郭蓬红
AI商业科技
最近跟一位AI行业的千万年薪高管聊完，让我对2026年的AI行业格局有了更清晰的判断。先说结论：通用大模型形势已定，AI4S、多模态、推理芯片3个细分赛道还有爆发性机会。🌟一、为什么通用大模型的窗口关了？DeepSeek、Kimi、豆包，格局基本定了。截至2026年中，这几家占据了绝大部分市场份额与用户心智。产业链条很长，通用大模型只是基座，真正的结构性机会在周边——那些与大模型深度耦合、但还没被巨头垄断的细分赛道。这些赛道有几个共同特点：技术壁垒高，人才稀缺，跟实体产业结合紧密，业内人可以看到，它们正处于从0到1的爆发前夜。🌟三个正在起飞的赛道1、AI for Science：从数字世界进入物理世界简单说就是用AI做科研。但不是写论文、画图这些数字活儿，而是直接进入物理世界——材料研发、新药创制、生物制造、可控核聚变、气候预测。核心是打通“AI模型 ↔ 高通量实验 ↔ 科研大装置“的数据闭环。从假设生成、实验设计、结果分析到知识发现，实现自动化或半自动化。具体业态包括什么？AI驱动的技术软件，比如分子动力学模拟、第一性原理计算的AI加速版。自动化实验平台，结合机器人跟AI，24小时无人化高通量筛选。还有科研数据服务、科研算力服务、知识产权开发。黄仁勋在2024 GTC上把“大语言模型、具身智能、AI4S“并列为AI三大未来方向。上海国投专门设了基金，用“耐心资本“模式重仓AI4bio（生物）和AI4Material（材料）。AI4S本质上是AI从“数字内容生成“到“物理世界干预“的跃迁。大模型提供通用推理能力，AI4S在上面叠加领域知识——量子化学方程、蛋白质折叠规则，形成“通用底座+垂直科学引擎“的双层架构。💡它解决什么问题？如今全球科研投入持续增长，重大科学发现的速率却没跟上。“海量投入、极低产出“的矛盾越来越尖锐，AI4S有希望把科研效率提升几个数量级。比如传统新药研发平均10年以上，AI4S能把靶点发现、先导化合物优化压缩到2-3年；新材料、新能源的研发范式也在重构。更关键的是，在计算光刻、EDA工具、精密测量这些被国际巨头长期垄断的领域，AI+智能体架构提供了绕过“数十年人力积累“瓶颈的可能，提供了国产换道超车的战略机遇。（未完待续）
发布于 北京
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