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AI应用龙头月内涨超100%。
2025年初DeepSeek带来的开源震撼犹在耳畔；2026年开年，全球科技界对AI的讨论已从技术惊叹转向更务实的落地问题。在基础模型与算力已非核心瓶颈的当下，能否将技术能力转化为实际产业价值，成为区分企业竞争力的核心标尺。
在日前由新物种研究、《财经》杂志、场景实验室主办的“甦·新商业盛典2026”上，AI如何规模化落地应用，如何对企业和个人的发展带来实实在在的推动，同样成为了现场企业界、学术界一致探讨的话题。
国泰海通证券指出，应用与算力轮动，算力之后有应用，本轮AI产业革命或引发全球共振行情。展望2026年，有望看到AI应用从可用到好用，与多元化商业模式落地，AI应用有望成为2026年AI产业行情核心主线。二级市场方面，蓝色光标月内股价累计最大涨幅107.2%。
技术已超配 落地比拼刚刚开始
“当下AI模型的能力和价值，连10%都没有被充分应用和发挥出来。” 通讯首席发展官崔丽的判断，点出了AI落地的核心痛点。在她看来，当前AI模型的智能水平已达到甚至超越博士级别，对于普通消费者而言早已 “超配”—— 大部分日常需求无需依赖顶尖算力就能满足。
也就是说，技术的精进也不再是方向，AI下半场的方向在于：落地。崔丽认为，在To C市场，集成与分发能力成为竞争核心。能否实现全链路整合、拥有触达目标用户的足够渠道，成为产品突围的关键。“拼体验、拼品牌，本质是争夺下一个流量入口。” 崔丽表示，面向千万级用户的AI产品，需跳出技术参数比拼，真正贴近生活场景。
To B领域则更强调产业深度融合。AI的博士级水平已能在科研创新中发挥重要作用，而企业真正需要的，是能帮助降本增效或实现技术突破的解决方案。“好用且可控，是企业获得持续发展的关键。” 崔丽强调，落地交付与控制权交付，是To B端AI产品的核心竞争力。
对于如何推动AI变得有实用性、性价比，以及能与行业深度结合，崔丽给出了一系列核心建议，包括：第一，无论面对用户需求还是内部管理，全面拥抱AI；第二，在具体实践中，科技人员必须综合考虑，坚持以人为本；第三，对内要推进产品方案升级、新产品开发、组织重塑、人才梯队重建，对外要开放合作。
落地三大标准：有用、可复制、可量化
“人工智能大模型早已不是比拼参数规模或模型大小，关键在于能否解决实际问题并创造价值。” 科大讯飞副总裁吴骏华分享的一个真实案例，诠释了AI落地的核心价值：杭州某区一位外来务工老人胸口不适就医，基层村医初步判断为普通不适，但AI辅助诊断系统提示可能是急性病症，建议立即转诊。最终老人在杭州中心医院得到及时救治，这面致谢锦旗也成为AI落地基层医疗的珍贵见证。
基于这一实践，吴骏华总结出AI真正落地的三大标准。其一，能否在生产环节中真正起到辅助或替代作用，这是核心前提；其二，方案能否快速复制，而非反复定制，正如AI系统学会新技术后，所有关联模型可同步更新，无需像培养人类医生那样耗费漫长时间；其三，能否将能力转化为可量化、可价值化的数据。
“1亿多例问诊中辅助诊断900多万例，这就是量化价值的直接体现。” 吴骏华强调，只有成为市场不可替代的部分、可复制且能通过数据验证价值，AI产品才算真正落地。
资本涌向“AI+”赛道 落地场景成吸金关键
资本的流向印证了AI落地的行业趋势。IT桔子和钛媒体TMTBASE数据显示，2025年全年共有930家AI公司获得融资，总金额高达1070.7亿元，平均每天约有2.6家AI公司获得1.2亿元资金支持。
进一步拆解可见，热钱高度集中于头部 “AI+” 赛道。在上千亿融资金额中，AI落地场景Top10的领域拿下了89%的资金，成为资本追逐的核心焦点。而那些脱离具体应用场景的纯技术，已难以获得资本青睐，能切实解决行业痛点、具备落地能力的AI项目，才是融资市场的“香饽饽”。
在这些赛道中，C端应用和B端应用的项目吸引能力形成鲜明反差。在融资企业数量、融资金额、平均融资金额等指标上，尽管十大AI应用场景略有变化，但也能发现To B项目拿走了更多的钱，比如具身智能、自动驾驶、AI通用领域。
但在海银资本创始合伙人王煜全看来，在美国已诞生2B的人工智能企业巨头情况下，未来数年之内，中国会诞生2C的的一系列人工智能企业巨头，并逐渐营造起千亿乃至万亿的相关市场。“未来一定会有大量的美国AI人才回流，因为2C的热土在中国。”
来源：证券时报官微
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