2026 年的 11 项预测

编译：白话区块链

每年我都会列出一份预测清单，并对去年的预测进行评分。2025 年表现不错：我的得分为 7.85 分（满分 10 分）。

以下是我对 2026 年的预测：

1. 企业支付给 AI 智能体（Agent）的费用首次超过人工。 这种情况在消费者领域已经发生。Waymo 的乘车费用平均比 Uber 高出 31%，但需求仍在增长。乘客更青睐自动驾驶车辆的安全性与可靠性。对于重复性的业务任务，由于公司会考虑入职、招聘、培训和管理成本，智能体也将获得类似的溢价。
2. 2026 年成为流动性（IPO/退出）创纪录的一年。 SpaceX、OpenAI、Anthropic、Stripe 和 Databricks 纷纷上市，其中 SpaceX 和 OpenAI 位列史上规模最大的前十大 IPO。长达 4 年多旱灾所积压的需求终于爆发。出于对被快速发展的 AI 系统颠覆的恐惧，现有的巨头公司将通过超过 250 亿美元的防御性收购（以买代建）来应对。
3. 向量数据库作为 AI 技术栈的核心基础设施再次崛起。 多模态模型和世界/状态空间模型（World/State-space models）需要全新的数据架构。随着向量数据库成为基础模型与企业数据之间的连接纽带，其营收将呈现爆发式增长。
4. AI 模型能够自主执行任务的时间超过一个工作日。 根据 METR 的数据，AI 任务持续时间每 7 个月翻一倍。目前的尖端模型能可靠地完成人类需花费约 1 小时完成的任务。推算这一趋势，到 2026 年底，AI 智能体将能自主执行超过 8 小时的连续工作流，从而从根本上改变公司的项目人员配置方式。
5. AI 预算首次受到严格审查。 采购委员会和董事会开始反思 AI 支出。由于研究实验室找到了针对特定任务进行优化的方法，小语言模型（SLM）和开源替代方案人气飙升，能以极低的成本实现顶尖性能。开发者因其 10 倍的成本缩减而更青睐它们。
6. 谷歌（Google）凭借 AI 的广度拉开与竞争对手的差距。 没有其他公司能在如此多的领域取得突破：尖端模型、端侧推理、视频生成、开源权重以及搜索集成。谷歌确立了行业节奏，迫使 OpenAI、Anthropic 和 xAI 不得不通过走专业化路线来进行回击。所有实验室在每个前沿领域全面开战的时代宣告结束。
7. 智能体可观测性（Agent Observability）成为推理栈中最具竞争力的层级。 工程、安全和数据可观测性融合成一个单一学科。智能体需要跨代码执行、威胁检测和数据谱系的统一可见性。这标志着我在 2025 年预测的趋势开始交汇：三个可观测性空间最终合而为一。
8. 到 12 月，30% 的国际支付将通过稳定币发行。 跨境结算带来的效率提升是不容忽视的。随着主要市场监管透明度的提高，稳定币从加密货币的边缘走向全球贸易融资的核心，在很大一部分 B2B 业务中取代了传统的 SWIFT 体系。
9. 智能体的数据访问模式使现有数据库承受压力甚至崩溃。 智能体向数据库和数据湖发出的查询数量比人类高出至少一个数量级。这种对并发量和吞吐量的巨大需求，迫使事务型和分析型数据库重新设计整体架构，以应对自主系统无休止的需求。
10. 2026 年美国数据中心建设支出占 GDP 的比例将达到 3.5%。 这种投资规模映照了当年铁路扩张的历史。唯一减缓建设进程的因素是信贷市场（尤其是筹得信贷市场）的感知风险。该资产类别的巨量增长突然显示出违约率上升的迹象，这为最耗资的基础设施项目制造了潜在瓶颈。
11. 互联网转向“智能体优先”（Agent-first）的设计。 大多数开发者文档和许多网站将变得以智能体为中心，而非以人为中心。这种转变是因为许多购买决策现在首先由智能体调研决定。因此，“前门”需要为机器人设计，而“侧门”则服务于人类。

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