Tidak ada yang bisa memprediksi dengan akurat爆款 berikutnya, tetapi tak ada yang ingin melewatkan peluang apa pun.Penulis artikel, sumber: Light Cone Intelligence
Tahun ini mengunjungi WAIC secara mental menyenangkan, tetapi secara fisik melelahkan.
Di dalam ruang pameran, terlihat blok es besar di mana-mana, penonton yang kepanasan sampai mengipas dengan tumpukan brosur di tangan, dan staf yang duduk berbaris di sudut dengan peralatan kamera panjang. Setiap wajah penuh kelelahan.
Luas total pameran ini pertama kali melebihi 100.000 meter persegi, dan untuk pertama kalinya forum dan pameran dipisahkan ke gedung yang berbeda. Pameran besar ini merupakan "kemakmuran" yang dihasilkan oleh masuknya serentak perusahaan besar, perusahaan kecil, dan para pengusaha ke industri AI.
Era sedang berganti, beberapa peserta bertambah, sementara yang lainnya mundur.
Model besar yang tahun lalu sudah mundur ke sudut, tahun ini bahkan sulit ditemukan di pameran. Sebagai gantinya, terlihat berbagai produk agen (Agent), antrian panjang untuk "ponsel agen AI", serta promosi berulang-ulang dari berbagai pihak mengenai "otak industri" dan "karyawan digital".
Setelah mengakhiri kunjungan pameran, Light Cone Intelligence merasakan beberapa sinyal jelas dari WAIC tahun ini:
Model tidak lagi layak mendapat stan pameran, sorotan beralih dari parameter ke skenario. Pihak C sibuk mengembangkan Agent untuk merebut peluang pasar lebih awal, sementara pihak B sibuk membangun platform agen, atau memanfaatkan FDE (Forward Deployed Engineer, insinyur penempatan lapangan) untuk menggali peluang transformasi perusahaan.
Agen cerdas bermunculan, perangkat keras AI pun tak kalah menonjol. Hampir setiap stan di lokasi mempromosikan agen cerdas. Stan ponsel Doubao dan ponsel agen AI Jieyue Xingchen selalu dipadati antrean panjang.
Namun, di balik kemakmuran tersebut, homogenisasi menjadi masalah yang tak bisa dihindari. Ribuan platform kreatif AIGC dan ribuan agen dengan sufiks “Claw” hadir di lokasi. Sekilas melihat, sulit untuk melihat perbedaan. Diferensiasi pada dasarnya bergantung pada ekosistem, data, dan akses yang telah dibangun oleh masing-masing platform.
“Banyak ketidakpastian, tetapi semua orang berlari sambil memantau,” kata seorang staf pameran kepada Guangzhui Intelligence.
Tidak ada yang bisa memprediksi dengan tepat爆款 berikutnya di mana, tetapi tidak ada yang ingin melewatkan arah apa pun yang mungkin.
Agen menjadi tokoh utama absolut, tetapi mereka "berbentuk"
Angin penerapan aplikasi AI akhirnya benar-benar bertiup ke tengah masyarakat. Pengalaman paling langsung di lokasi adalah bahwa penerimaan pengguna terhadap produk AI jelas meningkat, yang mendorong munculnya begitu banyak aplikasi AI independen.
“Dibandingkan tahun lalu, jumlah pengguna kami tahun ini langsung meningkat dua kali lipat,” kata staf stan JD Health kepada Guangzhui Intelligence.
Di antara berbagai segmen yang dekat dengan konsumen akhir, kesehatan AI adalah salah satu arah paling ramai tahun ini. Di acara WAIC, timbangan berat badan senilai 0,01 yuan dari Ant Fu menarik peserta hadir untuk mendaftar, sementara dokter AI "Dawei" milik JD Health, asisten kesehatan AI "Xunfei Xiaoyi" dari iFlytek, dan "Bai Xiao Yi" dari Baichuan Intelligence semuanya merupakan produk asisten kesehatan yang ditujukan untuk konsumen akhir.
Dalam pengamatan langsung, melalui kolaborasi dengan industri kesehatan dan rantai pasokan, produk kesehatan AI tahun ini telah berkembang dari awalnya hanya membantu konsultasi menjadi lebih profesional. Tahun lalu, AI hanya bisa memberikan "saran", tetapi tahun ini pengguna bisa berbicara dengan "digital human" dokter rumah sakit nyata, serta pengiriman obat juga telah diatur.
Fokus pada produk spesifik, agen adalah tokoh utama mutlak produk C-end tahun ini.
