人工智能产业正以2026年为分界点，从过度宣传转向创造实际价值。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。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，导致盲目投资消失。MIT Technology Review报道，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，不良品检测准确率超过98%，医疗领域影像判读时间缩短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“使用什么AI”。为了降低云成本，端侧AI迅速崛起，并且由于个人信息保护法规的加强，本地处理方式已成为标准。
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导入企业将提出明确的成本节约指标。在从简单自动化发展为决策辅助系统的过程中，人机协作模型将成为核心竞争力。技术本身的重要性降低，应用方式决定成败的时代已经到来。
常见问题
Q: 为什么AI的过度宣传减少了？
A: 投资者要求证明实际收益，并且训练成本急剧增加，导致盲目投资减少。企业现在已将开发方向转向可验证的成果。
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: 制造业的不良品检测、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。已在成本节约和处理速度提升得到验证的领域开始扩散。