如果说 2024 年是人们了解人工智能是什么的一年，2025 年是人们了解人工智能能做什么的一年，那么 2026 年就是每个人都会问同一个问题的一年：它真的能带来回报吗？不是指炫酷的视频和演示，而是指实实在在的收益。
这种转变改变了一切。它影响着哪些技术会被开发，哪些技术会获得资金支持，哪些技术会被采用，以及哪些技术会悄然消亡。它也改变了“人工智能”在你日常生活中的实际应用体验。那么，我们对2026年的人工智能有何期待呢？
2026年是人工智能必须实现自我盈利的一年。
2024-2025年间，人工智能领域的许多支出都属于探索性质。企业开展试点项目、购买许可证、组建团队并制定“人工智能战略计划”。现在，董事会需要的是实实在在的证据。
Axios 将 2026 年称为人工智能“看钱”之年，届时“最佳模型”的重要性远不及时机、整合以及实际生产力提升。这听起来显而易见，但却是一个巨大的转变。因为“模型在实验室里可以完成 X”和“在混乱的组织中，人们使用过时的工具，以奇怪的方式做事，X 也实现了自动化”之间存在着差距。
Box 首席执行官 Aaron Levie 直言不讳地指出：能力的飞跃并不能立即实现经济活动中某项任务的自动化，仍然需要围绕它构建大量的软件和工作流程设计。因此，到 2026 年，赢家不仅要推出更智能的 AI，还要推出能够经受住现实考验的 AI。
经纪人变得真实，与工具连接
2026年，你会到处听到“智能代理”这个词。所以我们简单解释一下：聊天机器人负责回答问题，而智能代理则会采取实际行动。它可以从各种工具中提取信息，制定计划，执行操作，并持续进行直到任务完成。
2025年，经纪人成了热门话题，但大多数公司并不信任他们，不敢把真正的工作交给他们。他们太容易出错。即使他们“很聪明”，也常常陷入困境：他们无法可靠地使用实际工作所需的工具。
2026年，情况将因一个略显枯燥的原因而改变，那就是底层架构。TechCrunch 将 MCP（模型上下文协议）描述为连接组织，它帮助智能体与外部工具（数据库、API、企业软件）进行通信，而无需每次都进行定制集成。而这一底层架构正在Linux 基金会的智能体人工智能基金会的支持下实现标准化，并得到了众多行业巨头的支持。但这究竟意味着什么？智能体将不再仅仅是炫酷的演示工具，而是真正成为工作流程。
“孤独经纪人”问题真实存在
大多数公司将在 2026 年推出智能助手，但这些助手大多会闲置不用。Slack 的首席营销官预测，2026 年将是“孤独助手”之年，每个员工将拥有数百个助手，它们像未使用的软件许可证一样闲置：规模庞大，却无人问津。这种情况的出现与所有内部工具最终消亡的原因相同：它们没有被嵌入到系统中。
最好的系统不需要冗长的提示，因为它们能够理解上下文。这正是市场的发展方向：从一开始就做到“默认友好”。
小型车型悄然崛起
2026 年的预测背后蕴含着一个简单的经济现实：大型模型的运行成本很高。而且，如果你是一家公司，你并不总是需要一位天才通才，而是需要一位可靠的专家。
这就是为什么小型语言模型（SLM）如此受关注的原因， 尤其是在欧洲，因为能源、主权和成本是更重要的政治因素。小型模型并非一定“更差”，而是更窄、更快、更便宜。而且，如果针对某个特定领域进行微调，它在该领域的表现甚至可能优于试图面面俱到的通用模型。
到2026年，你会看到更多“模型组合”，这意味着一个大型模型用于复杂推理和广泛任务，以及许多小型模型用于摘要、路由、分类、合规性检查和内部知识查询。
下一个重大前沿
现在大多数人都了解语言学习模型（LLM）的功能：预测下一个词。这项技术非常酷炫实用，但确实存在局限性。正因如此，世界模型应运而生。世界模型并非预测下一个词，而是预测场景中接下来会发生什么。
它们通过视频、模拟和空间数据进行学习。它们构建世界的内部表征（运动、重力、因果关系），以便模拟事物随时间推移的发展过程。
很多价值并不在于语言，而在于环境。仓库、工厂、道路、医院、住宅等等，都可以成为价值的体现。聊天机器人可以描述一个仓库，而世界模型可以模拟改变叉车路线、传送带速度、人员减少或布局重新设计等情况。
