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(yè)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(fā)，提出他們對「下一年商業(yè)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(xiàn)。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(tài)內容創(chuàng)作、多人協(xié)作型 AI，到個性化系統(tǒng)、AI-native 教育與研究形態(tài)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(yè)落地與教育形態(tài)演進相關的觀點，試圖勾勒出 2026 年技術系統(tǒng)可能呈現(xiàn)的整體輪廓。

AI 推動垂直行業(yè)軟件實現(xiàn)了前所未有的增長。醫(yī)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(tǒng)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(yè)特定的界面、數(shù)據(jù)與集成能力，但垂直行業(yè)的工作本質上是多方協(xié)作的。如果智能體要真正代表勞動，它們就必須協(xié)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(guī)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(xié)議的 AI 并不會與 CFO 的模型調整溝通，維護 AI 也不知道現(xiàn)場人員向租戶作出了什么承諾。多人模式通過跨角色協(xié)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(shù)內協(xié)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(tǒng)。由 AI 執(zhí)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(xié)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(xiàn)——協(xié)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(tǒng)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(xiàn)在正在浮現(xiàn)的是更深層的變革：一個能夠實時學習與自我優(yōu)化的學術有機體。

設想這樣一所大學：課程、學業(yè)指導、科研協(xié)作，乃至校園運營，都基于數(shù)據(jù)反饋循環(huán)持續(xù)自適應。課程表自動優(yōu)化，閱讀清單每日更新并隨最新研究重寫，學習路徑根據(jù)學生的節(jié)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(shù)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(yǎng)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(shù)據(jù)、調優(yōu)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(yè)都在為能夠設計、治理并與 AI 系統(tǒng)協(xié)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(yǎng)精通系統(tǒng)編排的畢業(yè)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(yè)內部工作負載的變化：系統(tǒng)正在從「面向人類、低并發(fā)、相對可預測」的訪問模式，轉向「由智能體驅動、遞歸式觸發(fā)、突發(fā)且大規(guī)模」的新型負載。

當今的企業(yè)后端系統(tǒng)是圍繞「人類一次操作—系統(tǒng)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(fā)數(shù)千個子任務、數(shù)據(jù)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(tǒng)數(shù)據(jù)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(fā)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(tǒng)，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(tǒng)低效現(xiàn)象）視為默認狀態(tài)，大幅縮短冷啟動時間，壓縮延遲波動，并將并發(fā)上限提升數(shù)個數(shù)量級。真正的瓶頸轉向了協(xié)調問題——路由、鎖、狀態(tài)管理，以及在大規(guī)模并行執(zhí)行中的策略執(zhí)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(fā)協(xié)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(wěn)定地產出符合預期的內容仍然耗時、反復、甚至難以實現(xiàn)——尤其是當創(chuàng)作者希望擁有接近傳統(tǒng)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(xù)推進情節(jié)，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(xiàn)，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(xiàn)多模態(tài)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(xié)作創(chuàng)作新內容，或對現(xiàn)有場景進行編輯。我們已經看到一些早期產品出現(xiàn)，如 Kling O1 （由快手推出的「大一統(tǒng)」多模態(tài) 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(xiàn)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(xù)創(chuàng)新。

內容創(chuàng)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(chuàng)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(xiàn)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(tǒng)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(guī)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(xù)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(xiàn)的，不再像一個片段，而更像一個「活的環(huán)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(yè)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(yī)療 EHR 中的點擊次數(shù)，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(xiàn)實中這一變化已經出現(xiàn)：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(yī)患對話并完成后續(xù)流程，醫(yī)生幾乎不看屏幕；Cursor 自動完成整個應用開發(fā)，工程師已在規(guī)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(zhàn)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(yī)生滿意度、開發(fā)者效率、金融分析師的身心狀態(tài)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(xù)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(shù)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(jù)文本生成完整的 3D 環(huán)境，用戶可以像在游戲中一樣探索。

隨著創(chuàng)作者采用這些工具，全新的敘事形式將出現(xiàn)，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(chuàng)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(chuàng)作者的邊界，使用戶成為動態(tài)共享現(xiàn)實的共同作者。互聯(lián)的生成式多重宇宙可能出現(xiàn)，不同題材并存，數(shù)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(huán)境。世界模型的崛起，不只是新玩法，而是一種全新的創(chuàng)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(jù)每個學生的節(jié)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(shù)萬美元輔導費用的情況下才可能實現(xiàn)。

在健康領域，AI 正根據(jù)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(chuàng)作者能夠將新聞、節(jié)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(yōu)化，轉而為你優(yōu)化。

