在过往的数年时光里，大模型领域的竞争核心始终聚焦于模型能力。从参数规模的不断攀升，到推理性能的持续优化，再到多模态能力的日益丰富，每一次技术突破都在刷新着行业对大模型能力的认知边界。

当时间来到2026年，大模型行业正悄然发生着一场重大变革。从AI绘图到AI视频生成，从数字人交互到AI短剧创作，众多AI应用产品纷纷从单纯的“提供工具”模式，向“交付成果”模式转变。与此同时，随着基础模型能力的稳步提升，应用层的竞争格局也出现了新的分化。曾经，技术能力是各企业竞相追逐的关键要素，如今它却逐渐成为了行业的标配。而企业对垂直场景的深入理解、行业知识的深厚积累以及优质的服务能力，正脱颖而出，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徽声在线记者在内的媒体采访时，多次深入阐述了AI应用的发展走向。

与此同时，一个更为引人瞩目的行业信号正逐渐浮现。AI应用竞争已然步入深水区，行业关注的重点正从单纯的模型能力，转向任务完成能力；从关注模型能生成什么内容，转变为关注模型能帮助用户完成什么实际任务。

用户究竟会为何买单？

回顾近几年大模型行业的发展历程，不难发现其经历了明显的几轮演进。2023年，行业目光紧紧盯着模型能力，谁的参数更多、推理能力更强、生成效果更佳，谁就能在竞争中占据优势。此后，竞争的焦点逐渐向Agent（智能体）迁移，越来越多的AI应用企业开始尝试让模型连接各类工具、调用不同系统，以完成更为复杂的任务。进入2026年，一个现实且紧迫的问题摆在了所有AI应用公司面前：用户究竟愿意为何买单？

在6月17日举办的“2026美图影像节”上，吴欣鸿表示，在过去，软件更多地扮演着工具的角色，用户需要熟练掌握复杂的操作流程，才能完成相应任务。进入Copilot（辅助协同）阶段后，AI开始为用户提供辅助能力，但任务的拆解、决策判断等关键环节仍主要由用户来完成。而随着Agent技术的不断发展，如今的AI应用已经能够理解用户的目标，将任务进行合理拆解，并调用不同的工具来完成单项任务的交付。

展望未来，当Agent Teams进一步发展成熟，AI应用有望从辅助执行迈向全流程托管。届时，用户无需再花费时间和精力学习如何使用各种工具，而是能够直接获得最终的结果。答案正越来越聚焦于结果本身，这一转变已经在AI应用产业中悄然发生。

在6月5日举行的腾讯云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，腾讯在开展AI业务时，始终坚持以实用、好用、可规模化为目标。其最核心的经验便是扎根于具体场景，因为真实场景中既蕴含着用户的实际需求，也为模型的迭代提供了最宝贵的数据。

徽声在线记者注意到，与打造一个能力更强的聊天机器人相比，如今越来越多的模型企业开始将关注点放在如何让AI真正完成实际任务上。

以千问为例，在过去的半年里，它陆续接入了地图、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的能力来完成真实场景中的任务。从行业视角来看，这种探索的重点已经不再局限于聊天能力，而是着重验证AI是否具备进入真实生活场景的能力。

高考志愿填报便是一个典型的案例。阿里巴巴千问事业群总裁吴嘉曾表示，这并非是临时增加的场景，而是“AI办事”能力的自然延伸。如果AI能够在高考这种高压、低容错的场景中顺利完成任务，那么未来进入更多复杂决策场景也就具备了坚实的基础。

尽管不同企业的探索路径有所差异，但背后的逻辑却高度一致：用户真正需要的并非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，吴欣鸿也表达了类似的观点。他表示，过去美图更像是在打造各种工具，将功能开发出来后交给用户使用。但随着模型能力的不断提升，用户需求也发生了显著变化。“很多用户在面对日益增多的AI工具时，感到无所适从，也不愿意花费时间去学习如何使用。”在他看来，用户真正需要的并非是某个功能按钮，而是最终的成果。

垂直场景的重要性日益凸显

实际上，行业的这一变化正在对整个AI应用领域进行重塑。过去，无论是修图软件、视频编辑软件还是设计软件，本质上都是在为用户提供工具。用户购买软件后，需要自行完成后续的工作。而如今，越来越多的AI应用开始尝试直接交付结果。

从这个角度来看，AI应用正从单纯的软件竞争迈向解决方案竞争。吴欣鸿认为，只有真正深入到服务交付环节，企业才能获得最真实的用户反馈，进而推动产品和模型的持续迭代。“如果不上场实际操作，企业是无法真正掌握市场需求的。”

徽声在线记者观察到，如果说过去几年大模型行业竞争的关键词是模型，那么从2026年起，垂直场景开始变得愈发重要。

在过去几年里，随着大模型能力的快速提升，外界一度担忧应用层会被基础模型所吞噬。但从目前的发展情况来看，这种情况并未发生。相反，越来越多的AI应用公司开始将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来推动产品发展。但在AI时代，仅靠这些已经远远不够了，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，公司在复盘失败项目时发现，很多项目的问题并非出在技术能力不足上，而是项目负责人缺乏对影像行业的深刻理解。“项目和产品固然重要，但其实人才更为关键，因为市场机会众多，真正稀缺的是对行业有深刻理解的人才。”

随着大模型能力的逐渐开放，技术门槛不断降低，越来越多的垂直行业从业者开始涌入AI创业赛道。吴欣鸿认为，影像赛道依然存在着大量的创业机会，其中一个重要原因就在于场景足够分散，“大模型很难将所有产品都服务得尽善尽美”。

徽声在线记者了解到，从整个产业的发展态势来看，这种判断并非个例。一方面，基础模型正在持续进步；另一方面，用户需求却在不断细分，这些细分需求很难通过单一模型来统一满足。

吴欣鸿也表示，公司会持续关注基础模型的发展，同时坚持建设自身的模型能力。原因在于，只有将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行业主要致力于解决模型能做什么的问题，那么接下来的几年，市场将更加关注模型究竟能替用户完成什么。在这一过程中，决定AI应用价值的，或许不再是参数规模的大小，而是企业对场景的理解深度，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”。