爆火的WAIC 2026,AI产品的三个根本转变
WAIC 2025 门票炒到3000元,30万人挤爆上海,但比天气更热的是AI行业的集体困惑。从智能体操作系统到具身智能爆发,从Token经济到哑铃型市场格局,本文带你拆解这场盛宴背后的冷思考:热闹是行业的,账单是自己的。

7月的上海,体感温度逼近四十度。世博、张江、西岸三地四馆,展览面积首次突破10万平方米。1100家企业、3000余项展品、超过300款产品全球首发。门票提前一周售罄,原价168元的单日票被黄牛炒到1500元,三日通票飙到3000元。
很多人的日程,被切割成以半小时为单位的碎片——上午看算力芯片,中午与具身智能创始人闭门深谈,下午赶三场圆桌,晚上还有连续多场After Party。
但比天气和门票更热的,是一种说不清道不明的情绪。
这种情绪在白天展馆里表现为“人挤人也要看”。在晚上afterparty里表现为另一种形态——“你团队几个人?”“你的Token账单多少?”“你的数据从哪来?”成为酒局上最常出现的词。
白天在展馆里看“AI能干什么?”,晚上在酒局上聊“AI到底能不能赚钱?”
——这两个问题之间,隔着可能是AI行业的集体困惑。
一、软件层面:交互范式的底层逻辑正在被重写
过去两年,几乎所有AI产品的体验设计都在回答同一个问题:“如何让用户更好地与模型对话?”对话框是中心,提示词是入口,生成结果是终点。
今年WAIC上,荣耀发布行业首个伙伴型多模态智能体操作系统Agentic OS,阶跃发布全球首款智能体手机STEPX Neo——对话框不再是中心了,它只是众多交互入口中的一个。
新的问题是:当用户不再需要“操作”界面,只需要“表达”意图,产品体验应该长什么样?
传统智能手机的逻辑是:用户根据需求去找App来完成任务。
而智能体操作系统的逻辑是:以意图和任务驱动。用户表达一个意图,系统自动调度能力去完成它。界面不再是一屏App图标,而是一个交互入口。
对企业,同一个Agent,有人用它省时间,有人用它跑出了新业务。组织下一个要管理的变量不是“AI渗透率”,而是判断力的分布——它过去藏在组织结构里,现在直接暴露在产出上。
研发的最小单元从“人”变成了“人+Agent”。过去一个产品功能从PRD到上线,需要产品经理写文档、设计师出稿、工程师编码、测试验证。现在,一个人加一个Agent,可以在数小时内跑完这个闭环。这不是效率提升,是生产关系的重构。
对一人公司(OPC) ,范式换底意味着存量经验清零。给Agent设计体验(AX)、让产品能被Agent看懂和调用——这些新品类里,大厂和一个人站在同一条起跑线上。唯一的入场券,是你对场景的理解深度。
一个参会者在afterparty上跟我说了句话:“我们现在招人,不再看你会不会用Figma或写Python,看的是你会不会给Agent下指令、会不会判断Agent的输出对不对。”
判断力,正在成为新的核心技能。
二、硬件层面:为什么创业公司开始同时抓软件和硬件?
答案很直接:纯软件产品的壁垒太低了。
一个纯软件AI产品,竞争对手用Cursor半小时就能复刻一个差不多的demo。但一个“软件+硬件”的产品,从供应链管理、工业设计、量产交付到售后维护,每一环都是壁垒。
“软件+硬件”正在成为AI创业的新标准配置。
具身智能企业从去年的80余家暴涨到200多家。208款具身智能终端、超300台真机同步动态展演。大会首次将具身智能列为与智算并列的核心赛道。
这背后还有一层冷酷的逻辑:屏幕里的信息已经被“采”完了,纯软件的壁垒随之坍塌。 开源模型追平闭源的速度越来越快,单点模型领先换不来技术溢价,比拼的已经是把模型组织进真实产品和商业闭环的能力。当任何人调个API三天就能做出软件Demo,认知的增量只剩一个来源——物理世界。
腾讯首席科学家张正友说,今天最聪明的AI本质上仍是“缸中之脑”,并不真正理解物体的位置、空间和可操作性。
解法是世界模型:让AI行动之前先在脑内推演物理因果——“世界模型理解世界,物理AI改变世界”。而物理世界的数据只能从硬件来:没有终端,模型就学不到真实操作数据,形不成数据飞轮。
给企业的业务解读:如果你的产品还是纯线上软件,警惕一件事——竞争对手正在用硬件拿走你够不着的数据。体验设计的战场,正从屏幕像素扩展到力、触、声、空间的感知连续性。产品经理和设计师的能力清单里,必须加进供应链、良率、端侧算力这些“脏词”。
给OPC的关键判断:硬件是壁垒,也是资金黑洞。个体的正确姿势不是造硬件,而是做硬件生态上的“最后一厘米”——WAIC上机器人集体“打工”,但大多还干不好精细活。厂商缺的从来不是机器人,而是对具体场景的理解。那些大厂看不见、顾不上的场景缝隙,就是小团队的食物。
但硬件的坑,比大多数人想象的要深。一位做AI硬件的创业者在afterparty上苦笑:“软件出了问题,发个hotfix就行。硬件出了问题,要召回、要换货、要赔钱。供应链、品控、渠道——每一件事都比写代码难十倍。”硬件能建立壁垒,但也能拖死现金流。
三、成本层:人少了,Token多了,但业务有没有增量?