隨著模型能力在多模態(tài)上的持續(xù)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(fā)現(xiàn)」的探索。這兩條技術路徑疊加，將催生能夠閉環(huán)完成科學發(fā)現(xiàn)的自主實驗室——從提出假設、設計實驗并執(zhí)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(tǒng)進行操作，因此可以「熄燈」運行的高度智能化的實驗室）實現(xiàn)持續(xù)實驗，在多個領域推動連續(xù)性的科學發(fā)現(xiàn)。

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(fā)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(fā)渠道。多數(shù)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(fā)布、蘋果對 mini-app 的支持、以及 ChatGPT 推出群聊功能，消費級開發(fā)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(xiàn)增長。作為消費產品周期的最后一塊拼圖，這一新的分發(fā)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(fā)紅利。

過去 18 個月里，「AI 語音智能體替企業(yè)處理真實交互」從科幻走向現(xiàn)實。成千上萬家公司從中小企業(yè)到大型企業(yè)，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(yè)節(jié)省成本、創(chuàng)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(tài)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(yè)系統(tǒng)中，并被賦予處理更復雜互動的自由度。隨著底層模型持續(xù)進步——而智能體也已能夠調用工具并跨系統(tǒng)操作——幾乎沒有理由讓任何公司不運行「語音優(yōu)先」的 AI 產品來承接并優(yōu)化關鍵業(yè)務環(huán)節(jié)。

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」?，F(xiàn)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(yè)將進一步從孤立的 AI 工具轉向多智能體系統(tǒng)——這些系統(tǒng)需要像協(xié)同的數(shù)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(guī)劃、分析并執(zhí)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(tǒng)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(shù)據(jù)、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(shù)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(xiàn)——不再依賴持續(xù)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(tài)。新的職能將出現(xiàn)，例如 AI 工作流設計師、智能體監(jiān)督員、治理負責人，用于編排與審計數(shù)字員工的協(xié)同隊伍。在現(xiàn)有系統(tǒng)記錄之上，企業(yè)還需要「協(xié)調系統(tǒng)」：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(tǒng)的崛起，不只是自動化的又一步，它意味著企業(yè)運作方式、決策方式乃至價值創(chuàng)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(tài)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(fā)生變化的日常規(guī)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(xiàn)，愿付費高，但需要優(yōu)化訂閱留存；「看見我」類產品靠持續(xù)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(shù)據(jù)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(shù)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(zhí)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(fā)現(xiàn)，還能自主求解 Putnam 題（或許是世界上最難的大學級數(shù)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(fā)現(xiàn)，就像人在非線性、不被明確問題約束時往往更具創(chuàng)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(chuàng)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(fā)現(xiàn)并利用區(qū)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(shù)據(jù)。但今天的大多數(shù)數(shù)據(jù)管道——模型輸入與輸出的數(shù)據(jù)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(yī)療等行業(yè)與用戶要求企業(yè)必須保護敏感數(shù)據(jù)隱私；這也正在成為希望代幣化現(xiàn)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(guī)、自主且全球互操作的創(chuàng)新？路徑很多，但我想聚焦在數(shù)據(jù)訪問控制上：誰控制敏感數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)如何流動？誰（或什么）可以訪問它？

缺乏數(shù)據(jù)訪問控制時，任何希望保密數(shù)據(jù)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(tǒng)金融機構等充分釋放鏈上數(shù)據(jù)管理的特性與收益。并且當智能體系統(tǒng)開始自主瀏覽、交易與決策時，跨行業(yè)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(shù)據(jù)訪問規(guī)則；客戶端加密；以及去中心化密鑰管理，來強制規(guī)定誰能解密什么、在何種條件下、持續(xù)多久……并且全部在鏈上執(zhí)行。結合可驗證數(shù)據(jù)系統(tǒng)后，「秘密」將從互聯(lián)網的「事后隱私補丁」，轉變?yōu)榛A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(chuàng)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(xiàn)有企業(yè)并沒有袖手旁觀;它們也在積極采用 A 技術。那么，初創(chuàng)公司該如何取勝呢?

初創(chuàng)公司要想在分銷渠道上超越老牌企業(yè)，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(yè)。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(fā)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(guī)模的企業(yè)提供接受網上付款的軟件和 API）、Deel（全球薪資與合規(guī)平臺，幫助企業(yè)雇傭和管理世界各地的團隊成員）、Mercury（為初創(chuàng)企業(yè)提供數(shù)字銀行和金融服務）、Ramp（企業(yè)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(chuàng)業(yè)的初創(chuàng)公司在眾多企業(yè)軟件領域實現(xiàn)規(guī)模化發(fā)展。他們只需要打造更好的產品，并全力以赴地開發(fā)那些尚未被現(xiàn)有廠商束縛的新客戶。

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