出品｜虎嗅黃青春頻道

作者｜商業(yè)消費(fèi)主筆 黃青春

題圖｜現(xiàn)場拍攝

這是虎嗅 WAIC“追蹤 Token 商業(yè)新范式”系列文章第 19 期。

2026 年 WAIC 的行業(yè)轉(zhuǎn)向，藏在每一個(gè)展臺(tái)的細(xì)節(jié)里。逛完“三地四館”會(huì)發(fā)現(xiàn)，會(huì)場擠滿了補(bǔ)票的“老登”互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，倒是字節(jié)跳動(dòng)依舊缺席，未設(shè)置官方獨(dú)立展臺(tái)。

去年逛展，觀眾的注意力全被參數(shù)榜、跑分屏、生成式 Demo 瓜分，各家拼的是模型更大、回答更準(zhǔn)、生圖更真；今年跑完世博中心（主論壇館）和西岸會(huì)展中心（AI消費(fèi)體驗(yàn)分會(huì)場），反差一目了然：參數(shù)規(guī)模提得少了，落地場景講得多了；少了炫技 Demo，多了真實(shí)商用案例。

這并非一家企業(yè)的營銷轉(zhuǎn)向，而是行業(yè)共識(shí)：AI 上半場，拼的是誰先拿到大模型的入場券；到了下半場，無論騰訊、網(wǎng)易、MiniMax 還是 B 站、小紅書、知乎，齊刷刷擠在落地的“檢票口”——當(dāng)模型能力差距快速收窄，誰能把技術(shù)真正轉(zhuǎn)化為可用的產(chǎn)品、可量化的價(jià)值，誰才能撐到 AI 競賽下一階段。

三條分化路徑

以騰訊、網(wǎng)易、MiniMax、B 站、小紅書、知乎六家為樣本，能清晰看到三條涇渭分明的落地路線：大廠拼生態(tài)厚度與場景深度，內(nèi)容平臺(tái)拼用戶創(chuàng)造力釋放，大模型創(chuàng)業(yè)公司則在技術(shù)、產(chǎn)品、生態(tài)的夾縫中，走出一條全鏈路滲透的生存路線。

騰訊：全棧鋪“牌”

騰訊堪稱本屆 WAIC 布局最完整的參展方：從底層混元大模型，到中間層智能體開發(fā)平臺(tái) ADP，再到應(yīng)用層 WorkBuddy、CodeBuddy 等產(chǎn)品，最終延伸至出行、營銷、具身智能等賽道，全棧布局的核心主線只有一個(gè)：把智能體（Agent）做成下一代生產(chǎn)力基礎(chǔ)設(shè)施。

大模型層面，混元 Hy3 沒有走堆參數(shù)的老路，主打高性價(jià)比，精準(zhǔn)踩中 AI 落地的痛點(diǎn)：大規(guī)模商用階段，成本遠(yuǎn)比峰值能力重要。企業(yè)不會(huì)為了 1% 的效果提升支付數(shù)倍推理成本，個(gè)人用戶也不愿因偶發(fā)的復(fù)雜任務(wù)為日常高算力買單。

市場已經(jīng)用腳投票：Hy3 發(fā)布一周即登頂 OpenRouter 全球大模型調(diào)用量總榜，開發(fā)者對其性價(jià)比、穩(wěn)定性與 API 體驗(yàn)的認(rèn)可，直接驗(yàn)證了這條路線的正確性。

據(jù)虎嗅了解，目前 Hy3 對內(nèi)支撐騰訊全系產(chǎn)品，對外通過騰訊云開放 API，走的是典型的平臺(tái)型路線：先夯實(shí)模型底座，再驅(qū)動(dòng)上層應(yīng)用百花齊放。

若將混元視作騰訊 AI 的“大腦”，WorkBuddy 則是伸向普通用戶的“手”。這款 3 月初發(fā)布的職場效率智能體，發(fā)布僅四個(gè)月就成為國內(nèi) DAU 最高的辦公效率智能體。

