2026 年，商业变革者将面对什么？a16z 的最新趋势观察
作为全球最具影响力的风险投资机构之一，Andreessen Horowitz（a16z）长期站在技术演进与产业变革的交汇处。每年年末，a16z 都会邀请旗下不同投资团队与合伙人，从各自深度参与的一线领域出发，提出他们对「下一年商业变革者将要应对的最大问题」的判断。
BIG IDEAS 2026，正是这组判断的集中呈现。它并非对单一技术的预测，而是对一整套正在成型的新范式的描绘，覆盖了从 Agent-native 基础设施、多模态内容创作、多人协作型 AI，到个性化系统、AI-native 教育与研究形态等多元内容。
本文基于 a16z BIG IDEAS 2026 三个部分的内容，筛选并编译出其中与 AI 能力范式、产业落地与教育形态演进相关的观点，试图勾勒出 2026 年技术系统可能呈现的整体轮廓。
垂直AI从信息检索与推理，走向「多人模式」Alex lmmerman
AI 推动垂直行业软件实现了前所未有的增长。医疗、法律、住房领域的公司在短短几年内就达到了年化收入 1 亿美元以上，金融与会计领域紧随其后。演进路径大致经历了两个阶段：早期以信息检索为主（找到、提取、总结），而到了 2025 年，推理能力开始成为关键（例如 Hebbia 分析财报并构建模型，Basis 跨系统对账，EliseAI 诊断维护问题并调度供应商）。
2026 年垂直 AI 将解锁「多人模式」。垂直软件拥有行业特定的界面、数据与集成能力，但垂直行业的工作本质上是多方协作的。如果智能体要真正代表劳动，它们就必须协同工作。从买卖双方，到租户、顾问和供应商，每一方都有不同的权限、流程与合规要求，只有垂直软件才能理解。
如今，各方往往各自孤立地使用 AI，导致没有授权的交接：分析购置协议的 AI 并不会与 CFO 的模型调整沟通，维护 AI 也不知道现场人员向租户作出了什么承诺。多人模式通过跨角色协调来解决这一问题：将任务路由给功能专家、保持上下文一致、同步变更。对手方 AI 可以在既定参数内协商，并将不对称情况标记给人类审查；高级合伙人的批注还能反向训练整个系统。由 AI 执行的任务将以更高成功率完成。
当价值来自多人与多智能体协作时，切换成本随之上升。此前 AI 应用一直难以建立的网络效应，将在此显现——协作层本身成为护城河。
第一所Al-native大学Emily Bennett
到 2026 年，我们预计将看到第一所 AI-native 大学 的诞生——一所从底层围绕智能系统构建的教育机构。
过去几年，高校已经在 AI 辅助评分、辅导与排课方面进行尝试，但现在正在浮现的是更深层的变革：一个能够实时学习与自我优化的学术有机体。
设想这样一所大学：课程、学业指导、科研协作，乃至校园运营，都基于数据反馈循环持续自适应。课程表自动优化，阅读清单每日更新并随最新研究重写，学习路径根据学生的节奏与情境实时调整。
我们已经看到前兆。亚利桑那州立大学（ASU）与 OpenAI 的全校合作，催生了数百个 AI 驱动的教学与管理项目；纽约州立大学（SUNY）已将 AI 素养纳入通识教育要求。这些都是更深层部署的基石。
在 AI-native 大学中，教授将成为学习架构师：策划数据、调优模型，并教会学生如何质询机器推理。评估方式也将随之改变，抄袭检测与封禁让位于 AI 感知型评价——不再评判学生是否使用 AI，而是评判他们如何使用 AI。这意味着，透明且审慎的AI应用将取代「一刀切」的简单禁止，成为新的标准。
当各行各业都在为能够设计、治理并与 AI 系统协作的人才而苦恼时，这类大学将成为新经济的人才训练场，培养精通系统编排的毕业生，助力劳动力结构的快速转型。这所 AI-native 大学，将成为新经济的核心人才引擎。
