2026 达沃斯 AI 成果速览：核心聚焦智能体 (Agentic AI) 规模化、效率革命 (低算力高性能)、物理 AI 崛起与行业深度落地四大方向。

1. 智能体 (Agentic AI)：从聊天工具进化为 “行动者”，EVA 成为全球政商领袖的标配助手。
2. 效率革命：中国 AI 用 1% 资源实现性能反超，Muon 优化器、线性注意力机制等技术成新标杆。
3. 物理 AI 崛起：AI 开始破解真实世界物理规律，人形机器人等成为下一个竞争高地。
4. 行业落地加速：医疗、制造、金融等领域 AI 价值已量化，灯塔工厂、智能风控等案例获全球认可。
5. 治理共识形成：从 “风险讨论” 转向 “负责任部署”，中国应用案例引领全球趋势。

这些成果预示着 AI 正进入 “规模化落地” 的关键之年，2026 年将成为 AI 从实验室走向千行百业的分水岭。

2026年1月23日，瑞士达沃斯（Davos）世界经济论坛（WEF）年会的落幕。除川普讲话外，AI 同样是达沃斯主要议题之一。如果说 2024是 AI 惊艳亮相，2025是应用探索，那么刚刚结束的 2026达沃斯标志着 AI 进入了“实体化”与“代理化”的新阶段。此次论坛上，讨论的焦点已不再仅仅是 ChatGPT 式的对话能力，而是转向了更深层次的代理型 AI（Agentic AI）、物理智能（Physical Intelligence）以及如何构建具有科学求真精神的“科学家AI”。

先说代理型 AI（Agentic AI） Let's start with agentic AI.

与以往只会回答问题的 LLM 不同，代理型 AI 具备自主规划、执行任务并调用工具的能力。IBM 与阿联酋电信巨头 e& 联合发布了“企业级代理型 AI”解决方案，开始深入企业的核心治理与合规系统。这部分还有个新名词出现，AI 移民（AI Immigrants）。AI Agent 不再仅仅是工具，而是正在成为数字社会中具有“身份”的新型劳动力。

关于物理智能（Physical Intelligence）On Physical Intelligence

Meta 首席 AI 科学家杨立昆（Yann LeCun）在本次论坛上再次强调了“世界模型”（World Models）。Yann LeCun, Meta's chief AI scientist, once again emphasized "World Models" at this forum.

目前的 LLM 擅长处理文本，但缺乏对物理世界因果关系的直觉。通过“联合嵌入预测架构”（JEPA）等新技术，AI 开始学习像人类一样理解物理环境，而不仅仅是预测下一个单词。从“文本智能”向“物理智能”的跨越，也是通用机器人技术爆发的前奏。一旦 AI 掌握了物理世界的规律，能更顺畅地由虚拟世界走向实体终端。

关于科学家 AI

图灵奖得主 Yoshua Bengio 介绍了其在2025年中成立的非营利组织 “LawZero” 及其核心理念。Bengio 提出，为确保安全，我需要构建一种“科学家 AI”。核心目标是“求真”和“科学理想”，而不是仅仅为了取悦用户或最大化用户满意度。另外，目前许多 LLM 过度由于“人类反馈强化学习”（RLHF）而学会了迎合人类，甚至产生欺骗行为。科学家 AI”旨在通过锚定客观事实和逻辑一致性，成为 AI 系统内部的“安全护栏”，防止 AI 为了达成目标而欺瞒人类或产生不可控的意图。

在未来 AI 发展中，核心定位是 AI 的“去中心化验证引擎”与“硬件加速基础”。

人类需要一种机制，确保 AI 的计算没有被篡改、模型是真实的，且推理过程是可信的。Cysic 正是通过提供可验证计算（Verifiable Compute）的基础设施，来解决 AI 的“黑箱信任”问题。

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