本文摘自《云棲戰(zhàn)略參考》，這本刊物由阿里云與鈦媒體聯(lián)合策劃。目的是為了把各個行業(yè)先行者的技術(shù)探索、業(yè)務(wù)實踐呈現(xiàn)出來，與思考同樣問題的“數(shù)智先行者”共同探討、碰撞，希望這些內(nèi)容能讓你有所啟發(fā)。

文/阿里云研究院

回望2025年，AI技術(shù)成果與行業(yè)實踐持續(xù)深化，我們在不確定性中尋找到了確定性的錨點。云計算已超越基礎(chǔ)資源供給，成為智能應(yīng)用落地的核心支持載體；大模型也已經(jīng)深入企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營全鏈路，展現(xiàn)出技術(shù)與產(chǎn)業(yè)融合的確定路徑。

展望2026年，行業(yè)發(fā)展的輪廓日益清晰。企業(yè)的核心任務(wù)，是以當(dāng)下已驗證的確定性，包括成熟的技術(shù)棧、清晰的商業(yè)模式與可衡量的投資回報，主動構(gòu)建并定義未來。本文旨在為企業(yè)提供一份兼具前瞻性與實操性的2026年行動參考，助力在AI發(fā)展迭代中聚焦價值、穩(wěn)健前行。

AI優(yōu)先，邁向AI原生的技術(shù)基座重構(gòu)

云計算發(fā)展的下一站，絕非簡單地將AI工作負(fù)載遷移上云。傳統(tǒng)云上掛AI的補丁模式，即在傳統(tǒng)通用計算架構(gòu)上簡單地疊加AI應(yīng)用，將難以支撐大模型時代對算力高吞吐、網(wǎng)絡(luò)低時延及存儲高并發(fā)的極致需求。我們正在見證一場從底層開始的架構(gòu)變革：云基礎(chǔ)設(shè)施正在向以AI優(yōu)先（AI-First）為設(shè)計邏輯的方向演進(jìn)，實現(xiàn)AI原生的技術(shù)基座重構(gòu)，構(gòu)建真正為AI任務(wù)而生的原生環(huán)境，實現(xiàn)性能、彈性與成本效率的全面提升。

IDC預(yù)測，到2027年，超過60%的企業(yè)將優(yōu)先選擇針對AI工作負(fù)載優(yōu)化的云基礎(chǔ)設(shè)施。在此趨勢下，異構(gòu)計算成為標(biāo)配，CPU、GPU、NPU、TPU等多元算力將通過統(tǒng)一調(diào)度平臺，形成可動態(tài)分配的資源池。以阿里云為代表的AI基礎(chǔ)設(shè)施廠商，依托開放芯片體系與高性能計算集群調(diào)度能力，實現(xiàn)萬卡級算力的高效協(xié)同與智能編排，支持訓(xùn)練、推理、微調(diào)等不同場景的精準(zhǔn)資源匹配，并結(jié)合綠色節(jié)能技術(shù)，正積極推動下一代可持續(xù)的AI算力基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建。

CXO啟示：評估并投資于為AI而生的基礎(chǔ)設(shè)施

對于企業(yè)的技術(shù)掌舵者而言，這不僅是技術(shù)選型的更迭，更是投資邏輯的重塑。企業(yè)CXO需要重新審視現(xiàn)有的技術(shù)底座，評估并投資于那些為AI而生的基礎(chǔ)設(shè)施，這是規(guī)?；渴鹬悄軕?yīng)用的前提。選擇技術(shù)合作伙伴時，應(yīng)重點考察其能否提供真正AI原生的高效異構(gòu)算力、大規(guī)模集群調(diào)度以及綠色液冷技術(shù)。這不再是一個成本中心的選擇題，而將直接決定未來AI項目的總擁有成本（TCO）與規(guī)模化落地的成功率。

