a16z 在最新一波《2026 Big Ideas》中，三位长期投资美国产业、金融服务与企业软体的合伙人，提出他们对 2026 年的关键观察。整体论述聚焦三大方向：电气工业堆叠加速成形、金融与保险业利用 AI 系统转型核心架构，以及企业软体中动态 AI 代理层崛起，开始动摇传统系统核心的主导地位。
第一大方向：电气工业堆叠，推动新一轮工业革命
电气工业堆叠成形，工业革命走进机器内部
美国动态投资团队合伙人 Ryan McEntush 指出，2026 年的关键变化在于「电气工业堆叠」开始成形，推动下一轮工业革命。
他表示，工业进步不再只发生在工厂，而是深入到设备与机器本身。电动车、无人机、资料中心与现代制造，背后仰赖的是一整套共通的电气与电子技术组合，包括电池、电力电子等半导体元件、运算能力与马达等核心元件。
他指出，美国在工程与关键技术上并未落后，真正的挑战不在技术，而在于如何将技术工业化、规模化，并在成本上具备竞争力。相较之下，中国的优势来自完整的供应链与制度配套，能快速支援企业扩张。
生态系与供应链，决定长期竞争力
McEntush 以 SpaceX 为例指出，高度垂直整合往往不是策略选择，而是在供应生态不足下的结果。在中国，完整供应链已成形，但在美国仍需时间补齐。
因此，若要建立电气工业堆叠，必须同步推进技术、供应链与制度，而非转移瓶颈。在人才面向上，他认为，软体文化与传统工业经验必须结合，透过工程与制造的紧密协作，加快推进速度，并赋予足够的使命感吸引顶尖人才。
随著软体与 AI 持续深入工业与军事应用，掌握关键供应链，将在未来数十年间影响全球经济与军事力量分布。
第二大方向：金融保险业告别旧核心，AI 原生平台成新主流
系统转型临界点到来，旧架构风险反而更高
AI 应用基金合伙人 Angela Strange 指出，2026 年将成为金融与保险业的关键转折点。长期以来，产业普遍认为更换核心系统风险过高，但这项认知正在翻转。
她观察到，越来越多大型机构选择让合约到期，改采 AI 原生平台，因为不升级的风险已高于转型本身。她指出，新一代基础建设的核心不在于「替旧系统加上 AI」，而是整合分散在既有核心、外部系统与非结构化资料中的资讯，重建资料核心，让金融机构得以扩张并真正发挥 AI 效益。
流程重构与规模放大，先行者差距持续扩大
Strange 表示，新平台带来流程平行化、风险与合规资料整合，以及软体承接人力缺口三项结构性变化，使市场规模被放大。
她也说明，这波转型之所以在此时启动，与老旧主机系统接近极限、AI 带来的营收机会变得具体可见，以及真正理解产业的 AI 原生新创出现有关。Strange 表示，已经先完成系统转型的银行与保险公司，部分业务的获利能力明显拉高，转型较慢的同业，差距不是几个月，正以年为单位持续扩大。
第三大方向：动态 AI 代理层成形，企业软体进入结构转换期
动态代理层崛起，系统核心地位松动
a16z 成长期投资团队合伙人 Sarah Wang 将焦点放在企业软体的结构变化。她指出，当 AI 代理能直接从「使用者意图」走向「实际执行」，传统以被动记录为主的系统核心，开始失去原本的存在合理性。
她坦言，自己过去长期投资 ERP 等系统核心，正是看重资料黏著性，但这是首次出现真正能动摇其地位的技术条件。以 IT 服务管理为例，过去由企业软体公司 ServiceNow 主导的领域，正被新一代 AI 代理快速改写，一名资深 IT 主管更直言，这是他 20 年职涯中第一次，认为 IT 支援将在未来 5 年内出现根本性变化。
贴近使用者与高速迭代，成为胜负关键
Wang 指出，AI 代理之所以具备颠覆性，在于它已能即时理解需求、分类请求、对应流程并完成执行，让原本冗长的申请与处理流程大幅缩短。
她认为，未来基础模型层仍会存在，但真正累积长期价值的，将是最贴近使用者的代理层，这一层会持续搜集使用偏好与行为资料，形成新的竞争优势。在此同时，产品进化速度成为关键，代理若不够准确可靠，将难以取得使用者信任。她也观察到，即便建立在大型平台上的代理，也正被新创 AI SRE 公司取代，显示企业软体市场正在快速洗牌。
(注：AI SRE 公司，指的是一类新创公司，专注于把 AI 应用到网站／系统可靠性工程上，让 AI 可以自动监控、侦测、诊断甚至修复 IT 基础设施或软体系统中的问题，而不只是被动告警。)
(AI 代理告别指令输入框？a16z 预测 2026 AI 应用三大变化)
这篇文章 a16z 展望 2026：电气工业、金融基建与 AI 代理层，构成 AI 时代的产业支柱 最早出现于 链新闻 ABMedia。
