a16z 年度预测：2026 年，AI 创业的新机会都在垂直行业，AI 产品会走向定制化

a16z 把旗下的一线投资人聚在了一起，来预测 2026 年的 AI 行业要解决的核心问题和新机会。

包括但不限于 Infrastructure、Growth、Apps、Bio&Health、Speedrun 等团队，内容涉及基础设施、消费级 AI 应用、垂直 AI、基模等。

可以说是一个很全面的 2026 年 AI 创业机会参考了。

整体看下来，一个核心趋势：2026 年，AI 已经不仅仅是一个提升效率的工具了，将彻底重塑从工业制造、企业软件到个人体验的方方面面。我们将从单纯「使用 AI」迈入到一个在「AI Native」环境中思考、创造和运营的全新时代。

一些核心观察：

• Agent-native 基础设施将成为必需品，企业系统的难点不在算力和存储，而是针对多 Agent 的协调能力；

• 非结构化、多模态数据的处理，是个价值巨大的「创业机会」；

• 消费级 AI 的赚钱逻辑变了，以前是提效（Help me），现在是更懂用户（See me）。「懂我」的产品比「帮我」的产品有更好的用户留存；

• AI 带来的核心价值是收入增长，而不仅仅是成本降低。到 2026 年，这种逻辑将扩展到各行各业；

• AI 绝大部分的市场机会在传统垂直行业，不在硅谷科技圈；

• 在企业软件领域，面对巨头竞争，创业公司更应该优先服务那些新成立的 AI Native 公司。

原文章内容：

https://www.a16z.news/p/big-ideas-2026-part-1

https://www.a16z.news/p/big-ideas-2026-part-2

Agent Native 基础设施将成为必需品

Jennifer Li：非结构化、多模态数据的处理，是个价值巨大的「创业机会」

非结构化、多模态的数据，既是企业最大的难题，也是一个价值巨大的「创业机会」。

每家公司都面临着海量的 PDF、截图、视频、日志、邮件等半结构化数据的困扰。模型越来越智能，但输入端的数据越来越混乱，导致 RAG 系统出现「幻觉」，智能 Agent 出错，代价很「贵」，同时许多关键工作流仍然严重依赖人工审核。

目前，限制 AI 公司发展的是「数据熵」：企业内部 80% 的知识和信息，都存在于这些非结构化数据中。数据的时效性、结构化和准确性在不断下降。

因此，帮助企业解决这些非结构化数据问题是一个巨大的机会。企业需要一种可持续的解决方案来清理、结构化、验证和管理这些多模态数据，才能让下游的 AI 应用真正发挥作用。

这个需求的应用场景非常广泛，涉及到合同分析、员工入职、理赔处理、合规、客户支持、采购、工程搜索、销售支持、数据分析等环节，以及所有依赖可靠上下文信息的智能 Agent 工作流。

如果一家初创公司能打造一个平台，能做到以下几点：

• 能自动从各种文档、图片和视频里读懂并提取出关键信息；

• 能解决掉信息之间的矛盾和冲突；

• 能理顺整个数据处理流程，并让这些干净的数据随时可用。

那么，这家公司就会成为客户业务的核心，变得不可或缺。

Malika Aubakirova：「Agent-native」基础设施将成为必需品

2026 年，对基础设施最大的冲击将来自企业内部。

过去，企业后端系统一直按照人类的操作模式来设计：一个用户点击一次鼠标，系统返回一次响应，这种流量通常是低并发且可预测的。随着 Agent 的大规模应用，2026 年，基础设施将发生变化，因为 Agent 的工作模式与人类完全不同。

当一个智能体试图完成一项复杂任务（比如重构代码库或分析安全日志）时，它可能在毫秒级的时间内瞬间拆解出目标，并发起 5000 个子任务、数据库查询或 API 调用。在传统的数据库和限流器看来，这种具有递归性、突发性和大规模特征的访问行为，就像是一次 DDoS 攻击。

因此，为了适应这种变化，未来的技术栈必须转向「Agent-native」基础设施。这种新型基础设施需要重新设计控制平面，将「惊群」式的海量并发访问当做系统的默认状态来处理，而不是异常情况。这意味着系统需要具备极短的冷启动时间、极小的延迟波动，以及比现在高出几个数量级的并发处理能力。系统的核心瓶颈将不再是简单的计算或存储，而在复杂的「协调能力」上：如何在数以万计的并行任务中高效地进行路由分发、资源锁定、状态管理和策略执行。只有能够在由 agent 驱动的海量请求中稳定运行的平台，最终才能胜出。