Agent-native 基础设施成为「基本配置9」 Malika Aubakirova
到 2026 年，基础设施面临的最大冲击不一定来自外部竞争者，而更可能来自企业内部工作负载的变化：系统正在从「面向人类、低并发、相对可预测」的访问模式，转向「由智能体驱动、递归式触发、突发且大规模」的新型负载。
当今的企业后端系统是围绕「人类一次操作—系统一次响应」的 1:1 模式构建的。它并不是为一个智能体目标在毫秒级别拆解并触发数千个子任务、数据库查询和内部 API 调用而构建的。因此，当智能体试图重构代码库或处理安全日志时，在传统数据库与限流机制看来，它更像异常流量甚至类似 DDoS （一种通过海量计算机同时发送请求，使目标服务器瘫痪的网络攻击）的压力测试。
为智能体构建系统，意味着需要重新设计控制平面。我们将看到 「Agent-native」 基础设施的崛起：将「惊群效应」（指当多个进程/请求被同时唤醒去竞争同一资源，但最终只有一个能成功，其余则空转浪费的系统低效现象）视为默认状态，大幅缩短冷启动时间，压缩延迟波动，并将并发上限提升数个数量级。真正的瓶颈转向了协调问题——路由、锁、状态管理，以及在大规模并行执行中的策略执行。最终具备竞争力的，往往是那些能够承受高频工具调用与复杂并发协调的平台。
创意工具走向多模态Justine Moore
我们已经具备用 AI 讲故事的基本能力：可以生成声音、音乐、图像和视频。但只要超出一次性短片的范畴，想稳定地产出符合预期的内容仍然耗时、反复、甚至难以实现——尤其是当创作者希望拥有接近传统导演那样的控制力时。
一个直观的问题是：为什么我们不能给模型输入一段 30 秒的视频，让它在同一场景里继续推进情节，加入一个基于参考图像与声音生成的新角色？或者让同一段内容以不同机位重新呈现，或让画面运动对齐某段参考视频？
2026 年，将可能是 AI 真正实现多模态的一年。无论你手中有什么形式的参考内容，都可以将其提供给模型，与之协作创作新内容，或对现有场景进行编辑。我们已经看到一些早期产品出现，如 Kling O1 （由快手推出的「大一统」多模态 AI视频模型，支持通过文本、图像等多种指令直接编辑视频内容）和 Runway Aleph（Runway 推出的下一代 AI 视频模型，通过对话式指令实现流畅、一致的角色与场景编辑），但仍有大量工作有待完成，模型层与应用层都需要持续创新。
内容创作是 AI 最具杀伤力的应用场景之一，我预计将看到多个成功产品诞生，覆盖从表情包创作者到好莱坞导演的不同用户群体。
走进视频的一年 Yoko Li
到 2026 年，视频将不再只是被动观看的内容，而会变成一个我们可以真正「进入」的空间。视频模型终于能够理解时间、记住已经呈现的内容、对我们的行为作出反应，并以接近物理世界的方式保持连贯性。
这些系统不再只是生成零散的几秒画面，而是能够在足够长的时间内维持角色、物体与物理规则，使行动产生意义、后果得以展开。这一转变让视频成为一种可以被「构建」的媒介：机器人可以在其中训练，游戏可以持续演化，设计师可以进行原型设计，智能体可以通过实践学习。最终呈现的，不再像一个片段，而更像一个「活的环境」，开始弥合感知与行动之间的鸿沟。我们第一次真正感到，自己可以栖居于所生成的视频之中。
AI应用中「屏幕时间KPI」的终结Santiago Rodriguez
在过去 15 年中，无论是消费级还是企业级应用，屏幕时间一直是衡量价值交付的最佳指标：Netflix 的观看时长、医疗 EHR 中的点击次数，甚至是 ChatGPT 的使用时间。
随着我们走向基于结果定价、并能更好对齐供需双方激励的未来，屏幕时间指标将率先被抛弃。现实中这一变化已经出现：我在 ChatGPT 上运行 DeepResearch 查询时，几乎没有屏幕停留，却获得了巨大的价值；Abridge 自动记录医患对话并完成后续流程，医生几乎不看屏幕；Cursor 自动完成整个应用开发，工程师已在规划下一轮功能；Hebbia 从上百份公开文件中生成路演材料，这类工具正在把分析师从高强度重复劳动中释放出来。
