2026年将是企业多智能体上岗元年，AI Agent从单点提效转向全局优化。传统企业数智化转型需一把手驱动，与AI公司共创完成系统升级。AI终端将发展为"软件+硬件+模型"结合体，为创业者提供蓝海机会。建议AI创业者：to B找蓝海、to C避开大厂、布局AI终端快速迭代。
历经2025年一整年的飞速发展，AI Agent在B端的价值早已突破“降本增效”的浅层定位，进入驱动企业业务增长的阶段。
零一万物创始人兼CEO李开复总结，零一万物2025年的核心打法，就是聚焦少数“灯塔型”大客户做深度合作，通过独具特色的“一把手工程”帮企业伙伴用好AI的能力，协助其进行数智化转型升级，做大核心业务、做强关键指标。
经过一年沉淀，通过提炼行业技术专家的前沿研究与头部客户的创新实践，2026年1月5日，零一万物发布了中国企业智能体开年六大预判。
李开复表示，公司的核心目标是将零一万物打造成为技术产品领先、市场拓展迅速、具备良性造血能力与健康商业生态的卓越AI 2.0企业，打破AI 1.0难以盈利的“魔咒”。
以下为文章核心要点：
1.未来会有更多有意思的各行各业的应用出现，每一个to C应用都可能会被重写一次。
2.传统企业数智化转型升级必须是一把手驱动，携手AI公司共创，完成从技术到增长引擎的系统升级。
3.新时代的AI设备绝非单纯的硬件，而是“软件+硬件+模型”的结合体。
4.对未来AI创业公司有几点建议：一是to B领域一定要找到蓝海；二是走to C路线要避开大厂；三是布局AI终端要快速迭代。AI-First硬件刚开始起步，爆发性增长的几率或许是最高的。
以下为李开复自述（有删减）：
Agent在2025年迎来“推理Agent元年”，目前其最大价值集中在to B场景，原因在于Agent的推理成本仍较高，且响应耗时较长；相较而言，在B端的价值更容易得到认可。
对B端用户而言，这种“等待成本”是可接受的：比如等待5分钟生成一份PPT，或者10分钟输出一份战略规划，用户在这期间可以处理其他工作，且B端对Agent的付费意愿更强。
智能体的演进经历了三个阶段：从由人设计流程的“工作流Agent”，到具备任务规划能力的“推理Agent”，再到如今的“Multi-Agent多智能体”。
2026年将是多智能体上岗元年。零一万物认为，多智能体带来的变化是突破性的。真正的多智能体并非单智能体的叠加，而是深度嵌入企业组织与业务里的“智能管理系统”， AI从“单点提效”转向“全局优化”。这不仅是技术的跃迁，更是管理学和组织行为学的革新。
但在to C领域，即使是当下典型的to C 通用型Agent Manus，每月300美元的费用，不仅中国用户难以接受，对美国用户也属高价。不过to C赛道并非没有机会，其可能会朝着趣味化、全民化的方向发展。这一点，豆包就是很好的例子，虽然它的底层模型不是全球最优的，但它的用户体验很好，兼具娱乐属性与普适性，它比较适合中国市场的现阶段需求。我觉得未来会有更多有意思的各行各业的应用出现，每一个to C应用都可能会被重写一次。
未来，AI Agent将给整个to C领域带来全面革新，例如社交媒体不再只有人与人的互动，还有AI参与；每个人都可以制作自己喜爱的游戏进行娱乐；电商也会实现真正的“千人千面”；搜索也将升级为更精准的一个答案。这将是移动互联网之后又一次深刻的科技革命和产业革命。
在现有to C应用的AI升级中，大厂会占据主导地位。因为如今国内没有任何一家大厂不掌握大模型技术，它们能凭借既有流量和场景优势，用AI持续放大商业价值与营收。且在这一领域，中国市场的发展速度可能会超过美国。
这也意味着，to C领域的AI创业者需要更加谨慎。面对强势的大厂，创业者的核心机会在于找到那些大厂“看不到、看不起”的细分赛道，先做出成熟产品、站稳脚跟，再逐步滚动发展，当年“今日头条”不就是这么发展起来的吗？
to B领域的方法论
当前AI技术迭代速度极快，几乎按月度计算都有新突破，但传统企业在落地AI应用时面临部署难、应用难、定制难三大挑战，普遍需要专业技术支持。
零一万物的核心路线是聚焦to B战略，我们认为，传统企业数智化转型升级必须是一把手驱动，携手AI公司共创，完成从技术到增长引擎的系统升级。从降本转向增效，再到增长，AI Agent对企业来说价值是显性的，个人不一定愿意花大价钱买一个虚拟助手，但如果一个“超级员工”真能帮公司解决实际问题，企业会愿意付费。