Jason Cui：AI 原生数据栈将持续演进

数据基础设施方面。过去一年，行业内出现了明显的整合趋势，数据公司不再只专注于数据接入、转换或计算等单一环节，而是开始提供捆绑的统一平台。例如，Fivetran 和 dbt 的合并，以及 Databricks 等统一平台的崛起。

虽然整个生态看起来成熟了不少，但我们距离真正的「AI 原生数据架构」仍有很长的路要走。目前的整合更多是物理上的「捆绑」，而未来的核心在于数据与 AI 的深度互嵌。

2026 年，我们认为，数据栈的演进将聚焦在几个关键问题：

• 存储的双轨制，数据需要能够同时高效地流入用于 AI 检索理解的向量数据库（Vector Database）和用于精准计算的传统结构化数据库；

• 解决 AI Agent 的「上下文问题」：通过构建一个强大的语义层，确保 Agent 能够持续获取准确的业务定义和数据语境，来实现可靠的「与数据对话」；

• 随着数据工作流变得高度智能化和自动化，传统的 BI（商业智能）工具和电子表格也将发生形态上的变化。

Will Bitsky：关键行业的数据争夺战

2025 年，AI 领域的关键词是算力限制和数据中心建设。到了 2026 年，关键词将是数据限制，特别是来自传统关键行业的数据。

在物流调度、仪表读数、设备维护和生产线运行中，有着大量未被开发的非结构化数据。这些反映「如何做（How）」的流程数据，是训练下一代模型的关键「原料」。但数据采集、标注和模型训练这些概念，在传统工业领域还很陌生。

目前，市场对这些数据的需求非常大。像 Scale 和 Mercor 这样的 AI 公司正在不惜重金搜集这类数据。

对于拥有物理设施和劳动力的传统工业公司来说，这是一个巨大的优势，因为他们采集数据的边际成本几乎为零。他们的日常运营会产生海量数据，采集这些数据的边际成本几乎为零，可以用来训练自己的模型，或者授权给第三方。

未来，创业公司也将涌入这一领域，提供从传感器硬件、数据标注软件到强化学习环境的一整套协调工具，最终通过数据优势推出自己的智能机器。

ToC AI 应用：

重心从「help me」转向「see me」

Bryan Kim：消费级 AI 产品的重心从「help me」转向「see me」

2026 年主流消费级 AI 产品的重心将从「提高效率（Help me）」转向「增进连接（See me）」。AI 不再仅仅是帮你完成工作的工具，而是通过让你更清楚地认识自己，来帮助建立更牢固的人际关系。

虽然过去许多社交 AI 产品还没有成功，但得益于多模态技术的发展和推理成本的下降，现在的 AI 能够全方位地了解用户，它不仅能分析聊天记录，还能通过相册读懂你的情感瞬间，或者察觉你在压力下行为模式的改变。

一旦这类产品成功落地，它们将成为我们日常生活的一部分。通常，「懂我内心」的产品比「帮我做事」的产品有更好的用户留存。「帮我做事」的产品通过用户对完成特定任务的高付费意愿来赚钱，并优化订阅留存。「懂我内心」的产品则通过在持续的人际连接中产生日常互动来赚钱：用户的付费意愿可能较低，但使用模式的粘性更强。

长期以来，人们一直在用数据换取便利，问题在于换回来的价值是否足够。很快，这个答案将变成肯定的。

Justine Moore：创意工具进入多模态与精细控制时代

在内容创作领域，虽然现在我们已经可以用 AI 生成图像、音乐和视频，但更像是一次性的「抽卡」游戏。如果你想不仅是生成一个片段，而是像传统导演那样对画面进行精细控制，依然非常耗时且困难。

未来的模型将不再局限于单一指令，可以输入多种形式的参考内容进行深度协作。比如，你可以给模型一段 30 秒的视频，再提供一张新角色的参考图和一段音频，让 AI 在保持原有剧情和动作逻辑的基础上，创造出一个全新的角色并延续故事；或者，可以要求模型对现有素材进行「重新拍摄」，从不同视角呈现同一场景，甚至让动作严格对齐参考视频。