據(jù) 7 月 20 日發(fā)布的《2026Q2 中國辦公智能體平臺(tái)市場洞察報(bào)告》顯示：騰訊 WorkBuddy 在國內(nèi) PC 端 AI 原生辦公智能體市場 6 月單月訪問量破 2000 萬，保持市場第一領(lǐng)先優(yōu)勢，超過第二、第三位總和。

WAIC 期間，騰訊連出三板斧，精準(zhǔn)對應(yīng)智能體落地的三個(gè)核心方向：

• 一是跨平臺(tái)獨(dú)立，WorkBuddy 正式發(fā)布獨(dú)立 APP，iOS、Android 及鴻蒙版本同步上線，成為首個(gè)登陸鴻蒙的通用智能體應(yīng)用，跳出騰訊生態(tài)成為獨(dú)立產(chǎn)品。

• 二是場景感知延伸，聯(lián)合李未可推出 X-AI 記憶眼鏡，將 AI 入口延伸至可穿戴設(shè)備，自動(dòng)記錄工作場景信息、形成工作記憶，解決了傳統(tǒng) AI“缺上下文、只能做單點(diǎn)任務(wù)”的痛點(diǎn)。

• 三是垂直場景封裝，推出“AI 航海家+”出海工具，疊加七國政策、法律、稅務(wù)語料，為企業(yè)提供專業(yè)服務(wù)，是“通用能力 + 垂直語料”的標(biāo)準(zhǔn)落地范式。

至于依舊火熱的具身智能，騰訊走系統(tǒng)性打通路線，搭建了 VLM 視覺模型、RxBrain 決策模型、VLA 動(dòng)作模型加智能體調(diào)度的完整技術(shù)體系，形成“感知 - 決策 - 行動(dòng)”閉環(huán)。

據(jù)虎嗅了解，目前 HyVLA-0.5 已在日化品工廠落地實(shí)測，作業(yè)成功率超 95%，新增品類（SKU）的適配周期不到 3 天，已具備成熟的工業(yè)落地能力。

整個(gè)布局的閉環(huán)落在 SkillHub：7.8 萬個(gè) AI 技能加 SkillPay 支付體系，首次打通技能分發(fā)、調(diào)用、支付全鏈路，開發(fā)者可上架收費(fèi)技能，用戶在智能體內(nèi)直接完成支付。

虎嗅認(rèn)為，這套復(fù)刻 App Store 邏輯的生態(tài)模式，是騰訊平臺(tái)屬性的延續(xù)——當(dāng)智能體生態(tài)足夠豐富，平臺(tái)價(jià)值將實(shí)現(xiàn)指數(shù)級增長。縱觀騰訊的布局，其核心優(yōu)勢從來不爭單點(diǎn)技術(shù)最強(qiáng)，而是發(fā)力全鏈路整合能力，讓 AI 從技術(shù)競賽走向應(yīng)用落地，進(jìn)而放大生態(tài)優(yōu)勢。

網(wǎng)易：深挖場景

與騰訊的全棧鋪“牌”不同，網(wǎng)易 AI 落地走的是深挖場景路線。

本屆 WAIC 亮相的網(wǎng)易靈動(dòng)（工程機(jī)械具身智能）與網(wǎng)易智企（企業(yè)級 AI 應(yīng)用）兩條線，底層邏輯高度統(tǒng)一：不蹭概念熱度，不做泛化平臺(tái)，只扎根自身有積累的垂直場景，把商業(yè)化落地做深做透。

網(wǎng)易靈動(dòng)的核心是兩款工業(yè)級機(jī)器人產(chǎn)品：“靈載”裝載機(jī)器人、“靈掘”挖掘機(jī)器人，目前已在全國十余個(gè)省份超百個(gè)項(xiàng)目常態(tài)化運(yùn)營，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；逃?。其核心價(jià)值是用“物理智能”替代人進(jìn)入危險(xiǎn)、惡劣的作業(yè)環(huán)境，比如電廠封閉煤場、港口密閉船艙、極寒礦區(qū)、高原工地等招工難、風(fēng)險(xiǎn)高的場景，如今這些正是工業(yè)機(jī)器人的核心陣地。

