軟體革命邂逅現實世界：a16z對2026年的願景

從理論到實踐：程式碼如何改變產業與經濟

軟體已經徹底改變了我們的思考與溝通方式。到2026年，真正的戰場將轉向實體世界。隨著人工智慧在數位流程中的持續普及，最根本的變革將在程式碼開始真正控制工廠、能源基礎設施、港口與物流系統時發生。這不再是理論上的自動化，而是具體的轉型，將重新塑造全球經濟平衡。

美國以AI為核心重建產業基礎

美國不僅在現有工業設施上進行現代化。正崛起一批新型企業，假設模擬、自動設計與AI驅動的操作已成為標準，而非例外。這些企業在看似穩固的傳統產業中找到巨大機會：先進能源系統、重型機器人製造、新一代礦業、用於生產前驅化學品的生物與酶學流程。

AI的應用已不限於實驗室。它能設計更乾淨、更高效的反應器，優化關鍵礦物的提取，創造更佳的酶，並以傳統操作人員難以達到的精確度協調自動機器群。這種認知能力與物理控制的結合，正創造前所未有的競爭優勢。

在工廠之外，同樣的邏輯也適用於曾經難以全面監控的關鍵系統。自主感測器、無人機與現代AI模型現在可以持續追蹤港口、鐵路、電線、油管、資料中心與軍事基礎設施。現實世界產生大量複雜且常非結構化的數據——每輛卡車的動作、每個電表讀數、每個生產週期，都是訓練越來越強大模型的原料。

美國工廠以新DNA重啟

美國早期的經濟循環建立在堅實的工業力量上。這股力量在過去幾十年大多已被淘汰，但如今機器重新啟動，且有一個根本不同的特點：由軟體與AI控制。面對能源、礦業、建設與製造等領域的挑戰，這些企業正採用結合Henry Ford的生產線效率與當代AI進步的思維。

這種混合策略能：

• 更快速應對繁複的法規與許可流程
• 在設計階段就整合生產可行性，加快週期
• 以毫米級精度協調全國範圍內的專案
• 實施自主系統來完成困難或危險的任務

到2026年，我們預期將看到核反應爐的量產、快速建造滿足國內需求的住宅、快速部署資料中心，以及美國產業力量的復興。核心理念很簡單：「工廠即產品。」

物理可觀測性：當現實世界變得像程式碼一樣透明

過去十年，軟體的可觀測性改變了我們監控數位系統的方式——每個日誌、指標與追蹤都讓看不見的變得可見。如今，這場革命即將擴展到實體世界。透過超過十億台連網攝像頭與感測器，主要城市的狀態、電網與關鍵基礎設施的實況變得既迫切又技術上可行。

這一層新的感知能力，將對機器人與自動化技術產生深遠影響。當機器擁有一份共享的、像程式碼一樣的實體世界地圖，它們將能以今日難以想像的流暢度協調與運作。

然而，能偵測森林火災或預防工地事故的工具，也可能造成反烏托邦的場景。這波浪潮的真正贏家，將是那些贏得公眾信任、建立保護隱私、具備互通性、原生支援AI，並在不損害公民自由的前提下保持透明的系統。

電子產業堆疊：當軟體真正控制原子

下一次工業革命，不僅在工廠內發生，更在機器本身。電氣化、創新材料與AI的進步融合，使軟體能控制運動、生產與物理轉換。

電子產業堆疊代表了驅動電動車、無人機、資料中心與現代製造的整合技術。它連結移動世界的原子與控制它的比特：從精煉的礦物元件、儲存在電池中的能源、由電子裝置控制的電力，到由精密馬達驅動的運動，一切由軟體協調。這是推動實體自動化的無形基礎設施。

然而，從關鍵材料的提煉到先進晶片的生產，這個堆疊的建構能力正逐漸在全球範圍內削弱。若美國想領先下一個工業時代，必須生產支撐它的硬體。掌握電子產業堆疊的國家，將決定未來工業與軍事科技的走向。

自動化實驗室加速科學發現

隨著多模態模型的進步與機器人能力的持續提升，研究團隊正逐步完成自主科學探索的循環。新一代實驗室能從假設到設計、執行實驗，再到推理、結果分析與未來研究方向，全部無需持續人為干預。

