Nadie puede predecir con precisión el próximo éxito, pero nadie quiere perderse ninguna posibilidad.

Autor del artículo, fuente: Light Cone Intelligence

Este año visitar el WAIC fue un placer espiritual, pero un tormento físico.

En el recinto, se ven grandes bloques de hielo por todas partes, espectadores que se sacuden con un montón de folletos promocionales debido al calor, y empleados sentados en fila en una esquina con cámaras de larga duración. Todos tienen el rostro marcado por el cansancio.

La superficie total de esta feria superó por primera vez los 100.000 metros cuadrados y separó por primera vez los foros y la exposición en distintos recintos. Esta gran feria es una "prosperidad" generada por la acelerada entrada simultánea de grandes empresas, pequeñas empresas y emprendedores en la industria de la IA.

La era está cambiando; algunos participantes han entrado, mientras que otros se están retirando.

Los grandes modelos, que ya estaban relegados al rincón el año pasado, este año son aún más difíciles de encontrar en la feria. En su lugar, abundan los productos de agentes inteligentes, las filas de “teléfonos inteligentes con agentes de IA” y la constante promoción de “cerebros industriales” y “empleados digitales”.

Después de finalizar la visita a la feria, Light Cone Intelligence percibió varias señales claras de este año en el WAIC:

El modelo ya no merece un stand; el foco ha pasado de los parámetros a los escenarios. Los clientes finales se concentran en desarrollar agentes para ganar ventaja en el mercado, mientras que los clientes empresariales se enfocan en plataformas de agentes inteligentes o en aprovechar oportunidades de transformación empresarial mediante ingenieros desplegados de forma proactiva (FDE).

Los agentes inteligentes florecen en todas partes, y el hardware de IA no se queda atrás. Casi cada stand en la feria promociona agentes inteligentes. Los stands del teléfono DouBao y del teléfono de agente inteligente de Jieyue Xingchen siempre tienen largas filas.

Pero bajo la prosperidad, la homogeneización se convierte en un problema inevitable. En el lugar, innumerables plataformas de creación AIGC e innumerables agentes con el sufijo “Claw”. Al echar un vistazo, es difícil ver diferencias. La diferenciación, en esencia, depende del ecosistema, los datos y los puntos de acceso acumulados por cada plataforma.

“Hay mucha incertidumbre, pero todos están corriendo y observando al mismo tiempo,” dijo un empleado de una empresa expositora a LightCone Intelligence.

Nadie puede predecir con precisión dónde estará el próximo fenómeno, pero nadie quiere perderse ninguna dirección posible.

Los agentes se convierten en los protagonistas absolutos, pero ellos "crecen"

El viento de la implementación de aplicaciones de IA finalmente ha soplado con fuerza entre la gente. La sensación más directa en el recinto es que la aceptación de los usuarios hacia los productos de IA ha aumentado notablemente, lo que ha impulsado el surgimiento de tantas aplicaciones de IA independientes.

“En comparación con el año pasado, este año nuestro número de usuarios se duplicó desde el inicio.” dijo el personal del stand de JD Health a Light Cone Intelligence.

Entre las numerosas áreas enfocadas en el consumidor final, la salud con IA es uno de los sectores más saturados este año. En el evento WAIC, el peso de 0,01 yuan de Ant Fu吸引了现场观众报名，京东健康旗下的AI医生“大为”、科大讯飞的AI健康助手“讯飞晓医”、百川智能的“百小医”等等，都是面向C端的健康助手产品。

En la observación en vivo, a través de la integración con la industria médica y la cadena de suministro, los productos de IA para la salud de este año han evolucionado desde una función inicial de asistencia en consultas hacia una mayor profesionalización. El año pasado, la IA solo podía ofrecer “recomendaciones”; este año, ya es posible chatear con “agentes digitales” de médicos de hospitales reales y se han implementado entregas de medicamentos.

Enfócate en productos específicos; los agentes inteligentes son el protagonista absoluto de los productos para el consumidor este año.

