型中心到系统智能的范式转变。未来，评判AI实力的标准将不再是单一的模型排行榜，而是其构建和运营复杂、可靠、能自主创造价值的智能系统的能力。

模型中心范式是追求训练一个无所不能的“全能模型”，其核心思路是缩放定律——认为只要模型足够大、数据足够多，就能解决所有问题。延续2025年AI技术范式升级，AI能力的飞跃不再仅靠单点突破，而是依赖于“基座模型预训练”和“推理阶段优化”两大支柱技术的协同进化与相互促进，沿着现有技术路径，模型核心能力仍然在不断提升，主要体现在如下方面：

系统智能范式承认没有单一模型是万能的，转而构建一个由多个专业化组件协同工作的系统。这个系统具备感知、规划、决策、执行和进化的完整能力。其价值体现在完成复杂端到端任务的整体效能上。也就是说，“系统智能”的核心能力并非来自某个单一组件，而是源自于多个组件之间的深度协同与闭环迭代。具体展开如下：

企业发展的竞争优势不再来自“用了哪个最新模型”，而是源于独特的业务数据、专业知识库以及将AI能力与业务流程深度集成的“系统架构”，这构成了更稳固的护城河。同时，投资重点也需要发生迁移，从投资“算力和模型”转向投资“数据治理、知识工程和系统集成能力”。

趋势二：AI Infra不再局限于堆算力，进入“价值驱动”的精细化运营阶段

当顶级AI公司通过规模、资本和生态在一定程度上缓解了GPU硬件获取的难题后，一场更为基础、更为硬核的竞争正在底层拉开帷幕：能源效率的终极博弈。总体上来说，经济效益与可持续性的双重压力，驱动AI Infra进入“价值驱动”的精细化运营阶段，企业必须从粗放的“堆规模”转向精细化的“控成本、提效率”。

算力追求从“堆规模”变为“控成本、提效率”，这一转变的核心目标是：在保障性能与稳定性的前提下，系统性降低单位AI任务（训练/推理）的总体拥有成本（TCO），并显著提升资源利用率和开发运维效率。具体对比如下：

实现这一目标，需要一套从硬件到软件、从架构到管理的系统性技术体系支撑：

企业AI战略投资需要转向“业务价值驱动”的设计与投资，并升级AI相关技术选型标准与原则，聚焦“提效降本”的硬核能力，包括算力资源“一物多用”与高效调度、模型与软件极致优化、存储与网络消除数据搬运与通信瓶颈；建立全生命周期成本与效能管理体系（FinOps）

趋势三：AI工具层-Agent编排平台成为“新操作系统”

随着AI Agent技术的成熟和应用模式的转变，企业AI应用的开发范式正在发生根本性变革。其核心是从传统的“编写代码”构建应用，转向以“编排智能体”为核心。在这一转变中，AI Agent编排平台通过提供可视化的编排能力、统一的资源调度、标准化的集成协议以及企业级的治理功能，正扮演着连接底层AI能力与上层业务需求的“新操作系统”角色，它重新定义了人机协作的方式，将AI能力转化为可被业务直接理解和调用的“服务”，是企业在AI时代构建核心竞争力的关键基础设施。

从“编码”到“编排”的范式转变，其本质是将AI应用的开发重心，从底层技术实现上移到了高层业务逻辑的组装与 orchestration（编排）上，这不仅仅是工具的升级，更是生产关系的重构，从而达成技术民主化和加速创新。具体对比如下：

这一转变标志着企业软件工程进入“AI原生”时代，其核心竞争力和壁垒将越来越体现在对业务的理解深度、领域知识的沉淀质量，以及利用编排平台快速构建和演化智能工作流的能力上，Agent编排平台作为“新操作系统”的核心特征如下：

在AI应用开发范式转向“编排”的背景下，企业的核心战略应从“控制入口”转向“成为AI智能体网络中最有价值、最可信赖的服务节点”，将核心业务能力“服务化”与“Agent化”，拥抱开放协议，构建“AI友好型”基础设施，构建以“智能体协同”为核心的新型组织能力。

以上观点摘录自《2026年AI产业发展十大趋势》

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2025年AI产业发展十大趋势

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