人工智能重新定义商业生态系统：2026年行业面临哪些挑战？

软件世界已达到饱和点。下一阶段的转型将不再是数字化，而是实体化。那些学会改变比特的科技公司，现在必须面对原子现实。这一挑战带来了无数可能性，但也伴随着行业刚刚开始应对的后果。

物理基础：从代码到基础设施

能源和制造业将成为AI的天然实验场

美国正在从零开始重建经济。能源、矿业、物流和制造再次成为战略优先事项的核心。这一次，与以往不同——不是升级现有系统，而是从一开始就打造面向人工智能的下一代工业部门。

这种转型在多个层面展现。企业利用自动设计、先进模拟和由AI算法驱动的操作。在核能、先进矿业或生物制造等领域——所有需要优化流程的地方——算法已超越传统操作员的能力。

自主无人机和传感器现在可以监控整个基础设施集群：港口、铁路网络、电力输送线、管道。曾经过于庞大难以高效管理的系统，现在通过持续监控和实时分析变得透明。

美国制造业的复兴：工厂即产品

美国工业的历史写在繁荣时期。然而，数十年的外包和投资不足阻碍了创新。如今，随着机器开始以新能量运转，我们见证了前所未有规模的制造业复兴。

思维方式的转变至关重要。企业不应将AI视为优化现有流程的工具，而应像亨利·福特那样，从一开始就以规模和可重复性为设计原则。这意味着：

• 通过自动化简化监管程序和许可流程
• 将AI与人类结合：人类扮演战略角色，机器负责重复性和危险性任务
• 在概念阶段就进行面向生产的设计，加快设计周期
• 更高效地协调大型项目

将传统大规模生产原则与现代AI能力结合，将开启一场革命：核反应堆的批量生产、全国范围的住宅建设、超高速数据中心扩建。

物理世界的可观察性：感知的新维度

过去十年，软件监控系统改变了我们管理数字基础设施的方式。通过日志、指标和追踪，软件揭示了比特和服务器的世界。如今，类似的变革正向实体现实逼近。

随着数十亿联网摄像头和传感器在美国城市的部署，出现了一个新可能：实时了解基础设施的状态。这种“物理可观察性”既在技术上可行，也在战略上必需。

但这场转型也隐藏着风险。用于检测森林火灾或预防建筑事故的工具，也可能陷入大规模监控的反乌托邦场景。胜利者将是那些建立起结合透明度与隐私保护的系统——具有互操作性、原生支持AI、且不侵犯公民自由的系统。

工业电子：比特与原子之间的桥梁

这场革命不仅发生在工厂内部，还将在驱动这些工厂的机器内部。电气化、新材料和AI的进步汇聚一处：软件开始对实体世界实现真正的控制。

电动车、无人机、数据中心、现代工厂——都依赖于一个统一的工业电子堆栈。这是从矿石提取、组件制造、储存在电池中的能源、能源分配，到由精密电机驱动的运动的整个链条的集成——全部由软件协调。

这是每一次自动化突破背后看不见的基础。它决定了软件是否仅仅订购交通工具，还是真正控制车辆的方向。问题在于：构建这一堆栈的技能正逐渐消失。从关键材料的提炼到先进芯片的制造——供应链被割裂，能力逐渐衰退。

如果美国想引领下一次工业时代，不仅要写代码，还要生产实现代码的实体载体。掌握工业电子的国家，将定义未来的民用和军事技术。

自动化实验室：无人工学的科学

多模态模型和机器人技术已达到一个点：可以完整闭环科学发现。假设→设计实验→执行→分析结果→新研究方向——全部无需人类干预。

构建这些实验室的团队将是跨学科的：AI、机器人、自然科学、制造、运营——在无人值守的研究中心中一体化。这虽是间接的，但无疑是科学方法的强大变革。

商业战场数据：人工智能的货币

到2025年，计算能力和数据中心建设曾是限制。到2026年，范式将改变——数据获取和结构化能力将成为障碍。

传统行业——制造、运输、物流——产生大量非结构化数据。每次卡车行驶、仪表读数、维护、生产操作、装配、测试，都是训练素材。然而，数据采集和标注等术语对传统产业来说仍极为陌生。

像Scale或AI研究实验室这样的公司，花费巨资购买“汗水数据”——真实流程，而非仅仅最终结果。拥有现有硬件基础和人力的制造企业处于理想位置。它们几乎可以零成本获取数据，并用来训练模型或授权。

未来还会出现一些创业公司，提供完整的技术堆栈：收集和标注软件、传感器硬件、强化训练环境、训练流水线，甚至自主机器。

应用层：从任务到生态系统

AI不仅加速——还在改变商业模式

迄今为止，大多数AI创业公司专注于任务自动化。新阶段更深层次：算法不仅降低成本，还从根本上提升客户收入。

比如？在基于“赢者通吃”模式的法律行业，律所只在成功时获利。利用AI预测案件成功几率的公司，帮助律师挑选更优案件、服务更多客户、提高胜率。AI不降低成本，而是带来更高的盈利能力。

