人工智慧不僅僅是自動化：它正在重新定義整個經濟體系，直到2026年

軟體已經征服了數位世界。現在，真正的革命即將來臨：它將把物理世界帶入一個全新的時代。機器正在學會自主觀察、思考和行動，從工廠到城市都在發生轉變。

重新想像的產業：能源、製造業及更多

美國正從零開始重建其工業實力。有趣的是，這一次它不是在現代化過去：而是在核心融入人工智慧。

今天的機器不僅生產產品；還設計更清潔的反應爐、優化礦物提取，並以人類操作者無法達到的精確度協調自主團隊。由AI驅動的先進製造系統正在革新我們的能源生產、資源開採以及材料轉化為最終商品的方式。

美國的工廠正在重生。這一次，它們的運作中嵌入了軟體與自動化。企業正在應用亨利·福特上個世紀的技術——從一開始就思考規模與重複性——但結合了最新的AI進展。結果是：核反應爐的量產、快速建造住房、以驚人速度建立資料中心。

正如Elon Musk所說：「工廠就是產品。」現在，這句話終於成真。

從數位世界到物理世界

多年來，我們熱衷於透過日誌與指標觀察數位系統。如今，同樣的邏輯正向物理世界擴展。

美國城市部署了數十億個連網攝像頭與感測器。物理可觀測性——即實時了解我們的城市、電網與關鍵基礎設施的運作——已不再是科幻。這是迫切且可行的。

這波浪潮的贏家將是那些建立可靠框架，保護隱私、實現互操作性並提升社會透明度而不犧牲自由的企業。這些系統將使我們能在火災發生前偵測、預防施工事故、以前所未有的效率協調城市物流。

工業電子：原子與比特的交匯點

下一次工業革命不僅發生在工廠內，也在推動它們的機器中。

工業電子堆疊是電動車、無人機、資料中心與現代製造背後的整合技術。它將礦物精煉成元件、能量存儲在電池中、電力由電子裝置控制、運動由高精度馬達實現。所有這些都由軟體協調。

問題在於：從提煉關鍵材料到製造先進晶片，西方正逐漸失去建構這個堆疊的能力。如果美國想在下一個工業時代領先，必須自行生產支撐它的硬體。掌握這個架構的國家，將在未來數十年內定義工業與軍事科技的走向。

數據：2026年的新石油

2025年，大家都在談數據中心的計算能力短缺。到了2026年，焦點將轉向：高品質數據的缺乏。

關鍵產業——製造、建設、採礦——產生大量未結構化的潛在數據。每輛卡車的出貨、每個測量讀數、每次維修任務、每個生產操作：都是訓練AI模型的素材。

像Scale和AI實驗室這樣的公司不斷尋找這些「汗水工廠數據」，並支付高價。擁有現有實體基礎設施的工業企業會發現自己擁有意想不到的比較優勢：幾乎無邊際成本地捕捉這些數據，並訓練自己的模型，或將其授權給第三方。

同時，自動化實驗室正加速科學發現。多模態模型的改進與先進機器人技術的結合，使研究團隊能完成完整的研究循環：假設提出、實驗設計、結果分析、自動迭代。持續進行的實驗，無需人類持續監督。

AI強化商業模型

最優秀的AI新創公司不僅自動化任務，更放大客戶的經濟價值。

在成功收費的法律事務所，只有贏得案件才賺錢。像Eve這樣的公司利用自有數據預測成功概率，幫助律所做出更佳選擇、服務更多客戶。AI不僅降低成本，更創造更多收入。

到2026年，這一邏輯將擴展到所有產業。AI系統將深度契合客戶激勵，創造出傳統軟體無法比擬的複合優勢。

解放的分發：ChatGPT成為AI應用商店

新技術需要三個條件才能爆炸性成長：新技術、新消費者行為與新分發渠道。

多年來，AI滿足了前兩個條件。原生的分發渠道尚未出現。如今，它來了。借助OpenAI Apps SDK、Apple的MiniApps支援，以及ChatGPT的群組聊天，開發者可以直接觸及9億用戶。這是最後一環。預計2026年，AI驅動的消費產品將迎來爆炸。忽視它，風險巨大。

