文章汇总多家机构对2026年AI预测，共识认为AI Agent将成为生产环境主角，改变销售客服结构，模糊开发设计边界，垂直AI更快落地，安全治理成必选项，AI从被动响应变主动行动并进入物理世界。分歧主要在AGI实现时间、中美技术竞争、头部公司格局及突破点。2026年行业将更关注AI实际商业价值，"能不能赚钱"将取代"能不能通用"成为核心议题。

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最近看到各大投资机构在 2026 年 AI 行业的预测，我做了一个汇总，把相同点进行整理，不同点里有意思的观点做了摘要。

这几个内容来自 Gartner、SaaStr、a16z、Every.to、Gary Marcus 和 Forbes。文末附链接。

一、共识区：大家都同意的观点

1. AI Agent 是 2026 年的绝对主角

这是所有预测中重合度最高的观点。

Gartner把「Multiagent Systems（多智能体系统）」列为十大战略技术趋势之一

SaaStr预测 AI Agent 将处理 40-60% 的初始客户聊天

a16z认为「Agent-native infrastructure」将成为基础设施的标配

Every.to提出 2026 年软件将进入「Agent-native architecture」时代

Agent 的概念从去年火到今年，但 2025 年大多还停留在 demo 阶段。

2026 年的关键不是「能不能做」，而是「能不能稳定跑在生产环境」。

Claude code 已经证明了可以稳定在生产环境跑了

只是它的使用还存在门槛。

一方面是模型价格太贵，用的人不多，另一方面是 CLI 命令不好操作。

但这两点在 26 年上半年应该都会被磨平。

这也是国内技术团队最擅长：

降低模型价格和优化用户体验。

下一个超级应用是 OS+AI 方面技术和体验的变革。

2. AI 将大幅改变销售和客服团队结构

SaaStr预测 50%+ 的 B2B 销售团队将比 2025 年更小，但产出不变甚至更高

a16z认为 AI 将创造新的「编排层」和新角色

Gartner强调 AI-native 开发平台让小团队能快速交付

这个趋势已经在发生了。我认识的几个 SaaS 公司已经开始用 AI SDR 做外呼，效果确实不错。但「团队变小」不等于「人不重要」——顶尖销售反而更值钱了，中间层会被挤压。

推荐听下这个播客，就讲了linear 团队是怎么把销售改造成 Agent 的：

**3.**开发和设计的边界正在消失

Every.to 提出「Designer-coders」概念：设计师将直接用 AI 写代码，不再需要交接给开发，下一代软件会把 Agent 当作「一等用户」

a16z 认为「AI-Native Development Platforms」让小团队能做大团队的事

Gartner 同样把 AI 原生开发平台列为战略趋势

这对产品经理和设计师的影响可能比对程序员更大。

以前是「我画原型，你来实现」，以后是「我直接用 AI 把想法变成可运行的产品」。

不会用 AI 的设计师会被会用的淘汰，而纯执行型的开发者也会面临压力。

核心竞争力从「会写代码」变成「知道该做什么产品」。

4. 垂直领域 AI 比通用 AI 更快落地

Gartner专门列出特定语言模型「Domain-Specific Language Models」

a16z提到垂直AI从信息检索发展到多方参与「Vertical AI evolves from information retrieval to multiplayer」

Forbes预测大药企将收购蛋白质 AI 创业公司

5. 安全、信任和治理成为必选项

Gartner三分之一的趋势都和安全相关：Preemptive Cybersecurity、Digital Provenance、AI Security Platforms

a16z Crypto强调隐私将成为最重要的护城河

Forbes预测「Confidential Computing」保护敏感数据

2025 年 AI 安全事故频发（数据泄露、幻觉导致的法律问题等），2026 年企业采购 AI 时「安全合规」会从加分项变成一票否决项。

6. AI 从「被动响应」变成「主动行动」

a16z提出 AI 将从「reactive」变成「proactive」——不再等你问问题，而是主动发现问题并解决

Every.to预测 AI 会成为「persistent collaborator」，持续在后台工作，主动提供帮助

Gartner的「Agentic AI」概念强调 AI 会自主决策和行动

这个转变意义重大。现在的 AI 都是「你问我答」的模式，

但想象一下 AI 主动帮你审阅代码、主动提醒你项目风险、主动帮你跟进客户——这才是真正的「智能助手」。

2026 年我们会看到越来越多这样的产品形态。

7. AI 进入物理世界（Physical AI）

a16z预测 AI-native 机器人和硬件公司将大量涌现

Gartner把「Spatial Computing」和物理世界交互列为重要趋势

这是过去几年被低估的方向。软件层面的 AI 已经很热了，但 AI + 硬件的组合才刚开始。

Figure、1X 这些人形机器人公司，加上 Nvidia 的 Physical AI 平台，2026 年可能会有突破。

二、分歧区：有意思的不同观点

这可能是 2026 年 AI 圈最大的分歧点。

乐观派（a16z、Every.to）：a16z 继续 all in，认为 AI 能力会持续指数级突破

Every.to 特别提到 Anthropic 的 Opus 4.5 模型让 coding agent 终于从「玩具」变成「工具」了，他们用它重写了整个产品架构

务实派（Forbes Rob Toews）：明确预测「关于 AGI 和超级智能的讨论会显著减少」。理由很现实：GPT-5、Claude 4 这些模型只会是「增量提升」而不是「质变」