2026 年将是 AI 进入多模态的一年。你可以给模型任何形式的参考内容，然后和它一起创作新内容或编辑现有场景。市场上已经出现了一些早期产品，比如 Kling O1 和 Runway Aleph。但要实现真正的「导演级控制」，模型层和应用层都需要大量的创新。

内容创作是 AI 最有价值的应用场景之一，预计未来会出现多个成功的产品，服务于从 meme 制作者到好莱坞导演等不同类型的客户。

David Haber：AI 将强化商业模式，从「降本」转向「增收」

最优秀的 AI 创业公司早已经超越了单纯的「任务自动化」，正在致力于放大客户的经济效益。以法律服务为例，许多律所采取的是「结果付费」模式，即打赢官司才收费。像 Eve 这样的公司，通过利用专有的案件数据来预测胜诉率，帮助律所筛选出更有把握的案件。不仅提高了服务效率，更直接提升了律所的胜诉率和营收。

这就是 AI 对商业模式的强化：AI 带来的核心价值是收入增长，而不仅仅是成本降低。到 2026 年，这种逻辑将扩展到各行各业。未来的 AI 系统将与客户的激励机制进行更深度的绑定，通过优化决策链条，创造出传统软件无法比拟的复合优势。

Santiago Rodriguez：AI 应用将不再以「屏幕使用时间」为 KPI

过去 15 年里，无论是 Netflix 还是企业软件，甚至是 ChatGPT 的使用时长，「屏幕使用时间」一直是被视为衡量消费和商业应用价值的核心指标。但在未来，这种衡量标准将被基于结果的定价模式所取代，因为 AI 的价值往往恰恰体现在「减少」屏幕时间上。

实际上，我们已经看到了这种趋势。在 ChatGPT 上进行深度研究可能只需要很短的屏幕时间，但获得的价值巨大；当 Abridge 自动处理医患对话记录时，医生几乎不用看屏幕；当 Cursor 端到端开发应用时，工程师可以腾出手规划下一个功能。这意味着，屏幕时间短并不代表价值低，反而意味着效率的提升。

这就带来了一个挑战：如何衡量一个应用对每个用户的 ROI，从而确定收费标准。未来，无论是提升满意度还是生产力，那些能够最简单清晰地讲清楚 ROI 的公司，将在竞争中保持领先。

Anish Acharya：ChatGPT 将演变为新的应用分发平台

消费级科技产品的爆发通常需要集齐三个条件：新技术、新用户行为和新分发渠道。

直到最近，AI 虽然满足了前两个条件，但在分发渠道上一直存在短板，大多数 AI 产品只能依赖 X 等社交媒体或口碑传播来获取用户，缺乏原生的增长路径。

但情况正在发生变化。随着 OpenAI 发布 Apps SDK、苹果开始支持小程序生态，以及 ChatGPT 推出群聊功能，开发者现在可以直接触达 ChatGPT 庞大的 9 亿用户群，或者利用像 Wabi 这样的小程序网络实现增长。作为消费产品周期的最后一块拼图，这个全新的分发渠道将在 2026 年开启一场十年一遇的行业机遇。

Olivia Moore：语音智能体将从「单点工具」走向「全流程管理」

在过去一年半里，AI 语音智能体已经从科幻概念变成了企业的现实工具。成千上万家公司开始使用语音 AI 来处理预约、问卷调查和客户接待等任务。这不仅降低了运营成本，创造了额外收入，还释放了人力去处理更高价值的工作。

目前，许多企业仍处于尝试阶段，通常只将语音 AI 作为解决单一问题的「切入点」。但到 2026 年，语音智能体将进化到能够处理完整的业务工作流，甚至管理整个客户关系周期。

随着底层模型能力的提升，现在的智能体已经能够调用工具并跨系统操作，它们将更深度地集成到业务系统中。未来，使用语音优先的 AI 产品来运行和优化核心业务，将成为企业的标准配置。

Marc Andrusko：下一代 AI 应用的交互方式是「无提示框」且「主动式」的

2026 年，将标志着「提示框（Prompt Box）」在主流应用中的终结。下一代 AI 应用将不再依赖用户主动输入指令，而是转向「主动式介入」，它们会在后台静默观察你的操作，并在合适的时机提供建议供你审核。