Produk agen cerdas Tencent begitu banyak, hingga satu dinding pun tidak cukup untuk menampungnya. Selain WorkBuddy dan QClaw yang diluncurkan awal tahun, ada Ardot untuk desainer, Mavis yang lebih seperti asisten komputer versi AI, serta "Toaster" yang memungkinkan pembuatan aplikasi mandiri... Agen-agen yang meledak ini lebih mirip hasil pengembangan internal perusahaan besar yang kemudian dirilis ke publik.
Staf dari versi tim "Miaowu" Alibaba memberi tahu Light Cone Intelligence bahwa kelahiran Miaowu lebih banyak berasal dari kebutuhan internal. Misalnya, fitur Miaowu untuk membuat aplikasi awalnya sangat diminati di internal, dan setelah lebih banyak karyawan internal menggunakannya secara spontan, mereka memutuskan untuk meluncurkan produk konsumen. Kemudian, karena permintaan dari pelanggan perusahaan, seperti membuat formulir pendaftaran atau fitur demonstrasi, versi perusahaan pun dikembangkan.
Sebagian agen berhasil menjadi aplikasi mandiri berkat pelacakan, sementara yang lain langsung terintegrasi dengan produk unggulan mereka sendiri, memanfaatkan kemampuan agen untuk mendorong konversi berbayar.
Baidu adalah salah satu contoh khas. Selain DuMate, alat kerja internal mereka, dan produk aplikasi AI bernama Miaoda, GenFlow di stan mereka lebih terlihat sebagai produk turunan dari Baidu Netdisk. Sebagai contoh, GenFlow dapat memicu percakapan di area pusat Baidu Netdisk, serta menggunakan kemampuan Agent untuk membantu mengatur informasi penting video, menulis dokumen, dan sebagainya. Mengenai rencana masa depan GenFlow, staf mengatakan kepada Guangzhui Intelligence bahwa mereka lebih mempertimbangkan untuk memasukkannya ke dalam layanan berlangganan berbayar Baidu Netdisk.
Di area tengah bawah aplikasi Baidu Netdisk, muncul "Genflow"
Namun, dalam kegemilangan Agent yang luas, "pengulangan" juga sangat jelas.
Light Cone Intelligence mengunjungi seluruh stan AI di lokasi, meskipun produknya beragam dan membingungkan, namun secara keseluruhan semuanya terfokus pada beberapa arah utama:
Berbagai agen pintar dengan akhiran Claw, atau yang menamakan dirinya sendiri, agen pintar yang membantu Anda “membuat sendiri” aplikasi, agen gambar/video yang mengambil alih penciptaan konten AIGC, bahkan berbagai kotak agen sejenis Mac mini.
Sebagai contoh agen pribadi, berbagai produk menunjukkan tampilan yang sangat serupa dalam skenario demonstrasi, dengan analisis data dan penulisan laporan menjadi "tampilan andalan". Ketika ditanya tentang keunggulan diferensiasi produk, "mendukung integrasi berbagai model" dan "memiliki perpustakaan Skill sendiri" hampir menjadi "jawaban umum".
Setelah berkeliling, saya merasa lebih terkesan dengan Light Cone Intelligence untuk Loomy dari iFlytek dan agen dari FaceWall Intelligence—keduanya secara internal mengintegrasikan fungsi "pustaka dokumen", mengklasifikasikan file yang diunggah pengguna secara otomatis berdasarkan jenisnya, serta memberikan annotasi dasar oleh AI untuk berbagai jenis file, lebih ramah bagi para pekerja kantoran.
Antarmuka "Lommy's Library"
Selain beberapa produk yang memiliki tingkat penyelesaian dan tujuan yang jelas, lebih banyak produk masih berada dalam tahap eksplorasi untuk menemukan "permintaan viral".
Saat berdiskusi dengan petugas penjelasan dari berbagai produsen, Light Cone Intelligence hampir selalu diimbali dengan pertanyaan: “Menurut Anda, apa fitur baru lagi yang bisa kami tambahkan?”
“Semua orang melakukannya, dan semuanya menjadi seragam. Karena mengambil fitur orang lain terlalu cepat. Melihat fitur baru siapa pun, tinggal implementasikan saja. Fitur yang benar-benar berguna dalam praktik, semuanya akan menjadi seragam,” kata seorang staf kepada Guangzhui Intelligence.
Jawaban semacam ini tampak positif, tetapi sebenarnya penuh keputusasaan. Kemakmuran agen C-end saat ini mungkin sama sekali bukan tentang persaingan untuk menguasai definisi skenario, melainkan pada perlombaan senjata fungsional. Semua orang meniru, dan fitur yang baik pun hampir sama. Oleh karena itu, diferensiasi pada akhirnya hanya bisa kembali ke ekosistem, data, dan titik masuk, bukan pada produk itu sendiri.
