未来等待的技术格局：塑造2026年的关键预测

投资团队在领先的风险投资公司中，定期综合市场信号，以预测哪些挑战将定义下一阶段的技术进步。随着企业技术的成熟和AI原生解决方案的普及，几个相互关联的转变即将重塑组织的构建、运营和创造价值的方式。以下是基础设施、增长、医疗和新兴机会团队在未来一年中看到的趋势。

基础设施演变：从混乱到协调

驯服数据洪流

企业数据已成为一个悖论：既是最大的资产，也是最难解决的问题。尽管组织被非结构化信息淹没——PDF、视频日志、电子邮件链、碎片化数据库——它们的AI系统却难以提取意义。这种熵状态代表着巨大的经济机遇：构建有效数据结构平台的公司将释放巨大的下游价值。

问题的规模令人震惊。如今，大约80%的企业知识以非结构化格式存在，但RAG系统经常失败，AI代理在边缘案例中崩溃。限制因素不再是模型智能，而是数据质量。前瞻性创业公司将专注于持续的数据管理：从文档和媒体中提取信息、冲突解决、管道完整性和新鲜度维护。用例涵盖合同分析、合规工作流程、客户入职以及复杂的代理驱动流程。

安全团队摆脱“跑步机”

十多年来，网络安全组织面临严重的招聘危机——职位空缺从2013年的不到100万增长到2021年的300万。根本原因揭示了一个操作悖论：安全团队部署了如此全面的检测系统，以至于产生了压倒性的警报量。分析师们每天花费在低价值的分诊上，而不是追踪威胁或构建新防御。这造成了一个虚假的劳动力短缺：工作繁琐且自动化，但仍由人工分配。

AI将打破这一循环。到2026年，智能自动化将承担重复性任务，使安全专业人员能够专注于高影响力的活动：威胁狩猎、系统架构和漏洞修复。自动化警报分诊和常规调查的平台将释放出巨大的组织能力。

基础设施冲击：为代理规模工作负载做准备

当今的企业系统是为可预测的、连续的人类交互设计的——用户操作与系统响应的比例为1:1。这一假设即将被打破。代理驱动的工作流程将产生递归的、突发的、大规模的流量，完全不同于人类的模式。单个AI代理重构代码或分析日志，可能在毫秒级触发数千个并行的数据库查询和API调用。

对传统的速率限制器和数据库来说，这些模式看起来像分布式攻击。基础设施必须从根本上重新设计。焦点从可预测的延迟转向应对“惊雷效应”。冷启动时间必须缩短，并发限制必须增加，协调——路由、锁定、状态管理——成为关键瓶颈。只有将代理规模的并发作为默认操作模式的基础设施平台才能在转型中生存。

多模态创意工具链成熟

AI原生创意工作的基础已具备：生成语音、音乐合成、图像和视频生成都已达到功能成熟。然而，将这些整合成连贯的叙事仍然繁琐。创建一个序列，让AI续写场景、保持角色一致性或重塑视角，需要大量手动干预。是否存在让创作者输入30秒视频并生成带有新角色、不同摄像角度或参考素材同步动作的变体的工具？

像Kling O1和Runway Aleph等新兴平台暗示了可能性。到2026年，根据Justine Moore等创意技术团队的分析，多模态创意工具将达到一个新门槛。创作者可以提供任何格式的参考内容，让模型无缝生成或编辑场景。这涵盖了从休闲内容创作者到专业工作室的庞大创意生态系统。获胜者将在模型架构和应用设计方面创新，在多个用户群体和用例中创造价值。

数据基础设施融合AI集成

“现代数据堆栈”已基本整合。像Databricks这样的统一平台，继Fivetran-dbt合并之后，现已占据主导地位。然而，行业正处于一个转折点：数据基础设施和AI基础设施密不可分。几个转变将定义2026年：

向量数据库将与传统数据仓库并行运行，支持语义搜索和检索。AI代理将解决“上下文问题”——智能访问正确的业务数据和语义层，确保应用在多个记录系统中始终使用准确、最新的定义。随着工作流程日益由代理驱动，商业智能和电子表格工具将演变，自动化取代手动数据探索。

视频成为可居住空间

到2026年，视频将超越被动消费模式。模型将理解因果关系和时间，保持长序列中的角色和物理一致性，生成用户可以探索而非仅仅观察的环境。机器人可以在生成的环境中练习。设计师可以原型化交互。AI代理可以通过模拟学习。

这一转变将视频从一种格式变成一种媒介——感知与行动交织其中。用户将体验到的生成内容不再是片段，而是持久的数字空间。这一能力将在AI训练、机器人学习，甚至人工通用智能的发展中发挥巨大作用。

增长与企业：从静态记录到自适应系统

被动数据库失去战略核心

数十年来，“记录系统”——ERP、CRM、ITSM平台——作为企业技术的战略基础。它们的角色正在转变。先进的推理模型现在可以直接读取、写入和推理操作数据。这些系统正从静态存储库演变为自主的工作流程引擎，预测、协调并执行端到端流程。

战略优势从数据所有权转向对代理执行环境的控制。记录系统退化为通用的持久层。界面转向员工日常交互的动态代理层。到2026年，谁控制了代理层，谁就控制了工作流程。

垂直行业软件从信息工作跃升为多方协调

垂直行业软件实现了显著增长。医疗、法律和房地产创业公司在短短几年内实现了超过$100 百万的年度经常性收入。金融和会计紧随其后。这一演变经历了几个阶段：

首先是信息检索：查找、提取和总结相关数据。然后是推理：分析财务文件、对账、诊断维护问题。

2026年开启多方协作。垂直行业软件之所以出色，是因为它编码了特定领域的逻辑、集成和工作流程。但行业工作本质上是多利益相关者的：买卖双方、租户与房东、顾问与供应商在不同权限和合规约束下操作。如今，各方各自部署AI，导致交接失败。维护AI不知道现场人员对租户的承诺。采购AI未能与财务总监协调。

这种转变通过跨利益相关者的协调实现。AI系统将任务路由给专业人员，保持共享上下文，并同步变更。对方AI在参数范围内协商，标记不对称。这一协调层成为一道坚固的护城河，在之前缺乏网络效应的应用中创造出新的价值。

Web为机器消费重组

多年来，数字资产为人类发现优化：搜索排名算法、产品页面布局、摘要格式。高中新闻教学中的“5W1H”公式和吸引注意的导语。人类读者在第5页错过宝贵的洞察，而AI不会。

到2026年，随着代理成为数字信息的主要接口，优化目标将从视觉层级转向机器可读性。应用程序将重新设计以适应代理解释。工程师不再盯着Grafana仪表盘；AI解释遥测数据。销售团队不再手动筛查CRM数据；AI提取模式。内容创作将优先考虑机器消费而非人类视觉体验。

定价模型超越屏幕时间

15年来，“屏幕时间”指标主导价值衡量：流媒体时长、鼠标点击、平台参与度。这一范式正在被侵蚀，基于结果的定价使供应商和用户的激励趋于一致。

以当前证据为例：ChatGPT DeepResearch尽管屏幕时间很少，却带来巨大价值。Abridge自动捕捉医生与患者的对话并执行后续跟进——医生几乎不用操作界面。Cursor生成完整应用——工程师专注于下一步功能，而非实现细节。Hebbia从数百份文件中整合演示文稿——投资银行家重获睡眠。

随着采用率的提升，屏幕时间作为KPI变得过时。那些能清晰表达ROI的公司——改善医生满意度、开发者效率、分析师福祉、消费者幸福感——将优于同行。这需要超越传统使用指标的复杂衡量。