2026 年的 11 項預測

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每年我都會列出一份預測清單，並對去年的預測進行評分。2025 年表現不錯：我的得分為 7.85 分（滿分 10 分）。

以下是我對 2026 年的預測：

1. 企業支付給 AI 智能體（Agent）的費用首次超過人工。 這種情況在消費者領域已經發生。Waymo 的乘車費用平均比 Uber 高出 31%，但需求仍在增長。乘客更青睞自動駕駛車的安全性與可靠性。對於重複性的業務任務，由於公司會考慮入職、招聘、培訓和管理成本，智能體也將獲得類似的溢價。
2. 2026 年成為流動性（IPO/退出）創紀錄的一年。 SpaceX、OpenAI、Anthropic、Stripe 和 Databricks 纷纷上市，其中 SpaceX 和 OpenAI 位列史上規模最大的前十大 IPO。長達 4 年多旱災所積壓的需求終於爆發。出於對被快速發展的 AI 系統顛覆的恐懼，現有的巨頭公司將通過超過 250 億美元的防禦性收購（以買代建）來應對。
3. 向量資料庫作為 AI 技術棧的核心基礎設施再次崛起。 多模態模型和世界/狀態空間模型（World/State-space models）需要全新的資料架構。隨著向量資料庫成為基礎模型與企業資料之間的連接紐帶，其營收將呈現爆發式增長。
4. AI 模型能夠自主執行任務的時間超過一個工作日。 根據 METR 的資料，AI 任務持續時間每 7 個月翻一倍。目前的尖端模型能可靠地完成人類需花費約 1 小時完成的任務。推算這一趨勢，到 2026 年底，AI 智能體將能自主執行超過 8 小時的連續工作流，從而從根本上改變公司的專案人員配置方式。
5. AI 預算首次受到嚴格審查。 採購委員會和董事會開始反思 AI 支出。由於研究實驗室找到了針對特定任務進行優化的方法，小語言模型（SLM）和開源替代方案人氣飆升，能以極低的成本實現頂尖性能。開發者因其 10 倍的成本縮減而更青睞它們。
6. 谷歌（Google）憑藉 AI 的廣度拉開與競爭對手的差距。 沒有其他公司能在如此多的領域取得突破：尖端模型、端側推理、影片生成、開源權重以及搜尋整合。谷歌確立了行業節奏，迫使 OpenAI、Anthropic 和 xAI 不得不通過走專業化路線來進行回擊。所有實驗室在每個前沿領域全面開戰的時代宣告結束。
7. 智能體可觀測性（Agent Observability）成為推理棧中最具競爭力的層級。 工程、安全和資料可觀測性融合成一個單一學科。智能體需要跨程式碼執行、威脅偵測和資料譜系的統一可見性。這標誌著我在 2025 年預測的趨勢開始交匯：三個可觀測性空間最終合而為一。
8. 到 12 月，30% 的國際支付將透過穩定幣發行。 跨境結算帶來的效率提升是不容忽視的。隨著主要市場監管透明度的提高，穩定幣從加密貨幣的邊緣走向全球貿易融資的核心，在很大一部分 B2B 業務中取代了傳統的 SWIFT 體系。
9. 智能體的資料存取模式使現有資料庫承受壓力甚至崩潰。 智能體向資料庫和資料湖發出的查詢數量比人類高出至少一個數量級。這種對並發量和吞吐量的巨大需求，迫使事務型和分析型資料庫重新設計整體架構，以應對自主系統無休止的需求。
10. 2026 年美國資料中心建設支出佔 GDP 的比例將達到 3.5%。 這種投資規模映照了當年鐵路擴張的歷史。唯一減緩建設進程的因素是信貸市場（尤其是籌得信貸市場）的感知風險。該資產類別的巨量增長突然顯示出違約率上升的跡象，這為最耗資的基礎設施項目製造了潛在瓶頸。
11. 網際網路轉向“智能體優先”（Agent-first）的設計。 大多數開發者文件和許多網站將變得以智能體為中心，而非以人為中心。這種轉變是因為許多購買決策現在首先由智能體調研決定。因此，“前門”需要為機器人設計，而“側門”則服務於人類。

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