本文摘自《云栖战略参考》，这本刊物由阿里云与钛媒体联合筹谋。目的是为了把各个行业先行者的技术探索、业务实践呈现出来，与思考同样问题的“数智先行者”共同探讨、碰撞，希望这些内容能让你有所启发。 回望2025年，AI技术成果与行业实践持续深化，我们在不确定性中寻找到了确定性的锚点。云计算已超出基础资源供给，成为智能应用落地的核心支持载体；大模型也已经深入企业生产经营全链路，展现出技术与财产融合的确定路径。 展望2026年，行业发展的轮廓日益清晰。企业的核心任务，是以当下已验证的确定性，包括成熟的技术栈、清晰的商业模式与可衡量的投资回报，主动构建并定义未来。本文旨在为企业提供一份兼具前瞻性与实操性的2026年行动参考，助力在AI发展迭代中聚焦价值、稳健前行。 云计算发展的下一站，绝非简单地将AI工作负载迁移上云。传统云上挂AI的补丁模式，即在传统通用计算架构上简单地叠加AI应用，将难以支撑大模型时代对算力高吞吐、网络低时延及存储高并发的极致需求。我们正在见证一场从底层开始的架构变革：云基础设施正在向以AI优先（AI-First）为设计逻辑的方向演进，实现AI原生的技术基座重构，构建真正为AI任务而生的原生环境，实现性能、弹性与成本效率的全面提升。 IDC预测，到2027年，跨越60%的企业将优先选择针对AI工作负载优化的云基础设施。在此趋势下，异构计算成为标配，CPU、GPU、NPU、TPU等多元算力将通过统一调度平台，形成可动态分配的资源池。以阿里云为代表的AI基础设施厂商，依托开放芯片体系与高性能计算集群调度能力，实现万卡级算力的高效协同与智能编排，支持训练、推理、微调等不同场景的精准资源匹配，并结合绿色节能技术，正积极推动下一代可持续的AI算力基础设施的构建。 对于企业的技术掌舵者而言，这不仅是技术选型的更迭，更是投资逻辑的重塑。企业CXO需要重新审视现有的技术底座，评估并投资于那些为AI而生的基础设施，这是规模化部署智能应用的前提。选择技术合作伙伴时，应重点考察其能否提供真正AI原生的高效异构算力、大规模集群调度以及绿色液冷技术。这不再是一个成本中心的选择题，而将直接决定未来AI项目的总拥有成本（TCO）与规模化落地的成功率。 过去三年间，大模型领域围绕参数规模展开了激烈竞赛，榜单分数的刷新速度也令人目不暇接。随着应用探索的深入，2026年的竞争焦点将发生根本性转变：从单纯追求参数的规模，转向追求解决实际问题的精准。大模型的价值评估体系将被重构，核心指标将从参数量转向单位算力所发生的实际业务收益，其领先性也将体现在如何将通用能力转化为特定场景下的业务实效与场景价值。 这或将推动领域特定模型（Domain-Specific Language Models, DSLM）的快速发展，相较于千亿级的通用大模型，参数规模更小、但使用经过深度治理的行业专有数据训练而成的领域模型，往往能在如金融合规审查、医疗辅助诊断、法律文书撰写等具体的业务场景中表现得更精准、更高效，成本也更低。企业的私有数据、专有知识和工作流程，也将转化为打造独特竞争力的核心资产。 企业在AI时代保持竞争优势的关键在于构建AIReady（AI就绪）的数据体系，并以此投资构建领域专属模型。这要求企业将数据治理提升到战略高度，建立从数据采集、清洗、标注到安全流通的闭环体系，并将数据治理与AI训练紧密结合，构建高质量、结构化的数据体系，为喂养领域模型提供高精度燃料。在此基础上，利用企业独有的数据、知识与流程，通过后训练等技术手段构建参数规模适度、业务针对性强的领域特定模型，这不仅是将通用大模型能力转化为不可复制的企业资产的关键一步，更是实现差别化竞争的必由之路。 2026年，AI原生开发将从前沿概念逐渐走向普及。真正的AI原生开发，是以AI作为系统设计的底层逻辑，对企业的技术架构与业务流程进行根本性重构。这将带来开发范式的深刻变革，重心从编写固定的程序代码逐步转向AI智能体的构建与编排。IDC预测，到2026年，企业对AI智能体编排平台的采用率将同比增长300%，在此趋势下，AI开发平台需要具备强大的任务编排、上下文记忆机制、工具和服务调用以及严密的安全保障能力。以阿里云百炼平台为例，全面覆盖需求分析、代码生成、工具调用、智能调试等全链路开发环节，通过高低代码双引擎架构，支持智能体从开发、部署到商业化运营的全流程，助力企业实现业务流程的智能化重塑。 