7月18日，2026世界人工智能大会（WAIC）热度不减，随着双休日到来，展馆内观众数量迎来高峰。《每日经济新闻》记者步入展馆后发现，往年占据“C位”的大模型参数对比墙消失了，取而代之的是运转中的机械臂、实时跳动的能耗数据屏，以及观众可以上手操作的民生AI（人工智能）终端。
可以看见，AI产业正在从“数字世界的模型竞赛”转向“实体场景的价值交付”。从底层算力底座、智能调度体系，到中层行业模型与智能体平台，再到终端具身机器人、民生服务AI、产业赋能方案，一条完整的落地闭环正在形成。
安永大中华区人工智能与数据咨询服务主管合伙人陈剑光在现场接受记者采访时表示，AI行业正在进入整合加速阶段，但不会简单演变为“大规模并购潮”，而会更多体现为围绕核心能力的战略性整合。“过去两年，AI行业经历了高速资本投入阶段，大量企业围绕模型、算法和应用进行布局。随着行业进入商业化验证阶段，市场正在从关注技术数量转向关注业务价值。”
WAIC展馆内观众数量迎来高峰 图片来源：每经记者 张梓桐 摄
民生渗透：从展台趣味测试到基层医疗诊室
从底层算力革新到民生场景普惠，再到多产业深度赋能，本届WAIC呈现的竞争格局已趋于清晰：技术、算力、场景、数据的闭环能力，正成为企业拉开差距的关键变量。
北电数智展台前观众络绎不绝。最热门的Agent（智能体）MBTI（一套全球流行的人格测评工具）趣味测试前排起长队——8道问答生成专属Agent角色卡片，“探索小助手”“灵感加速器”等标签让抽象的智能体变得可感。但热闹背后，更值得观察的是其城市AI服务底座的构建逻辑。
以医疗民生为例，记者在展区发现，一套AI家医助手正在演示基层健康服务的另一种可能：系统自动解读居民体检指标，生成健康建议，辅助医生梳理诊疗思路。
展区工作人员介绍，在AI介入前，大量基础信息整理和无效咨询占用了基层医生的主要精力，核心诊疗需求反而被忽视。现在，单名在线医护人员可支撑5000名至8000名居民的日常健康管理，咨询应答率超99%，响应时间压缩至一小时内。
从趣味测试到基层诊室，参展企业的展示逻辑暗合了一条产业规律：AI的民生价值不在于技术本身的复杂度，而在于能否嵌入真实的工作流并产生可量化的效率提升。
如果说民生场景解决的是“AI能服务谁”，那么产业赋能层回答的是“AI能改变什么”。
施耐德电气的展台给出了一个物理系统的答案。记者在现场了解到，针对数据中心高耗能痛点，其全栈AI节能方案通过数字孪生仿真、智能负载调控，实现算力与电力的精准匹配。EcoStruxure IMDC解决方案已落地秦能科技大同超级能源综合体算力园区，构建“算电协同”标杆。在工业领域，电力管理原生智能体实现设备智能诊断、主动维护，化工行业全生命周期AI方案助力企业实现“安稳长满优”运行，最高节能增效超过15%。
衔远科技则指向了另一个维度的重构——企业组织本身。
“AI竞争的第一阶段是模型能力之争，第二阶段是Agent应用之争。接下来的竞争更为关键且正在转向：企业能否把AI变成自己的智能引擎。”衔远科技现场工作人员告诉记者，AI发展的正确路径是在充分泛化的基础上，具备对任何领域深度专业化的能力。
在今年WAIC，衔远科技Leadeep AI领衔者全矩阵产品首创AI原生组织构建模式，展示ME数字分身、WE专家智团、MA组织进化引擎三层智能体系。据介绍，ME数字分身可无感沉淀企业经营数据，WE专家智团可搭建虚拟专家团队覆盖全经营场景，MA组织进化引擎则可自主优化业务SOP（标准作业程序）、淘汰无效流程。该方案已落地超过1000家企业，适配金融、制造等高合规行业。
从能源系统到企业组织，AI的渗透正在从“工具层”走向“架构层”。当内地AI产业的技术迭代与场景落地形成内循环，向外拓展的需求也随之浮现。
香港数码港连续第四年组团参展，今年率领6家本地科创企业亮相香港馆。香港数码港行政总裁郑松岩博士在现场接受记者采访时表示，依托全港最大AI超算中心，数码港持续推动“产业AI化、AI产业化”，借助香港“超级联系人”优势，助力内地与香港科创企业“拼船出海”。目前，数码港已汇聚超过500家AI及数据科学企业。
陈剑光告诉记者，从目前阶段来看，国内大模型产业正在从“技术能力验证期”进入“商业模式探索期”。
“我们认为，行业还没有完全跑通规模化、可持续盈利的成熟模式，但已经出现了一些积极信号：越来越多企业开始从单纯采购模型能力，转向围绕业务场景、流程重构和智能化运营寻求实际价值。”陈剑光表示，“当前最大的挑战，不是模型能力本身，而是如何把AI能力转化为可复制、可规模化的商业价值。”
