在2026世界人工智能大会（WAIC）腾讯AI应用创新论坛上，虎牙公司CEO黄俊洪发表了关于AI产业发展趋势的前沿观点。他指出，当前AI领域模型能力的差距正持续收窄，但工程化能力的差距却正在逐步拉开。黄俊洪同时强调，数字人赛道的竞争核心已发生根本性转变——从过去比拼参数规模与实验室效果，转向真实场景下的稳态运行、自然交互与规模化落地能力。
模型趋同，工程化成为新分水岭
黄俊洪在演讲中表示，过去两年，全球AI大模型在基础能力上快速收敛。无论是开源社区的力量推动，还是头部企业对算力、数据、算法的持续投入，都使得模型本身的能力分布趋向均质化。“当大家都在使用类似的基础模型时，模型本身的边际差异正在迅速缩小。”
然而，他同时警告，真正的挑战正在浮出水面——工程化能力的差距正在急剧拉大。所谓“工程化能力”，黄俊洪解释，指的是将模型能力转化为稳定、可靠、可扩展的产品与服务的能力。这包括但不限于：系统在高并发场景下的容错能力、跨平台兼容性、实时交互的延迟控制、以及面向不同行业场景的定制化部署方案。
“一个在实验室里跑出99%准确率的模型，放到真实线上环境可能只有70%的可用性。”黄俊洪以虎牙自身实践为例，公司旗下数字人直播产品在经历了多轮工程化迭代后，才最终实现了对百万级并发用户的稳定服务。这套工程化体系的经验积累，远比模型训练本身更具壁垒价值。
数字人赛道：从“炫技”到“实用”的范式转换
在谈及数字人这一AI应用的重要方向时，黄俊洪的观点同样鲜明。他指出，数字人行业已经告别了“模型参数量论英雄”的粗放阶段。过去，不少企业以发布百亿甚至千亿参数的大模型为荣，但在直播间里，用户并不会在意数字人的参数量，他们只关心数字人是否“像真人一样”自然流畅地互动。
“数字人赛道的竞争核心，已经转向真实场景下的稳态运行、自然交互与规模化落地能力。”黄俊洪说。他列举了三个判断标准：一是能否在7×24小时的高强度直播中保持表情、动作、声音的高度一致性与稳定性；二是能否在突发语境下做出符合情境的自然回应，而不是机械化的预设剧本；三是能否在成本可控的前提下，实现千级、万级数字人的同时在线运营。
虎牙在数字人直播领域已积累大量实战经验。据黄俊洪介绍，公司推出的AI数字人主播不仅能够实时弹幕互动、根据观众反馈调整直播内容，还能在电商带货场景中精准识别商品信息与用户意图。这些能力的背后，并非来自一个更大参数的模型，而是来自对直播场景的深度工程化打磨。
行业启示：AI下半场是“落地能力”的较量
黄俊洪的观点为当前AI产业提供了一个重要视角：当基础模型能力不再是稀缺资源时，真正能拉开企业差距的，是能否将AI技术“用起来、用得稳、用得好”。这背后需要企业在系统工程、数据处理、运维体系、用户体验等多个层面进行系统化投入。
“我们正在进入AI落地的深水区。”黄俊洪表示，对于那些希望抓住AI红利的企业来说，与其追逐最新的模型版本，不如沉下心来打磨工程化能力，理解真实业务场景中的复杂约束条件。只有将AI与业务流程深度融合，才能转化为可持续的竞争优势。
在论坛圆桌环节，多位与会专家认同黄俊洪的判断。他们认为，2026年是AI从“能力竞赛”转向“应用竞赛”的关键一年。那些能够将模型能力快速转化为产品价值的企业，将有机会在下一轮产业洗牌中占据先机。
随着WAIC的落幕，黄俊洪的观点无疑为行业注入了一剂清醒剂：AI的未来，不只在实验室里，更在每一个真实的终端场景中。