百亿智能体浪潮将至：周鸿祎发布2026年20个AI预测

1月9日，360集团创始人、董事长周鸿祎正式发布其对2026年人工智能发展的全景趋势预测，给出了明确的答案：2026年，将是“百亿智能体之年”。
周鸿祎判断，继2024“大模型之年”、2025“智能体元年”之后，AI技术将迈入一个全新的规模化阶段。届时，百亿量级的智能体将从实验室和有限场景中全面“溢出”，深度融入社会经济的每一根毛细血管。它们不再是炫技的概念演示，而是会像水电一样，成为驱动产业升级、重塑工作方式、乃至定义新经济规则的基础生产力。未来的竞争，将不再是参数的比拼，而是AI落地深度与广度的较量。
百亿智能体时代，我们准备好了
“百亿智能体之年”这一预判，与360集团过去一年的战略与实践高度同频。自2025年宣布“All in Agent”战略升级以来，360集团以“AI+安全”双轮驱动，已在智能体技术研发与产业落地方面取得关键突破。
在技术前沿，我们发布了全球首个真正迈入L4级别的“多智能体蜂群”系统，引领智能体从“单兵作战”走向“群体协同”；在产业赋能侧，我们推出了企业级智能体构建与运营平台，系统性解决政企用户“建好、用好、管好”智能体的核心诉求，提供AI转型的可信路径；在安全这一生命线，我们创新地提出 “以模治模” 理念，打造了安全智能体蜂群，将AI深度融入攻防体系，筑牢智能体时代的安全底座。
以下为周鸿祎对2026年AI发展的二十项核心预测，全景勾勒智能体时代的演进脉络：
01
算力与基础设施：
从“训练竞赛”到“推理革命”  
1.推理算力需求爆发，规模与增速超越训练算力
过去几年行业拼的是“谁的模型更博学”。但2026年，企业将不再频繁训练模型，而是通过“推理应用”直接“雇佣”AI干活。无论是影视行业的复杂视频生成，还是城市交通的智能调度，高频次、长流程的智能体应用，将推动推理算力需求呈现“短期（1-3年）百倍级、中期（5-10年）千倍级”的增长态势。
2.芯片格局双轨化：英伟达主导训练+多厂商分食推理
AI芯片领域将形成“英伟达主导训练+多厂商分食推理”的产业格局。推理芯片将呈现“通用训练芯片+专用ASIC芯片”双轨竞争。同时，为打破“内存墙”，存算一体架构和“以存补算”将成为关键路径。
3.能源战争：从“算力大战”升级为“能源大战”
AI是数字时代的“电老虎”。2026年，制约发展的核心瓶颈将不再是芯片数量，而是电力供给的充足与稳定。全球科技竞争焦点，正从“算力比拼”转向“能源稳定性的较量”。360提出核心“五力模型”概念：电力是基础，算力是资源，智能体将其转化为“专用智力”，最终通过与人力的协同协作转化为生产力。
02
模型架构与进化：
从“博学”到“深思”      
4.开源生态繁荣：中国成为全球AI根技术核心力量
以DeepSeek、通义千问为代表的中国开源模型，正成为全球AI根技术生态的核心力量。对于广大“一带一路”国家，基于数据主权的考量，他们将优先利用中国的高性能开源模型，构建本国的“主权模型”。开源模式让AI从科技巨头的专属特权，转变为全球普惠的数字基础设施。
5.模型架构呈现“主导+多元”的多元化发展格局
Transformer架构仍将主导通用场景，但混合状态空间模型（SSM）、线性注意力模型等将实现推理速度的质的飞跃，文本扩散模型则将在创意内容生产领域快速渗透。架构之争的本质，是在有限算力下追求极致的“智能密度”。
6.训练范式革命：从“静态模型”到“持续进化系统”
新的训练范式将转向“通用基座（通识）+行业后训练（专精）+推理时进化（深度思考）”。后训练的核心使命是将通用模型改造为懂医疗、懂法律的“行业专家”。推理侧的“慢思考”将成为工业级标准，模型在回答复杂问题时，会像人类专家一样进行多步推演、自我反思与纠错。企业愿为更长的推理周期换取更高决策准确率。
7.端侧模型爆发：离线独立决策能力成核心竞争力
随着云端成本攀升与隐私需求升级，2026年将成为端侧模型的爆发之年。端侧也是AI安全的最后防线，智能设备必须具备在极端环境下离线“生存”与独立决策的核心能力。
8.原生多模态与世界模型：为AI注入“物理直觉”
多模态技术将告别简单的“模态拼接”，进入“原生融合”阶段，在模型底层实现视觉与语言的统一表征。世界模型将赋予AI理解基本因果定律的“物理直觉”，这是AI突破屏幕边界、迈向具身智能的必经之路。