Setelah OpenClaw, di tahun pertama komersialisasi agen, setiap produsen berharap menemukan skenario爆款 berikutnya. Ini adalah gambaran kolektif agen C-end—ramai, tetapi semua orang saling berdesakan, tidak bisa membedakan diri.
Tetapi tampaknya, kemakmuran seharusnya selalu berjalan seiring dengan gelembung.
Gali peluang di B-side, FDE mulai bangkit
Jika sisi C adalah "berkembangnya berbagai macam", maka sisi B sedang menempuh jalan yang semakin jelas—mengemas kemampuan mereka sendiri dan menawarkannya kepada lebih banyak perusahaan agar mereka bersedia membayar. Hal ini paling sederhana dilakukan dengan menjual API, yang telah dibuktikan oleh Anthropic.
Di tengah kemampuan model besar yang masih mengikuti Hukum Scaling untuk berevolusi dan produk Agent yang sedang populer, pihak B lebih banyak memperbaiki pekerjaan mereka berdasarkan fondasi yang sudah ada.
Dalam hal platform dan produk agen perusahaan, tahun lalu sebagian besar masih berfokus pada "optimasi untuk skenario spesifik". Tahun ini, konsep "karyawan digital" menjadi lebih populer—diklasifikasikan berdasarkan peran, selain peran klasik seperti keuangan, operasional, dan layanan pelanggan, kini ditambahkan peran seperti sumber daya manusia dan administrasi sebagai "karyawan AI", sehingga sebuah perusahaan hampir memiliki "semua organ penting".
Dengan contoh NetEase Business, platform AI Agent enterprise milik perusahaan, ClawHive, dapat membangun aplikasi untuk perusahaan manufaktur kecil yang mencakup kebutuhan seperti penawaran produk, pengadaan bahan baku, laporan harian bos, dan pengambilan keputusan rapat, yang secara signifikan mengurangi konsumsi tenaga kerja dalam pengumpulan, pengorganisasian, dan analisis, serta meningkatkan efisiensi dalam manajemen proses, keputusan kunci, dan kemajuan proyek.
Di industri spesifik, peluncuran agen cerdas bukanlah hal yang mengejutkan. Sebagai contoh, Keda Xunfei, karyawan mereka memberi tahu Guangzhui Intelligence bahwa mereka tahun ini meluncurkan "Agen Super Xinghuo Xiaofa" dan mendirikan perusahaan independen. Agen ini ditujukan untuk peran di industri hukum seperti pengacara, mengintegrasikan seluruh proses litigasi termasuk konsultasi kasus, penerimaan kasus, persiapan pra-gugatan, dan pengajuan serta penjaminan. Kini, AI dapat secara langsung menyelesaikan tugas-tugas seperti mengatur dan memverifikasi bukti, mengidentifikasi titik risiko, serta membuat berbagai dokumen litigasi. Ini sangat bermanfaat bagi pengacara, karena dalam praktiknya, klien sering kali tidak dapat menjelaskan permintaan mereka dengan jelas.
Dibandingkan dengan C-end, B-end berlomba dalam implementasi. Jika tahun lalu agen cerdas digunakan untuk mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi, tahun ini agen cerdas dapat mengambil alih lebih banyak tugas kompleks setelah memahami proyek kerja.
Seorang pelanggan dari agen industri Siemens berbagi efek nyata di lokasi WAIC. Salah satunya adalah pengendalian jarak jauh terhadap peralatan seperti wadah tekanan, yang sebelumnya memerlukan operasi langsung, kini diatur langsung oleh AI, secara signifikan mengurangi biaya operasi dan pemeliharaan; yang lainnya adalah penjadwalan pemeliharaan untuk ladang angin lepas pantai, di mana AI harus memprediksi kondisi turbin angin dan cuaca secara bersamaan untuk menyelesaikan pemeliharaan dalam jendela waktu yang tepat, sehingga meminimalkan kerugian daya angin.
Untuk B2B yang mengejar tingkat keberhasilan dan keandalan yang lebih tinggi, masih perlu lebih banyak usaha pada detail teknis.
Mengenai titik hambatan teknis agen saat ini, staf FaceWall Intelligence menyatakan bahwa pengalaman penerapan agen dibangun dari ribuan detail teknis, dan masih banyak pekerjaan yang perlu disempurnakan pada tahap ini, seperti masalah memori agen. Langkah selanjutnya, FaceWall Intelligence ingin membuat agen mampu "secara aktif menemukan tugas". "Proyek sedang Anda pantau, tetapi Anda istirahat—serahkan kepada AI untuk menyelesaikan hal-hal yang terlewat."