这是一种根本性的交互转变：在开发工具（IDE）中，AI 会在你开口前就建议代码重构；在你挂断电话后，CRM 系统会自动起草好跟进邮件；在进行设计工作时，工具会自动生成不同的设计方案供选择。目前的聊天界面只是一个过渡形态。未来，AI 将像看不见的脚手架一样，深度融入每一个工作流中，由用户的「意图」而非「指令」来激活。

Josh Lu：产品从大众化走向「为我定制」

2026 年，将成为「为我定制的一年」（The Year of Me）：产品不再是大众化的，而是为你量身定制的。

这个趋势已经随处可见。在教育领域，像 Alphaschool 这样的初创公司正在构建 AI 导师，能根据每个学生的进度和兴趣，提供以往只有昂贵私教才能做到的个性化教学；在健康领域，AI 能基于生物数据设计专属的饮食和锻炼计划，无需真人教练；在媒体领域，AI 能让内容流根据用户的语调和兴趣进行实时整合。

• 上个世纪最成功的公司，靠的是找到「平均的消费者」；

• 下个世纪最成功的公司，靠的是在「平均」中找到「每个独立的个体」；

• 2026 年，世界不再为「所有人」优化，而是开始为「你」优化。

Stephenie Zhang：从为人类设计转向为智能体设计

到 2026 年，互联网的主要访问者将逐渐变成智能体。到那时，对人类重要的东西，对智能 Agent 来说可能就不那么重要了。内容创造的逻辑将发生根本性变化。

过去，我们的一切优化都是为了适应人类的可预测行为：比如追求 Google 搜索排名、优化 Amazon 商品位、在文章开头提供摘要（TL；DR），或者设计吸引人的开头。这是因为人类容易错过长文中隐藏的细节，但智能体不会。

这种转变同样体现在软件设计上。以前的应用优化追求更好的 UI 和点击流畅度，是为人类视觉和点击习惯服务。但随着智能体接管信息的检索和解释，视觉设计的重要性开始下降。例如，运维工程师不再需要盯着 Grafana 仪表盘，因为 AI 会直接分析遥测数据并在 Slack 给出结论；销售团队也不必费力翻查 CRM，智能体能自动发现规律并生成报告。

未来的设计重点将不再是视觉上的层次感，而是提高「机器可读性」，这将彻底改变我们创造内容和构建工具的方式。

99% 的市场机会在传统垂直行业

Joe Schmidt：AI 绝大部分的市场机会在传统垂直行业，不在硅谷

虽然 AI 是这个时代最激动人心的技术突破，但目前它带来的红利主要流向了硅谷 1% 的科技公司。这很正常，因为创业者往往倾向于把产品卖给他们熟悉且容易接触到的圈子。

但到 2026 年，这种情况将发生逆转。创业者们会意识到，AI 绝大部分的市场机会其实存在于硅谷之外。我们将看到更多创业者深入一线，在大型传统垂直行业中发现更多机会。真正的机会在于，系统集成、咨询服务以及制造业等行动相对缓慢的传统行业。

Alex Immerman：垂直领域 AI，从「信息处理」走向「多人协作」

AI 正在推动医疗、法律、房地产等垂直领域软件的快速增长。这个过程经历了三个阶段：第一阶段是信息检索，查找和总结；第二阶段是，2025 年进入推理阶段，如 Hebbia 能分析报表、Basis 能核对账目）；第三阶段，2026 年，将正式开启「多人协作模式」。

垂直软件的优势在于它有针对特定领域的界面、数据和集成能力。但垂直领域的业务天然涉及到多方参与，比如买卖双方、顾问、供应商，每一方都有独特的权限和合规要求。目前的问题是各方独立使用 AI，导致协作割裂。例如，分析采购协议的 AI 不会和公司的财务总监沟通来调整模型；负责设备维护的 AI 也不知道现场员工对租户承诺了什么。

未来，多人协作模式将改变这种情况，智能体将在不同利益相关方之间进行协调，将任务分配给合适的专家、保持信息同步、实时更新变更。合作方的 AI 可以在设定的参数内进行谈判，并标记出需要人工审核的不对等条款。高层管理者对文件的修改，可以直接用来训练整个公司的系统。AI 完成任务的成功率将大大提高。