據(jù)虎嗅了解，網(wǎng)易靈動(dòng)在技術(shù)落地層面跑通了三類可復(fù)制的規(guī)?；Ｊ剑?/p>

• 一是“人機(jī)混編”，一人兼顧手動(dòng)操作與遠(yuǎn)程監(jiān)管，階梯式提升自動(dòng)化比例，不盲目追求 100% 無人；

• 二是“牧羊人”一人多機(jī)，單人同時(shí)監(jiān)管多臺(tái)設(shè)備聯(lián)合作業(yè)，最大化降本；

• 三是“黑燈工地”，無光源環(huán)境下全自主完成全流程作業(yè)，效率超熟練人工 120%，能耗降低 15%，已在多個(gè)路橋、鐵路項(xiàng)目實(shí)現(xiàn) 7×24 小時(shí)運(yùn)營。

更關(guān)鍵的一點(diǎn)是，網(wǎng)易靈動(dòng)的方案無需對作業(yè)場地做大規(guī)模改造就能快速適配，“即插即用”的特性，打破了工業(yè) AI 規(guī)?；涞氐某杀鹃T檻。

如果說網(wǎng)易靈動(dòng)解決的是物理世界的體力替代，網(wǎng)易智企解決的則是數(shù)字世界的腦力替代。

虎嗅溝通發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)易智企圍繞三大企業(yè)典型場景提供一站式 AI 應(yīng)用服務(wù)：安全治理層，用 Agent Guard 劃定智能體安全邊界；組織協(xié)作層，用帝王蟹 ClawHive 將一線員工的隱性經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化組織能力；業(yè)務(wù)增長層，AI 私域助理、AI 客服、銷售寶三款產(chǎn)品直接面向客戶運(yùn)營與銷售轉(zhuǎn)化，分別實(shí)現(xiàn)運(yùn)營人效、問題解決率、新人成單周期的可量化提升。

對此，網(wǎng)易智企 CEO 阮良認(rèn)為：從“能力涌現(xiàn)”到“生產(chǎn)力兌現(xiàn)”，中間隔著一整套讓 AI 能上崗、能交付、能被信任的工程體系。所以，網(wǎng)易的 AI 打法，圍繞具體場景落地，強(qiáng)調(diào)工程體系而非單點(diǎn)技術(shù)，雖不如刷跑分吸引眼球，但商業(yè)化確定性更高。

AI催化社區(qū)二次發(fā)育

大廠深耕平臺(tái)與垂直場景，B 站、小紅書、知乎三家內(nèi)容社區(qū)，則走了另一條路線：不再將 AI 做成單一產(chǎn)品功能，而是把 AI 能力開放給用戶，讓普通人成為 AI 時(shí)代的創(chuàng)新主力。

B 站的 AI 生態(tài)完全貼合 UP 主驅(qū)動(dòng)的基因，布局賦能創(chuàng)作者的自有 AI 產(chǎn)品線，給 UP 主提供更多的工具。2026Q2 數(shù)據(jù)顯示，每月超過 1.9 億用戶在 B 站觀看 AI 相關(guān)內(nèi)容，龐大的受眾基礎(chǔ)，也讓 AI 創(chuàng)作在 B 站走向“全民共創(chuàng)”。

比如，今年 6 月啟動(dòng)的 AI 創(chuàng)造公開賽，一個(gè)多月收獲近 5000 份投稿，作品從情感裝置到硬件機(jī)器人覆蓋廣泛，創(chuàng)作者大多是非專業(yè)的普通 UP 主。與此同時(shí)，B 站已成為 AI 產(chǎn)業(yè)重要的信息首發(fā)陣地，形成了“上游 UP 主創(chuàng)新、中游社區(qū)傳播、下游產(chǎn)業(yè)對接”的完整生態(tài)。

小紅書的轉(zhuǎn)型最出人意料，也頗具想象力。其推出的 RED Skill、Vibe Coding 工具、Builder Hub 體系，在站內(nèi)完成“開發(fā) - 種草 - 使用 - 反饋”的完整閉環(huán)，將 AI 應(yīng)用開發(fā)門檻拉到人人能參與的程度——內(nèi)測一個(gè)月涌現(xiàn) 7300 多個(gè)原創(chuàng)技能，過去一年超 16 萬 AI 開發(fā)者在站內(nèi)活躍，科技創(chuàng)作者規(guī)模增長超 200%。

