2026年科技業的四大轉折：從工具邁向系統

在過去一年中，AI的演進軌跡發生了根本性轉變。重點不再停留於單個模型的性能突破，而是轉向系統級能力的建構——長序列理解、上下文一致性、複雜任務執行，以及多個智能體間的協作。這一轉變也引發了產業更新重點的遷移：從單點創新走向基礎設施、工作流程及人機交互方式的全面重塑。

根據a16z四大投資團隊對2026年的分析，一條清晰的線索貫穿始終：AI已經不僅僅是工具，它正在演變為一個完整的環境、一個運行系統，乃至與人類並行的行動主體。

基礎設施革命：資料管理迎來範式轉移

結構化與非結構化資料的困局

每家企業都被海量非結構化資料淹沒——PDF文件、截圖、影片、日誌、郵件以及半結構化的"資料泥漿"。問題在於，隨著模型智能度的提升，輸入端的混亂程度反而在加劇。這直接導致RAG系統產生幻覺、智能體犯下代價高昂的微妙錯誤，關鍵工作流程仍然高度依賴人工品質把關。

企業AI的真正瓶頸已經明確：資料熵。在包含80%企業知識的非結構化世界中，資料的新鮮度、結構化程度和真實性在持續衰退。解決這一"資料糾纏"已經成為一個世代性創業機遇。

企業需要持續的方法來清潔、結構化、驗證和治理多模態資料，使得下游的AI工作負載能夠真正有效運轉。這套系統的應用場景遍布所有行業：合約分析、用戶入駐、理賠管理、合規審核、客戶服務、採購流程、工程研究、銷售賦能、分析管道，以及所有依賴可靠上下文的智能體工作流程。

能夠從文件、圖像和影片中提取結構、協調衝突、修復資料管道、並保持資料新鮮可搜尋的平台型公司，將掌握企業知識和流程的"王國鑰匙"。

安全防禦的自我救贖

網路安全團隊面臨的問題同樣深刻。从2013年到2021年，全球網路安全職缺從不足100萬增長到300萬。根本原因在於：安全團隊需要高度專業化的技術人才，卻將他們投入到繁瑣的一線安全工作中——比如日誌分析——這種工作幾乎沒有人願意做。

問題的更深層原因是：安全團隊自己製造了這些低質工作。他們採購的工具"無差別檢測所有內容"，導致團隊必須"驗證所有內容"——這形成了人為的人力短缺和惡性循環。

到2026年，AI將打破這個循環。透過自動化大部分重複冗餘的工作，AI將顯著縮小人才缺口。業內人士都清楚，大型安全團隊的工作中有一半本可以自動化，問題是在日常工作的淹沒中，沒有時間思考該自動化什麼。真正的AI原生工具將為安全團隊完成這一思考，讓他們最終專注於真正想做的事：追蹤攻擊者、構建系統、修補漏洞。

"智能體優先"基礎設施成為標配

產業的最大基礎設施顛覆將來自內部。我們正在從"人類速度、低併發、可預測"的流量轉向"智能體速度、遞歸式、爆炸式、海量"的工作負載。

目前企業後端架構是按照"1:1人類行動到系統回應"的比例設計的，完全無法應對這種毫秒級遞歸風暴——單個智能體的一個"目標"可能產生5000個子任務、資料庫查詢和內部API調用。當智能體試圖重構程式庫或清理安全日誌時，它的表現不像一個用戶，反而更像一場DDoS攻擊。

為了建構應對2026年智能體工作負載的系統，必須重新設計控制平面。"智能體原生"基礎設施開始浮現。新系統必須將"羊群效應"視為預設狀態。冷啟動必須縮短、延遲必須穩定、並發限制必須上升幾個數量級。真正的瓶頸將轉向協調本身：路由、鎖控制、狀態管理，以及大規模並行執行中的策略執行。

