2026年科技业的四大转折：从工具迈向系统

在过去一年中，AI的演进轨迹发生了根本性转变。重点不再停留于单个模型的性能突破，而是转向系统级能力的建构——长序列理解、上下文一致性、复杂任务执行，以及多个智能体间的协作。这一转变也引发了产业更新重点的迁移：从单点创新走向基础设施、工作流程及人机交互方式的全面重塑。

根据a16z四大投资团队对2026年的分析，一条清晰的线索贯穿始终：AI已经不仅仅是工具，它正在演变为一个完整的环境、一个运行系统，乃至与人类并行的行动主体。

基础设施革命：数据管理迎来范式转移

结构化与非结构化数据的困局

每家企业都被海量非结构化数据淹没——PDF文档、截图、视频、日志、邮件以及半结构化的"数据泥浆"。问题在于，随着模型智能度的提升，输入端的混乱程度反而在加剧。这直接导致RAG系统产生幻觉、智能体犯下代价高昂的微妙错误，关键工作流仍然高度依赖人工质量把关。

企业AI的真正瓶颈已经明确：数据熵。在包含80%企业知识的非结构化世界中，数据的新鲜度、结构化程度和真实性在持续衰退。解决这一"数据纠缠"已经成为一个代际性创业机遇。

企业需要持续的方法来清洁、结构化、验证和治理多模态数据，使得下游的AI工作负载能够真正有效运转。这套系统的应用场景遍布所有行业：合同分析、用户入驻、理赔管理、合规审核、客户服务、采购流程、工程研究、销售赋能、分析管道，以及所有依赖可靠上下文的智能体工作流。

能够从文档、图像和视频中提取结构、协调冲突、修复数据管道、并保持数据新鲜可搜索的平台型公司，将掌握企业知识和流程的"王国钥匙"。

安全防御的自我救赎

网络安全团队面临的问题同样深刻。从2013年到2021年，全球网络安全职位空缺从不足100万增长到300万。根本原因在于：安全团队需要高度专业化的技术人才，却将他们投入到繁琐的一线安全工作中——比如日志分析——这种工作几乎没人愿意做。

问题的更深层原因是：安全团队自己制造了这些低质工作。他们采购的工具"无差别检测所有内容"，导致团队必须"验证所有内容"——这形成了人为的人力短缺和恶性循环。

到2026年，AI将打破这个循环。通过自动化大部分重复冗余的工作，AI将显著缩小人才缺口。业内人士都清楚，大型安全团队的工作中有一半本可以自动化，问题是在日常工作的淹没中，没有时间思考该自动化什么。真正的AI原生工具将为安全团队完成这一思考，让他们最终专注于真正想做的事：追踪攻击者、构建系统、修补漏洞。

"智能体优先"基础设施成为标配

产业的最大基础设施颠覆将来自内部。我们正在从"人类速度、低并发、可预测"的流量转向"智能体速度、递归式、爆炸式、海量"的工作负载。

当前企业后端架构是按照"1:1人类行动到系统响应"的比例设计的，完全无法应对这种毫秒级递归风暴——单个智能体的一个"目标"可能产生5000个子任务、数据库查询和内部API调用。当智能体试图重构代码库或清理安全日志时，它的表现不像一个用户，反而更像一场DDoS攻击。

为了构建应对2026年智能体工作负载的系统，必须重新设计控制平面。"智能体原生"基础设施开始浮现。新系统必须将"羊群效应"视为默认状态。冷启动必须缩短、延迟必须稳定、并发限制必须上升几个数量级。真正的瓶颈将转向协调本身：路由、锁控制、状态管理，以及大规模并行执行中的策略执行。

只有能够承受工具调用洪流的平台才是真正的赢家。

创意工具的多模态蜕变

构建AI叙事的基础组件已然就位——语音生成、音乐创作、图像和视频生成。但当内容超出短视频范畴时，获得导演级别的控制仍然漫长、痛苦，有时甚至不可能。

为什么模型无法接收一段30秒的视频，使用我们提供的图像和音频参考来创建新角色，并继续拍摄同一场景？为什么模型无法从新的角度"重拍"，或将动作与参考视频相匹配？

2026年将是AI真正实现多模态创作的一年。用户将能够向模型提供任何类型的参考内容，共同生成新作品或修改现有场景。我们已经看到早期产品如Kling O1和Runway Aleph，但这仅仅是开始——需要在模型和应用层面进行新的创新。

