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最近半個月,全球AI圈又提速了。
算力層,企業(yè)大量投資買英偉達AI算力。最新數(shù)據(jù)顯示,Alphabet、亞馬遜、微軟和Meta四大科技巨頭2026年資本支出可能會再度增長,合計支出超過7200億美元,比原來的“上限”預判高出整整1025億美元。
模型層,智能紀元AGI基于Artificial Analysis時間順序進行梳理:過去10天內,全球AI龍頭們發(fā)布了10款AI基礎模型,其中80%來自中國企業(yè)。
- 4月20日:Kimi K2.6發(fā)布;Qwen3.6 27B系列模型測試結果陸續(xù)出來。
- 4月21日:螞蟻Ling 2.6 Flash模型發(fā)布;Qwen3.6 35B A3B推理和非推理模型開始在各大算力平臺測試;
- 4月23日:OpenAl GPT-5.5模型公布,小米Xiaomi MiMo-V2.5系列大模型正式開啟公測;騰訊混元Hy3-preview 推理模型發(fā)布;
- 4月24日:DeepSeek V4 Pro和DeepSeek V4 Flash系列模型發(fā)布;
- 4月28日:IBM Granite 4.1模型基準測試公布;小米Mimo-V2.5 Pro正式發(fā)布。
- 4月30日:Ling 2.6 -1T基礎模型正式開源;DeepSeek上線識圖模式開啟灰測。
就在5月2日,OpenAI CEO Sam Altman官宣,ChatGPT賬號可以直接登錄OpenClaw——GPT和“龍蝦”正式合體;而且,當紅編碼明星Codex也加入“寵物”方向。
目前來看,無論是Kimi K2.6,還是DeepSeek V4系列,顯示出今年基礎模型層最大的三個方向:Agent智能體、Coding編程能力、多模態(tài)和世界模型技術。
對于AI智能體熱潮,美的 AI 研究院算法資深專家汪華燦近期向智能紀元 AGI 表示,無論是真實物理數(shù)據(jù)還是世界模型,本質都是依靠數(shù)據(jù)飛輪實現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)模的持續(xù)擴容。隨著 2026 年 AI Coding 全面落地并賦能程序員提效,未來 AI 將從模型形態(tài)演進至 Agent 應用,逐步成為企業(yè)日常辦公的標配。
“未來會是人類和AI Agent共存的狀態(tài)。你可能不知道,對面到底是個人類,還是個 AI Agent。人要學會與 AI 共同協(xié)同,去創(chuàng)造更大的生產(chǎn)力。特別像我現(xiàn)在用AI Coding,當你享受過幾十倍的工作效率提升,不太能再接受一個很慢的速度往前推進的狀態(tài)。”汪華燦稱。
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AI企業(yè)一面燒錢、一面造智能體模型
今年中關村論壇期間,智譜CEO張鵬的一句話,點燃了未來12個月內AI領域的最關鍵的問題:
算力。
“不管是模型能力,還是智能體框架,確實都在顯著提升創(chuàng)造力和生產(chǎn)效率,很多場景下甚至可以帶來十倍級的效率提升。但前提是,大家得用得起,也用得上。不能因為算力不夠,用戶提了一個問題,結果模型想了半天還給不出答案,這顯然是不行的。”張鵬稱。
因此,對于AI模型行業(yè)來說,一方面,今年企業(yè)需要進一步增加算力投入。
另一面,模型逐漸進化,形成Vibe Coding+Agent+Model范疇,讓模型擁有編程和智能體能力。
先談算力投入。
今年4月29日,幾大AI科技巨頭迎來財報季。Alphabet、亞馬遜、微軟和Meta在同一時間窗口內集中發(fā)布財報,四家超出分析師預期。
其中,谷歌母公司Alphabet營收達到1099億美元,每股收益5.11美元,遠超華爾街預期的2.62美元;亞馬遜凈銷售額1815億美元,凈利潤303億美元,每股收益2.78美元,幾乎是預期的兩倍;微軟營收829億美元,同比增長18%;Meta凈利潤268億美元,同比接近翻倍。
根據(jù)財報顯示,Alphabet、亞馬遜、微軟和Meta四大科技巨頭2026年資本支出可能會再度增長,合計支出超過7200億美元,比原來的“上限”預判高出整整1025億美元。
