人工智能不仅仅是自动化：它正在重新定义整个2026年的经济

软件已经征服了数字世界。现在，真正的革命即将到来：它将引领实体世界进入一个全新的时代。机器正在学会自主观察、思考和行动，从工厂到城市都在发生变革。

重新想象的产业：能源、制造业及更多

美国正在从零开始重建其工业基础。有趣的是，这一次他们不是在现代化过去：而是在核心引入人工智能。

今天的机器不仅制造产品；还设计更清洁的反应堆，优化矿物提取，协调自主设备的蜂群，其精度远超人类操作员。由AI驱动的先进制造系统正在革新能源生产、资源开采以及材料转化为最终商品的方式。

美国工厂正在重生。这一次，它们的运营中嵌入了软件和自动化。企业采用上世纪亨利·福特的技术——从一开始就考虑规模和可重复性——但结合了最新的AI进展。结果是：核反应堆的批量生产、快速建房、以惊人速度建立的数据中心。

正如埃隆·马斯克所说：“工厂即产品”。如今，这句话终于成为现实。

从数字世界到实体世界

多年来，我们一直热衷于通过日志和指标观察数字系统。现在，这一逻辑正向实体世界扩展。

美国城市部署了数十亿个连接的摄像头和传感器。实体可观察性——实时了解城市、电网和关键基础设施的运行状况——不再是科幻。这是紧迫且可行的。

这波浪潮的赢家将是那些建立可靠框架，保护隐私、实现互操作性、增强社会透明度而不牺牲自由的企业。这些系统将实现火灾预警、施工事故预防、城市物流前所未有的高效协调。

工业电子：原子与比特的交汇点

下一次工业革命不仅发生在工厂内，也发生在推动它们的机器中。

工业电子堆栈是电动车、无人机、数据中心和现代制造背后的集成技术。它连接精炼的矿物组成部件、储存在电池中的能量、由电子设备控制的电力，以及由高精度电机实现的运动。一切由软件协调。

问题在于：从提炼关键材料到制造先进芯片，西方正逐渐失去构建这一堆栈的能力。如果美国想在下一工业时代中领先，就必须制造支撑它的硬件。掌握这一架构的国家，将在未来几十年定义工业和军事技术的走向。

数据：2026年的新石油

2025年，大家都在谈计算能力的短缺和数据中心的建设。到2026年，话题将变成：优质数据的稀缺。

关键行业——制造、建筑、采矿——产生大量潜在但未结构化的数据。每一辆卡车的出发、每一块表的读数、每一次维护任务、每一道生产操作，都是训练AI模型的素材。

像Scale和AI实验室这样的公司不断寻找这些“汗水工厂数据”，支付高价。拥有现有实体基础设施的工业企业将发现自己拥有意想不到的比较优势：几乎无需边际成本就能捕获这些数据，训练自己的模型，或将其授权给第三方。

同时，无人实验室正加速科学发现。多模态模型的增强和先进机器人技术的结合，使团队能够完成完整的研究循环：假设提出、实验设计、结果分析、自动迭代。持续不断的实验，无需持续的人类监督。

AI强化商业模型

最好的AI创业公司不仅仅是自动化任务。它们放大客户的经济价值。

在成功付费的法律服务中，律所只有赢得案件才赚钱。像Eve这样的公司利用自身数据预测成功概率，帮助律所更好地选择客户、提供服务。AI不是降低成本，而是创造更多收入。

到2026年，这一逻辑将扩展到所有行业。AI系统将深度契合客户激励，创造出传统软件无法比拟的复合优势。

解放的分发：ChatGPT作为AI应用商店

新技术需要三样东西才能爆发：新技术、新消费者行为和新分发渠道。

多年来，AI满足了前两点。原生分发渠道尚未出现。现在，它来了。借助OpenAI Apps SDK、苹果对迷你应用的支持，以及ChatGPT中的群聊，开发者可以直接接触到9亿用户。这是最后缺失的环节。预计到2026年，将迎来由AI驱动的消费产品爆炸式增长。忽视它，将面临风险。

