将定义2026年的技术趋势：多角度的全面展望

科技投资者应通过研究行业的各个方面来预见未来。在本分析中，我们汇集了关于人工智能、数据基础设施和新型数字互动方式如何在2026年转变商业格局的关键观点。

数据的混乱：从问题到机遇

多模态导航

组织被海量信息淹没：PDF、视频、电子邮件、截图和分散的记录。真正的瓶颈不在于数据处理能力，而在于其周围的熵。80%的企业知识存储在非结构化数据中，其新鲜度和真实性不断下降。

RAG系统失败，代理人犯下微妙但代价高昂的错误，关键流程仍需人工检查。人工智能的投机性功能有望解决这些问题，但前提是需要干净的数据作为基础。

那些能够构建平台，从文档、图像和视频中提取结构、解决冲突、修复管道并保持可恢复性的初创企业，将主导企业知识管理。应用场景无处不在：合同分析、入职流程、索赔、合规、工程搜索以及所有依赖可靠上下文的代理流程。

网络安全再振兴

在过去十年，网络安全行业面临一大悖论：尽管职位空缺从2013年的不到100万增长到2021年的300万，问题不在于人才短缺，而在于繁琐的工作。团队购买了能检测一切的工具，导致警报量激增，没人能高效审查。

到2026年，人工智能将打破这一恶性循环，通过自动化重复任务。当手工工作减少，安全专业人员终于可以专注于真正重要的事情：追踪真实威胁、设计新系统和修补漏洞。

原生基础设施：面向代理的架构

2026年最深刻的架构变革将是认识到传统企业后端已不适应自主代理。现有系统设计为一对一关系：一个用户触发一个操作，系统响应。

代理的工作方式截然不同。一个代理目标可以在毫秒内触发5000个子任务、数据库查询和API调用。对于传统数据库，这类似于DDoS攻击。瓶颈不在计算能力，而在协调：路由、阻塞、状态管理和策略执行。

“执行洪流”已成为默认状态。冷启动时间必须大幅缩短，延迟变异几乎消失，最大并发限制成倍增长。只有能应对这种规模混乱的平台才能胜出。

创意进入多模态时代

我们已有基础：语音、音乐、图像和视频生成。但获得复杂结果仍然缓慢且令人沮丧。为何不让模型用30秒的视频作为输入，继续生成场景中的角色，或从不同角度观看同一视频？

2026年将是真正多模态解锁之年。你可以向模型提供任何类型的参考内容，它将用来创建新内容或编辑场景。(Kling O1、Runway Aleph)等早期产品已展现出方向，但仍有许多领域待开拓。

内容创作是人工智能最强大的应用场景之一。预计会出现大量面向各种场景的产品：从表情包到好莱坞大片。细节控制和视觉连贯性将成为差异化竞争的关键。

视频不再是被动内容

到2026年，视频将不再是你观看的内容，而是你真正身临其境的空间。模型最终会理解时间，记住已展示的内容，响应你的动作，并保持可靠的连贯性。

它们不再只生成片段，而是维持角色、物体和物理的环境，足以让动作产生后果。机器人练习任务、游戏演变、设计师原型、代理在实践中学习。

你将首次感受到自己身处于你生成的视频中。视频变成了一个有生命的媒介，而非静态片段。

记录系统逐渐失去相关性

到2026年，企业软件的真正颠覆将是“记录系统”作为价值中心的逐步消亡。人工智能可以直接读取、写入和推理操作数据，将ITSM和CRM从被动数据库转变为自主工作流引擎。

传统系统将变为通用的持久层。界面将演变为动态的代理层。战略优势将归属于那些控制员工日常使用的代理执行环境的企业。

垂直智能：从搜索到协作

垂直软件带来了前所未有的增长。医疗、法律和房地产企业的年度经常性收入（ARR）都达到了(以上。首先是信息检索：搜索、提取、总结。2025年引入了推理：Hebbia分析财务报表，Basis调和电子表格。

