人工智能产业正以2026年为节点，从过度炒作转向创造实际价值。 TechCrunch分析指出，企业不再仅展示未来可能性，而是需要证明具体的投资回报率（ROI）。随着投资者期望调整至现实水平，整个市场正在重塑。
这种转变背后有几个关键因素。首先，大规模语言模型的训练成本飙升，导致盲目投资减少。 MIT Technology Review报道称，企业正在从通用模型转向针对特定行业优化的小型模型。在制造业中，缺陷检测准确率已超过98%，医疗领域影像判读时间缩短了70%。金融业也通过贷款审批自动化将处理速度提高了3倍。现在，企业更关注“解决什么问题”，而不是“使用哪种AI”。为了降低云成本，端侧AI迅速崛起，而个人信息保护法规的加强，使得本地处理方式成为标准。
未来，人工智能市场将以可衡量的成果而非华丽的演示来评估。 Microsoft预测，从2026年下半年开始，超过50%的AI导入企业将提供明确的成本节约指标。在从简单自动化向决策辅助系统进化的过程中，人机协作模型将成为核心竞争力。技术本身的重要性降低，应用方式将决定成败。
常见问题
Q: 人工智能过度炒作为何减少？
A: 投资者要求证明实际收益，且训练成本急剧增加，导致盲目投资减少。企业现在已转向以可验证的成果为导向的开发方向。
Q: 以实用性为中心的人工智能的核心特征是什么？
A: 使用针对特定行业优化的小型模型，并采用降低云依赖性的端侧处理方式。必须设定可衡量投资回报率的明确目标。
Q: 哪些行业的变化最为显著？
A: 制造业的缺陷检测、医疗影像判读、金融贷款审批自动化等领域已出现定量成果。成本节约和处理速度提升得到验证的领域正在迅速扩张。