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美国正在重建那些真正支撑国家实力的经济领域。能源、制造、物流和基础设施再次成为了焦点。
美国正在重建那些真正支撑国家实力的经济领域。能源、制造、物流和基础设施再次成为了焦点。
2026年将标志着主流用户“提示框”的消亡。下一波AI应用将不再需要任何可见的提示输入——它们会观察你正在做什么，并主动介入，给出可供你审核的行动建议。
2026年将标志着主流用户“提示框”的消亡。下一波AI应用将不再需要任何可见的提示输入——它们会观察你正在做什么，并主动介入，给出可供你审核的行动建议。
AI不再只是帮你完成工作，而是让你更清楚地认识自己，并帮助你建立更紧密的人际关系。
AI不再只是帮你完成工作，而是让你更清楚地认识自己，并帮助你建立更紧密的人际关系。
美国正在重建那些真正支撑国家实力的经济领域。能源、制造、物流和基础设施再次成为了焦点，最重要的变化在于，一种真正以AI为原生、以软件为先的工业基础正在崛起。这些公司从仿真、自动化设计和AI驱动的运营起步。它们并不是在改造过去，而是在构建下一代工业体系。
这一趋势正在先进能源系统、重型制造机器人、下一代采矿，以及通过生物和酶促过程生产各行业所依赖的基础化学原料等领域，创造出巨大的机会，并且远不止于此。AI能够设计更清洁的反应装置、优化资源开采、工程化更高效的酶，并以前所未有的洞察力协调自主机器集群，这种能力是任何传统运营者都无法比拟的。
同样的变革也正在重塑工厂之外的世界。自主传感器、无人机以及现代AI模型，如今可以对港口、铁路、电力线路、管道、军事基地、数据中心等关键系统进行持续、全面的可视化监控——这些系统在过去规模过于庞大，几乎无法进行整体管理。
现实世界需要新的软件。打造这些软件的创业者将塑造美国未来一个世纪的繁荣。如果那个人是你，欢迎与我们交流。
美国的“第一个伟大世纪”建立在强大的工业基础之上。但众所周知，我们已经失去了相当一部分工业能力——一部分源于产业外包，一部分则源于社会层面长期未能持续建设工业体系的选择。不过，这套锈迹斑斑的机器正在重新启动，我们正见证以软件和人工智能为核心的美国工厂再度兴起。
到2026年，企业将在能源、采矿、建筑和制造等领域，以一种“工厂化思维”来应对复杂挑战。具体而言，就是将人工智能和自动化模块化部署，与专业技术知识与丰富实操经验的工人协同运作，使原本复杂、定制化的流程，也能像流水线一样高效运转。具体体现在：
通过借鉴一个世纪前亨利·福特提出的工业方法——从项目一开始就围绕规模化和可重复性进行规划，并结合当下人工智能技术的最新进展，我们将很快实现核反应堆的规模化生产、建设满足国家需求的住房、以惊人的速度兴建数据中心，并由此进入一个新的工业“黄金时代”。正如Elon Musk所说：“工厂本身就是产品。”
在过去十年里，软件可观测性彻底改变了我们监控数字系统的方式。通过日志、指标和追踪，原本不透明的代码库和服务器变得清晰可见。而同样的一场变革，正在向物理世界到来。
如今，美国各地的城市中已经部署了超过十亿个联网摄像头和传感器，“物理可观测性”——即对城市、电力网络及其他基础设施运行状态的实时理解——正变得既迫切又可行。这一新的感知层，也将开启机器人技术与自主系统的下一个前沿：机器将依赖一种“公共感知底座”，使物理世界像代码一样可被观察、理解和分析。
当然，这一转变也伴随着真实而严峻的风险：同样能够用于探测野火、预防工地事故的技术，也可能被用于构建反乌托邦式的监控体系。下一波浪潮中的赢家，将是那些能够赢得公众信任的建设者——他们打造的是保护隐私、具备互操作性、以AI为原生核心的系统，让社会运行变得更加“可理解”，却不会因此失去自由。谁能建立起这一值得信赖的底层体系，谁就将定义未来十年的可观测性。