底层重构：当算力开始以“Token”为单位重新组织
仅手掌大小的Agent Computer（智能体电脑）能驱动千亿参数大模型；24小时在线的本地“桌面AI助理”能一句话自动生成PPT；全息交互个人终端可以实时进行画面渲染，驱动一个可以持续对话的数字人……记者在后摩智能展台看到多款M50 Inside创新AI终端，让大模型从云端真正走向本地，端侧智能触手可及。
搭载后摩智能芯片的联想AI主机P7能驱动千亿参数大模型 图片来源：每经记者 张梓桐 摄
随着大模型从云端全面向端侧迁移，端侧AI迎来爆发式增长，各类终端设备逐步具备自主记忆、智能检索、逻辑推演、自主任务执行的全流程能力。行业普遍将2026年定义为端侧AI元年，AI PC（人工智能电脑）、智能服务机器人、边缘智能终端等产品加速落地商用场景。
当前，大模型参数规模持续扩容，但终端设备的体积、电池功耗、散热空间均存在刚性限制，算力、功耗、延时、部署等约束已然成为大模型规模化落地端侧的核心瓶颈，也让高算力、低功耗、易部署的大模型端边AI芯片成为产业刚需。
后摩智能现场工作人员告诉记者，针对行业痛点，后摩智能M50芯片依托存算一体架构，在10W功耗下实现160 TOPS单芯片算力，可流畅运行30B至120B参数量级大模型。M50彻底突破终端算力桎梏，在有限电池容量与散热条件下，充分满足端侧复杂的记忆存储、智能检索、逻辑推演等AI任务需求。即便多并发推理的高负载场景，也能全程保障低延迟、高稳定运行。
此外，在本届WAIC上，“Token（词元）工厂”成为多家企业共同指向的算力运营新范式，但实现路径各有侧重。
技术落地产业、赋能实体经济，是AI产业化发展的核心要义。记者在港交所上市企业范式智能展台观察到，公司今年的核心逻辑是“全栈覆盖”。
公司HAMi项目作为云原生计算基金会（CNCF）开源孵化标杆，推动异构算力统一调度标准化；ModelHub XC则瞄准国产算力适配，降低中小企业部署门槛。此外，范式首次展出了搭载PhanthyMotus通用具身Agent框架的机器人，实景演示类人感知与自主决策流程，同步开放的PhanthyMovie影视制作平台，则将AI能力延伸至内容创作全链路。
如果说范式智能在做“广”，PPIO（派欧云）则在“深”上做文章。同期举办的媒体沟通会上，PPIO正式发布Agentic Cloud定位与智能模型网关。PPIO联合创始人兼CEO（首席执行官）姚欣提出了一个值得玩味的公式：“Agent生产力=Token智能密度×Agent Loop时长。”
这意味着，衡量AI生产力的标准正在从“单次推理质量”转向“持续任务完成度”，前者决定AI能做多好，后者决定AI能做多久。
针对行业普遍存在的单模型适配性差、推理成本高的痛点，PPIO智能模型网关通过多专家模型交叉验证、智能任务分流、上下文压缩复用，实现“高质低价”。
现场数据显示，该网关可将AI智能水平提升20%，整体成本降低50%至60%，融合多模型推理后的性能可对标国际顶级模型，成本仅为其七分之一。截至2026年6月，PPIO日均Token调用量超过1.2万亿，同比增长超8倍。
“过去的云计算为人服务，而Agentic Cloud为AI自主运行而生。”姚欣表示。这一判断或许解释了为何算力厂商今年集体转向——其服务的对象正在从“使用AI的人”变成“AI本身”。
在陈剑光看来，未来资本市场评价AI企业，主要看三个标准。首先看商业化落地能力，即AI企业是否能够把技术能力转化为可持续收入，是否能够在真实业务场景中降低成本、提升效率，这是估值的核心基础。
其次看产业场景和数据壁垒。“未来竞争不会只是模型之间的竞争，而是模型能力、行业知识、企业数据和业务流程结合能力的竞争。真正有长期价值的企业，是能够深入产业、解决行业痛点的企业。”陈剑光表示。
最后看规模化价值创造能力。资本市场会越来越关注AI应用带来的实际回报，包括收入增长、生产效率提升、客户价值提升以及盈利能力，而不是单纯关注技术参数和市场热度。
2026年，AI产业似乎正站在一个关键节点。从民生普惠到工业硬核，从底层算力到组织进化，全产业链正在完成从“数字虚拟”到“实体落地”的跃迁。但跃迁之后，真正的考验或许才刚刚开始——当概念演示的泡沫被挤干，AI能否在日复一日的真实场景中持续创造价值，将决定这个产业周期的长度与厚度。
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