软件革命遇见现实世界：a16z对2026年的展望

从理论到实践：代码如何改变产业与经济

软件已彻底改变了我们的思考和沟通方式。到2026年，真正的战场将转向实体世界。随着人工智能在数字流程中的持续普及，最根本的变革将发生在代码开始真正控制工厂、能源基础设施、港口和物流系统的时候。这不再是理论自动化，而是一次具体的变革，将重新塑造全球经济格局。

美国用AI重建其工业基础

美国不仅仅是在现代化老旧的工业设施。一个以模拟、自动设计和AI驱动操作为标准的新型企业阶层正在崛起，这些都不再是例外。这些企业在看似已巩固的行业中发现了巨大机遇：先进能源系统、重型机器人制造、新一代矿业、用于生产化学前驱体的生物和酶学工艺。

AI的应用已不局限于实验室。它可以设计更清洁高效的反应器，优化关键矿物的提取，创造更优的酶，甚至协调自主机器群，达到传统操作员难以实现的精度。这种认知能力与物理控制的结合，正带来前所未有的竞争优势。

在工厂之外，同样的逻辑也适用于曾经难以全面监控的关键系统。自主传感器、无人机和现代AI模型现在可以持续追踪港口、铁路、电线、油管、数据中心和军事基础设施。现实世界产生的数据复杂且常常非结构化——每辆卡车的每次移动、每个计量器的读数、每个生产周期，都是训练更强大模型的原材料。

美国工厂以新DNA重启

美国的第一个大规模工业周期建立在坚实的工业基础之上。这一基础在过去几十年中大部分已被拆除，但如今机器开始重新运转，且有了根本不同的控制方式：由软件和AI驱动。应对能源、采矿、建筑和制造等行业挑战的企业，正采用一种结合了亨利·福特的装配线效率与当代AI进步的思维方式。

这种混合方法使得：

• 更快应对复杂的法规和审批流程
• 从一开始就将生产可行性融入设计周期
• 以毫米级精度管理国家级项目
• 实施自主系统完成艰难或危险任务

到2026年，我们预计将实现核反应堆的批量生产、快速建造满足国内需求的住房、迅速部署数据中心，以及美国工业力量的复兴。原则很简单但强大：“工厂即产品。”

物理可观察性：当实体世界变得像代码一样透明

过去十年，软件的可观察性彻底改变了我们监控数字系统的方式——每个日志、指标和追踪都让看不见的变得可见。现在，这场革命即将扩展到实体世界。随着超过十亿台摄像头和传感器分布在美国主要城市，理解城市、电网和关键基础设施的实际状态变得既紧迫又技术上可行。

这一新层次的感知将对机器人和自动技术产生深远影响。当机器拥有一份共享的实体世界地图，像代码一样可观察，它们将能以今天难以想象的流畅度协同操作。

然而，能够检测森林火灾或预防工地事故的工具，也可能带来反乌托邦式的场景。真正的赢家将是那些赢得公众信任、建立保护隐私、具备互操作性、原生支持AI且保持社会透明度而不牺牲公民自由的系统。

电子产业堆栈：当软件真正控制原子

下一次工业革命不仅发生在工厂内部，更在于机器本身。电气化、创新材料和AI的进步融合，使得软件可以控制运动、生产和实体世界的转变。

电子产业堆栈代表了支撑电动车、无人机、数据中心和现代制造的集成技术。它连接了推动世界的原子与控制它的比特：从精炼的矿物组成部件，到储存在电池中的能量，再到由电子设备控制的电力，以及由高精度电机实现的运动，一切都由软件协调。这是每一步迈向实体自动化背后的隐形基础。

然而，从关键材料的提炼到先进芯片的制造，全球构建这一堆栈的能力正逐渐削弱。如果美国想引领下一轮工业时代，就必须生产支撑它的硬件。掌握电子产业堆栈的国家，将定义未来工业和军事技术的走向。

自动化实验室加速科学发现

随着多模态模型的进步和机器人能力的持续提升，科研团队正逐步实现自主科学发现的闭环。新一代实验室可以从假设出发，设计和执行实验，进行推理、分析结果，并迭代未来的研究方向，全部无需持续人工干预。

