- 赛道：媒体报道 · 作者：锦秋基金 · 媒体转载 · 璞合资本导读
- 核心洞察：Air Street Capital 连续第九年发布《State of AI Report 2026》，锦秋基金完成中文编译。这份244页报告最刺眼的一个信号，是「AI开始研发AI」——Anthropic 由 Claude 主导的模型研发任务占比半年从不足1%飙到26%。对聚焦AI应用与硬件出海的创业者来说，真正该盯的不是谁赢了模型竞赛，而是这四条被反复验证的变化线：科研加速、中国开源模型上位、具身智能中美双押、以及AI从卖工具走向卖结果。
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Air Street Capital 连续第九年发布《State of AI Report 2026》，锦秋基金完成中文编译。这份244页报告最刺眼的一个信号，是「AI开始研发AI」——Anthropic 由 Claude 主导的模型研发任务占比半年从不足1%飙到26%。对聚焦AI应用与硬件出海的创业者来说，真正该盯的不是谁赢了模型竞赛，而是这四条被反复验证的变化线：科研加速、中国开源模型上位、具身智能中美双押、以及AI从卖工具走向卖结果。
📎 本文为转载导读 + 赛道解读｜素材来源：锦秋基金《244页AI年度报告：下一轮，AI 竞争规则变了》（对 Air Street Capital《State of AI Report 2026》的中文编译与解读）。以下为璞合资本的独立导读与判断——借公开报告的事实做拆解与延伸，不照抄原文。原文链接见文末。
连续第九年，Air Street Capital 用 244 页数据记录过去一年的 AI。2026 年这份报告里，最戳眼的一句话其实是：「当 AI 开始研发 AI，技术革命的游戏规则变了」——Anthropic 由 Claude 主导、人工监督的模型研发任务占比，半年之内从不足 1% 飙到 26%；OpenAI 的 Agent 在相同成功率下，能自主完成的工作从人类 4–8 小时跃升到 32–64 小时。对璞合这种只看「出海 / AI 应用 / AI 硬件」早期项目的精品 FA 来说，报告里真正值钱的就四条变化线：科研加速、中国开源模型上位、中美同时押注具身智能、以及 AI 从「卖工具」转向「卖结果」。这篇导读，我们把四条线逐一拆给做 AI 应用的创始人听。
一、最该被记住的数字：不是模型更强了，是「AI 开始干活了」
每年 AI 圈都会产出一堆又大又唬人的报告，大多数看完只记得两三个 KPI。但 Air Street 今年的报告不一样，它抓到了一个性质上的拐点——AI 从「被研发的对象」变成了「参与研发的协作者」。
Anthropic 的数据最直观：2026 年 2 月到 8 月，Claude 主导、人工监督的模型研发任务占比，从不到 1% 涨到 26%。OpenAI 给的是另一套口径——在同样的 18% 成功率下，Agent 能自主完成的工作量，从 4–8 小时扩大到 32–64 小时。换句话说，AI 单次「能干完一整件事」的跨度，半年内放大了 4 到 8 倍。
更有意思的是它开始表现出「判断力」：在人类研究员走错方向的案例里，Anthropic 的 Mythos Preview 提出的下一步方向，有 64% 被评为更优；Epoch AI 追踪的 49 道开放数学题，AI 被认为独立解出了其中 9 道，还有 4 道是无人协助完成的。
这些数字堆在一起，指向一个被很多人忽略的推论：科技进步的上限正在被抬高，而不是被替代。过去一项重大突破要靠顶尖研究员数年甚至数十年的时间、经验加灵感，现在 AI 让人类第一次可以同时并行探索成千上万的假设。对创业者最直接的提醒是——那些过去因为「工程和科学能力不够」所以根本没法成立的产业，可能第一次具备了诞生的条件。找增量机会，别再盯着存量市场卷。
二、中国开源模型上位：这不是爱国叙事，是「底座」换庄了
报告里第二个让璞合兴奋的信号，是关于中国开放权重模型的份额拐点。按 arXiv 论文里 21 个模型家族的口径，中国开放权重模型的提及份额，从 2024 年的 9% 涨到了 2026 年的 31%，反超了美国开放权重模型的 23%。
比数字更重要的是「谁在用」。报告点名的几家全球 AI 公司，用的都是中国模型：Harvey 用智谱的 GLM，Cursor 用月之暗面的 Kimi，Mercor 用阿里的 Qwen 做专业领域后训练。这说明中国不只是在自己市场里卷模型，而是正在成为全球 AI 应用创新所依赖的技术底座。
对做 AI 应用出海的创业者，这是个被低估的利好。长期以来「出海」这件事有个隐含焦虑：底层能力是不是还得靠美国那几家。现在这条焦虑在松动——高水平智能正在变成可获得的公共资源。既然海外顶流产品都可以放心大胆用中国开源模型打底，中国创业者以技术能力直接参与全球竞争的路，是真实存在、且正在被验证的。