当多人和多 Agent 的协作创造了更大价值时，用户的更换成本就会上升。这时，AI 应用一直追求的网络效应就会出现：协作层本身，就是最强的护城河。

Angela Strange：AI 倒逼金融基础设施的彻底升级

目前，许多银行和保险公司只是在陈旧的系统上集成了 AI 功能，比如文档录入或语音助手，但无法带来根本性的变化。到了 2026 年，金融机构将面临一个临界点：因为不进行 AI 升级而掉队的代价，将比升级失败的代价更惨重。

大型金融机构将开始放弃旧的供应商，转而采用 AI 原生的新一代基础设施。这些新平台打破了过去的数据孤岛，能够集中、标准化并利用来自旧系统及外部的数据。这将带来两个显著变化：

• 工作流的简化与并行化：员工不再需要在多个系统和屏幕间切换。例如在按揭贷款审批（LOS）中，AI 可以同时处理成百上千个待办任务，自动完成繁琐环节，人只需要关注决策。

• 业务类别的合并：原本割裂的业务将合并融合。例如，客户开户时的 KYC（身份验证）数据和后续的交易监控数据，将整合进一个统一的风险管理平台。

这种变化会让新一代金融科技公司的规模比旧巨头大十倍，因为软件正在替代人力。金融服务的未来，不是在旧系统上应用 AI，而是建立一个以 AI 为基础的新操作系统。

Julie Yoo：「健康月活用户」（Healthy MAUs）将出现

2026 年医疗健康领域将出现一个重要的客户群体：「健康月活用户」（Healthy MAUs）。

传统的医疗系统主要服务三类人：主要关注突发重病的「患病月活用户」和需要长期监护的「患病日活用户」；剩下的是身体尚可、一年只看一次病的「健康年活用户」。现有的医疗报销体系往往重治疗、轻预防，导致主动的健康监测服务长期被忽视。

但现在，缺口出现了。「健康月活用户」是指那些虽然没有生病，但希望定期监测并深度了解自身健康状况的消费者，他们极有可能成为未来最大的消费群体。

随着 AI 技术有效降低了服务成本、新型预防性保险产品的出现，以及消费者对订阅制付费习惯的养成，预计会有一批初创公司和传统转型企业提供针对性的订阅服务。这群高参与度、习惯用数据管理自身健康的「健康月活用户」，将是健康科技领域下一个高增长点。

David Ulevitch：打造 AI 原生的工业基础

美国正在重建包括能源、制造、物流和基建在内的关键经济领域。其中，最重要的变化是：一个新的「以 AI 和软件为先」的工业基础正在崛起。这些新一代公司与传统巨头不同，他们不试图改造旧系统，而是从第一天起就采用模拟、自动化设计和 AI 驱动的运营模式。

这种「AI 原生」的路径为先进能源系统、机器人重工业、下一代采矿以及生物化工等领域带来了巨大机会。AI 能够设计更清洁的反应堆、优化矿产开采、设计高效酶，并协调复杂的自动化机器集群，效率和洞察力是传统运营商无法比拟的。此外，这种变化也延伸到了工厂之外，自动传感器、无人机和 AI 模型正在实现对港口、铁路、电网、管道和军事基地等庞大关键系统的持续监控与管理。现实世界需要新的软件来驱动，开发这些软件的创业者将塑造美国下个世纪的繁荣。

Zabie Elmgren：下一波「可观测性」革命，将发生在物理世界

在过去十年里，软件的「可观测性」改变了我们监控数字系统的方式，通过日志、指标和追踪让代码和服务器变得透明。同样一场革命即将在物理世界发生。

美国各大城市已经部署了超过十亿个联网摄像头和传感器，「物理世界的可观测性」正在成为现实。这意味着我们能实时了解城市、电网和其他基础设施的运行状态。这种感知能力将成为机器人和自动驾驶下一阶段发展的基础，让机器能够在一个像代码一样清晰的平台上理解物理世界。

当然，这种转变伴随着风险：强大的监控工具既能预防灾害，也可能侵犯隐私。因此，下一波浪潮的赢家，将是那些能建立起保护隐私、可互操作且值得公众信赖的 AI 原生系统的公司。他们能让社会运行得更清晰透明，同时不牺牲人们的自由。谁能建立起这个值得信赖的平台，谁就将定义未来十年的「可观测性」。