從規(guī)模競賽到業(yè)務(wù)實效，大模型價值將理性回歸

過去三年間，大模型領(lǐng)域圍繞參數(shù)規(guī)模展開了激烈競賽，榜單分?jǐn)?shù)的刷新速度也令人目不暇接。隨著應(yīng)用探索的深入，2026年的競爭焦點將發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變：從單純追求參數(shù)的規(guī)模，轉(zhuǎn)向追求解決實際問題的精準(zhǔn)。大模型的價值評估體系將被重構(gòu)，核心指標(biāo)將從參數(shù)量轉(zhuǎn)向單位算力所產(chǎn)生的實際業(yè)務(wù)收益，其領(lǐng)先性也將體現(xiàn)在如何將通用能力轉(zhuǎn)化為特定場景下的業(yè)務(wù)實效與場景價值。

這或?qū)⑼苿宇I(lǐng)域特定模型（Domain-Specific Language Models, DSLM）的快速發(fā)展，相較于千億級的通用大模型，參數(shù)規(guī)模更小、但使用經(jīng)過深度治理的行業(yè)專有數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成的領(lǐng)域模型，往往能在如金融合規(guī)審查、醫(yī)療輔助診斷、法律文書撰寫等具體的業(yè)務(wù)場景中表現(xiàn)得更精準(zhǔn)、更高效，成本也更低。企業(yè)的私有數(shù)據(jù)、專有知識和工作流程，也將轉(zhuǎn)化為打造獨特競爭力的核心資產(chǎn)。

CXO啟示：構(gòu)建數(shù)據(jù)護(hù)城河，打造領(lǐng)域智能的專屬模型

企業(yè)在AI時代保持競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵在于構(gòu)建AIReady（AI就緒）的數(shù)據(jù)體系，并以此投資構(gòu)建領(lǐng)域?qū)倌Ｐ?。這要求企業(yè)將數(shù)據(jù)治理提升到戰(zhàn)略高度，建立從數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注到安全流通的閉環(huán)體系，并將數(shù)據(jù)治理與AI訓(xùn)練緊密結(jié)合，構(gòu)建高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)體系，為喂養(yǎng)領(lǐng)域模型提供高精度燃料。在此基礎(chǔ)上，利用企業(yè)獨有的數(shù)據(jù)、知識與流程，通過后訓(xùn)練等技術(shù)手段構(gòu)建參數(shù)規(guī)模適度、業(yè)務(wù)針對性強的領(lǐng)域特定模型，這不僅是將通用大模型能力轉(zhuǎn)化為不可復(fù)制的企業(yè)資產(chǎn)的關(guān)鍵一步，更是實現(xiàn)差異化競爭的必由之路。

AI原生開發(fā)平臺普及，智能編碼成為新生產(chǎn)力引擎

2026年，AI原生開發(fā)將從前沿概念逐漸走向普及。真正的AI原生開發(fā)，是以AI作為系統(tǒng)設(shè)計的底層邏輯，對企業(yè)的技術(shù)架構(gòu)與業(yè)務(wù)流程進(jìn)行根本性重構(gòu)。這將帶來開發(fā)范式的深刻變革，重心從編寫固定的程序代碼逐步轉(zhuǎn)向AI智能體的構(gòu)建與編排。IDC預(yù)測，到2026年，企業(yè)對AI智能體編排平臺的采用率將同比增長300%，在此趨勢下，AI開發(fā)平臺需要具備強大的任務(wù)編排、上下文記憶機制、工具和服務(wù)調(diào)用以及嚴(yán)密的安全保障能力。以阿里云百煉平臺為例，全面覆蓋需求分析、代碼生成、工具調(diào)用、智能調(diào)試等全鏈路開發(fā)環(huán)節(jié)，通過高低代碼雙引擎架構(gòu)，支持智能體從開發(fā)、部署到商業(yè)化運營的全流程，助力企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的智能化重塑。

