我在 2026 年继续押注的 AI 技术方向#

过去一年，我明显感觉到一件事：AI 已经从“模型能力竞赛”，进入“系统工程竞赛”。

如果你问我 2026 年最该投入什么，我的答案不是“追最新参数规模”，而是下面四条主线。

1) 推理模型 + 工具调用，正在变成默认形态#

2025 年 4 月 16 日，OpenAI 发布了 o3 和 o4-mini。对我更关键的信号不是“又强了多少分”，而是模型与工具调用深度绑定这件事已经成为主流产品形态。

这意味着应用层的竞争点在变化：

• 不是单轮问答效果
• 而是多步推理、工具编排、状态管理、失败恢复

我今年做项目时，已经把“Agent 可靠性”当成一等公民：每个关键工具都要有超时、重试、幂等和审计日志，不再把它当 demo 逻辑。

2) 成本还在下探，应用爆发会继续往垂直场景走#

Stanford HAI 的《AI Index Report 2025》里有两个趋势我很认同：

• 训练成本继续抬升，但推理与使用成本在下降
• 企业侧落地从“试点”进入“有 ROI 约束的扩张”

我的体感是：通用聊天入口会更集中，但真正的增量价值会来自行业工作流。谁把模型塞进真实流程、把人机协作链路打磨到可控，谁就拿到长期优势。

3) 推理算力基础设施会决定产品上限#

NVIDIA 在 GTC 2025 发布 Blackwell Ultra（GB300 NVL72），并给出 2025 年下半年起逐步可用的节奏。对开发者来说，这个信号很直接：

• “test-time scaling”不是论文词汇，而是线上成本项
• 上下文长度、并发、延迟和预算，要一起算账

我现在评估架构时，会先问三个问题：

1. 这个能力要不要长链路推理？
2. 能不能用小模型 + 工具把 80% 请求吃掉？
3. 哪些请求必须升级到高成本模型，且可解释？

先把分层路由设计好，后面模型替换才不会伤筋动骨。

4) 合规不再是“上线后再补”，而是设计输入#

欧盟委员会给出的 AI Act 时间线非常清楚：2025 年开始部分要求生效，2026 年 8 月 2 日会进入新的执行阶段。无论你是否在欧盟市场，这件事都在影响全球产品要求。

我现在默认把这些能力前置：

• 数据来源与处理路径可追踪
• 模型版本与提示策略可审计
• 高风险场景有人类复核开关

工程上越早做，后面越不痛苦。

我自己的执行框架：2026 年只做“可复利”的事#

我给团队内部定了一个很朴素的判断标准：

• 能不能沉淀成可复用组件（检索、路由、评测、观测）？
• 失败一次后，系统能不能自动学到东西？
• 对业务指标的提升，能不能被稳定复现？

AI 的热点还会继续变，但真正有价值的项目，通常都长在工程纪律上。

如果你也在做 AI 应用，欢迎交流你们最近踩过的坑。我今年最想讨论的，不是“谁家榜单第一”，而是“谁把系统真正跑稳了”。

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参考信息：

• Stanford HAI, AI Index Report 2025
• OpenAI, Introducing OpenAI o3 and o4-mini（2025-04-16）
• NVIDIA, Blackwell Ultra AI Factory Platform（GTC 2025）
• European Commission, AI Act timeline