挑战在于，应用每用户可收费多少，将需要更复杂的 ROI 衡量方式。医生满意度、开发者效率、金融分析师的身心状态以及消费者幸福感，都会随着 AI 应用而提升。能够用最简单方式讲清 ROI 的公司，将持续跑赢竞争对手。
世界模型成为叙事焦点 Jonathan Lai
到 2026 年，由 AI 驱动的世界模型将通过交互式虚拟世界和数字经济，彻底重塑叙事方式。像 Marble（World Labs）和 Genie 3（DeepMind）这样的技术，已经能够根据文本生成完整的 3D 环境，用户可以像在游戏中一样探索。
随着创作者采用这些工具，全新的叙事形式将出现，甚至可能演化为「生成式 Minecraft」，由玩家共同构建不断演进的宇宙。这些世界可将游戏机制与自然语言编程结合，例如直接指令：「创建一支画笔，让我触碰的一切都变成粉色。」
世界模型将模糊玩家与创作者的边界，使用户成为动态共享现实的共同作者。互联的生成式多重宇宙可能出现，不同题材并存，数字经济在其中繁荣。除娱乐外，这些世界还将成为训练 AI 智能体、机器人，乃至 AGI 的高价值模拟环境。世界模型的崛起，不只是新玩法，而是一种全新的创意媒介与经济前沿。
「属于我的一年」Joshua Lu
2026 年将成为「我的一年」——产品停止为大众批量生产，而开始真正为「你」而打造。
这一趋势已随处可见。在教育领域，像 Alphaschool 这样的公司正在打造 AI 导师，根据每个学生的节奏与兴趣调整教学方式，让每个孩子都能获得匹配自身的教育体验；在过去，这种个性化关注只有在每名学生投入数万美元辅导费用的情况下才可能实现。
在健康领域，AI 正根据个体生物特征设计每日补剂组合、训练计划与饮食方案，无需私人教练或实验室。
在媒体领域，AI 让创作者能够将新闻、节目和故事重混为符合你个人兴趣与语气的内容流。
上一个世纪最伟大的公司，赢在找到「平均用户」。
下一个世纪最伟大的公司，将赢在找到「平均值中的个体」。
2026 年，世界将停止为所有人优化，转而为你优化。
加速科学发现Oliver Hsu
随着模型能力在多模态上的持续提升，以及机器人操控能力不断进步，团队将加速推进「自主科学发现」的探索。这两条技术路径叠加，将催生能够闭环完成科学发现的自主实验室——从提出假设、设计实验并执行，到推理、产出结果，并迭代下一轮研究方向。
构建这类实验室的团队将具备强跨学科属性：融合 AI、机器人、物理与生命科学、制造、运营等多方面专长，通过「熄灯实验室（lights-out labs）」（指的是一个无需人工值守、全程由自动化机器和人工智能系统进行操作，因此可以「熄灯」运行的高度智能化的实验室）实现持续实验，在多个领域推动连续性的科学发现。
ChatGPT成为 AI「应用商店,Anish Acharya
消费级产品周期要成功，通常需要三件事：新技术、新的消费者行为，以及新的分发渠道。
直到最近，AI 浪潮已经满足前两项条件，但缺少一个原生的分发渠道。多数产品的增长依靠既有网络（例如社交媒体平台X，原名 Twitter）或口碑传播。
但随着 OpenAI Apps SDK 的发布、苹果对 mini-app 的支持、以及 ChatGPT 推出群聊功能，消费级开发者如今可以直接触达 ChatGPT 的 9 亿用户人群，并借助 Wabi 这类 mini-app 新网络实现增长。作为消费产品周期的最后一块拼图，这一新的分发渠道，预计将在 2026 年引爆一次「十年一遇」的消费科技淘金潮——忽略这一变化，可能会错过下一轮分发红利。
语音智能体开始「占领空间」Olivia Moore
