David Ulevitch：打造 AI 原生的工業(yè)基礎(chǔ)

美國正在重建那些真正構(gòu)成國家實力的經(jīng)濟領(lǐng)域。能源、制造、物流和基礎(chǔ)設施重新成為焦點，而最重要的轉(zhuǎn)變是，一個真正 AI 原生、以軟件為核心 的工業(yè)基礎(chǔ)正在崛起。這類公司從仿真、自動化設計和 AI 驅(qū)動的運營開始，它們不是在改造過去，而是在構(gòu)建未來。

這帶來了巨大的機會：先進能源系統(tǒng)、重度機器人制造、下一代采礦、生物和酶促工藝（生產(chǎn)各行業(yè)所需的關(guān)鍵化學前體）等。AI 可以設計更清潔的反應堆、優(yōu)化資源開采、工程化更高效的酶，并以傳統(tǒng)運營者無法匹敵的洞察力協(xié)調(diào)自主機器群。

同樣的轉(zhuǎn)變也在工廠之外發(fā)生。自主傳感器、無人機和現(xiàn)代 AI 模型如今可以持續(xù)監(jiān)控港口、鐵路、電力線路、管道、軍事基地、數(shù)據(jù)中心等曾經(jīng)難以全面管理的關(guān)鍵系統(tǒng)。

現(xiàn)實世界需要新的軟件。能夠構(gòu)建它的創(chuàng)業(yè)者，將塑造美國未來一個世紀的繁榮。如果你就是這樣的人，讓我們聊聊。

Erin Price-Wright：美國工廠的復興

美國的第一個偉大世紀建立在工業(yè)實力之上，但我們失去了大量這種力量——部分源于離岸外包，部分源于社會整體未能持續(xù)建設。但如今，生銹的齒輪正在重新轉(zhuǎn)動，我們正在見證以軟件和 AI 為核心的美國工廠重生。

2026 年，我認為我們將看到企業(yè)以「工廠思維」應對能源、采礦、建筑和制造等挑戰(zhàn)。這意味著：將 AI 和自主技術(shù)模塊化部署，與熟練工人協(xié)作，讓復雜、定制化的流程像流水線一樣運作。比如：快速、反復地應對復雜的法規(guī)和審批；加速設計周期，從一開始就考慮可制造性；更好地管理大型項目協(xié)調(diào)；部署自主技術(shù)，加快人類難以或危險的任務。

通過應用亨利·福特一個世紀前的理念——從第一天就規(guī)劃規(guī)模化和可重復性，并疊加最新的 AI 技術(shù)，我們將很快實現(xiàn)核反應堆的量產(chǎn)、滿足住房需求、以極快速度建設數(shù)據(jù)中心，開啟新的工業(yè)黃金時代。引用埃隆·馬斯克的話：「工廠本身就是產(chǎn)品?！?/p>

Zabie Elmgren：下一波可觀測性將是物理世界，而非數(shù)字世界

過去十年，軟件可觀測性改變了我們監(jiān)控數(shù)字系統(tǒng)的方式，讓代碼庫和服務器通過日志、指標和追蹤變得透明。同樣的革命即將發(fā)生在物理世界。

美國城市已部署超過十億臺聯(lián)網(wǎng)攝像頭和傳感器，物理可觀測性——實時理解城市、電網(wǎng)和其他基礎(chǔ)設施的運行——正在變得緊迫且可行。這一新的感知層也將推動機器人和自主技術(shù)的下一個前沿，使機器依賴一個將物理世界呈現(xiàn)得如代碼般可觀測的通用網(wǎng)絡。

當然，這一轉(zhuǎn)變帶來真實風險：能檢測野火或防止工地事故的工具，也可能催生反烏托邦噩夢。下一波的贏家將是那些贏得公眾信任的人，構(gòu)建隱私保護、可互操作、AI 原生的系統(tǒng)，讓社會更透明而非更不自由。誰能打造這張可信網(wǎng)絡，誰就將定義未來十年的可觀測性。

Ryan McEntush：電氣工業(yè)棧將推動世界前行

下一次工業(yè)革命不僅發(fā)生在工廠，還將發(fā)生在驅(qū)動工廠的機器內(nèi)部。

軟件改變了我們的思維、設計和溝通方式?，F(xiàn)在，它正在改變我們的移動、建造和生產(chǎn)方式。電氣化、材料和 AI 的進步正在融合，為物理世界帶來真正的軟件控制。機器開始具備感知、學習和自主行動的能力。

這就是電氣工業(yè)棧的崛起——驅(qū)動電動車、無人機、數(shù)據(jù)中心和現(xiàn)代制造的綜合技術(shù)。它連接推動世界的原子與指揮它們的比特：礦物被精煉成組件，能量儲存在電池中，電力由電力電子控制，運動通過精密電機傳遞，所有這一切由軟件協(xié)調(diào)。這是物理自動化突破背后的無形基礎(chǔ)；它決定了軟件不僅能叫車，還能親自駕駛。