Oliver Hsu：自动化实验室加速科学发现

随着 AI 模型在多模态理解和机器人操控能力上的进步，科研领域将迎来「自动化实验室」。这些实验室将不再依赖人工干预，能够通过跨学科团队，整合 AI、机器人、生物物理及运营知识，实现科学发现的闭环，包括从提出假设、设计执行实验，到分析结果并迭代研究方向，全流程自动化。这种「无人值守」的实验室将实现 24 小时不间断的实验，极大地加速各领域的科学突破。

Joel de la Garza：AI 将彻底解决网络安全领域的自动化难题

在过去的十年里，CISO（企业首席信息安全官）面临最大的挑战是招聘人才。

从 2013 年到 2021 年，网络安全的职位空缺从不到 100 万增加到了 300 万个。原因在于，安全团队请来了高水平的技术专家，但让他们每天处理审查日志这些繁琐的初级工作。公司买了很多号称「什么都能检测」的安全软件，任何一点风吹草动都会报警，安全团队需要花大量时间去一一排查。繁琐的工作导致招人越来越难。

到 2026 年，AI 将彻底解决这个问题。AI 通过自动化处理大部分重复性工作，帮助网络安全团队解决招聘难的问题。在大型安全团队工作过的人都知道，其中一半的工作很容易用自动化解决，但当你被日常工作淹没时，根本没时间去想应该自动化哪些部分。这样，AI 能让专家们从繁杂的工作中解脱出来，专心去做他们该做的事：追踪黑客、修复漏洞、建立更安全的系统。

视频将成为可「进入」的仿真环境

Yoko Li：视频将成为可「进入」的仿真环境

2026 年，视频将不再只是被动观看的平面内容，而会变成一个我们可以真正「走进去」的空间。视频模型将真正理解时间的概念，能记住已经展示过的内容，能对我们的行为做出反应，并且像真实物理世界一样保持稳定和连贯。

生成的视频将不再是零散的几秒片段，而是能长时间地维持角色、物体和物理规则，让「行动」变得有意义，「结果」可以被观察。

这种变化让视频成为一个可以被再创造的媒介：机器人可以在其中进行模拟训练，游戏设计师可以制作原型，智能 Agent 也可以通过实践来学习。最终生成的不再是一个片段，而是一个鲜活的环境，它拉近了虚拟感知和真实行动的距离。我们将第一次感觉到，自己可以真正「活在」生成的视频里。

Jon Lai：「世界模型」，是一个全新的创意媒介和经济领域

到 2026 年，由 AI 驱动的「世界模型」将通过构建可交互的虚拟世界和数字经济，彻底改变讲故事的方式。

借助 Marble（World Labs）和 Genie 3（DeepMind）等技术，用户已经能够仅凭文本提示生成完整的 3D 环境。随着创作者广泛采用这些工具，我们将看到类似「生成式 Minecraft」的全新叙事形式：玩家可以直接通过自然语言编程，来实时改变游戏机制。例如，可以直接下达指令：「创造一支画笔，能把我碰到的任何东西都变成粉红色。」

注：Minecraft 是一款由 Mojang Studios 开发的沙盒游戏，核心特点是高度自由的创造与探索。

这类模型不仅模糊了玩家与创作者的界限，更构建了一个由用户共同书写的动态宇宙。在这个相互连接的「生成式多元宇宙」中，奇幻、恐怖、冒险等不同类型的世界并存。数字经济也将随之发展起来，创作者可以通过制作道具、指导新人或开发工具来赚钱。

此外，这些生成式世界不仅仅是娱乐场所，它们还将成为训练 AI Agent、机器人乃至通用人工智能（AGI）的高保真模拟环境。「世界模型」的兴起，不仅是一个新的游戏类型，更是一个全新的创意媒介和经济领域。

Kimberly Tan：新的模型能力将催生新类型公司

到 2026 年，我们将看到一批全新类型的公司出现。这些公司的核心产品能力完全建立在最近模型取得的突破性进展之上，特别是在推理、多模态和计算机操作方面。在此之前，这类公司根本不可能存在。

以往，许多行业（如法律或客户支持）只是利用 AI 技术增强现有产品，但现在情况正在改变：

• 推理能力的进步：使得 AI 能够处理复杂的金融索赔或裁决账单纠纷等高密度分析任务；

• 多模态能力：让 AI 能从物理世界的视频数据（如工厂摄像头的监控流）中提取潜在的结构化信息；

• 计算机操作（Computer Use）能力：这意味着 AI 可以直接操作桌面软件。对于那些数据价值被困在老旧软件、糟糕 API 和碎片化工作流中的传统行业来说，这将是实现自动化的关键。