Di luar produk standar, Guangzhui Intelligence mencatat perubahan jelas lainnya di pasar B2B, yaitu model FDE telah menjadi populer. Di acara WAIC, semakin banyak perusahaan mulai mempromosikan dukungan mereka terhadap FDE, dengan terlebih dahulu menggali kebutuhan kemampuan AI di dalam perusahaan, lalu mengembangkan produk yang disesuaikan.
Karyawan金山办公 WPS memberi tahu Guangzhui Intelligence bahwa mereka mulai merencanakan FDE mulai paruh kedua 2025: "Sebelumnya, kami telah berhasil menerapkan beberapa skenario, seperti sumber daya manusia, keuangan, dan hukum. Sekarang kami mulai memperluasnya untuk membantu perusahaan dalam menangani berbagai skenario bisnis mereka dengan berbagai kemampuan AI, seperti agen cerdas."
Apa pentingnya melakukan FDE? Staf Mianbi Intelligence memberi tahu Guangzhui Intelligence, “Perusahaan harus memiliki kelompok kecil, sekecil apa pun, bahkan hanya satu orang, yang harus memahami bisnis sekaligus teknologi.” Ia lebih lanjut mengungkapkan bahwa Mianbi Intelligence juga sedang mempersiapkan bisnis ini.
Ini agak ironis. AI diciptakan dengan harapan mampu “satu soal, banyak solusi” dan memiliki kemampuan generalisasi, tetapi dalam penerapan di B2B, kembali ke model FDE yang sangat disesuaikan dan memerlukan komunikasi intensif. Ini persis seperti implementasi on-site dan pengiriman berbasis konsultasi di era SaaS. Seberapa kuat pun kemampuan pabrikan model AI, jarak terakhir dalam pengiriman tetap harus diisi oleh orang yang memahami bisnis dan AI.
Mungkin, mode FDE adalah solusi sementara terhadap keterbatasan kemampuan produk AI saat ini. Namun secara keseluruhan, strategi yang baik adalah yang mudah digunakan dan mampu menjual produk, sehingga pabrikan model saat ini hanya bisa terus bertahan dengan cara ini.
Model besar mundur ke belakang, model dunia menjadi populer, perangkat keras menjadi medan pertempuran baru
Kembali ke dasar aplikasi AI—model besar, perubahan tahun ini tetap patut diperhatikan. Tahun ini, Moonshot tetap hanya menyediakan satu stan untuk check-in. Namun, di luar WAIC, perhatian terhadap Kimi K3 dengan 2,8T telah menyebar ke Silicon Valley.
Fokus pada acara WAIC, popularitas model dunia sebanding dengan antusiasme awal terhadap model besar.
Perubahan yang lebih penting sedang terjadi, AI tidak lagi hanya berhenti pada pembuatan konten, tetapi mulai memahami bagaimana dunia berfungsi dan memprediksi apa yang akan dihasilkan oleh tindakan tertentu. Kami yakin bahwa tahun 2026 akan menjadi tahun pertama model dunia,” kata Fang Han, Ketua sekaligus CEO Kunlun Tech.
Berdasarkan penilaian ini, Kunlun Tech sendiri telah memperluas antusiasme sebelumnya terhadap “AI all in” ke jalur model dunia. Di WAIC tahun ini, mereka meluncurkan model dunia interaktif yang ditujukan untuk skenario game, Matrix-Game 3.5. Ilmuwan utama Skywork, Cheng Yu, mengungkapkan di forum bahwa versi 3.5 melakukan iterasi terpadu dalam tiga arah utama berdasarkan Matrix 3.0—data, model, dan inferensi.
Karena jalur teknis model dunia belum sepenuhnya terkonsolidasi, hal ini menentukan perbedaan dan diferensiasi di dalam industri itu sendiri—dari model dunia yang menjadi dasar untuk kecerdasan tubuh, hingga model yang diterapkan di industri game dan AI sosial.
Fokus pada cabang model lain, tren jelas lainnya tahun ini adalah model video real-time, yang sedang masuk ke segmen hiburan.
“Ketika model memasuki dunia nyata, yang penting bukan hanya mengenali suara dan gambar, tetapi memahami dalam konteks apa informasi ini terjadi, dan berdasarkan itu menentukan kapan dan bagaimana harus merespons,” kata perwakilan MoSi Intelligence di WAIC.
