2026世界人工智能大会，一个产业信号已经足够清晰：AI的竞争逻辑正在从“模型竞赛”转向“基建竞赛”。
这一判断在大会多个论坛上被反复提及，而迈富时（Marketingforce，02556.HK）的“全栈Token工厂”战略及其背后的三大基础设施支柱，成为这一转向的标志性样本。
模型竞赛进入尾声，基建竞赛刚刚开始
回顾过去三年，AI产业的竞争主线是清晰的——谁的模型更强，谁就是赢家。
这条主线下，资源向算力集中，注意力向参数规模集中，评判标准向benchmark分数集中。GPT、Claude、Gemini、文心、通义——每一次模型发布都是一次行业事件。
但进入2026年，这条竞争主线的边际效应在递减。参数从千亿到万亿的跃升，带给用户的体验提升越来越不明显。模型能力的趋同化，让“选谁家的模型”变得越来越不重要。
与此同时，一条新的竞争主线正在浮现：谁的智能体能更稳定地跑起来、更可靠地产出业务结果？
这条新主线的竞争，不再是模型的竞争，而是基建的竞争——谁的智能体开发更高效、运行更稳定、协同更顺畅，谁就能赢得企业级市场的青睐。
梁铮博士在演讲中的判断与此完全一致：“AI基建的能力边界，就是智能的边界。”
基建竞赛的三大赛道
基建竞赛不是单一维度的竞争，而是三个赛道的同步竞逐。迈富时在本届WAIC上提出的三大基础设施支柱，恰好对应这三个赛道：
赛道一：开发效率。 谁能更快地创建和迭代智能体？在传统模式下，创建一个企业级智能体需要算法工程师、数据科学家、软件工程师组成的团队，经历需求分析、数据准备、模型微调、接口开发、测试验证等漫长流程。迈富时AI-Agentforce中台通过模板化生成、低代码配置和全生命周期管理，将这一周期从“周”压缩到“分钟”。开发效率的差距，决定了企业响应业务变化的速度。
赛道二：运行稳定性。 谁能让智能体在生产环境中7×24小时稳定运行？智能体接入真实业务系统后，面临工具调用失败、数据格式不匹配、并发请求超载、权限验证异常等一系列问题。没有成熟的运行基础设施，智能体就只能在演示环境中生存。迈富时GenAIOS通过工具动态发现与调用、上下文状态管理、安全隔离与权限管控、可观测性与可审计性等能力，构建了企业级的运行保障体系。运行稳定性的差距，决定了智能体能不能从Demo走进生产。
赛道三：协同能力。 谁能让多个智能体高效协同完成任务？单个智能体无法覆盖完整业务流程，多智能体协同才是企业级应用的常态。迈富时GenAIOS在操作系统层面实现了任务的自主拆解、多智能体的并行调度和结果的统一汇聚，让智能体从“单兵作战”升级为“集团军协同”。协同能力的差距，决定了智能体能覆盖的业务广度与深度。
三个赛道，每一道都对应一套系统级的技术投入和工程积累。这不再是“调用一个API就能搞定”的事情，而是需要完整的产品体系和技术栈来支撑。
迈富时的卡位：做企业智能体的基础设施层
在本届WAIC上，迈富时的产业定位已经非常清晰：不做大模型，做企业智能体的基础设施层。
这一选择与市场上大多数AI公司的路径形成鲜明对比。
大模型厂商的竞争逻辑是“横向扩展”——让模型覆盖更多语言、更多模态、更多任务类型。迈富时的竞争逻辑是“纵向深挖”——在企业级场景中把智能体的开发、运行、协作三个基础设施层做深做透。
两种路径没有优劣之分，但服务的是不同层面的需求。 大模型厂商解决的是“智能从哪里来”，迈富时解决的是“智能怎么在企业里用起来”。前者是技术供给侧的创新，后者是应用落地侧的深耕。
在当前阶段，后者的价值正在被越来越多人意识到。拥有一个强大的模型，和让这个模型在企业里稳定产出业务结果，之间的距离比大多数人想象的要大得多。填补这段距离的，正是迈富时所构建的智能体基础设施层。
从WAIC2026看产业未来
本届WAIC释放的信号是多层次的。
最表层的信号是：智能体是当下最热门的AI应用形态。中层信号是：智能体的竞争已经从“有没有”进入“好不好用”的阶段。而最深层的信号是：真正决定“好不好用”的，不是智能体本身，而是支撑智能体的基础设施。
这三层信号叠加在一起，指向同一个结论：AI产业的基建竞赛已经开启。
迈富时在本届WAIC上的亮相，以及“全栈Token工厂”战略的系统性展示，正是在这场竞赛中率先完成了卡位。当行业还在讨论“智能体应该怎么做”的时候，迈富时已经搭建好了让智能体规模化开发、稳定运行、高效协同的基础设施体系。
从模型竞赛到基建竞赛——这是WAIC2026释放的最重要产业信号，也是迈富时在本届大会上给出的最核心的战略回答。
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