虎嗅認(rèn)為，其核心優(yōu)勢在于“內(nèi)容即分發(fā)”的社區(qū)模式：用戶刷到筆記就能直接使用對應(yīng) AI 技能，無需跳轉(zhuǎn)平臺(tái)，體驗(yàn)遠(yuǎn)超純開發(fā)平臺(tái)。

即便從種草社區(qū)到創(chuàng)造社區(qū)，小紅書邁的步子不小，但邏輯通順：它有最豐富的生活場景需求，有最活躍的年輕用戶，有最強(qiáng)的內(nèi)容傳播能力，當(dāng)開發(fā)門檻足夠低，這些優(yōu)勢都會(huì)轉(zhuǎn)化為生態(tài)養(yǎng)分。

知乎的 AI 路線則延續(xù)了專業(yè)底色，平臺(tái)聚集 2100 萬 AI 相關(guān)用戶，沉淀 5717 萬條 AI 內(nèi)容，生態(tài)天然帶有深度屬性。

本屆大會(huì)上，知乎圍繞“AI 最后一公里”舉辦專業(yè)論壇，探討技術(shù)、倫理、人機(jī)關(guān)系等深層問題；產(chǎn)品端三條布局清晰：優(yōu)化社區(qū)內(nèi)容體驗(yàn)，搭建開發(fā)者生態(tài)，最具戰(zhàn)略價(jià)值的是開放數(shù)據(jù)基建——將十余年沉淀的專業(yè)語料轉(zhuǎn)化為高可信數(shù)據(jù)服務(wù)，既實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容資產(chǎn)變現(xiàn)，也能綁定開發(fā)者生態(tài)，一舉兩得。

三家內(nèi)容社區(qū)的路徑各有側(cè)重，但核心邏輯高度統(tǒng)一：AI 大幅拉低了創(chuàng)作門檻，創(chuàng)造力不再集中在專業(yè)群體手中。平臺(tái)的核心價(jià)值，就是給所有有創(chuàng)造力的人提供舞臺(tái)，畢竟生態(tài)繁榮本身就是最強(qiáng)的護(hù)城河。

MiniMax：創(chuàng)業(yè)生存樣本

六家樣本企業(yè)里，MiniMax 處境最特殊：沒有大廠的流量與資金儲(chǔ)備，沒有內(nèi)容平臺(tái)的用戶與社區(qū)基本盤，作為純 AI 創(chuàng)業(yè)公司，它手里唯一的籌碼就是技術(shù)。

本屆 WAIC 上，MiniMax 拿出了從底層模型、產(chǎn)品工具到行業(yè)應(yīng)用的完整落地鏈條，直接回答了 AI 行業(yè)的核心命題：大廠卷開源、卷價(jià)格的當(dāng)下，獨(dú)立大模型公司到底靠什么活下來？

底層技術(shù)端，M3 大模型采用自研 MSA 稀疏注意力架構(gòu)，總參數(shù) 428B、激活參數(shù)僅 23B，兼顧大模型容量與中小模型推理成本，最高支持 1M tokens 長上下文，精準(zhǔn)匹配智能體、長文檔處理的核心需求。與此同時(shí)，M3 完成了國內(nèi)外主流芯片平臺(tái)的 Day 0 適配，在國產(chǎn)化需求高的政企、金融場景具備強(qiáng)競爭力。

產(chǎn)品端，MiniMax 沒有做燒錢的 C 端流量產(chǎn)品，而是聚焦開發(fā)者與創(chuàng)作者生產(chǎn)力工具：Code 編程助手針對性優(yōu)化啟動(dòng)速度、長任務(wù)穩(wěn)定性與工具調(diào)用銜接，直擊開發(fā)者真實(shí)痛點(diǎn)；Hub 多模態(tài)創(chuàng)作工作臺(tái)以畫布式工作流整合多模態(tài)能力，AI 負(fù)責(zé)調(diào)度執(zhí)行，人負(fù)責(zé)創(chuàng)意決策。