只有能夠承受工具調用洪流的平台才是真正的贏家。

創意工具的多模態蛻變

建構AI敘事的基礎元件已然就位——語音生成、音樂創作、圖像和影片生成。但當內容超出短影片範疇時，獲得導演級別的控制仍然漫長、痛苦，有時甚至不可能。

為什麼模型無法接收一段30秒的影片，使用我們提供的圖像和音訊參考來創建新角色，並繼續拍攝同一場景？為什麼模型無法從新的角度"重拍"，或將動作與參考影片相匹配？

2026年將是AI真正實現多模態創作的一年。用戶將能夠向模型提供任何類型的參考內容，共同生成新作品或修改現有場景。我們已經看到早期產品如Kling O1和Runway Aleph，但這僅僅是開始——需要在模型和應用層面進行新的創新。

內容創作是AI的"殺手級應用"之一。預期將有大量成功產品針對不同用戶群體出現——從表情包創作者到好萊塢導演。

影片作為可進入的環境

到2026年，影片將不再是被動觀看的內容，而是一個可以"進入"的地方。影片模型最終將能夠理解時間、記住已展示的內容，並對我們的行動做出反應，同時保持類似真實世界的穩定性和一致性，而不僅僅產生數秒的零散圖像。

這些系統將能夠在更長時期內保持人物、物體和物理規律；使行動產生真實影響；實現因果關係的發展。影片將從一個媒介轉變為一個建造空間：機器人可以訓練、遊戲機制可以演進、設計師可以製作原型、智能體可以透過"實踐"學習。

所產生的世界將不再像短影片，而是一個"活的環境"，彌合感知和行動之間的鴻溝。這是人類第一次能夠真正"居住"在自己生成的影片中。

企業軟體的權力轉移

"記錄系統"的中心地位開始動搖

2026年，企業軟體的真正革命源於一個根本性轉變：記錄系統的中心角色終將衰退。AI正在壓縮"意圖"到"執行"的距離——模型可以直接讀取、寫入和推理企業運營資料，將ITSM和CRM這類系統從被動資料庫轉變為自主工作流程引擎。

隨著推理模型和智能體工作流程的快速進展，這些系統不再僅僅回應請求，而是能夠預測、協調和執行端到端流程。界面將演變為動態智能體層，而傳統記錄系統層逐步退居"低成本持久存儲"，戰略領導權轉向控制智能執行環境的參與者。

垂直AI從資訊收集向多人協作模式躍升

AI正在推動垂直軟體的爆炸式成長。醫療、法律和房地產領域的企業快速達到1億美元年度經常性收入；財務和會計緊隨其後。

第一次革命是資訊取得：搜尋、提取、總結。2025年引入了推理：Hebbia分析財務報表、Basis驗證跨系統餘額、EliseAI診斷維護問題並協調供應商。2026年將解鎖"多人模式"。

垂直軟體自然具有行業特定的界面、資料和整合能力，而垂直領域的工作本質上是協作性的：買家、賣家、租戶、顧問、供應商，各自擁有不同的權限、流程和合規要求。

目前，每個AI各自為政，在交接點造成混亂和權限缺失：分析合約的AI無法與CFO的建模偏好溝通；維護AI不了解現場人員向租戶做出的承諾。

多人模式AI將改變一切：自動在各方間協調；保持上下文；同步變更；自動轉發給職能專家；讓交易對方的AI在限制範圍內進行談判；標記不對稱情況供人工審查。

當"多智能體+多人"協作改善營運品質時，轉換成本急劇上升——這種協作網路層將成為長期缺失的AI應用"護城河"。

內容優化的受眾從人類轉向智能體

到2026年，人們將透過智能體與網路互動，為人類優化內容的方式將失去原有重要性。我們曾為可預測的人類行為優化：谷歌排名、亞馬遜首頁商品、新聞文章的5W+1H和吸引人標題。

人類可能忽視埋在第五頁的深刻見解，但智能體不會。軟體也將改變。應用曾為人類眼睛和點擊設計，優化意味著更好的UI和流程；但當智能體接管搜尋和解釋時，視覺設計的重要性下降：工程師不再盯著Grafana，AI SRE自動解釋遙測並在Slack提供見解；銷售團隊不必手動瀏覽CRM，智能體自動總結模式和見解。