Token正在成为新的成本计量单位。
2026年被定义为Token商业化元年。本届WAIC首次将Token经济设为核心议题。曦望董事长徐冰在WAIC上提出了一个犀利的观察:“Token的主人正在换人。过去三年,Token是人买的、人看的;从今年开始,越来越多的Token,其实是Agent在规划、调用工具、写代码、自我检查时,机器烧给机器的。”
同时,他也表示:“Agent数量超过人类只是表象,真正的经济拐点,是Agent的工作小时数超过人类的工作小时数。”
但问题来了:Token消耗在增长,业务增量在哪里?
IDC的数据显示,全球日活智能体数预计从2025年的2860万个跃升至2026年的7940万个。Token的消耗量在暴涨——但这些Token到底创造了多少真实的业务价值?
腾讯云副总裁吴运声在WAIC期间坦承:企业确实在算账,但Token成本在快速下降。他的建议是:把任务环节拆分,模糊的事情由Agent来做,确定的事情由工作流来做,不反复消耗Token。
阿里云CTO李飞飞说得更直接:“客户只为业务落地成果付费,而非算力资源消耗。”对大多数中小企业和OPC创业者来说,现实更残酷:Token成本在降,但业务闭环还没跑通。
那么付费Token的钱,进了谁的口袋?这是一个哑铃型分布,中间是空的。
一头是“卖电的”:2025年英伟达加三大存储原厂营业利润超1600亿美元。另一头是“握场景的”:Anthropic年化营收300亿美元、80%来自企业API调用,阿里云Token收入一年增长超15倍——它们卖的不是模型,是嵌进业务流程的调用量。
而哑铃中间最尴尬:Cursor年化20亿美元收入却亏损至少1.5亿,毛利被上游模型厂商压到窒息。一位云厂商高管的类比很冷:Token若是下一代电力,模型公司就是电网——中国电网的毛利率不到10%。
由此,三大运营商加速从流量经营转向Token经营。
如果集群利用率做到极致,Token工厂的毛利率可能达到70%至80%。
对企业的解读: 你的成本结构正在从“人力成本”转向“Token成本”。
这不是简单的费用科目变化,而是整个成本模型的底层重构——人力的边际成本是固定的,Token的边际成本在下降,但总量在指数级膨胀。你能不能把Token消耗转化为可衡量的业务产出,决定了你能不能活过下一个周期。
对OPC的解读: 你是哑铃中间最脆弱的那一层。如果你没有“卖电”的资本,也没有“握场景”的深度。你的生存空间在于——找到那个大厂看不上的垂直场景,用最低的Token消耗跑出最高的业务价值。Token成本在降,但机会窗口也在收窄。
四、热度背后:热闹完了,然后呢?
这届WAIC为什么这么火?
表面原因很多:1100家企业参展、300款全球首发、具身智能融资935亿。但深层原因是心理位移——行业从叙事期进入验证期,所有人都在怕掉队。
30万人来上海,买的不是门票,是确定性——想亲耳确认“这事是真的”,想亲眼看见“别人做到哪一步了”。
但热闹背后,有三个值得警醒的信号:
第一,热闹是行业的,账单是自己的。
逛完展不解决任何一家公司的现金流。展商举牌“送百万Token”吸引流量,但送完Token之后呢?
第二,信息差在这个行业活不过三天。
真正的壁垒是认知差和执行差——而认知差,恰恰来自那些没人替你问的问题。
第三,展会里最值钱的收获,往往不是确认“要做什么”,而是确认“可以不做什么”。30万人都在追的方向,大概率已经不是你的机会了。
尾声
回到开头那三个问题——你团队几个人、账单多少、数据从哪来。它们其实是在问同一件事:你是靠向物理世界,握住别人拿不到的数据和场景?还是靠向真实账本,把每一次AI调用都接进收钱的闭环?
这两端没有标准答案,只有适不适合你的答案——而找到它的方式只有一种:持续地、具体地、不留退路地追问自己的业务,从想法到行动验证。
AI产品体验设计正在经历三个根本转变:
第一,交互范式在变。
从“操作界面”到“表达意图”。
当AI生成软件产品变得同质化,你的产品体验应该如何独到设计?
第二,竞争壁垒在变。
从“软件能力”到“软硬一体”。
如果你的产品没有硬件、没有数据闭环、没有行业know-how,你的竞争优势在哪里?
第三,商业模式在变。
从“卖Token”到“卖结果”。
Token成本在降,但客户只为业务落地成果付费。你能不能帮客户算清楚ROI,决定了你能不能拿到订单。
由好奇设“人机交互研究所”原创 公众号:好奇设
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题图来自Pexels,基于CC0协议

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Token成本下降加上Agent数量暴增,确实会让企业开始认真算账。补充一点:如果能把Agent的Token消耗和具体业务流程的KPI(比如转化率、响应时长)挂钩,才能真正说服老板为AI买单。