这些实验室必然是跨学科的，融合AI、机器人、物理和生命科学、制造和运营等领域的专业知识。这种方法允许在无人值守的环境中持续进行实验和发现，极大加快创新周期。

数据之旅：关键行业的新前沿

2025年，计算资源的限制和数据中心的建设定义了AI的讨论焦点。到2026年，焦点将转向另一项挑战：数据资源的限制，以及我们的关键行业如何成为取之不尽的情报源。

传统工业行业仍然蕴藏着大量潜在和非结构化数据。每辆卡车的每次行驶、每个计量器的读数、每次维护、每个生产周期、每次装配、每次测试，都是训练复杂模型的原材料。然而，像数据收集、标注和模型训练这样的术语，尚未成为工业界的标准词汇。

对这些数据的需求已无限大。专业公司和AI研究实验室愿意为来自“汗水工厂”的过程数据支付高价。拥有现有实体基础设施的工业企业具有天然优势：它们可以以几乎零边际成本捕获大量数据，用于训练专有模型或授权给第三方。很快，将出现专门提供协调堆栈的创业公司：用于数据收集、标注和授权的软件工具、传感器硬件和SDK、强化学习环境及训练管道。

AI增强商业模型，而非仅仅降低成本

最先进的AI创业公司不仅仅在自动化重复任务，它们在放大客户从业务中提取的经济价值。例如，基于利润分成的法律公司只有赢得案件才赚钱。创新企业利用自己拥有的结果数据，预测成功概率，帮助律所筛选最佳案件、服务更多客户、提高胜诉率。

AI不仅仅降低运营成本——它还增强商业模型，带来更多收入。到2026年，这一逻辑将扩展到所有垂直行业，因为AI系统将更深层次地对齐客户的经济激励，创造传统软件无法实现的复合优势。

ChatGPT成为AI应用商店：新一代分发时代

成功的消费周期需要三要素：新技术、新用户行为和新分发渠道。直到最近，AI的浪潮满足了前两者，但缺少原生的分发渠道。大多数产品通过现有网络如社交媒体或口碑增长。

随着OpenAI Apps SDK的发布、苹果对迷你应用的支持以及ChatGPT的群聊功能，局势发生了根本变化。消费者开发者现在可以直接接触到9亿用户基础，利用新的迷你应用网络实现增长。这一消费产品生命周期的最后一环，有望在2026年开启一场十年的科技淘金热。忽视这一范式转变，将面临重大风险。

语音助手占领企业空间

过去18个月，AI代理为企业管理真实交互的想法，从科幻变为日常运营现实。数千家企业——从中小企业到大公司——已在使用语音AI安排会议、完成预订、进行调查和收集客户信息。这些代理不仅节省成本、带来额外收入，还让员工腾出时间做更有价值、更有趣的任务。

由于行业仍处于早期阶段，许多企业仍停留在“语音作为入口点”的阶段，提供一两种交互作为单一解决方案。到2026年，我们预计语音助手将扩展到管理完整的工作流程，甚至多模态，甚至实现完整的客户关系周期。

随着基础模型的持续改进——现代代理已能调用工具、在系统间操作——每个企业都应部署语音驱动的AI产品，以优化关键流程。

主动应用取代提示

到2026年，主流用户将告别文本提示框。下一代AI应用将完全没有搜索界面——它们会观察你的行为，主动提供建议，无需你发出请求。

你的IDE会在你提问前建议代码重构。你的CRM会在通话后自动生成跟进邮件。你的设计工具会在你工作时提供备选方案。聊天界面将变成一种边缘支持工具。AI将成为每个工作流程的隐形支架，由用户意图驱动，而非明确指令。

银行与保险终于实现现代化

许多金融机构已在其遗留系统中集成了AI功能，如文档导入和语音助手，但这并不是真正的变革。只有重建底层基础架构，AI才能真正改变金融服务。

到2026年，不现代化的竞争风险将超过失败的风险。大型金融机构将放弃与传统供应商的合同，转而采用更先进、更原生的AI解决方案。这些企业将突破旧有分类的限制，成为能够集中、标准化和丰富底层数据的平台。

成果将十分显著：

• 工作流程将大幅简化。不再需要在系统间切换。想象一下同时管理数百个待办事项，代理完成繁琐部分。
• 现有类别将融合成更大类别。KYC、开户和交易监控可以合并为单一风险平台。
• 这些新类别的赢家将是传统企业的10倍规模：规模更大，软件市场正吞噬劳动力。

