参考消息网1月4日报道　据英国《金融时报》网站1月2日报道，如果说2024年是生成式人工智能的“试验之年”，那么2025年便是其“落地之年”。大量企业与众多用户以各种新奇巧妙的方式应用这项技术。在部分场景中，用户发掘出了人工智能的高效用途。但在更多情况下，这项技术的局限性日益凸显，甚至造成令人尴尬的商业差错。

      因此，随着人工智能的实际可靠性与商业可行性受到严格审视，理性务实的评估将成为2026年的行业主旋律。尤其是，2026年人工智能领域的资本支出或突破5000亿美元。为了佐证这场投资热潮具有合理性，相关行业必须重点解答以下三个核心问题。

      首先，生成式人工智能是否已触及规模化扩张的天花板？早在2019年，人工智能研究员里奇·萨顿便撰写了题为《惨痛教训》的文章，指出构建更强大人工智能的最高效途径，无非是为深度学习模型投入更多数据与算力。此后，美国开放人工智能研究中心(OpenAI)等机构不断打造功能更强大、算力需求更高的模型，这一“规模化扩张理论”也因此得到了有力验证。

      但如今，包括萨顿在内的许多研究者认为，这一发展模式无论在字面意义还是引申意义上，都已“后继乏力”。这并非意味着人工智能的发展会陷入停滞，事实远非如此。但这确实意味着，人工智能企业必须向投资者证明，它们有能力编写更智能的算法，以及开拓更高效的研究路径。2026年我们将听到更多关于“神经符号人工智能”的讨论，这一领域试图将现有的数据驱动神经网络与基于规则的符号人工智能相融合。

      第二，随着人工智能技术日益商品化，行业领军企业能否探索出可行的商业模式？2025年，几乎所有与人工智能相关的企业估值均一路飙升，但未来企业间的差距将显著拉大。美国“字母表”公司、亚马逊、微软等科技巨头将继续凭借人工智能技术有效降低成本、优化已覆盖数十亿用户的现有服务。但对计划于今年开展重磅首次公开募股的OpenAI、Anthropic等新兴人工智能初创企业来说，它们仍需让投资者相信，其有能力维系并巩固自身业务的竞争力。

      第三，美国科技巨头将如何应对中国“开放权重人工智能模型”的崛起？一年前，中国杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司(DeepSeek)发布了一款高性能推理模型，其训练成本仅为美国同类主流模型的零头，震惊了整个人工智能行业。此后，中国所谓的“开放权重人工智能模型”凭借其适用场景更聚焦、成本更低、适应性更强的优势，迅速抢占市场份额。美国麻省理工学院与美国抱抱脸公司近期联合开展的一项研究显示，中国产开源模型已超越美国同类模型，占全球下载总量的17%。

      就连OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼也承认，公司将研发重心放在昂贵的专有闭源模型上，或许已“站在历史的错误一面”。不过，美国企业目前正通过发布更多开源模型，试图重夺市场主动权，成效如何尚未可知。

     人们对人工智能潜力的高度期待，在很大程度上是合理的。若应用得当，这项技术能够简化商业流程、提升生产效率以及加速科学发现。但在2026年，无论是用户还是投资者，都将学会辨别——哪些是真正创造价值的服务与企业，以及哪些是仅仅借人工智能热潮投机取巧的跟风者。（编译/邬眉）