2026 年，商業變革者將面對什么？a16z 的最新趨勢觀察

作為全球最具影響力的風險投資機構之一，Andreessen Horowitz（a16z）長期站在技術演進與產業變革的交匯處。每年年末，a16z 都會邀請旗下不同投資團隊與合伙人，從各自深度參與的一線領域出發，提出他們對「下一年商業變革者將要應對的最大問題」的判斷。

BIG IDEAS 2026，正是這組判斷的集中呈現。它并非對單一技術的預測，而是對一整套正在成型的新范式的描繪，覆蓋了從 Agent-native 基礎設施、多模態內容創作、多人協作型 AI，到個性化系統、AI-native 教育與研究形態等多元內容。

本文基于 a16z BIG IDEAS 2026 三個部分的內容，篩選并編譯出其中與 AI 能力范式、產業落地與教育形態演進相關的觀點，試圖勾勒出 2026 年技術系統可能呈現的整體輪廓。

AI 推動垂直行業軟件實現了前所未有的增長。醫療、法律、住房領域的公司在短短幾年內就達到了年化收入 1 億美元以上，金融與會計領域緊隨其后。演進路徑大致經歷了兩個階段：早期以信息檢索為主（找到、提取、總結），而到了 2025 年，推理能力開始成為關鍵（例如 Hebbia 分析財報并構建模型，Basis 跨系統對賬，EliseAI 診斷維護問題并調度供應商）。

2026 年垂直 AI 將解鎖「多人模式」。垂直軟件擁有行業特定的界面、數據與集成能力，但垂直行業的工作本質上是多方協作的。如果智能體要真正代表勞動，它們就必須協同工作。從買賣雙方，到租戶、顧問和供應商，每一方都有不同的權限、流程與合規要求，只有垂直軟件才能理解。

如今，各方往往各自孤立地使用 AI，導致沒有授權的交接：分析購置協議的 AI 并不會與 CFO 的模型調整溝通，維護 AI 也不知道現場人員向租戶作出了什么承諾。多人模式通過跨角色協調來解決這一問題：將任務路由給功能專家、保持上下文一致、同步變更。對手方 AI 可以在既定參數內協商，并將不對稱情況標記給人類審查；高級合伙人的批注還能反向訓練整個系統。由 AI 執行的任務將以更高成功率完成。

當價值來自多人與多智能體協作時，切換成本隨之上升。此前 AI 應用一直難以建立的網絡效應，將在此顯現——協作層本身成為護城河。

到 2026 年，我們預計將看到第一所 AI-native 大學 的誕生——一所從底層圍繞智能系統構建的教育機構。

過去幾年，高校已經在 AI 輔助評分、輔導與排課方面進行嘗試，但現在正在浮現的是更深層的變革：一個能夠實時學習與自我優化的學術有機體。

設想這樣一所大學：課程、學業指導、科研協作，乃至校園運營，都基于數據反饋循環持續自適應。課程表自動優化，閱讀清單每日更新并隨最新研究重寫，學習路徑根據學生的節奏與情境實時調整。

我們已經看到前兆。亞利桑那州立大學（ASU）與 OpenAI 的全校合作，催生了數百個 AI 驅動的教學與管理項目；紐約州立大學（SUNY）已將 AI 素養納入通識教育要求。這些都是更深層部署的基石。

在 AI-native 大學中，教授將成為學習架構師：策劃數據、調優模型，并教會學生如何質詢機器推理。評估方式也將隨之改變，抄襲檢測與封禁讓位于 AI 感知型評價——不再評判學生是否使用 AI，而是評判他們如何使用 AI。這意味著，透明且審慎的AI應用將取代「一刀切」的簡單禁止，成為新的標準。

當各行各業都在為能夠設計、治理并與 AI 系統協作的人才而苦惱時，這類大學將成為新經濟的人才訓練場，培養精通系統編排的畢業生，助力勞動力結構的快速轉型。這所 AI-native 大學，將成為新經濟的核心人才引擎。