CRM 将变成基础设施，

Agent 才是交互核心

Sarah Wang：记录系统的地位将下降，智能体执行层更重要

到 2026 年，企业软件领域将迎来真正的变革：「记录系统」将不再是核心。AI 正在极大地缩短从想法到执行的距离：现在的模型不仅能读取数据，还能直接写入并分析业务数据。这意味着，像 ITSM 和 CRM 这样传统的被动数据库系统，将转变为能够自主执行工作流的引擎。

随着推理模型和智能体技术的进步，这些系统将具备预测、协调并完成端到端流程的能力。未来的软件交互界面将演变成一个动态的「智能体层」，而传统的记录系统则退居二线，成为标准化的数据存储层。行业的战略价值将从单纯存储数据的系统，转移到能够掌控员工实际使用的智能执行环境的平台手中。

Seema Amble：世界 500 强将迎来新的「协调层」与新角色

2026 年，大企业将从使用孤立的 AI 工具，转向使用需要像数字化团队一样协同工作的多智能体系统（Multi-Agent Systems）」。

当智能体开始管理包括规划、分析和执行在内的复杂且相互依赖的工作流时，企业必须重新思考组织的运作方式以及信息在系统间的流动逻辑。目前，AskLio 和 HappyRobot 等公司已经开始将智能体部署到整个流程中，而不是仅仅用于处理单点任务。

这一转变在世界 500 强企业中将最为明显。这些巨头拥有深厚但孤立的数据、大量的机构知识以及复杂的运营流程，而这些往往只存在于老员工的脑海中。通过将这些隐性知识转化为自动化系统可用的共享基础，企业将实现更快的决策和更短的周期，不再需要人类进行持续的微观管理。

这一变革也将迫使管理者重构岗位和软件架构。首先，新职位将会出现，例如「AI 工作流设计师」、「智能体监督员」，以及负责审计数字化员工团队的「治理负责人」；其次，在现有的「记录系统」之上，企业将需要构建一个「协调系统」。这个新层次专门用于管理多智能体的互动，裁决信息冲突，并确保自动化工作流的可靠性。人类员工将专注于处理边界情况和最复杂的案例。这不仅仅是自动化的升级，更是企业运营、决策及价值创造方式的重构。

James da Costa：服务新成立的「AI Native」创业公司

我们正处在一个由 AI 驱动的创业浪潮中。但与以往不同，这次行业巨头们并没有反应迟钝，他们也在积极拥抱 AI。在巨头环伺的背景下，创业公司如何取胜？

一个被低估但极其有效的策略是：服务那些新成立的公司。参考 Stripe、Deel、Mercury 等公司的成长路径，它们在早期吸引了那些当时还很小的初创公司，并随着客户的成长而壮大。实际上，Stripe 的许多大客户在 Stripe 成立时甚至还不存在。

2026 年将是这一策略的爆发年。只要创业者能打造出更好的产品，并专注于服务那些尚未被巨头锁定的新客户，即「AI Native」的新一代公司，就能在多个企业软件领域占据一席之地。

Emily Bennett：第一所 AI-native 大学诞生

2026 年将诞生第一所真正的「AI 原生大学」。这不仅意味着在教学中使用 AI 工具，而是建立一个完全围绕智能系统运行的机构。

大学将变成一个能实时学习和自我优化的自适应系统。课程表、阅读清单、研究项目甚至校园运营，都会根据数据反馈和最新的学术研究每晚自动更新。目前，两所高校已经在进行相关探索：亚利桑那州立大学（ASU）与 OpenAI 的全校合作，在教学和管理上催生了数百个 AI 项目；纽约州立大学（SUNY）已将 AI 素养作为通识教育的必修课。

在 AI 原生大学里，教授的角色将转变为学习体验的设计师，负责管理数据和调整模型；评估方式也将从单纯的「防作弊」转向考核「AI 感知能力」，即不再禁止使用 AI，而是评估学生如何利用 AI 进行推理和协作。

随着各行各业都在努力招聘能设计、管理并与 AI 系统协作的人才，这所新大学将成为人才培养基地，它的毕业生将精通人机协作，为快速变化的社会劳动力提供支持。

这所 AI 原生大学将成为新经济的人才引擎。

文章来自于微信公众号 “Founder Park”，作者 “Founder Park”