A16z 認為四大趨勢將塑造2026年的科技

頂尖的矽谷投資者剛剛公布了即將到來的重大變革年度報告。與過去幾年不同，2026年將是AI從「工具」轉變為「生動系統」的時刻——一個功能完整的環境，智能代理與人類並行運作。

報告顯示出結構性變革：技術不再僅改善各個單獨層面，而是將重塑整個基礎設施、工作流程以及用戶與系統的互動方式。

基礎設施：從雜亂數據到自動化流程

企業面臨的最大挑戰不再是缺乏工具，而是數據。每家公司都充滿了PDF文件、截圖、影片、日誌和電子郵件——這些「半結構化」資訊，難以組織，但卻蘊藏著80%的實質商業知識。

這個問題導致「數據熵」現象——數據的真實性、結構性與新穎性持續下降。當AI模型越來越智能，但接收到的數據卻越來越髒，RAG系統開始「幻覺」，智能代理犯下微妙錯誤，而驗證仍需人工手動檢查。

到2026年，平台型新創公司若能從各類資料中提取結構、調和數據衝突、維持資訊完整性並確保可追溯性，將佔據優勢。這適用於合約分析、客戶入職、理賠處理或任何依賴可信語境的AI流程。

安全能力：AI將解放安全團隊

過去十年，安全主管(CISO)最迫切的問題是人力短缺。網絡安全專家需求已成長三倍，從2013年的不足100萬人增至2021年的300萬。

根源在於安全團隊：他們購買「無差別」的偵測工具，導致必須「檢查一切」——形成惡性循環。每天被大量假警報淹沒，無法抽身優化流程。

到2026年，AI將通過自動化重複與繁瑣任務打破這個循環。大約一半的安全工作都能由機器處理，釋放人力專注於真正重要的事：追蹤攻擊者、設計防禦系統與修補漏洞。

「代理原生」基礎設施：為速度重塑設計

來自系統架構內部的更大震盪正逐步逼近。現有企業後端設計用於「人類速度、低並行、可預測」的數據流：用戶操作觸發系統反應。

但當AI代理嘗試達成目標時，可能會遞歸產生5,000個子任務，查詢資料庫、呼叫內部API——全部在幾毫秒內完成。對傳統系統而言，這更像是DDoS攻擊而非合法請求。

為了建立2026年智能代理負載的系統，必須重塑控制層。新系統不再只追求高處理能力，而是優化協調：路由請求、存取控制、狀態管理與大規模並行政策執行。

內容創作：多模態成為現實

我們已擁有各自獨立的基本工具：生成聲音、作曲、產生圖像、影片。但創作長內容，幾乎像導演般掌控，仍非常繁瑣與複雜。

2026年，這些工具將融合：用戶可以給模型一段30秒影片，提供參考圖像與聲音，模型便能創造新角色並在同一場景中持續拍攝。用戶還能要求模型「從新角度」拍攝，或與參考影片同步動作。

像Kling O1與Runway Aleph的產品已展現初步潛力，但這只是開始。模型層與應用層都需革新。從搞笑迷因到好萊塢導演的創作者，都將擁有符合需求的專屬工具。

數據與AI：深度融合

「現代數據堆疊」正明顯融合：資料公司從模組化服務提供商(收集、轉換、計算)逐漸轉向整合平台。Fivetran與dbt合併，Databricks擴展——這些都是明顯的跡象。

然而，真正的AI原生數據架構仍處於萌芽階段。主要發展方向包括：

向量數據與語境管理：數據將流入高效能向量資料庫，超越傳統結構存儲。AI代理將持續存取語義正確的數據與商業定義，讓「與數據對話」的應用在多系統間保持一致理解。

流程自動化：隨著數據流越來越智能化，傳統BI工具與試算表將演進為服務智能代理，不再僅服務人類。

互動影片：進入內部

2026年，影片將迎來重大轉變。影片不再是被動觀看的內容，而是一個可以「走入」並互動的空間。

最終，影片模型將能理解時間、記憶已發生的事件、對用戶行動做出反應，同時保持幾乎與現實世界一致的連貫性——不再只是短暫的零散片段。

這些系統將持續維持角色、物體與物理規則的長期存在。行動將產生真正的後果，因果關係自然展開。這使得影片從傳媒媒介轉變為一個可構建的空間：

• 機器人可在此環境中訓練
• 遊戲機制可進化
• 設計師可測試原型
• 智能代理可透過「工作」學習

人類首次能在自己創造的影片中「居住」——一個「生動環境」，而非僅是靜態畫面集。

企業軟體：記錄系統的衰退

2026年，企業軟體的真正革命來自一個核心轉變：中心地位的記錄系統(ERP、CRM、ITSM)將逐漸衰退。

AI正縮短「意圖」與「執行」之間的距離：模型能直接讀取、寫入並推理企業運營數據。這些系統不再只是被動資料庫，而成為自主工作流程的引擎。

隨著推理模型與智能代理的進步，這些系統能預測、協調並從頭到尾執行流程。界面將轉變為動態代理層，傳統記錄系統則退居為「經濟實惠的存儲」(cold storage)。策略控制權將歸屬於掌握智能執行環境的人。

