2026世界人工智能大会的展馆里，有一个微妙却清晰的变化。

Kimi K3的发布确实吸引了不少技术从业者驻足。但走出月之暗面展台，几乎每个展台都在展示Agent（智能体）——从办公场景到企业服务，从个人助理到行业解决方案。

华为、腾讯、百度、阿里的展区里，高频词变成了Agent、智能眼镜、机器人、超节点、工作流。大模型还在，但已不再是主角。

一场从“模型竞赛”到“交付竞赛”的产业切换，正在发生。

一、从“比发动机”到“拼整车”

过去两年，大厂比的是模型参数、榜单排名、生成能力。今年WAIC上，大厂比的是另一套东西——华为秀超节点算力底座，腾讯讲Agent进入工作流，百度推老牌产品的AI化，阿里展示全栈的Agent运行环境。

看似各说各话，实则回答同一个问题：模型已经从产品变成零部件。真正决定用户体验的，是算力、Agent、工具调用、数据、终端、开发框架构成的整套系统。

好比过去比谁的发动机更强，现在PK谁能交付整辆车。

数据印证了这一转向。WAIC千余家参展主体中，大模型与生成式AI赛道共130家参展主体，其中83家（约63.8%）选择以AI Agent或智能应用作为主要标签，基础大模型企业仅18家。站在大模型赛道中央的，已经从比拼参数规模的大模型，切换为直接面向场景的AI Agent。

二、从“能生成”到“能干活”

去年WAIC上，Agent大多只是演示版demo，业内讨论还集中在Agent和大模型的区别。时隔一年，Agent正式进入商业化实战检验。

IDC在本届WAIC期间预发布的《DAA研究报告》给出了清晰的数据：全球日活智能体数（DAA）预计从2025年的2860万个跃升至2026年的7940万个，2030年将达22.16亿个。这一指标的逻辑支撑来自百度创始人李彦宏提出的新度量衡——更关注每天有多少智能体真正进入业务流程、完成任务并创造价值。

Token是投入，DAA才是产出。

展台上的变化同样明显。AI正在深度嵌入行业生产与日常生活。网易有道展示了从“对话”走向“行动”的桌面办公助手LobsterAI，目前在GitHub已获得超5.6k Stars。腾讯WorkBuddy演示从一句话生成参观攻略、搭建网站等任务，可自主拆解步骤、调用工具并完成交付。蚂蚁集团的商家经营智能体“晓雨”，已能帮助商家自主完成门店分析、营销配置、会员经营等复杂经营动作。

更关键的是AI开始走出屏幕。AI眼镜不再只是拍照设备，已成为真正的Agent入口——能看、能听、能记、能执行。搭载豆包手机助手的全球首款AI智能体手机努比亚NaviX Ultra正式亮相，对着手机说出“收集当日热点新闻记录成文档”，几分钟后便能弹出结果页面。

三、从“卷模型”到“卷成本”

大模型退居二线，还有一个更现实的原因：Token太贵了。

企业正在精细地核算AI账单。腾讯云副总裁吴运声坦言，企业越来越关心Token成本。他分享了一个实操思路：拆分业务流程，模糊复杂工作交由智能体处理，标准化固定流程使用工作流承载，减少无效Token消耗。

阿里云智能集团CTO李飞飞则提出，智能体架构需实现与底层模型解耦，由智能体自主判断任务类型，匹配适配度最优的模型，“避免所有任务统一调用顶配大模型，推高企业无差别算力支出”。

PyTorch基金会执行董事Mark Collier注意到一个趋势：“过去行业只关注模型生成Token的总量，但现在业内诞生了一个很好的概念——Token产出效率，不是所有生成的Token都具备同等业务价值。”

企业逐步摆脱单一模型依赖，或是自研垂直专用小模型，或是基于开源基座搭配大小双模型适配细分业务。背后驱动力除控制调用成本外，还有数据安全考量。

四、AI竞争进入下一阶段

“百模大战”降温了，智能体的战火才刚刚点燃。

美国AI公司仍在卷模型最强。而本届WAIC上中国大厂更多讨论国产算力、Agent、产业应用和基础设施建设。方向不同，共识却一致：可多方获取的大模型没有壁垒，难复制的整套AI运行基础设施才是核心。

如果说去年是百模大战，今年就是AI基础设施战争的元年。

大模型从聚光灯下退到幕后，不是因为它不重要了——它依然是智能体的“大脑”。但行业终于意识到：单有大脑不够，还得有手脚、有神经系统、有完整的躯体，才能真正走进现实世界干活。

当AI从“能生成”迈向“能执行”，从“展示能力”迈向“创造价值”，一场围绕真实场景落地的竞争正加速展开。大模型退居二线，不是因为输了，而是因为它终于找到了自己该待的位置。