2026 年塑造 AI 与技术的趋势
科技领域的一年，堪比其他任何行业的十年。
不妨试想一下：就在一年前，我们还在讨论 ChatGPT 尚且无法数清”strawberry” 这个单词里字母 “r” 的个数。彼时，中国前沿实验室研发的推理模型（例如 DeepSeek-R1）尚未风靡全球，开源推理智能体也还未崭露头角。
当时 Claude 的专用编码智能体尚不存在。IBM 的 Granite 3.0 才刚刚问世。而智能体对话的浪潮才刚刚兴起：MCP 于当年春季初步赢得市场关注，还获得了 Sam Altman 的重磅背书。
与此同时，在基础设施领域，芯片和计算资源日益稀缺，赋予新区域竞争优势。
过去几周，IBM Think 采访了来自 IBM 及其他组织的十几位技术专家，其中包括研究员、创始人、领导者等，以获取他们对未来一年发展前景的洞察分析。每个人都对未来的一年充满信心：创新的步伐在 2026 年不会放缓。
IBM Research Zurich Laboratory 的首席研究员 Peter Staar 在接受 IBM Think 采访时表示：”这是一个疯狂的时代。而且还在不断加速。”
全新的智能体功能将为企业与个人催生新的可能性。”我真切地看到，Rick Rubin 音乐制作模式与 AI 创作之间存在共通之处。”IBM 杰出工程师 Chris Hay 在接受 IBM Think 采访时表示，”我认为这不仅局限于编程领域，无论你是营销人员、程序员还是产品经理，未来我们都能成为 AI 创作者。”
许多人认为，效率将是新的前沿。”GPU 的王者地位仍将延续，但基于专用集成电路的加速器、芯粒架构设计、模拟推理技术乃至量子辅助优化器都将日趋成熟。”IBM 首席研究科学家 Kaoutar El Maghraoui 在本周的 Mixture of Experts 活动中表示，或许还会出现一类专门适配智能体工作负载的新型芯片。
在经历了对 AI 投资回报率的广泛质疑之后，如今 AI 的能力将为企业处理业务开辟新的途径。而开源推理模型和智能体将不断突破边界，攻克企业 AI。
与此同时，随着众多企业对 AI 自主的重视程度日益提升，信任与安全也将成为其核心要务。
这仅仅是企业技术领域未来发展趋势的开端。接下来，我们将介绍 2026 年值得关注的 18 项专家预测。
从量子到效率：新的计算前沿
量子计算机将超越传统计算机
IBM 公开表示，2026 年将标志着量子计算机首次能够超越传统计算机，届时量子计算机解决问题的能力将优于所有仅使用经典方法的计算机。
据 IBM 称，这一里程碑将为药物研发、材料科学、金融优化以及其他面临极高复杂度挑战的行业，开启全新突破之门。
IBM 战略增长与量子合作总监 Jamie Garcia 告诉 IBM Think：”我们已经超越了理论的范畴。如今，我们正借助业内性能领先的量子计算机开展实际场景测试。尽管这些测试所针对的还并非量产级别的问题，但它们已是明确的信号——预示着随着量子技术的持续成熟，其价值增长空间将进一步释放。与此同时，我们也看到药物研发、材料创新以及金融与物流优化等领域的相关研究正取得令人瞩目的进展。”
Garcia 还特别强调了量子技术与 AI 的融合趋势：诸如 Qiskit Code Assistant 之类的工具，已能助力开发者自动生成量子代码。她解释道，IBM 正在构建一套量子核心超级计算架构，该架构将量子计算与高性能计算、AI 基础设施相融合，并由 CPU、GPU 及其他计算引擎提供支撑。
硬件效率将成为新的扩展战略
IBM 首席研究科学家 Kaoutar El Maghraoui 在最近一期的 Mixture of Experts 节目中表示：”2026 年将是前沿模型与高效模型的较量之年。”除了拥有数十亿参数的庞大模型之外，还将出现在规模适度的加速器上运行的高效硬件感知模型。”我们无法继续扩展计算能力，因此行业必须提高效率。”
她表示，2025 年算力需求已远超供应链承载能力，企业不得不围绕算力可用性推进优化工作。这一压力促使硬件策略出现分化：要么依靠 H200、B200、GB200 等超级芯片实现纵向扩容，要么通过边缘优化、量化技术突破以及轻量级大语言模型完成横向扩展。
这也意味着边缘 AI 将从概念炒作走向落地应用。并且，硬件赛道的竞争将不再局限于 GPU。El Maghraoui 表示：”GPU 的王者地位仍将延续，但基于 ASIC 的加速器、芯粒架构设计、模拟推理技术乃至量子辅助优化器都将日趋成熟。或许还会出现一类专门适配智能体工作负载的新型芯片。”
超越模型：AI 系统与智能体的崛起
决定 AI 领导力的是系统，而不是模型
