每經(jīng)記者｜可楊    每經(jīng)編輯｜楊翼    

過去幾年，大模型行業(yè)的競爭焦點(diǎn)始終圍繞模型能力展開，從參數(shù)規(guī)模、推理性能到多模態(tài)能力，技術(shù)進(jìn)步不斷刷新行業(yè)認(rèn)知。

進(jìn)入2026年，一個(gè)新的變化正在出現(xiàn)。從AI（人工智能）繪圖到AI視頻，從數(shù)字人到AI短劇，大量AI應(yīng)用產(chǎn)品正在從“提供工具”轉(zhuǎn)向“交付成果”。與此同時(shí)，隨著基礎(chǔ)模型能力持續(xù)提升，應(yīng)用層競爭也出現(xiàn)新的分化：技術(shù)能力正在逐漸成為行業(yè)標(biāo)配，而對垂直場景的理解、行業(yè)知識積累以及服務(wù)能力，開始成為新的競爭焦點(diǎn)。

6月17日，美圖公司董事長吳欣鴻在接受包括《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者在內(nèi)的媒體記者采訪時(shí)，多次談及AI應(yīng)用的發(fā)展方向。

同時(shí)，一個(gè)更值得關(guān)注的行業(yè)信號正在浮現(xiàn)，AI應(yīng)用競爭正在進(jìn)入深水區(qū)，行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)正在從模型能力轉(zhuǎn)向任務(wù)完成能力，從能生成什么轉(zhuǎn)向能幫用戶完成什么。

用戶究竟愿意為什么買單？

近幾年，大模型行業(yè)經(jīng)歷了幾輪明顯演進(jìn)。2023年，行業(yè)關(guān)注的是模型能力：誰的參數(shù)更多、推理更強(qiáng)、生成效果更好。此后，競爭開始向Agent（智能體）遷移，越來越多AI應(yīng)用企業(yè)嘗試讓模型連接工具、調(diào)用系統(tǒng)，完成更加復(fù)雜的任務(wù)。進(jìn)入2026年，一個(gè)更加現(xiàn)實(shí)的問題擺在所有AI應(yīng)用公司面前，用戶究竟愿意為什么買單？

在6月17日舉行的“2026美圖影像節(jié)”上，吳欣鴻表示，過去，軟件更多扮演工具角色，用戶需要掌握復(fù)雜操作流程完成任務(wù)；進(jìn)入Copilot（輔助協(xié)同）階段后，AI開始提供輔助能力，但任務(wù)拆解、決策判斷仍主要由用戶完成；隨著Agent技術(shù)的發(fā)展，AI應(yīng)用已能夠理解用戶目標(biāo)、拆解任務(wù)并調(diào)用不同工具完成單項(xiàng)任務(wù)交付。

而未來，當(dāng)Agent Teams進(jìn)一步成熟后，AI應(yīng)用有望從輔助執(zhí)行走向全流程托管，用戶不再需要學(xué)習(xí)如何使用工具，而是直接獲得最終結(jié)果。答案越來越指向結(jié)果本身，這一轉(zhuǎn)變已經(jīng)在AI應(yīng)用產(chǎn)業(yè)發(fā)生。

在6月5日舉辦的騰訊云AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用大會上，騰訊集團(tuán)高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生表示，騰訊做AI始終堅(jiān)持以實(shí)用、好用、可規(guī)?；癁槟繕?biāo)，最核心的經(jīng)驗(yàn)就是扎根場景，真實(shí)場景里既有用戶需求，也有模型迭代最需要的數(shù)據(jù)。

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者注意到，相比打造一個(gè)能力更強(qiáng)的聊天機(jī)器人，越來越多大模型企業(yè)開始關(guān)注如何讓AI真正完成任務(wù)。

以千問為例，過去半年來，其陸續(xù)接入地圖、打車、購物、閃購等多個(gè)阿里巴巴的生態(tài)服務(wù)，并嘗試讓模型調(diào)用不同能力完成真實(shí)任務(wù)。從行業(yè)視角來看，這種探索的重點(diǎn)已經(jīng)不再是聊天能力，而是驗(yàn)證AI是否具備進(jìn)入真實(shí)生活場景的能力。

高考志愿填報(bào)便是其中一個(gè)典型案例。阿里巴巴千問事業(yè)群總裁吳嘉曾表示，這并不是臨時(shí)增加的場景，而是“AI辦事”能力的自然延伸。如果AI能夠在高壓、低容錯(cuò)的高考相關(guān)場景中完成任務(wù)，那么未來進(jìn)入更多復(fù)雜決策場景便具備了基礎(chǔ)。

