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近日，顶尖风投机构安德森·霍洛维茨基金（a16z）发布年度科技趋势分析报告，从专业投资视角系统勾勒未来一年科技发展的关键挑战与突破方向。本文为报告首篇，汇集基础设施、成长基金、生物健康及Speedrun加速器团队的深度洞察。

基础设施领域核心趋势

1. 驯服多模态数据混沌

非结构化多模态数据正成为企业核心瓶颈与待挖掘的宝藏。当前企业深陷于PDF、视频、日志等数据泥潭，模型虽日益智能，数据质量却持续恶化，导致RAG系统产生幻觉、智能体意外崩溃，关键流程仍依赖人工核查。数据熵——即非结构化数据中新鲜度、结构化和真实性的持续衰减——已成为制约AI发展的关键因素。

梳理非结构化数据将开启划时代机遇。企业亟需能持续清洗、结构化、验证与管理多模态数据的解决方案，以真正释放下游AI工作流效能。应用场景涵盖合同分析、理赔处理、合规审查等全链条环节。能够从文档图像视频中提取结构、修复数据管道、保障数据鲜活的平台型初创公司，将掌握企业知识与流程体系的核心钥匙。

2. AI重塑网络安全人力格局

网络安全领域长期面临人才短缺困境，职位空缺十年间激增三倍。核心矛盾在于：高技能人才被迫从事日志审查等重复性工作，而安全产品“全量检测”的特性又制造出更多机械任务，形成恶性循环。

2026年，AI将通过自动化接管大量重复工作，打破这一僵局。智能安全工具将自动识别可优化环节，解放人力以聚焦威胁追踪、系统构建等高价值活动，从根本上改变网络安全人力结构。

3. 智能体原生基础设施成为标配

下一代基础设施的核心挑战将来自内部：从可预测的人力交互模式转向突发、递归、高并发的“智能体速度”工作负载。传统企业后端架构无法应对单次智能体目标触发的数千级子任务并发调度，在传统系统视角下，此类行为更类似于DDoS攻击。

2026年的基础设施需重构控制平面：将“惊群效应”视为常态，实现毫秒级冷启动、极低延迟波动和指数级提升的并发承载能力。胜出平台需具备跨海量并行执行的智能协调能力，包括路由调度、状态管理与策略实施。

4. 多模态创意工具突破创作边界

当前生成式AI已具备语音、图像、视频等内容生成能力，但复杂创作仍需大量人工干预。核心瓶颈在于多模态协作能力不足：为何不能输入30秒视频让AI延续场景？为何不能多角度重构画面？

2026年将迎来真正多模态创作时代。创作者可向模型提供任意形式的参考素材（草图、音频片段、视频剪辑），通过自然交互实现场景延展、视角转换与动态控制。这需要模型层与应用层的双重突破，预计将从表情包创作到影视制作全链条催生新一代创意工具。

5. AI原生数据栈持续演进

现代数据栈正经历从专业化工具向一体化平台整合的进程，但真正AI原生的数据架构仍处早期阶段。未来演进将聚焦三大方向：向量数据库与传统结构化数据的融合共生；AI智能体如何持续获取精准数据语义上下文；以及传统商业智能工具如何适应自动化、智能体化的数据工作流。数据基础设施与AI系统的深度耦合将成为必然趋势。

6. 视频成为可交互空间

视频技术将从被动观看媒介转变为可进入、可交互的立体空间。新一代视频模型将真正理解时间维度，保持角色、物体与物理规则的连续性，允许用户在其中开展机器人训练、游戏演化、设计原型等沉浸式活动。这种“可栖居的视频”将模糊虚拟与现实的边界，成为AI训练与创意表达的新基础介质。

企业软件演进方向

1. 记录系统战略地位弱化

传统记录系统（如CRM、ITSM）将逐渐退居为数据持久层，其核心地位将被智能执行环境取代。AI通过直接读写操作数据、理解业务意图，使软件系统从被动数据库转型为自主工作流引擎。未来企业软件的核心竞争力将体现在智能协调与端到端流程自动化能力。

2. 垂直AI进入多方协作时代

人工智能正推动垂直软件进入“多方智能体协同”的新阶段。医疗、法律、住房领域已涌现多家年营收超亿美元的企业，金融、会计行业紧随其后。发展轨迹从信息检索（定位提取关键信息）演进至推理分析（如Hebbia解析财报、Basis跨系统核账），2026年将实现跨角色协同突破。垂直业务天然涉及买方、卖方、租户、顾问等多方参与，每方均有独特权限、流程与合规要求，而当前孤立的AI应用导致信息割裂、决策脱节。下一代系统将通过智能路由、上下文同步与变更协同三大机制，实现采购AI与财务系统实时联动、物业AI同步现场承诺等深度协作。当多方智能体在统一框架下协商条款、标注异常、积累专家知识时，不仅任务成功率提升，更将形成基于协作网络的生态护城河——这种重构生产关系的能力，正是垂直软件从工具进化为平台的核心跃迁。

3. 设计范式转向机器可读性

当智能体成为主要信息处理者时，传统针对人类视觉的设计原则需要重构。界面美观度让位于结构化数据供给，可视化仪表盘将被自动化的洞察推送取代。未来优秀的产品将为机器解析而优化，注重语义明确性、接口标准化与上下文完整性。

4. 价值衡量标准从时长转向成果

屏幕时间这一沿用多年的核心指标正在失效。医生通过AI自动生成病历几乎无需看屏，工程师借助AI编程时可同步规划下一阶段工作。未来软件定价将更多与可量化的成果挂钩（如诊疗准确率、代码交付效率），推动行业向价值导向模式转型。

健康科技新机遇

1. “健康月活用户”成为新增长极

传统医疗体系主要服务已患病群体，而规模庞大的亚健康人群长期未被有效覆盖。随着AI降低健康管理成本、预防型保险产品出现以及用户付费意愿提升，定期进行健康监测的“健康月活用户”将成为健康科技的下一个蓝海市场。预计将涌现一批提供持续监测、个性化干预的订阅制健康服务商。

前沿创新加速领域

1. 世界模型重构叙事生态

生成式3D世界模型（如Marble、Genie 3）正推动叙事方式从线性观看向交互式体验转变。用户可通过自然语言指令实时修改虚拟环境（“让画笔触碰之物皆变粉色”），催生“生成式《我的世界》”等新型创作平台。这些虚拟世界不仅是娱乐载体，更为AI训练、机器人仿真提供高保真环境，形成创意与技术的复合生态。世界模型的崛起，标志着我们正在进入一个融合创意表达、经济行为与技术演进的全新前沿领域。

2. 个性化时代全面来临

规模化生产逻辑正被个性化定制取代：AI导师（如Alphaschool）根据学生认知特点动态调整教学方案，健康管理系统基于个人生物指标生成定制方案，媒体内容可按用户偏好实时重组。企业的核心竞争力将从服务“平均消费者”转向洞察“每一个个体”，开启真正意义上的个性化经济时代。

3. AI原生大学重塑教育范式

首个从底层架构围绕智能系统构建的高校将出现。课程体系、学习路径、校园运营均通过数据反馈实时优化，教授角色转型为学习架构师与AI训练师。评估体系不再禁止AI使用，而是考核学生驾驭AI解决问题的能力。这类院校将成为AI时代人才的核心培养基地，输出精通人机协同的新型劳动者。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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