鳳凰網科技訊 9月13日，PEC 2026 AI創新者大會暨第三屆提示工程峯會日前在北京舉行。本屆大會以「贏得Token，贏得世界」為主題，圍繞前沿模型、Token工廠、本地AI、AI原生應用及前沿部署工程師（FDE）等議題展開討論。

據主辦方披露，大會線上觀看人數超過350萬，線下參會規模達1600人。會上還發布了《2026全球Token產業全景圖譜》《2026全球人工智能展望報告》，並啓動FDE加速計劃及能力圖譜調研。

在「2027，我們需要怎樣的模型」主題對話中，中國信息通信研究院人工智能研究所所長魏凱表示，今年上半年平均每兩三天就有一個前沿模型發布，模型能力的進化速度已經超過技術在行業中的擴散速度。企業實際使用AI時仍面臨數據治理、知識庫和使用環境準備不足等問題，導致模型能力與應用體驗之間存在落差。

面壁智能多模態首席科學家姚遠認為，未來智能將以雲端與端側並存的方式發展。雲端模型追求能力上限，端側智能則更強調在功耗、內存和速度限制下提升「智能密度」。隨着模型能力和端側芯片算力提升，更多AI任務將轉移至本地運行，以降低延遲、保護數據並減少Token消耗。

圍繞Token工廠，多位參會嘉賓認為，AI基礎設施正在從提供算力資源轉向提供推理服務，企業客戶關注的重點也逐漸由採購多少GPU，轉向Token能否解決具體業務問題，以及輸出質量、響應速度和單位成本。

平凱星辰副總裁劉松表示，目前Token消耗主要集中在編程和視頻生成領域，未來兩三年，企業級生產力智能體尤其是多智能體協作，可能成為新的Token需求來源。首都在線解決方案總監王超稱，部分企業已經從購買底層資源轉向直接採購Token服務，通過API快速接入模型能力。

在本地AI議題上，隱私合規、使用成本和響應穩定性成為企業選擇本地部署的主要考量。與會嘉賓指出，設備選型不能只關注算力，還要綜合考察顯存容量、顯存帶寬，以及GPU、CPU、存儲和網絡之間的協同能力。公開信息處理可更多使用雲端服務，財務、病例和企業自有代碼等敏感數據則更適合本地部署。

大會還重點討論了FDE這一新興崗位。與會嘉賓認為，僅將大模型部署進企業，並不意味着AI已經真正投入使用。FDE需要進入業務現場，梳理數據、系統接口和工作流程，將企業提出的模糊需求拆解為具體任務，再通過原型驗證和持續迭代完成交付。

對於AI原生應用，參會者認為，單純調用模型接口的產品容易被基礎模型升級替代。面向個人用戶，產品需要形成長期記憶和使用黏性；面向企業客戶，則需要深入現有業務流程，產生可以衡量的效率提升或成本變化。與此同時，由於圖片、視頻和文本生成均會持續產生推理成本，AI產品的商業模式也可能從固定訂閱進一步轉向按用量或按結果計費。

除主論壇外，大會還設定AI創作、FDE實踐和Harness工程三場平行論壇，討論AI內容生產、企業項目交付、工具調用、權限控制、結果評測及故障恢復等實際問題。