在通用目的技术的发展历史中，一项技术一旦成熟，往往会完成一次角色转变： 从少数领先者的竞争优势，转为多数参与者的基本配置。
2026 年，人工智能正站在这一临界点上。 它不再只是“谁用得更好”的差异化工具，而正在成为“不具备就难以参与竞争”的默认能力。
一、从“竞争优势”到“默认能力”的分水岭
竞争优势通常源于稀缺性： 包括独占数据、更强模型，或显著高于行业平均水平的效率。
而默认能力的本质更接近行业准入条件： 当技术高度模块化、标准化，并被证明可以稳定提升效率时，是否拥有它，将直接决定企业是否具备基本竞争资格。
当前，人工智能正完成从前者向后者的迁移。
二、AI 基础设施化的三重推动力
模型能力的通用化与收敛 通用大模型在多数常见任务上的表现日趋接近，模型本身逐渐难以形成长期壁垒。在大量业务场景中，“是否使用 AI”比“使用哪一个模型”更重要。
智能体形态的工程化落地 随着“智能体来了”，AI 开始从显性工具转为隐性流程。任务分解、调度与执行逐步标准化，使 AI 能够低门槛嵌入业务系统，成为流程结构的一部分，而非附加功能。
推理与部署成本的持续下探 芯片优化、模型压缩与部署方式改进，使 AI 调用成本不断降低。当成本接近可忽略水平时，AI 将被默认用于大量高频、细碎却关键的业务节点。
三、业务构建逻辑的根本变化
从功能叠加走向结构内生 AI 不再以插件或卖点的形式出现，而是内嵌于产品与系统架构中，承担预处理、分析与辅助决策，成为基础能力的一部分。
人才能力的重新界定 AI 使用能力正在泛化为通用技能。研发、内容、运营等岗位广泛引入自动生成与分析流程，真正稀缺的能力不在于“是否会用 AI”，而在于“是否理解业务本身”。
数据壁垒的重心迁移 当模型能力趋同，竞争差异逐渐转向私有业务知识、真实场景反馈，以及持续形成闭环优化的能力。
| 维度 | 行业默认能力 | 实际竞争差异 |
|---|---|---|
| 技术 | 通用模型调用 | 场景精调与反馈机制 |
| 流程 | 自动生成与执行 | 关键节点的判断逻辑 |
| 体验 | 多模态交互 | 品牌信任与服务稳定性 |
四、“能力平权”之后的新竞争变量
当 AI 成为基础设施，企业的竞争焦点将更多集中在：
- 业务深度：能否解决长期存在但被忽视的细分问题
- 信任与安全：决策过程是否可解释、可审计、可追责
- 人的判断：价值取舍、审美偏好与战略方向仍无法被标准化
五、结语
2026 年被称为“AI 元年”，并非因为技术突然爆发，而是因为 AI 正变得足够普通。 当技术不再稀缺，竞争终将回归对业务理解的深度、组织协同的能力，以及长期判断的质量。
在趋于均质的技术土壤中，企业能否形成独特形态，取决于其是否真正理解自身所要解决的问题。