商業(yè)化端，MiniMax 走“廣泛生態(tài)合作”的路線，不做終端硬件與場景，只輸出 AI 能力，借合作伙伴的渠道滲透場景：具身智能領(lǐng)域，搭載 M3 的消費(fèi)級機(jī)器狗預(yù)售銷售額近億元；消費(fèi)電子領(lǐng)域，覆蓋 AI 眼鏡、耳機(jī)、兒童玩具等多款硬件；智能家居領(lǐng)域，聯(lián)合廠商探索 NAS 私有 AI、跨設(shè)備協(xié)同；內(nèi)容領(lǐng)域，落地影視、品牌宣傳片等多模態(tài)項(xiàng)目。

虎嗅認(rèn)為，這種輕資產(chǎn)滲透模式，讓創(chuàng)業(yè)公司避開了燒錢的 C 端流量戰(zhàn)，靠技術(shù)輸出實(shí)現(xiàn)規(guī)?；癄I收。截至目前，MiniMax 已服務(wù)全球百萬級企業(yè)客戶、開發(fā)者，覆蓋 3 億個(gè)人用戶，“自研技術(shù) + 輕量產(chǎn)品 + 生態(tài)合作”的路線，為大廠夾縫中的 AI 創(chuàng)業(yè)公司提供了生存范本。

AI共識(shí)轉(zhuǎn)向

雖然各家路徑不同，但剝開產(chǎn)品與營銷表層，AI 行業(yè)正形成三大清晰共識(shí)。

第一，競爭重心徹底從模型層轉(zhuǎn)向應(yīng)用層。去年 WAIC 的展臺(tái) C 位，永遠(yuǎn)是參數(shù)表和跑分榜；今年沒人再爭參數(shù)，所有人都在算 ROI。這不是模型不重要了，而是基礎(chǔ)能力已經(jīng)跨過了可用性門檻。

當(dāng)各家模型效果趨同，用戶的選擇標(biāo)準(zhǔn)不再是跑分高低，而是產(chǎn)品好不好用、服務(wù)穩(wěn)不穩(wěn)定，AI 競爭正從技術(shù)研發(fā)的上半場，進(jìn)入應(yīng)用落地的下半場。

第二，智能體是落地核心載體，行業(yè)認(rèn)知分層明顯。六家企業(yè)都在講 Agent，原因很簡單：大模型只是“大腦”，沒法直接落地做事；智能體給大腦裝上手腳，是 AI 從聊天工具升級為生產(chǎn)力工具的必經(jīng)之路。

不過，行業(yè)對智能體的認(rèn)知差距巨大：最淺層是“對話 + 工具調(diào)用”的高級問答工具，中間層是“任務(wù)規(guī)劃 + 多步執(zhí)行”的任務(wù)交付工具，最深層是“長期記憶 + 自主決策 + 環(huán)境交互”的協(xié)作伙伴，這種認(rèn)知差距，本質(zhì)就是對 AI 落地理解的差距。

第三，生態(tài)價(jià)值遠(yuǎn)勝單點(diǎn)產(chǎn)品。“生態(tài)”是本屆展會(huì)的高頻詞，核心原因是 AI 產(chǎn)品沒有明確邊界，沒有企業(yè)能覆蓋所有場景。只有搭建開放平臺(tái)、引入第三方開發(fā)者，才能形成豐富、多元生態(tài)的正向循環(huán)。

畢竟，平臺(tái)技術(shù)再強(qiáng)，沒有開發(fā)者做場景、做應(yīng)用就是空架子，而開發(fā)者生態(tài)的繁榮度，直接決定平臺(tái)的長期生命力。與之對應(yīng)，競爭在于配套機(jī)制：支付體系、分成規(guī)則、版權(quán)保護(hù)、質(zhì)量審核，這些才是生態(tài)跑通的核心。