2026年将实现真正的多用户协作。垂直工作本质上是协作的：买卖双方、租户与供应商、顾问与承包商。每一方都需要不同的权限和合规流程，只有垂直软件能理解。

目前，各方都在独立使用AI，导致不同步。当多代理协作的价值扩大时，切换成本也会增加。我们将看到前所未有的网络效应：协作层将成为防御的护城河。

以代理为设计对象，而非人类

到2026年，人们将通过代理与网络互动。为人类优化的界面将不再适合机器的使用。多年来，我们优化Google排名、亚马逊展示、TL;DR摘要。

但代理可以毫不费力地阅读第5页。人类从未看到的内容，它们会完全处理。这一变化将彻底改变设计思路：从视觉界面转向机器可读性。

工程师不再只看Grafana仪表盘；AI的SRE会解读遥测数据，并在Slack发布分析。销售团队不再在CRM中搜索；AI会自动提取模式。我们不再为人类设计，而是为机器设计。

屏幕时间指标的终结

15年来，屏幕时间一直是最重要的指标。Netflix的流媒体、电子病历的点击、ChatGPT的使用时间：都是关键KPI。但基于结果的定价模型正在改变这一切。

你可以在ChatGPT中运行Deep Research，获得巨大价值而无需看屏幕。Abridge神奇地捕捉医疗对话，自动跟进医生看不到的内容。Cursor开发端到端应用，工程师规划下一功能。

人工智能的普及将提升医疗满意度、开发者效率和分析师福祉。那些能清晰表达ROI的企业将占据优势。用户付费模式需要更复杂的ROI衡量：仅仅屏幕时间已不再足够。

健康活跃月用户

传统医疗系统主要服务慢性病患者、危重患者和少有就诊的年轻健康人群。出现了一个新群体：“健康活跃月用户”——希望定期监测健康但未生病的人。

他们可能是最大的消费者群体。以治疗为中心的报销体系不奖励预防。但随着AI降低成本和新型预防导向的保险产品出现，企业将开始大量服务这一群体。

他们是由数据驱动、专注预防的积极用户。现代数据堆栈必须为此演进。

原生AI数据堆栈

数据生态系统已显著成熟，但仍处于真正原生AI架构的早期阶段。整合持续推进：)Fivetran/dbt、Databricks崛起(。现在，数据与AI基础设施变得密不可分。

关键方向：向高性能向量数据库和结构化数据的流动，AI代理解决“上下文问题”，实现持续访问企业数据，BI工具和电子表格随着数据流自动化而转变。

虚拟世界与生成叙事

到2026年，AI驱动的世界模型将彻底改变叙事方式。Marble和Genie 3等技术可以根据文本生成完整的3D环境，像视频游戏一样可探索。这些将成为“生成式我的世界”，玩家共同创造不断演变的宇宙。

创作者将通过创建资产、引导新手、开发工具获得收入。超越娱乐，这些世界将成为丰富的模拟环境，用于训练AI代理和机器人。世界模型的崛起标志着新型游戏、创意媒介和经济前沿的出现。

激进个性化：2026年的“第一年”

2026年，产品将从批量生产转向完全定制。在教育方面，像Alphaschool这样的AI导师会根据每个学生的节奏和兴趣进行调整。在健康方面，AI会设计个性化的补充、锻炼和饮食方案。媒体方面，创作者会重新定制新闻和故事，形成完全个性化的内容流。

过去的巨头通过找到“平均消费者”赢得市场。未来的企业将通过找到“个体”中的“平均”来取胜。到2026年，世界不再为所有人优化，而是开始为你优化。

迈向原生AI大学

预计到2026年，将出现首个从零开始构建的AI系统大学。高校已将AI应用于评分和辅导，但更深层次的变革正在出现：一个自我优化的适应性学术体系。

想象一下：课程、咨询、研究合作和建筑管理不断自我调整。课程表自动优化。每晚根据新研究重写阅读清单。学习路径实时调整。

教师将成为学习的架构师，负责数据管理和教导学生如何质疑机器。抄袭检测工具将让位于AI意识评估：评分不再取决于是否使用AI，而在于如何使用。

这所大学将成为人才的孵化器，培养在快速变化的劳动力市场中协调AI系统的专家。它将成为新经济的培训基础。