全球知名風險投資機構 Andreessen Horowitz（a16z）每年都會對未來商業趨勢做出重要預判。在即將到來的 2026 年，他們認為技術變革將深刻影響多個領域，從基礎設施到教育形態，從內容創作到企業運作，都將迎來全新發展格局。
AI 推動垂直行業軟件增長顯著，醫療、法律、住房領域公司年化收入迅速突破 1 億美元，金融與會計領域也緊隨其后。其發展經歷了兩個階段，早期以信息檢索為主，到 2025 年推理能力成為關鍵。而 2026 年，垂直 AI 將解鎖“多人模式”。垂直軟件雖有行業特定優勢，但垂直行業工作多方協作的本質決定了智能體需協同工作。目前各方孤立使用 AI 導致交接混亂，多人模式通過跨角色協調解決問題，將任務合理分配、保持上下文一致、同步變更。對手方 AI 能在參數內協商，高級合伙人批注可反向訓練系統，使 AI 執行任務成功率大幅提高，協作層也將成為企業護城河。
教育領域也將迎來重大變革，預計 2026 年將出現第一所 AI-native 大學。過去高校在 AI 輔助評分、輔導與排課方面已有嘗試，如今正邁向更深層變革，構建能實時學習與自我優化的學術有機體。課程表自動優化、閱讀清單每日更新、學習路徑實時調整等將成為現實。亞利桑那州立大學與 OpenAI 合作催生眾多 AI 驅動項目，紐約州立大學將 AI 素養納入通識教育，這些都為更深層部署奠定基礎。在這所大學里，教授成為學習架構師，評估方式改變，透明且審慎的 AI 應用將取代簡單禁止，成為新標準，培養出的精通系統編排的畢業生將助力勞動力結構快速轉型。
基礎設施方面，2026 年企業后端系統將面臨內部工作負載變化的沖擊。傳統系統圍繞“人類一次操作—系統一次響應”的 1:1 模式構建，難以應對智能體驅動的新型負載。智能體操作時，傳統數據庫與限流機制會將其視為異常流量甚至壓力測試。因此，為智能體構建系統需重新設計控制平面，“Agent-native” 基礎設施將崛起，將“驚群效應”視為默認狀態，縮短冷啟動時間，壓縮延遲波動，提升并發上限，具備高頻工具調用與復雜并發協調能力的平臺將更具競爭力。
內容創作領域，雖然目前已有用 AI 講故事的基本能力，但穩定產出符合預期內容仍困難重重。2026 年有望成為 AI 真正實現多模態的一年，無論何種形式的參考內容，都可提供給模型協作創作或編輯現有場景。已有一些早期產品出現，但模型層與應用層仍需持續創新，預計將有多個成功產品誕生，覆蓋不同用戶群體。
視頻領域也將發生巨大變化，2026 年視頻將成為可“進入”的空間。視頻模型能理解時間、記住內容、對行為作出反應并保持連貫性，維持角色、物體與物理規則，使行動產生意義、后果得以展開。視頻成為可“構建”的媒介，可用于機器人訓練、游戲演化、設計師原型設計等，彌合感知與行動之間的鴻溝，讓人有棲居其中的感覺。
在衡量價值交付指標方面，過去屏幕時間一直是重要標準，但隨著走向基于結果定價的未來，該指標將被拋棄。現實中已有諸多例子，如 ChatGPT 的 DeepResearch 查詢、Abridge 自動記錄醫患對話、Cursor 自動完成應用開發等，都無需長時間屏幕停留卻能創造巨大價值。未來應用收費需更復雜的 ROI 衡量方式，能簡單講清 ROI 的公司將更具優勢。
AI 驅動的世界模型將重塑敘事方式，像 Marble 和 Genie 3 等技術已能根據文本生成完整 3D 環境。創作者采用這些工具后，將出現全新敘事形式，甚至演化為“生成式 Minecraft”，玩家可共同構建宇宙。世界模型將模糊玩家與創作者邊界，成為動態共享現實的共同作者，互聯的生成式多重宇宙可能出現，數字經濟繁榮發展，除娛樂外，還將成為訓練 AI 智能體等的高價值模擬環境。
個性化趨勢在 2026 年將更加明顯，產品將從為大眾批量生產轉向為“你”而打造。在教育領域，Alphaschool 打造 AI 導師，根據學生節奏與興趣調整教學方式；健康領域，AI 根據個體生物特征設計每日補劑組合等；媒體領域，AI 重混新聞等內容為個人興趣與語氣定制。未來世界將停止為所有人優化，轉而為你優化。
隨著模型能力提升和機器人操控能力進步，團隊將加速推進“自主科學發現”探索，催生自主實驗室。這類實驗室具備強跨學科屬性，融合多方面專長，通過“熄燈實驗室”實現持續實驗，在多個領域推動科學發現。
消費級產品周期要成功需新技術、新消費者行為和新分發渠道。此前 AI 浪潮缺少原生分發渠道，如今隨著 OpenAI Apps SDK 發布、蘋果對 mini-app 的支持以及 ChatGPT 推出群聊功能，消費級開發者可直接觸達大量用戶，新的分發渠道預計將在 2026 年引爆消費科技淘金潮。
“AI 語音智能體替企業處理真實交互”已從科幻走向現實，成千上萬家公司都在使用。但目前許多公司仍停留在“以語音為楔子”階段，未來語音智能體將擴展到處理完整工作流，甚至管理完整客戶關系周期，深度集成到企業系統中，幾乎所有公司都有理由運行“語音優先”的 AI 產品優化關鍵業務環節。
2026 年主流用戶的提示詞輸入框將走向終結，下一波 AI 應用將無需可見提示輸入，會觀察用戶行為并主動介入給出行動建議，成為嵌入工作流的“無形腳手架”，由意圖驅動而非指令驅動。
企業將進一步從孤立 AI 工具轉向多智能體系統，這些系統需像協同數字團隊一樣運作。組織需重新思考工作拆解和上下文流動方式，新的職能將出現，企業還需“協調系統”管理多智能體互動。《財富》500 強將強烈感受到這種變化，多智能體系統崛起將重構企業運作、決策和價值創造方式。
2026 年主流消費級 AI 產品將從“生產力”轉向“連接性”，AI 不僅幫完成工作，還幫助用戶看清自己并建立更強人際關系。隨著多模態上下文窗口擴大、推理成本下降，AI 產品可從用戶生活“完整紋理”中學習，這類產品若跑通將融入日常生活，“看見我”類產品的留存機制強于“幫助我”類產品。
AI 在研究領域的應用也日益廣泛，從個人體驗到更廣泛的研究輔助都有體現。預計 AI 研究將催生新的“博學者式”研究風格，強調猜想能力和從猜想性答案外推。這種推理方式需要新的 AI 工作流，即“agent 包裹 agent”，但需要模型間更好互操作性和識別補償模型貢獻的方法。
數據是模型、智能體與自動化背后的簡單依賴，但如今大多數數據管道不透明、可變且不可審計。金融、醫療等行業需保護敏感數據隱私，這成為機構面臨的阻礙。因此，需要“秘密即服務”，提供可編程、原生數據訪問規則等，將“秘密”轉變為基礎公共設施核心組成部分。
當前處于公司創建的特殊時期，得益于 AI 產品周期，但現有企業也在積極采用 AI 技術。初創公司要取勝，可在公司成立之初為其提供服務，吸引新成立公司并共同成長。2026 年，從零開始創業的初創公司有望在眾多企業軟件領域實現規模化發展，只需打造更好產品并開發未被現有廠商束縛的新客戶。
