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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。

本文为报告第二篇，主要展望了2026年AI技术发展的两大核心方向：在工业领域，AI正成为推动能源、制造、基建等关键行业复兴的原生力量，通过构建“AI原生”的工业基础、物理可观测系统和自主化闭环，实现从设计、生产到运维的全面智能化变革；在应用领域，AI正从提升效率的工具演进为重塑商业模式、产品形态乃至人机关系的核心引擎，其趋势体现为AI与工作流的深度隐形融合、向传统行业和广大企业的普及下沉，以及从“任务自动化”向“认知与关系构建”的范式转移。整体而言，AI将从数字世界加速渗透并深刻改造物理世界与经济社会的基本运行逻辑。

（报告首篇：《洞见2026：a16z合伙人年度科技展望（一）》）

美国活力（American Dynamism）

1. 构建AI原生的工业基础

美国正着力重建经济中真正创造实力的部分。能源、制造、物流和基础设施重回焦点，而最重要的转变在于，一个真正以AI原生和软件优先的工业基础正在崛起。这些公司从模拟、自动化设计和AI驱动运营起步，并非简单改良过去，而是在创造未来。

这为先进能源系统、机器人重型制造、下一代矿业、生物与酶法生产各行业必需的前体化学品等领域，开辟了重大机遇。AI能够设计更清洁的反应堆、优化开采流程、设计更优的酶，并以远超传统操作者的洞察力，协调自主机器机群。

这一变革同样在重塑工厂外的世界。自主传感器、无人机和现代AI模型，正在为港口、铁路、电网、管道、军事基地、数据中心等过去因规模庞大而难以全面管控的关键系统，提供前所未有的持续可视化能力。

现实世界需要新的软件。打造它的创业者，将塑造美国下一个世纪的繁荣。

2. 美国工厂的复兴

美国昔日的辉煌建立在强大的工业实力之上，但众所周知，这种能力如今已经大量流失——部分源于产业外迁，部分则由于全社会在建设上的有意停滞。然而，生锈的齿轮已开始重新转动，美国工厂似乎正在迎来复兴，其核心正是软件与AI。

到2026年，企业将以“工厂思维”应对能源、采矿、建筑和制造等领域的挑战。这意味着像部署装配线一样，以模块化方式将AI和自主技术与熟练工人结合，使复杂、定制化的流程实现标准化、可重复运作。具体而言：

• 快速、高效地应对复杂的法规与审批流程。
• 加速设计周期，并从一开始就贯彻面向制造的设计。
• 更好地管理大型项目协同。
• 利用自主技术执行对人类困难或危险的任务。

通过运用亨利·福特百年前开创的理念，在创立之初就规划规模与可复制性，并融入最前沿的AI技术，美国很快将能大规模生产核反应堆、建造满足国家需求的住房、以惊人速度建设数据中心，从而开启工业实力的新黄金时代。正如埃隆·马斯克所言：“产品即工厂。”

3. 下一波可观测性将是物理的，而非数字的

过去十年，软件可观测性通过日志、指标和追踪，彻底改变了我们监控数字系统的方式。如今，同样的革命正降临物理世界。

随着超过十亿个联网摄像头和传感器遍布美国城市，对城市、电网等基础设施进行实时感知的“物理可观测性”变得既迫切又可行。这一新的感知层也将赋能机器人技术与自主性的下一个前沿，机器将依赖一个使物理世界像代码一样透明可察的通用架构。

当然，这一转变也伴随着真实风险：既能监测野火、预防工地事故的工具，也可能催生反乌托邦的噩梦。因此，下一轮的赢家将是那些同时赢得公众信任的构建者，他们需打造隐私友好、可互操作、AI原生的系统，在提升社会运行透明度的同时，不损害其自由度。谁能构建这一可信的底层架构，谁就将定义未来十年的可观测性范式。

4. 电力工业栈将驱动世界

下一次工业革命不仅发生在工厂内部，更将发生在驱动机器运转的核心之中。

软件改变了我们的思考、设计和沟通方式，如今它正改变我们移动、建造和生产的方式。电气化、材料科学与AI的进步正在融合，将真正的软件控制带入物理世界，使机器能够开始感知、学习并自主行动。

这就是“电力工业栈”的崛起——它是驱动电动汽车、无人机、数据中心和现代制造业的综合技术集合。它将驱动世界的原子与指挥它们的比特相连：从矿物提炼为组件，到能量储存于电池，电力经由功率电子器件精确引导，运动通过精密电机传递，一切均由软件协调。它是每一次物理自动化突破背后的无形基石，是“叫车软件”与“自动驾驶软件”的本质区别。

然而，构建这一栈的能力——从关键材料提炼到先进芯片制造——正在流失。若美国想引领下一个工业时代，就必须掌握其硬件的制造。主导电力工业栈的国家，将定义未来工业与军事技术的格局。

