a16z预测2026年，AI将重构产业、应用与组织（二）

原文标题：Big Ideas 2026: Part 2
原文作者： a16z New Media
编译：Peggy，BlockBeats

编者按：如果说过去一年，AI 的突破让我们重新定义了「模型能力」，那么今天的趋势正在重塑「应用逻辑」和「产业边界」。2026 年，AI 不再只是一个被动的工具，而是主动融入每个工作流，成为无形的操作系统，推动工业、金融、消费和企业协作全面升级。

在年度《Big Ideas 2026》中，的第二部分中，a16z 的 American Dynamism 和 Apps 团队认为，2026 年的关键词是「重构」：重构基础设施、重构分发逻辑、重构人与机器的协作边界。谁能率先抓住这些趋势，谁就将定义下一个十年。

以下为原文：

昨天，我们发布了《Big Ideas》系列的第一篇内容，涵盖了我们的基础设施、增长、生命科学与健康，以及 Speedrun 团队认为初创公司将在 2026 年解决的问题。

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今天，我们带来了该系列的第二部分，包含来自 American Dynamism 和应用团队的观点。请继续关注，明天我们将分享来自加密团队的创意。

American Dynamism 团队

David Ulevitch：打造 AI 原生的工业基础

美国正在重建那些真正构成国家实力的经济领域。能源、制造、物流和基础设施重新成为焦点，而最重要的转变是，一个真正 AI 原生、以软件为核心 的工业基础正在崛起。这类公司从仿真、自动化设计和 AI 驱动的运营开始，它们不是在改造过去，而是在构建未来。

这带来了巨大的机会：先进能源系统、重度机器人制造、下一代采矿、生物和酶促工艺（生产各行业所需的关键化学前体）等。AI 可以设计更清洁的反应堆、优化资源开采、工程化更高效的酶，并以传统运营者无法匹敌的洞察力协调自主机器群。

同样的转变也在工厂之外发生。自主传感器、无人机和现代 AI 模型如今可以持续监控港口、铁路、电力线路、管道、军事基地、数据中心等曾经难以全面管理的关键系统。

现实世界需要新的软件。能够构建它的创业者，将塑造美国未来一个世纪的繁荣。如果你就是这样的人，让我们聊聊。

Erin Price-Wright：美国工厂的复兴

美国的第一个伟大世纪建立在工业实力之上，但我们失去了大量这种力量——部分源于离岸外包，部分源于社会整体未能持续建设。但如今，生锈的齿轮正在重新转动，我们正在见证以软件和 AI 为核心的美国工厂重生。

2026 年，我认为我们将看到企业以「工厂思维」应对能源、采矿、建筑和制造等挑战。这意味着：将 AI 和自主技术模块化部署，与熟练工人协作，让复杂、定制化的流程像流水线一样运作。比如：快速、反复地应对复杂的法规和审批；加速设计周期，从一开始就考虑可制造性；更好地管理大型项目协调；部署自主技术，加快人类难以或危险的任务。

通过应用亨利·福特一个世纪前的理念——从第一天就规划规模化和可重复性，并叠加最新的 AI 技术，我们将很快实现核反应堆的量产、满足住房需求、以极快速度建设数据中心，开启新的工业黄金时代。引用埃隆·马斯克的话：「工厂本身就是产品。」

Zabie Elmgren：下一波可观测性将是物理世界，而非数字世界

过去十年，软件可观测性改变了我们监控数字系统的方式，让代码库和服务器通过日志、指标和追踪变得透明。同样的革命即将发生在物理世界。

美国城市已部署超过十亿台联网摄像头和传感器，物理可观测性——实时理解城市、电网和其他基础设施的运行——正在变得紧迫且可行。这一新的感知层也将推动机器人和自主技术的下一个前沿，使机器依赖一个将物理世界呈现得如代码般可观测的通用网络。