這些團隊必須是跨領域的，融合AI、機器人、物理與生命科學、製造與運營專長。這種方法，能在無人環境中持續進行實驗與發現，極大加速創新週期。

資料之旅：關鍵產業的新前沿

2025年，資源限制與資料中心建設，曾是AI討論的焦點。到2026年，焦點將轉向另一個挑戰：資料資源的限制，以及我們的關鍵產業如何成為取之不盡的資訊源。

傳統產業仍是潛在大量非結構化資料的寶庫。每輛卡車的行駛、每個電表讀數、每次維修、每個生產週期、每次組裝、每次測試，都是訓練高階模型的原料。然而，資料收集、標註與模型訓練這些詞彙，尚未成為產業標準語。

這些資料的需求已經無限。專業公司與AI研究實驗室願意支付高價，取得來自「汗水工廠」的流程資料。擁有現有實體基礎設施的企業，具有天然競爭優勢：能以幾乎零邊際成本捕捉大量資料，並用來訓練專屬模型或授權他人使用。很快，專注於資料協調的新創公司將出現：用於資料收集、標註與授權的軟體工具、感測器硬體與SDK、強化學習環境與訓練管道。

AI強化商業模型，而非僅降低成本

最先進的AI新創，不僅在自動化重複性任務，更在放大客戶的經濟價值。以分潤為基礎的法律事務所，只有贏了官司才賺錢。創新公司利用專屬資料預測成功率，協助律所篩選最佳案件、服務更多客戶、提升勝率。

AI不僅降低營運成本，更在創造更多營收。到2026年，這個邏輯將擴展到所有產業，因為AI系統將更深層次貼合客戶的經濟激勵，帶來傳統軟體無法達成的複合優勢。

ChatGPT成為AI應用商店：新時代的分發模式

消費者成功的循環，需三個元素：新技術、新用戶行為與新分發渠道。直到近期，AI浪潮滿足前兩者，但缺乏原生的分發渠道。大多數產品透過社群媒體或口耳相傳成長。

隨著OpenAI Apps SDK的推出、Apple對迷你應用的支援，以及ChatGPT的群組聊天功能，局勢徹底改變。消費者開發者現在能直接接觸到9億用戶，並利用新型迷你應用網絡成長。這個消費品生命週期的最後一環，有望在2026年引領一場十年的科技淘金熱。忽視這個範式轉變，風險將相當高。

語音代理進入企業領域

過去18個月，AI代理管理企業實際互動的想像，已從科幻變為日常運作。數千家企業——從中小企業到大型企業——已在使用語音AI安排會議、預訂、調查與收集客戶資訊。這些代理不僅降低成本、創造額外營收，也讓員工能專注於更有價值與趣味的任務。

由於行業仍處於早期階段，許多公司仍停留在「語音作為入口」的階段，提供一兩種互動作為唯一方案。到2026年，我們預期語音助理將擴展到管理完整工作流程，甚至多模態，甚至完整客戶關係循環。

隨著底層模型持續進步——現有代理已能呼叫工具、跨系統操作——每家公司都應部署語音驅動的AI產品，以優化關鍵流程。

主動式應用取代提示（Prompt）

到2026年，主流用戶將告別文字提示框。下一代AI應用將完全沒有搜尋介面——它們會觀察你的行為，並主動提供建議，無需你發出指令。

你的IDE會在你提問前建議重構。你的CRM會在通話後自動產生跟進郵件。你的設計工具會在你工作時提供替代方案。聊天介面將成為邊緣支援工具。AI將成為每個工作流程的隱形支架，根據用戶意圖啟動，而非由明確指令觸發。

銀行與保險公司終於迎來現代化

許多金融機構已在傳統系統中整合AI功能，如文件導入與語音代理，但這並非真正轉型。唯有重建底層基礎架構，才能真正改變金融服務。

到2026年，不轉型的競爭風險將超越失敗的風險。大型金融機構將放棄傳統供應商，轉向更嶄新、原生的AI平台。這些公司將突破舊有分類限制，成為能集中、標準化與豐富資料的平臺。

預期成果包括：

• 工作流程大幅簡化，不再需要在系統間切換。想像同時管理數百個待辦事項，讓代理完成繁瑣部分。
• 既有分類將合併成更大範疇。KYC、開戶與交易監控，或可整合成一個風險平台。
• 這些新範疇的贏家，規模將是傳統公司的10倍：範圍更大，軟體市場正吞噬勞動力。

