2026年，AI应用到底走到了哪一步？从年初的GEO到最近的Open Claw，一个明显的趋势是：行业正从“技术可用”转向“商业可看”。
1月份的GEO、2月的Seedance、3月的Open Claw，再到4到6月间，2C市场相对沉寂，2B端却新品不断——DeepSeek的V4预览版、Minimax的M3开源、智谱的GLM5.2开源，都在这个窗口期密集亮相。7月，阶跃星辰的Amoo与智能体手机登场，Kimi发布K3模型，字节的Seedance 2.5也紧随其后。ARR（年度经常性收入）逐渐成为企业衡量AI商业价值的关键坐标之一。但一个绕不开的问题是：AIGC领域，AI生成的内容究竟是在创造增量价值，还是在稀释内容的稀缺性？商业价值的天平该如何衡量？剧集、电影、游戏、国漫、短视频——哪个细分场景最有可能率先跑通“AI降本且增收”的模式？当底层大模型持续迭代，建立在基座模型之上的产品应用，是否还能持续获得用户付费？
2026年：从流量经济到Token经济
2026年是AI产业的一个重要分水岭。传统靠堆算力、堆参数的增长模式，边际效益已经明显递减。行业正从粗放的模型竞赛，转向以场景落地和产业增效为目标的后Scaling时代——一个围绕“新Tokens”展开的生产力时代。从流量经济到Tokens经济，传媒应用场景有望承接这一波AI红利。具体来看，AI+剧集/电影（儒意电影、华策影视、博纳影业、上海电影等），AI+游戏（恺英网络、顺网科技、b站、完美世界、姚记科技、腾讯等），AI+国漫（奥飞娱乐、中信出版、荣信文化、光线传媒等），AI+营销（蓝色光标、顺网科技、万咖壹联、浙文互联、引力传媒、b站等），AI+电商（值得买、遥望科技等），物理AI（风语筑、凡拓数创等），以及AI+生产力（MiniMax、智谱、阿里、美图等），都在各自领域加速布局。
Token经济当然不会是终局，但它确实是AI发展过程中一个值得参考的量化指标。
Token：衡量AI生产力的核心坐标
智谱曾提出一个观点：Token是衡量AI生产力的核心指标。AGI的商业价值公式可以概括为“智能上界 × Token消耗规模”。更进一步，智谱提出了TAC（Total AI Cost）概念——AI的经济价值 = 智能调用量 × 智能质量 × 经济转化效率。他们的目标是成为提升全社会TAC的基础设施，让每一枚Token都能转化为可交付的经济增量。
Minimax则从另一个角度切入，认为Token应该像电力一样，成为一种标准化的、可全球流通的“能源单位”。在他们看来，AI平台的价值 = 智能密度 × Token吞吐量。因此，Minimax的方向是通过成本优化（如推理算力成本的下降）和全球化拓展，最大化Token的吞吐量。
从全球数据来看，中国AI模型在Tokens消耗量上的表现相当亮眼。截至2026年7月14日，全球开源大语言模型月度Tokens消耗量TOP3均来自中国企业：深度求索DeepSeek V4 Flash模型（21.5T）、小米MiMo V2.5模型（20.5T）、Minimax的M3模型（17.1T），环比增速分别为+42%、+198%、+177%。智谱的GLM 5.2虽是新模型，也已进入TOP10。中国AI模型在全球Tokens消耗中的影响力，可见一斑。
AI应用走向何方？新坐标是什么？
基础模型比拼之后，企业都在向AGI方向持续发力。智谱启动了“Touch High”计划，未来两年将进行战略性投入。他们有一个判断：真正的商业机会，从来不在产品和模式的微调里，而在上界的跃迁中。Minimax则一边向外扩展，一边向内提效，通过提升全模态能力来增强“智能密度”，后续还将推出新模型。2026年7月，月之暗面Kimi推出了首个达2.8万亿参数规模的开源模型K3。阶跃星辰的观点是：2026年模型能力已跨越临界点，AI产业下一轮发展将来自智能体模型与下一代终端产品的结合，A2A（Agent to Agent）网络将构建起由人与智能体共同组成的人机共生价值网络。
那么，AI时代创作的护城河是什么？方向其实没有标准答案，但每个企业探索的方向，本身就是一种答案。
自上而下的护航：政策与生态
从政策层面看，AI的发展正在获得越来越清晰的顶层设计。2025年4月，高层领导指出，我国发展人工智能前景广阔，数据资源丰富，产业体系完备，市场空间大。面对新一代人工智能技术的快速演进，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动人工智能朝着有益、安全、公平的方向健康有序发展。2026年4月，高层进一步提出全面实施“人工智能+行动”，发展智能经济新形态。2026年7月，发改委推出了《人工智能合作发展行动计划》，涉及优质数据供给、智能算力普惠、开源生态、深度赋能、数智人才共育、人工智能向善行动等八条计划，全面促进人工智能科技创新、产业发展和场景应用，协同推进传统产业改造升级、新兴产业培育壮大和未来产业前瞻布局。
风险提示：产业政策变化的风险；AI生产的文化产品不受欢迎的风险；AI应用不及预期的风险；AI产品商业化进展低于预期的风险；电影、游戏产品上线不及预期的风险；推荐公司业绩不及预期的风险；行业竞争的风险；宏观经济波动的风险。