超擎数智唐春峰谈WAIC 2026：AI竞争重心从模型训练转向推理应用落地
7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕。大会期间，超擎数智创始人兼CEO唐春峰接受36氪「氪话未来」专访，围绕AI推理应用、软硬一体全栈方案和行业部署实践分享了公司布局。来源显示，超擎数智判断，人工智能产业的竞争焦点正在从大模型训练阶段，进一步转向推理应用落地与企业生产力提升，而企业真正关心的问题，也从“模型有多强”逐步变成“能否低成本、稳定、安全地进入业务流程”。
本届WAIC以“智能伙伴，共创未来”为主题。与过去几年行业集中讨论参数规模、模型性能和技术突破不同，2026年的AI产业更强调应用价值创造。对于企业客户来说，模型能力只是基础，真正决定AI能否规模化使用的，还包括推理效率、部署成本、软硬件协同、数据安全以及与具体业务场景的适配能力。
从训练竞赛到推理落地：企业AI进入“算账”阶段
唐春峰在采访中表示，人工智能的发展已经从大模型训练快速转向推理应用落地，超擎数智从去年开始围绕这一变化推进全栈解决方案建设。该方案覆盖软件和硬件，通过软硬结合提升行业应用的部署效率。
这一判断也反映出当前AI产业的一个现实变化：训练大模型通常意味着高昂的算力、数据和工程投入，但对大多数企业而言，并不一定需要从零开始训练模型。相比之下，如何把已有模型能力接入业务系统、稳定运行在企业环境中，并在成本可控的前提下形成业务产出，正在成为更迫切的问题。
来源摘要中提到，行业正在关注“AI工厂”和Token经济学。其核心并非概念本身，而是企业在推理阶段如何用更少投入获得更大产出。换言之，AI落地已经进入更强调投入产出比的阶段：算力利用率、推理吞吐、延迟表现、系统稳定性和单次调用成本，都会直接影响AI应用能否持续运转。
- 效率提升：通过推理加速与平台化能力，提高模型在实际业务中的运行效率。
- 成本优化：降低企业部署、调用和维护AI系统的综合成本。
- 私有化部署：面向金融、新药研发等对数据安全要求较高的行业提供本地化方案。
- 行业适配：将通用AI能力转化为可复用、可复制的行业解决方案。
软硬一体全栈方案成为推理应用关键支撑
在唐春峰看来，AI应用从模型训练走向生产力提升，是产业发展的重要环节。超擎数智当前重点推进的方向，是围绕人工智能推理应用落地打造全栈方案，以软件和硬件协同的方式帮助企业提升效率、降低成本。
对于中文科技产业观察者来说，这一趋势值得关注。过去AI基础设施常被简单理解为“买算力”或“上模型”，但随着应用场景深入，企业需要的是一套更完整的系统能力：底层硬件要支撑高效推理，平台软件要便于模型部署和调度，行业应用层还要解决业务流程、数据权限、安全合规和持续迭代等问题。
这也是“全栈方案”价值所在。它不是单一硬件产品，也不是单一模型服务，而是把算力资源、推理加速、部署工具、行业适配和运维能力组合起来，降低企业从试点到规模化上线的门槛。对于没有强AI工程团队的企业而言，这类方案可能比单独采购模型或硬件更容易落地。
新药研发、金融服务与具身智能成典型场景
据报道，超擎数智目前的落地需求主要来自两类客户：一类是算力相关企业，重点关注算力效率提升；另一类是私有化部署客户，包括新药研发、金融服务、具身智能等场景，这些行业通常对数据安全和业务适配有较高要求。
唐春峰提到，在北京亦庄，超擎数智与专注癌症新药研发的药企亦康医药展开合作，交付人工智能加速平台全栈方案，用于提升新药研发效率并降低研发成本。来源显示，类似方案已经在新药研发领域推动多个项目落地。
新药研发是AI落地的重要方向之一，原因在于其研发链条长、计算和数据分析需求高，且对效率提升较为敏感。AI平台如果能够在候选筛选、计算模拟、数据处理等环节提升效率，就可能帮助研发团队缩短部分流程周期。不过，从行业角度看，医药场景对模型可靠性、数据质量和专业验证要求也更高，因此推理平台的价值不仅体现在速度，还体现在能否稳定嵌入专业研发流程。
金融服务同样强调安全与稳定，私有化部署需求较强；具身智能则对实时推理、端侧或边缘算力协同提出更高要求。这些场景共同指向一个变化：AI落地正在从通用演示走向行业深水区，企业需要的不只是“能回答问题”的模型，而是能支撑业务运行的系统。
影响解读：AI基础设施竞争将转向“可交付能力”
从WAIC 2026释放的信号看，AI产业正在进入应用深化期。模型训练仍然重要，但在企业市场，真正决定商业化进展的因素，正在转向推理成本、交付周期、行业经验和系统稳定性。谁能把AI能力包装成可部署、可运维、可评估的解决方案，谁就更有机会在企业智能化升级中获得位置。
唐春峰表示，未来6到12个月，人工智能推理应用会进一步加速发展，尤其围绕“AI工厂”的需求可能迎来快速增长。超擎数智希望通过研发测试平台，快速打造和完善全栈解决方案，提高产品化效率，支持推理应用规模化落地。
对国内AI产业而言，这意味着竞争将不只发生在模型榜单上，也会发生在推理基础设施、行业交付和成本控制等更贴近客户预算的环节。企业客户最终购买的不是AI概念，而是可衡量的效率提升、成本下降和业务结果。随着更多行业从试点进入规模化部署，软硬件协同的全栈AI方案可能会成为下一阶段产业竞争的重要变量。