AI的未來：2026年最大的趨勢

簡要摘要

到2026年，人工智慧（AI）將從實驗階段轉向可衡量的影響，實用代理、工作流程整合、更小的專用模型以及世界模型模擬推動真正的生產力，同時成本、安全性和規範將影響採用速度。

如果2024年是人們了解AI是什麼的年份，2025年是了解AI能做什麼的年份，那麼2026年就是每個人都在問同一個問題：這值得嗎？不是在酷炫的影片和演示中，而是在實際的金錢層面。

這一轉變改變了一切。建造什麼、資金投入什麼、採用什麼，以及悄悄消亡的又是什麼。它也改變了你日常中“AI”的感受。所以我們可以預期2026年的AI會是什麼樣子？

2026年是AI必須自我賺錢的一年

2024-2025年的大量AI支出多為探索性。公司進行試點、購買許可、招聘團隊，並建立“AI策略簡報”。現在，董事會需要證明。

Axios稱2026年為AI的“拿錢出來看”年，這時候“最好的模型”已不那麼重要，重點在於時機、整合和實際生產力的提升。這聽起來很明顯，但卻是個大轉變。因為“模型在實驗室能做X”，與“X在一個使用過時工具、操作奇怪的混亂組織中自動化”之間，還有很大的差距。

Box的CEO Aaron Levie直言：能力的提升並不會立即在經濟中自動化一個任務，還有許多軟體和工作流程設計需要圍繞它建立。因此在2026年，贏家不僅僅是推出更智能的AI，而是推出能在現實中存活的AI。

代理變得真實，連接工具

你會在2026年到處聽到“代理”這個詞。讓我們簡單說明。一個聊天機器人會回答，但一個代理會真正採取行動。它可以從工具中提取資訊、制定計劃、執行操作，並持續進行直到任務完成。

在2025年，代理是熱議話題，但大多數公司不信任它們，還不敢交付真正的工作。它們太容易出錯。即使它們“聰明”，也常被困住：無法可靠地使用工作實際發生的工具。

2026年，這一切會因為一個平凡的原因而改變，那就是“管道”。TechCrunch描述的MCP (模型上下文協議)，作為連接代理與外部工具（如數據庫、API、企業軟體）之間的“結締組織”，避免每次都要定制整合。而這些“管道”正由Linux基金會的Agentic AI Foundation標準化，背後有大廠支持。但這到底意味著什麼？代理不再只是炫酷的演示，而會真正成為工作流程。

“孤獨代理”問題是真實的

大多數公司在2026年會推出代理，但這些代理大多幾乎沒被用到。Slack的CMO預測，2026年將是“孤獨代理”之年，每個員工可能有數百個代理，閒置如未使用的軟體許可：令人印象深刻、卻看不見的存在。這與所有內部工具都失敗的原因相同：它們沒有被嵌入到工作流程中。

最好的系統不需要長篇提示，因為它們已經理解了上下文。這正是市場的目標——從一開始就“預設為有幫助”。

較小模型悄然崛起

2026年的一個簡單經濟現實是：大型模型運行成本高昂。作為公司，你不一定需要天才的通才，而是需要可靠的專家。

因此，特別是在能源、主權和成本成為更大政治變數的歐洲，較小的語言模型（SLMs）受到極大關注。較小的模型不一定“較差”，但它更狹窄、更快、更便宜。如果針對某一領域進行微調，它甚至比試圖在所有方面都表現良好的通用模型更優。

在2026年，你會看到更多“模型組合”，即一個大型模型負責高難度推理和廣泛任務，許多小模型則用於摘要、路由、分類、合規檢查和內部知識查詢。

下一個大前沿

大多數人現在都知道大型語言模型（LLMs）能做什麼：預測下一個詞。這是一項非常酷且實用的技術，但它有明顯的局限性。這也是世界模型崛起的原因。世界模型不再預測下一個詞，而是預測場景中接下來會發生什麼。