金融服務的未來，不是將AI套用在舊系統，而是打造一個原生的AI作業系統。

AI滲透企業：策略遠見讓99%企業受益

AI是我們生活中最令人振奮的技術突破，但到目前為止，創業公司大多的利益都集中在1%的矽谷企業——要嘛身在灣區，要嘛與其龐大影響圈有關。

到2026年，情況將徹底改變。創業公司會意識到，絕大多數AI機會都在矽谷之外。將出現新企業，運用長遠策略，挖掘傳統產業中的隱藏機會。在諮詢、系統整合、實施公司與製造等較慢移動的產業中，AI仍有大量未被開發的潛力。

Stripe、Deel、Mercury、Ramp等公司，從一開始就專注服務新創企業——完全新成立、尚未受傳統供應商限制的公司。到2026年，我們將看到由零開始的創業公司，在企業軟體多個領域快速擴展，只需打造更佳產品，專注於尚未被現有供應商束縛的客戶。

多代理系統改變財富500強企業的架構

到2026年，企業將從孤立的AI工具，轉變為協作的多代理系統，像是數位團隊。隨著代理開始管理複雜且相互依賴的流程——規劃、分析與協同執行——企業必須徹底重塑工作架構，並調整系統間的資訊流。

財富500強企業將感受到這一轉變的深遠影響：它們擁有最多的孤立資料、制度知識與運營複雜性。將這些知識（多數存於員工腦中）轉化為共享的自主系統基礎，能促進更快的決策、更短的週期與端到端流程，免除持續微管理。

這種轉型，將迫使領導者重新思考角色與軟體。會出現新職能，如AI工作流程設計師、代理監督者與協作數位員工治理者。除了現有的記錄系統，企業還需建立協調系統：管理多代理互動、判斷情境、確保自主流程可靠性的新層級。

人類將專注於處理極端與複雜情境。多代理系統的崛起，不僅是自動化的進步，更是企業運作、決策與價值創造方式的重塑。

AI消費化：從「幫我」到「了解我」

2026年，主流AI產品的功能將從提升生產力，轉向強化人際連結。AI不再只是幫你完成任務，更會幫你更了解自己，建立更緊密的人際關係。

這一轉變並不容易。許多社交AI產品已推出並失敗。但隨著多模態上下文窗口與推理成本降低，現代AI產品能從你的生活每個層面學習——不僅是你對聊天機器人的話語，還有照片、單獨或群組對話、日常習慣與壓力反應。

「了解我」的產品，較「幫我」的產品更能留住用戶。前者靠持續互動變現，願意付費的意願較低，但忠誠度更高。一旦這些產品真正普及，將成為我們日常生活的一部分。

新型模型原始元素，賦予企業前所未有的能力

到2026年，將出現一些企業，這些企業的核心產品，根本依賴於新型模型的推理能力、多模態與先進計算應用。過去，許多產業（如法律、客服）利用推理改進現有產品。現在，開始出現以這些新原始元素為基礎的企業，其主要產品也因此而生。

推理的進步，帶來新能力：如處理複雜金融申請、根據密集學術研究行動、或自動解決帳單爭議。多模態模型能從實體世界提取潛在視頻數據——工廠現場的攝像頭揭示隱藏洞察。資訊化應用，則能自動化過去受限於桌面軟體、API不佳與碎片化流程的產業。

AI新創快速成長，服務其他AI新創

我們正處於前所未有的企業創建熱潮，主要由當前AI產品循環推動。與過去不同，現有企業不再觀望，而是積極採用AI。新創公司如何勝出？

一個有效且常被低估的策略，是從一開始就服務新創企業——完全新成立、尚未受傳統供應商限制的公司。若能吸引所有新企業，並與他們一同成長，當他們變大時，你也會隨之壯大。

到2026年，我們將看到由零起步的創業公司，在企業軟體多領域快速擴展，只需打造更佳產品，專注於尚未被現有供應商束縛的客戶。這策略簡單卻強大：未來屬於與新進者一同成長的企業，而非試圖攻佔舊有市場的公司。

結論：軟體已吞噬世界，現在推動其前進

2026年的趨勢，不是單一創新，而是系統性轉型。軟體不再只是優化現有流程的工具——它已成為構建整個經濟模型、產業基礎與人際關係的底層基礎。

從加速科學發現的自主實驗室，到重新思考 Fortune 500企業運作的多代理系統，從美國產業基礎的復興，到金融服務的演進，核心主題都很清楚：軟體將持續吞噬世界，但在2026年，這個過程將更深層、更具體、更整合。