过去，软件吞噬了世界。而现在，它将驱动世界。

5. 自主实验室加速科学发现

随着模型在多模态能力上的进步以及机器人操作水平的持续提升，各团队将加速追求自主科学发现。这些并行技术将使自主实验室实现从提出假设、设计并执行实验、到分析结果并迭代未来研究方向的全闭环。构建此类实验室的团队将是高度跨学科的，融合AI、机器人、物理与生命科学、制造与运营等多领域专长，通过无人值守实验室为各领域的探索开启持续实验的可能。

6. 关键行业的数据远征

2025年，AI浪潮由算力约束和数据中心建设所定义。而2026年，数据约束将成为核心，对数据的争夺将聚焦于下一个前沿：我们的关键行业。

关键行业仍是海量、非结构化数据的“宝藏”。每一次卡车调度、仪表读数、维护作业、生产运行、装配和测试点火，都是训练模型的潜在素材。但数据采集、标注和模型训练，尚未成为工业领域的常规操作。

市场对此类数据的需求极其旺盛。诸如Scale、Mercor等公司和AI研究实验室，正不计成本地采集过程数据（不仅是“做了什么”，更是“如何做的”）。拥有现成实体设施和劳动力的工业企业，在数据收集上具备天然比较优势，并即将开始利用这一点。它们的日常运营能产生近乎零边际成本的海量数据，可用于训练自有模型或授权给第三方。

可以预见，初创公司将应运而生，提供必要的“协调栈”：包括数据采集、标注和授权管理的软件工具；传感器硬件与开发套件；强化学习环境与训练管道；乃至最终，它们自己的智能机器。

应用领域

1. AI强化商业模式

顶尖的AI初创公司不止于自动化任务，更在于放大客户的经济效益。例如，在按胜诉收费的法律领域，律所只有赢案才能获利。像Eve这样的公司，利用专有结果数据预测案件成功率，帮助律所筛选更佳案件、服务更多客户并提高胜率。

AI强化的是商业模式本身。它驱动收入增长，而不仅是降低成本。2026年，这一逻辑将延伸至更多行业，AI系统通过与客户激励深度绑定，创造出传统软件无法比拟的复合优势。

2. ChatGPT成为AI应用商店

成功的消费产品周期需要三大要素：新技术、新消费行为和新分销渠道。

此前，AI浪潮已满足前两项，却缺乏原生的新渠道。大多数产品依赖现有社交网络（如X）或口碑增长。

然而，随着近期OpenAI应用SDK发布、苹果支持小程序，以及ChatGPT推出群聊功能，消费端开发者现在可以直接触达其9亿用户，并借助类似Wabi的小程序网络实现增长。这最后一块拼图的补齐，将在2026年开启消费科技领域十年一遇的“淘金热”，不容忽视。

3. 语音代理崭露头角

过去18个月，AI语音代理为企业处理真实互动的设想，已从科幻走入现实。成千上万的公司，从中小型企业到大型集团，正使用语音AI进行预约安排、订单确认、市场调研、信息收集等工作。这些代理能帮企业节省成本、创造额外收入，同时让员工得以专注于更具价值也更富创造性的任务。

由于领域尚处早期，许多公司仍处于“语音切入”阶段，提供单一或少数几种通话场景的解决方案。展望未来，语音代理有望扩展至处理完整工作流程（可能涉及多模态交互），甚至管理全周期的客户关系。

这需要代理更深地集成到业务系统中，并获准处理更复杂的交互。随着底层模型持续改进（例如已能调用工具、跨系统操作），每家公司都有理由部署语音优先的AI产品，以优化其关键业务环节。

4. 无提示框与主动式应用到来

2026年，主流用户的“提示框”时代将走向终结。下一代AI应用将不再需要显式提示——它们会观察用户行为，主动介入并提供可供审核的操作建议。集成开发环境在你发问前建议代码重构；客户关系管理系统在通话结束时草拟跟进邮件；设计工具在你工作时生成备选方案。聊天界面曾是辅助训练的“轮子”，如今AI将化为无形的“脚手架”，融入每一个工作流，由用户意图而非明确指令激活。

5. AI将彻底升级银行与保险基础设施

尽管许多银行和保险公司已在旧系统上集成了文档解析、AI语音代理等AI功能，但AI要真正变革金融服务，必须重建其底层基础设施。

到2026年，不进行全面现代化以充分利用AI的风险，将超过转型失败的风险。大型金融机构将开始终止陈旧的供应商合同，转向更新的、AI原生的替代方案。这些平台型企业不受传统品类划分束缚，能够集中、标准化并丰富来自旧系统及外部数据源的底层数据。

结果将是：

• 工作流程极大简化并行化：无需在不同系统和屏幕间切换。例如，可同时查看并处理抵押贷款发放系统中的数百项任务，AI代理甚至能自动完成琐碎部分。
• 传统软件品类融合：例如，客户开户时的“了解你的客户”数据与交易监控数据，可整合进统一的风险平台。
• 新晋赢家规模远超老牌对手：因品类边界扩大，且软件正在取代人力。