金融服务的未来，不是将AI应用到旧系统，而是构建一个全新的原生AI操作系统。

AI普及率达99%，战略布局至关重要

AI是我们生活中最激动人心的技术变革，但到目前为止，创业公司带来的大部分利益都集中在“硅谷的1%”——要么身处湾区，要么在其庞大的影响网络中。

到2026年，这一局面将发生根本性变化。创业公司将意识到，绝大多数AI机会都在硅谷之外。我们将看到新兴企业利用远见策略，在传统行业中挖掘隐藏的潜力。在咨询、系统集成、实施公司和制造等行业，行动较慢的企业仍有大量未被探索的巨大机遇。

Stripe、Deel、Mercury、Ramp等公司从一开始就专注于服务“绿色场地”企业——全新企业，尚未受旧供应商束缚。到2026年，我们将看到从零起步的创业公司在许多企业软件领域快速崛起，只需打造更优产品，专注于尚未被现有供应商占据的客户。

多代理系统重塑财富500强企业结构

到2026年，企业将从孤立的AI工具转向协作的多代理系统，像团队一样运作。随着代理开始管理复杂且相互依赖的流程——规划、分析和联合执行——企业必须彻底重新思考工作结构，以及信息在系统间的流动方式。

财富500强企业将比其他企业更深刻地感受到这一变革：它们拥有最大量的孤立数据、制度知识和运营复杂性。将这些知识——大部分存于员工脑中——转化为共享基础，为自主工人提供决策依据，将带来更快的决策、更短的周期和端到端的流程，减少持续微观管理。

这一变革将迫使领导者重新定义角色和软件。将出现新的岗位，如AI工作流设计师、代理监督员和协作数字工人治理负责人。除了现有的记录系统外，企业还需要协调系统：管理多代理交互、判断环境、确保自主流程可靠性的新层级。

人类将专注于处理边缘案例和更复杂的情境。多代理系统的崛起，不仅是自动化的又一步，更是企业运作、决策和创造价值方式的重塑。

消费者AI演进：从“帮我”到“了解我”

2026年，主流消费者产品的AI功能将从提升生产力转向增强人际连接。AI不再仅仅帮你完成任务，而是帮助你更好了解自己，与他人建立更紧密的关系。

这一转变并不简单。许多社交AI产品已推出但失败。然而，借助多模态上下文窗口和推理成本的降低，现代AI产品可以从你生活的每个方面学习——不仅仅是你对聊天机器人的提问，还包括你的照片、一对一和群组对话、日常习惯以及对压力的反应。

“了解我”类产品的用户粘性优于“帮我”类产品。“帮我”产品通过对特定任务的高付费意愿实现盈利，旨在提高用户粘性。“了解我”产品通过持续的日常交互盈利：付费意愿较低，但粘性显著更高。一旦这些产品真正推出，将成为我们日常生活的一部分。

新型模型原语赋能前所未有的企业

到2026年，将出现一些在模型推理、多模态和先进计算应用方面之前无法存在的企业。迄今为止，许多行业——如法律、客户服务——利用推理改进，强化现有产品。现在，我们开始看到那些其核心产品本质上依赖于这些新型模型原语的企业。

推理的进步带来了新能力，比如处理复杂财务请求、基于密集学术研究行动，或自动解决账单争议。多模态模型能从实体世界提取潜在视频数据——工厂现场的摄像头揭示隐藏洞察。信息技术的应用使得过去受限于桌面软件、差劲API和碎片化流程的行业实现自动化。

IA创业公司高速成长，服务其他AI创业公司

我们正处于前所未有的企业创建热潮中，主要由当前的AI产品周期驱动。不同于以往，现有企业不再观望，而是积极采用AI。创业公司如何胜出？

最有效且被低估的方式之一，是从一开始就服务“绿色场地”企业——全新、未受旧供应商限制的企业。如果你能吸引所有新企业并与它们共同成长，当你的客户变大时，你也会变大。

到2026年，我们将看到从零起步的创业公司在许多企业软件领域快速崛起，只需打造更优产品，专注于尚未被现有供应商占据的客户。策略简单但强大：未来属于与新兴企业共同成长的企业，而非试图征服旧有市场的企业。

结语：软件已吞噬世界，现在推动其前行

2026年的趋势不是单一创新，而是系统性变革。软件不再只是优化现有流程的工具——它已成为构建整个经济模型、工业基础和人际关系的底层基础。

从加速科学发现的自主实验室，到重新思考财富500强企业的多代理系统，从美国工业基础的复兴，到金融服务的演变，反复出现的主题很清晰：软件将继续吞噬世界，但到2026年，它将以更深、更实体、更一体化的方式前行。