过去 18 个月里，「AI 语音智能体替企业处理真实交互」从科幻走向现实。成千上万家公司从中小企业到大型企业，都在使用语音 AI 来预约、完成预订、进行调研、做信息采集（intake）等工作。这些智能体为企业节省成本、创造增量收入，并释放人类员工去做更高杠杆、也更有趣的任务。
但由于赛道仍处早期，许多公司仍停留在「以语音为楔子」的阶段：把一两类电话场景作为点式解决方案。我期待看到语音智能体扩展到处理完整工作流（可能是多模态的），甚至管理完整的客户关系周期。
这很可能意味着：智能体更深度集成到企业系统中，并被赋予处理更复杂互动的自由度。随着底层模型持续进步——而智能体也已能够调用工具并跨系统操作——几乎没有理由让任何公司不运行「语音优先」的 AI 产品来承接并优化关键业务环节。
无需提示词、并且更主动的应用将到来 Marc Andrusko
2026 年，主流用户的提示词输入框将走向终结。下一波 AI 应用将不再需要可见的提示输入——它们会观察你在做什么，并主动介入，给出你可以审阅的行动建议：IDE 在你开口前就提出重构方案；你打完电话，CRM 自动起草跟进邮件；你在设计时，工具自动生成多种变体。
聊天界面只是「辅助轮」。现在，AI 将成为嵌入每一个工作流的「无形脚手架」，由意图驱动，而非由指令驱动。
AI在《财富》500 强中创造新的编排层与新角色 Seema Amble
到 2026 年，企业将进一步从孤立的 AI 工具转向多智能体系统——这些系统需要像协同的数字团队一样运作。当智能体开始共同管理复杂、相互依赖的工作流（例如一起规划、分析并执行）时，组织必须重新思考工作如何被拆解，以及上下文如何在系统之间流动。我们已经在 AskLio、HappyRobot 等公司身上看到苗头：它们部署的是贯穿整个流程的智能体，而非单点任务工具。
《财富》500 强将最强烈地感受到这种变化：它们拥有最深的、被割裂的数据、机构知识与运营复杂性，其中大量知识沉淀在人脑中。把这些上下文转化为自治「数字员工」的共享底座，将带来更快决策、更短周期，以及端到端流程的实现——不再依赖持续的人工微观管理。
这一转变还将迫使管理者重新想象角色与软件形态。新的职能将出现，例如 AI 工作流设计师、智能体监督员、治理负责人，用于编排与审计数字员工的协同队伍。在现有系统记录之上，企业还需要「协调系统」：用于管理多智能体互动、裁决上下文、并确保自治工作流可靠性的全新层。人类将更多聚焦边缘情况与最复杂的任务。
多智能体系统的崛起，不只是自动化的又一步，它意味着企业运作方式、决策方式乃至价值创造方式的重构。
消费级AI从「帮助我」转向「看见我 Bryan Kim
2026 年将是主流消费级 AI 产品从「生产力」转向「连接性」的一年。AI 不再只是帮你完成工作，而是帮助你更清晰地看见自己，并建立更强的人际关系。
需要强调：这很难。许多社交 AI 产品已经上线又失败。但随着多模态上下文窗口扩大、推理成本下降，AI 产品如今可以从你生活的「完整纹理」中学习，而不仅是从你对聊天机器人说过的话中学习——比如记录真实情绪瞬间的相册、1 对 1 与群聊中因对象不同而变化的沟通模式、以及压力下发生变化的日常规律。
一旦这类产品真正跑通，它们将融入日常生活。一般而言，「看见我」类产品的留存机制天然强于「帮助我」类产品：「帮助我」类产品往往靠解决具体任务来变现，愿付费高，但需要优化订阅留存；「看见我」类产品靠持续连接带来日常使用，愿付费可能更低，但使用模式更具粘性。
人们早已习惯用数据交换价值；真正的问题是回报是否值得——而很快，它会变得值得。
我们将用 AI 承担实质性的研究任务Scott Duke Kominers
