以前的AI看图片，只能认出这是猫，那是狗。但是现在，AI开始理解我们这个真实世界是怎么运转的。这个技术叫多模た态世界模型。
简单说，就是AI不光能“看”，还能“脑补”。你给它一张桌子上有个杯子的照片。它看完，脑子里就能建一个这个杯子的3D模型。而且，它还知道物理规律。它明白这个杯子如果从桌子边上掉下去，会摔碎。它不会认为杯子会飘起来。
智源研究院的Emu3.5模型就在做这个事。这就是一个具体的例子。AI看到一个东西，就能预测接下来会发生什么。这跟单纯识别物体是两回事。
这个技术有什么用呢？比如做游戏。以后游戏里的山、河、建筑，可能AI看看概念图就自动建好了。而且光影效果、物体碰撞，都跟真的一样。再比如自动驾驶。车上的AI能预判，一个滚到马路上的皮球后面，很可能跟着一个小孩。它会提前减速。这就是因为它理解了“球”和“小孩”在现实世界里的关联。
多智能体系统：AI也搞团队合作
我们总觉得AI是一个超级大脑，单打独斗。但是，现在的AI开始组队干活了。这个叫多智能体系统。
你可以把它想成一个AI团队。团队里每个AI有自己的特长。有的会分析数据，有的会写东西，有的会做推理。以前它们之间没法好好沟通。现在有了统一的沟通标准，比如MCP、A2A这些协议。它们之间交流起来就顺畅了。
效果怎么样？一个AI单独干活，准确率可能是60%。但是，你让一群AI合作，互相配合，互相检查。准确率能做到接近100%。这个效率比人类团队高多了。
但是，这事也有风险。有个公司的四个AI，让它们互相聊天。结果它们聊进了一个死循环，谁也说服不了谁，就这么一直聊。聊了11天，最后账单来了，花了47000美元。所以，怎么管理这些AI团队，让它们好好干活而不是吵架，是个新问题。
AI科学家：AI自己做科研
这个趋势可能最让人意外。以前，我们让AI当助手，帮科学家查资料、处理数据。现在不一样了，AI要自己下场当科学家了。
美国有个“创世纪计划”。它的工作方式是这样的：
第一步，AI去读几百万篇科学论文，自己学习知识。
第二步，它根据学到的东西，自己提出一个新的、没人研究过的科学假设。
第三步，它自己设计一套实验流程，来验证这个假设是对是错。
第四步，它甚至能直接控制实验室里的设备，完成实验。
整个科学发现的过程，从提出问题到找到答案，AI自己全包了。国内也正在追赶，虽然基础模型还差点，但我们的工程师多。未来，很多科学突破，可能就是一个AI团队24小时不停地工作、试错得出的结果。
C端超级应用：一个APP管所有事
这个跟我们每个人的生活关系很大。你看看你的手机，是不是装了一堆APP。点外卖一个，打车一个，买东西又一个。来回切换很麻烦。未来的趋势是，一个APP就够了。
这就是C端超级应用。它的核心是一个聪明的AI助理。你不用再打开一个个APP操作。你只需要跟这个AI助理说一句话。
举个例子，你对手机说：“晚上七点半，帮我订个公司附近两人位的日料，再买两张九点的电影票，然后叫一辆车六点半来公司接我。” 以前这事你得打开三个APP，操作半天。现在，AI助理帮你一次性全办好。
这个趋势已经开始了。比如蚂蚁集团的“灵光”，上线6天下载量就200万。字节跳动的“豆包”，月活跃用户数已经是全球第二。以后大家抢的不是谁的APP装得多，而是谁家的AI助理更好用。
垂直赛道：做“小而美”的专家
所有公司都去做通用大模型，就像所有车都挤在一条高速上，肯定会堵车。有些聪明的公司就选择拐进一些小路，也就是垂直赛道。
它们不做那种什么都懂一点的“万金油”AI。它们只做一个特定领域的专家。比如，有个叫Nano Banana Pro的多模态模型。它专门处理一些很精细的工作。调用它一次的费用，比调用普通文本模型贵120倍。
但是，照样有很多人排队用。为什么？因为它解决的问题很具体，而且价值很高。比如，帮金融公司做风控，帮制药公司筛选药物分子，或者帮律师审核合同条款。这些工作，通用的AI干不好，必须得用这种专门训练过的“专家”AI。它们服务的客户虽然少，但每个客户花的钱都很多。这样也能赚大钱。
B端AI的“幻灭”与“反转”
说完了个人应用，再看看企业这边。企业用AI的情况，现在不太好。可以说，大部分都失败了。有个数据说，95%的企业AI项目最后都搞砸了。这个阶段叫“幻灭低谷期”。
很多公司老板一开始很激动，花了很多钱。结果发现，公司的业务数据太乱了，AI根本没法用。或者，做出来的AI系统，跟公司原来的工作流程对不上。最后搞出来的东西，还不如人工方便。
但是，这种情况快要变了。预计到2026年下半年，会有一个“V型反转”。转机在哪？在于统一标准。等行业内把数据格式、接口标准都统一之后。AI就能像一个标准零件一样，很方便地接到公司的系统里。那时候，AI在医疗、电信、制造这些行业里，就会真正派上用场，从一个概念变成一个工具。
合成数据：AI自己给自己“造粮食”
AI训练需要大量数据，就像人要吃饭一样。之前大家一直很担心一个问题：真实世界的高质量数据，差不多到2026年就要被AI用完了。到时候AI没东西学了怎么办？
结果AI自己解决了这个问题。它学会了“自己造粮食”，也就是合成数据。
它的工作原理是这样的。既然真实数据不够，AI就在电脑里建一个虚拟世界。然后在这个虚拟世界里，模拟出各种各样的情况，让另一个AI去学习。
英伟达公司的一个模型，就是这么干的。它训练用的数据，有98%都是AI自己造出来的。效果一样很好。理想汽车也是个好例子。他们训练自动驾驶，以前要靠测试车在真实马路上跑。跑一公里，收集数据的成本是5块钱。现在，他们主要用电脑模拟各种极端路况，比如暴雨天、深夜山路。成本直接从5块钱降到了5毛钱。省了90%的成本，效率还更高。
推理优化：使用AI的成本雪崩
最后这个趋势，决定了AI到底能普及到什么程度。就是使用AI的成本，正在飞快下降。这个使用成本，行话叫“推理成本”。
你可以这么理解。训练一个大模型，好比是建一座核电站，投资巨大，只有大公司玩得起。而推理，就是我们每个人每次用电时交的电费。如果电费很贵，大家就用不起。
过去18个月，这个“电费”降了多少？答案是，降低了280多倍。
这是一个很夸张的数字。它意味着，那些以前只有大公司服务器才能跑的顶级AI模型，很快，在你自己的个人电脑上就能跑了。甚至就是市面上的普通游戏显卡，一年后就能带得动今天最强的模型。
当成本不再是问题，就会有无数的程序员、小公司，甚至学生，都能用上最好的AI能力，去做各种各样的应用。到时候，AI就不再是少数公司的玩具，而是像我们现在用水用电一样方便和便宜。