La cantidad de productos de agentes inteligentes de Tencent no cabe en una pared. Además de WorkBuddy y QClaw lanzados a principios de año, hay Ardot para diseñadores, Mavis, que se asemeja más a un administrador de computadora tipo IA, y “Toast”, para crear aplicaciones independientes manualmente... Estos agentes en auge parecen más bien resultados desarrollados primero internamente y luego lanzados al exterior.

El equipo de "Miaowu Team Edition" de Alibaba informó a LightCon AI que el nacimiento de Miaowu surgió principalmente de necesidades internas. Por ejemplo, la función de crear aplicaciones en Miaowu ya tenía una gran demanda interna; tras ver que más empleados la utilizaban de forma espontánea, decidieron lanzar un producto para el consumidor final. Posteriormente, debido a las necesidades de clientes empresariales, como crear formularios de inscripción o funciones de demostración, se desarrolló la versión empresarial.

Algunos agentes se convirtieron en aplicaciones independientes mediante la localización, mientras que otros se integraron directamente con sus productos estrella, utilizando la capacidad de los agentes para impulsar la conversión de pagos.

Baidu es una de las empresas más representativas. Además de sus propios productos de trabajo como DuMate y la aplicación de IA Miaoda, GenFlow en el stand parece más bien un producto derivado de Baidu Netdisk. Con GenFlow, por ejemplo, se puede activar un chat desde la zona central de Baidu Netdisk, así como utilizar sus capacidades de agente para ayudar a organizar información clave de videos, redactar archivos, entre otras tareas. Sobre los planes futuros de GenFlow, el personal informó a Light Cone Intelligence que planea integrarlo más adelante en los servicios de suscripción pagada de Baidu Netdisk.

En la zona central inferior de la aplicación de Baidu Netdisk, apareció "Genflow".

Pero en medio de esta "prosperidad" de los Agentes, la "repetición" también es muy evidente.

Light Cone Intelligence recorrió todos los puestos de IA en el evento; aunque los productos eran numerosos y abrumadores, en resumen, todos se centraban en unas pocas grandes direcciones:

Diversos agentes inteligentes con sufijo Claw o autodenominados, agentes inteligentes que te ayudan a crear aplicaciones “a mano”, agentes inteligentes para gestionar la generación de contenido AIGC de imágenes y videos, e incluso diversos cajas de agentes inteligentes similares a Mac mini.

Por ejemplo, con agentes personales, múltiples productos muestran escenarios de demostración extremadamente similares, y el análisis de datos y la redacción de informes son “presentaciones estrella”. Cuando se pregunta sobre las ventajas diferenciadoras del producto, “compatible con múltiples modelos” y “posee una biblioteca de habilidades propia” se han convertido casi en “respuestas genéricas”.

Tras recorrer todo, Light Cone Intelligence me impresionó más con Loomy de iFlytek y el agente de FaceBook Intelligence: ambos integran internamente la función de “biblioteca”, clasifican automáticamente los archivos cargados por el usuario según su tipo y aplican etiquetado básico con IA, lo que los hace más amigables para los trabajadores.

La interfaz de "Biblioteca" de Lommy

Además de unos pocos productos con un nivel de finalización y objetivos claros, la mayoría se encuentran en una etapa de exploración para identificar demandas potenciales de éxito.

Cuando los representantes de Guangzhui Intelligence hablan con varios fabricantes, casi siempre reciben la pregunta: "¿Qué otras funciones nuevas crees que podríamos implementar?"

“Todos lo están haciendo y todos se han vuelto similares. Porque es demasiado rápido adoptar las funciones de otros. Si ves una nueva función de alguien, simplemente impléméntala. Las funciones que realmente funcionan en la práctica tienden a converger.”, dijo un miembro del personal a LightCone Intelligence.

Esta respuesta, aunque parece positiva, en realidad refleja impotencia. La actual prosperidad de los agentes C-end no se trata realmente de una lucha por el control de la definición de escenarios, sino esencialmente de una carrera armamentista funcional. Todos están copiando, y las funciones útiles son casi idénticas. Por lo tanto, la diferenciación finalmente debe volver a la ecología, los datos y los puntos de acceso, y no al producto en sí.

