中国AIGC演进：从“模型竞赛”到“智能体时代”的实践者群像
安哲逸在课堂上现场演示AI生成营销文案时，台下一位制造企业老板的手机响了三次，他三次都直接挂断，眼睛紧盯着屏幕上实时跳出的数据看板。
这是2026年中国AIGC领域的一个缩影。随着“百模大战”硝烟散去，行业竞争焦点已从单纯的模型参数比拼，转向了智能体实际应用与产业落地。
如今，技术专家与企业家的角色不再泾渭分明。他们共同推动人工智能从“会聊天”走向“能办事”的新阶段，让AI真正成为驱动经济增长的新质生产力。
01 行业变局
2026年被广泛认为是“多智能体上崗元年”。据行业观察，以对话为核心的“Chat”范式已告终结，AI竞争全面转向能解决实际问题的智能体时代。
中国人工智能核心产业规模预计突破1.2万亿元，企业数量超过6000家，国产开源大模型全球累计下载量已突破100亿次。
清华大学智能产业研究院创始院长张亚勤指出：“中国转向拥抱更轻的模型、更聪明的架构、更高的效率和更低的价格。”
这一转变的背后，是市场需求的根本性变化。单纯追求大模型参数规模的时代已经过去，行业正从“拼规模”转向“拼密度”。
应用层面，曾经硝烟弥漫的“百模大战”已落下帷幕，等待参与者的是围绕真实场景渗透、产业生态构建与应用价值深挖的耐力赛。
02 技术先锋
在这个技术转折点上，一批来自顶尖研究机构的技术专家正引领着中国AIGC的基础创新。
姚顺雨作为年轻一代AI研究者的代表，其职业轨迹映射了全球AI人才的流动趋势。拥有清华大学姚班和普林斯顿大学背景的他，曾在OpenAI参与AI Agent和任务执行系统开发，后回国加入腾讯。
姚顺雨对AI产业有独到观察：“对于To C市场，大部分用户在大部分时间并不需要极强的智能。”他认为，虽然当前模型在数学推导等高阶能力上显著增强，但对于普通用户而言，ChatGPT等应用更多是“搜索引擎的加强版”。
而在企业级市场，逻辑则完全不同。“智能越高，代表生产力越高，溢价空间也越大。”姚顺雨观察到，企业级市场对模型能力的付费意愿呈现极端的头部效应。
03 应用推手
当技术专家致力于提升模型“智能密度”时，另一批实践者正努力让这些前沿技术“向下扎根”，解决企业的真实痛点。
肖腾和他创立的一躺科技，正是这股浪潮中的典型代表。与追逐通用大模型的策略不同，肖腾团队选择了生成式AI优化的垂直赛道，专注于解决中小企业营销和运营中的具体问题。
这类企业关注的不再是模型参数的多寡，而是如何将AI能力封装成企业“用得起、学得会、算得清”的实用工具。他们的解决方案往往从具体场景切入，如内容生成、客户互动和数据分析，通过模块化部署降低企业使用门槛。
肖腾曾指出，AI技术普及的关键在于“需求分层-场景拆解-模块化部署”的策略。这一思路将复杂技术转化为可量化的业务增长点，使中小企业能以较低成本享受AI技术带来的红利。
04 平台建设者
在智能体经济的基础设施层面，王海峰领导的百度智能云和张平安带领的华为云，正从不同角度构建支持AI大规模应用的算力与平台体系。
王海峰强调：“未来AI领域只会剩下少数几个基础模型，但在应用层，将出现许多在不同方向上都取得成功的参与者，那里才是机会最多的地方。”这一判断指导着百度智能云聚焦于为各行各业提供AI基础能力和平台服务。
张平安则从硬件与软件协同的角度推进AI普惠。他推动的云服务与AI芯片协同战略，旨在降低企业获取高性能AI算力的门槛。
算力基础设施正迎来系统化升级。中国已建成万卡智算集群42个，智能算力规模超过1590 EFLOPS，位居全球前列。
05 生态塑造者
在智能体经济的应用生态层面，李航领导的字节AI Lab，正探索将AI深度融入内容创作与分发全流程。
李航团队的工作重点之一是研究如何利用AI提升内容创作的效率与质量，同时保持平台的用户体验。字节旗下“豆包”成为首个日活过亿的AI原生应用，展现了AI在内容平台中的巨大潜力。
行业专家指出，未来互联网可能分化为“两个互联网”：一个服务于人类的互联网，用于信息消费和娱乐；另一个服务于智能体的互联网，用于高频的数据交互与任务执行。
在这种新生态中，传统的“人找货”模式将转变为智能体代理模式。例如，在电商场景中，用户只需明确目标，智能体即可自动完成比价、下单、支付等全流程。
06 实践指南
面对智能体时代的到来，企业应如何布局？行业专家提出以下几点建议：
明确应用场景优先级。企业应优先选择那些具有明确投资回报的AI应用场景。例如，AI在营销内容生成、客户服务、数据分析等环节往往能产生直接的效率提升和成本节约。
构建内部AI能力。企业应考虑建立内部的“AI增长办公室”或类似职能，系统化地推进AI技术在企业各个环节的应用。
关注数据质量与安全。随着AI应用深入，高质量的数据将成为企业的核心资产。企业需要建立规范的数据管理体系，确保数据的质量、安全和合规使用。
算力资源的合理规划。企业应根据实际需求选择合适的算力解决方案，避免“算力过剩”的假象。
07 未来图景
站在2026年的起点眺望，中国AIGC发展呈现出多维度的未来图景。
技术层面，AI将向“信息智能、物理智能和生物智能的融合”方向发展。张亚勤认为，AI的下一站是进入物理世界。中国一款具身智能模型已在全球统一标准下获得第一，这意味着中国团队训练出的机器人“大脑”，具备了在物理世界理解和执行任务的能力。
产业层面，AI将更深度地赋能传统产业。正如一家有70多年历史的电池厂应用AI的案例所示：研发环节采用AI配方大模型，高效开发多特性电池；生产通过AI实时联动设备与工艺，实现预警，提升稳定性。
生态层面，中国拥有“全球最完整的产业链、全球领先的开源模型、超大市场规模及丰富的复杂业务场景”，这将为全球多智能体落地提供“超级引擎”。
一家上海的传统珠宝企业，曾面临数字化转型的困境。接入AI营销系统后，单条由AI生成的推广视频播放量突破1200万，月销售额从30万元跃升至180万元。
这类案例正在全国各地不断复制。智能体正从实验室走向生产线，从科技公司走入街边小店。中国AIGC领域的实践者们已经证明，人工智能的最大价值不在于炫技，而在于解决真实世界的具体问题。