人工智能的未来：2026年最大的趋势

简要总结

到2026年，人工智能将从试验阶段转向可衡量的影响，实用代理、工作流程集成、更小的专业模型以及世界模型模拟推动真正的生产力，而成本、安全和监管则塑造着采用的方向。

如果2024年是人们了解什么是AI的年份，2025年是人们了解AI能做什么的年份，那么2026年就是每个人都在问同一个问题：这值得吗？不是在酷炫的视频和演示中，而是在实际的金钱收益中。

这种转变改变了一切。什么被构建、什么获得资金、什么被采纳，以及什么悄然消亡。同时，它也改变了你日常生活中“AI”的感觉。那么，我们可以期待2026年的AI带来什么？

2026年是AI必须自我盈利的一年

2024-2025年的大量AI支出主要是探索性投资。公司进行了试点、购买了许可证、招聘了团队、制作了“AI战略方案”。现在，董事会需要证明。

Axios称2026年为“拿出钱来”的AI年份，在这个年份里，成为“最好的模型”不再是唯一目标，时间点、集成度和实际生产力的提升才是关键。这听起来很明显，但这是一个重大转变。因为“模型在实验室能做X”与“X在一个使用过时工具、操作方式奇怪的混乱组织中实现自动化”之间存在巨大差距。

Box的CEO Aaron Levie直言不讳：能力的提升并不意味着任务会立即在经济中实现自动化，仍然需要大量的软件和工作流程设计来支撑。因此，2026年的赢家不仅要推出更智能的AI，还要推出能适应现实的AI。

代理变得真实，连接工具

到2026年，你会在各处听到“代理”这个词。让我们简化一下：聊天机器人会回答问题，但代理实际上会采取行动。它可以从工具中提取信息、制定计划、执行操作，并持续进行直到任务完成。

在2025年，代理是热议话题，但大多数公司还不信任它们，不能真正交付工作。它们错误率太高。即使“智能”，也常常陷入困境：无法可靠地使用实际工作中用到的工具。

到2026年，这一切会因为一个平凡的原因而改变——基础设施。TechCrunch描述的MCP (模型上下文协议)，作为连接代理与外部工具（数据库、API、企业软件）之间的“结缔组织”，避免每次都要定制集成。而这种基础设施正由Linux基金会的Agentic AI基金会推动标准化，背后有行业巨头支持。但这到底意味着什么？代理不再只是炫酷的演示，而会真正成为工作流程。

“孤独代理”问题是真实存在的

大多数公司将在2026年推出代理，但大部分代理几乎不会被使用。Slack的CMO预测，2026年将成为“孤独代理”的年份，每个员工可能拥有数百个代理，闲置如未使用的软件许可证：令人印象深刻，却几乎看不见。这与所有内部工具都失败的原因相同：没有嵌入到工作流程中。

最好的系统不需要长篇提示，因为它们已经理解了上下文。这正是市场的目标——从一开始就“默认有帮助”。

更小的模型悄然崛起

2026年的一个简单经济现实是：大型模型运行成本高昂。作为公司，你不一定需要天才的通才，而更需要可靠的专业人士。

因此，特别是在欧洲，因能源、主权和成本等政治因素，更小的语言模型（SLMs）受到极大关注。小模型不一定“更差”，但它们更窄、更快、更便宜。如果针对某一领域进行微调，它们在该领域的表现可能优于试图在所有方面都表现良好的通用模型。

到2026年，你会看到更多“模型组合”，即一个用于复杂推理和广泛任务的大模型，以及许多用于摘要、路由、分类、合规检查和内部知识检索的小模型。

下一大前沿

大多数人现在都知道大规模语言模型（LLMs）能做什么：预测下一个词。这是一项非常酷且实用的技术，但它有明显的局限性。这也是世界模型崛起的原因。世界模型不再只是预测下一个词，而是预测场景中接下来会发生什么。

