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WAIC趋势复盘：AI 的下半场，到底拼什么？

WAIC 2026 释放的核心信号是：AI 竞赛的主战场已从参数规模转向工程化落地。算力利用率、具身智能量产、Agent 进业务流，成为决定下一阶段胜负的关键议题。

由前 Salesforce 高管创立的 June 公司，试图用 AI 来简化 AI 在企业里的部署过程，并获得了 Marc Benioff 旗下 Time Ventures 领投的 2000 万美元融资。它瞄准的是大企业“买了模型却用不起来”的真实痛点，值得关注。

腾讯CodeBuddy产品线全面接入DeepSeek-V4-Flash正式版，新模型在代码生成与智能体任务执行上较上一代明显增强，开发者已可通过WorkBuddy、CodeBuddy IDE等产品直接体验。

开发者尝试用 AI 把遗留 COBOL 程序迁移到 Java，结果发现 AI 连旧系统里的错误也一并“翻译”了过来。这个案例再次说明：AI 代码转换和真正意义上的系统现代化之间，还隔着巨大的差距。

一项针对12万篇论文的大规模研究发现，大语言模型和人类科学家一样倾向保守，但AI可以并行试错上万次，真正制约它挑战科学共识的，不是缺少灵感，而是科研体系愿不愿意为低概率方向持续付费。

Vercel CEO Guillermo Rauch 在 X 上发文，指出“单纯用 AI 只能算酷，但专业技能 + 创造力 + AI 才能达到完全不同的高度”。这条帖子获得超过 14 万次浏览，围绕 AI 工具与人类专业能力的关系引发大量讨论。

阿里巴巴被曝即将推出通义千问 Qwen3.8-Max，一款 2.4 万亿参数的原生多模态旗舰模型，主打视觉闭环 Agent 与 1M 超长上下文，预计下周开放权重。若消息属实，这将是国内大模型在万亿级多模态赛道的一次重要落子。

金融 AI 项目 MicroWorld 把市场参与者、信息差和策略博弈直接放进世界模型，用分层多智能体和均值场博弈求解均衡价格。它的意义在于让 Agent 从“调用工具”走向“建模环境与其他 Agent”，但目前仍以合成演示和事后回放为主，实时有效性尚未被真实数据验证。

一条以“高维向量嵌入”“大语言模型特征对齐”等AI术语包装的X帖子，其真实指向是学位证、毕业证、银行流水等违规办证广告。借AI名词包装业务并不新鲜，但这条帖子的措辞已经能见出AI资讯领域正在出现“术语营销”污染。

AI 资讯账号 @dwd_com1 公开吐槽智能体赛道“越来越挤”，大量团队涌入 Agent 领域，却普遍停留在概念阶段，真正能稳定完成任务的成熟产品仍然稀缺。这一表态折射出行业对 Agent 落地进展的普遍焦虑。