## 快刀青衣：我对2026年AI的3个判断

你好，欢迎来到《得到精选》，我是李南南。

今天的内容来自于AI学习圈。回顾过去这一年，AI对很多人来说已经不只是工具了，有的人把它当成朋友，也有的人把它当成事业上的伙伴。那么，假如站在2025年年底，咱们展望未来的2026年，又会发现哪些关于AI的新的趋势呢？

关于这个问题，咱们就有请AI学习圈的主理人快刀青衣老师来展开说说。

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![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025122222/1896670905598302816/122222.jpeg)

你好，我是快刀青衣。

时间正在发生某种奇异的“折叠”。2025年初，DeepSeek席卷全球的那一刻，带来的震撼、讨论甚至恐慌，此刻回望，竟有一种恍若隔世的错觉。物理时间上，它不过是不到一年前的事；但在我们的体感里，那仿佛是上个时代的事情了。

为什么会有这种剧烈的“时间折叠感”？因为今年，AI有了一个巨大的角色转变，那就是已经从“会说话”变成了“会干活”的同事。

可能你觉得“会干活”这个词有点抽象。那我不妨先给你讲三个，发生在AI学习圈里的、一线落地的案例：

第一个故事，AI变成了一名“工厂质检员”。在卢无为同学服务的工厂里，它每天盯着流水线上数以万计的钢球——这些钢球最小的直径只有3.969毫米，缺陷是微米级的。过去，人工质检一小时只能检查300颗，而且容易疲劳、容易漏检。现在，AI用机器视觉做360度连拍，一小时能检测5万颗，是人工的100多倍，而且准确率稳定在95%左右。更关键的是，它实现了从抽检到全检的跨越，24小时不停工。

第二个故事，AI成了“电商设计师”。在夏心旸的实践里，AI解决了泳装产业带最头疼的两个难题：设计效率和拍摄成本。过去，一个设计师一个星期也出不了一张能过电商平台买手关的图，拍摄模特一年要花150万。现在，AI让设计师的出图效率提升了4到5倍，模特拍摄费用从150万降到了十几万、甚至几万，降幅超过90%。

第三个故事，AI化身为“自动化订单系统”。在沈龙翔的手中，它解决了农产品销售最崩溃的问题——时间压力。东山枇杷只有2周的保鲜期，过去人工处理订单，一天只能发40箱，而且经常出错。现在，AI自动处理订单，一天能发65箱，效率提升了63%，而且几乎零出错。最极限的案例是，上海客户早上下单，下午就收到货了。

你看，刚才这3个故事都说明了一件事：AI已经不再是一个只会聊天的实习生了，它成了一个能直接上手干活、能直接创造价值的老同事。

那么，2026年，AI这种会干活的能力会往哪个方向进化？

我的第一个判断是，技术层面，多模态会深入更多企业场景。

2025年，大家都在关注大模型的文字能力——谁的推理更强，谁的成本更低，谁的速度更快。但我觉得，2026年真正的突破，不会在文字层面，而是在多模态上。

什么是多模态？简单说，就是AI不只能读和写，还能看、听、说，生成图像、视频、音频。今年年底，Google发布的Gemini 3.0 Pro，就是一个典型代表。

举个例子。我们Get笔记在测试豆包的多模态语音识别模型时，如果用户语音输入，系统识别为“我喜欢流星”，这确实是概率最高的选择。但如果用户同时上传了一张图片，图片上是情景喜剧《家有儿女》里的角色刘星时，AI就能自动识别并修改刚才语音输入的内容，把“我喜欢流星”（流动的流）改成“我喜欢刘星”（那个叫刘星的角色）。

你看，这就是多模态的威力：它能同时理解多种信息，做出更准确的判断。那么，这种能力会如何改变企业的工作方式？

AI客服不仅能回答文字问题，还能看懂用户上传的图片（比如“我的产品坏了，你看这是什么问题”），听懂用户的语音（包括情绪和语气），然后用语音回复。培训不只能生成文字教材，还能生成视频课程，甚至能根据学员的学习进度，自动调整课程内容。设计不仅能写文案，还能直接生成海报、视频、动画。

这对你意味着什么？如果你在客服、培训、设计、营销这些领域工作，2026年你的工作方式可能会被重新定义。那些能够把“看、听、说”结合起来的AI工具，会成为你的新武器。现在，你就可以开始关注这些工具，提前做好准备。