软件改变了我们的思维、设计和沟通方式。现在，它正在改变我们如何移动、建造和生产。电气化、材料技术和人工智能的进步正在融合，为物理世界带来真正的软件控制。机器正在开始自主感知、学习和行动。
这就是电气工业堆栈的崛起——是驱动电动汽车、无人机、数据中心和现代制造业的综合技术体系。它将推动世界运转的原子与指挥它的比特连接在一起：矿物被提炼成组件，能量存储在电池中，电力通过电力电子设备被引导，运动通过精密电机传递，所有这些都由软件协调。这是所有物理自动化突破背后的隐形基础；它是软件单纯召唤出租车与软件真正掌控方向盘之间的区别。
但建造这一堆栈的能力——从精炼关键材料到制造先进芯片——正在逐渐流失。如果美国想要主导下一个工业时代，它必须制造支撑这一技术堆栈的硬件。掌握电气工业堆栈的国家，将决定未来的工业和军事技术。
Oliver Hsu（“他是a16z American Dynamism投资团队的合伙人，专注于新兴计算平台和面向物理世界的应用）
随着模型能力在各个领域的进展以及机器人操控能力的不断提升，科研团队将加速推动自主科学发现的进程。这些并行技术将使得自主实验室成为可能，它们可以实现从假设提出到实验设计和执行，再到推理、结果分析以及对未来研究方向的不断迭代的完整闭环。建立这些实验室的团队将具有跨学科的特点，汇聚人工智能、机器人技术、物理与生命科学、制造业、运营管理等领域的专业知识，从而通过“无人值守实验室”实现各领域的持续实验和发现。
2025年，人工智能的时代精神由算力瓶颈和数据中心的扩张所定义。而到2026年，这一时代精神将由数据的限制以及数据征途的新前沿——我们的关键行业——所定义。
我们的关键行业仍然是潜在的、非结构化数据的源泉。每一次卡车运输、每次表计读取、每项维修工作、每次生产运行、每次组装和每次试火，都是训练模型的数据来源。但是，数据捕捉、注释和模型训练在工业领域中并没有成为常见术语。
我们并不缺乏这些数据的需求。像Scale、Mercor和人工智能研究实验室这样的公司在不断贪婪地收集流程数据（不仅仅是“做了什么”，还包括“如何做”）。而且它们为每一单位“血汗工厂”式的数据支付高昂的代价。
拥有现有物理基础设施和劳动力的工业公司在数据收集方面具有比较优势，并将利用这一优势。它们的运营生成了无法估量的数据量，这些数据几乎可以零边际成本地被捕获，并用于训练自有的模型或授权给第三方使用。
我们还可以预期，初创公司将会出现并提供帮助。初创公司将提供协调性技术栈：用于数据收集、注释和同意的软硬件工具、传感器硬件和SDK、强化学习环境和训练流水线；最终，它们可能还会推出自己的智能机器。
最好的人工智能初创公司不仅仅是在自动化任务，它们还在增强客户的经济效益。例如，在基于结果的法律服务中，律师事务所只有在案件胜诉时才能赚取报酬。像Eve这样的公司利用专有的结果数据来预测案件的成功率，帮助律师事务所挑选更好的案件、服务更多的客户，并提高胜诉的几率。
人工智能强化了商业模式本身。它推动了更多的收入增长，而不仅仅是降低成本。到2026年，我们将看到这一逻辑在各个行业得到推广，人工智能系统将与客户的利益更加深度对接，创造出传统软件无法比拟的复合优势。
Anish Acharya（企业家，也是Andreessen Horowitz的普通合伙人。在a16z，他专注于消费领域的投资，包括人工智能原生产品以及那些将推动新繁荣时代到来的公司）
消费产品的周期需要三个条件才能成功：新技术、新的消费者行为和新的分发渠道。
直到最近，人工智能浪潮已满足前两个条件，但缺乏新的原生分发渠道。大多数产品是通过现有的网络（如X）或口碑传播获得增长。
然而，随着OpenAI发布应用SDK、苹果支持迷你应用以及ChatGPT推出群聊功能，消费开发者现在可以直接接触ChatGPT的9亿用户群，并通过像Wabi这样的迷你应用网络进一步发展。作为消费产品周期中的最后一环，这一新的分发渠道将在2026年开启一次十年一遇的消费科技黄金潮流。忽视这一趋势将是极其危险的。
