任何人都可以用AI做自己想做的东西。游戏团队以前难搞定的中台，也如此。过去一个数据中台，10-15人，1-2年，才能勉强搭中台，现在可以压缩到1-3个资深人员配上大模型，外加一周时间就能搞定，往后也只要1-2人便能每天一个版本地迭代。所以有个论调叫:SaaS已死，人人都能随手搓软件
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在大模型产业落地加速的背景下，企业意识到AI应用效果不仅取决于模型参数，更依赖自身知识资产的质量。然而，大量企业面临“知识孤岛”问题，数据分散且缺乏治理。星环科技推出企业级知识工程平台“星典”，以知识工程为核心，通过多源异构数据接入、智能切片、语义增强等技术，将非结构化数据转化为可检索、可复用的知识资产。平台支持可配置化流水线、多模态检索及安全治理，显著提升问答准确率并降低大模型幻觉，推动企业从“拥有数据”迈向“运营知识”，为产业智能化升级奠定基础。
今年4月，AI行业出现了一组让投资人坐立难安的数据:Anthropic年化营收突破300亿美元，正式超过OpenAI的约250亿美元。 但反常的是，据第三方机构估算，Claude的月活用户仅约为ChatGPT的2.44%。以及，Anthropic的模型训练投入只有OpenAI的四分之一。 更低的投入、更少的月活，却做到了更高的收入。 按移动互联网的DAU（日活用户数）铁律:用户规模越大、网络效应越强、商业化效率越
根据CNNIC报告，我国微信小程序用户规模已突破9.4亿，使用率达85%。企业超68%的行政事务涉及数据收集，传统表单创建存在操作门槛高、设计耗时长、格式不规范等痛点。2025年12月，接龙管家上线“AI一句话自动发接龙”功能，用户只需用自然语言描述需求，系统可在10秒内自动生成专业表单，将原本需10分钟的流程压缩至“说句话就搞定”。该产品已服务近3亿用户，覆盖校园、职场、社区等多元场景，通过NLP与意图识别技术实现从自然语言到结构化表单的转化，让数据收集变得更简单、高效、普惠。
国家数据局将可信数据空间定位为支撑全国一体化数据市场的核心基础设施，中国信通院组织的“可信区块链+数据空间专项评测”成为赛道分水岭。杭州趣链科技首家通过该评测，成为国内首个获得权威背书的可信数据基础设施与运营服务商。其产品基于“区块链+隐私计算”双底座，覆盖城市、医疗、公共数据授权运营等四大方向，已在20余个城市落地，如长沙城市可信数据空间上线、温州入选国家试点，车险理赔场景将传统周期从5-7天压缩至1天内，单笔成本下降约80%，惠及近300万车主。
国内领先的酒店民宿PMS系统“订单来了”于2026年5月9日宣布，取消全部AI产品年费，采用算力值充值模式，免费开放所有AI能力，覆盖基础版、专业版和商务版全量版本，最高赠送10,000算力值。此举旨在降低中小商家的AI使用门槛，通过算力值机制实现按需付费，消除固定成本压力。该决策基于公司25万家客户积累的行业数据，自研AI能力矩阵，覆盖智能定价、智能评价、OTA自动对账等全经营链条。这或重塑中国住宿业的AI渗透格局，推动PMS从数字化记录工具向AI驱动操作系统转型。
2026年中国数据库技术大会上，国产数据库能否支撑银行核心业务成为焦点。达梦数据库（股票代码688692）以安徽农信FTP系统成功案例给出肯定答案。该系统承载83家农商行、3000多网点内部资金定价，此前因数据量达130TB、高频访问压力大。达梦采用12节点DMDPC集群，20余天上线，近四个月平稳运行后，存储时间从3小时缩至1小时内，定价从3.5小时降至1.5小时，数据装置从9小时缩至2.5小时，同时支持OLTP和OLAP。达梦已与全国近30家农信银行合作，推动国产数据库在金融核心业务中从“可能性”变为“日常性”。
2026年“十五五”开局之际，金融核心系统自主化与数据安全成为必答题。达梦数据库一体机A系列凭借全栈国产化、高安全与高可用特性，为金融业提供从硬件到软件的一体化方案，实现“开箱即用、一键部署”，内置多层防护机制满足监管合规，并支持弹性伸缩与智能运维。中银保险等机构已采用该方案构建云化底座，业务连续性达99.99%，成为金融数据安全落地的标杆实践。
游戏赛道，又有了微妙的变化。 此前，仅仅零星的游戏厂商尝鲜AI漫剧，进入2026年之后，越来越多的游戏厂商选择加码AI漫剧，一场围绕注意力的争夺战正在酝酿。 这意味着，AI漫剧成为游戏厂商的新战场。 游戏厂商，为何集体青睐AI漫剧?拥抱AI漫剧，是想分一杯羹还是另有所图?“游戏+AI漫剧”的打法，未来还面临怎样的挑战?
“十四五”开局之年，各地加速新型基础设施建设，推动全国一体化算力网络发展。文章强调适度超前布局，打造集约高效、智能绿色的现代化基础设施体系，如上海海底数据中心与海上风电直连，实现绿电供给率超95%，服务AI推理、智能制造等高实时需求。这些设施为数字经济和新质生产力筑牢“数字底座”。
具身智能行业共识：缺乏真实世界数据难以训练出可落地的机器人。不同于语言模型和自动驾驶，机器人需学习复杂物理交互，涉及视觉、语言、空间、触觉等多模态融合。摩根士丹利指出，机器人“大脑”技术未定型，真实世界数据正成为核心壁垒。灵初智能通过自研数据采集方案ψ-SynEngine，大幅降低成本并积累10万小时人类手部操作数据，开源首批1000小时数据集。其核心在于构建“数据—模型—执行—反馈—再训练”闭环，让每次场景落地转化为数据积累，推动模型持续进化。未来竞争将聚焦于稀缺、有效、可持续的真实世界数据掌控能力。