当然，这一转变带来真实风险：能检测野火或防止工地事故的工具，也可能催生反乌托邦噩梦。下一波的赢家将是那些赢得公众信任的人，构建隐私保护、可互操作、AI 原生的系统，让社会更透明而非更不自由。谁能打造这张可信网络，谁就将定义未来十年的可观测性。

Ryan McEntush：电气工业栈将推动世界前行

下一次工业革命不仅发生在工厂，还将发生在驱动工厂的机器内部。

软件改变了我们的思维、设计和沟通方式。现在，它正在改变我们的移动、建造和生产方式。电气化、材料和 AI 的进步正在融合，为物理世界带来真正的软件控制。机器开始具备感知、学习和自主行动的能力。

这就是电气工业栈的崛起——驱动电动车、无人机、数据中心和现代制造的综合技术。它连接推动世界的原子与指挥它们的比特：矿物被精炼成组件，能量储存在电池中，电力由电力电子控制，运动通过精密电机传递，所有这一切由软件协调。这是物理自动化突破背后的无形基础；它决定了软件不仅能叫车，还能亲自驾驶。

但构建这一栈的能力——从精炼关键材料到制造先进芯片——正在流失。如果美国想引领下一次工业时代，就必须掌握支撑它的硬件。掌握电气工业栈的国家，将定义未来的工业和军事技术。

软件吞噬了世界，现在它将推动世界。

Oliver Hsu：自主实验室加速科学发现

随着模型能力在多模态领域不断进步，机器人操作能力持续提升，团队将加速追求自主科学发现。这些并行技术将催生能够闭环科学探索的自主实验室——从假设提出到实验设计与执行，再到推理、结果分析和未来研究方向迭代。构建这些实验室的团队将是跨学科的，融合 AI、机器人、物理与生命科学、制造、运营等领域的专业知识，通过「无人值守实验室」实现跨领域的持续实验，解锁科学发现的新纪元。

Will Bitsky：关键行业的数据征战

2025 年，AI 的时代特征是算力限制和数据中心建设；而在 2026 年，它将由 数据限制 和下一场数据征战的前沿定义：我们的关键行业。

这些关键行业仍然是潜在的、非结构化数据的源泉。每一次卡车出动、仪表读数、维护作业、生产运行、组装和试射，都是模型训练的素材。但数据采集、标注和模型训练并不是工业领域的常用词。

对这些数据的需求并不缺乏。像 Scale、Mercor 以及 AI 研究实验室这样的公司，正在不懈地收集流程数据（不仅是「做了什么」，还包括「如何做」），并为每一单位「血汗数据」支付高昂的代价。

拥有现有物理基础设施和劳动力的工业公司在数据收集上具有比较优势，并将开始加以利用。它们的运营会产生无法估量的数据，可以以近乎零边际成本进行捕获，用于训练自有模型，或授权给第三方。

我们也可以预期，初创公司将出现来提供帮助。这些初创公司将交付协调栈：用于采集、标注和授权的软件工具；传感器硬件和 SDK；强化学习环境和训练管道；最终，甚至是它们自己的智能机器。

应用团队（Apps）

David Haber：AI 强化商业模式

最优秀的 AI 初创公司不仅仅是自动化任务，而是放大客户的经济效益。例如，在风险代理法律领域，律所只有在胜诉时才赚钱。像 Eve 这样的公司利用专有结果数据预测案件成功率，帮助律所挑选更优案件、服务更多客户、并提高胜诉率。

AI 强化的是商业模式本身。它不仅降低成本，还能带来更多收入。2026 年，我们将看到这一逻辑扩展到各行各业，AI 系统将加深与客户激励的契合，创造传统软件无法触及的复合优势。

