全球知名风险投资机构 Andreessen Horowitz（a16z）每年都会对未来商业趋势做出重要预判。在即将到来的 2026 年，他们认为技术变革将深刻影响多个领域，从基础设施到教育形态，从内容创作到企业运作，都将迎来全新发展格局。
AI 推动垂直行业软件增长显著，医疗、法律、住房领域公司年化收入迅速突破 1 亿美元，金融与会计领域也紧随其后。其发展经历了两个阶段，早期以信息检索为主，到 2025 年推理能力成为关键。而 2026 年，垂直 AI 将解锁“多人模式”。垂直软件虽有行业特定优势，但垂直行业工作多方协作的本质决定了智能体需协同工作。目前各方孤立使用 AI 导致交接混乱，多人模式通过跨角色协调解决问题，将任务合理分配、保持上下文一致、同步变更。对手方 AI 能在参数内协商，高级合伙人批注可反向训练系统，使 AI 执行任务成功率大幅提高，协作层也将成为企业护城河。
教育领域也将迎来重大变革，预计 2026 年将出现第一所 AI-native 大学。过去高校在 AI 辅助评分、辅导与排课方面已有尝试，如今正迈向更深层变革，构建能实时学习与自我优化的学术有机体。课程表自动优化、阅读清单每日更新、学习路径实时调整等将成为现实。亚利桑那州立大学与 OpenAI 合作催生众多 AI 驱动项目，纽约州立大学将 AI 素养纳入通识教育，这些都为更深层部署奠定基础。在这所大学里，教授成为学习架构师，评估方式改变，透明且审慎的 AI 应用将取代简单禁止，成为新标准，培养出的精通系统编排的毕业生将助力劳动力结构快速转型。
基础设施方面，2026 年企业后端系统将面临内部工作负载变化的冲击。传统系统围绕“人类一次操作—系统一次响应”的 1:1 模式构建，难以应对智能体驱动的新型负载。智能体操作时，传统数据库与限流机制会将其视为异常流量甚至压力测试。因此，为智能体构建系统需重新设计控制平面，“Agent-native” 基础设施将崛起，将“惊群效应”视为默认状态，缩短冷启动时间，压缩延迟波动，提升并发上限，具备高频工具调用与复杂并发协调能力的平台将更具竞争力。
内容创作领域，虽然目前已有用 AI 讲故事的基本能力，但稳定产出符合预期内容仍困难重重。2026 年有望成为 AI 真正实现多模态的一年，无论何种形式的参考内容，都可提供给模型协作创作或编辑现有场景。已有一些早期产品出现，但模型层与应用层仍需持续创新，预计将有多个成功产品诞生，覆盖不同用户群体。
视频领域也将发生巨大变化，2026 年视频将成为可“进入”的空间。视频模型能理解时间、记住内容、对行为作出反应并保持连贯性，维持角色、物体与物理规则，使行动产生意义、后果得以展开。视频成为可“构建”的媒介，可用于机器人训练、游戏演化、设计师原型设计等，弥合感知与行动之间的鸿沟，让人有栖居其中的感觉。
在衡量价值交付指标方面，过去屏幕时间一直是重要标准，但随着走向基于结果定价的未来，该指标将被抛弃。现实中已有诸多例子，如 ChatGPT 的 DeepResearch 查询、Abridge 自动记录医患对话、Cursor 自动完成应用开发等，都无需长时间屏幕停留却能创造巨大价值。未来应用收费需更复杂的 ROI 衡量方式，能简单讲清 ROI 的公司将更具优势。
AI 驱动的世界模型将重塑叙事方式，像 Marble 和 Genie 3 等技术已能根据文本生成完整 3D 环境。创作者采用这些工具后，将出现全新叙事形式，甚至演化为“生成式 Minecraft”，玩家可共同构建宇宙。世界模型将模糊玩家与创作者边界，成为动态共享现实的共同作者，互联的生成式多重宇宙可能出现，数字经济繁荣发展，除娱乐外，还将成为训练 AI 智能体等的高价值模拟环境。
个性化趋势在 2026 年将更加明显，产品将从为大众批量生产转向为“你”而打造。在教育领域，Alphaschool 打造 AI 导师，根据学生节奏与兴趣调整教学方式；健康领域，AI 根据个体生物特征设计每日补剂组合等；媒体领域，AI 重混新闻等内容为个人兴趣与语气定制。未来世界将停止为所有人优化，转而为你优化。
随着模型能力提升和机器人操控能力进步，团队将加速推进“自主科学发现”探索，催生自主实验室。这类实验室具备强跨学科属性，融合多方面专长，通过“熄灯实验室”实现持续实验，在多个领域推动科学发现。
消费级产品周期要成功需新技术、新消费者行为和新分发渠道。此前 AI 浪潮缺少原生分发渠道，如今随着 OpenAI Apps SDK 发布、苹果对 mini-app 的支持以及 ChatGPT 推出群聊功能，消费级开发者可直接触达大量用户，新的分发渠道预计将在 2026 年引爆消费科技淘金潮。
“AI 语音智能体替企业处理真实交互”已从科幻走向现实，成千上万家公司都在使用。但目前许多公司仍停留在“以语音为楔子”阶段，未来语音智能体将扩展到处理完整工作流，甚至管理完整客户关系周期，深度集成到企业系统中，几乎所有公司都有理由运行“语音优先”的 AI 产品优化关键业务环节。
2026 年主流用户的提示词输入框将走向终结，下一波 AI 应用将无需可见提示输入，会观察用户行为并主动介入给出行动建议，成为嵌入工作流的“无形脚手架”，由意图驱动而非指令驱动。
企业将进一步从孤立 AI 工具转向多智能体系统，这些系统需像协同数字团队一样运作。组织需重新思考工作拆解和上下文流动方式，新的职能将出现，企业还需“协调系统”管理多智能体互动。《财富》500 强将强烈感受到这种变化，多智能体系统崛起将重构企业运作、决策和价值创造方式。
2026 年主流消费级 AI 产品将从“生产力”转向“连接性”，AI 不仅帮完成工作，还帮助用户看清自己并建立更强人际关系。随着多模态上下文窗口扩大、推理成本下降，AI 产品可从用户生活“完整纹理”中学习，这类产品若跑通将融入日常生活，“看见我”类产品的留存机制强于“帮助我”类产品。
AI 在研究领域的应用也日益广泛，从个人体验到更广泛的研究辅助都有体现。预计 AI 研究将催生新的“博学者式”研究风格，强调猜想能力和从猜想性答案外推。这种推理方式需要新的 AI 工作流，即“agent 包裹 agent”，但需要模型间更好互操作性和识别补偿模型贡献的方法。
数据是模型、智能体与自动化背后的简单依赖，但如今大多数数据管道不透明、可变且不可审计。金融、医疗等行业需保护敏感数据隐私，这成为机构面临的阻碍。因此，需要“秘密即服务”，提供可编程、原生数据访问规则等，将“秘密”转变为基础公共设施核心组成部分。
当前处于公司创建的特殊时期，得益于 AI 产品周期，但现有企业也在积极采用 AI 技术。初创公司要取胜，可在公司成立之初为其提供服务，吸引新成立公司并共同成长。2026 年，从零开始创业的初创公司有望在众多企业软件领域实现规模化发展，只需打造更好产品并开发未被现有厂商束缚的新客户。
