小模型SLM爆发！2026跨境AI成本效率双提升！

当前，全球科技领域正经历着深刻的变革。人工智能（AI）作为核心驱动力之一，其发展路径和应用前景备受关注。如果说2025年是人工智能技术经历了一次“氛围检查”，即市场和行业对其初期热潮进行理性审视和评估的一年，那么我们有理由相信，2026年将是这项技术迈向实用化，真正落地生根的关键一年。届时，行业焦点将不再仅仅停留在构建规模更大、参数更多的语言模型，而是转向更具挑战性、更贴近实际应用的工作：如何让AI技术真正变得可用、好用。

在实践层面，这意味着一系列新的发展方向：包括在合适场景中部署更轻量、更专注的模型，将智能技术深度融入各类物理设备，以及精心设计能够与人类工作流程无缝衔接的智能系统。外媒采访的诸多专家普遍认为，2026年将是一个转型之年。这一年，我们或许将见证行业从追求模型的“暴力扩展”转向深入研究新颖的架构；从令人炫目的技术演示转向有针对性、更精准的实际部署；从承诺实现完全自主的智能代理，发展为能够真正赋能并提升人类工作效率的辅助工具。

可以说，人工智能的热潮尚未完全消退，但行业整体已开始回归理性，进入一个更加务实的发展阶段。

扩展定律：走向新的边界

回顾历史，2012年，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton共同发表的AlexNet论文，首次向世人展示了人工智能系统如何通过分析数百万张图片样本来“学习”识别物体。这种基于大量数据进行训练的方法，虽然计算成本高昂，但在图形处理器（GPU）技术的飞速发展下得以实现，为AI研究开启了新的篇章。随后的十年，AI科学家们投入大量精力，为各种特定任务开发出创新的架构。

这一趋势在2020年左右达到了一个高潮，当时OpenAI推出了GPT-3。这款模型以其惊人的规模，展示了一个颠覆性的发现：仅仅通过将模型规模扩大百倍，就能在无需明确指令的情况下，解锁如编程和推理等一系列能力。这标志着人工智能进入了一个由AI代理平台Workera首席执行官兼创始人Kian Katanforoosh所称的“扩展时代”。在这个时期，业界普遍相信，更多的计算资源、更庞大的数据集以及更大规模的Transformer模型，将不可避免地推动AI实现下一个重大突破。

然而，进入2025年，许多研究人员开始意识到，人工智能行业可能正逐渐触及“扩展定律”的极限。这意味着，单纯依靠增加模型规模来获得性能提升的边际效益正在递减，行业或许需要再次转向基础研究，探索新的技术范式。Meta公司前首席AI科学家Yann LeCun长期以来一直对过度依赖模型扩展持保留态度，他强调了开发更优越、更高效架构的必要性。Sutskever也在近期的一次外媒采访中指出，当前主流模型的发展已经趋于平稳，预训练结果的提升速度明显放缓，这清晰地表明，新的思路和方法迫在眉睫。

Katanforoosh对此表示：“我认为在未来五年内，我们很有可能会找到一种比当前Transformer架构有显著改进的新架构。”他进一步强调：“如果我们不能在架构层面取得突破，那么我们便无法期望模型在性能上实现质的飞跃。”对于中国的AI开发者和企业而言，这意味着除了追赶模型规模外，更应将目光投向底层算法和架构的创新，这不仅是未来竞争力的关键，也是实现技术自主可控的重要途径。从长期发展看，基础研究和原始创新将成为推动AI产业持续进步的根本动力。

小巧模型：高效与实用的新选择

大型语言模型（LLM）在处理通用知识和跨领域任务方面展现出了卓越的能力，它们能够概括和联想广泛的信息。然而，许多行业专家预测，下一波企业级人工智能应用的浪潮，将由更小巧、更灵活的语言模型驱动。这些“小语言模型”（SLM）可以针对特定领域和具体业务场景进行深度微调，从而提供更精准、更高效的解决方案。

美国电信巨头AT&T的首席数据官Andy Markus在外媒采访中明确指出：“微调后的SLM将成为2026年的重要趋势，并成为成熟AI企业的必备工具。因为相比开箱即用的大型通用模型，SLM在成本和性能上的优势将推动其广泛应用。”他进一步解释道：“我们已经观察到企业对SLM的依赖度越来越高。这是因为，如果经过适当的微调，SLM在企业业务应用的准确性方面，可以与大型通用模型相媲美，同时在运行成本和响应速度方面表现出色。”对于对成本敏感、追求效率的中国跨境电商、物流和制造企业而言，SLM无疑提供了极具吸引力的替代方案。

此前，法国开源AI初创公司Mistral也曾提出类似观点：他们声称其开发的小型模型在经过精细调优后，在多个基准测试中，实际表现甚至优于一些大型模型。这进一步印证了“小而精”的策略在特定应用场景下的巨大潜力。