伴随着AI开发平台能力的升级，智能编码工具和平台将进一步释放生产力。自然语言将逐渐取代特定的编程语法，成为人机交互与应用构建的核心语言。这一转变首先解放了专业开发者，智能编码工具和平台的普及让工程师从繁琐的代码编写中抽身，转而专注于更高维度的系统架构设计与AI策略制定。更深远的变革在于开发门槛的降低，麦肯锡预测，到2026年，跨越75%的低代码/无代码平台用户将来自业务部门或非技术岗位，这意味着业务人员不再是被动的需求提出者，而是能够利用自然语言直接构建和部署AI应用的创造者。 在传统软件开发模式下，技术资源的稀缺性往往导致大量业务需求被迫积压，企业创新受制于技术团队的排期瓶颈。面对开发范式的重构，企业决策层应当积极推动AI原生开发平台与智能编码工具的战略性落地。一方面在技术选型上，优先投资于具备全链路智能体编排能力与严密安全边界的开发平台，确保能够支撑从规划决策到工具调用的端到端业务闭环，以便在复杂业务场景中实现智能体的规模化落地。与此同时，积极引入智能编码工具和平台，使专业技术团队从繁琐的代码生产中释放精力，提升应用开发的效率，另一方面鼓励业务专家利用低门槛的AI平台和工具直接参与应用开发，让海量的长尾业务需求得以快速响应与满足，加速业务创新。 虽然技术愿景令人振奋，但商业落地仍需务实。MIT在《生成式AI的鸿沟：2025年商业AI的现状》报告中指出，95%的企业GenAI试点未能发生可衡量的商业回报。2026年，将是企业跨越这一鸿沟的关键之年。市场将不再为炫技的概念买单，只会为那些能显著降本增效、创造新商业模式的实际效果付费。AI将正式告别能力展示的实验阶段，迈入商业闭环的实战深水区。 在金融领域，AI的价值将超出客服问答、报告摘要、营销文案，而深入到信贷审批、风控建模、投研决策这些核心流程。在政企市场，能源电力行业通过绿色智算集群建设以及AI驱动的算电协同发展，保障能源安全与效率，教育科研领域则将借助AI加速基础科学新发现与个性化教学模式的普及。汽车行业则聚焦于大模型驱动的智能驾驶和智能座舱，同时将AI能力嵌入从研发到售后的全生命周期。而在智能硬件领域，端侧大模型将让设备真正理解用户意图，从被动响应进化为主动服务，催生新一代自然交互的消费电子产品和智能终端。 对于CXO而言，2026年的战略核心必须聚焦于ROI，启动价值优先的AI路线图：以业务价值为起点，以可衡量的KPI为终点。在启动任何AI项目之前，必须建立清晰的价值评估体系，谨慎评估每一笔投入与业务核心指标之间的直接联系，例如收入增长、成本结构优化、客户体验提升、创新周期缩短等，放弃那些宽泛模糊的智能化口号，转而设立具体、可衡量的AI价值KPI，优先部署那些能直接优化关键价值链或创造新收入模式的场景应用，是企业在深水区航行的生存法则。 2026年，我们将看到AI真正长出“手和脚”，真正开启重塑数字世界与物理世界的自主行动篇章。在数字世界，AI智能体将进化为能够自主规划复杂任务并熟练调用各类工具的超等员工。它们不再需要人类一步步发出指令，而是能够理解模糊的目标，自主拆解任务，并在遇到问题时自我修正，从而完成任务闭环。而在物理世界，具身智能的持续突破将让大模型学习并理解物理定律，使机器人、智能汽车、智能硬件等物理设备具备通用的操作逻辑，例如机器人将不再只能在受控的流水线上重复单一动作，而是能够适应非结构化的环境，在家庭、仓库、医院等复杂场景中与人类协同工作。这标志着AI进入了自主行动时代，它为企业开拓了前所未有的创新边界。 一方面，企业可推动智能体驱动的业务流程深度改造，评估可由智能体重构的关键工作领域（如客服、研发、数据分析等）和核心业务流程（如供应链协调、客户生命周期管理、IT运维等），规划人机协作的工作模式。在此基础上，构建多智能体协作网络，并清晰定义这些Agent的角色以及它们之间的协作协议。这些举措的目标不是为了替代人，而是在关键环节实现数字员工的协同补位，打造7×24小时的业务持续运营能力。企业更需要认识到，智能体只有与企业持久积累的遗留系统充分集成和协同，才能最大限度地释放业务价值，因此，遗留系统的深度集成及其Agent化升级也是企业必须攻克的重要课题。 另一方面，对于制造、消费电子、物流、零售等实体行业，可将具身智能纳入下一代产品与服务规划中。无论是能自动适应复杂环境的机器人，还是能提供个性化服务的智能终端，其核心竞争力都将从硬件性能本身，转向内置AI的感知、决策与执行的一体化智能能力。 