我們將不再為人類設計，而是為智能體設計。新的優化不再是視覺層級，而是機器可讀性。這將從根本上改變內容創作和所用工具的方式。

"螢幕時間"KPI的消亡

過去15年，"螢幕時間"一直是衡量產品價值的黃金標準：Netflix觀看時長、醫療系統的滑鼠點擊數、用戶在ChatGPT上花費的分鐘數。

但在迫在眉睫的"基於結果的定價"(outcome-based pricing)時代，螢幕時間將被完全消除。信號已經可見：ChatGPT的DeepResearch查詢幾乎不需要螢幕時間但提供巨大價值；Abridge自動錄製醫患對話並管理後續工作，醫生幾乎不看螢幕；Cursor開發完整應用，工程師已在規劃下一階段；Hebbia從大量公開文件自動生成pitch deck，投行分析師終於可以睡覺了。

挑戰隨之而來：企業必須找到更複雜的ROI指標——醫生滿意度、開發者生產力、分析師福祉、用戶幸福感……所有這些都會隨AI成長。講述最清晰ROI故事的企業將繼續贏。

生物醫療的新用戶群體

"健康的活躍用戶"成為中心

到2026年，醫療的一個新用戶群體將上升到舞台中心：“健康的月活用戶”(MAU)——指那些未患病但願意定期監測自身健康的月活用戶。

傳統醫療主要服務三類人：

• 病患月活：高成本用戶，需求週期性
• 病患日活：長期治療患者如ICU患者
• 健康年活：幾乎不看醫生的人

健康年活可在任何時刻轉變為病患月活/日活，預防可能延遲這一轉變。但由於目前保險系統面向治療，主動篩查和監測幾乎總是被排除。

健康MAU的出現改變了這一結構：他們未患病，但願意定期監測健康，代表著最大的潛在群體。

預期AI原生新創企業和傳統機構的"重新包裝"版本都將提供定期醫療服務。隨著AI降低醫療交付成本、預防導向的保險產品出現，以及用戶願意為訂閱服務付費，"健康的MAU"將成為下一代健康科技最有前景的客戶群體——活躍、資料驅動、預防導向。

互動世界的創意邊界

世界模型重塑敘事方式

到2026年，AI世界模型將透過互動虛擬世界和數位經濟從根本上改造敘事。Marble(World Labs)和Genie 3(DeepMind)等技術能從文本生成完整3D世界，讓用戶如同在影片遊戲中探索。

隨著創作者採用這些工具，新的敘事形式將浮現——甚至可能出現"生成式Minecraft版本"，玩家共創廣闊且演進中的宇宙。這些世界模糊了玩家和創作者的界線，形成動態共享現實。

不同類型如奇幻、恐怖、冒險可並存；數位經濟將繁榮，創作者可透過建立資產、引導玩家、開發互動工具來獲利。這些生成世界也將成為AI智能體、機器人乃至潛在AGI的訓練場。

世界模型帶來的不僅是新遊戲類型，還有新創意媒介和新經濟前沿。

個性化的全面時代

2026年將是"屬於我的年代"：產品不再為"平均消費者"大規模生產，而是為"你"個性化定制。

在教育中，Alphaschool的AI導師將根據每個學生的步速和興趣調整。在健康領域，AI將為你個性化補充劑、運動計畫和飲食。在媒體中，AI將根據你的品味即時重混內容。

上個世紀的巨頭透過找到"平均用戶"而勝出；下個世紀的巨頭將透過在"平均用戶中找到個體"而勝出。到2026年，世界不再為所有人優化，而是為"你"優化。

AI原生大學的誕生

到2026年，我們將看到第一所真正的AI原生大學——一所從零開始圍繞智能系統建構的機構。傳統大學已採用AI進行評估、輔導、課程規劃，但現在正出現更深層的轉變：一個"自適應學術有機體"能夠即時學習和優化自身。

想像一所這樣的大學：課程、輔導、研究、校園管理即時適應反饋；課表自我優化；閱讀清單隨新研究動態更新；每個學生的學習路徑即時變化。

已有先例：亞利桑那州立大學與OpenAI的合作產生了數百個AI專案；紐約州立大學已將AI素養納入通識教育。

在AI原生大學中：

• 教授變成"學習系統建築師"：管理資料、調整模型、教學生如何評估機器推理
• 評估轉向"AI意識"：不再問學生是否使用了AI，而是問如何使用

隨著所有領域對能與智能系統協作的人才需求增加，這所大學將成為新經濟的"人才引擎"。