如果說 2024 年是人們瞭解人工智能是什麼的一年，2025 年是人們瞭解人工智能能做什麼的一年，那麼 2026 年就是每個人都會問同一個問題的一年：它真的能帶來回報嗎？不是指炫酷的視頻和演示，而是指實實在在的收益。
這種轉變改變了一切。它影響著哪些技術會被開發，哪些技術會獲得資金支持，哪些技術會被採用，以及哪些技術會悄然消亡。它也改變了“人工智能”在你日常生活中的實際應用體驗。那麼，我們對2026年的人工智能有何期待呢？
2026年是人工智能必須實現自我盈利的一年。
2024-2025年間，人工智能領域的許多支出都屬於探索性質。企業開展試點項目、購買許可證、組建團隊並制定“人工智能戰略計劃”。現在，董事會需要的是實實在在的證據。
Axios 將 2026 年稱為人工智能“看錢”之年，屆時“最佳模型”的重要性遠不及時機、整合以及實際生產力提升。這聽起來顯而易見，但卻是一個巨大的轉變。因為“模型在實驗室裡可以完成 X”和“在混亂的組織中，人們使用過時的工具，以奇怪的方式做事，X 也實現了自動化”之間存在著差距。
Box 首席執行官 Aaron Levie 直言不諱地指出：能力的飛躍並不能立即實現經濟活動中某項任務的自動化，仍然需要圍繞它構建大量的軟件和工作流程設計。因此，到 2026 年，贏家不僅要推出更智能的 AI，還要推出能夠經受住現實考驗的 AI。
經紀人變得真實，與工具連接
2026年，你會到處聽到“智能代理”這個詞。所以我們簡單解釋一下：聊天機器人負責回答問題，而智能代理則會採取實際行動。它可以從各種工具中提取信息，制定計劃，執行操作，並持續進行直到任務完成。
2025年，經紀人成了熱門話題，但大多數公司並不信任他們，不敢把真正的工作交給他們。他們太容易出錯。即使他們“很聰明”，也常常陷入困境：他們無法可靠地使用實際工作所需的工具。
2026年，情況將因一個略顯枯燥的原因而改變，那就是底層架構。TechCrunch 將 MCP（模型上下文協議）描述為連接組織，它幫助智能體與外部工具（數據庫、API、企業軟件）進行通信，而無需每次都進行定製集成。而這一底層架構正在Linux 基金會的智能體人工智能基金會的支持下實現標準化，並得到了眾多行業巨頭的支持。但這究竟意味著什麼？智能體將不再僅僅是炫酷的演示工具，而是真正成為工作流程。
“孤獨經紀人”問題真實存在
大多數公司將在 2026 年推出智能助手，但這些助手大多會閒置不用。Slack 的首席營銷官預測，2026 年將是“孤獨助手”之年，每個員工將擁有數百個助手，它們像未使用的軟件許可證一樣閒置：規模龐大，卻無人問津。這種情況的出現與所有內部工具最終消亡的原因相同：它們沒有被嵌入到系統中。
最好的系統不需要冗長的提示，因為它們能夠理解上下文。這正是市場的發展方向：從一開始就做到“默認友好”。
小型車型悄然崛起
2026 年的預測背後蘊含著一個簡單的經濟現實：大型模型的運行成本很高。而且，如果你是一家公司，你並不總是需要一位天才通才，而是需要一位可靠的專家。
這就是為什麼小型語言模型（SLM）如此受關注的原因， 尤其是在歐洲，因為能源、主權和成本是更重要的政治因素。小型模型並非一定“更差”，而是更窄、更快、更便宜。而且，如果針對某個特定領域進行微調，它在該領域的表現甚至可能優於試圖面面俱到的通用模型。
到2026年，你會看到更多“模型組合”，這意味著一個大型模型用於複雜推理和廣泛任務，以及許多小型模型用於摘要、路由、分類、合規性檢查和內部知識查詢。
下一個重大前沿
現在大多數人都瞭解語言學習模型（LLM）的功能：預測下一個詞。這項技術非常酷炫實用，但確實存在侷限性。正因如此，世界模型應運而生。世界模型並非預測下一個詞，而是預測場景中接下來會發生什麼。
它們通過視頻、模擬和空間數據進行學習。它們構建世界的內部表徵（運動、重力、因果關係），以便模擬事物隨時間推移的發展過程。
很多價值並不在於語言，而在於環境。倉庫、工廠、道路、醫院、住宅等等，都可以成為價值的體現。聊天機器人可以描述一個倉庫，而世界模型可以模擬改變叉車路線、傳送帶速度、人員減少或佈局重新設計等情況。