欧洲新闻台还将世界模型视为通往“数字孪生”的途径，即用于预测和规划的真实环境的复制品。短期内，其影响可能首先体现在模拟技术已经发挥作用的领域，例如电子游戏、3D世界构建以及行为举止如同真正理解空间的NPC。然后是机器人技术，最后是其他所有领域。这不会在一夜之间发生，但到2026年，你肯定会感受到这种转变，因为届时讨论的焦点将从“聊天”转向“世界”。
物理人工智能在现实生活中显现
“人工智能正在走向实体化”听起来很像一部即将走向灾难的科幻电影的开头。但到2026年，最重要的实体人工智能可能不是人形机器人，而是可穿戴设备。
TechCrunch 指出，小型模型、世界模型和边缘计算技术的进步使得人工智能能够更贴近设备运行，新型人工智能设备（包括可穿戴设备）也开始进入市场。可穿戴设备比机器人更便宜，交付速度更快，更符合消费者的行为习惯，并且使“始终在线”的人工智能成为常态。
智能眼镜可以播报你正在观看的内容，戒指和手表可以进行健康推断，手机可以离线翻译。
人工智能正以一种隐蔽的方式变得更加昂贵。
2026年最被低估的趋势之一是定价。人工智能正在被整合到软件中。
所以感觉上好像是免费的，但实际上并非如此。模型需要运行在某个地方，而计算成本很高。供应商正越来越多地将人工智能功能转向按使用量计费，就像水电费一样。
简单来说，这意味着你的软件账单看起来不再像订阅费，而更像电费表。这将迫使公司内部建立一种新的纪律。
不仅仅是“我们是否配备了Copilot？”这个问题，而是要问谁在使用它，用于什么用途，使用频率如何，以及它是否物有所值。在投资回报率时代，这些问题不可回避。
安全措施变得奇怪
如果说2026年是人工智能变得更加逼真的一年，那么安全形势也将变得更加复杂。因为尽管我们都希望人工智能只帮助防御者，但它也无疑会帮助攻击者。 欧洲新闻台指出，随着模型能力的提升，人们对合成内容的担忧日益加剧，真假内容的区分难度也越来越大。
此外，还有内部威胁，即影子代理。这就是所谓的“影子IT”，只不过它拥有自主性。员工会自行搭建代理来自动化重复性工作。他们会将这些代理连接到敏感工具，而且这一切都绕过了IT部门的审批流程。这样一来，数据流和自动化操作就变得隐蔽，没有任何审计追踪。
2026 年，人工智能安全不仅仅是端点保护，它还包括策略、权限、日志记录和治理。因为当软件可以执行操作时，你需要知道是谁授予了它访问权限？它做了什么？以及接下来它被允许做什么？
监管与社会阻力同时出现
2026年不仅是技术之年，也是社会之年。你会看到两种力量共同发展壮大：
- 各国政府试图制定规则（尤其是在欧洲）
- 公众对“人工智能垃圾”、低质量内容感到厌倦，并且缺乏信任
这种组合催生了对“信任层”的需求。信任层可以采取标签标注和验证的形式，主要目的是提高人工智能行为的透明度，使其不再那么混乱。这并非要阻止人工智能的发展，而是要减少其带来的混乱。
这对你意味着什么
2026年不会被铭记为人工智能变得更智能的一年，而是人工智能变得有用的一年。这并非因为模型突然变得神奇，而是因为它们终于开始融入人们和组织的实际运作方式。成功的模式已经清晰可见：人工智能融入现有工具，无需冗长的提示即可理解上下文，并采取切实可靠的行动，而不是做出宏大的承诺。
对个人而言，这意味着人工智能会悄然融入后台。你不会再把“使用人工智能”当作一项独立的活动。它只会减少操作步骤：更少的手动操作、更少的遗漏任务、更少的繁琐工作。
对企业而言，这种转变更加清晰。问题不再是“我们能否用人工智能实现这件事？”，而是“这能否切实帮助企业？”。这促使一切朝着规范化的方向发展：减少实验、明确责任归属、加强管控，并专注于真正重要的工作流程。
一些人工智能项目将会停滞不前。一些公司会过度建设。而另一些公司则会通过精简但高效的方式脱颖而出。关键在于：到2026年，人工智能不再是对未来的押注，而是对执行力的考验。
文章《人工智能的未来发展方向：2026 年的最大趋势》最初发表于元宇宙 Post 。
