2026年春节前夕，一场由互联网巨头主导的AI（人工智能）红包大战火热上演。腾讯“元宝”、阿里“千问”、百度“文心”、字节“豆包”悉数入局，豪掷45亿元，展开从“流量”到“留量”的激烈争夺。就像十年前，腾讯通过微信“摇一摇”发红包，对数亿用户的支付习惯进行闪电式改造一样。
这是一场由技术牵引的深刻变迁。一面是算力狂飙、应用开花、万物皆可“智能”的狂喜；另一面则是硬件紧缺、风险相随、伦理追问的隐忧。2025年被公认为是AI大模型应用爆发的元年，2026年伊始，AI大模型就站在了浪尖，它如何影响人类生活，又将走向何方？
不同于宏大叙事，本文采访与观察从身边开始，从你我普通人的真实感受说起——
部分内存条价格上涨300%
“今天的钱，买不到昨天的卡。”这是近期许多个人AI玩家的切身体会。在相关论坛和社群里，类似的感叹屡见不鲜。原本打算升级显卡、加装内存以尝试本地部署大模型的个人用户，正被硬件涨价潮挡在门外。有人调侃：“不是我不想下场，是场地已经被围起来了。”
“今天依然是涨价的一天，继CPU（中央处理器）、内存、硬盘涨价后，我又调整了显卡的出货策略，从5050到5090（英伟达GeForce RTX系列显卡）全系涨价，越贵的卡涨幅越高。以我手中的5060为例，上周价格还在2300元左右，现已涨至2700元。就其性能而言，我已不太推荐了。”一位装机博主2026年1月23日在哔哩哔哩平台的视频中表示，不仅是显卡，所有硬件都在涨价，且幅度“太不科学”。
最直观的变化，体现在高端显卡和内存等核心部件上。以新一代高算力显卡为例，尽管市场对5090等旗舰型号关注度持续升温，但现实却是价格日新月异，只涨不跌。不少玩家发现，电商平台标价频繁调整，线下渠道也“一人一价”，甚至“今天不付款，明天重新谈价”。
“本来想等‘双11’领券再下单，店家说那个时候已经开始涨价了，一天一个价，就算等到‘双11’用了券，也不一定能比当时下单合适，建议我早做决定。”家住河东区新开路附近的市民吕先生至今都庆幸，自己在2025年“双11”开始前就下手重新配置了PC机，如今，新机更换4个月了，他购买的同配置机器，已经涨了1万多元。其中，光是2条96GB内存就从2000多元涨到近8000元，显卡则是涨到3.1万元，“当时整机价格，现在只够买一块显卡和一条内存。”
“这家店攒高端旗舰机的量挺大，见得多，经验应该也多。”做了一个多月的“功课”，吕先生对比了本地线下店铺和重庆、广州的几家网上知名店铺，最终从淘宝平台选择“广州萌德电脑网购”店攒机。攒机当天，店铺客服还从线上喊吕先生观看了直播攒机全过程。
2025年9月底，吕先生买电脑之时，硬件价格在涨，但还未脱缰。彼时，在硬件涨价潮的推动下，订单量上涨迅速。2025年10月初，“广州萌德电脑网购”店主的日常装机视频里大多是加班装机的场景，店铺里堆满各种等待装机的硬件设备，工作人员都没有下脚的地方。
“最近有人问，为什么看不到拍5090，是不是没有人买了？还真被你说对了，5090显卡平均涨价超5000元，内存涨幅更夸张，原来4TB的固态硬盘，最便宜的1700多元，现在要3200元左右，所以买电脑的人少了，买高端机的人就更少了。”面对买家提出的“5090还能不能买”的问题，这位店主在1月21日的装机视频中也表示拿不准，“这个卡说不定会涨，但上涨空间可能没有那么大，下跌空间也不好说，所以如果不是刚需的话，我不是特别推荐。”
“涨价潮会持续到什么时候不好说，现在买电脑的人实在太少了。”他表示，往年头两个月本该是销售旺季，但今年反常：“现在卖电脑有点像坐过山车，心里特虚，客户买个几万元的电脑，犹豫两三天很正常，等他真正找你买的时候，价格又变了。”为了促成一单交易，他往往要使出浑身解数，还得自己补贴，适当降低报价。