内容创作是AI的"杀手级应用"之一。预期将有大量成功产品针对不同用户群体出现——从表情包创作者到好莱坞导演。

视频作为可进入的环境

到2026年，视频将不再是被动观看的内容，而是一个可以"进入"的地方。视频模型最终将能够理解时间、记住已展示的内容，并对我们的行动做出反应，同时保持类似真实世界的稳定性和一致性，而不仅仅产生数秒的零散图像。

这些系统将能够在更长时期内保持人物、物体和物理规律；使行动产生真实影响；实现因果关系的发展。视频将从一个媒介转变为一个建造空间：机器人可以训练、游戏机制可以演进、设计师可以制作原型、智能体可以通过"实践"学习。

所产生的世界将不再像短视频，而是一个"活的环境"，弥合感知和行动之间的鸿沟。这是人类第一次能够真正"居住"在自己生成的视频中。

企业软件的权力转移

"记录系统"的中心地位开始动摇

2026年，企业软件的真正革命源于一个根本性转变：记录系统的中心角色终将衰退。AI正在压缩"意图"到"执行"的距离——模型可以直接读取、写入和推理企业运营数据，将ITSM和CRM这类系统从被动数据库转变为自主工作流引擎。

随着推理模型和智能体工作流的快速进展，这些系统不再仅仅响应请求，而是能够预测、协调和执行端到端流程。界面将演变为动态智能体层，而传统记录系统层逐步退居"低成本持久存储"，战略领导权转向控制智能执行环境的参与者。

垂直AI从信息收集向多人协作模式跃升

AI正在推动垂直软件的爆炸式增长。医疗、法律和房地产领域的企业快速达到1亿美元年度经常性收入；财务和会计紧随其后。

第一次革命是信息获取：搜索、提取、总结。2025年引入了推理：Hebbia分析财务报表、Basis验证跨系统余额、EliseAI诊断维护问题并协调供应商。2026年将解锁"多人模式"。

垂直软件自然具有行业特定的界面、数据和整合能力，而垂直领域的工作本质上是协作性的：买家、卖家、租户、顾问、供应商，各自拥有不同的权限、流程和合规要求。

当前，每个AI各自为政，在交接点造成混乱和权限缺失：分析合同的AI无法与CFO的建模偏好沟通；维护AI不了解现场人员向租户做出的承诺。

多人模式AI将改变一切：自动在各方间协调；保持上下文；同步变更；自动转发给职能专家；让交易对方的AI在限制范围内进行谈判；标记不对称情况供人工审查。

当"多智能体+多人"协作改善运营质量时，转换成本急剧上升——这种协作网络层将成为长期缺失的AI应用"护城河"。

内容优化的受众从人类转向智能体

到2026年，人们将通过智能体与网络交互，为人类优化内容的方式将失去原有重要性。我们曾为可预测的人类行为优化：谷歌排名、亚马逊首页商品、新闻文章的5W+1H和吸引人标题。

人类可能忽视埋在第五页的深刻见解，但智能体不会。软件也将改变。应用曾为人类眼睛和点击设计，优化意味着更好的UI和流程；但当智能体接管搜索和解释时，视觉设计的重要性下降：工程师不再盯着Grafana，AI SRE自动解释遥测并在Slack提供见解；销售团队不必手动浏览CRM，智能体自动总结模式和见解。

