AI在2026年的轉型：a16z的投資團隊如何看待從工具到代理的轉變，並展現Justine Moore對創意前沿的願景

隨著人工智慧逐步成熟，超越孤立的工具應用，科技基礎設施、企業工作流程與創意產出的結構性變革將深遠且相互關聯。在 Andreessen Horowitz 的年度「Big Ideas 2026」報告中，投資團隊闡述了 AI 如何從根本上重新定位——不再是回應人類指令的實用工具，而是作為一個自主系統，與人類協作、預測需求並重塑整個產業。Justine Moore 及其在基礎建設、成長、醫療與互動媒體團隊的同事們描繪出一幅2026年的圖景：支撐 AI 工作負載的架構、創意專業人士使用的工具，以及企業運作方式都在同步轉型。

資料熵與非結構化資料的機會

可靠 AI 系統的基礎在於控制 Jennifer Li 所指出的企業 AI 核心挑戰：資料熵。每個組織都淹沒在非結構化、多模態資訊中——PDF、影片、日誌、電子郵件，以及包含80%企業知識但大多無法被智慧系統存取的半結構化資料集。這種「資料泥漿」形成惡性循環：RAG 系統產生幻覺、代理人犯下昂貴錯誤，關鍵工作流程仍依賴人工驗證。

企業如今認識到，從這場混亂中提取結構，不僅是技術挑戰，更是競爭優勢。專注於文件智慧、影像處理與影片分析的新創公司，能持續清洗、驗證與治理多模態資料，將解鎖企業知識的「王國」。應用範圍涵蓋合約分析、合規、客戶服務、採購，並越來越多地涉及代理人驅動的工作流程，這些都需要可靠的上下文來有效運作。

透過自動化重塑網路安全

全球網路安全人才短缺——從2013年不足100萬到2021年達到300萬——並非人才不足所致，而是工作流程不匹配。安全團隊自創負擔：部署無差別的偵測工具，然後被迫手動審查與「審查」一切，形成人工稀缺的惡性循環。

到2026年，AI 將扭轉這一動態。透過自動化重複的 Level 1 安全工作——分析日誌、識別模式、執行例行任務——AI 釋放安全專業人員，讓他們專注於追蹤攻擊者、建立安全系統與修補漏洞。這種自動化不是取代人，而是解放他們免於繁瑣。

代理人原生基礎設施：準備迎接「雷霆群眾」

Malika Aubakirova 強調2026年將帶來的基礎設施變革：為「人類速度、低併發」設計的企業後端，無法應付「代理人速度、遞歸、爆炸性」的工作負載。當單一代理人針對一個任務時，可能在毫秒內產生5,000個子任務、資料庫查詢與 API 呼叫——這對傳統為人類交互設計的系統來說，宛如 DDoS 攻擊。

解決方案在於重新設計控制平面。代理人原生基礎設施必須將「雷霆群眾效應」視為預設，顯著縮短冷啟動時間、降低延遲波動，並將併發限制提高數個數量級。真正的瓶頸在於協調：路由、鎖控制、狀態管理與政策執行，跨越大規模平行執行。能夠應對這股洪流的平台將取得勝利。

Justine Moore 的創意多模態：影片、角色與連貫性的融合

最具變革性的轉變之一，是 Justine Moore 對創意工具實現真正多模態的願景。雖然 AI 故事敘述的基礎——生成聲音、音樂、影像與影片——已經存在，但仍碎片化。一位創作者若將30秒影片傳給 AI 模型，應能加入新角色、匹配動作與參考素材，並從不同角度重拍場景——在整個過程中保持一致性、因果關係與物理連貫。

Justine Moore 指出，2026年將是 AI 促成無縫多模態創作的轉折點。像 Kling O1 和 Runway Aleph 這樣的產品代表第一代解決方案，但真正的革命需要在模型與應用層面同時創新。內容創作是 AI 的「殺手級應用」之一，預計將出現多款突破性產品——從快速剪輯的迷因創作者，到好萊塢導演操控的複雜製作。能在文字、影像、影片與聲音之間流暢運作的能力，將重新定義創作者的工作方式與創意可能。

AI 原生資料堆疊的演進

儘管現代資料堆疊已圍繞統一平台整合——如 Fivetran 與 dbt 合併、Databricks 擴展——我們仍處於真正 AI 原生資料架構的早期階段。Jason Cui 指出三個關鍵前沿：資料如何持續流動，超越傳統結構化存儲，進入高性能向量資料庫；AI 代理人如何解決「上下文問題」，透過持續存取正確資料語義，維持跨系統的一致理解；以及傳統 BI 工具與試算表如何隨著工作流程變得更智能與自動化而演進。

資料基礎設施與 AI 基礎設施的整合已不可逆轉，形成資料與代理人深度交織的系統，而非孤立。

互動影片：從被動內容到可探索的環境

Yoko Li 預測，影片將超越被動觀看。在2026年，影片將成為我們「走進去」的空間——理解時間、記憶先前狀態、對我們的行動做出反應，並維持物理一致性。角色、物體與物理法則在長時間互動中持續存在，營造出行動具有真實影響的因果感。

