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ADMIN
2026年1月11日
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6 min read

2026年AI的范式革命:从「预测下一个词」到「预测整个世界」

智源研究院发布《2026十大AI技术趋势》,预测AI发展将从「预测下一个词」的语言学习范式,转向「预测下一个状态」的世界模型范式。NSP技术将开启人工智能从理解世界到操作世界的新阶段,具身智能、AI Agent、AI4S等方向将成为2026年的核心看点。

今天早上刷到智源研究院发布的《2026十大AI技术趋势》报告,读完之后说实话,内心挺震撼的。

这几年我们习惯了看各种大模型卷参数、卷算力、卷排行榜,好像AI的发展就是一场永无止境的数字游戏。但智源的这份报告直接点破了这场游戏的本质——我们正在经历一场真正的范式革命。

从「聊得来」到「看得懂」

还记得两年前GPT刚火起来的时候吗?那时候的兴奋点在于「天啊,它能和我聊这么多话题」。现在回想起来,那种兴奋其实有点幼稚。一个能侃侃而谈的AI,本质上还是在玩概率游戏——它只是在统计海量文本后,计算出下一个最可能出现的词是什么。

但智源的报告明确指出:这种「Next-Token Prediction」(预测下一个词)的时代正在走向终结。取而代之的是「Next-State Prediction」(预测下一个状态)——也就是NSP范式。

这听起来有点抽象,但想想人类是怎么认知世界的。我们不是通过背诵下一个出现的字来理解物理世界的,而是通过观察事物的状态变化、因果关系、时空连续性。AI要真正「理解」世界,也得走这条路。

世界模型:AGI的最后一块拼图?

报告中提到的「世界模型」让我想到一个问题:如果AI只是语言大师,它能成为AGI(通用人工智能)吗?答案显然是否定的。

智源去年发布的「悟界·Emu3.5」就挺有意思。这个模型不光能处理图像、文本、视频这些常规数据,关键是它能理解这些数据背后的物理规律——比如东西掉下来会往下走,水泼出去会散开。这些看似简单的现象,背后其实是复杂的时空关系建模。

当AI能预测「世界的下一个状态」时,它就不再只是在生成符号,而是在模拟现实。这对于具身智能来说至关重要——机器人要能在真实环境中工作,首先得能预测「如果我伸手去拿杯子,可能会发生什么」。

具身智能的「出清」时刻

说实话,具身智能这个概念被炒了好几年,但真正落地的场景少得可怜。实验室里那些会叠衣服、会做饭的机器人,离商业化还有十万八千里。

但报告提到一个很有意思的判断:2026年,具身智能将迎来「行业出清」。换句话说,那些靠概念融资的公司要被淘汰了,真正能解决问题的技术才会留下来。

我挺认同这个判断的。任何一个技术领域从炒作走向成熟,都会经历这么一个「去伪存真」的过程。2026年可能会是具身智能从PPT走向工厂车间的关键一年。

企业的「幻灭低谷期」与下半年的转折

报告中还提到一个让我深有共鸣的观点:企业级AI应用正在经历「幻灭低谷期」。

去年我接触了不少企业客户,他们普遍反映的问题就是:大模型听起来很厉害,但真要落地应用,数据清洗、模型微调、推理成本……一堆坑等着踩。试了一圈之后发现ROI(投资回报率)根本算不过来,自然就热情消退了。

但报告预测今年下半年会迎来转折。我觉得这很合理——泡沫挤掉了,活下来的才是真本事。那些能真正解决数据、成本问题的公司,会在下半年迎来真正的机会。

写在最后

看完这份报告,我最大的感受是:AI正在从「数字世界的玩具」变成「物理世界的工具」。这不是技术路线的小修小补,而是底层逻辑的彻底重构。

对于开发者来说,这既是挑战也是机遇。以前只要会用API就能蹭上AI的红利,未来可能需要更深的领域知识、更强的工程能力。但反过来想,门槛提高了,护城河也就更深了。

2026年的AI,可能不会像前两年那样每天都有「震惊」的大新闻,但那些默默发生的范式变革,才是真正值得关注的。从「预测下一个词」到「预测整个世界」——这句话,我会记住这一年。