在AI原生时代，技术只是入场券，组织力才是决胜局。构建一个AI就绪的组织，是每一位企业高管的重要议题。这不仅意味着先进AI技术和工具的引入，更需要对工作流程、组织架构、岗位职能及绩效管理机制进行系统性重构。Gartner预测，到2026年底，40%的企业工作流将通过AI智能体增强或编排，这将驱动人机协同范式发生根本性转变，人类员工的角色将从执行者转变为指挥者与审核者。相应地，人才培养体系也需随之进化，从单纯的操作技能培训，转向培养AI训练师、提示词工程师以及具备业务与技术融合能力的复合型人才。 高层管理者必须亲自主导这场组织DNA的重塑，基于智能体改造或增强的工作流程，建立人机协作新模式，同时加强对于未来的组织架构中数字员工的规划与管理，这包括重新设计组织架构与岗位职责、明确人机协作的边界与协议、投资于全员AI素养与专项技能的提升计划、建立与AI贡献挂钩的新的绩效评估与激励机制等。只有当组织文化与人才技能完成同步进化，技术的潜力才能被完全释放，避免出现“一流工具、二流流程、三流效果”的困境。同时，必须在组织内部培育一种包容失败、鼓励试验的文化土壤，因为AI的应用往往伴随着试错与迭代，只有建立起快速学习、持续进化的组织基因，才能真正激活AI的潜力，避免因内部文化抵触而导致智能化升级的停滞。 在全球化深入发展的新阶段，单一标准全球复制的模式已难以适应，全球本地化（Glocal）正成为跨国经营的关键战略。2026年，面对日益复杂的地缘政治环境以及各国对数据主权、隐私合规与AI治理的严格监管要求，主权AI（Sovereign AI）的需求将显著增长，企业需在运用全球先进技术能力的同时，尊重并满足各地区差别化的合规与文化需求。 对于业务覆盖多国市场的企业而言，构建全球统一技术底座与本地化智慧相结合的架构至关重要，企业需要评估并借助于那些具备全球一致安全合规标准、同时在数据驻留和模型训练上支持本地化部署的全栈AI服务商。阿里云通过其全球基础设施布局和符合多国规范的安全合规体系，为企业在不同区域提供稳定可靠的技术基底，并支持基于本地数据开发的定制化模型与应用部署。在此基础上，企业应充分赋能区域团队，结合本地数据与文化，开发定制化产品与解决方案，实现全球能力与本地智慧的有机结合。这不仅是为了满足合规与监管要求，更是构建区域差别化竞争力的必然选择。 未来的AI发展将超出单一技术指标的竞争，全面转向生态系统的综合能力比拼。这意味着，开放协同的AI生态体系，将成为推动AI规模化落地的关键。在这一进程中，技术协同与开源开放将并行发展，共同降低AI应用门槛，加速财产创新。 一方面，领先的AI服务商正联合财产链上下游，推动构建标准化、可兼容的技术协同架构，通过软硬件协同优化实现异构算力的高效管理，并提供多元化模型与应用服务，为企业提供稳定、可靠的全栈AI能力。另一方面，开源技术与社区将持续发挥其关键作用，以开放协作的方式推动技术迭代与生态繁荣，帮助企业和开发者以最优成本获得持续创新的能力。以阿里云为例，其通过与多方财产伙伴深度协作，共同构建开放协同的软硬件技术体系，推出覆盖多尺寸、多模态的开源模型，并积极建设开发者社区，在推动AI技术普惠与财产生态共建方面开展了有益实践。 CXO们当下应积极拥抱技术生态与开源红利，并将其视为企业发展的核心杠杆。对于非基础模型研发企业，最明智的策略是借力：全面评估并主动接入主流云厂商提供的关键技术接口与模型标准，通过一站式MaaS平台，灵活地在开源与闭源模型之间进行切换，以最小的投入获得最前沿的技术红利，并将自身专长转化为生态内的服务，创造新的增长点。 对于内部研发，可以采用开源筑基+自研攻顶的策略，利用开源的成熟模型快速搭建技术基座，针对高价值的核心业务和创新业务，则集中资源进行私有数据的后训练或者直接调用顶尖闭源模型，不仅能大幅降低试错成本，更能让企业保持与全球技术水位的同步。 2026年，AI将更加深入地融入各行各业的应用，同时更注重实效与价值。从基础设施到开发范式，从业务创新到组织进化，再到全球化和生态共建，每一步都蕴藏挑战，也充满机遇。对企业而言，应以实际业务为牵引，以价值实现为导向，稳步构建技术能力、优化组织体系、深化生态合作，主动规划、系统推进，在AI的发展浪潮中不做跟随者，更成为方向的定义者与未来的塑造者。