行業專用軟體：多玩家時代

垂直SaaS(正快速崛起。醫療、法律、房地產公司在短時間內突破1億美元ARR，金融與會計也緊追不捨。

2025年將是「收集與推理」的時代：搜尋、提取、摘要數據。Hebbia、Basis、EliseAI等公司已展現此能力。

到2026年，將解鎖「多玩家」模式。行業專用工作本質上是多方合作：買方、賣方、租戶、顧問、供應商——每方擁有不同權限、流程與合規要求。

目前，各方AI獨立運作，造成溝通點混亂。多玩家AI將打破這一局面：

• 自動協調各方
• 持續維持語境
• 同步變更
• 自動路由專家
• 讓合作方在範圍內談判，標記不對稱點供人類審核

隨著「多代理+多人」合作的交易升級，轉換成本將大幅提升——這個合作網絡將成為長久缺少的「協作層」，推動行業軟體的進一步發展。

內容不再為人類所用

到2026年，內容優化的方式將徹底改變。我們曾為「預測人類行為」而優化：Google排名、Amazon第一商品、5W+1H的文章與吸睛開頭。

但智能代理不會忽略第5頁的深刻洞見。他們會閱讀所有內容、摘要所有資訊，並提供所需。

過去為人眼設計的應用將轉變。工程師不再盯著Grafana看——AI SRE將自動分析遙測數據並在Slack傳送洞察。銷售團隊不再手動翻查CRM——代理將自動整合模型與洞察。

新的優化不再是視覺層級，而是機器的讀取能力。這將徹底改變內容創作與整個工具生態。

「螢幕時間」將消失

過去15年，「螢幕時間」)screen time(一直是產品價值的黃金標準：看Netflix的時間、醫療系統中的點擊數、用戶停留時間。

但在「結果付費」)outcome-based pricing(時代即將來臨，螢幕時間將被徹底淘汰。

已出現的跡象包括：

• ChatGPT DeepResearch幾乎不需螢幕時間，卻帶來巨大價值
• Abridge自動記錄醫患對話，醫生幾乎不用看螢幕
• Cursor完成開發項目，工程師規劃下一階段
• Hebbia自動產生企劃書，投資銀行分析師終於可以休息

新挑戰：企業必須找到更複雜的ROI衡量方式——醫生滿意度、工程師產能、分析師福祉——這些都隨著AI提升而同步增加。能講出最清楚ROI故事的公司，將持續勝出。

醫療：’健康月活用戶’成焦點

2026年，一群新的醫療用戶將登上舞台：「健康月活用戶」)每月活躍但無疾病的健康人士(。

傳統醫療主要服務三類人群：

• Sick MAUs：有周期性需求，成本高
• Sick DAUs：長期專科照護患者
• Healthy YAUs：幾乎不就醫

任何時候，Healthy YAUs都可能變成Sick MAUs，而預防性照護本應能延緩這一轉變。但由於現行保險偏向「治療」，主動檢查幾乎不被支付。

Healthy MAUs的出現將改變這一結構。他們不患病，但願意定期追蹤健康——一個巨大的潛在市場。

隨著AI降低醫療成本，預防性產品將出現，用戶願意付費訂閱服務，「健康月活用戶」將成為新一代健康科技最具潛力的客群。

遊戲與互動世界：新世代的創世世界

2026年，AI世界模型將徹底改變敘事方式。像Marble )World Labs(與Genie 3 )DeepMind(能從文字生成完整3D世界，讓用戶像玩遊戲一樣探索。

當創作者運用這些工具，將出現全新敘事形式——甚至可能誕生「Minecraft創世版」，玩家共同創造龐大宇宙、進化演變。

這些世界將模糊玩家與創作者的界線，形成共享的動態現實。奇幻、恐怖、冒險等類型可同時存在；數字經濟將蓬勃發展，創作者靠資產、引導玩家、開發工具賺錢。

這些創世世界也是訓練AI代理、機器人甚至潛在AGI的實驗場。

個人化：2026年的「我」

2026年將是「我的年」：產品不再為「普通用戶」大規模生產，而是為「你」量身打造。

在教育方面，AI導師會根據每個學生的節奏與偏好調整。在健康方面，AI會個性化補充品、訓練計畫與飲食方案。在媒體方面，AI會根據你的口味實時混剪內容。

上一個世紀，巨頭靠找出「平均用戶」贏得市場；未來一世紀，則靠找到「用戶中的個人」。

教育：AI原生大學

2026年，我們將見證第一所AI原生大學——一個從零構建、圍繞智能系統的教育機構。

傳統大學已用AI進行評分、指導與排課，但現在出現更深層的變革：一個「適應性學術體系」能實時學習與自我優化。

想像這樣的大學：課程、指導、研究合作、校園運營都根據實時反饋調整；課表自動優化；動態更新的閱讀清單隨著最新研究而變；每位學生的學習路徑也會隨時間調整。

已有先例：亞利桑那州立大學與OpenAI合作開發AI專案；紐約州立大學將AI融入通識教育。

在AI原生大學中：

• 教授成為「學習系統架構師」：設計數據、微調模型、教學生如何評估機器推理
• 評估方式轉向「AI認知評估」：不問學生是否用AI，而是用AI的方式
• 當各行各業都需懂得與智能系統合作的人才，這所大學將成為新經濟的人力引擎

結論：2026年的轉型之年

總結來說，2026年不僅是「進步」的一年，更是結構性轉變的年份。數據將透過更深的「熵變公式」得到更佳管理，基礎設施將為代理重塑，內容將為機器而非人眼創造，教育將因應個人而調整。

AI不再是人類的工具——它將成為一個讓人們生活、工作與創造的環境。