更深一層，判斷生態(tài)繁榮的核心指標(biāo)只有一個(gè)：開發(fā)者能不能賺到錢?？垦a(bǔ)貼、靠運(yùn)營能堆出應(yīng)用數(shù)量，但只有打通“開發(fā)者創(chuàng)作 - 用戶付費(fèi) - 開發(fā)者獲利”的閉環(huán)，生態(tài)才能進(jìn)入正向循環(huán)。騰訊 SkillHub 搭配 SkillPay 的模式之所以關(guān)鍵，就在于它第一次跑通了開發(fā)者的變現(xiàn)路徑，補(bǔ)上了生態(tài)閉環(huán)的核心一環(huán)。

當(dāng)然，所有產(chǎn)品與生態(tài)布局，最終都要落到真實(shí)競爭里?？蛻舨少?AI 是為降本、增效、增收，每個(gè)落地項(xiàng)目都要算清一筆賬：投入多少，節(jié)省多少人力，提升多少效率，多久能回本，算不清這筆賬的都是偽需求。

順著這個(gè)邏輯，AI 正大踏步進(jìn)入性價(jià)比競爭階段。當(dāng)模型基礎(chǔ)效果趨同，推理成本更低、開發(fā)效率更高、方案性價(jià)比更好的玩家，就能拿到更多客戶?；煸?Hy3 的小模型路線、MiniMax 的稀疏注意力路線，本質(zhì)都是在成本與效果間找最優(yōu)解。

除了宏觀的路徑分化、共識(shí)轉(zhuǎn)向，WAIC上的一些趨勢折射出行業(yè)更深層的變化。

最明顯的是，具身智能正式從表演秀走向完整產(chǎn)業(yè)鏈。去年的具身智能展區(qū)，清一色是機(jī)器人跳舞、端咖啡的演示項(xiàng)目；今年大量工業(yè)落地案例集中涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、本體制造、場景應(yīng)用的上下游分工逐漸清晰，具身智能徹底走出實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化落地階段。

其次，端側(cè) AI 加速普及，AI 從軟件滲透到硬件。AI 眼鏡、耳機(jī)、NAS、機(jī)器人，越來越多硬件開始搭載原生 AI 能力。云端 AI 存在延遲、隱私、帶寬等天然限制，端側(cè)模型雖然參數(shù)更小，但實(shí)時(shí)性強(qiáng)、隱私性好。隨著模型輕量化技術(shù)持續(xù)突破，越來越多 AI 能力將從云端下沉到端側(cè)，未來的 AI 會(huì)無處不在，而不是只藏在手機(jī) App 里。

值得玩味的一個(gè)切面是，青年創(chuàng)造者正在成為 AI 創(chuàng)新的主力軍。00 后甚至 05 后大量出現(xiàn)在黑客松、創(chuàng)作者榜單中，比如小紅書黑客松入圍者中最小的開發(fā)者僅 12 歲。

要知道，這代 AI 原住民對技術(shù)的理解和使用方式與上一代從業(yè)者完全不同，當(dāng)他們成為產(chǎn)業(yè)主力，整個(gè)行業(yè)的面貌都可能面臨重構(gòu)。

寫在最后

逛完 2026 年 WAIC，最直觀的感受是：AI 行業(yè)終于從“天上”落到了“地上”。

去年的大會(huì)更像一場技術(shù)秀，觀眾看得興奮，卻覺得和自己的生活關(guān)系不大；今年所有人都在聊具體場景、可量化的效率提升、已經(jīng)跑通的落地案例。轉(zhuǎn)變的本質(zhì)，是行業(yè)終于從對技術(shù)的“造神式崇拜”回歸到商業(yè)的基本邏輯：技術(shù)的價(jià)值，永遠(yuǎn)要落地到具體的需求里。

有鑒于此，AI 下半場的競爭核心，正在從“比誰的技術(shù)更強(qiáng)”，轉(zhuǎn)向“比誰更懂人”：誰更懂用戶的真實(shí)需求，誰更懂場景的底層邏輯，誰才能走得更遠(yuǎn)。

最終，2026 年 WAIC 叩問行業(yè)的母題呼之欲出：你到底為用戶創(chuàng)造了什么價(jià)值？答案不在展臺(tái)上、不在 PPT 里，而在每個(gè)用戶真實(shí)的工作流與生活里。技術(shù)終將回歸服務(wù)于人的本質(zhì)，而人，永遠(yuǎn)是主角。

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