投资人和企业会把注意力从「什么时候实现 AGI」转向「现在这个 AI 能帮我省多少钱」

他用了一个有意思的表达：「AI 行业将从物理学转向工程学」——不再追求理论突破，而是把现有能力用好

怀疑派（Gary Marcus）：这位纽约大学教授是 AI 圈最著名的「唱衰者」，但他的质疑往往很有价值。他专门整理了 5 篇 2025 年最重要的 AI 批评文章，核心观点是：LLM 的根本架构有局限，靠「堆数据+堆算力」无法真正实现推理。

预测 2026 年神经符号 AI（Neurosymbolic AI）会开始挑战纯 LLM 的主导地位，他引用的一篇论文很有意思：LLM 在简单问题上表现惊人，但在需要真正推理的问题上，准确率会断崖式下降。

三种观点其实不矛盾，只是站在不同时间尺度看问题。

• VC 看 5-10 年，当然要 all in；
• 企业看 1-2 年，当然要关注落地；
• 学术界看底层原理，当然会质疑局限。

我个人倾向于 Rob Toews 的判断——2026 年 AGI 热度会降温，「能不能赚钱」会取代「能不能通用」成为核心议题。但 Gary Marcus 的警告也值得记住：如果 2026 年真的没有质变，LLM 的叙事可能会遇到挑战。

Forbes（Rob Toews）的「反直觉」观点：

• 对华芯片出口管制可能「适得其反」（backfire）
• 具体证据：中国拒绝大规模采购 Nvidia H200，转而全力发展自主芯片
• 华为的昇腾芯片虽然性能落后，但迭代速度很快
• 预测 2026 年中国 AI 芯片会取得「实质性进展」，可能不再需要美国芯片

Rob Toews 的观点虽然激进，但逻辑上说得通——封锁确实在加速中国的自主研发。对于开发者来说，实际影响是：以后做产品要考虑「这个服务/模型在某些地区能不能用」的问题会越来越多。

2026 年我们可能会看到更明显的「AI 平行宇宙」——中美两套技术栈并行发展。

Rob Toews 在 Forbes 上做了两个非常大胆的预测，值得单独拿出来说。

预测一：Anthropic 2026 年上市，OpenAI 不会，理由是

• Anthropic 融资节奏更清晰，估值增长更稳健，和 Amazon、Google 的关系更单纯
• OpenAI 的「非营利转营利」结构太复杂，上市会面临大量法律和治理问题
• Anthropic 的技术路线（Constitutional AI、可解释性研究）更容易讲给监管和投资者听

预测二：Sam Altman 2026 年卸任 OpenAI CEO

这个预测非常激进，但 Rob Toews 给出的逻辑链条是：Google Gemini 势头正猛。

同时，Altman 的战线拉得太长：消费者产品、企业 API、硬件设备、自研芯片、数据中心、甚至还参与了一个火箭公司。

Altman 离开 OpenAI 这个预测太大胆了，我持保留态度。

「永远不要赌 Altman 输」是科技圈的共识，这个人的政治手腕和融资能力都是顶级的。

如果 2026 年 GPT 还没有惊艳全场，这个问题会被放大。

这是我最没想到会出现在 2026 预测里的话题，但 Rob Toews 写了很长一段。

Forbes（Rob Toews）的核心观点：

• 预测 2026 年 BCI 将「从边缘走向主流」
• 几家公司已经在做人体临床试验，结果很有希望

更有意思的是他对 Neuralink 的判断：Elon Musk 的 Neuralink 目前最出名，但可能「选错了技术路线」。Neuralink 用的是「穿透式电极」——直接插入大脑皮层，电极会导致神经元逐渐死亡，长期效果存疑。

新玩家如 Precision Neuroscience、Science Corporation 用的是「表面电极」，不损伤神经元，Rob Toews 预测这些公司 2026 年可能会超越 Neuralink

BCI 能不能 2026 年「主流」我持怀疑态度——技术难度太高、监管太严、伦理争议太大。

但作为一个技术趋势，确实值得关注。如果 AI 是「软件层的智能增强」，BCI 就是「硬件层的智能增强」，两者的结合想象空间很大。

最后

如果用一句话概括 2026 年 AI 行业的共识，那就是：

Agent 落地、垂直深耕、AI 写代码改变软件行业、安全先行。

而分歧点在于：AGI 到底还有多远、中美谁会赢、头部公司会不会洗牌、以及下一个突破点在哪里。

AGI 的梦想不会消失，但 2026 年大家会更务实地问：「AI到底能帮我省多少钱、赚多少钱？」

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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• 为什么要做 RAG
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• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

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到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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