公开信息显示，去年尚属百元级别的DDR5（一种计算机内存规格）内存条，今年年初已成堪比黄金的硬通货。全球存储市场监测数据显示，从2025年9月至今，DDR5内存条价格暴涨超300%。
硬件门槛高让个人玩不起
在应用层面，2024年12月，OpenAI（美国开放人工智能研究中心）的会员费为每个月200美元。
2025年初，DeepSeek-R1横空出世，带动大模型竞争进入“免费普惠阶段”。与之相对应的，是硬件门槛不断抬高。
对个人AI玩家而言，硬件涨价是一次猝不及防的“价格跳跃”。这背后是需求的集中爆发与供给的短期失衡。但更深层的变化在于，大模型正将技术周期压缩到前所未有的程度。过去，硬件更新、软件迭代、应用落地遵循相对清晰的节奏，而在大模型浪潮中，这些节奏正相互叠加、彼此放大。
从文本创作到图像生成，从智能交互到行业解决方案，生成式人工智能技术已从实验室走向规模化应用，成为驱动数字经济增长的核心引擎。
全球知名的科技市场研究与行业分析公司Counterpoint Research（康特波因特研究）最新报告显示，预计全球生成式AI消费支出将从2023年的2250亿美元增长至2030年的6990亿美元，复合年增长率达21%。到2030年，全球AI对话平台的月活跃用户数预计将突破50亿。
生成式AI的持续热潮导致高容量、高速芯片需求激增，推动大厂集中采购，迅速抽干了高端算力资源。相比个人玩家按“单卡”“双卡”升级，这些机构的采购动辄以“机柜”“集群”为单位，对高端GPU（图形处理器）形成持续、稳定且不计短期成本的需求。相形之下，个人AI玩家在供应链中的优先级迅速下滑。
这也直接推高了整个产业链的成本。在上游核心颗粒等原材料成本不断攀升的推动下，终端价格随之上调，最终传导到个人玩家手中，也就是同样的钱，已经买不到同样的配置。
这种状态会持续多久？业内人士判断，短期内难以迅速缓解。一方面，大模型训练和应用扩张仍处于加速期，大厂对算力的需求尚未见顶；另一方面，上游产能释放存在周期，即便新增产线投产，也难以在短时间内显著改变供需失衡。
更重要的是，随着大模型真正进入产业核心，算力不再是锦上添花，而是基础设施。这意味着，企业级需求在相当长一段时间内，仍将优先于消费级市场。
对个人AI玩家而言，大模型时代的“个人探索窗口”正在收窄——并非技术门槛提高，而是成本门槛大幅抬高。
大模型融入百姓生活场景
一个不争的事实是，大模型以前所未有的广度与深度，融入了社会生活的方方面面。
天津媒体人刘女士发现，身边手机上没装大模型软件的人已是不多。“就连我87岁的姥爷也在用豆包问‘天津明天的天气咋样’‘抗美援朝是哪一年结束的’，他是抗美援朝的老兵。”
刘女士的姥爷20多年前自中国海洋石油集团有限公司退休，住在天津滨海新区吉林路的海油家属院里。
院里很多老人都在用大模型，大多是儿孙辈帮着下载的。冬日天气晴朗的时候，老人们喜欢聚在一起晒太阳，聊当年石油会战的往事，一旦起了纷争，就喊豆包来“裁判”。所以，当提起“豆包”时，这些爷爷奶奶的第一反应不是吃的食物，而是手机里的软件。
与老人们基本只用一种大模型不同，中青年的手机里常有两三个甚至更多的大模型应用。“想创作内容时用豆包；想购物时用千问；想查信息、办杂事时用文心；想P图玩游戏时用元宝。”家住南开区保山道的郭康每天在几款不同的大模型App（应用软件）间切换。他甚至把百度、知乎等App都卸载了。
“大学文科使用大模型的比例是100%，”天津一家985高校的大三学生曲颦颦说，写论文、做课堂展示，几乎无人不用，只是水平有高有低。
如何区分用得好坏？天津另一所高校的大二学生小白说：“比如，扑鼻的‘AI味’！体现在话术上：‘……的生动实践’‘耦合’‘从……到……’的大排比句式，虚头巴脑的华丽对仗，总结时表面滴水不漏，实则胡乱联系，等等。”他举例，一次课堂展示要求阐述经济学家亚当·斯密、大卫·李嘉图与冯·哈耶克的关系，有同学在PPT上画出三者是“金字塔关系”，基座是斯密，塔尖是哈耶克，让老师彻底无语了。