到 2026 年，基礎設施面臨的最大沖擊不一定來自外部競爭者，而更可能來自企業內部工作負載的變化：系統正在從「面向人類、低并發、相對可預測」的訪問模式，轉向「由智能體驅動、遞歸式觸發、突發且大規模」的新型負載。

當今的企業后端系統是圍繞「人類一次操作—系統一次響應」的 1:1 模式構建的。它并不是為一個智能體目標在毫秒級別拆解并觸發數千個子任務、數據庫查詢和內部 API 調用而構建的。因此，當智能體試圖重構代碼庫或處理安全日志時，在傳統數據庫與限流機制看來，它更像異常流量甚至類似 DDoS （一種通過海量計算機同時發送請求，使目標服務器癱瘓的網絡攻擊）的壓力測試。

為智能體構建系統，意味著需要重新設計控制平面。我們將看到 「Agent-native」 基礎設施的崛起：將「驚群效應」（指當多個進程/請求被同時喚醒去競爭同一資源，但最終只有一個能成功，其余則空轉浪費的系統低效現象）視為默認狀態，大幅縮短冷啟動時間，壓縮延遲波動，并將并發上限提升數個數量級。真正的瓶頸轉向了協調問題——路由、鎖、狀態管理，以及在大規模并行執行中的策略執行。最終具備競爭力的，往往是那些能夠承受高頻工具調用與復雜并發協調的平臺。

我們已經具備用 AI 講故事的基本能力：可以生成聲音、音樂、圖像和視頻。但只要超出一次性短片的范疇，想穩定地產出符合預期的內容仍然耗時、反復、甚至難以實現——尤其是當創作者希望擁有接近傳統導演那樣的控制力時。

一個直觀的問題是：為什么我們不能給模型輸入一段 30 秒的視頻，讓它在同一場景里繼續推進情節，加入一個基于參考圖像與聲音生成的新角色？或者讓同一段內容以不同機位重新呈現，或讓畫面運動對齊某段參考視頻？

2026 年，將可能是 AI 真正實現多模態的一年。無論你手中有什么形式的參考內容，都可以將其提供給模型，與之協作創作新內容，或對現有場景進行編輯。我們已經看到一些早期產品出現，如 Kling O1 （由快手推出的「大一統」多模態 AI視頻模型，支持通過文本、圖像等多種指令直接編輯視頻內容）和 Runway Aleph（Runway 推出的下一代 AI 視頻模型，通過對話式指令實現流暢、一致的角色與場景編輯），但仍有大量工作有待完成，模型層與應用層都需要持續創新。

內容創作是 AI 最具殺傷力的應用場景之一，我預計將看到多個成功產品誕生，覆蓋從表情包創作者到好萊塢導演的不同用戶群體。

到 2026 年，視頻將不再只是被動觀看的內容，而會變成一個我們可以真正「進入」的空間。視頻模型終于能夠理解時間、記住已經呈現的內容、對我們的行為作出反應，并以接近物理世界的方式保持連貫性。

這些系統不再只是生成零散的幾秒畫面，而是能夠在足夠長的時間內維持角色、物體與物理規則，使行動產生意義、后果得以展開。這一轉變讓視頻成為一種可以被「構建」的媒介：機器人可以在其中訓練，游戲可以持續演化，設計師可以進行原型設計，智能體可以通過實踐學習。最終呈現的，不再像一個片段，而更像一個「活的環境」，開始彌合感知與行動之間的鴻溝。我們第一次真正感到，自己可以棲居于所生成的視頻之中。

在過去 15 年中，無論是消費級還是企業級應用，屏幕時間一直是衡量價值交付的最佳指標：Netflix 的觀看時長、醫療 EHR 中的點擊次數，甚至是 ChatGPT 的使用時間。

隨著我們走向基于結果定價、并能更好對齊供需雙方激勵的未來，屏幕時間指標將率先被拋棄。現實中這一變化已經出現：我在 ChatGPT 上運行 DeepResearch 查詢時，幾乎沒有屏幕停留，卻獲得了巨大的價值；Abridge 自動記錄醫患對話并完成后續流程，醫生幾乎不看屏幕；Cursor 自動完成整個應用開發，工程師已在規劃下一輪功能；Hebbia 從上百份公開文件中生成路演材料，這類工具正在把分析師從高強度重復勞動中釋放出來。