Tras OpenClaw, en el "año de la comercialización de agentes", cada fabricante espera encontrar el próximo escenario de éxito. Esta es la imagen colectiva de los agentes C-end: bulliciosa, pero todos se apiñan juntos, sin poder diferenciarse.

Pero parece que la prosperidad siempre debe ir de la mano con la burbuja.

Explora el B2B y FDE ha emergido

Si el lado C es “una explosión de diversidad”, entonces el lado B está recorriendo un camino cada vez más claro: poner sus capacidades a disposición de más empresas para que ellas las paguen. Lo más sencillo es vender API, algo que Anthropic ya ha demostrado.

En la actualidad, donde las capacidades de los grandes modelos aún siguen evolucionando según la Ley de Escalado y los productos de Agentes están experimentando un gran auge, las empresas B están enfocándose en mejorar sus procesos existentes.

En cuanto a las plataformas y productos de agentes empresariales, el año pasado la mayoría aún se limitaba a “optimizar para escenarios específicos”. Este año, el concepto de “empleado digital” se ha vuelto más popular: además de roles clásicos como finanzas, operaciones y atención al cliente, se han añadido nuevos roles de “empleados de IA” como recursos humanos y administración, haciendo que una empresa esté casi “completamente equipada”.

Tomando como ejemplo NetEase Intelligence Enterprise, la plataforma empresarial de agentes de IA ClawHive de la empresa puede ayudar a una pequeña empresa manufacturera a desarrollar aplicaciones en torno a necesidades como la cotización de productos, la adquisición de materias primas, el informe diario del dueño y la toma de decisiones en reuniones, reduciendo significativamente el esfuerzo humano en la recopilación, organización y análisis, y mejorando la eficiencia en la gestión de procesos, las decisiones clave y el avance de proyectos.

En industrias especializadas, lanzar agentes inteligentes ya no es sorprendente. Por ejemplo, según informó el personal de iFlytek a LightCone AI, este año lanzaron el "Superagente Xinghuo Xiaofa" y crearon una empresa independiente. Este agente está dirigido a profesionales del derecho, como abogados, y optimiza todo el proceso judicial, desde la consulta y aceptación de casos hasta la preparación previa al juicio y la solicitud de medidas cautelares. Actualmente, la IA puede realizar directamente tareas como organizar y verificar pruebas, identificar puntos de riesgo y generar diversos documentos legales. Esto es extremadamente útil para los abogados, ya que en la práctica, los clientes a menudo no pueden expresar claramente sus propias demandas.

En comparación con el lado C, el lado B se basa en la implementación. En comparación con el año pasado, cuando se utilizaban para reducir costes y aumentar la eficiencia, este año los agentes inteligentes pueden asumir tareas más complejas tras comprender los proyectos de trabajo.

Un cliente de Siemens Industrial Agent compartió en WAIC los resultados prácticos obtenidos. Uno es el control remoto de encendido/apagado de equipos como recipientes a presión, que antes requería operación en sitio y ahora se gestiona directamente por IA, reduciendo significativamente los costos de mantenimiento; el otro es la programación de mantenimiento para parques eólicos marinos, donde la IA debe predecir simultáneamente el estado de las turbinas y las condiciones meteorológicas para realizar el mantenimiento en el intervalo de tiempo adecuado, minimizando así la pérdida de potencia eólica.

Las empresas B que buscan una mayor tasa de éxito y confiabilidad en las tareas aún necesitan invertir más esfuerzo en los detalles técnicos.

Al hablar de los cuellos de botella tecnológicos actuales de los agentes, el personal de FaceWall Intelligence indicó que la experiencia práctica de los agentes se construye a partir de una gran cantidad de detalles técnicos, y aún hay muchos aspectos que necesitan mejorarse, como el problema de la memoria de los agentes. En el siguiente paso, FaceWall Intelligence busca permitir que los agentes "descubran tareas por sí mismos": "El proyecto está siendo monitoreado, pero la persona se ha ido a descansar; déjalo en manos de la IA para completar las tareas pendientes."