Anish Acharya：ChatGPT 成为 AI 应用商店

消费产品周期需要三个条件：新技术、新的消费者行为，以及新的分发渠道。

直到最近，AI 浪潮满足了前两个条件，但缺乏新的原生分发渠道。大多数产品依赖现有网络（如 X）或口碑传播。

随着 OpenAI Apps SDK 的发布、苹果对小程序的支持，以及 ChatGPT 推出群组消息功能，消费者开发者现在可以直接触达 ChatGPT 的 9 亿用户群，并通过 Wabi 等小程序网络实现增长。作为消费产品周期的最后一块拼图，这一新的分发渠道将在 2026 年引发十年一遇的消费科技淘金热。忽视它，后果自负。

Olivia Moore：语音代理开始占据空间

过去 18 个月，AI 语音代理为企业管理真实交互的概念已从科幻走向现实。成千上万的公司，从中小企业到大型企业，正在使用语音 AI 来安排预约、完成预订、进行调查、信息采集等。这些代理帮助企业降低成本、增加收入，并释放人类员工去做更高价值、更愉快的工作。

但由于该领域仍处于早期，许多公司仍停留在「语音切入点」阶段，仅提供一种或几种类型的通话作为解决方案。我期待看到语音代理扩展到处理完整的工作流（可能是多模态的），甚至管理整个客户关系周期。

这可能涉及更深度集成到业务系统的代理，并赋予它们处理更复杂交互的自由。随着底层模型不断改进——代理现在可以调用工具并跨系统操作——没有理由不让每家公司都运行语音优先的 AI 产品，优化业务的关键环节。

Marc Andrusko：无提示、主动型应用到来

2026 年将标志着主流用户告别提示框。下一波 AI 应用将完全没有可见的提示输入——它们会观察你的操作，并主动提出可供你审核的行动。你的 IDE 在你开口之前就建议重构；你的 CRM 在你结束通话后自动起草跟进邮件；你的设计工具在你工作时生成变体。聊天界面只是辅助轮，如今 AI 将成为无形的脚手架，贯穿每个工作流，由意图而非指令触发。

Angela Strange：AI 将真正升级银行和保险基础设施

许多银行和保险公司已经在传统系统上叠加了 AI 功能，如文档处理和语音代理，但 AI 只有在我们重建其底层基础设施时，才能真正改变金融服务。

到 2026 年，不升级以充分利用 AI 的风险将超过失败风险，我们将看到大型金融机构让旧有供应商合同到期，开始实施更新的、AI 原生的替代方案。这些公司将不再受制于过去的分类边界，而是成为平台，集中、规范并丰富来自传统系统和外部来源的底层数据。

结果如何？

工作流将被显著简化并实现并行处理，不再需要在系统和界面间跳转。例如，你可以在抵押贷款系统中查看并并行处理数百个任务，代理甚至可以完成更琐碎的工作。

传统类别将融合，形成更大的新类别。例如，客户 KYC 与入职和过渡监控数据可以整合到单一风险平台中。

这些新类别的赢家将比旧有巨头大 10 倍：类别更大，软件市场正在吞噬劳动力。金融服务的未来不是在旧系统上应用 AI，而是构建一个以 AI 为基础的新操作系统。

Joe Schmidt：前置部署模式将 AI 带给 99% 的企业

AI 是我们这一代最令人兴奋的技术突破。但迄今为止，新创企业的大部分收益都集中在硅谷的 1% 企业——无论是字面意义上的湾区，还是其扩展网络。这也合理：创业者希望卖给他们熟悉、容易接触的公司，无论是开车去办公室，还是通过董事会上的 VC 获取联系。

2026 年，这一局面将逆转。企业将意识到，AI 的绝大部分机会存在于硅谷之外，我们将看到新的创业者采用前置部署模式，发掘隐藏在大型传统行业中的机会。这些机会在传统咨询和服务行业（如系统集成和实施公司）以及制造等慢速行业中潜力巨大。