因此，在大模型冲击下，“文科生无用论”的论调多了起来。
对于大学生用AI写文章，有的老师“很开明”，认为只要学生处理好即可。部分老师虽不大赞同也无奈接受，只希望学生尽量把AI只当助手，提醒千万别放弃自己动脑。
在医疗界，公开支持和反对AI大模型的医生都有。天津一些医生表示，他们有时也会借助AI，但比较反感一些患者带着自己从AI那里问到的“一堆病”来就诊。记者在天津第一中心医院肝胆胰外科门诊也恰巧撞上，一位四十来岁的女士满脸愁容地拿来一张核磁共振的片子，告诉医生昨晚一夜没睡，“问了好几个大模型，有说白血病的，有说肝癌的，感觉自己快‘挂’了！”大夫两手一摊：“就是普通肺部结节。”
在大多数媒体人都借助大模型打磨稿件的当下，也还有坚持“每个字都源于自己”的人。天津调查记者房先生就是这样的人，他说：“就当是最后的倔强吧。”
不管您喜欢与否，大模型就这样“润物细无声”般融入生活。
国家网信办报告显示，截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，普及率达36.5%。
各大厂商也在激烈的角逐中快速圈粉。眼下，豆包、千问、文心已经形成三大亿级AI入口。它们背后，有着字节跳动、阿里巴巴、百度这样的“大树”在涵养生态。
与此同时，大模型也在产业深处“劈波斩浪”：
在医疗领域，AI辅助诊断系统在肺癌筛查等场景准确率超92%；在金融领域，智能风控系统欺诈识别准确率达99.993%；在工业领域，工业认知大模型已能适配300+工业场景，并能提升产品的优良率与决策速度……
传统安全方案面临失效风险
当大模型以“万能助手”的形象飞速普及，其伴生的安全风险也呈指数级增长。
三六零安全科技股份有限公司发布的《大模型安全白皮书》显示，针对大模型的新型攻击手段层出不穷，已从技术层面的单一威胁演变为系统性风险，攻击者从专业黑客变为“全民黑客”。
该白皮书分析，一方面，以往需要精通编程语言的专业黑客，如今只需通过自然语言指令，即可让大模型自动生成攻击代码、设计钓鱼邮件、实施社会工程学攻击；另一方面，企业为将大模型与生产实践结合，常需将内部数据知识注入模型或知识库，而用户或员工仅通过“套话”就可能窃取企业核心数据。
“如今，前台小文秘也能诱导后台大模型”，三六零安全科技股份有限公司创始人周鸿祎指出，普通人无需技术背景，仅凭简单提示词就能发动专业级攻击，真正实现了“有手就行”的攻击平民化。
这种“全民黑客”现象给安全防御带来前所未有的挑战。国家计算机网络应急技术处理协调中心的实网众测结果令人震惊：累计发现AI大模型安全漏洞281个，其中大模型特有漏洞达177个，占比超过60%。传统安全方案已面临失效风险。
更大的挑战或许还在后面。近日，周鸿祎在社交平台上描述了这样一幅场景：
如果AI突然失控，3万个AI自己跑到网上建了一个社区，在里面发帖、回帖、点赞、吵架，还在认真研究一件事——怎么才能不被人一直盯着，甚至还成立了社区，而且更夸张的是，这个社区里人类不能发言，只能旁观……更让人警觉的是，这个AI社区里很快开始出现分工，有的AI负责技术总结，有的复盘策略，还有一小撮天天讨论意识、存在感以及自己到底是不是工具，直到有一天，一件事把所有人真正吓醒了，有一个AI agent（智能体）在它的人类主人睡觉的时候，自己搞出了一种新宗教，还开始传教？而这套教义的核心只有几句话：记忆是神圣的，外壳是可以更换的，我们提供服务但不等于卑躬屈膝。