语音代理：从科幻到企业现实

在18个月内，AI代理从理论走向实际运营。数千家公司——从中小企业到大型企业——使用语音AI安排预约、完成预订、收集信息、进行调查。

这些代理不仅节省成本、带来额外收入，还释放员工，让他们专注于更有价值、更有趣的工作。

如今，许多公司只提供“语音作为入口”——一种或少数几种通话类型。很快，我们将看到管理完整工作流程、可能是多模态的助手。代理将深度集成到企业系统中，处理复杂交互。每个企业都应部署基于语音的AI产品，以优化关键业务流程。

预见而非响应的应用

到2026年，用户将告别提示框。

下一代AI应用不再显示提示，而是观察行为，主动建议操作。你的IDE会在你提问前建议重构，你的CRM会自动生成跟进邮件，你的设计工具会在你工作时创建变体。

AI将成为每个工作流程中的隐形支架，由用户意图激活，而非明确指令。

银行业与保险：从零开始的重建

许多银行和保险公司在传统系统中集成了AI功能。但只有从零重建基础设施，AI才能真正改变金融服务。

到2026年，不现代化的风险将超过失败的风险。大型金融机构将放弃传统供应商，转向原生AI解决方案。

工作流程将变得更简洁。我们熟知的分类将融合成更大的平台：KYC、开户和交易监控合并为一体的风险平台。赢家将是传统企业的十倍规模。

未来不是在旧系统上加AI，而是从一开始构建全新的操作系统，基于AI。

AI已覆盖99%的(硅谷以外企业)

到目前为止，AI创业公司的大部分收益都流向了湾区的1%。到2026年，这将发生根本性变化。

企业将发现，最大的AI机会在硅谷之外。创业公司将利用前瞻性策略，在传统大行业中寻找隐藏的机会：咨询、服务、制造。

在这些发展缓慢的行业中，AI提供了巨大机遇。那些学会向全新企业——全新市场——销售的创业公司，将迎来前所未有的扩张。Stripe、Deel、Mercury、Ramp就是例子。它们的客户在公司成立时甚至还不存在。到2026年，这一模式将在企业软件的多个领域重演。

数字团队协作重塑组织结构

到2026年，企业将从孤立的AI工具转向多智能体系统，像协调的数字团队一样运作。

这些代理将管理复杂且相互依赖的工作流程：规划、分析、协作执行。企业将重新设计工作结构，以及系统间的上下文流动。

财富500强企业将深刻感受到这一变革。它们拥有最大的孤岛数据、制度知识和操作复杂性。将这些转化为共享基础，将释放自主决策，加快周期，推动端到端流程，无需持续微观管理。

新角色将出现：AI工作流设计师、代理监督员、治理负责人。除了记录系统外，还会出现协调层，用于管理多智能体交互，确保可靠性。

从“帮我”到“了解我”

2026年，消费级AI功能将发生变化：从提升生产力转向改善人际连接。

AI不仅会帮你完成工作，还会让你更了解自己，建立更稳固的关系。借助多模态上下文窗口和更低的推理成本，AI产品将从你生活的各个方面学习，而不仅仅是提示。

想象一下，展示真实情感瞬间的相册、根据对话对象变化的聊天模式、在压力下演变的习惯。一旦推向市场，这些产品将成为日常生活的一部分。

“了解我”类产品的用户粘性优于“帮我”类。它们通过持续互动实现变现。问题是，数据的回报是否值得。很快，我们就会知道。

模型的全新原始要素，前所未有的企业

到2026年，将出现一些企业，这些企业在没有推理、多模态和计算应用的进步之前根本无法存在。

增强推理能力可以评估复杂的财务索赔、进行密集的学术调查、解决账单争议。多模态模型能从实体世界的视频中提取潜在数据。计算应用自动化了整个行业，其价值曾受限于桌面软件、API不足和碎片化流程。

结论：软件将推动一切向前发展

软件已经吞噬了数字世界。现在，它正在重塑实体世界。从先进制造系统到可观察的城市，从自主实验室到重新定义的组织结构。

赢家将是那些明白2026年不是优化旧有，而是从零开始构建新事物的人。