Seema Amble：AI 在财富 500 强中创造新的编排层和角色

2026 年，企业将进一步从孤立的 AI 工具转向需要像协调数字团队一样运作的多智能体系统。随着智能体开始管理复杂、相互依赖的工作流——如规划、分析和执行——组织需要重新思考工作结构以及上下文在系统间的流动。我们已经看到 AskLio 和 HappyRobot 等公司在整个流程中部署智能体，而不仅仅是单一任务。

财富 500 强将最深切感受到这一转变：它们拥有最深的孤立数据池、机构知识和运营复杂性，其中许多存在于人的大脑中。将这些上下文转化为自主工作者共享的底层结构，将解锁更快的决策、压缩周期，并实现不再依赖人工微观管理的端到端流程。

这一转变还将迫使领导者重新构想角色和软件。新的职能将出现，如 AI 工作流设计师、智能体监督员，以及负责编排和审计数字工作者群的治理负责人。在现有记录系统之上，企业将需要协调系统：用于管理多智能体交互、裁定上下文，并确保自主工作流的可靠性。人类将专注于处理边缘和最复杂的案例。多智能体系统的崛起不仅是自动化的又一步，而是企业运作方式、决策方式以及价值创造方式的重构。

Bryan Kim：消费级 AI 从「帮我」转向「看见我」

2026 年将是消费级 AI 产品从生产力转向连接性的年份。AI 不再只是帮助你完成工作，而是让你更清晰地看见自己，并帮助你建立更强的关系。

当然，这很难。许多社交 AI 产品已经推出并失败。但得益于多模态上下文窗口和推理成本下降，AI 产品现在可以从你生活的完整纹理中学习，而不仅仅是你告诉聊天机器人的内容。想象一下：相册展示真实情感时刻，1:1 消息和群聊模式根据对象变化，日常习惯在压力下发生调整。

一旦这些产品落地，它们将成为我们日常生活的一部分。总体而言，「看见我」产品比「帮我」产品具有更好的留存机制。「帮我」产品通过高支付意愿的离散任务变现，并优化订阅留存；「看见我」产品通过持续连接的日常互动变现：支付意愿较低，但使用模式更具粘性。

人们已经在不断用数据换取价值：问题在于他们得到的是否值得。而很快，这将成为现实。

Kimberly Tan：新的模型原语解锁前所未有的公司形态

2026 年，我们将看到一些公司出现，它们在过去根本无法存在，而如今得益于推理、多模态和计算机操作等模型突破才成为可能。迄今为止，许多行业（如法律或客户支持）只是利用改进的推理能力来增强现有产品。但我们才刚开始看到那些核心产品能力完全由这些新的模型原语驱动的公司。

推理能力的进步可以解锁新的功能，例如评估复杂的金融索赔，或处理密集的学术或分析研究（如裁定账单争议）。多模态模型使得从物理世界根植的行业中提取潜在视频数据成为可能（例如制造现场的摄像头）。而计算机操作能力则使得在价值长期被桌面软件、糟糕的 API 和碎片化工作流锁住的庞大行业中实现自动化。

James da Costa：AI 初创公司向其他 AI 初创公司销售并实现规模化

我们正处于一个由当前 AI 产品周期驱动的前所未有的公司创建时刻。但与以往不同的是，现有巨头并没有「睡着」，它们也在积极采用 AI。那么，初创公司如何取胜？

初创公司赢得分发权的最强大且被低估的方式之一，是服务于公司成立阶段：即绿地公司（全新业务）。如果你能在公司成立时吸引它们，并与它们共同成长，当客户变大时，你也会成为大公司。Stripe、Deel、Mercury、Ramp 等公司都遵循了这一策略。事实上，Stripe 成立时，它的许多客户还不存在。

2026 年，我们将看到这些面向绿地市场的初创公司在一系列企业软件类别中实现规模化。秘诀很简单：打造更好的产品，并专注于那些不受制于现有巨头的新客户。

请继续关注，明天我们将分享来自加密团队的创意。

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