挑戰在于，應用每用戶可收費多少，將需要更復雜的 ROI 衡量方式。醫生滿意度、開發者效率、金融分析師的身心狀態以及消費者幸福感，都會隨著 AI 應用而提升。能夠用最簡單方式講清 ROI 的公司，將持續跑贏競爭對手。

到 2026 年，由 AI 驅動的世界模型將通過交互式虛擬世界和數字經濟，徹底重塑敘事方式。像 Marble（World Labs）和 Genie 3（DeepMind）這樣的技術，已經能夠根據文本生成完整的 3D 環境，用戶可以像在游戲中一樣探索。

隨著創作者采用這些工具，全新的敘事形式將出現，甚至可能演化為「生成式 Minecraft」，由玩家共同構建不斷演進的宇宙。這些世界可將游戲機制與自然語言編程結合，例如直接指令：「創建一支畫筆，讓我觸碰的一切都變成粉色。」

世界模型將模糊玩家與創作者的邊界，使用戶成為動態共享現實的共同作者。互聯的生成式多重宇宙可能出現，不同題材并存，數字經濟在其中繁榮。除娛樂外，這些世界還將成為訓練 AI 智能體、機器人，乃至 AGI 的高價值模擬環境。世界模型的崛起，不只是新玩法，而是一種全新的創意媒介與經濟前沿。

2026 年將成為「我的一年」——產品停止為大眾批量生產，而開始真正為「你」而打造。

這一趨勢已隨處可見。在教育領域，像 Alphaschool 這樣的公司正在打造 AI 導師，根據每個學生的節奏與興趣調整教學方式，讓每個孩子都能獲得匹配自身的教育體驗；在過去，這種個性化關注只有在每名學生投入數萬美元輔導費用的情況下才可能實現。

在健康領域，AI 正根據個體生物特征設計每日補劑組合、訓練計劃與飲食方案，無需私人教練或實驗室。

在媒體領域，AI 讓創作者能夠將新聞、節目和故事重混為符合你個人興趣與語氣的內容流。

上一個世紀最偉大的公司，贏在找到「平均用戶」。

下一個世紀最偉大的公司，將贏在找到「平均值中的個體」。

2026 年，世界將停止為所有人優化，轉而為你優化。

隨著模型能力在多模態上的持續提升，以及機器人操控能力不斷進步，團隊將加速推進「自主科學發現」的探索。這兩條技術路徑疊加，將催生能夠閉環完成科學發現的自主實驗室——從提出假設、設計實驗并執行，到推理、產出結果，并迭代下一輪研究方向。

構建這類實驗室的團隊將具備強跨學科屬性：融合 AI、機器人、物理與生命科學、制造、運營等多方面專長，通過「熄燈實驗室（lights-out labs）」（指的是一個無需人工值守、全程由自動化機器和人工智能系統進行操作，因此可以「熄燈」運行的高度智能化的實驗室）實現持續實驗，在多個領域推動連續性的科學發現。

消費級產品周期要成功，通常需要三件事：新技術、新的消費者行為，以及新的分發渠道。

直到最近，AI 浪潮已經滿足前兩項條件，但缺少一個原生的分發渠道。多數產品的增長依靠既有網絡（例如社交媒體平臺X，原名 Twitter）或口碑傳播。

但隨著 OpenAI Apps SDK 的發布、蘋果對 mini-app 的支持、以及 ChatGPT 推出群聊功能，消費級開發者如今可以直接觸達 ChatGPT 的 9 億用戶人群，并借助 Wabi 這類 mini-app 新網絡實現增長。作為消費產品周期的最后一塊拼圖，這一新的分發渠道，預計將在 2026 年引爆一次「十年一遇」的消費科技淘金潮——忽略這一變化，可能會錯過下一輪分發紅利。