但構(gòu)建這一棧的能力——從精煉關(guān)鍵材料到制造先進芯片——正在流失。如果美國想引領(lǐng)下一次工業(yè)時代，就必須掌握支撐它的硬件。掌握電氣工業(yè)棧的國家，將定義未來的工業(yè)和軍事技術(shù)。

軟件吞噬了世界，現(xiàn)在它將推動世界。

Oliver Hsu：自主實驗室加速科學發(fā)現(xiàn)

隨著模型能力在多模態(tài)領(lǐng)域不斷進步，機器人操作能力持續(xù)提升，團隊將加速追求自主科學發(fā)現(xiàn)。這些并行技術(shù)將催生能夠閉環(huán)科學探索的自主實驗室——從假設提出到實驗設計與執(zhí)行，再到推理、結(jié)果分析和未來研究方向迭代。構(gòu)建這些實驗室的團隊將是跨學科的，融合 AI、機器人、物理與生命科學、制造、運營等領(lǐng)域的專業(yè)知識，通過「無人值守實驗室」實現(xiàn)跨領(lǐng)域的持續(xù)實驗，解鎖科學發(fā)現(xiàn)的新紀元。

Will Bitsky：關(guān)鍵行業(yè)的數(shù)據(jù)征戰(zhàn)

2025 年，AI 的時代特征是算力限制和數(shù)據(jù)中心建設；而在 2026 年，它將由 數(shù)據(jù)限制 和下一場數(shù)據(jù)征戰(zhàn)的前沿定義：我們的關(guān)鍵行業(yè)。

這些關(guān)鍵行業(yè)仍然是潛在的、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的源泉。每一次卡車出動、儀表讀數(shù)、維護作業(yè)、生產(chǎn)運行、組裝和試射，都是模型訓練的素材。但數(shù)據(jù)采集、標注和模型訓練并不是工業(yè)領(lǐng)域的常用詞。

對這些數(shù)據(jù)的需求并不缺乏。像 Scale、Mercor 以及 AI 研究實驗室這樣的公司，正在不懈地收集流程數(shù)據(jù)（不僅是「做了什么」，還包括「如何做」），并為每一單位「血汗數(shù)據(jù)」支付高昂的代價。

擁有現(xiàn)有物理基礎(chǔ)設施和勞動力的工業(yè)公司在數(shù)據(jù)收集上具有比較優(yōu)勢，并將開始加以利用。它們的運營會產(chǎn)生無法估量的數(shù)據(jù)，可以以近乎零邊際成本進行捕獲，用于訓練自有模型，或授權(quán)給第三方。

我們也可以預期，初創(chuàng)公司將出現(xiàn)來提供幫助。這些初創(chuàng)公司將交付協(xié)調(diào)棧：用于采集、標注和授權(quán)的軟件工具；傳感器硬件和 SDK；強化學習環(huán)境和訓練管道；最終，甚至是它們自己的智能機器。

David Haber：AI 強化商業(yè)模式

最優(yōu)秀的 AI 初創(chuàng)公司不僅僅是自動化任務，而是放大客戶的經(jīng)濟效益。例如，在風險代理法律領(lǐng)域，律所只有在勝訴時才賺錢。像 Eve 這樣的公司利用專有結(jié)果數(shù)據(jù)預測案件成功率，幫助律所挑選更優(yōu)案件、服務更多客戶、并提高勝訴率。

AI 強化的是商業(yè)模式本身。它不僅降低成本，還能帶來更多收入。2026 年，我們將看到這一邏輯擴展到各行各業(yè)，AI 系統(tǒng)將加深與客戶激勵的契合，創(chuàng)造傳統(tǒng)軟件無法觸及的復合優(yōu)勢。

Anish Acharya：ChatGPT 成為 AI 應用商店

消費產(chǎn)品周期需要三個條件：新技術(shù)、新的消費者行為，以及新的分發(fā)渠道。

直到最近，AI 浪潮滿足了前兩個條件，但缺乏新的原生分發(fā)渠道。大多數(shù)產(chǎn)品依賴現(xiàn)有網(wǎng)絡（如 X）或口碑傳播。

隨著 OpenAI Apps SDK 的發(fā)布、蘋果對小程序的支持，以及 ChatGPT 推出群組消息功能，消費者開發(fā)者現(xiàn)在可以直接觸達 ChatGPT 的 9 億用戶群，并通過 Wabi 等小程序網(wǎng)絡實現(xiàn)增長。作為消費產(chǎn)品周期的最后一塊拼圖，這一新的分發(fā)渠道將在 2026 年引發(fā)十年一遇的消費科技淘金熱。忽視它，后果自負。