这种逻辑将扩展到其他行业：AI系统将更深度融入客户激励机制，创造复杂、难以被传统软件复制的竞争优势。

ChatGPT作为应用生态

几十年来，每一轮创新都需要三个要素：新技术、消费者行为变化和新分销渠道。AI满足了前两个条件，但缺少应用的原生分销渠道。

一切在OpenAI Apps SDK发布、苹果支持微应用、以及ChatGPT引入群聊后发生了变化。开发者获得了9亿用户的基础，可以通过Wabi等新生态系统实现增长。

这个产品生命周期的最后一环，或许在2026年开启一个新的消费科技时代——只要开发者懂得如何高效利用它。

语音助手：从入口点到完整工作流程

过去18个月，AI代理处理实际交互的愿景从理论变为实践。数千家公司——从创业公司到巨头——已部署语音系统用于预约、数据收集、问卷调查。

这些代理不仅降低了运营成本，还解放员工，让他们专注于需要创造力和判断力的工作。

但目前大多数解决方案仅提供“语音作为输入”——一种或几种交互方式。未来，助手将扩展到完整工作流程，可能是多模态的，管理客户关系的全周期。代理将与企业系统深度集成，获得自主处理复杂交互的权限。

每个企业都应优先考虑：部署AI产品，重点在语音渠道，并利用其优化关键操作。

主动应用：告别提示词时代

到2026年，用户手动输入命令的时代将结束。下一代AI应用不会等待指令——而是观察行动，主动建议下一步。

IDE会在开发者提出请求前，建议重构代码。CRM在通话结束后自动起草邮件。设计工具在工作中生成设计方案。聊天不再是主要界面，而是辅助支持。

AI将成为每个工作流程的隐形支架，由用户意图激活，而非关键词。

金融科技与保险：重建而非修补

许多金融机构已集成AI——导入文档、语音代理——但这只是修补旧系统。真正的转型需要重建整个基础设施以适应AI。

到2026年，落后风险将超过投资恐惧。大型金融机构将开始放弃传统供应商，转向原生AI解决方案。

这些新平台将成为数据中心，标准化和丰富来自传统系统及外部来源的信息。效果如何？

• 工作流程将大幅简化。无需在系统间切换，员工在一个界面处理数百任务，代理处理最繁琐的细节。
• 现有类别将合并成更大单元。KYC、开户和交易监控将整合为一个风险岗位。
• 新兴类别的赢家将比传统玩家大10倍。

未来的金融服务不是在旧基础上叠加AI，而是建立一个全新、以智能为核心的操作系统。

深度渗透：AI超越硅谷

迄今为止，AI创新的收益主要集中在湾区或相关企业的前1%。这是自然的——企业家倾向于向熟悉的对象销售。

到2026年，范式将改变。创业公司将认识到，最大的机会在硅谷之外，传统行业——制造、零售、专业服务。它们将采取主动策略，挖掘传统大行业中的潜在价值。

系统集成商、实施公司、制造商——都可能成为AI革命的战场。问题是：谁会在那片土地播下变革的种子？

多代理系统：新的工作结构

到2026年，企业将从孤立的AI工具转向多代理系统，这些系统像协调的数字团队一样协作。当代理管理复杂、相互关联的工作流程时，企业必须重构组织架构和系统间的信息流。

将出现新角色：AI工作流程设计师、代理管理者、数字员工协调员。除了传统的记录系统外，企业还需要协调层——管理代理交互、评估上下文、确保自主流程可靠性的新系统。

人类将专注于边缘问题和最复杂的案例。这不仅是自动化的下一步，更是企业的全面重建。

社交AI：从“帮我”到“了解我”

2026年，AI在消费者领域将迎来突破：不再仅仅提升生产力，而是增强人际关系和自我认知。

算法将不仅从你对聊天机器人的说话中学习，还会从你的照片库、私人消息、日常习惯、压力指标中学习。产品将开始适应你，而非你适应产品。

“了解我”系统的用户留存优于“帮我”——它们通过日常交互获利，而非一次性任务。问题是：用户是否愿意用数据换取真正的价值？

新型模型原语：曾经不可能的企业

到2026年，将出现一些企业，它们的存在离不开推理、多模态和计算机视觉的突破。法律、客户服务等行业，之前仅用AI增强现有产品。现在，诞生了一些企业，其全部价值源自曾经不可能实现的技术。

高级推理开启了评估复杂财务索赔的可能性。多模态模型从视频中提取隐藏数据——比如生产线摄像头。计算机视觉自动化了许多行业，其价值曾受限于桌面软件和碎片化流程。