位于美国奥斯汀的企业AI公司ABBYY的AI策略师Jon Knisley补充道：“SLM的高效率、成本效益和强大的适应性，使其成为对精度要求极高、需要高度定制化应用的理想选择。”这意味着，在许多垂直行业和专业领域，SLM能够提供更加聚焦、更加专业的智能服务。

Markus认为SLM将在未来智能代理的发展中扮演关键角色，而Knisley则指出，小型模型的特性使其更适合部署在本地设备上，这与当前“边缘计算”技术加速发展的趋势不谋而合。边缘计算能够将数据处理和分析能力部署在更靠近数据源的位置，从而减少延迟、降低带宽需求并增强数据安全性。对于中国广阔的物联网应用场景、智能制造以及分布式跨境电商业务而言，SLM与边缘计算的结合将带来显著的效益提升和创新空间。这种模式能够让AI的智能更贴近用户和业务前线，实现更即时、更个性化的智能服务。

经验学习：构建世界模型的新范式

人类获取知识并理解世界的方式，远不止于通过语言。我们通过亲身经历、观察和互动来学习世界万物如何运作，从而建立起对物理世界的深刻理解。然而，当前的大型语言模型，尽管在文本生成和语义理解上表现出色，但它们并非真正“理解”世界，更多是基于海量数据预测下一个词或概念。这正是许多研究人员认为下一个人工智能重大飞跃将来自于“世界模型”的原因——这类AI系统旨在学习物体在三维空间中如何移动、如何交互，从而使其能够进行更准确的预测并采取更合理的行动。

越来越多的迹象表明，2026年将是世界模型大放异彩的一年。例如，前Meta公司首席AI科学家LeCun已离开Meta，着手创立自己的世界模型实验室，据悉正在寻求高达50亿美元的估值。谷歌旗下的DeepMind团队也一直在积极开发其Genie项目，并于2025年8月推出了其最新的模型，该模型能够构建实时交互式的通用世界模型。除了Decart和Odyssey等初创公司在相关领域的演示外，知名AI科学家李飞飞教授的World Labs也推出了其首个商业化的世界模型Marble。General Intuition等新锐公司于2025年10月成功获得1.34亿美元的种子轮融资，旨在研究如何赋予AI代理空间推理能力。视频生成初创公司Runway也于2025年12月发布了其首个世界模型GWM-1。这些事件共同预示着世界模型领域正迎来爆发式增长。

尽管研究人员普遍认为，世界模型在长期来看对机器人技术和实现完全自主智能具有巨大潜力，但其近期影响可能首先在视频游戏领域得到体现。海外报告预测，得益于这项技术生成交互式世界和更逼真非玩家角色（NPC）的能力，到2030年，游戏领域的世界模型市场规模有望从2022年至2025年的12亿美元，激增至惊人的2760亿美元。对于中国的游戏产业而言，这无疑是巨大的发展机遇。

General Intuition创始人Pim de Witte在外媒采访中指出，虚拟环境不仅可能重塑游戏体验，还可能成为下一代基础模型发展的关键试验场。这意味着，在虚拟世界中不断迭代和优化世界模型，将为现实世界的机器人、自动驾驶等物理AI应用积累宝贵经验和技术基础。中国在游戏开发和虚拟现实技术方面拥有雄厚实力，有望在这一前沿领域发挥重要作用。

代理智能：从演示走向日常

在2025年，智能代理（AI Agent）虽然引起了广泛关注，但在实际应用层面未能完全达到市场的预期和炒作的高度。这其中的一个主要症结在于，将这些智能代理与真实世界中运行的各种系统进行连接，仍然是一个复杂且充满挑战的任务。如果无法有效访问外部工具和获取足够的上下文信息，大多数智能代理都只能停留在概念验证或试点工作流中，难以真正融入企业的核心业务。

为了解决这一难题，Anthropic公司推出的模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP），被形象地比喻为“AI领域的USB-C接口”。这项协议允许AI代理与数据库、搜索引擎和API等外部工具进行无缝通信，从而弥补了智能代理与外部世界连接的关键缺失环节，并迅速成为行业标准。OpenAI和微软等业界巨头已公开表示支持MCP，Anthropic近期更是将其捐赠给了Linux基金会新成立的Agentic AI Foundation（代理AI基金会），旨在进一步推动开源代理工具的标准化进程。谷歌也已着手构建自己的托管MCP服务器，以便将其AI代理连接到自家丰富的产品和服务中。

随着MCP协议的普及和完善，智能代理与真实系统之间的连接摩擦将大大降低。因此，2026年极有可能是智能代理工作流程最终从技术演示走向日常实践的关键一年。它们将不再只是实验室里的概念，而是成为企业运营中不可或缺的一部分。

Sapphire Ventures的合伙人Rajeev Dham表示，这些进步将促使以代理为中心的解决方案在各行各业中扮演起“记录系统角色”。这意味着智能代理将不再仅仅是辅助工具，而是能够深入业务流程，负责关键数据的处理和记录。