歐洲新聞臺還將世界模型視為通往“數字孿生”的途徑，即用於預測和規劃的真實環境的複製品。短期內，其影響可能首先體現在模擬技術已經發揮作用的領域，例如電子遊戲、3D世界構建以及行為舉止如同真正理解空間的NPC。然後是機器人技術，最後是其他所有領域。這不會在一夜之間發生，但到2026年，你肯定會感受到這種轉變，因為屆時討論的焦點將從“聊天”轉向“世界”。
物理人工智能在現實生活中顯現
“人工智能正在走向實體化”聽起來很像一部即將走向災難的科幻電影的開頭。但到2026年，最重要的實體人工智能可能不是人形機器人，而是可穿戴設備。
TechCrunch 指出，小型模型、世界模型和邊緣計算技術的進步使得人工智能能夠更貼近設備運行，新型人工智能設備（包括可穿戴設備）也開始進入市場。可穿戴設備比機器人更便宜，交付速度更快，更符合消費者的行為習慣，並且使“始終在線”的人工智能成為常態。
智能眼鏡可以播報你正在觀看的內容，戒指和手錶可以進行健康推斷，手機可以離線翻譯。
人工智能正以一種隱蔽的方式變得更加昂貴。
2026年最被低估的趨勢之一是定價。人工智能正在被整合到軟件中。
所以感覺上好像是免費的，但實際上並非如此。模型需要運行在某個地方，而計算成本很高。供應商正越來越多地將人工智能功能轉向按使用量計費，就像水電費一樣。
簡單來說，這意味著你的軟件賬單看起來不再像訂閱費，而更像電費表。這將迫使公司內部建立一種新的紀律。
不僅僅是“我們是否配備了Copilot？”這個問題，而是要問誰在使用它，用於什麼用途，使用頻率如何，以及它是否物有所值。在投資回報率時代，這些問題不可迴避。
安全措施變得奇怪
如果說2026年是人工智能變得更加逼真的一年，那麼安全形勢也將變得更加複雜。因為儘管我們都希望人工智能只幫助防禦者，但它也無疑會幫助攻擊者。 歐洲新聞臺指出，隨著模型能力的提升，人們對合成內容的擔憂日益加劇，真假內容的區分難度也越來越大。
此外，還有內部威脅，即影子代理。這就是所謂的“影子IT”，只不過它擁有自主性。員工會自行搭建代理來自動化重複性工作。他們會將這些代理連接到敏感工具，而且這一切都繞過了IT部門的審批流程。這樣一來，數據流和自動化操作就變得隱蔽，沒有任何審計追蹤。
2026 年，人工智能安全不僅僅是端點保護，它還包括策略、權限、日誌記錄和治理。因為當軟件可以執行操作時，你需要知道是誰授予了它訪問權限？它做了什麼？以及接下來它被允許做什麼？
監管與社會阻力同時出現
2026年不僅是技術之年，也是社會之年。你會看到兩種力量共同發展壯大：
- 各國政府試圖制定規則（尤其是在歐洲）
- 公眾對“人工智能垃圾”、低質量內容感到厭倦，並且缺乏信任
這種組合催生了對“信任層”的需求。信任層可以採取標籤標註和驗證的形式，主要目的是提高人工智能行為的透明度，使其不再那麼混亂。這並非要阻止人工智能的發展，而是要減少其帶來的混亂。
這對你意味著什麼
2026年不會被銘記為人工智能變得更智能的一年，而是人工智能變得有用的一年。這並非因為模型突然變得神奇，而是因為它們終於開始融入人們和組織的實際運作方式。成功的模式已經清晰可見：人工智能融入現有工具，無需冗長的提示即可理解上下文，並採取切實可靠的行動，而不是做出宏大的承諾。
對個人而言，這意味著人工智能會悄然融入後臺。你不會再把“使用人工智能”當作一項獨立的活動。它只會減少操作步驟：更少的手動操作、更少的遺漏任務、更少的繁瑣工作。
對企業而言，這種轉變更加清晰。問題不再是“我們能否用人工智能實現這件事？”，而是“這能否切實幫助企業？”。這促使一切朝著規範化的方向發展：減少實驗、明確責任歸屬、加強管控，並專注於真正重要的工作流程。
一些人工智能項目將會停滯不前。一些公司會過度建設。而另一些公司則會通過精簡但高效的方式脫穎而出。關鍵在於：到2026年，人工智能不再是對未來的押注，而是對執行力的考驗。
文章《人工智能的未來發展方向：2026 年的最大趨勢》最初發表於元宇宙 Post 。