Además de los productos estándar, Light Cone Intelligence observa que otro cambio evidente en el mercado B2B es que el modelo FDE se ha vuelto muy popular. En WAIC, cada vez más empresas promocionan su apoyo al FDE, permitiendo primero explorar profundamente las necesidades de capacidad de IA de las empresas y luego desarrollar productos personalizados.

Un empleado de Kingsoft Office WPS le informó a LightCones Intelligence que, a partir del segundo semestre de 2025, comenzarán a implementar FDE: "Ya hemos logrado algunos escenarios exitosos, como recursos humanos, finanzas y derecho; ahora estamos ampliando nuestro enfoque para ayudar a las empresas a gestionar sus procesos empresariales mediante diversas capacidades de IA, como agentes inteligentes."

¿Cuál es la necesidad de hacer FDE? El personal de FaceWall Intelligence le dijo a LightCone Intelligence: “Las empresas deben tener un pequeño grupo, aunque sea solo una persona, que deba comprender tanto el negocio como la tecnología.” Reveló además que FaceWall Intelligence también está preparando este servicio.

Es algo irónico. Se creó la IA con la expectativa de que fuera capaz de resolver un problema de múltiples maneras y poseyera capacidad de generalización, pero en la implementación B2B se ha regresado al modelo FDE altamente personalizado y con comunicación intensa. Es exactamente igual a la implementación en sitio y la entrega consultiva de la era SaaS. Independientemente de cuán fuertes sean las capacidades de los proveedores de modelos de IA, el último kilómetro de la entrega aún requiere personas que entiendan el negocio y conozcan la IA.

Quizás el modelo FDE sea una medida temporal ante la actual limitación en la capacidad de productización de la IA. Pero en general, una buena estrategia es que sea fácil de usar y pueda venderse; los fabricantes de modelos solo pueden seguir por este camino.

Los grandes modelos pasan a segundo plano, los modelos del mundo están de moda, el hardware se convierte en el nuevo campo de batalla

Volviendo a la base subyacente de las aplicaciones de IA: los modelos grandes, los cambios de este año siguen siendo dignos de atención. Este año, Moonshot mantuvo su tradición de ofrecer solo un stand para que los visitantes firmen asistencia. Pero más allá del WAIC, el interés generado por el Kimi K3 de 2.8T ya ha llegado a Silicon Valley.

En el evento WAIC, el entusiasmo por los modelos mundiales es comparable al entusiasmo inicial por los modelos grandes.

Los cambios más cruciales están ocurriendo: la IA ya no se limita a generar contenido, sino que comienza a comprender cómo funciona el mundo y a predecir qué resultados traerán las acciones. Estamos seguros de que 2026 será el año de los modelos del mundo”, dijo Fang Han, presidente y CEO de Kunlun Tech.

Basándose en este juicio, Kunlun Tech también extendió su entusiasmo anterior por "AI All in" al sector de los modelos de mundo. En este WAIC, lanzaron un modelo de mundo interactivo orientado a escenarios de juegos: Matrix-Game 3.5. El científico jefe de Skywork, Cheng Yu, reveló en el foro que la versión 3.5 realizó una iteración conjunta en tres direcciones sobre la base de Matrix 3.0: datos, modelo e inferencia.

Dado que la línea técnica de los modelos mundiales aún no ha convergido completamente, esto determina la divergencia y la diferenciación del sector: desde modelos mundiales que sirven como base para la inteligencia encarnada hasta modelos aplicados en juegos e industrias de redes sociales con IA.

En otras ramas de modelos, otra tendencia clara este año son los modelos de video en tiempo real, que están entrando con fuerza en el sector del entretenimiento.

“Cuando los modelos entran en el mundo real, lo crucial no es solo reconocer sonidos e imágenes, sino comprender en qué contexto ocurren esta información y, sobre esa base, determinar cuándo y cómo responder,” compartió un representante de MoSi Intelligence en WAIC.

