<p>長達十年的信條認為更大的人工智能模型本質上更好已經崩潰。在經濟衝擊和嚴峻的物理限制的驅動下，人工智能行業迅速轉向效率、推理和專業化系統。IBM 表示，2026 年的重點不再是原始規模，而是運營智慧。</p>
<p>在過去十年中，人工智能行業遵循着一個簡單而殘酷的教義：更多的數據、更多的參數、更多的計算能力、更多的智能。實驗室之間競爭着宣佈參數數量，就像健美運動員在鏡子前展示肌肉一樣，僅僅為了訓練一個模型就消耗了小城市的電力。</p>
<p>那個時代已經結束。</p>
<p>這種轉變是突然而戲劇性的。在 2025 年 1 月，一家名為 DeepSeek 的中國公司發佈了一種模型，其訓練計算量僅為西方前沿系統的十分之一，卻達到了相同的效果。這一發現——算法的聰明才智可以替代粗暴的計算力量——使得 Nvidia 的股票在一天內暴跌了 17%。</p>
<p>信息很明確：你不需要一座大教堂。你需要一個更好的藍圖。</p>
<p>“如果讓我總結 2025 年的人工智能，我們停止了讓模型變得更大，而是開始讓它們變得更聰明，” 北卡羅來納大學肯納 - 弗拉格勒商學院的副教授 Seyed Emadi 説道。</p>
<p>定義 2026 年人工智能行業趨勢的智力轉變是向 “思考模型” 的轉變。實驗室不再將智能視為訓練期間固有的東西，而是專注於通過給予模型更多的推理時間，在運行時出現的系統，這一過程稱為推理時間計算。</p>
<p>舊模型像反射一樣工作：輸入進來，預測輸出。新的模型則是經過深思熟慮的。問一個難題，模型會暫停，檢查其邏輯，並從死衚衕中回溯。斯坦福大學的研究員 Gabriel Poesia 觀察到，模型在 “更長時間思考” 和 “在長時間思考期間無縫使用工具” 方面變得更好。</p>
<p>IBM 的研究員 Kush Varshney 確認了這一新共識：“你可以讓一個小型語言模型的表現達到甚至超過更大模型的水平。”</p>
<h2>約束的經濟學</h2>
<p>支撐這一轉變的商業現實很簡單：前沿人工智能的成本遠低於人們的預期。</p>
<p>這種民主化正在通過架構變化加速。新的熱門模式，專家混合（MoE），將輸入路由到專門的子網絡，而不是為每個查詢激活每個參數。這大大降低了每個查詢的計算成本。正如法學教授 Andrew Chin 所解釋的，“規模變成了需要管理的東西，而不僅僅是最大化的目標。”</p>
<p>進一步打開大門的是輕量級微調技術，如 LoRA，使得預算有限的研究人員能夠定製以前無法觸及的強大模型。規模的神學正在迅速讓位於適用性的務實主義。</p>
<p>但即使模型變得更聰明，它們仍然頑固地存在缺陷。自信的錯誤——幻覺——在特徵上發生了變化，但並沒有完全消失。可靠性仍然是核心挑戰。正如研究員 Poesia 所指出的，“即使成功率達到 99.9% 也不夠。” 在醫學或金融等領域，這樣的概率是不可接受的。</p>
<p>這一失敗率迫使行業優先考慮可追溯性和驗證。上下文窗口的進步（現在可達到一百萬個標記）和內置引用功能使模型能夠 “展示其工作過程”，將成功的衡量標準從原始流暢性轉向校準和交互的穩健性。</p>
<p>然而，行業面臨的最大挑戰不是技術上的，而是物理上的。三道牆正在逼近人工智能的淘金熱：</p>
<ul>
<li>1. 推理經濟學：推理模型每個查詢需要更多的計算。一個需要幾分鐘思考的模型無法以實時規模部署，造成了部署成本的硬上限。</li>
<li>2. 吉瓦：預計到 2030 年，全球數據中心的電力消耗將翻倍。瓶頸正從芯片供應轉向電廠的絕對缺乏。人工智能的碳足跡現在已無法忽視。</li>
<li>3. 監管：設計治理的壓力迫使黑箱時代的結束。部署越來越需要可審計和受限的行為。</li>
</ul>
<p>結果是一個快速分化的生態系統。佩斯大學的信息技術教授 David Sachs 看到兩種類型的模型正在出現：“大型的，我們可以做所有事情的模型，以及更專注的模型，如 Julius 或 Perplexity。”</p>
<p>前沿人工智能正在從一個以原始規模為定義的時代轉向一個以程序、約束和運營權衡為定義的時代。按照這個標準，人工智能終於成熟了。</p>

小馬智行-W

<p>人工智能行業正從優先考慮大型模型轉向關注效率和專業化系統。這一變化是由經濟和物理限制驅動的，強調操作智慧而非單純的規模。新模型優先考慮推理和推斷時間的計算，降低成本並實現普及化。面臨的挑戰包括可靠性、能耗和監管壓力。該行業正在朝着平衡程序和約束的模型發展，標誌着人工智能發展的成熟</p>