它們從視頻、模擬和空間數據中學習，建立內部的世界表徵（如運動、重力、因果關係），以模擬事物隨時間的演變。

很多價值不在語言，而在環境中。倉庫、工廠、道路、醫院、家庭。一個聊天機器人可以描述倉庫，一個世界模型可以模擬改變叉車路線、傳送帶速度、員工數量或重新設計佈局的結果。

Euronews也將世界模型描述為“數字孿生”的一條路徑，即用於預測和規劃的真實環境複製品。短期內，這種應用可能首先在模擬已經重要的領域展現，例如視頻遊戲、3D世界建構和具有空間理解能力的NPC。接著是機器人技術，然後是其他領域。這不會一蹴而就，但你一定會在2026年感受到這一轉變，因為對話將從“聊天”轉向“世界”。

物理AI實現於現實

“AI走向實體化”聽起來像科幻電影的開場，可能很快就會出錯。但2026年最重要的物理AI，可能不是人形機器人，而是穿戴裝置。

TechCrunch指出，較小模型、世界模型和邊緣計算的進步，使AI能更貼近設備，並且新類別的AI驅動裝置（如穿戴裝置）開始進入市場。穿戴裝置比機器人便宜、出貨更快、符合消費者行為，並使“全天候”AI成為常態。

可以談論你正在看的東西的智能眼鏡，還有進行健康推斷的戒指和手錶，或是能離線翻譯的手機。

AI變得更昂貴，卻很狡猾

2026年一個少有人討論的趨勢是價格。AI正被捆綁在軟體中。

因此，感覺像是免費的，但絕對不是。模型必須在某處運行，計算成本很高。供應商越來越多地將AI功能轉向基於使用的付費模式，就像公共事業一樣。

用簡單的話說，你的軟體帳單將越來越像電費表，而不是訂閱費。這將迫使公司內部建立新的紀律：不僅是“我們有Copilot嗎？”而是“誰在用它、用來做什麼、用多頻繁，以及是否值得”。ROI時代使這變得不可避免。

安全性變得奇怪

如果2026年是代理變得更真實的一年，那麼安全性也會變得更奇怪。因為AI一方面我們都希望它只幫助防禦者，但它也絕對會幫助攻擊者。Euronews指出，隨著模型變得更強大，合成內容的擔憂上升，辨別真偽變得更困難。

還有內部威脅，即“影子代理”。這是“影子IT”的進階版，具有自主性。員工會自行啟動代理來自動化重複性工作，連接敏感工具，未經IT批准，突然間就出現了無法追蹤的數據流和自動化行動。

在2026年，AI安全不僅僅是端點保護，而是政策+權限+日誌+治理。因為當軟體能採取行動時，你需要知道誰授予它權限？它做了什麼？以及它下一步可以做什麼？

規範與社會反彈同步出現

2026年不僅是技術的一年，也是社會的一年。你會看到兩股力量共同成長：

• 政府試圖制定規則（尤其在歐洲）
• 公眾對“AI亂象”、低質量內容和不信任感的疲憊

這種結合催生了“信任層”的需求。它們可能以標籤和驗證的形式出現，主要是增加AI行為的透明度，讓人知道AI做了什麼、沒做什麼。這不是要阻止AI，而是讓它變得更有序。

這對你意味著什麼

2026年不會被記作AI變得更聰明的一年，而是AI變得更有用的一年。不是模型突然變得神奇，而是它們終於融入人們和組織的實際工作方式。贏家的模式已經很明顯：嵌入現有工具的AI、理解上下文而不需長篇提示的AI，以及採取小而可靠行動的AI，而非空洞的承諾。

對個人而言，這意味著AI悄悄融入背景。你不會把“用AI”當作一個獨立活動，而是它會降低摩擦：更少的手動步驟、更少遺忘的任務、更少的繁瑣工作。

對公司而言，轉變更為明顯。問題不再是“我們能用AI做這個嗎？”而是“這是否能帶來實質幫助？”這推動一切走向紀律：更少的實驗、更清晰的責任、更嚴格的控制，以及專注於真正重要的工作流程。

一些AI項目可能會停滯。一些公司會過度建設。另一些則會通過少做而做得更好。結論很簡單：在2026年，AI不再是對未來的押注，而是對執行力的考驗。