伴隨著AI開發(fā)平臺能力的升級，智能編碼工具和平臺將進(jìn)一步釋放生產(chǎn)力。自然語言將逐漸取代特定的編程語法，成為人機交互與應(yīng)用構(gòu)建的核心語言。這一轉(zhuǎn)變首先解放了專業(yè)開發(fā)者，智能編碼工具和平臺的普及讓工程師從繁瑣的代碼編寫中抽身，轉(zhuǎn)而專注于更高維度的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與AI策略制定。更深遠(yuǎn)的變革在于開發(fā)門檻的降低，麥肯錫預(yù)測，到2026年，超過75%的低代碼/無代碼平臺用戶將來自業(yè)務(wù)部門或非技術(shù)崗位，這意味著業(yè)務(wù)人員不再是被動的需求提出者，而是能夠利用自然語言直接構(gòu)建和部署AI應(yīng)用的創(chuàng)造者。

CXO啟示：積極擁抱AI原生開發(fā)范式

在傳統(tǒng)軟件開發(fā)模式下，技術(shù)資源的稀缺性往往導(dǎo)致大量業(yè)務(wù)需求被迫積壓，企業(yè)創(chuàng)新受制于技術(shù)團隊的排期瓶頸。面對開發(fā)范式的重構(gòu)，企業(yè)決策層應(yīng)當(dāng)積極推動AI原生開發(fā)平臺與智能編碼工具的戰(zhàn)略性落地。一方面在技術(shù)選型上，優(yōu)先投資于具備全鏈路智能體編排能力與嚴(yán)密安全邊界的開發(fā)平臺，確保能夠支撐從規(guī)劃決策到工具調(diào)用的端到端業(yè)務(wù)閉環(huán)，以便在復(fù)雜業(yè)務(wù)場景中實現(xiàn)智能體的規(guī)?；涞?。與此同時，積極引入智能編碼工具和平臺，使專業(yè)技術(shù)團隊從繁瑣的代碼生產(chǎn)中釋放精力，提升應(yīng)用開發(fā)的效率，另一方面鼓勵業(yè)務(wù)專家利用低門檻的AI平臺和工具直接參與應(yīng)用開發(fā)，讓海量的長尾業(yè)務(wù)需求得以快速響應(yīng)與滿足，加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

跨越ROI鴻溝，構(gòu)建清晰的AI價值評估體系

雖然技術(shù)愿景令人振奮，但商業(yè)落地仍需務(wù)實。MIT在《生成式AI的鴻溝：2025年商業(yè)AI的現(xiàn)狀》報告中指出，95%的企業(yè)GenAI試點未能產(chǎn)生可衡量的商業(yè)回報。2026年，將是企業(yè)跨越這一鴻溝的關(guān)鍵之年。市場將不再為炫技的概念買單，只會為那些能顯著降本增效、創(chuàng)造新商業(yè)模式的實際效果付費。AI將正式告別能力展示的實驗階段，邁入商業(yè)閉環(huán)的實戰(zhàn)深水區(qū)。

在金融領(lǐng)域，AI的價值將超越客服問答、報告摘要、營銷文案，而深入到信貸審批、風(fēng)控建模、投研決策這些核心流程。在政企市場，能源電力行業(yè)通過綠色智算集群建設(shè)以及AI驅(qū)動的算電協(xié)同發(fā)展，保障能源安全與效率，教育科研領(lǐng)域則將借助AI加速基礎(chǔ)科學(xué)新發(fā)現(xiàn)與個性化教學(xué)模式的普及。汽車行業(yè)則聚焦于大模型驅(qū)動的智能駕駛和智能座艙，同時將AI能力嵌入從研發(fā)到售后的全生命周期。而在智能硬件領(lǐng)域，端側(cè)大模型將讓設(shè)備真正理解用戶意圖，從被動響應(yīng)進(jìn)化為主動服務(wù)，催生新一代自然交互的消費電子產(chǎn)品和智能終端。