Olivia Moore：語音代理開始占據(jù)空間

過去 18 個月，AI 語音代理為企業(yè)管理真實交互的概念已從科幻走向現(xiàn)實。成千上萬的公司，從中小企業(yè)到大型企業(yè)，正在使用語音 AI 來安排預約、完成預訂、進行調(diào)查、信息采集等。這些代理幫助企業(yè)降低成本、增加收入，并釋放人類員工去做更高價值、更愉快的工作。

但由于該領(lǐng)域仍處于早期，許多公司仍停留在「語音切入點」階段，僅提供一種或幾種類型的通話作為解決方案。我期待看到語音代理擴展到處理完整的工作流（可能是多模態(tài)的），甚至管理整個客戶關(guān)系周期。

這可能涉及更深度集成到業(yè)務系統(tǒng)的代理，并賦予它們處理更復雜交互的自由。隨著底層模型不斷改進——代理現(xiàn)在可以調(diào)用工具并跨系統(tǒng)操作——沒有理由不讓每家公司都運行語音優(yōu)先的 AI 產(chǎn)品，優(yōu)化業(yè)務的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

Marc Andrusko：無提示、主動型應用到來

2026 年將標志著主流用戶告別提示框。下一波 AI 應用將完全沒有可見的提示輸入——它們會觀察你的操作，并主動提出可供你審核的行動。你的 IDE 在你開口之前就建議重構(gòu)；你的 CRM 在你結(jié)束通話后自動起草跟進郵件；你的設計工具在你工作時生成變體。聊天界面只是輔助輪，如今 AI 將成為無形的腳手架，貫穿每個工作流，由意圖而非指令觸發(fā)。

Angela Strange：AI 將真正升級銀行和保險基礎(chǔ)設施

許多銀行和保險公司已經(jīng)在傳統(tǒng)系統(tǒng)上疊加了 AI 功能，如文檔處理和語音代理，但 AI 只有在我們重建其底層基礎(chǔ)設施時，才能真正改變金融服務。

到 2026 年，不升級以充分利用 AI 的風險將超過失敗風險，我們將看到大型金融機構(gòu)讓舊有供應商合同到期，開始實施更新的、AI 原生的替代方案。這些公司將不再受制于過去的分類邊界，而是成為平臺，集中、規(guī)范并豐富來自傳統(tǒng)系統(tǒng)和外部來源的底層數(shù)據(jù)。

結(jié)果如何？

工作流將被顯著簡化并實現(xiàn)并行處理，不再需要在系統(tǒng)和界面間跳轉(zhuǎn)。例如，你可以在抵押貸款系統(tǒng)中查看并并行處理數(shù)百個任務，代理甚至可以完成更瑣碎的工作。

傳統(tǒng)類別將融合，形成更大的新類別。例如，客戶 KYC 與入職和過渡監(jiān)控數(shù)據(jù)可以整合到單一風險平臺中。

這些新類別的贏家將比舊有巨頭大 10 倍：類別更大，軟件市場正在吞噬勞動力。金融服務的未來不是在舊系統(tǒng)上應用 AI，而是構(gòu)建一個以 AI 為基礎(chǔ)的新操作系統(tǒng)。

Joe Schmidt：前置部署模式將 AI 帶給 99% 的企業(yè)

AI 是我們這一代最令人興奮的技術(shù)突破。但迄今為止，新創(chuàng)企業(yè)的大部分收益都集中在硅谷的 1% 企業(yè)——無論是字面意義上的灣區(qū)，還是其擴展網(wǎng)絡。這也合理：創(chuàng)業(yè)者希望賣給他們熟悉、容易接觸的公司，無論是開車去辦公室，還是通過董事會上的 VC 獲取聯(lián)系。

2026 年，這一局面將逆轉(zhuǎn)。企業(yè)將意識到，AI 的絕大部分機會存在于硅谷之外，我們將看到新的創(chuàng)業(yè)者采用前置部署模式，發(fā)掘隱藏在大型傳統(tǒng)行業(yè)中的機會。這些機會在傳統(tǒng)咨詢和服務行業(yè)（如系統(tǒng)集成和實施公司）以及制造等慢速行業(yè)中潛力巨大。

Seema Amble：AI 在財富 500 強中創(chuàng)造新的編排層和角色

2026 年，企業(yè)將進一步從孤立的 AI 工具轉(zhuǎn)向需要像協(xié)調(diào)數(shù)字團隊一樣運作的多智能體系統(tǒng)。隨著智能體開始管理復雜、相互依賴的工作流——如規(guī)劃、分析和執(zhí)行——組織需要重新思考工作結(jié)構(gòu)以及上下文在系統(tǒng)間的流動。我們已經(jīng)看到 AskLio 和 HappyRobot 等公司在整個流程中部署智能體，而不僅僅是單一任務。