在过去的18个月里，AI Voice Agent在为企业管理真实互动方面的应用，已经从科幻变成了现实。从中小型企业到大企业，成千上万的公司正在使用语音AI来安排预约、完成预订、进行调查、处理信息接收等。这些Voice Agent为企业节省了成本，创造了额外的收入，并解放了人类员工，让他们能够从事更具价值、更令人愉悦的工作。
但由于这个领域仍处于初期阶段，许多公司仍处于“语音作为切入点”的阶段，只提供一类或几类电话服务作为解决方案。很高兴看到Voice Agent扩展到处理整个工作流程（可能是多模态的），甚至管理整个客户关系周期。
这可能涉及到更深入集成到业务系统中的Voice Agent，并允许它们管理更复杂类型的互动。随着底层模型的不断改进——并且Voice Agent现在可以调用工具并跨系统操作——没有理由每个公司不应该运行语音优先的AI产品，优化和管理其业务的关键部分。
2026年将标志着主流用户“提示框”的消亡。下一波AI应用将不再需要任何可见的提示输入——它们会观察你正在做什么，并主动介入，给出可供你审核的行动建议。你还没开口，IDE就已经提出了重构方案；你刚结束一次通话，CRM就自动帮你起草好跟进邮件；你在设计过程中，设计工具同步生成多种方案供你选择。聊天式界面只是“辅助轮”。如今，人工智能已化为贯穿各项工作流程的无形支柱，由意图驱动，而非由指令触发。
许多银行和保险公司已经在其原有系统之上叠加了AI能力，比如文档自动处理、AI voice agent等。但只有当支撑金融服务运行的基础设施本身被重新构建，AI才会真正改变这个行业。
到2026年，不进行现代化改造、无法充分利用AI的风险，将超过转型失败本身的风险。届时，我们将看到大型金融机构让长期使用的遗留供应商合同到期不再续签，转而开始部署更新一代、以AI为原生核心的替代方案。这些新平台不再受制于过去严格的业务分类边界，而是能够将来自原有系统和外部来源的底层数据进行集中、标准化与深度加工。
工作流程将被大幅简化并实现并行化。不再需要在多个系统和界面之间来回切换。设想一下：你可以在按揭贷款的LOS系统中一次性看到并并行处理数百个待办任务，其中一些琐碎工作甚至可以由智能代理直接完成。
工作流程将被大幅简化并实现并行化。不再需要在多个系统和界面之间来回切换。设想一下：你可以在按揭贷款的LOS系统中一次性看到并并行处理数百个待办任务，其中一些琐碎工作甚至可以由智能代理直接完成。
现有的业务“品类”将逐步融合，形成体量更大的新类别。例如，原本分散在开户、客户转移监控等环节中的KYC数据，如今可以整合到一个统一的风险管理平台中。
现有的业务“品类”将逐步融合，形成体量更大的新类别。例如，原本分散在开户、客户转移监控等环节中的KYC数据，如今可以整合到一个统一的风险管理平台中。
新的行业赢家将比上一代龙头大一个数量级。一方面因为赛道本身变得更大了，另一方面是因为软件正在持续取代人力。
新的行业赢家将比上一代龙头大一个数量级。一方面因为赛道本身变得更大了，另一方面是因为软件正在持续取代人力。
金融服务的未来，并不在于把AI附加在旧系统之上，而在于构建一个以AI为基础的新型操作系统。
AI是我们这一代人所经历的最令人振奋的技术突破。不过到目前为止，新一波创业公司带来的大多数红利，主要集中在那1%的企业身上——也就是硅谷的公司，不论是地理上真的位于湾区，还是身处其延伸出的关系网络之中。这其实也不难理解：创业者更愿意把产品卖给自己熟悉、也更容易接触到的公司，要么直接开车去拜访，要么通过董事会里的风投牵线搭桥。
但到2026年，这种格局将被颠倒。企业会逐渐意识到，AI的巨大机会并不在硅谷内部，而是在硅谷之外的更广阔世界。我们将看到新一代创业者通过“前置式”的方式深入一线，在那些体量庞大、但长期依赖旧模式的垂直行业中，挖掘被忽视的机会。
这种机会在传统的咨询和服务行业中尤为突出，比如系统集成商、实施服务公司；在节奏相对缓慢的行业中，如制造业，也同样潜力巨大。