其中,Meta是動作最直接:上調100億,把全年指引推到1250億至1450億美元,理由是組件漲價和額外數(shù)據(jù)中心成本;而微軟公司首次公布了截至 12 月底的支出預估值,與Alphabet 預期一致,為1900億美元。
Meta CEO馬克·扎克伯格周三在與分析師的電話會議上表示,“我們提高了今年的基礎設施資本支出預期。這主要是由于組件成本上漲,尤其是內存價格上漲。但我們自身以及整個行業(yè)所看到的種種跡象都讓我們對這項投資充滿信心。”
事實上,我們的模型現(xiàn)在正在真正轉向推理階段,而之所以會轉向推理階段,是因為需求正在爆發(fā),而且是十倍、百倍地爆發(fā)。
下面我們聊聊模型層。
這一輪AI龍蝦熱潮的背后,我們可以明顯發(fā)現(xiàn),算力是底層支撐能力,基礎模型則是承載Token生成與Agent智能能力的核心載體。
根據(jù)《全國數(shù)據(jù)資源調查報告(2025年)》,2025年,全國日均Tokens調用量從年初的超萬億增長到年末的100萬億,呈現(xiàn)指數(shù)級增長;全年Tokens累計調用量達到約21100萬億。
那么,Tokens的增長來源,無疑在于AI Coding和Agent應用。而這樣引發(fā)一個趨勢在于,智譜GLM-5.1系列、DeepSeek V4、Kimi K2.6等模型都為AI Coding和Agent做了針對性優(yōu)化。
例如,月之暗面Kimi發(fā)布并開源的Kimi K2.6模型,在通用Agent、代碼、視覺理解等綜合能力全面提升,在多個基準測試優(yōu)于或持平GPT-5.4、Claude Opus 4.6和Gemini 3.1 Pro等閉源模型。
Kimi K2.6長程編碼能力得到顯著提升,在測試中可不間斷編碼13小時,編寫或修改超過4000行代碼。同時大幅增強了Agent自主化執(zhí)行能力,由 K2.6 模型驅動的Agent集群架構迎來大升級,支持300個子Agent并行完成4000個協(xié)作步驟,實現(xiàn)更大規(guī)模的并行化。
針對高負載工作流與OpenClaw、Hermes Agent等主動式Agent框架,K2.6具備自動化任務處理能力,支持長達5天的持續(xù)自主運行。
而美的也在布局AI Coding與智能體技術。
近期,美的AI研究院公布了在AI底層能力方向的重要布局、面向編程場景的Code Agent核心框架:Sema Code。
通過將Agent核心引擎從具體產(chǎn)品形態(tài)中解耦,并以獨立核心庫的方式開放,Sema Code讓最頂尖的代碼智能體能力能夠像數(shù)據(jù)庫、云服務一樣,被靈活接入不同產(chǎn)品和業(yè)務場景,不僅可服務于研發(fā)提效,也具備向工業(yè)制造、智能家居等更廣泛場景延展的潛力。在這一底層架構支撐下,SemaClaw等應用形態(tài)也得以加快落地,可面向個人助手等方向形成實際應用,并進一步向家庭助手等更多貼近用戶生活的場景延展,推動AI能力從底層技術走向真實服務。
“美的的核心優(yōu)勢在于擁有豐富的應用場景,而AI技術的最終價值在于賦能場景、創(chuàng)造價值。”美的AI研究院算法資深專家汪華燦表示,目前美的AI應用的突破方向重點聚焦工業(yè)與智能家居場景,同時布局領域廣泛,并已取得顯著成效。
除了MevoX,汪華燦透露,自2025年起,美的依托“環(huán)境規(guī)模化”理念,構建了“數(shù)據(jù)飛輪”與仿真環(huán)境相結合的技術迭代閉環(huán),既通過真實環(huán)境數(shù)據(jù)積累優(yōu)化模型,也通過仿真環(huán)境生成復雜任務,構建專屬控制決策算法邏輯。
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向AI+轉型
4月29日晚,美的集團披露2026年一季報,實現(xiàn)營業(yè)總收入1316億元,歸母凈利潤127億元。
同時,股東更關心的是,2026年公司擬實施回購金額為65億元至130億元,回購的部分將100%用于注銷減少注冊資本。
值得注意的是,本季度業(yè)績中最引人關注的,無疑是美的集團加速向AI+全球性科技集團轉型,通過打造“家庭大腦”和“工廠大腦”兩大樞紐,在“智慧家居、智能制造、智慧辦公、行業(yè)賦能”四大核心業(yè)務場景全面深度應用AI賦能
而且,美的計劃未來三年投入超600億元用于前沿科研。