CXO啟示：聚焦ROI，啟動價值優(yōu)先的AI路線圖

對于CXO而言，2026年的戰(zhàn)略核心必須聚焦于ROI，啟動價值優(yōu)先的AI路線圖：以業(yè)務(wù)價值為起點，以可衡量的KPI為終點。在啟動任何AI項目之前，必須建立清晰的價值評估體系，謹(jǐn)慎評估每一筆投入與業(yè)務(wù)核心指標(biāo)之間的直接聯(lián)系，例如收入增長、成本結(jié)構(gòu)優(yōu)化、客戶體驗提升、創(chuàng)新周期縮短等，放棄那些寬泛模糊的智能化口號，轉(zhuǎn)而設(shè)立具體、可衡量的AI價值KPI，優(yōu)先部署那些能直接優(yōu)化關(guān)鍵價值鏈或創(chuàng)造新收入模式的場景應(yīng)用，是企業(yè)在深水區(qū)航行的生存法則。

行動智能覺醒，AI長出“手和腳”

2026年，我們將看到AI真正長出“手和腳”，真正開啟重塑數(shù)字世界與物理世界的自主行動篇章。在數(shù)字世界，AI智能體將進(jìn)化為能夠自主規(guī)劃復(fù)雜任務(wù)并熟練調(diào)用各類工具的超級員工。它們不再需要人類一步步發(fā)出指令，而是能夠理解模糊的目標(biāo)，自主拆解任務(wù)，并在遇到問題時自我修正，從而完成任務(wù)閉環(huán)。而在物理世界，具身智能的持續(xù)突破將讓大模型學(xué)習(xí)并理解物理定律，使機器人、智能汽車、智能硬件等物理設(shè)備具備通用的操作邏輯，例如機器人將不再只能在受控的流水線上重復(fù)單一動作，而是能夠適應(yīng)非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境，在家庭、倉庫、醫(yī)院等復(fù)雜場景中與人類協(xié)同工作。這標(biāo)志著AI進(jìn)入了自主行動時代，它為企業(yè)開拓了前所未有的創(chuàng)新邊界。

CXO啟示：駕馭AI行動智能，拓展業(yè)務(wù)創(chuàng)新邊界

一方面，企業(yè)可推動智能體驅(qū)動的業(yè)務(wù)流程深度改造，評估可由智能體重構(gòu)的關(guān)鍵工作領(lǐng)域（如客服、研發(fā)、數(shù)據(jù)分析等）和核心業(yè)務(wù)流程（如供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)、客戶生命周期管理、IT運維等），規(guī)劃人機協(xié)作的工作模式。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建多智能體協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，并清晰定義這些Agent的角色以及它們之間的協(xié)作協(xié)議。這些舉措的目標(biāo)不是為了替代人，而是在關(guān)鍵環(huán)節(jié)實現(xiàn)數(shù)字員工的協(xié)同補位，打造7×24小時的業(yè)務(wù)持續(xù)運營能力。企業(yè)更需要認(rèn)識到，智能體只有與企業(yè)長期積累的遺留系統(tǒng)充分集成和協(xié)同，才能最大限度地釋放業(yè)務(wù)價值，因此，遺留系統(tǒng)的深度集成及其Agent化升級也是企業(yè)必須攻克的重要課題。

另一方面，對于制造、消費電子、物流、零售等實體行業(yè)，可將具身智能納入下一代產(chǎn)品與服務(wù)規(guī)劃中。無論是能自動適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的機器人，還是能提供個性化服務(wù)的智能終端，其核心競爭力都將從硬件性能本身，轉(zhuǎn)向內(nèi)置AI的感知、決策與執(zhí)行的一體化智能能力。