目前零一万物已积累多个头部行业大客户，合作模式为零一万物的算法工程师带队入驻企业部署（万智）大模型平台，我或公司高管亲自参与，为企业定战略、帮助他们做战略开发，并通过访谈挖掘客户业务痛点，梳理和重塑完整价值链，进而找到快速提升的方法及长期目标，而零一万物的FDE（前线部署工程师）带队入驻企业，他们是一群既懂技术又懂业务，且能够与高管和一线员工坐在一起工作的先锋队，他们不仅把万智大模型平台带入企业，也会深度参与到企业的全局变革之战中。
从经营表现看，零一万物在2025年实现了数倍于2024年的营收增长，并计划在2026年进一步扩大增长规模。我们的目标清晰而坚定：将零一万物打造成为技术产品领先、市场拓展迅速、具备良性造血能力与健康商业生态的卓越AI 2.0企业，打破AI 1.0难以盈利的魔咒。
目前，我们正致力于构建一个健康的动态营收结构。海外市场作为高价值业务的重要一极，虽然项目数量相对较少，但项目具有体量大、盈利性强的突出特点；而国内市场是业务增长的基石，当前的关键在于聚焦“一把手”工程，深入企业客户决策层，撬动更多规模化订单，从而为整体增长提供坚实基础。同时我们也开展地方政府的产业智能化落地合作，通过to G、to B的模式赋能当地产业迈向智能化转型。
要获得企业用户的认可，就需要重点帮助企业提升核心业务，而不是边缘业务。如果只是“打边鼓”，就很容易陷入同质化竞争。但如果我们能深耕特定行业，形成独到的行业理解力，为企业创造真实的价值，情况就会完全不同。尽管国内大部分企业目前尚未习惯高价买软件，但只要解决方案能带来明确的业务增长，甚至帮企业找到新的商业可能性，我相信他们愿意为这种解决方案买单，不过这需要时间。
众所周知，国内几乎所有行业的竞争都更激烈，这主要来源于中国技术能力的普及与强大。因此，当大家还在“卷红海”时，我们要找到蓝海。
数字化是智能化的前提，更是AI变革的基础。从我们的角度，选择合作企业时，我们首先会选择已经完成数字化且愿意积极进行数智化升级的企业，否则双方的成本都太高了。若企业没有数字化基础，就很难得到AI红利。其次，我们倾向切入能快速实现创收的行业，如销售、金融等，当然我们不是只追求“快钱”，而是希望以此为吸引力，让企业尝到甜头，进而愿意推进更深度的合作。
AI 2.0时代的最优终端形态是什么
当前全球范围内，仅有少数企业愿意投入大量资源开发大模型，中美两国也形成了截然不同的发展路径。
美国走的是闭源模型路线，对外讲的故事是依靠海量算力训练顶尖模型，再赋能通用型应用，进而高价收费形成商业闭环。这种模式在付费能力与意愿较强的美国市场完全成立。而中国的主流大模型生态（字节豆包除外）以开源为主，大家不用花费太多算力，却能保持与美国同梯队水平，即便有差距，也仅在3~6个月内。
基于此，我觉得美国的大模型将成为未来的iPhone闭源的iOS，中国将成为未来的谷歌的开源安卓，最终双方都会胜出。美国模式可能赚取更高利润，而中国开源模式将拥有丰富的生态、覆盖更庞大的用户群体。
此外，我认为手机不是AI时代的最优终端形态，中国to C领域还藏着一个巨大机会，是一款全新的AI终端设备（AI Device）。如今这一趋势已十分清晰。
一款优秀的AI设备一定可以语音交互，语音本就是人类最愿意使用的交互方式。但手机的语音体验还不是最完美的，以现阶段完成度已经相当高的“豆包”举例，在使用过程中，用户仍需经历解锁屏幕、打开豆包、点击按钮再讲话，这一连串操作下来已经过去六七秒了。
真正语音驱动型的AI硬件终端，它应该永远开着，不需要用户手动唤醒，我刚命令完，它就可以响应我的需求。同时，它还得拥有无限存储记忆，能承载海量内容，更重要的是形态要越来越小巧便携，它可能是眼镜、手表、手环、戒指等形态。
在硬件领域，中国拥有特别大的优势，国内有卓越制造能力、完善供应链体系、强大成本优势，以及极快的迭代速度。比如一款AI眼镜，在中国可能三四个月就能完成多次迭代，最多五六个月即可落地；在海外，如Meta推出一款新款眼镜往往需要很长的周期。
值得注意的是，新时代的AI设备绝非单纯的硬件，而是“软件+硬件+模型”的结合体。上一代移动终端的标杆是iPhone，而新一代“AI-First”的终端设备，最有可能是中国发明、制造、推广和主导的品牌，这也将给到很多小创业公司机会。
总结来看，我对未来AI创业公司有几点建议：一是to B领域一定要找到蓝海；二是走to C路线要避开大厂；三是布局AI终端要快速迭代。AI-First硬件刚开始起步，爆发性增长的几率或许是最高的。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
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- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