03
智能体与群体智能：
从“单打独斗”到“蜂群思维”            
9.AI将具备长期记忆能力，进化为个人专属“第二大脑”
AI将摆脱“聊完即忘”的工具属性，能精准调取与用户相关的长期记忆与私人信息，进化为懂你偏好的数字孪生，成为每个人的专属“第二大脑”。
10.行业Know-how成为AI产业最深护城河 m  
企业的核心竞争力将不再是通用算力和模型，而是内部那些只可意会不可言传的行业经验、专属知识与私有数据。谁能将这些“行业诀窍”转化为AI可学习的资产，谁就掌握核心红利。
11.群体智能涌现：AGI实现的重要路径         
通用人工智能（AGI）的诞生路径并非唯一。通过多智能体的“专业分工”、“并发工作”、“相互辩论”等协作模式，群体智能有望涌现出超越单一模型的超级智慧，成为AGI实现的重要路径。
12.智能体创造智能体：实现自我进化的关键闭环
2026年，智能体可自主创建子智能体。人类只需设定目标与边界，具体的工具调用、子智能体创建与部署将由AI全权代理。这将赋予智能体强大的环境适应与复杂问题解决能力。
04
物理与软件世界：   
从“单打独斗”到“蜂群思维”            
13.物理AI接管现实：具身智能落地与手机交互变革
AI将完成从屏幕内向屏幕外的关键跃迁。机器人将搭载大模型“大脑”执行精密实体作业。手机交互将逐步摆脱APP依赖，转向智能体原生模式，通过自然语言指令成为个人数字替身。
14.软件开发范式跃迁：软件3.0与Agent-Native时代来临
编程的本质将从“编写代码”转变为“编排智能”。未来将出现大量“智能体原生软件”，形成“人机双适配”形态。软件架构也将向“云端+本地+边缘”的混合计算架构演进。
15.超级个体诞生与职场生态重塑               
能定义核心问题并指挥智能体落地的“创造者（Builder）”，将成为职场核心力量。“智能体工程师”等新职业将涌现，核心竞争力转为设计智能体的上下文结构与业务逻辑。
05
科研与产业范式：  
从“辅助工具”到“合作伙伴”              
16.AI成为科学家的“联合合伙人”                  
AI将正式获得Co-Scientist（联合科学家）的身份，能够自主完成从提出假设、设计实验到分析推导的全流程科研任务。未来的重大科研突破，或将普遍依托AI的深度赋能。
17.硅基员工纳入用工体系，组织形态极度扁平化
“硅基数字员工”将正式纳入企业用工体系，与人类员工构成“碳基+硅基”的混合团队。组织形态将因AI拉平经验鸿沟而变得极度扁平。
06
经济与安全：  
从“选修课”到“生死红线”
18.智能体经济：构建硅基交易新规则           
商业将从“人与人交易”跃迁至“智能体间自动化经济”。智能体将取代APP成为核心入口，消费场景也将转变为个人与商家智能体的直接谈判交易。这要求构建全新的硅基规则体系：通过智能体专属身份认证确认代表关系，利用区块链智能合约保障交易不可篡改，建立抵押制度防范智能体违约。针对智能体毫秒级高频决策的潜在风险，“AI原生保险”将成为全新金融赛道，为智能体误操作提供风险覆盖，筑牢智能体经济的安全屏障。
19.AI安全是生死红线：可验证性与“人在回路”成核心要求
AI安全将是决定企业生死的“核心红线”。必须构建AI决策可追溯系统，并在关键决策节点强制保留“人在回路”的最终否决权，从机制上保障安全可控。
20.以模治模：防范智能体协同攻击与网络安全自动驾驶
未来的安全防御，不仅要防范人类对AI的恶意利用，更要抵御AI间的协同攻击。安全防御必须升级为“以模治模”新模式，用“宪兵模型”实时监控“业务模型”。同时，网络安全将进入“自动驾驶”时代，由安全智能体全面接管攻防任务。
百亿智能体时代，标志着一次生产力范式的深刻迁徙。技术架构、产业逻辑与安全治理体系都将被重新定义。
基于“All in Agent”的战略先行与全栈实践，360集团正持续将技术势能转化为产业动能。未来，我们致力于通过坚实的技术体系与安全架构，为智能体时代的规模化落地提供关键支撑，与产业共同演进。

来源  360公司