過去 18 個月里，「AI 語音智能體替企業處理真實交互」從科幻走向現實。成千上萬家公司從中小企業到大型企業，都在使用語音 AI 來預約、完成預訂、進行調研、做信息采集（intake）等工作。這些智能體為企業節省成本、創造增量收入，并釋放人類員工去做更高杠桿、也更有趣的任務。

但由于賽道仍處早期，許多公司仍停留在「以語音為楔子」的階段：把一兩類電話場景作為點式解決方案。我期待看到語音智能體擴展到處理完整工作流（可能是多模態的），甚至管理完整的客戶關系周期。

這很可能意味著：智能體更深度集成到企業系統中，并被賦予處理更復雜互動的自由度。隨著底層模型持續進步——而智能體也已能夠調用工具并跨系統操作——幾乎沒有理由讓任何公司不運行「語音優先」的 AI 產品來承接并優化關鍵業務環節。

2026 年，主流用戶的提示詞輸入框將走向終結。下一波 AI 應用將不再需要可見的提示輸入——它們會觀察你在做什么，并主動介入，給出你可以審閱的行動建議：IDE 在你開口前就提出重構方案；你打完電話，CRM 自動起草跟進郵件；你在設計時，工具自動生成多種變體。

聊天界面只是「輔助輪」。現在，AI 將成為嵌入每一個工作流的「無形腳手架」，由意圖驅動，而非由指令驅動。

到 2026 年，企業將進一步從孤立的 AI 工具轉向多智能體系統——這些系統需要像協同的數字團隊一樣運作。當智能體開始共同管理復雜、相互依賴的工作流（例如一起規劃、分析并執行）時，組織必須重新思考工作如何被拆解，以及上下文如何在系統之間流動。我們已經在 AskLio、HappyRobot 等公司身上看到苗頭：它們部署的是貫穿整個流程的智能體，而非單點任務工具。

《財富》500 強將最強烈地感受到這種變化：它們擁有最深的、被割裂的數據、機構知識與運營復雜性，其中大量知識沉淀在人腦中。把這些上下文轉化為自治「數字員工」的共享底座，將帶來更快決策、更短周期，以及端到端流程的實現——不再依賴持續的人工微觀管理。

這一轉變還將迫使管理者重新想象角色與軟件形態。新的職能將出現，例如 AI 工作流設計師、智能體監督員、治理負責人，用于編排與審計數字員工的協同隊伍。在現有系統記錄之上，企業還需要「協調系統」：用于管理多智能體互動、裁決上下文、并確保自治工作流可靠性的全新層。人類將更多聚焦邊緣情況與最復雜的任務。

多智能體系統的崛起，不只是自動化的又一步，它意味著企業運作方式、決策方式乃至價值創造方式的重構。

2026 年將是主流消費級 AI 產品從「生產力」轉向「連接性」的一年。AI 不再只是幫你完成工作，而是幫助你更清晰地看見自己，并建立更強的人際關系。

需要強調：這很難。許多社交 AI 產品已經上線又失敗。但隨著多模態上下文窗口擴大、推理成本下降，AI 產品如今可以從你生活的「完整紋理」中學習，而不僅是從你對聊天機器人說過的話中學習——比如記錄真實情緒瞬間的相冊、1 對 1 與群聊中因對象不同而變化的溝通模式、以及壓力下發生變化的日常規律。

一旦這類產品真正跑通，它們將融入日常生活。一般而言，「看見我」類產品的留存機制天然強于「幫助我」類產品：「幫助我」類產品往往靠解決具體任務來變現，愿付費高，但需要優化訂閱留存；「看見我」類產品靠持續連接帶來日常使用，愿付費可能更低，但使用模式更具粘性。

人們早已習慣用數據交換價值；真正的問題是回報是否值得——而很快，它會變得值得。

作為一名數學經濟學者，今年 1 月時，讓消費級 AI 模型理解我的工作流程仍很困難；但到 11 月，我已經可以像給博士生布置任務一樣給模型下達抽象指令……而它們有時會返回新穎且執行正確的答案。除了我的個人體驗，我們也正在看到 AI 更廣泛地用于研究——尤其是在推理密集領域，模型不僅直接幫助發現，還能自主求解 Putnam 題（或許是世界上最難的大學級數學考試）。

