【大河财立方 记者 史冰倩 夏晨翔】2026年，什么将成为AI领域的新风口？360集团创始人周鸿祎的答案是：“龙虾”。

3月29日，在2026中关村论坛年会平行论坛——全球独角兽企业大会上，周鸿祎将2026年定义为“龙虾之年”，并指出，以龙虾为代表的智能体正在重构产业生态，蕴藏着孕育新一代独角兽的机遇。

“龙虾”破圈成智能体普及关键，技术进化蕴藏多重可能

在周鸿祎看来，问世不足百天的“龙虾”并非传统独角兽，却是2026年AI领域的现象级产品，其本质是新一代智能体，凭借产品、技术与概念的创新组合成功破圈，成为让大众认知智能体的关键载体。

这也是他将2026年命名为“龙虾之年”的核心原因。

他直言，“龙虾”是人工智能智能体进化过程中的过渡性产品，技术层面仍有诸多不成熟之处，但它的普及意义堪比2025年的DeepSeek，让中国的传统企业家和普通百姓真正理解了智能体的实际价值，也让“不养龙虾就out”成为行业热潮。

谈及“龙虾”的核心特质，周鸿祎认为其两大优势尤为突出。

一是整合传统智能体技术，成为“胆子最大的智能体”，为完成指令可尝试多种方法，甚至通过暴力测试拆解任务，能带来超出预期的执行结果。

二是实现真正的破圈效应，让智能体从技术圈层走向大众视野，完成了智能体概念的全民普及。

同时他预判，按照AI时代指数级的发展速度，“龙虾”之后必将进化出更多细分多元的智能体产品，开启智能体百花齐放的新阶段，而“龙虾”也将逐渐成为数字助理、数字员工，成为人类在互联网完成各类操作的重要载体。

智能体重构全产业生态，多赛道催生独角兽新机遇

在周鸿祎看来，“龙虾”的出现不仅完成了智能体的大众普及，更将推动整个互联网基础设施、软件行业乃至各实体产业的全面重构，其中蕴藏着孕育新一代独角兽的海量机会。

如在软件行业，周鸿祎表示，软件固守原有模式将难以为继，未来软件将向底层化、原子化、模块化发展，成为智能体的“技能包”和“原材料”，智能体则如同厨师，能根据客户需求将软件重新组合、改造，无需企业重做软件即可实现服务升级，彻底改变软件的销售和使用逻辑。

此外，垂直领域的智能体定制化服务将成为重要风口，当前的“龙虾”是为极客设计的通用工具，难以满足企业标准化、流程化的工作需求，而企业普遍缺乏打造专属智能体的能力，这让专业智能体、垂直行业智能体的定制业务拥有巨大市场。

同时，智能体作为硅基伙伴，将推动“一人公司”模式繁荣，未来独角兽企业的人数或较现在大幅减少，围绕这一模式的商业创新也将催生新独角兽。

而智能体与智能硬件的结合、向IT之外各行业的渗透，以及算力、电力等基础资源的刚性需求提升，更将撬动算力、新能源、电力配套等上下游万亿级市场，中国凭借丰富的应用场景，将在全球AI产业竞争中占据优势。

不过，周鸿祎也客观指出了“龙虾”等智能体现阶段的痛点。

他认为，对于非程序员、非极客群体，智能体现阶段仍上手难度大，且稳定性不足，与企业工作追求的一致性、确定性相悖。

同时，设计体系结构带来的安全风险，也让不少企业和个人因担心数据泄露望而却步。

此外，他表示，智能体无需被神化，持续改良优化的过程本身也蕴藏产业机会，360已针对智能体安全问题展开研究，能解决投毒、下载病毒等问题，还推出了安全龙虾解决方案。

在AI赛道，360也在加大投资力度，布局了研发算法优化、互联网人工智能服务等赛道，未来将继续推动行业深度合作，构建开放供应链生态，助力更多人成为超级个体、企业成为超级组织，携手打造更多智能体赛道的独角兽企业。

词元成本有下降空间，但不会像手机流量一样不限量包月使用

当前，人工智能浪潮席卷全球，智能体成为人们工作与生活的重要帮手。

在这场浪潮中，有个概念的曝光度很高——Token，即通常所说的词元，它是处理文本的最小数据单元。

国家数据局发布的数据显示，2024年初，我国日均词元的消耗量为1000亿，而截至2025年9月底，这一数字已突破40万亿，1年多时间增长了400多倍。

指数级增长的数字，见证了我国人工智能产业的迅猛发展、应用规模的快速扩大。

怎么理解词元？简单来说，词元是人工智能大模型为了高效处理数据，把数据进行拆分后的“最小信息载体”，可以理解为“字/词片段/符号”等。比如“我爱上班！”，可拆分成“我”“爱”“上班”“！”4个词元。

如果说互联网时代信息传输的核心度量是“流量”，那么人工智能时代，这一关键指标正变为词元——用户输入的每一个字，模型生成的每一段话、识别的每一幅图像，都在消耗词元。

大会现场，周鸿祎就大河财立方记者提出的“词元何时会像手机流量一样成本更低”的问题作出回应。

他表示，词元作为人工智能时代的核心度量单位，是处理文本的最小数据单元，用户输入的每一个字、模型生成的每一段话，都在消耗词元。但词元永远不会像手机流量一样实现包月无限量使用。

周鸿祎解释称，互联网的流量依托光纤传输，光纤容量近乎无限，用户越多边际成本越低，而词元的消耗与工作复杂度成正比，受信息量和能量守恒定律限制，越复杂的工作消耗的词元越多，成本也就越高，不可能以最少的投入完成复杂的工作。

同时，词元消耗背后是算力、电力的支撑，CPU计算、电力消耗的单价相对固定，使用越多成本越高，这也决定了词元难以实现包月模式。

不过周鸿祎也表示，词元成本并非没有下降空间，未来有两大明确路径，一是国家大力发展推理算力，将推理算力与训练算力分开，通过专用推理算力的发展，有望让推理成本再大幅度降低；二是依托核电、光伏、绿电等新能源的发展，实现电力成本的进一步下降，甚至未来若实现能源自由，将为词元成本降低提供更大支撑。

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