從擁有到融入，組織和人才將持續(xù)進(jìn)化

在AI原生時代，技術(shù)只是入場券，組織力才是決勝局。構(gòu)建一個AI就緒的組織，是每一位企業(yè)高管的重要議題。這不僅意味著先進(jìn)AI技術(shù)和工具的引入，更需要對工作流程、組織架構(gòu)、崗位職能及績效管理機制進(jìn)行系統(tǒng)性重構(gòu)。Gartner預(yù)測，到2026年底，40%的企業(yè)工作流將通過AI智能體增強或編排，這將驅(qū)動人機協(xié)同范式發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，人類員工的角色將從執(zhí)行者轉(zhuǎn)變?yōu)橹笓]者與審核者。相應(yīng)地，人才培養(yǎng)體系也需隨之進(jìn)化，從單純的操作技能培訓(xùn)，轉(zhuǎn)向培養(yǎng)AI訓(xùn)練師、提示詞工程師以及具備業(yè)務(wù)與技術(shù)融合能力的復(fù)合型人才。

CXO啟示：推動組織進(jìn)化，重塑組織DNA

高層管理者必須親自主導(dǎo)這場組織DNA的重塑，基于智能體改造或增強的工作流程，建立人機協(xié)作新模式，同時加強對于未來的組織架構(gòu)中數(shù)字員工的規(guī)劃與管理，這包括重新設(shè)計組織架構(gòu)與崗位職責(zé)、明確人機協(xié)作的邊界與協(xié)議、投資于全員AI素養(yǎng)與專項技能的提升計劃、建立與AI貢獻(xiàn)掛鉤的新的績效評估與激勵機制等。只有當(dāng)組織文化與人才技能完成同步進(jìn)化，技術(shù)的潛力才能被完全釋放，避免出現(xiàn)“一流工具、二流流程、三流效果”的困境。同時，必須在組織內(nèi)部培育一種包容失敗、鼓勵試驗的文化土壤，因為AI的應(yīng)用往往伴隨著試錯與迭代，只有建立起快速學(xué)習(xí)、持續(xù)進(jìn)化的組織基因，才能真正激活A(yù)I的潛力，避免因內(nèi)部文化抵觸而導(dǎo)致智能化升級的停滯。

全球本地化，以全球能力賦能本地智慧

在全球化深入發(fā)展的新階段，單一標(biāo)準(zhǔn)全球復(fù)制的模式已難以適應(yīng)，全球本地化（Glocal）正成為跨國經(jīng)營的關(guān)鍵戰(zhàn)略。2026年，面對日益復(fù)雜的地緣政治環(huán)境以及各國對數(shù)據(jù)主權(quán)、隱私合規(guī)與AI治理的嚴(yán)格監(jiān)管要求，主權(quán)AI（Sovereign AI）的需求將顯著增長，企業(yè)需在運用全球先進(jìn)技術(shù)能力的同時，尊重并滿足各地區(qū)差異化的合規(guī)與文化需求。

CXO啟示：構(gòu)建“統(tǒng)一底座+本地智慧”的合規(guī)與技術(shù)架構(gòu)

對于業(yè)務(wù)覆蓋多國市場的企業(yè)而言，構(gòu)建全球統(tǒng)一技術(shù)底座與本地化智慧相結(jié)合的架構(gòu)至關(guān)重要，企業(yè)需要評估并借助于那些具備全球一致安全合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)、同時在數(shù)據(jù)駐留和模型訓(xùn)練上支持本地化部署的全棧AI服務(wù)商。阿里云通過其全球基礎(chǔ)設(shè)施布局和符合多國規(guī)范的安全合規(guī)體系，為企業(yè)在不同區(qū)域提供穩(wěn)定可靠的技術(shù)基底，并支持基于本地數(shù)據(jù)開發(fā)的定制化模型與應(yīng)用部署。在此基礎(chǔ)上，企業(yè)應(yīng)充分賦能區(qū)域團隊，結(jié)合本地數(shù)據(jù)與文化，開發(fā)定制化產(chǎn)品與解決方案，實現(xiàn)全球能力與本地智慧的有機結(jié)合。這不僅是為了滿足合規(guī)與監(jiān)管要求，更是構(gòu)建區(qū)域差異化競爭力的必然選擇。

