a16z 在最新一波《2026 Big Ideas》中，三位長期投資美國產業、金融服務與企業軟體的合夥人，提出他們對 2026 年的關鍵觀察。整體論述聚焦三大方向：電氣工業堆疊加速成形、金融與保險業利用 AI 系統轉型核心架構，以及企業軟體中動態 AI 代理層崛起，開始動搖傳統系統核心的主導地位。
第一大方向：電氣工業堆疊，推動新一輪工業革命
電氣工業堆疊成形，工業革命走進機器內部
美國動態投資團隊合夥人 Ryan McEntush 指出，2026 年的關鍵變化在於「電氣工業堆疊」開始成形，推動下一輪工業革命。
他表示，工業進步不再只發生在工廠，而是深入到設備與機器本身。電動車、無人機、資料中心與現代製造，背後仰賴的是一整套共通的電氣與電子技術組合，包括電池、電力電子等半導體元件、運算能力與馬達等核心元件。
他指出，美國在工程與關鍵技術上並未落後，真正的挑戰不在技術，而在於如何將技術工業化、規模化，並在成本上具備競爭力。相較之下，中國的優勢來自完整的供應鏈與制度配套，能快速支援企業擴張。
生態系與供應鏈，決定長期競爭力
McEntush 以 SpaceX 為例指出，高度垂直整合往往不是策略選擇，而是在供應生態不足下的結果。在中國，完整供應鏈已成形，但在美國仍需時間補齊。
因此，若要建立電氣工業堆疊，必須同步推進技術、供應鏈與制度，而非轉移瓶頸。在人才面向上，他認為，軟體文化與傳統工業經驗必須結合，透過工程與製造的緊密協作，加快推進速度，並賦予足夠的使命感吸引頂尖人才。
隨著軟體與 AI 持續深入工業與軍事應用，掌握關鍵供應鏈，將在未來數十年間影響全球經濟與軍事力量分佈。
第二大方向：金融保險業告別舊核心，AI 原生平臺成新主流
系統轉型臨界點到來，舊架構風險反而更高
AI 應用基金合夥人 Angela Strange 指出，2026 年將成為金融與保險業的關鍵轉折點。長期以來，產業普遍認為更換核心系統風險過高，但這項認知正在翻轉。
她觀察到，越來越多大型機構選擇讓合約到期，改採 AI 原生平臺，因為不升級的風險已高於轉型本身。她指出，新一代基礎建設的核心不在於「替舊系統加上 AI」，而是整合分散在既有核心、外部系統與非結構化資料中的資訊，重建資料核心，讓金融機構得以擴張並真正發揮 AI 效益。
流程重構與規模放大，先行者差距持續擴大
Strange 表示，新平臺帶來流程平行化、風險與合規資料整合，以及軟體承接人力缺口三項結構性變化，使市場規模被放大。
她也說明，這波轉型之所以在此時啟動，與老舊主機系統接近極限、AI 帶來的營收機會變得具體可見，以及真正理解產業的 AI 原生新創出現有關。Strange 表示，已經先完成系統轉型的銀行與保險公司，部分業務的獲利能力明顯拉高，轉型較慢的同業，差距不是幾個月，正以年為單位持續擴大。
第三大方向：動態 AI 代理層成形，企業軟體進入結構轉換期
動態代理層崛起，系統核心地位鬆動
a16z 成長期投資團隊合夥人 Sarah Wang 將焦點放在企業軟體的結構變化。她指出，當 AI 代理能直接從「使用者意圖」走向「實際執行」，傳統以被動記錄為主的系統核心，開始失去原本的存在合理性。
她坦言，自己過去長期投資 ERP 等系統核心，正是看重資料黏著性，但這是首次出現真正能動搖其地位的技術條件。以 IT 服務管理為例，過去由企業軟體公司 ServiceNow 主導的領域，正被新一代 AI 代理快速改寫，一名資深 IT 主管更直言，這是他 20 年職涯中第一次，認為 IT 支援將在未來 5 年內出現根本性變化。
貼近使用者與高速迭代，成為勝負關鍵
Wang 指出，AI 代理之所以具備顛覆性，在於它已能即時理解需求、分類請求、對應流程並完成執行，讓原本冗長的申請與處理流程大幅縮短。
她認為，未來基礎模型層仍會存在，但真正累積長期價值的，將是最貼近使用者的代理層，這一層會持續蒐集使用偏好與行為資料，形成新的競爭優勢。在此同時，產品進化速度成為關鍵，代理若不夠準確可靠，將難以取得使用者信任。她也觀察到，即便建立在大型平臺上的代理，也正被新創 AI SRE 公司取代，顯示企業軟體市場正在快速洗牌。
(注：AI SRE 公司，指的是一類新創公司，專注於把 AI 應用到網站／系統可靠性工程上，讓 AI 可以自動監控、偵測、診斷甚至修復 IT 基礎設施或軟體系統中的問題，而不只是被動告警。)
(AI 代理告別指令輸入框？a16z 預測 2026 AI 應用三大變化)
這篇文章 a16z 展望 2026：電氣工業、金融基建與 AI 代理層，構成 AI 時代的產業支柱 最早出現於 鏈新聞 ABMedia。