作为一名数学经济学者，今年 1 月时，让消费级 AI 模型理解我的工作流程仍很困难；但到 11 月，我已经可以像给博士生布置任务一样给模型下达抽象指令……而它们有时会返回新颖且执行正确的答案。除了我的个人体验，我们也正在看到 AI 更广泛地用于研究——尤其是在推理密集领域，模型不仅直接帮助发现，还能自主求解 Putnam 题（或许是世界上最难的大学级数学考试）。
这类研究辅助最能帮助哪些学科、以及如何帮助，仍是开放问题。但我预计 AI 研究将催生并奖励一种新的「博学者式」研究风格：强调对思想之间关系的猜想能力，并能从更具猜想性的答案中迅速外推。这些答案可能不准确，但在某些拓扑意义下，仍可能指向正确方向。讽刺的是，这有点像「利用模型幻觉的力量」：当模型足够「聪明」时，给它抽象空间自由跳跃仍可能产生胡言乱语，但有时也能打开新的发现，就像人在非线性、不被明确问题约束时往往更具创造力。
这种推理方式需要一种新的 AI 工作流：不仅是 agent-to-agent，而是「agent 包裹 agent」——多层模型帮助研究者评估早期模型的方法，并逐步从糟粕中提炼精华。我一直在用这种方式写论文，也有人用它做专利检索、创造新艺术形式，而也有人用它来寻找新的智能合约攻击（即发现并利用区块链代码中的安全漏洞）。
然而，用「包裹式推理智能体」来做研究，需要模型之间更好的互操作性，以及一种识别并合理补偿每个模型贡献的方法——这两件事加密技术都可能帮助解决。
「秘密即服务」 Adeniyi Abiodun
在每一个模型、智能体与自动化背后，都有一个简单依赖：数据。但今天的大多数数据管道——模型输入与输出的数据流——都是不透明、可变且不可审计的。这对一些消费级应用无碍，但金融、医疗等行业与用户要求企业必须保护敏感数据隐私；这也正在成为希望代币化现实资产的机构面临的巨大阻碍。
那么，我们如何在保护隐私的同时，支持安全、合规、自主且全球互操作的创新？路径很多，但我想聚焦在数据访问控制上：谁控制敏感数据？数据如何流动？谁（或什么）可以访问它？
缺乏数据访问控制时，任何希望保密数据的主体，要么使用中心化服务，要么自建定制方案——这不仅耗时昂贵，也阻碍了传统金融机构等充分释放链上数据管理的特性与收益。并且当智能体系统开始自主浏览、交易与决策时，跨行业的用户与机构都需要加密级保障，而非「尽力信任」。
因此，我认为我们需要「秘密即服务」：提供可编程、原生的数据访问规则；客户端加密；以及去中心化密钥管理，来强制规定谁能解密什么、在何种条件下、持续多久……并且全部在链上执行。结合可验证数据系统后，「秘密」将从互联网的「事后隐私补丁」，转变为基础公共设施的核心组成部分。
面向AI初创公司销售的AI初创公司开始规模化James da costa
我们正处于一个前所未有的公司创建时期，而这主要得益于当前的 AI 产品周期。但与以往的产品周期不同，现有企业并没有袖手旁观;它们也在积极采用 A 技术。那么，初创公司该如何取胜呢?
初创公司要想在分销渠道上超越老牌企业，最有效却又最容易被低估的方法之一，就是在公司成立之初就为其提供服务：也就是那些刚刚起步的全新企业。如果你能吸引所有新成立的公司，并与它们共同成长，那么随着你的客户发展壮大，你也会成为一家大公司。Stripe（在线支付处理平台，为各种规模的企业提供接受网上付款的软件和 API）、Deel（全球薪资与合规平台，帮助企业雇佣和管理世界各地的团队成员）、Mercury（为初创企业提供数字银行和金融服务）、Ramp（企业支出管理平台，专注于公司卡和费用管理自动化）等公司都遵循了这一策略。事实上，Stripe 的许多客户在公司成立之初甚至还不存在。
2026 年，我们将看到那些从零开始创业的初创公司在众多企业软件领域实现规模化发展。他们只需要打造更好的产品，并全力以赴地开发那些尚未被现有厂商束缚的新客户。
本文来自微信公众号 “多鲸”（ID：DJEDUINNO），作者：邓黎斯贤 邓黎斯贤，36氪经授权发布。