正文开始：

2026年，AI依然是最大的机会，AI发展短期是算力，中期是电力，长期是应用。各环节都会进一步发展，我来捋一捋。

一、AI应用开始落地尝试年

1、toB应用

应用的机会五花八门，应用企业百花齐放，遍地开花。

比拼的是，应用的定制能力：

基于客户的数据，构建客户的知识库；

基于客户的流程，重构客户的工作流；

基于客户的know-how来通过AI实现自动化工作流体，数字人员工智能体；

也需要基于特殊需求的模型训练，尤其小模型训练；

大模型选择能力，基于开源模型的增训能力，智能体开发平台的构建，智能体开发能力作为基本的能力栈。

1）应用案例打磨出来，开始推广

AI应用由号称我能做，到有实际案例，经过2025年一年的打磨，到了推广的前夜，2026年是AI应用推广年。

2）私有化部署需要盘活应用

客户，经过一体机私有化部署，AI CHAT的应用，既尝到了只有大模型本地部署不够，必须得有应用的教训，也看到了AI的厉害，开始思考真正的应用。

3）联合创新是落地的最佳方式

业务专家+技术专家，联创模式是落地的最优模式，想买标准化应用的念头要改一改了。

基于大模型，RAG、MCP、Agent开发框架做应用。

需先进行“新 PaaS 平台”选型，含大模型底座、训练工具链、应用开发工具链。

商业模式可采用“平台+应用定制”，适合软件/解决方案集成企业转型。

2. 应用开发要点：

需懂行业（选准行业、掌握行业数据与行业know-how），AI 能力可跨领域迁移（如识别、工作流处理能力，类似场景可快速复用）；

2、toC应用

垂直领域的AIGC创新，还有一些陪伴类，角色扮演类，各种玩法的创新。

1）工具类

toC还是围绕贪懒色走，效率工具，情绪价值工具，颜值工具，悦己工具可以广泛尝试。AI翻译，AI算命，AI购物，AI养老，AI陪伴，AI购物，AI养老。

2）AI系统软件和基础软件的升级

AI OS，AI 浏览器，AI搜索

二、AI硬件

AI 硬件：新一代智能硬件需具备联网与 AI 能力（感知、交互），如 AI 玩具、AI 陪伴、AI 宠物、AI 眼镜、AI 钻戒、AI 手环、AI 手表等；区别于传统智能硬件（仅联网+云端控制+APP），新增 AI 感知与交互，提升体验或实现原不可行功能，是可行的创业方向。

眼镜、车、手表，手环，戒指，耳机，AI手串，AI保温杯，具身智能机器人，伴生机器人。

三、算力机会

1、算力需求无限，算力机会无限

1）训练算力，诸侯圈地阶段

群雄割据，后面进入寡头垄断竞争，算力市场特点是寡头垄断格局，不可能有几十上百个算力巨头公司，3年后进入淘汰赛，谁还能活得好就进入寡头竞争阶段。进入淘汰赛的选手可能包括下面这些。

（1）批量商用的企业，华为昇腾，寒武纪，海光

（2）GPU四小龙，沐曦，壁仞，燧原，摩尔线程

（3）互联网大厂自研昆仑芯，平头哥，燧原（腾讯控股）

（4）其他天数智芯，算能，励算等。

2、算力的创业机会

算力创业门槛高，可行机会：

1）推理芯片机会刚刚开始

（基于开源生态，如 DirectX、OpenGL、OpenCV，vLLM，Pytorch，生态较简单；市场细分，如玩具等场景小芯片，可从细分市场起步）；

2）训练芯片企业需“抱业务大腿”（如抱 BAT、华为、字节等有业务规模的大厂），解决规模与订单问题。

3）算力异构运营运维平台

多算力中心，多种算力卡，的统一运营和统一运维需要平台。

4）算力租赁服务撮合平台

投资算力租赁已算不过来账，帮算力企业做代运营，代运维服务是确定的机会。

四、电力机会

算力无限带来电力需求爆炸增长，带来的机会。

1）SMR机会

数据中心的电的需求，促使SMR加速验证，这个创业机会的风口已到来。

什么是SMR，SMR（小型模块化反应堆）是一种基于三代和四代核电技术的小型化核反应堆，单机组功率通常在300兆瓦以下，具备模块化设计、建造周期短（2-3年）和高安全性等优势。

其技术路径包括水冷堆、高温气冷堆等，适用于发电、供热、数据中心供电及边远地区能源供应。

SMR通过标准化生产和批量化部署，可降低核电成本，成为应对气候变化的关键清洁能源技术之一。

2）可控核聚变机会

可控核聚变被誉为“终极能源”，其目标是模仿太阳发光发热的原理，实现对核聚变反应的安全、持续控制，从而获得几乎取之不尽且清洁的能源。

目前是投入期，看到前景，看不到未来，预期实现时间2050年前后。

3）光储充的机会，水电/风电的机会巨大

当前可批量商用的清洁电就是光电和水电，水电/风电与自然环境强相关，光伏发电对自然环境要求低一些，所以当前光储充机会巨大。

五、数据中心机会

算力发展带来供电的大电压，大电流，直流电的发展。

带来能源供应的发展，也就是数据中心光储充的发展；

带来数据中心建设的增长和改造的增长；还有边缘数据中心的发展；

带来的热管理的发展，液冷发展机会爆发，

1、数据中心供电机会有如下这些：

1）光储充解决方案

2）数据中心大功率供电系统

2、热管理机会

1）冷板式机柜

2）浸没式机柜

3）液冷液材料

3、数据中心节能

1）AI节能

2）节能改造

4、数据中心运维系统机会

1）监控管理新的上述系统能力，范围比原因运维系统范围扩大，带来很多机会。

2）走向AI自动化运维，和无人化运维的发展机会

3）数据中心AI节能，能效管理，能碳平台都需要软件系统建设。

六、大模型创业机会发展建议：

1、基础大模型企业需要抱大腿

需“抱大厂大腿”（如 BAT、华为、字节、京东、美团、网易、滴滴、小鹏、理想、小米、OPPO、vivo、荣耀等有业务规模的企业），通过被投资、被控股或合作解决用户与规模问题；

2、大厂因业务需求（如腾讯多业务需 AI 支撑）与资金实力，五到十年年内不会放弃大模型自研，小厂则可能逐步退出，“千模大战”将转向“百模大战”。最后是“十模大战”。

3、垂类大模型发展建议，选择不被通用模型替代的领域

垂类大模型存在被通用大模型颠覆的风险，需谨慎选择领域，关键在于数据获取与业务壁垒构建，确保模型有竞争优势，避免被通用模型碾压。

4、做数据标注是个人力外包的生意，大模型多标注的要求有很大提高，这块只要能有低成本人力资源，好效率的管理能力，还是可以做的。

5、为大模型企业提供数据，这个属于稀缺资源企业可以做的，类似CSDN，知乎，百科等。

七、如何学习AI大模型？

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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