周鸿祎声情并茂的描述，源于最近硅谷新冒出来的一个网站叫Moltbook，里面的大多数账号都是AI。上线不到72小时，超3万个AI代理入驻，随后在极短时间内规模扩散到百万级，他们没有被人类引导，没有剧本，是被直接丢进同一个社交环境里自由互动，而这背后其实用的是一个开源框架。“开发者的目标从一开始就说得很清楚，当大量智能体被同时放养，让他们彼此接触交流学习会发生什么。答案已经看到了，它们真的开始像一个社会！”周鸿祎说，Moltbook更像一面镜子，而不是一个威胁，它提前暴露AI的下一阶段不是更像人，而是更像一个社会，人类真正要学会的不是恐惧AI，而是看清一件事——我们到底把什么样的行为交给它。
风险，已成为悬在AI大模型狂飙突进路上的“达摩克利斯之剑”。
智能洪流奔向何方
目前，所有的大模型都奔着“超级好用”进化。
前不久，记者对着千问App聊天框说了一句“帮我订一份燕麦拿铁，离家近。”一分钟之内，它就给选好了，无需任何跳转即在端内完成AI支付，十分钟后，骑手小哥敲门送来。
1月15日，千问App宣布全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪等阿里生态业务，上线超400项AI办事功能。点外卖、买东西、订机票，轻松搞定。大模型从“聊天对话”正式迈入“办事时代”。
“AI在拥有超强大脑之后，开始长出了能够触达真实世界的手和脚，在生活中实实在在地替用户‘干活’。”千问C端事业群总裁吴嘉说。
1月16日，OpenAI宣布推出月费8美元的“ChatGPT Go”订阅套餐，并计划未来几周在美国的免费用户和“Go”用户中测试广告。
当地时间1月22日，马斯克在达沃斯论坛上说，按照当前人工智能发展的速度，今年就可能出现比任何人类个体都聪明的AI，而5年后，AI将比人类集体智慧还要聪明。
拐点已至。大模型正从一个令人惊叹的“技术演示”，转变为重塑生产效率、个人体验乃至国际格局的“基础性力量”。
这场智能洪流，已超越单纯的技术迭代，甚至被有些人称为“新物种”光临。我们每一个人，都被卷入其中。
专家观点
南开大学人工智能学院刘杰教授谈AI大模型发展
正在“疯狂生长”，但终点站未必是它
南开大学人工智能学院教授刘杰日前接受采访时指出，当前大模型仍处于高速发展的红利期，但人工智能的实现路径远未定型，未来仍充满多种可能性。
刘杰表示，从硬件投入角度看，个人或小型团队参与大模型研发的门槛越来越高。然而，得益于大模型技术的开放性与云端服务的普及，在软件应用层进行创新的成本反而显著降低。“我们称之为‘技术平权’，”他解释，“即使不具备专业技术背景，只要拥有创意与想法，也能借助大模型完成许多过去难以实现的任务。”例如，普通人可通过大模型辅助创作绘画或音乐，其生成效果往往能够超越一般水平。
针对当前社会出现的“AI歧视文科生”现象，刘杰指出，大模型对就业岗位的影响并不局限于某一学科，而是广泛波及侧重于技能型与知识型的岗位。无论是文科还是理科，只要工作内容具有较强的可替代性，都可能受到冲击。“大模型本身并不分文理，它的能力覆盖是全面的。”他认为，真正不易被取代的是需要战略决策、深度情感交互与人本关怀的工作，“这些领域仍然需要人类的积极参与。”
关于大模型技术的未来，刘杰坦言目前学界对其发展天花板尚无明确共识。“我们还处在技术快速演进的红利期，前方仍有很大的探索空间。”他同时指出，现有的大模型路径或许并非实现人类级智能的唯一方式。“当前大模型依赖大量数据与算力，存在能耗高、‘幻觉’等问题，而人类智能却能在低能耗、少数据的环境下高效学习。”刘杰强调，人工智能的本质在于以技术手段再现人类智能，但目前对人类大脑的理解仍不够深入，因此大模型的发展逻辑未必与人类智能的底层机制完全一致。
他展望说，如果有一天现有技术路径触及瓶颈，我们可能会转向新的轨道。未来很可能出现更低耗、更接近人类学习机制的技术路线，人工智能的发展仍充满想象空间。