路徑雖然不同，但背后的邏輯卻高度一致：用戶需要的并不是一個(gè)更聰明的模型，而是一個(gè)能夠替自己完成工作的系統(tǒng)。

對此，吳欣鴻也表示，過去，美圖更像是在打造工具，把功能開發(fā)出來交給用戶使用；但隨著模型能力的提升，用戶需求也發(fā)生了變化?！昂芏嘤脩裘鎸υ絹碓蕉嗟腁I工具已經(jīng)無所適從，也不愿意花時(shí)間去學(xué)習(xí)”，在他看來，用戶真正需要的并不是某個(gè)功能按鈕，而是最終成果。

垂直場景變得越來越重要

事實(shí)上，行業(yè)的變化正在重塑整個(gè)AI應(yīng)用。過去，無論是修圖軟件、視頻編輯軟件還是設(shè)計(jì)軟件，本質(zhì)上都是提供工具。用戶購買軟件后，需要自行完成后續(xù)工作；如今，越來越多AI應(yīng)用開始嘗試直接交付結(jié)果。

從這個(gè)角度看，AI應(yīng)用正在從軟件競爭走向解決方案競爭，吳欣鴻認(rèn)為，只有真正進(jìn)入服務(wù)交付環(huán)節(jié)，企業(yè)才能獲得最真實(shí)的用戶反饋，并進(jìn)一步推動產(chǎn)品和模型迭代，“如果不上場做，自己是沒有手感的?！?/p>

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者注意到，如果說過去幾年行業(yè)競爭的關(guān)鍵詞是模型，那么2026年起，垂直場景開始變得越來越重要。

過去幾年，隨著大模型能力的快速提升，外界一度擔(dān)心應(yīng)用層會被基礎(chǔ)模型吞噬，但從目前的發(fā)展情況來看，這種情況并未發(fā)生。相反，越來越多AI應(yīng)用公司開始把競爭重點(diǎn)放在行業(yè)知識和場景理解上。

對此，吳欣鴻指出，過去，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理往往依賴流量、增長模型以及數(shù)據(jù)分析推動產(chǎn)品發(fā)展。但在AI時(shí)代，僅靠這些已經(jīng)不夠了，因?yàn)槟Ｐ湍軌蚩焖購?fù)制功能，卻很難復(fù)制行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

吳欣鴻進(jìn)一步表示，公司過去復(fù)盤失敗項(xiàng)目時(shí)發(fā)現(xiàn)，很多項(xiàng)目的問題并非技術(shù)能力不足，而是項(xiàng)目負(fù)責(zé)人缺乏對影像行業(yè)的深刻理解。“項(xiàng)目和產(chǎn)品都重要，但其實(shí)人更重要，因?yàn)闄C(jī)會很多，真正稀缺的是對行業(yè)有深刻理解的人。”

隨著大模型能力逐漸開放，技術(shù)門檻不斷下降，越來越多垂直行業(yè)的從業(yè)者開始進(jìn)入AI創(chuàng)業(yè)賽道。吳欣鴻認(rèn)為，影像賽道依然存在大量創(chuàng)業(yè)機(jī)會，一個(gè)重要原因就在于場景足夠分散，“大模型很難把所有產(chǎn)品都服務(wù)好”。

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者了解到，從整個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，這種判斷并非孤例。一方面，基礎(chǔ)模型正在持續(xù)進(jìn)步；另一方面，用戶需求卻在持續(xù)細(xì)分，這些需求很難通過單一模型統(tǒng)一滿足。

吳欣鴻也表示，公司會持續(xù)關(guān)注基礎(chǔ)模型的發(fā)展，同時(shí)堅(jiān)持建設(shè)自身模型能力。原因在于，只有把長期積累的行業(yè)數(shù)據(jù)、美學(xué)資產(chǎn)以及專業(yè)經(jīng)驗(yàn)融入模型，才能形成真正差異化的競爭力。

如果說過去幾年，AI行業(yè)主要解決的是模型能做什么的問題。那么，接下來幾年，市場更關(guān)心的將是模型究竟能替用戶完成什么。而在這一過程中，決定AI應(yīng)用價(jià)值的，或許不再是參數(shù)規(guī)模，而是企業(yè)對于場景的理解深度，以及能否打通連接技術(shù)與商業(yè)價(jià)值之間的那條“最后一公里”。

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