語音代理：從科幻到商業現實

在18個月內，AI代理從理論走向實際運作。數千家公司——從中小企業到大型企業——都在使用語音AI來安排約會、完成預訂、收集資訊、進行調查。

這些代理不僅節省成本、創造額外收入，更釋放員工，讓他們專注於更有價值、更有趣的工作。

如今，許多公司只提供「語音作為入口」——一兩種通話類型。很快，我們將看到能管理完整工作流程、甚至多模態的助手。這些代理將深度整合進企業系統，處理複雜互動。每個企業都應部署基於語音的AI產品，以優化關鍵流程。

預測而非反應的應用

到2026年，用戶將告別提示詞箱。

下一代AI應用不再顯示提示詞，而是觀察行動並主動建議操作。你的IDE會在你提問前建議重構，你的CRM會自動產生跟進郵件，你的設計工具會在你工作時產生變體。

AI將成為每個工作流程中的隱形支架，由用戶意圖觸發，而非明確指令。

銀行與保險：終於從零重建

許多銀行與保險公司已在傳統系統中整合AI功能，但只有從零重建基礎設施，AI才能真正改變金融服務。

到2026年，不進行現代化的風險將超過失敗的風險。大型金融機構將放棄傳統供應商，轉向原生AI解決方案。

工作流程將變得更簡單。熟悉的分類將融合成更大的平台：KYC、開戶與交易監控合併為一個風險管理平台。贏家將是傳統企業的十倍規模。

未來不是在舊系統上加裝AI，而是從一開始就建立一個全新的、基於AI的操作系統。

AI已滲透99%的企業(遠離矽谷)

到目前為止，AI新創的最大利益只流向了灣區的1%。到2026年，情況將徹底改變。

企業將發現，最大的AI機會在矽谷之外。新創公司將採用前瞻策略，在傳統大產業中尋找隱藏的機會：諮詢、服務、製造。

在這些發展緩慢的產業中，AI提供了巨大的機會。學會向全新企業（greenfield）銷售的初創公司，將以前所未有的速度擴展。Stripe、Deel、Mercury、Ramp都做到了。它們的客戶在成立時甚至還不存在。到2026年，我們將看到這一模式在企業軟體的多個領域重演。

數位團隊協作重塑組織架構

到2026年，企業將從孤立的AI工具轉向多代理系統，像是協調運作的數位團隊。

這些代理將管理複雜且相互依賴的工作流程：規劃、分析、協同執行。企業將重塑工作結構與系統間的資訊流。

《財富》500強企業將深刻體會到這一點。它們擁有最大的孤立數據庫、組織知識與運營複雜性。將這些轉化為共享基礎，讓自主工作者能做出更快決策、更短循環、端到端的流程，無需持續微觀管理。

將出現新角色：AI工作流程設計師、代理監督者、治理負責人。除了記錄系統外，還會有協調層：新層級用於管理多代理互動並確保可靠性。

從「幫助我」到「認識我」

2026年，消費者AI功能的轉變將由提升生產力轉向改善人際連結。

AI不僅幫助工作，更讓你更了解自己、建立更堅固的關係。多模態上下文窗口與較低的推理成本，使得AI產品能從你生活的各個層面學習，而不僅僅是提示詞。

想像一下，展示真實情感時刻的相簿、根據對話對象變化的聊天模式、在壓力下演變的習慣。一旦進入真實市場，這些產品將成為日常生活的一部分。

「認識我」的產品比「幫助我」的產品留存率更高，並通過持續互動變現。問題在於，數據的回報是否值得。很快，我們就會知道答案。

新型模型原始碼與前所未有的企業

到2026年，我們將看到一些企業，若沒有在推理、多模態與計算應用方面的突破，根本無法存在。

改進的推理能力能評估複雜的金融索賠、進行密集的學術調查、解決帳務爭議。多模態模型能從現實世界的影片中提取潛在數據。計算應用則自動化整個產業，這些產業的價值曾受限於桌面軟體、API不足與碎片化流程。

結論：軟體將推動一切向前

軟體已經吞噬了數位世界。現在，它正在重建物理世界。從先進製造系統到可觀測城市，從自主實驗室到重新定義的組織架構。

贏家將是那些明白2026不是在優化舊有，而是從零開始打造新世界的人。