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2026年1月，AI行业迎来关键转折点。根据铅笔道发布的行业分析，AI技术已越过奇点阶段，资本关注重点从"模型智能度"转向"场景坚硬性"。中关村天使投资联盟秘书长徐勇在近期大会上指出，AI发展已从技术可行性阶段进入商业化落地阶段，普通人的真实需求体现在具体场景问题的解决上。
数据显示，2025年"+AI"模式在工业制造、金融服务、医疗健康等领域实现广泛应用，而2026年"AI+"已成为企业生存必选题。大模型向智能体转变，机器人向具身智能升级，低空经济、AIforScience等新场景实现深度突破。投资逻辑同步变化，MiniMax、月之暗面等企业凭借清晰应用场景获得大额融资，具身智能、AI芯片等赛道成为资本集中方向。
中美AI发展路径呈现明显差异：国内依赖链主企业、政府和渠道推动，数据获取相对容易，擅长硬件结合的生产力场景；硅谷依托产品自增长和开发者生态，受数据合规约束更强，专注软件创新，强调ROI可测和可复制性。政策制定者需平衡AI场景广度与深度，大企业面临"+AI"与"AI+"的战略抉择，创业者需判断原生创新与效率提升的路径，投资人需平衡共识与反共识投资策略。
报道链接：https://36kr.com/p/3662546509013641
焦点分析
从焦点解决短期治疗（SFBT）视角分析，2026年AI行业面临的"场景生存挑战"恰恰体现了从问题导向向目标导向的思维转变。SFBT强调关注解决方案而非问题本身，重视客户已有的成功经验和资源，这正是当前AI企业需要采纳的核心思维模式。
在AI行业集体焦虑"我的AI能活在哪个场景里"时，SFBT的「例外询问」技术显得尤为重要。技术团队可以追问："在什么情况下，我们的AI技术曾经成功解决过某个具体场景的问题？当时做了什么不同的事情？"这种追问能够帮助团队发现已有的成功经验，而非陷入"缺乏场景"的问题漩涡。例如，某些AI企业在工业检测场景中取得突破，正是因为聚焦于具体生产环节的痛点，而非泛泛追求技术先进性。
SFBT的「 scaling提问」技术同样适用。可以询问团队："如果10分代表AI产品完全融入理想场景，1分代表完全脱离，现在处于几分？做了什么达到这个分数？如何再提高1分？"这种量化评估帮助团队建立具体改进目标，避免陷入抽象的场景焦虑。
「应对询问」技术可帮助AI企业面对投资环境变化："在资本更关注场景真实性的压力下，你们是如何坚持到现在没有放弃的？"这种提问方式承认困难的同时，引导团队发现自身的韧性和应对策略。
SFBT的解决方案聚焦思维可应用于五个类似场景：1)传统企业数字化转型中的阻力应对；2)初创公司资源有限时的创新突破；3)技术团队面临技术瓶颈时的创造力激发；4)产品经理定义用户需求时的场景挖掘；5)投资人评估项目时的价值发现。这些场景都需从问题抱怨转向目标建构，从缺陷视角转向资源视角。
AI行业需要建立"可能性语言"体系，将"我们的AI找不到应用场景"重构为"我们的AI正在探索最适合的价值场景"。这种语言转变看似简单，实则能显著改变团队的心理状态和创新方向。当团队聚焦于已有小成功而非大问题时，更容易产生创新突破。
SFBT强调客户是自身问题的专家，这一原则在AI场景创新中同样适用。技术团队需要相信自己是场景创新的专家，而非不断向外寻求标准答案。这种自我效能感的提升，往往能激发最具创意的场景解决方案。
未来导向是SFBT的核心，也是AI场景突破的关键。与其分析为什么缺乏场景，不如构想："假如今晚奇迹发生，我们的AI完美融入某个场景，明天会有什么不同迹象？"这种奇迹询问帮助团队跳出局限思维，发现潜在机会。
最终，AI行业的场景竞争不仅是技术竞争，更是思维模式的竞争。采纳焦点解决的建构性思维，帮助AI企业从场景焦虑转向场景创新，从技术导向转向价值导向，这正是2026年AI大逃杀中的生存之道。