它们通过视频、模拟和空间数据学习，构建对世界的内部表征（如运动、重力、因果关系），以模拟事物随时间的演变。

很多价值不在语言，而在环境中。仓库、工厂、道路、医院、家庭。聊天机器人可以描述仓库，而世界模型可以模拟如果改变叉车路线、传送带速度、人员配置或重新设计布局会发生什么。

Euronews还将世界模型视为“数字孪生”的路径，即用于预测和规划的真实环境复制品。短期内，这种模拟最先在视频游戏、3D世界构建和具有空间理解能力的NPC中体现。然后是机器人技术，最后扩展到其他领域。这不会一夜之间发生，但你会在2026年明显感受到这种转变，因为对话将从“聊天”转向“世界”。

物理AI走入现实

“AI走向实体”听起来像科幻电影的开场，似乎要出问题。但到2026年，最重要的实体AI可能不是类人机器人，而是可穿戴设备。

TechCrunch指出，随着小模型、世界模型和边缘计算的发展，AI可以更贴近设备，新的AI驱动设备类别（如可穿戴设备）开始进入市场。可穿戴设备比机器人便宜、出货更快、符合消费者习惯，并且让“全天候”AI成为常态。

可以识别你所看的智能眼镜、进行健康推断的戒指和手表，甚至可以离线翻译的手机。

AI变得更贵，方式隐秘

2026年一个被低估的趋势是价格问题。AI正被打包到软件中。

看似免费，但实际上并非如此。模型必须在某个地方运行，计算成本高昂。供应商越来越多地将AI功能转向基于使用的付费模式，就像公用事业一样。

简单来说，你的软件账单不再像订阅，而更像电表。这将促使企业内部形成新的纪律——

不只是“我们有Copilot吗？”而是“谁在用它？用来做什么？多频繁？是否值得？”ROI时代让这一切变得不可避免。

安全变得奇怪

如果2026年是代理变得更真实的一年，那么安全也会变得更加奇怪。因为AI虽然让我们希望它只帮助防御者，但它也会帮助攻击者。Euronews指出，随着模型变得更强大，合成内容的担忧上升，区分真假变得更加困难。

还有内部威胁，即“影子代理”。这类似“影子IT”，但具有自主性。员工会自己启动代理，自动化重复性工作，将它们连接到敏感工具，未经IT批准就操作，导致无形的数据流和自动化行为没有审计轨迹。

到2026年，AI安全不仅仅是端点保护，而是政策+权限+日志+治理。因为当软件可以采取行动时，你必须知道是谁赋予它权限？它做了什么？下一步还能做什么？

监管与社会反弹同步发生

2026年不会只是纯粹的技术年，也会是社会年。你会看到两股力量共同增长：

• 政府试图制定规则（尤其在欧洲）
• 公众对“AI乱象”、低质量内容和不信任感的疲惫

这两股力量共同推动“信任层”的需求。它们可能以标签和验证的形式出现，主要是增加对AI行为的透明度。不是要阻止AI，而是让它变得不那么混乱。

这对你意味着什么

2026年不会被记作AI变得更聪明的年份，而是AI变得更有用的年份。不是模型突然变得神奇，而是它们终于融入到人们和组织的实际工作中。获胜的模式已经很清楚：嵌入现有工具的AI、理解上下文的AI、采取小而可靠行动的AI，而不是空许诺。

对个人而言，这意味着AI悄然融入背景。你不会“用AI”作为一项独立活动，而是它会减少摩擦：更少的手动操作、更少的遗忘任务、更少的繁琐工作。

对企业而言，转变更为明显。问题不再是“我们能用AI做这个吗？”，而是“这是否能带来可衡量的业务帮助？”这推动一切走向纪律：更少的试验、更清晰的责任、更严格的控制，以及专注于真正重要的工作流程。

一些AI项目会停滞不前，一些公司会过度开发，而另一些公司则通过少做但做好来领先。总结一句话：在2026年，AI不再是对未来的赌注，而是对执行力的考验。