机构：全球多模态AI将加速进击 国产模型优势突出
Token调用量增长反映AI从概念走向实用，预计2026年成为关键拐点。多模态AI是核心驱动力，国产模型优势明显，推动视频、游戏等领域发展。端侧AI正从对话转向任务执行，注重多模态感知和与系统深度整合。整体上，AI发展呈现Token价值化、模态多元化及端云协同趋势，算力需求随之激增。
最近和几位行业里的朋友聊天，大家不约而同地提到了一个词：Token。这玩意儿，正从一个技术术语，迅速演变为衡量AI产业进展和商业潜力的核心温度计。几家头部券商的最新研判，也把焦点对准了这里，为我们勾勒出下一阶段AI发展的清晰图景。
简单来说，Token调用量的增长，直接反映了AI模型从“玩具”到“工具”的渗透过程。当模型变得更聪明、更可靠，它们才会真正被投入到实际的生产环节中去消耗Token，创造价值。这个过程，预计在2026年会迎来一个关键拐点。到那时，多模态AI和智能体在生产场景中的应用会大大深化，形成一个“用得多→价值高→更愿意用”的良性循环，商业化进程自然就踩下了油门。
多模态：AI进击的“发动机”
如果说Token是燃料，那么多模态就是当前最强劲的发动机。全球范围内的多模态AI正在加速进化，而国产模型在这一赛道展现出了不容小觑的优势。这种能力将源源不断地为视频生成、游戏开发、智能营销等下游领域赋能。
你想想看，视频脚本自动生成、游戏场景实时渲染、个性化广告内容制作……这些不再是概念，而是正在发生的现实。模型厂商的Token调用量和收入随之水涨船高，几乎是必然结果。而这一切繁荣的背后，都对算力提出了饥渴般的需求。可以预见，算力供需的缺口会被进一步拉大，从算力租赁到AI数据中心（AIDC）的整个产业链，都将迎来订单和需求的强劲增长。所以，围绕大模型、核心多模态应用以及算力基础设施进行布局，成了当下颇具前瞻性的策略。
端侧AI：从“聊天”到“做事”的进化
再把视线拉回到我们手边的设备。端侧AI的演进路径越来越清晰了：它正从陪你聊天的“秘书”，向能帮你干活的“助理”对齐。这里面，有两条主线特别值得琢磨。
首先，多模态是端侧AI当前最重要的迭代方向，没有之一。原因很直观：手机、电脑这些终端设备，天生就配备了摄像头、麦克风、传感器，它们本身就是多元信息的天然入口。让AI看懂你拍的照片、听懂你说的话、理解你手写的公式，这比单纯文本对话要直接和有用得多。最近的很多功能更新已经透露了这种趋势，比如拍照时AI自动推荐构图姿势，或者直接对手写数学公式进行计算求解。
其次，端侧AI的产品目标越来越明确：成为与系统深度整合的轻量级生产力工具。目前最先落地的一批功能，像自动录入联系人信息、智能管理浏览器标签页，都非常有代表性。它们共同的特点是：对响应速度要求极高、涉及用户隐私敏感数据、并且需要频繁调用系统底层能力。这些任务，正是端侧AI最能发挥优势的战场。
话说回来，这其实指向了一个更深层的逻辑：未来端侧模型的核心竞争力，可能不完全在于它有多少参数、对话多么拟人，而在于它能否与操作系统、原生应用及硬件入口进行“毛细血管”级的深度融合。理想的形态，是让它成为系统级任务的一个智能分发与执行中枢，无缝嵌入到用户的每一个操作流程中。这才是真正的“端侧智能”。
总而言之，从云端到终端，AI的浪潮正沿着Token价值化、模态多元化、端云协同化的方向奔涌。机会，就藏在这些变化交汇的地方。
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