<p>The decade-long dogma that bigger AI models are inherently better has collapsed. Driven by economic shockwaves and hard physical constraints, the AI industry has pivoted sharply toward efficiency, reasoning, and specialized systems. IBM says the focus for 2026 is less on raw scale and more on operational wisdom.</p>
<div class="lb-trans"><p>長達十年的信條認為更大的人工智能模型本質上更好已經崩潰。在經濟衝擊和嚴峻的物理限制的驅動下，人工智能行業迅速轉向效率、推理和專業化系統。IBM 表示，2026 年的重點不再是原始規模，而是運營智慧。</p>
</div><p>For a decade, the AI industry operated under a simple, brutalist catechism: more data, more parameters, more computing power, more intelligence. Labs competed to announce parameter counts like bodybuilders flexing in a mirror, consuming the electrical output of small cities just to train a single model.</p>
<div class="lb-trans"><p>在過去十年中，人工智能行業遵循着一個簡單而殘酷的教義：更多的數據、更多的參數、更多的計算能力、更多的智能。實驗室之間競爭着宣佈參數數量，就像健美運動員在鏡子前展示肌肉一樣，僅僅為了訓練一個模型就消耗了小城市的電力。</p>
</div><p>That era is dead.</p>
<div class="lb-trans"><p>那個時代已經結束。</p>
</div><p>The pivot was sudden and dramatic. In January 2025, a Chinese company called DeepSeek released a model that matched Western frontier systems using roughly one-tenth the training compute. The revelation—that algorithmic cleverness could substitute for brute computational force—sent Nvidia stock tumbling 17% in a single day.</p>
<div class="lb-trans"><p>這種轉變是突然而戲劇性的。在 2025 年 1 月，一家名為 DeepSeek 的中國公司發佈了一種模型，其訓練計算量僅為西方前沿系統的十分之一，卻達到了相同的效果。這一發現——算法的聰明才智可以替代粗暴的計算力量——使得 Nvidia 的股票在一天內暴跌了 17%。</p>
</div><p>The message was clear: You didn’t need a cathedral. You needed a better blueprint.</p>
<div class="lb-trans"><p>信息很明確：你不需要一座大教堂。你需要一個更好的藍圖。</p>
</div><p>“If I had to summarize 2025 in AI, we stopped making models bigger and started making them wiser,” said Seyed Emadi, an Associate Professor at UNC Kenan-Flagler.</p>
<div class="lb-trans"><p>“如果讓我總結 2025 年的人工智能，我們停止了讓模型變得更大，而是開始讓它們變得更聰明，” 北卡羅來納大學肯納 - 弗拉格勒商學院的副教授 Seyed Emadi 説道。</p>
</div><p>The intellectual shift defining 2026 AI industry trends is the move toward “thinking models.” Instead of treating intelligence as something baked in during training, labs are now focusing on systems that emerge at runtime by giving the model more time to reason, a process called inference time compute.</p>
<div class="lb-trans"><p>定義 2026 年人工智能行業趨勢的智力轉變是向 “思考模型” 的轉變。實驗室不再將智能視為訓練期間固有的東西，而是專注於通過給予模型更多的推理時間，在運行時出現的系統，這一過程稱為推理時間計算。</p>
</div><p>The old models worked like reflexes: input in, prediction out. The new ones deliberate. Ask a hard question, and the model will pause, check its logic, and backtrack from dead ends. Gabriel Poesia, a researcher at Stanford, has observed models getting better at “thinking for longer periods of time” and “seamlessly using tools during long thinking periods.”</p>
<div class="lb-trans"><p>舊模型像反射一樣工作：輸入進來，預測輸出。新的模型則是經過深思熟慮的。問一個難題，模型會暫停，檢查其邏輯，並從死衚衕中回溯。斯坦福大學的研究員 Gabriel Poesia 觀察到，模型在 “更長時間思考” 和 “在長時間思考期間無縫使用工具” 方面變得更好。</p>
</div><p>Kush Varshney, an IBM Fellow, confirmed the new consensus: “You can get a small language model performing at the same level, or even better, than much larger models.”</p>
<div class="lb-trans"><p>IBM 的研究員 Kush Varshney 確認了這一新共識：“你可以讓一個小型語言模型的表現達到甚至超過更大模型的水平。”</p>
</div><h2>The Economics of Constraint</h2>
<div class="lb-trans"><h2>約束的經濟學</h2>
</div><p>The commercial reality underpinning this shift is simple: frontier AI turned out to be much cheaper than anyone thought.</p>
<div class="lb-trans"><p>支撐這一轉變的商業現實很簡單：前沿人工智能的成本遠低於人們的預期。</p>
</div><p>This democratization is being accelerated by architectural changes. The hot new pattern, Mixture of Experts (MoE), routes inputs to specialized subnetworks instead of activating every parameter for every query. This drastically reduces the computational cost per query. As Law Professor Andrew Chin explained, “Scale becomes something to manage, not merely to maximize.”</p>