Dham进一步预测：“随着语音代理处理越来越多的端到端任务，例如接收客户咨询和客户沟通，它们也将开始构建起底层的核心系统。”他补充道：“我们将在各种行业中看到这种趋势，例如家庭服务、房地产科技和医疗保健，以及销售、IT和客户支持等横向职能。”对于中国的跨境贸易、客户服务和供应链管理企业而言，智能代理的广泛应用将极大地提升运营效率，降低人力成本，并提供更个性化、更便捷的服务体验。通过自动化重复性高、流程化的任务，企业可以将更多精力投入到创新和高价值业务上。

增强赋能：而非简单替代

尽管智能代理工作流程的日益普及，可能会引发一些对工作岗位流失的担忧，但Workera公司的Katanforoosh对此持不同的看法。他认为，我们无需过分担忧，人工智能的未来发展方向更多是赋能，而非取代。

他明确指出：“2026年将是属于人类的一年。”

在2024年，许多人工智能公司都曾预测，他们的技术将能够自动化并最终消除对人类劳动的需求。然而，进入2025年，我们逐渐认识到，这项技术尚未完全成熟到可以全面取代人类的程度，而且在一个充满不确定性的经济环境中，这种“取代论”的说辞也并不受欢迎。Katanforoosh表示，2026年，我们将普遍意识到“AI并没有像我们最初想象的那样自主运作”，因此，行业讨论的焦点将更多地集中在人工智能如何被巧妙地用来增强人类的工作流程，而不是简单地替代它们。

他补充道：“我认为很多公司将开始招聘更多人才。”他特别指出，在AI治理、透明度、安全和数据管理等领域，预计将出现一系列新的专业角色。他乐观地表示：“我对2026年失业率平均低于4%持相当乐观的态度。”这对于中国庞大的劳动力市场而言，无疑是一个积极的信号。这意味着，与其担忧技术带来的失业，不如积极拥抱AI，学习与AI协作，从而提升个人和企业的竞争力。

de Witte也补充说：“人们希望能够站在API之上，成为智能工具的驾驭者，而不是被动地处于其之下。我认为2026年将是实现这一转变的关键一年。”这强调了人类在AI时代的角色转变：从重复劳动者转变为智能工具的设计者、管理者和使用者，从而释放出更大的创造力和价值。中国企业和个人应积极投入到AI技能的培训和提升中，以适应这种新的工作模式和市场需求。

迈向实体：物理世界的智能融合

专家们普遍认为，在小型模型、世界模型以及边缘计算等前沿技术的共同推动下，机器学习将在物理世界中找到更广泛、更深入的应用场景。这将加速人工智能与实体世界的融合，催生出大量创新产品和服务。

美国AT&T Ventures负责人Vikram Taneja在外媒采访中预言：“物理AI将在2026年进入主流。届时，包括机器人、自动驾驶汽车、无人机和可穿戴设备在内的新一代AI驱动设备将开始大量进入市场，深刻改变我们的生产和生活方式。”对于中国而言，这些领域都是国家战略性新兴产业的重点发展方向。

虽然自动驾驶汽车和机器人是物理AI领域最为明显、也最具潜力的应用案例，并且无疑将在2026年继续保持增长势头，但目前其所需的训练和部署成本仍然相对较高，推广普及仍需时日。另一方面，可穿戴设备则提供了一个成本更低、更容易被消费者接受的切入点。例如，Meta公司与雷朋合作推出的智能眼镜，已经开始具备识别用户所看事物并提供智能助手服务的功能。此外，AI驱动的健康戒指和智能手表等新型可穿戴设备，正在使“始终在线”的身体数据监测和智能分析变得常态化。这不仅带来了个性化的健康管理体验，也为大数据和人工智能的结合提供了丰富的数据来源。

Taneja强调：“连接服务提供商将不遗余力地优化其网络基础设施，以支持这一波新兴设备的应用。那些在提供连接方面具有高度灵活性的公司，将处于最佳的市场位置。”这意味着，5G甚至未来的6G网络建设将成为物理AI发展的关键支撑。中国在通信基础设施建设和5G技术方面拥有全球领先优势，这无疑将为物理AI的普及和应用奠定坚实基础。从智能工厂的协同机器人，到城市物流的无人配送，再到远程医疗的智能穿戴设备，物理AI的全面崛起将为中国乃至全球的经济社会发展注入强大动力。对于国内的跨境从业人员来说，密切关注这些物理AI在智能制造、跨境物流、智能家居和健康科技等领域的应用进展，将有助于把握新的市场机遇，优化供应链，并开发出更具竞争力的产品和服务。

2026年，AI将从概念走向现实，从探索迈向实践，这对于全球科技发展和中国跨境行业都将是意义深远的一年。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/slm-boost-2026-xborder-ai-cost-efficiency.html