我们将不再为人类设计，而是为智能体设计。新的优化不再是视觉层级，而是机器可读性。这将从根本上改变内容创作和所用工具的方式。

"屏幕时间"KPI的消亡

过去15年，"屏幕时间"一直是衡量产品价值的黄金标准：Netflix观看时长、医疗系统的鼠标点击数、用户在ChatGPT上花费的分钟数。

但在迫在眉睫的"基于结果的定价"(outcome-based pricing)时代，屏幕时间将被完全消除。信号已经可见：ChatGPT的DeepResearch查询几乎不需要屏幕时间但提供巨大价值；Abridge自动录制医患对话并管理后续工作，医生几乎不看屏幕；Cursor开发完整应用，工程师已在规划下一阶段；Hebbia从大量公开文档自动生成pitch deck，投行分析师终于可以睡觉了。

挑战随之而来：企业必须找到更复杂的ROI指标——医生满意度、开发者生产力、分析师福祉、用户幸福感……所有这些都会随AI增长。讲述最清晰ROI故事的企业将继续赢。

生物医疗的新用户群体

"健康的活跃用户"成为中心

到2026年，医疗的一个新用户群体将上升到舞台中心：“健康的月活用户”(MAU)——指那些未患病但愿意定期监测自身健康的月活用户。

传统医疗主要服务三类人：

• 病患月活：高成本用户，需求周期性
• 病患日活：长期治疗患者如ICU患者
• 健康年活：几乎不看医生的人

健康年活可在任何时刻转变为病患月活/日活，预防可能延迟这一转变。但由于当前保险系统面向治疗，主动筛查和监测几乎总是被排除。

健康MAU的出现改变了这一结构：他们未患病，但愿意定期监测健康，代表着最大的潜在群体。

预期AI原生初创企业和传统机构的"重新包装"版本都将提供定期医疗服务。随着AI降低医疗交付成本、预防导向的保险产品出现，以及用户愿意为订阅服务付费，"健康的MAU"将成为下一代健康科技最有前景的客户群体——活跃、数据驱动、预防导向。

互动世界的创意边界

世界模型重塑叙事方式

到2026年，AI世界模型将通过互动虚拟世界和数字经济从根本上改造叙事。Marble(World Labs)和Genie 3(DeepMind)等技术能从文本生成完整3D世界，让用户如同在视频游戏中探索。

随着创作者采用这些工具，新的叙事形式将浮现——甚至可能出现"生成式Minecraft版本"，玩家共创广阔且演进中的宇宙。这些世界模糊了玩家和创作者的界限，形成动态共享现实。

不同类型如奇幻、恐怖、冒险可并存；数字经济将繁荣，创作者可通过创建资产、引导玩家、开发互动工具来获利。这些生成世界也将成为AI智能体、机器人乃至潜在AGI的训练场地。

世界模型带来的不仅是新游戏类型，还有新创意媒介和新经济前沿。

个性化的全面时代

2026年将是"属于我的年代"：产品不再为"平均消费者"大规模生产，而是为"你"个性化定制。

在教育中，Alphaschool的AI导师将根据每个学生的步速和兴趣调整。在健康领域，AI将为你个性化补充剂、锻炼计划和饮食。在媒体中，AI将根据你的品味实时重混内容。

上个世纪的巨头通过找到"平均用户"而胜出；下个世纪的巨头将通过在"平均用户中找到个体"而胜出。到2026年，世界不再为所有人优化，而是为"你"优化。

AI原生大学的诞生

到2026年，我们将看到第一所真正的AI原生大学——一所从零开始围绕智能系统构建的机构。传统大学已采用AI进行评估、辅导、课程规划，但现在正出现更深层的转变：一个"自适应学术有机体"能够实时学习和优化自身。

想象一所这样的大学：课程、辅导、研究、校园管理实时适应反馈；课程表自我优化；阅读清单随新研究动态更新；每个学生的学习路径实时变化。

已有先例：亚利桑那州立大学与OpenAI的合作产生了数百个AI项目；纽约州立大学已将AI素养纳入通识教育。

在AI原生大学中：

• 教授变成"学习系统建筑师"：管理数据、调整模型、教学生如何评估机器推理
• 评估转向"AI意识"：不再问学生是否使用了AI，而是问如何使用

随着所有领域对能与智能系统协作的人才需求增加，这所大学将成为新经济的"人才引擎"。