Tahun ini, semakin banyak pemain dalam model video real-time, seperti Aishih Technology dan Shengshu Technology yang sebelumnya telah berinvestasi di bidang video AI, serta mengembangkan玩法 seperti game AI dan interaksi digital human. Di WAIC, kami juga mengalami banyak玩法 interaksi AI:
Tampilan interaktif AI dari Google adalah "awan emosi"—memberikan penilaian emosi melalui pengenalan wajah. Di tengah kerumunan cahaya konis, seorang pengguna diidentifikasi sebagai "cemas", awan di atas kepalanya berubah menjadi "awan gelap", lalu pengguna tersebut memegang bola emosi yang lembut sambil mendengarkan penenang dari AI.
Beberapa perangkat keras bantu visual digunakan untuk meningkatkan kualitas interaksi. iFlytek menampilkan layar kaca transparan di lokasi, yang dapat digunakan untuk mendukung skenario interaksi nyata, termasuk terjemahan dan menjawab pertanyaan. Staf memberi tahu LightCone Intelligence bahwa kamera dipasang untuk mengunci sosok pembicara tertentu dalam lingkungan yang bising, sehingga menghindari pengenalan ucapan orang lain yang menyebabkan gangguan suara.
Namun, jika berbicara tentang "tokoh interaktif" tak terbantahkan dari WAIC 2026, itu adalah ponsel agen. Tahun ini tidak bisa dihindari untuk membahas dua perusahaan—satu adalah ponsel DouBao, dan satu lagi adalah ponsel agen AI buatan JieYue.
Ponsel generasi kedua hasil kolaborasi DouBao dan Nubia muncul di lokasi, dan pengalaman langsung dari Guangzhui Intelligence menunjukkan bahwa ByteDance menerapkan kesabaran yang sama seperti saat mengembangkan aplikasi DouBao ke dalam pengembangan ponsel DouBao. Dibandingkan generasi pertama yang "sederhana dan kasar", generasi kedua meskipun lebih hati-hati dan terkendali dalam hal izin, namun fitur-fiturnya lebih lengkap dan lebih stabil.
Step星辰做得更彻底—他们选择自主研发手机，现场排起长队。体验后发现，手机界面设计更大胆，启动即进入智能体界面，演示功能包括让手机帮助记住零碎记忆，成为一个聪明的智能体。
Lebih banyak produsen AI tidak hanya bekerja sama secara luas di sisi perangkat keras, tetapi juga banyak yang memilih untuk mencoba mengembangkan produk mereka sendiri.
Sebagai contoh, FaceWall Intelligence secara resmi meluncurkan perangkat keras AI mereka, "Pinea Pi", pada pertengahan tahun, seperti yang sebelumnya diumumkan. Ini adalah papan pengembangan sisi-ujung berbasis AI yang ditujukan untuk pengembang—dengan mengintegrasikan modality seperti cahaya, suara, dan visual, serta penyesuaian mendalam antara algoritma perangkat keras dan model dasar, papan ini menyediakan lingkungan verifikasi demo bagi pengembang.
Mengenai alasan memilih kelompok pengembang, perwakilan Pinecone mengatakan kepada Guangzhui Intelligence bahwa ini adalah skenario yang dapat diverifikasi dengan cepat: jika dibandingkan secara horizontal dengan produk seperti kacamata atau gelang pintar, rantai di atas tampaknya memiliki fitur yang kaya, tetapi di bidang pengamatan sebenarnya ada banyak hal yang perlu diverifikasi.
Sebagai perusahaan model sisi perangkat keras,
Logika mengembangkan perangkat keras oleh Mianbi Intelligence lebih mirip dengan masalah umum yang dihadapi perusahaan AI dan pihak perangkat keras saat ini.
“Bagi perusahaan model sisi perangkat keras, jika kita hanya fokus pada bagian perangkat lunak dan bekerja sama dengan produsen perangkat keras lainnya, maka daya tawar kita sebenarnya sangat rendah. Jika kita membangun sistem rantai pasokan sendiri dan memproduksi perangkat keras, kita juga dapat membuat keseluruhan operasi kita lebih terkendali,” ujarnya kepada Guangzhui Intelligence.
Ketika AI fisik segera terwujud di dunia nyata, bagaimana perangkat lunak AI dapat berkolaborasi dengan produsen perangkat keras untuk memperoleh lebih banyak pengaruh? Perusahaan model besar sedang mempercepat proses penyesuaian ini.
Model sedang diiterasi, kebutuhan masih kabur, batasan sedang diuji. Bagi semua pemain, tahun ini hanya ada satu pilihan—mulai bergerak dahulu.