过去几年，大模型行业的竞争焦点始终围绕模型能力展开，从参数规模、推理性能到多模态能力，技术进步不断刷新行业认知。
进入2026年，一个新的变化正在出现。从AI（人工智能）绘图到AI视频，从数字人到AI短剧，大量AI应用产品正在从“提供工具”转向“交付成果”。与此同时，随着基础模型能力持续提升，应用层竞争也出现新的分化：技术能力正在逐渐成为行业标配，而对垂直场景的理解、行业知识积累以及服务能力，开始成为新的竞争焦点。
6月17日，美图公司董事长吴欣鸿在接受包括《每日经济新闻》记者在内的媒体记者采访时，多次谈及AI应用的发展方向。
同时，一个更值得关注的行业信号正在浮现，AI应用竞争正在进入深水区，行业关注的重点正在从模型能力转向任务完成能力，从能生成什么转向能帮用户完成什么。
用户究竟愿意为什么买单？
近几年，大模型行业经历了几轮明显演进。2023年，行业关注的是模型能力：谁的参数更多、推理更强、生成效果更好。此后，竞争开始向Agent（智能体）迁移，越来越多AI应用企业尝试让模型连接工具、调用系统，完成更加复杂的任务。进入2026年，一个更加现实的问题摆在所有AI应用公司面前，用户究竟愿意为什么买单？
元股证券:ygzq.hk在6月17日举行的“2026美图影像节”上，吴欣鸿表示，过去，软件更多扮演工具角色，用户需要掌握复杂操作流程完成任务；进入Copilot（辅助协同）阶段后，AI开始提供辅助能力，但任务拆解、决策判断仍主要由用户完成；随着Agent技术的发展，AI应用已能够理解用户目标、拆解任务并调用不同工具完成单项任务交付。
而未来，当Agent Teams进一步成熟后，AI应用有望从辅助执行走向全流程托管，用户不再需要学习如何使用工具，而是直接获得最终结果。答案越来越指向结果本身，这一转变已经在AI应用产业发生。
在6月5日举办的腾讯云AI产业应用大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，腾讯做AI始终坚持以实用、好用、可规模化为目标，最核心的经验就是扎根场景，真实场景里既有用户需求，也有模型迭代最需要的数据。
中国基金报2月24日也报道，特朗普政府计划依托美国防部研发的AI模型，为全球关键矿产贸易提供参考价格，首批覆盖锗、镓、锑、钨四种战略矿物，之后将逐步扩大覆盖范围。此举旨在增强美国在关键供应链定价领域的话语权。
元股证券据上海有色网信息，该国原则上计划2027年禁止精矿出口；当前在津巴布韦当地拥有锂盐或硫酸锂生产产能的企业仍可申请锂精矿出口许可证，且硫酸锂目前允许出口。
《每日经济新闻》记者注意到，相比打造一个能力更强的聊天机器人，越来越多大模型企业开始关注如何让AI真正完成任务。
以千问为例，过去半年来，其陆续接入地图、打车、购物、闪购等多个阿里巴巴的生态服务，并尝试让模型调用不同能力完成真实任务。从行业视角来看，这种探索的重点已经不再是聊天能力，而是验证AI是否具备进入真实生活场景的能力。
高考志愿填报便是其中一个典型案例。阿里巴巴千问事业群总裁吴嘉曾表示，这并不是临时增加的场景，而是“AI办事”能力的自然延伸。如果AI能够在高压、低容错的高考相关场景中完成任务，那么未来进入更多复杂决策场景便具备了基础。
路径虽然不同，但背后的逻辑却高度一致：用户需要的并不是一个更聪明的模型，而是一个能够替自己完成工作的系统。
对此，吴欣鸿也表示，过去，美图更像是在打造工具，把功能开发出来交给用户使用；但随着模型能力的提升，用户需求也发生了变化。“很多用户面对越来越多的AI工具已经无所适从，也不愿意花时间去学习”，在他看来，用户真正需要的并不是某个功能按钮，而是最终成果。
垂直场景变得越来越重要
事实上，行业的变化正在重塑整个AI应用。过去，无论是修图软件、视频编辑软件还是设计软件，本质上都是提供工具。用户购买软件后，需要自行完成后续工作；如今，越来越多AI应用开始尝试直接交付结果。
从这个角度看，AI应用正在从软件竞争走向解决方案竞争，吴欣鸿认为，只有真正进入服务交付环节，企业才能获得最真实的用户反馈，并进一步推动产品和模型迭代，“如果不上场做，自己是没有手感的。”
《每日经济新闻》记者注意到，如果说过去几年行业竞争的关键词是模型，那么2026年起，垂直场景开始变得越来越重要。
过去几年，随着大模型能力的快速提升，外界一度担心应用层会被基础模型吞噬，但从目前的发展情况来看，这种情况并未发生。相反，越来越多AI应用公司开始把竞争重点放在行业知识和场景理解上。
对此，吴欣鸿指出，过去，互联网产品经理往往依赖流量、增长模型以及数据分析推动产品发展。但在AI时代，仅靠这些已经不够了，因为模型能够快速复制功能，却很难复制行业经验。
吴欣鸿进一步表示，公司过去复盘失败项目时发现，很多项目的问题并非技术能力不足，而是项目负责人缺乏对影像行业的深刻理解。“项目和产品都重要，但其实人更重要，因为机会很多，真正稀缺的是对行业有深刻理解的人。”
随着大模型能力逐渐开放，技术门槛不断下降，越来越多垂直行业的从业者开始进入AI创业赛道。吴欣鸿认为，影像赛道依然存在大量创业机会，一个重要原因就在于场景足够分散，“大模型很难把所有产品都服务好”。
《每日经济新闻》记者了解到，从整个产业发展来看，这种判断并非孤例。一方面，基础模型正在持续进步；另一方面，用户需求却在持续细分，这些需求很难通过单一模型统一满足。
吴欣鸿也表示，公司会持续关注基础模型的发展，同时坚持建设自身模型能力。原因在于，只有把长期积累的行业数据、美学资产以及专业经验融入模型，才能形成真正差异化的竞争力。
如果说过去几年，AI行业主要解决的是模型能做什么的问题。那么打新收益，接下来几年，市场更关心的将是模型究竟能替用户完成什么。而在这一过程中，决定AI应用价值的，或许不再是参数规模，而是企业对于场景的理解深度，以及能否打通连接技术与商业价值之间的那条“最后一公里”。
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