別再迷信萬億參數！2026年你該關心的，是讓AI“乖乖干活”【深度】

抓住風口

本期要點：在CES展的第一線，如何觀察“行為智能”？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

明天，我們的CES展觀展團就要正式啟程了。

這次CES展，傳統消費電子產品不再是焦點，人形機器人、機械臂、AI眼鏡與耳機等隨身設備，以及多種AI芯片與邊緣計算芯片，將成為展臺主角。

但在踏入展館之前，我們都要先問自己一個問題：來到這兒，我究竟要看什么？否則，就很容易變成走馬觀花。

我們認為，此次觀展的主線無疑是行為智能，重點不應是萬億參數的通用大模型如何被集成到硬件設備上，而應觀察哪些公司正通過“積木式創新”構建壁壘，并向行為智能的形態演進。誰能率先把 AI變成可靠的勞動力，誰就有可能在下一階段重塑行業格局。

大行為模型

首先，還是要強調一點，2026年，我們將見證“內容智能”到“行為智能”的范式遷移。

最近，我們已多次討論行為智能的重要性，未來還會不斷提及這個話題，因為它是下一階段AI變革的關鍵詞。

過去三年，以ChatGPT等大語言模型（LLM）為代表的“內容智能”取得了突破性進展，我們都已見過了它寫詩、作畫、生成視頻和寫代碼的能力。

但當你試圖讓它幫你干點兒實事，比如以最佳的優惠券策略點個符合你口味的外賣，大語言模型的軟肋就暴露了。

因為它會搞不清楚你的真正喜好，會有幻覺，可能會給你訂錯餐，還一本正經地解釋，以讓你相信這是最優解。特別是，犯錯概率還不低。

請問，你還會讓AI來點外賣嗎？還不如自己動手更方便更放心吧。

客戶付了錢，就要解決實際問題，要獲得具體的結果。商業世界不接受大概率正確的建議，它需要的是盡可能正確且高效的執行。

因此，在前段時間的前哨大會上，我們提出，“大行為模型”（LBM）或將興起，承擔起執行的作用。

盡管在底層架構上，大行為模型與通用大語言模型可能同源，但大語言模型猜的是下一個最合適的詞，而大行為模型預測的是下一個最合理的動作。

大行為模型本質上仍是領域智能的一種，其目標在于保證任務執行的準確性與端側響應速度，而其訓練數據不再是文本，而是結構化的約束條件和動作序列。

以點外賣為例，大行為模型不需要知道美聯儲降息對股市有什么影響，它只需要熟悉各個外賣平臺的界面，理解菜品信息，更關鍵的是，要熟悉你的特征和喜好，能在預算、口味、時間的限定下，快速地制定操作計劃并完成任務。

因此，和通用大語言模型追求萬億參數不同，大行為模型反而要剔除掉與核心任務無關的數據，把AI的幻覺概率降到商業上可容忍的范圍，并將參數量壓縮至數十億甚至數億級別，從而可被部署于手機、機器人、智能眼鏡等終端設備。

這樣，即使沒有連接云端，AI也能在設備上運作，在降低延遲的同時還保障了數據隱私。只有少數更復雜、端側難以處理的任務，才會交由云端的大模型完成。

積木式創新

正因如此，我們更要指出的是，“積木式創新”恰恰是硬件公司在行為智能時代的破局之道。

要知道，目前大多數硬件廠商并不具備自研大語言模型或大行為模型的能力。同時，OpenAI或Anthropic等頂級AI公司都忙于通用大模型的競爭，也沒空為硬件公司或是某項任務專門開發模型。

因此，我們認為，硬件廠商更現實的路徑是，通過集成或調用現有AI大模型的接口，或與專注于行業落地的AI公司合作，讓設備獲得初步的自然語言交互與任務執行能力。

通過這種積木式創新的方式，硬件廠商得以讓產品快速進入真實使用場景，并開始系統地收集行為數據。

特別是，就像特斯拉通過“影子模式”對比人類駕駛行為，來優化FSD自動駕駛系統；在用戶對AI的行為進行糾錯時，就構成了對高價值行為數據的標注。

硬件公司及其合作的大模型公司開始系統性地收集、清洗這些行為數據，就可以利用開源模型架構進行訓練，獲得針對特定任務的私有大行為模型。

專屬模型將讓任務的執行更絲滑和準確，體驗也就更好，就能吸引更多用戶并產生更豐富的數據，進而讓模型變得更強，形成不斷加速的正向循環，讓先行者能在所處的專業領域獲得后來者難以逾越的數據與體驗優勢。

當然，也要補充一句，理論上，蘋果、小米、華為這類同時擁有硬件和算法研發能力的公司，在行為智能的布局上具有先天優勢。但關鍵問題是，它們是否清晰地將其視為核心戰略，并有意識地開始數據的積累和算法的迭代，從而在內部構建起緊密、高效的基于行為模型的業務模式。

最后，回到今天的主題，我想，有關CES觀展的建議也就非常明確了。

我們不要看硬件能否對答如流，而是看它的模型是否致力于執行某項具體任務。

我們不要看硬件上集成了多強大的模型，要看在理解行為和執行行為的操作中，代表手和眼的硬件，能否服從于代表大腦的行為模型。

我們不要看硬件廠商宣稱的智能水平，而要看硬件廠商和大模型公司的具體合作，看他們如何收集、清洗和使用數據，特別是有沒有將這些數據用于行為模型的訓練。這是判斷一家公司是否在認真布局行為智能的最直接標志。

同時，我們也要觀察芯片層是否開始為行為智能做了優化，是否有大模型公司在基于行為數據訓練針對專門任務的模型。一旦這些產業的基礎環節邁向成熟，大規模爆發就近在咫尺了。

從內容模型到行為模型，AI進入了商業價值爆發的第二階段，這也是中國有望反超、中國創業者不必遠渡重洋去美國創業的新階段。

在這個新階段，對需求的理解能力、對場景的把握能力和對任務的執行能力成為成功的關鍵。

通用模型的參數量不再是致勝關鍵，你不需要在各個方面都超越頂尖通用大模型，但必須在細分領域內，擁有執行更精準、體驗更流暢的大行為模型，才能在這一輪智能革命中構建起真正的護城河。

以上就是今天的內容，明天一早，我就將在CES展的創新現場，和中國的科技企業家們一同觀察和挖掘更多全球創新的前沿趨勢，后續我也將在科技特訓營中第一時間分享所見所思，如果你也感興趣，歡迎加入科技特訓營，和我一起，先人一步，領先一路！

王煜全要聞評論，我們明天見。

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“CES展前瞻”

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