模型能力走向成熟之后，寻找落地加速的大场景
　　 2026是AI应用落地之年。AI本质是人力替代，其货币化程度也由人力替代程度决定，遵循奇点型爆发原则。展望2026年，随着LLM从单一的文本生成向多模态（Multimodality）、推理规划（Reasoning/Planning）和智能体（Agent）进化，技术进步将推动各类场景价值重估。
　　如何寻找真正有价值的大场景：AI+数字化+规则化+智能化。任务复杂度低、容错率高的行业短期兑现更快（创作、客服等）；任务复杂度高、容错率低的场景更易构建壁垒（工业、医疗）。
　　风险提示
　　1. AI商业化落地不及预期风险。目前各环节AI产品的商业化落地尚处于探索阶段，若各环节推进节奏不及预期，可能对相关企业业绩造成不利影响。
　　2.行业竞争加剧风险。目前国内已有众多企业投入AI产品研发，后续可能存在同质化竞争风险，进而影响相关企业的收入与业绩表现。
　　3.政策变化风险。AI技术发展直接受各国政策和监管影响，政府可能会进一步出台相应的监管政策以规范其发展。如果企业未能及时适应和遵守相关政策，可能面临相应处罚，甚至被迫调整业务策略。
　　4.地缘政治风险。全球地缘政治环境波动，美对中的出口限制或将直接影响国内企业算力芯片获取，进而影响其产品研发和市场竞争力。同时，地缘政治风险也可能导致AI产品开拓海外市场面临障碍，影响相关企业的营收情况。