目前,美的集團已組建了一支超400人的AI研發(fā)團隊,每天有13000多個智能體在住宅、辦公、制造、醫(yī)療、倉儲、物流等多個場景運行。通過AI賦能,集團2025年全年提效超1500萬小時,節(jié)約各項成本達7億元。
今年一季度,美的集團發(fā)布家居領域首個自進化智能體MevoX,通過主動記憶、智能管理,實現(xiàn)全屋家電統(tǒng)一調度與最優(yōu)決策。
據(jù)介紹,美的構建了從底層筑基、中層賦能到上層落地的完整體系,讓智能家居從簡單的連接和控制,成長為具備強認知能力的空間系統(tǒng)。目前,美的已與華為、vivo、OPPO、榮耀等頭部手機廠商,以及比亞迪、蔚來、長安等核心車企達成深度互聯(lián),致力打造行業(yè)最深度互聯(lián)的操作體驗。
目前,美的已完成超150個品類家電的AI化布局,全品類超5億臺家電具備聯(lián)網(wǎng)能力,全球超1.4億臺智能家電聯(lián)網(wǎng),超1.5億智能用戶接入,構建起覆蓋空氣、用水、烹飪等六大系統(tǒng)的主動智能應用能力,實現(xiàn)了人車家互聯(lián)場景的深度落地。
汪華燦認為,美的在AI技術前瞻性研究方面處于行業(yè)前列,尤其是在具身機器人領域,作為早期布局者,積累了大量專利、論文等成果。這樣的探索,不僅體現(xiàn)了美的依托豐富產(chǎn)業(yè)場景推動AI技術落地轉化的能力,也為知識產(chǎn)權布局、技術成果沉淀和產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設提供了有力支撐,展現(xiàn)出美的以原創(chuàng)技術夯實“AI+”發(fā)展底座、賦能多元場景創(chuàng)新的前瞻布局。
美的集團董事長兼總裁方洪波曾表示,未來十年,中國將出現(xiàn)一大批真正科技領先的全球化企業(yè),美的要始終堅持圍繞“三個一代”研發(fā)體系,集中資源,聚焦核心關鍵項目,真正以用戶為中心,解決用戶需求,要敢于創(chuàng)新,做真正的創(chuàng)新。
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總結
美的早已不是傳統(tǒng)家電企業(yè),正從家電巨頭,穩(wěn)步蛻變?yōu)椤癆I+工業(yè)+家居”的科技全球化企業(yè)。
而且從業(yè)績角度來說,美的的收入利潤基礎穩(wěn)固,現(xiàn)金流造血能力極強,同時大手筆重倉 AI 前沿研發(fā),走技術自研+場景落地雙輪驅動路線。
未來美的發(fā)展趨勢,還是加速向AI轉型、提高利潤增長能力。
我這兩年持續(xù)跟進美的之后,大家會發(fā)現(xiàn)美的在AI層面的變化:
美的的對手永遠不是小米和格力,而是越來越像德國工業(yè)巨頭西門子。
即構建AI+工業(yè)智能體軟件生態(tài)。
正如西門子CEO博樂仁所言,AI 像當年的電力一樣具有變革性,甚至力量更為強大。它將改變我們的生活與工作、生產(chǎn)與消費,讓電網(wǎng)、城市,乃至整個經(jīng)濟體等龐大系統(tǒng),都更加靈活、自主和高效。我們已經(jīng)邁入工業(yè) AI 革命的時代。
實際上,當下全球基礎模型陷入扎堆競速,多數(shù)企業(yè)拼參數(shù)、拼基準跑分,也在拼算力基礎設施。
但和純AI科技公司相比,美的最大優(yōu)勢不是算法,而是數(shù)據(jù)和場景。
美的坐擁智能家居、樓宇科技、工業(yè)制造、機器人實體場景,搭建“真實環(huán)境數(shù)據(jù)+仿真訓練”的數(shù)據(jù)飛輪,能讓 AI 模型在真實物理世界持續(xù)迭代優(yōu)化。
這是純互聯(lián)網(wǎng)公司不具備的落地土壤。
而且,美的避開通用大模型紅海,選擇AI Coding+智能體+具身智能機器人三條務實路線。
從Sema Code、SemaClaw 到 MevoX,再到具身機器人的前瞻布局,美的沒有盲目跟風通用大模型的內卷競速,而是將 Agent 智能體與 AI Coding 能力深度融入自身研發(fā)、生產(chǎn)、智能家居全業(yè)務鏈條。
先實現(xiàn)內部降本提效,再向外開放輸出技術能力,商業(yè)化路徑清晰且落地扎實。
這種發(fā)展路徑,值得所有謀求AI轉型的實體企業(yè)借鑒深思。
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