金融服务的未来，不在于为旧系统嫁接AI，而在于构建以AI为基石的新操作系统。

6. 前置部署模式将AI带给99%的企业

AI是我们这个时代最令人兴奋的技术突破。但迄今为止，大部分由新兴初创公司创造的价值，流向了位于硅谷的1%的企业——无论是地理上的湾区公司，还是其辐射网络内的成员。这有其道理：初创创始人自然希望向熟悉且易触达的公司销售产品。

2026年，这一局面将扭转。企业将认识到，绝大部分AI机会存在于硅谷之外。新一波创业者将采用“前置部署”模式，深入大型传统垂直行业，发掘其中隐藏的机遇。这一机会在系统集成、实施服务等传统咨询服务业，以及制造业等发展相对缓慢的行业中，潜力尤为巨大。

7. AI在财富500强中催生新的协调层与角色

2026年，企业将进一步从孤立的AI工具转向需要像协同数字团队一样运作的多代理系统。随着代理开始管理复杂且相互依赖的工作流（例如共同规划、分析与执行），组织必须重新思考工作结构以及信息如何在系统间流转。AskLio和HappyRobot等公司已开始实践，在完整流程而非单一任务中部署代理。

财富500强企业将最深切地感受到这一转变：它们坐拥海量但彼此割裂的数据、深厚的机构知识和复杂的运营体系，其中大量知识仍存在于人脑之中。将这些语境转化为自主工作者的共享知识库，将能解锁更快的决策、更短的周期以及不再依赖人力微观管理的端到端流程。

这一转型也将迫使领导者重新构想组织角色与软件架构。新的职能将会出现，例如AI工作流设计师、代理监督员、负责协调与审计数字工作者团队的治理主管。在现有的记录系统之上，企业将需要新的“协调系统”层，以管理多代理交互、裁决上下文信息并确保跨自主工作流的可靠性。人类将专注于处理异常和最复杂的案例。多代理系统的兴起不仅仅是自动化的下一步，它意味着企业运营方式、决策机制乃至价值创造模式的重构。

8. 消费级AI从“帮我”转向“懂我”

2026年，主流消费级AI产品的重点将从生产力转向连接性。AI不再只是帮你完成任务，而是让你更清晰地认识自己，并助力建立更牢固的人际关系。

必须承认，这颇具挑战。许多社交AI产品已经试水但未能成功。然而，得益于多模态上下文窗口的拓展和推理成本的下降，AI产品如今能够从你生活的完整脉络中学习，而不仅限于聊天记录。这包括相机里记录的真实情感瞬间、因交谈对象而异的私信与群聊模式、压力下变化的日常习惯等。

一旦此类产品成功，它们将深度融入日常生活。通常，“懂我”型产品比“帮我”型产品具有更优的固有用户留存机制。后者通过用户为特定任务支付高意愿费用盈利，并致力于维持订阅；前者则通过日常互动维系持续连接盈利——用户单次付费意愿可能较低，但使用粘性和频率更高。

人们已经在用数据交换价值，关键在于回报是否等值。很快，答案将是肯定的。

9. 新模型原语解锁前所未有的公司类型

2026年，我们将看到一批公司的诞生，它们之所以能出现，完全依赖于近期模型在推理、多模态和计算机使用方面的突破。此前，许多行业（如法律、客服）主要利用改进的推理来增强既有产品。而现在，我们正见证其核心产品能力从根本上由这些新模型原语所驱动的公司。

推理能力的进步可能解锁评估复杂金融索赔、或基于密集的学术/分析报告采取行动的新能力（例如裁决账单纠纷）。多模态模型使得为制造业等物理世界根植的行业提取潜在视频数据成为可能。计算机使用能力则能在那些历史上因桌面软件封闭、API低效、工作流碎片化而价值难以释放的庞大行业中，实现自动化突破。

10. 服务其他AI初创的AI初创公司将实现规模化

我们正处于当前AI产品周期驱动的、前所未有的创业浪潮中。但与以往不同，行业巨头并未沉睡，它们同样在积极拥抱AI。那么，初创公司如何取胜？

一个强大却常被低估的策略是：在公司诞生之初就为其提供服务——即专注于全新的“绿地”企业。如果你能在初创阶段吸引所有新公司，并伴随它们成长，那么当你的客户壮大时，你自身也将成长为大型企业。Stripe、Deel、Mercury、Ramp等都验证了这一路径。事实上，Stripe的许多客户在其创立时尚未存在。

2026年，我们将看到一批遵循“绿地”策略的初创公司在多个企业软件品类中实现规模化增长。关键在于打造更优的产品，并全力聚焦于那些尚未被传统巨头锁定的新客户。

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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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