到2026年，企业将不再零散地使用各类AI工具，而是转向由多个AI共同协作的系统，让它们像一支配合默契的数字团队一样运转。当这些AI开始一起承担规划、分析、执行等相互关联的复杂工作时，企业就不得不重新考虑工作该怎么分工，以及信息该如何在不同系统之间传递。我们已经在AskLio、HappyRobot等公司身上看到这种趋势：它们不是让AI处理某一个单点任务，而是将AI部署到整个业务流程中。
这种转变在《财富》500强企业中体现得最为明显。这些公司掌握着大量彼此割裂的数据、组织内部的隐性知识，以及高度复杂的运营体系，而其中相当一部分仍然存在于员工的经验和判断中。如果能把这些分散的背景信息转化为可被“自主工作者”共享的基础环境，就能实现更快的决策速度、更短的业务周期，以及不再依赖人工频繁干预的端到端流程。
这一变化也将迫使管理者重新定义岗位分工和软件形态。新的职能会随之出现，比如负责设计AI工作流程的角色、对智能体进行管理和监督的负责人，以及统筹、审计整组数字工作者运行情况的治理岗位。同时，在现有业务系统之上，企业还需要新增一层“协同系统”，用于管理多智能体之间的互动、协调上下文信息，并确保自动化流程的稳定性和可靠性。人类将更多地专注于处理边缘情况和最复杂的问题。多智能体系统的兴起并不只是自动化的又一步，而是一次更深层次的重构——它正在重塑企业的运作方式、决策逻辑，以及价值最终是如何被创造出来的。
2026年将成为一个转折点：主流的消费级AI产品会从提升效率，转向促进人与人之间的连接。AI不再只是帮你完成工作，而是让你更清楚地认识自己，并帮助你建立更紧密的人际关系。
先说清楚，这并不容易。已经有不少主打“社交AI”的产品上线又失败了。但随着多模态上下文能力的增强，以及推理成本不断下降，AI产品如今可以从你生活的整体状态中学习，而不只是你对着聊天机器人说过的那些话。比如：相册里记录的真实情绪瞬间、一对一或群聊中因对象不同而变化的交流方式，以及人在压力下发生改变的日常习惯。
人们早就习惯用自己的数据去换取价值，真正的问题只是：换回来的东西值不值得。而答案，很快就会是值得的。
到2026年，我们将看到一些公司开始出现——如果没有近几年在推理能力、多模态以及“让模型直接使用电脑”等方面的突破，这些公司根本不可能存在。此前，许多行业（比如法律、客户支持）只是把更强的推理能力，用来改进已有产品；但现在，我们才刚刚开始看到一些公司的核心产品，本身就是建立在这些全新模型能力之上的。
推理能力的提升，正在打开新的可能性，比如评估复杂的金融索赔，或直接处理高度密集的学术和分析研究内容（例如裁定账单纠纷）多模态模型让人们可以从视频中提取过去难以利用的信息，这对深度依赖现实场景的行业尤其重要，比如通过制造现场的摄像头获取关键数据。而“模型会用电脑”这一能力，则让自动化进入了一些体量巨大的行业——这些行业过去的价值长期被卡在桌面软件、糟糕的接口以及割裂的工作流程中。
我们正处在一个前所未有的公司创立浪潮中，这波浪潮由当前的AI产品周期推动。但与以往不同的是，现有大公司并没有坐视不管，它们也在快速采用AI。那么，初创公司该如何取胜呢？
对于初创公司来说，有一个非常有效但常被低估的策略：从公司刚成立的时候就开始服务它们，也就是所谓的greenfield公司（也就是全新成立的企业）。如果你能够在这些新公司成立时就吸引它们，并伴随它们一起成长，那么随着客户变成大公司，你自己也会成为大公司。Stripe、Deel、Mercury、Ramp等公司，都遵循了这一套路。事实上，当Stripe创立时，它的许多客户根本还不存在。
到2026年，我们将看到这种“从零起步服务新公司”的AI初创企业，在各类企业软件领域实现规模化。核心方法很简单：做出更好的产品，并全力关注那些不受现有大公司束缚的新客户。
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