好，刚才我们讲了，AI 的技术能力正在变得越来越强，它现在能看、能听、也能说了。这就带来一个特别关键的问题：如果未来，所有的企业都能用上同样强大的、来自外部大模型公司的 AI 技术，那么，拉开企业之间差距的，到底是什么？答案，不在于你用了哪个外部大模型，而在于你给这个大模型输入了什么独家的东西。这个东西，就是企业自己的数据。这就说到了我的第二个判断。

很多企业可能还没意识到，自己手里的数据，在AI时代会变得非常值钱。

过去，库里躺着的数据是“死”的。但在AI时代，这些数据就是“AI的燃料”。那些做过数据治理、积累了高质量数据的企业，会突然发现自己手里有一座金矿。

麦肯锡的调查显示，2025年，70%的AI潜在价值集中在研发、销售、制造、供应链这几个领域。为什么是这几个领域？因为这些领域积累了大量的业务数据，并且非常垂直和优质，是那些大模型厂商所无法获取的，这就是护城河。

举个例子，一家制造企业，如果积累了多年的生产、质检、设备运行的数据，那么用AI来做预测性维护、质量优化、供应链管理，效果会非常好。一家零售企业，如果积累了用户行为、销售、库存等相关数据，那么用AI来做精准营销、库存优化、需求预测，也会非常有效。

但关键是，这些数据必须是高质量的、结构化的、可用的。那些过去没有重视数据治理的企业，现在会发现自己的数据一团糟，根本没法用。而那些早早做了数据治理的企业，会在AI时代占据巨大优势。

这对你意味着什么？如果你在企业里负责数据相关的工作，现在是最好的时机。去梳理公司的数据资产，去做数据治理，去思考这些数据可以用AI解决什么问题。这可能会成为你职业生涯的一个转折点，也可能会成为公司第二曲线的起点。

我们聊了技术层面的判断，也聊了企业的数据。但技术和数据自己不会创造价值，最终还是得靠人。那么，究竟是怎么样的人，或者说，怎么样的组织形式，才能把这两样东西的威力发挥到最大？这就引出了我的第三个，也是离我们每个人最近的一个判断。

“一人公司”这个概念今年很火，很多人都在讨论，一个人借助AI，能不能做出一家公司。我的判断是：能，但不是最优解。

真正跑出来的，应该是2-3人组成的特战小分队。

我看到一组数据：31家团队规模小于50人、年营收超过500万美元的AI初创公司，平均员工数只有20人，人均年创收279万美元，大约是SaaS行业均值的10倍。

为什么不是一人公司？我给你讲个场景。

你是一个产品经理，用AI做了一个很牛的工具。但你不擅长推广，社交媒体发推文没人理，写文章阅读量也很少。产品再好，也没人用。

这就是一人公司的困境：AI确实降低了生产的门槛，但推广和营销的门槛反而提高了。在一个信息爆炸的时代，人人都能在AI的帮助下，做出一个产品。但如何让用户发现你？如何让用户信任你？如何让用户持续使用？这些问题，光靠AI是解决不了的，需要人来做。

所以，最理想的配置，是2-3个人的小团队：一个人负责产品和技术，一个人负责增长和营销，一个人负责运营和客服。这三个角色，构成了一个最小的“铁三角”。

而且，小团队有一个被低估的好处：决策快、转向快、没有内耗。大公司可能要开三个月的会，才能决定做不做一个功能，小团队可能三天就能上线测试。这种速度优势，在AI时代会变得越来越重要。

这对你意味着什么？如果你想创业，不要一个人单干，找1-2个靠谱的合伙人。如果你已经在创业，不要盲目扩张团队，保持精简，用AI提效。如果你在大公司工作，可以思考：我能不能在公司内部组建一支“特战小分队”，用小团队的方式做事？

好，三个判断说完了。你会发现，它们其实是一个完整的链条：AI从只会聊天到听说读写画样样精通，企业从拼技术到拼数据，个人从单打独斗到组建小分队。这三股力量交织在一起，正在改变我们所处的世界。

2026年，AI还会继续狂飙突进。但无论技术怎么变，有一点不会变：那些真正能用好AI的人，不是把AI当成替代品，而是把AI当成放大器。

新的一年，我会继续在得到AI学习圈里记录和观察。也希望你，能在AI时代找到自己的位置，做出自己的价值。

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好，内容听完了。在这里要特别提醒一句，现在AI学习圈正在开展两周年庆活动，产品原价399元，现在新用户加入只需要339元，而老同学续费只需要299元，优惠截止到2026年的1月30日。

假如你对这个产品感兴趣，那么在得到首页搜索“AI”，就能看到AI学习圈的订阅入口，推荐你现在加入。

好，以上就是今天的内容。《得到精选》，明天见。

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