這類研究輔助最能幫助哪些學科、以及如何幫助，仍是開放問題。但我預計 AI 研究將催生并獎勵一種新的「博學者式」研究風格：強調對思想之間關系的猜想能力，并能從更具猜想性的答案中迅速外推。這些答案可能不準確，但在某些拓撲意義下，仍可能指向正確方向。諷刺的是，這有點像「利用模型幻覺的力量」：當模型足夠「聰明」時，給它抽象空間自由跳躍仍可能產生胡言亂語，但有時也能打開新的發現，就像人在非線性、不被明確問題約束時往往更具創造力。

這種推理方式需要一種新的 AI 工作流：不僅是 agent-to-agent，而是「agent 包裹 agent」——多層模型幫助研究者評估早期模型的方法，并逐步從糟粕中提煉精華。我一直在用這種方式寫論文，也有人用它做專利檢索、創造新藝術形式，而也有人用它來尋找新的智能合約攻擊（即發現并利用區塊鏈代碼中的安全漏洞）。

然而，用「包裹式推理智能體」來做研究，需要模型之間更好的互操作性，以及一種識別并合理補償每個模型貢獻的方法——這兩件事加密技術都可能幫助解決。

在每一個模型、智能體與自動化背后，都有一個簡單依賴：數據。但今天的大多數數據管道——模型輸入與輸出的數據流——都是不透明、可變且不可審計的。這對一些消費級應用無礙，但金融、醫療等行業與用戶要求企業必須保護敏感數據隱私；這也正在成為希望代幣化現實資產的機構面臨的巨大阻礙。

那么，我們如何在保護隱私的同時，支持安全、合規、自主且全球互操作的創新？路徑很多，但我想聚焦在數據訪問控制上：誰控制敏感數據？數據如何流動？誰（或什么）可以訪問它？

缺乏數據訪問控制時，任何希望保密數據的主體，要么使用中心化服務，要么自建定制方案——這不僅耗時昂貴，也阻礙了傳統金融機構等充分釋放鏈上數據管理的特性與收益。并且當智能體系統開始自主瀏覽、交易與決策時，跨行業的用戶與機構都需要加密級保障，而非「盡力信任」。

因此，我認為我們需要「秘密即服務」：提供可編程、原生的數據訪問規則；客戶端加密；以及去中心化密鑰管理，來強制規定誰能解密什么、在何種條件下、持續多久……并且全部在鏈上執行。結合可驗證數據系統后，「秘密」將從互聯網的「事后隱私補丁」，轉變為基礎公共設施的核心組成部分。

我們正處于一個前所未有的公司創建時期，而這主要得益于當前的 AI 產品周期。但與以往的產品周期不同，現有企業并沒有袖手旁觀;它們也在積極采用 A 技術。那么，初創公司該如何取勝呢?

初創公司要想在分銷渠道上超越老牌企業，最有效卻又最容易被低估的方法之一，就是在公司成立之初就為其提供服務：也就是那些剛剛起步的全新企業。如果你能吸引所有新成立的公司，并與它們共同成長，那么隨著你的客戶發展壯大，你也會成為一家大公司。Stripe（在線支付處理平臺，為各種規模的企業提供接受網上付款的軟件和 API）、Deel（全球薪資與合規平臺，幫助企業雇傭和管理世界各地的團隊成員）、Mercury（為初創企業提供數字銀行和金融服務）、Ramp（企業支出管理平臺，專注于公司卡和費用管理自動化）等公司都遵循了這一策略。事實上，Stripe 的許多客戶在公司成立之初甚至還不存在。

2026 年，我們將看到那些從零開始創業的初創公司在眾多企業軟件領域實現規模化發展。他們只需要打造更好的產品，并全力以赴地開發那些尚未被現有廠商束縛的新客戶。

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