三、具身智能：报告说它到了「GPT-2 时刻」
这是璞合最熟、也最愿意放重点讲的部分，因为具身智能和 AI 硬件正是我们的主战场。Air Street 给机器人的定性是「接近 GPT-2 时刻」——Scaling 的证据终于开始出现：以 Skild AI 为例，预训练数据从 1000 小时增加到 10 万小时后，它在未见任务上的成功指标，从接近零提升到了 66%。
资本已经先动手了。美国这边，Skild AI 以超 140 亿美元估值拿下 14 亿美元融资，Apptronik 拿到 Google、Mercedes-Benz 支持的 9.35 亿美元；中国这边毫不逊色，报告引用的 Dealroom 数据显示，全球近三分之二的人形机器人融资被中国公司收入囊中——银河通用、逐际动力、星动纪元接连完成大额融资，宇树已经跑出了快速增长的出货。
璞合的看法是：中美在具身智能上的优势结构，恰好是互补的——美国强在模型研发能力和雄厚资本，中国强在制造场景、完整硬件供应链和快速迭代的工程能力。而这恰恰是「AI 硬件出海」最性感的组合。硬件出海的核心竞争力，从来不是在实验室里把模型刷到 SOTA，而是用中国的供应链把「能打」的产品低成本、快速地做出来，再卖到全球去。报告越是把机器人说成早期、路线未定，对早期投资人和创业者，越是意味着还没被填满的探索空间。
四、AI 从「卖工具」到「卖结果」：这一刀切在了商业模式的根上
报告里最值得创始人反复读的一个问题，是这句话：未来的 AI 公司，究竟应该销售工具，还是直接销售完成的工作？
过去几十年的软件生意，有一条始终跨不过去的边界：软件提供工具，但最后的活儿还得人来做。AI 正在跨过这条边界。报告给的数据很说明问题：Codex 在法律岗位的企业每周活跃用户增长了 108 倍，销售和招聘岗位各增长 41 倍——基数虽低，但专业岗位对 Agent 的兴趣已经肉眼可见。
这句话对商业模式的意义是根本性的。过去软件收入来自企业 IT 预算，天花板是「软件这行有多大」；可当 AI 能独立完成一项工作时，它面对的市场就不再是软件预算，而是专业服务、人力劳动，甚至是从未被满足的需求市场。真正的机会不是从现有软件市场抢多少份额，而是创造多少过去根本不存在的消费与需求。
对早期创业者，这条线至少给出两个可落地的抓手：一是别再把自己定位成「XX 行业的 SaaS」，而是定位成「XX 结果的交付方」，按结果收费、按件计价；二是去盯那些「只有少数人享得起、只能试一次、需要一个组织才能完成」的场景——AI 一介入，这三类场景的市场边界会被一次性撑开。这是璞合今年看 AI 应用项目时，越来越看重的一条筛子。
五、一个没有结论的悬念，恰恰是最好的注脚
报告最后留了一个「依然没有结论」的动态：模型公司和应用公司的机会之争。OpenAI 与 Anthropic 的合计年化收入运行率已经到约 1050 亿美元；同时，Cursor 年化收入据报超 40 亿美元，Harvey 到 4 亿美元，Lovable 到 6 亿美元；增长最快的前 25% AI 原生公司，收入同比增速 256%，而传统软件加 AI 功能的只有 90%。
这个「没有结论」，璞合反而觉得是报告最好的注脚——它说明比赛根本没到下半场，模型公司和应用公司谁赢谁输、还是把蛋糕一起做大，都还早。报告里两个小信号值得记：AI 推荐带来的零售访问量同比增长 203%（虽然现在只占电商访问量的 0.4%），Shopify 数据显示 AI 推荐商品页的购买转化率比传统搜索推荐高约 80%；再有就是 fal 优化 MiniMax 视频模型后，不到 3 秒生成 5 秒视频、观众还能实时改后续画面，视频、游戏、直播、娱乐的边界开始模糊。
每一条，都是一类可能的新生意。
璞合读完这份报告，最想跟创始人说的一句话是：越强的 AI，值得你做的事越多，而不是越少。别被「模型越来越强、应用还有没有空间」这种焦虑带偏节奏。真正足够大的机会，可能还远没有出现。关键能力一旦出现，让过去不可能的事第一次成为可能——这才是早期投资最该兴奋的地方。
（说明：本文为璞合资本对锦秋基金编译解读的 Air Street Capital《State of AI Report 2026》所做的独立导读与赛道判断，所有事实与数据均来自该公开报告及公开编译文章，璞合仅作解读，不构成任何投资建议。）
📚 参考资料（原文链接）
锦秋基金《244页AI年度报告：下一轮，AI 竞争规则变了》（State of AI Report 2026 中文编译与解读）：https://mp.weixin.qq.com/s/BzZkOkQujoidKFCWJb6xBA