2026，AI真正的分水岭来了

用一条熟悉的结构，看懂今天的 AI 在做什么
如果把今天的 AI 技术拆开来看，其实更容易理解。可以用一套大家都很熟悉的软件结构来类比：操作系统、开发工具和应用软件。放到 AI 世界里，底层是 LLM，提供通用的语言、推理和生成能力，像是 AI 的“操作系统”；中间层是 Agent，负责把模型能力组织起来，调用工具、执行流程，相当于 AI 的“开发工具”；最上层才是具体的 AI 产品，它们面向真实用户，解决具体问题，决定 AI 是否真正有用。理解这一层结构，比单独讨论模型有多强，往往更重要。
当底层能力趋于稳定，变化开始向上移动
在 LLM 逐渐成为稳定基础能力之后，行业关注点正在明显上移。到 2026 年，通用大模型之间的差距仍然存在，但已经很难再带来颠覆性的体验变化。参数规模、推理速度、榜单排名，更多变成“工程优化问题”。真正开始拉开差距的，是模型如何被使用——垂直行业的大模型在快速构建，世界模型成为新的技术焦点，AI 不再只生成内容，而是尝试理解复杂系统并参与决策。这一阶段，能力的价值不再由模型本身决定，而由“场景”决定。

Agent 正是在这一阶段成为关键连接层

当模型能力足够稳定，却又无法直接解决复杂问题时，Agent 自然成为中间层的主角。2025 年，各类 Agent 工具和框架快速出现，它们的核心价值不在于更聪明，而在于更“会用”模型：拆解任务、调用工具、执行流程、形成闭环。但需要明确的是，Agent 本身并不是终点产品，它更像一层基础设施。真正决定价值的，依然是 Agent 被放进了什么场景、承担了什么职责，而不是它本身的形式。

AI 的竞争真正进入“垂直深度”阶段
当通用模型稳定、Agent 成为基础能力之后，AI 的竞争重心自然下沉到具体行业。到 2026 年，机会开始从“做一个更强的 AI”，转向“把 AI 做进一个更深的业务”。这条路不会更轻松，反而更难：面会更广，但每一个点都要求足够细、足够深、足够贴近真实流程。谁真正理解行业复杂性，谁才能把 AI 变成生产力，而不是概念。这也意味着，AI 真正的价值创造，开始发生在更具体、更长期的战场。
思考：
如果把时间定在 2026 年，你觉得 AI 的核心竞争力到底还在不在模型本身？

当通用 LLM 越来越像基础设施，Agent 逐渐变成标配能力，真正拉开差距的，是不是只剩下对行业的理解深度？

以及一个更现实的问题：对大多数普通人来说，继续追逐“更强的模型”，
和提前进入一个垂直行业深耕，哪一条路的确定性更高？