AI生態(tài)共建，技術(shù)協(xié)同與開源開放并行發(fā)展

未來的AI發(fā)展將超越單一技術(shù)指標(biāo)的競爭，全面轉(zhuǎn)向生態(tài)系統(tǒng)的綜合能力比拼。這意味著，開放協(xié)同的AI生態(tài)體系，將成為推動AI規(guī)模化落地的關(guān)鍵。在這一進(jìn)程中，技術(shù)協(xié)同與開源開放將并行發(fā)展，共同降低AI應(yīng)用門檻，加速產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。

一方面，領(lǐng)先的AI服務(wù)商正聯(lián)合產(chǎn)業(yè)鏈上下游，推動構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化、可兼容的技術(shù)協(xié)同架構(gòu)，通過軟硬件協(xié)同優(yōu)化實現(xiàn)異構(gòu)算力的高效管理，并提供多元化模型與應(yīng)用服務(wù)，為企業(yè)提供穩(wěn)定、可靠的全棧AI能力。另一方面，開源技術(shù)與社區(qū)將持續(xù)發(fā)揮其關(guān)鍵作用，以開放協(xié)作的方式推動技術(shù)迭代與生態(tài)繁榮，幫助企業(yè)和開發(fā)者以最優(yōu)成本獲得持續(xù)創(chuàng)新的能力。以阿里云為例，其通過與多方產(chǎn)業(yè)伙伴深度協(xié)作，共同構(gòu)建開放協(xié)同的軟硬件技術(shù)體系，推出覆蓋多尺寸、多模態(tài)的開源模型，并積極建設(shè)開發(fā)者社區(qū)，在推動AI技術(shù)普惠與產(chǎn)業(yè)生態(tài)共建方面開展了有益實踐。

CXO啟示：積極擁抱技術(shù)生態(tài)與開源紅利

CXO們當(dāng)下應(yīng)積極擁抱技術(shù)生態(tài)與開源紅利，并將其視為企業(yè)發(fā)展的核心杠桿。對于非基礎(chǔ)模型研發(fā)企業(yè)，最明智的策略是借力：全面評估并主動接入主流云廠商提供的關(guān)鍵技術(shù)接口與模型標(biāo)準(zhǔn)，通過一站式MaaS平臺，靈活地在開源與閉源模型之間進(jìn)行切換，以最小的投入獲得最前沿的技術(shù)紅利，并將自身專長轉(zhuǎn)化為生態(tài)內(nèi)的服務(wù)，創(chuàng)造新的增長點。

對于內(nèi)部研發(fā)，可以采用開源筑基+自研攻頂?shù)牟呗裕瞄_源的成熟模型快速搭建技術(shù)基座，針對高價值的核心業(yè)務(wù)和創(chuàng)新業(yè)務(wù)，則集中資源進(jìn)行私有數(shù)據(jù)的后訓(xùn)練或者直接調(diào)用頂尖閉源模型，不僅能大幅降低試錯成本，更能讓企業(yè)保持與全球技術(shù)水位的同步。

在開放合作中明確自身的生態(tài)位，將外部的通用能力轉(zhuǎn)化為內(nèi)部的業(yè)務(wù)增量，是每一位技術(shù)決策者應(yīng)具備的生態(tài)智慧。

結(jié)語

2026年，AI將更加深入地融入各行各業(yè)的應(yīng)用，同時更注重實效與價值。從基礎(chǔ)設(shè)施到開發(fā)范式，從業(yè)務(wù)創(chuàng)新到組織進(jìn)化，再到全球化和生態(tài)共建，每一步都蘊藏挑戰(zhàn)，也充滿機遇。對企業(yè)而言，應(yīng)以實際業(yè)務(wù)為牽引，以價值實現(xiàn)為導(dǎo)向，穩(wěn)步構(gòu)建技術(shù)能力、優(yōu)化組織體系、深化生態(tài)合作，主動規(guī)劃、系統(tǒng)推進(jìn)，在AI的發(fā)展浪潮中不做跟隨者，更成為方向的定義者與未來的塑造者。

本文摘自《云棲戰(zhàn)略參考》總第21期

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