財富 500 強將最深切感受到這一轉(zhuǎn)變：它們擁有最深的孤立數(shù)據(jù)池、機構(gòu)知識和運營復雜性，其中許多存在于人的大腦中。將這些上下文轉(zhuǎn)化為自主工作者共享的底層結(jié)構(gòu)，將解鎖更快的決策、壓縮周期，并實現(xiàn)不再依賴人工微觀管理的端到端流程。

這一轉(zhuǎn)變還將迫使領(lǐng)導者重新構(gòu)想角色和軟件。新的職能將出現(xiàn)，如 AI 工作流設計師、智能體監(jiān)督員，以及負責編排和審計數(shù)字工作者群的治理負責人。在現(xiàn)有記錄系統(tǒng)之上，企業(yè)將需要協(xié)調(diào)系統(tǒng)：用于管理多智能體交互、裁定上下文，并確保自主工作流的可靠性。人類將專注于處理邊緣和最復雜的案例。多智能體系統(tǒng)的崛起不僅是自動化的又一步，而是企業(yè)運作方式、決策方式以及價值創(chuàng)造方式的重構(gòu)。

Bryan Kim：消費級 AI 從「幫我」轉(zhuǎn)向「看見我」

2026 年將是消費級 AI 產(chǎn)品從生產(chǎn)力轉(zhuǎn)向連接性的年份。AI 不再只是幫助你完成工作，而是讓你更清晰地看見自己，并幫助你建立更強的關(guān)系。

當然，這很難。許多社交 AI 產(chǎn)品已經(jīng)推出并失敗。但得益于多模態(tài)上下文窗口和推理成本下降，AI 產(chǎn)品現(xiàn)在可以從你生活的完整紋理中學習，而不僅僅是你告訴聊天機器人的內(nèi)容。想象一下：相冊展示真實情感時刻，1:1 消息和群聊模式根據(jù)對象變化，日常習慣在壓力下發(fā)生調(diào)整。

一旦這些產(chǎn)品落地，它們將成為我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠帧？傮w而言，「看見我」產(chǎn)品比「幫我」產(chǎn)品具有更好的留存機制?！笌臀摇巩a(chǎn)品通過高支付意愿的離散任務變現(xiàn)，并優(yōu)化訂閱留存；「看見我」產(chǎn)品通過持續(xù)連接的日?；幼儸F(xiàn)：支付意愿較低，但使用模式更具粘性。

人們已經(jīng)在不斷用數(shù)據(jù)換取價值：問題在于他們得到的是否值得。而很快，這將成為現(xiàn)實。

Kimberly Tan：新的模型原語解鎖前所未有的公司形態(tài)

2026 年，我們將看到一些公司出現(xiàn)，它們在過去根本無法存在，而如今得益于推理、多模態(tài)和計算機操作等模型突破才成為可能。迄今為止，許多行業(yè)（如法律或客戶支持）只是利用改進的推理能力來增強現(xiàn)有產(chǎn)品。但我們才剛開始看到那些核心產(chǎn)品能力完全由這些新的模型原語驅(qū)動的公司。

推理能力的進步可以解鎖新的功能，例如評估復雜的金融索賠，或處理密集的學術(shù)或分析研究（如裁定賬單爭議）。多模態(tài)模型使得從物理世界根植的行業(yè)中提取潛在視頻數(shù)據(jù)成為可能（例如制造現(xiàn)場的攝像頭）。而計算機操作能力則使得在價值長期被桌面軟件、糟糕的 API 和碎片化工作流鎖住的龐大行業(yè)中實現(xiàn)自動化。

James da Costa：AI 初創(chuàng)公司向其他 AI 初創(chuàng)公司銷售并實現(xiàn)規(guī)?；?/h2>

我們正處于一個由當前 AI 產(chǎn)品周期驅(qū)動的前所未有的公司創(chuàng)建時刻。但與以往不同的是，現(xiàn)有巨頭并沒有「睡著」，它們也在積極采用 AI。那么，初創(chuàng)公司如何取勝？

初創(chuàng)公司贏得分發(fā)權(quán)的最強大且被低估的方式之一，是服務于公司成立階段：即綠地公司（全新業(yè)務）。如果你能在公司成立時吸引它們，并與它們共同成長，當客戶變大時，你也會成為大公司。Stripe、Deel、Mercury、Ramp 等公司都遵循了這一策略。事實上，Stripe 成立時，它的許多客戶還不存在。

2026 年，我們將看到這些面向綠地市場的初創(chuàng)公司在一系列企業(yè)軟件類別中實現(xiàn)規(guī)?；?。秘訣很簡單：打造更好的產(chǎn)品，并專注于那些不受制于現(xiàn)有巨頭的新客戶。

到此這篇關(guān)于2026年a16z預測：AI將重構(gòu)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)a16z預測詳細介紹內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持腳本之家！

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