這一轉變使影片成為一種建構媒介：在模擬環境中訓練的機器人、演變的遊戲機制、設計師原型化體驗，以及 AI 代理人透過直接互動學習。由影片模型生成的「活生生的環境」，縮短了感知與行動之間的距離，前所未有。

企業記錄系統的主導地位將式微

在企業軟體領域，Sarah Wang 預見一場巨變：記錄系統的核心地位終將動搖。AI 連結「意圖」與「執行」，直接讀取、寫入與推斷操作資料。ITSM 與 CRM 系統將從被動資料庫轉變為自主工作流程引擎，能預測、協調並執行端到端流程。界面層將成為智能代理層，而傳統系統記錄則退居為「廉價持久存儲」。策略性主導權將轉移到掌控智能執行環境者手中。

垂直 AI 的崛起：從資訊到多代理人協作

Alex Immerman 追蹤垂直 AI 在法律、醫療與房地產等已超過1億美元 ARR的產業中的發展。第一波革命聚焦於資料獲取：提取與摘要資料。2025年的浪潮帶來推理能力。2026年，則是「多人模式」的解鎖：垂直軟體自然擁有產業專屬介面與資料，而行業工作本身涉及多個持份者，擁有不同權限、流程與合規需求。

多代理人 AI 自動協調各方，維持上下文、同步變更、路由給專家，並允許對抗性 AI 在界限內協商。當多代理人與人類合作提升交易品質，轉換成本飆升，形成長久缺乏的「護城河」。

為機器重新設計，而非為人類

Stephenie Zhang 挑戰一個基本假設：未來的應用不再以人類感知為優化目標。隨著人們透過智能代理互動，面向人的內容優化逐漸失去意義。智能代理將在第5頁找到人類忽略的深層洞察。軟體設計也隨之轉變：工程師不再盯著 Grafana 儀表板——AI SRE 會自動分析遙測資料並在 Slack 中呈現洞察。銷售團隊也不再手動瀏覽 CRM——智能代理會自動總結模式。

新的優化重點轉向機器可讀性，而非視覺層級，徹底改變內容創作方式與開發工具。

超越螢幕時間：ROI 革新

Santiago Rodriguez 宣稱，「螢幕時間」——衡量產品價值的15年標準——已過時。ChatGPT 的 DeepResearch 查詢提供巨大價值，幾乎不需螢幕參與。Abridge 自動記錄並處理醫療追蹤，醫生幾乎不用看螢幕。Cursor 完成完整應用開發。Hebbia 從大量文件中產生投資簡報，讓分析師終於可以睡覺。

以結果為導向的定價取代了參與度指標。挑戰在於衡量複雜的 ROI：醫生滿意度、開發者生產力、分析師福祉、用戶幸福感——這些都隨著 AI 提升。能清楚闡述 ROI 故事的公司將持續贏得勝利。

健康 MAUs：預防為先的醫療未來

Julie Yoo 指出一個新興用戶群正在重塑醫療：即「健康 MAUs」——非病患但積極監控健康狀況的人。傳統醫療服務三類：高成本的「病患 MAUs」（週期性高）、慢性照護的「病患 DAUs」與少看醫生的「健康 YAUs」。健康 MAUs 代表最大未開發的族群，願意付訂閱費用接受預防性服務，並對資料驅動的洞察感到自在。

隨著 AI 降低醫療成本與預防保險產品出現，這個重視資料、以預防為導向的族群，將成為下一代健康科技最具潛力的客戶群。

世界模型、超個人化與 AI 原生大學

Speedrun 團隊（互動媒體與遊戲）闡述三個相互關聯的轉變。Jon Lai 預測，AI 世界模型將能從文字描述生成可探索的3D世界——如 Marble 與 Genie 3——開創全新敘事形式，並建立共享數位經濟，創作者透過資產、指導與互動工具賺取收入。這些世界將成為 AI 代理人與機器人的訓練環境。

Josh Lu 預言「我的年度」時代來臨，產品將放棄大眾市場的最佳化，轉向個人定制。教育將根據每個學生的節奏調整；健康補充品與運動方案個人化；媒體即時根據個人品味進行混音。過去的巨頭靠找到「平均用戶」贏得市場，未來的巨頭則靠找到「個人」在平均中的位置。

Emily Bennett 預見第一所真正的 AI 原生大學——一個「適應性學術有機體」，從零開始建立，圍繞智慧系統運作。課程、導師、研究合作與運營都能根據反饋即時調整。閱讀清單隨著新研究動態更新；學習路徑個人化調整。教授成為「學習系統的架構師」；評量轉向「AI 了解度」——不是學生是否用過 AI，而是他們如何使用。隨著產業渴望擁有與智慧系統協作的人才，AI 原生大學將成為新經濟的人才引擎。

統一願景：從工具到環境再到代理人

a16z 四個投資團隊展現出一個連貫的敘事：AI 從孤立工具演變為嵌入式環境，再到與人類並行運作的自主代理人。這不是漸進式改進，而是基礎設施、企業工作流程與創意產出的結構性重組。認識到這一根本轉變並相應重建系統、流程與人才策略的組織，將在2026年蓬勃發展。那些仍堅持以人為中心的優化模型者，將在產業系統轉向以智能代理為先、人工監督在關鍵處保留的情況下，處於劣勢。