<div class="lb-trans"><p>這種民主化正在通過架構變化加速。新的熱門模式，專家混合（MoE），將輸入路由到專門的子網絡，而不是為每個查詢激活每個參數。這大大降低了每個查詢的計算成本。正如法學教授 Andrew Chin 所解釋的，“規模變成了需要管理的東西，而不僅僅是最大化的目標。”</p>
</div><p>Further opening the gates are lightweight fine-tuning techniques like LoRA, which allow researchers with modest budgets to customize powerful models that were previously out of reach. The theology of scale is rapidly giving way to the pragmatism of fit-for-purpose.</p>
<div class="lb-trans"><p>進一步打開大門的是輕量級微調技術，如 LoRA，使得預算有限的研究人員能夠定製以前無法觸及的強大模型。規模的神學正在迅速讓位於適用性的務實主義。</p>
</div><p>But even as models get wiser, they remain stubbornly flawed. The confident mistake—the hallucination—has shifted in character but not vanished completely. Reliability remains the core challenge. As researcher Poesia noted, “Even succeeding 99.9% of the time is not enough.” In fields like medicine or finance, those odds are unacceptable.</p>
<div class="lb-trans"><p>但即使模型變得更聰明，它們仍然頑固地存在缺陷。自信的錯誤——幻覺——在特徵上發生了變化，但並沒有完全消失。可靠性仍然是核心挑戰。正如研究員 Poesia 所指出的，“即使成功率達到 99.9% 也不夠。” 在醫學或金融等領域，這樣的概率是不可接受的。</p>
</div><p>This failure rate is forcing the industry to prioritize traceability and verification. Advances in context windows (now up to a million tokens) and built-in citation features allow models to “show their work,” shifting the metric of success away from raw fluency toward calibration and interactional robustness.</p>
<div class="lb-trans"><p>這一失敗率迫使行業優先考慮可追溯性和驗證。上下文窗口的進步（現在可達到一百萬個標記）和內置引用功能使模型能夠 “展示其工作過程”，將成功的衡量標準從原始流暢性轉向校準和交互的穩健性。</p>
</div><p>The biggest challenge facing the industry, however, is not technical, but physical. Three walls are closing in on the AI gold rush:</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，行業面臨的最大挑戰不是技術上的，而是物理上的。三道牆正在逼近人工智能的淘金熱：</p>
</div><ul>
<li>1. Inference Economics: Reasoning models require more compute <em>per query</em>. A model that takes minutes to think cannot be deployed at real-time scale, creating a hard ceiling on deployment costs.</li>
<li>2. Gigawatts: Global data center electricity consumption is projected to more than double by 2030. The bottleneck is moving from chip availability to the sheer lack of power plants to plug them into. The carbon footprint of AI is now impossible to ignore.</li>
<li>3. Regulation: Governance-by-design pressures are forcing the end of the black box era. Deployments increasingly require auditable and bounded behavior.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>1. 推理經濟學：推理模型每個查詢需要更多的計算。一個需要幾分鐘思考的模型無法以實時規模部署，造成了部署成本的硬上限。</li>
<li>2. 吉瓦：預計到 2030 年，全球數據中心的電力消耗將翻倍。瓶頸正從芯片供應轉向電廠的絕對缺乏。人工智能的碳足跡現在已無法忽視。</li>
<li>3. 監管：設計治理的壓力迫使黑箱時代的結束。部署越來越需要可審計和受限的行為。</li>
</ul>
</div><p>The result is a rapidly differentiating ecosystem. David Sachs, a Professor of Information Technology at Pace University, sees two types of models emerging: “the large, we can do everything model, and the more focused ones like Julius or Perplexity.”</p>
<div class="lb-trans"><p>結果是一個快速分化的生態系統。佩斯大學的信息技術教授 David Sachs 看到兩種類型的模型正在出現：“大型的，我們可以做所有事情的模型，以及更專注的模型，如 Julius 或 Perplexity。”</p>
</div><p>Frontier AI is moving away from an era defined by raw scale toward one defined by procedures, constraints, and operational trade-offs. By that measure, AI is finally growing up.</p>
<div class="lb-trans"><p>前沿人工智能正在從一個以原始規模為定義的時代轉向一個以程序、約束和運營權衡為定義的時代。按照這個標準，人工智能終於成熟了。</p>
</div>

The AI Scale Race is Over: Efficiency Defines 2026 Industry Trends

- AI 模型的規模主義已被效率和專業化系統所取代。  
- DeepSeek 發佈的小規模模型顯示出算法聰明才智能取代計算能力。  
- 行業面臨推理經濟學、電力需求和監管壓力的多重挑戰。

人工智能規模競賽已結束：效率將定義 2026 年的行業趨勢