周鸿祎表示，到2026年时，即便是市值达到百亿级别的公司，在AI领域也只能算是小公司了

360集团创始人周鸿祎近期出席2026崇礼论坛并发表演讲，演讲中谈及了备受关注的人工智能领域相关话题。

开场之后，周鸿祎就用幽默的语气打趣道：“我这次来太舞小镇，和大家的目的是一样的，主要就是来滑雪的。除此之外，我还想在这里实现一个小梦想——我滑雪好些年了，可水平一直都挺普通的，特别希望能学会上下身分离的滑雪技巧。”

在探讨AI行业的发展走向时，周鸿祎清晰地梳理出了一条进化路径：2024年是大模型的追逐热潮期，2025年大模型将完成向智能体的转型与升级，到了2026年，全球智能体的数量可能会突破百亿，那时在AI领域，即便是市值百亿级的公司也只能算是小公司了。

他进一步解释道，之前的大模型多数还处于聊天机器人的阶段，没办法胜任实际的业务工作；只有把它们升级成智能体，才能够在各个行业里真正实现落地和应用。

针对行业内的认知误区，周鸿祎直言，2024至2025年，很多人混淆了训练算力与推理算力的概念。

他提到，训练环节对算力的需求极为庞大，这一领域几乎是少数头部企业才能涉足的“专属赛道”；而对于绝大多数普通人和普通公司而言，他们真正需要的实际上是推理算力。

二者的算力消耗差异极大：平时和大模型聊天，就算每天发送2万字的内容，每个月的token使用量也不过几万。

但要是让智能体去完成一部短剧的制作，或者开展一堂专业的业务授课，那么所需投入的算力就会达到百万乃至千万的级别。

周鸿祎还强调，业界普遍存在一种误解，认为只有研发大模型、制造芯片才算得上AI领域的核心角色。

诚然，这些技术研发不可或缺，然而若要促使AI切实深入企业、融入行业，构建智能体是其中的关键环节，而在这一过程中，真正的主导角色其实是垂直领域的业务专家与行业专家。

他解释说，每家企业内部都存在着许多未被明确记录的隐性知识和不成文的“潜规则”，像不同岗位的特殊任职要求、各业务流程所特有的操作规范之类的内容都包含其中。

这些知识往往储存在老员工或企业管理者的经验中，部分专业技术更是企业的核心机密。

若将这类知识用于通用大模型训练，极易造成核心秘诀泄露;其最佳用途，是用来训练专属智能体。

在周鸿祎看来，谁能率先将这些隐性知识转化为智能体的学习素材，谁就能抢占AI发展的核心红利。