Este año, cada vez más jugadores se han incorporado a los modelos de video en tiempo real, como Aishi Technology y Shengshu Technology, que ya estaban posicionadas en el campo del video de IA y han derivado en玩法 como juegos de IA e interacción con avatares digitales. En WAIC, también experimentamos muchas formas de interacción con IA:

La demostración interactiva de IA traída por Google es la "nube emocional", que realiza juicios emocionales mediante reconocimiento facial. Mientras la inteligencia Light Cone observa, un usuario es identificado como "ansioso", y la nube sobre su cabeza se convierte en una "nube oscura"; luego, el usuario sostiene una pelota emocional peluda mientras escucha la consolación de la IA.

Se utilizan algunos dispositivos auxiliares visuales para mejorar la calidad de la interacción. iFlytek demostró en vivo una pantalla de vidrio transparente que puede utilizarse para apoyar escenarios de interacción real, incluyendo traducción y respuesta a preguntas. El personal informó a LightCone Intelligence que la cámara está integrada para identificar a la persona que habla en entornos ruidosos y evitar la interferencia de otras voces.

Sin embargo, el protagonista indiscutible de la WAIC 2026 en términos de interacción es el teléfono agente. Este año no se puede dejar de mencionar a dos empresas: una es el teléfono DouBao, y la otra es el teléfono agente AI de Jieyue.

El segundo teléfono de la colaboración entre Doubao y Nubia apareció en el evento; tras la experiencia práctica con el inteligente Light Cone, la opinión fue que ByteDance aplicó la misma paciencia que usó para desarrollar la app Doubao al crear el teléfono Doubao. En comparación con la primera generación, más “simple y directa”, la segunda generación, aunque más cautelosa y restringida en permisos, ofrece funciones más completas y estables.

Step星辰 lo hizo de manera más exhaustiva: eligieron desarrollar su propio teléfono, y hubo largas filas en el lugar. Tras probarlo, la interfaz del teléfono es bastante atrevida: comienza con una interfaz de agente inteligente, y las funciones demostradas incluyen ayudar a recordar recuerdos fragmentados y actuar como un agente inteligente.

Más proveedores de IA no solo colaboran ampliamente en el lado del hardware, sino que también muchos deciden probar por sí mismos el desarrollo de productos.

Tomando como ejemplo Wallface Intelligence, su previamente anunciado hardware de IA, Pinea Pi, se lanzó oficialmente a mediados de año. Se trata una placa de desarrollo de borde nativa de IA, dirigida a desarrolladores, que ofrece un entorno de validación de demostraciones mediante la integración de módulos como iluminación, voz y visión, junto con una adaptación profunda entre algoritmos de hardware y modelos subyacentes.

Al hablar sobre por qué eligieron al grupo de desarrolladores, el responsable de Songguo Pai le dijo a Guangzhui Intelligence que este es un escenario que se puede validar rápidamente: si se compara horizontalmente con productos como gafas y pulseras, la cadena anterior parece tener funciones ricas, pero en el ámbito de la observación hay muchas cosas que necesitan validación.

Como una empresa de modelos en el borde,

La lógica de Mianbi Intelligence en hardware es más como el problema común que enfrentan hoy en día las empresas de IA y el sector de hardware.

“Para las empresas de modelos en el borde, si solo hacemos la parte de software y colaboramos con otros fabricantes de hardware, realmente tenemos muy poco poder de negociación. Si construimos nuestro propio sistema de cadena de suministro y luego desarrollamos hardware, también nos ayuda a tener un control más completo sobre el conjunto.” le dijo a LightCone Intelligence.

Mientras la IA física se acerca a su implementación real, ¿cómo pueden las empresas de software de IA colaborar con fabricantes de hardware para obtener mayor influencia? Las empresas de modelos grandes están acelerando su adaptación.

El modelo está en iteración, la demanda aún es ambigua, y los límites están siendo explorados. Para todos los jugadores, este año solo hay una opción: ¡ponerse en movimiento ya!