在科技史的演进中，有些转折点是悄无声息的。但2025年岁末，美国《连线》杂志的一篇头条报道，却给这种转折定下了响亮的基调。

《连线》是全球顶级科技媒体之一，《失控》作者凯文·凯利是该杂志创始主编。那篇文章名为：《再见，GPT-5。你好，千问 Qwen》。《连线》的视角转变极具象征意义。过去三年，全球科技媒体的镁光灯始终聚焦在OpenAI所代表的智力高点上。然而，到了2026年，这种单一的叙事逻辑失效了。

为什么强如GPT-5、Gemini 3，在2026年的产业语境下却显得有些“落寞”？

深层原因在于，AI产业已经走过了“造神”的初级阶段，正式进入了实用主义主导的实证时代。一个核心矛盾开始显现：通用大模型的智力提升正在进入边际效应递减期，而全球企业对于“低成本、定制化、私有化部署”的需求却在呈指数级爆发。

追赶 Benchmark 视为核心业务的公司，注定做不出下一代 AI

在2025年之前，全球大模型的竞争更像是一场数字奥林匹克。全行业的目光高度聚焦于 MMLU、GSM8K 或 HumanEval 等学术榜单，试图在小数点的博弈中定义领先地位。然而步入2026年，这场单纯的智力竞赛正悄然退场。即便如 GPT-5 这样在2025年横空出世、将快慢思考与幻觉控制推向新高度的顶级模型，也没能再引发往日那种狂热。学界与产业界表现出了一种前所未有的冷静。

正如 OpenAI 首席研究官 Mark Chen所言：“那些将追赶 Benchmark 视为核心业务的公司，注定做不出下一代 AI。” 虽然通过小幅更新能在几周内暂时领跑，但这会使组织陷入一种“短期反射”：被竞品的发布节奏、榜单的起伏以及外界的叙事牵着鼻子走，从而丧失对底层创新的定力。

产业界冷静的背后，是对 ROI（投入产出比） 的实实在在考量。AI 发展的“S型曲线”已从陡峭的爆发期步入增速放缓的平台期。单纯依靠堆叠参数和算力换取的边际性能提升，在复杂的工业场景中已难以转化为同等的商业回报。对于多数企业而言，为了追求最后 1% 的逻辑精度而支付数倍的部署成本，显然违背了基本的商业逻辑。

这种“务实主义”已直接转化为全球开发者的脚投票。Hugging Face 监测数据显示，2025年7月成为一个历史性拐点：中国开源模型的全球下载量份额首次反超美国，其中阿里巴巴的 千问 系列长期蝉联榜首。在第三方聚合 API 平台 OpenRouter 上，千问3 的调用量一度冲至全球第四。而就在一年前，千问 还仅次于 Llama 和 Mistral，位列全球开源第三。

全球生态重构，大教堂模式逐渐谢幕

2026年，全球AI生态正在上演一场足以载入史册的哲学对决：一方是坚守封闭、昂贵且追求极致完美的大教堂模式（以GPT为代表），另一方则是充满活力、快速进化且全面开放的集市模式（以千问为代表）。

早在二十多年前，埃里克·雷蒙德就在《大教堂与集市》中预言：少数精英在封闭环境下构建的宏伟建筑，终将被全球开发者共同浇筑的集市所取代。这一预言在 AI 领域沉寂二十年后，终于在 2025 年迎来了迟到的爆发。GPT-5 发布后的落寞，本质上源于其依然维持着大教堂式的孤傲——黑盒化的机制、高昂的 API 成本以及模糊的数据主权，让深处数字化转型深水区的企业开始退缩。

相比之下，千问所代表的开源力量正展现出一种生物进化般的生存韧性。这种韧性，连硅谷都开始感到焦虑。 Databricks联合创始人Andy Konwinski直言，当全球最顶尖的开发者不再围着OpenAI转，而是基于千问底座进行二次创作时，那种集体进化的复利效应太恐怖了。

当权利回归开发者，AI就不再是科技图腾，而是生产资料。 在2026年的NeurIPS顶会上，阿里千问拿下最佳论文，全场几百篇学术论文几乎清一色采用千问作为底座。全球AI的创新策源地，正在发生战略性漂移。

这种重构不仅影响了软件开发者，更直接重塑了算力与应用的分配逻辑。随着千问 API调用量稳居全球第四，它所构建的不再是一个孤立的API接口，而是一套覆盖了从云端算力调度到边缘侧设备执行的完整协议栈。

这一仗，千问不是在追赶，而是在完成一次对全球AI底层逻辑的隐形渗透。

2026主战场，AI在车间的最后一公里决定胜负

如果说AI的2025年还属于聊天机器人的“言语游戏”，那么2026年的胜负手则彻底从云端服务器转移到了工厂的车间、繁忙的码头以及每一个用户的口袋里。

这种跃迁最直观的体现，是 AI 与硬件逻辑的深度重塑。

在智能出行赛道，比亚迪等巨头早已不满足于只会讲笑话的语音助手，而是将 千问 作为车载系统的底层架构。从自动驾驶的决策辅助，到座舱全场景的交互闭环，AI 正成为汽车的新大脑。

在 Rokid 等 AR 眼镜的生态里，开发者利用千问对端侧算力的极致优化，让设备彻底摆脱了对云端算力的“脐带式依赖”。AI 不再是虚无缥缈的云端接口，而是真正能干脏活、累活的“实体生产力”。

国际巨头的动作，则从侧面揭示了一个半公开的秘密，技术栈正在发生隐形交替。

从英伟达的高性能算力调度方案，到 AI 搜索新贵 Perplexity 的底层逻辑，甚至 Airbnb 在处理全球海量非标住宿数据时，都不约而同地集成了千问的 API 或蒸馏版本。

这不是简单的商业采购，而是抗风险属性和协议适配性的胜利。甚至在硅谷圈子里，大家都在传：Meta 为了优化 Llama 的性能，正大量蒸馏千问 的技术精华。这意味着，中国开源模型已经从单纯的参与者，变成了底层标准的定义者。

吴恩达曾多次预言，AI 的真正红利，不在于通用大模型本身，而在于支撑数以万计垂直行业的能力底座。当汽车产业巨头、芯片巨头和AI搜索新规都选择了同一个底座上时。2026 年的产业主战场，其实已经提前完成了权力的交割。

2026，AI进入实证时代

我们正在亲历一个旧时代的落幕。那个由天价融资、算力参数和智力垄断堆砌起来的英雄史诗已经翻篇。取而代之的，是一个 AI 像电力一样无处不在、随手可得的平流层。

当潮水退去，那些能够穿过云端、扎根泥土的模型，最终成为了支撑起智能化时代的钢筋与骨架。2026，主战场见。（转载自Z Finance）