2026年，竞争将不在 AI 模型上，而是在系统上。
IBM AI 开放创新首席架构师 Gabe Goodhart 在接受 IBM Think 采访时说：”我们将达到某种商品化程度。这是买方市场。你可以选择最适合自己用例的模型，然后开始比赛。模型本身不会成为主要的差异化因素。”
当下的核心要务在于编排：将各类模型、工具与工作流加以整合联动。他解释道：”当你使用 ChatGPT 时，你对话的对象并非某一个 AI 模型。你实则在与一套软件系统交互。这套系统整合了网页检索工具、可执行各类独立脚本化程序化任务的功能模块，而且极有可能还内置了智能体循环机制。”
Goodhart 说：”在 2026 年，我认为我们将看到更多的合作模型路由。你会获得一些较小的模型，它们可以做很多事情，并在需要时将任务委托给更大的模型。谁能做好系统层面的整合，谁就能塑造市场格局。”
智能体解析技术，将取代传统的一体式文档处理模式
到 2026 年，文档处理将不再是单一模型的工作。合成解析管道并不强迫单个系统解释整个文件，而是将文档分解为多个部分（标题、段落、表格、图像），并将每个部分路由到能更好理解的模型。
“这使我们能够在提高保真度的同时降低计算成本，因为每个元素都由最能理解它的模型类来解释。”Brian Raymond（Unstructured 的创始人兼 CEO）告诉 IBM Think。Unstructured 将非结构化数据转换为可用于 AI 的干净数据。
Raymond 表示：”最终形成的是一个灵活的重构层，它既能生成对原始数据源的精准还原呈现，又能在结构完整性、数据溯源性与语义准确性上提供强有力的保障。”
接下来是智能体解析。可以将其想象为一个领域专家团队（只不过它们是 AI 智能体），持续扫描您的语料库，构建深度语义概要，并在多维图中为所有内容编制索引。Raymond 说：”这样就可以同时跨意图、结构、内容和元数据进行搜索，并实时提供以前无法获取的内部知识。”
跨职能、跨渠道的”超级智能体”将出现
IBM 杰出工程师 Chris Hay 在近期的 Mixture of Experts 节目中表示：”我们早已告别了单一功能智能体的时代。”2024 年的智能体体量小、功能专一，比如专门撰写邮件的智能体、辅助调研的智能体。而如今，凭借强大的推理能力，智能体已能够自主规划流程、调用各类工具并完成复杂任务。
“我们正见证我口中的’超级智能体’崭露头角。”Hay 说，
“在 2026 年，我认为智能体控制平台与多智能体管理面板将从概念变为现实。你可以在单一入口发起任务，这些智能体便能跨环境运作——覆盖你的浏览器、编辑器、收件箱等场景。”Hay 说道。无需你再去手动管理十几款独立工具。Hay 还预测，用户体验与用户界面领域中那些功能固定的软件将逐步被淘汰，未来的界面与应用都能适配各类场景，让每位用户都能成为 AI 创作者。
“谁能抢占超级智能体的入口先机，谁就能主导市场格局。”
AI 智能体将从个人助理转向 AI 协调的团队，普通用户将成为新的智能体构建者
Kevin Chung（专注于智能体工作的企业 AI 平台 Writer 的首席战略官）表示，2026 年将被三大趋势定义，这些趋势将促使 AI 超越个人生产力。
“首先，AI 正从个人级应用，向团队级应用与工作流协同调度的方向转型。”Chung 在接受 IBM Think 采访时表示。这意味着要统筹调度完整的工作流、打通跨部门的数据链路，推动项目从创意构思阶段一路落地至最终完成。
其次，随着推理能力的提升，系统不仅能遵循指令，还能预测需求。他说：”这种演变将 AI 从被动的助手转变为能够给出有意义的问题解决方式和决策的主动协作者。”
Chung 指出，最令人振奋的变革趋势正在显现，即 AI 智能体开发的民主化进程。他解释道：”智能体的设计与部署能力，正从开发者群体向普通的业务用户延伸。通过降低技术门槛，组织将迎来一波由直面实际业务痛点的人群所驱动的创新浪潮。”
AI 将从工具转变为工程和 IT 领域的队友
IBM 研究院量子与 AI 副总裁 Ismael Faro 表示，这只是一个开始。他认为，软件的交互模式正从非规范化的随意操作，转向一种结构化的全新范式——由用户设定目标并核验进度，自主智能体负责执行任务，同时在关键节点请求人工审批。
Faro 在接受 IBM Think 采访时说：”软件实践将从氛围编码演变为目标验证协议。用户将定义目标和验证，而智能体集将自主执行，扩展人机回圈的概念，并在关键检查点请求人员批准。”
这一变革将推动智能体运行时环境的诞生，依托配套的控制机制来执行复杂工作流；同时，借助兼顾灵活性与可控性的策略驱动型架构，智能体的行为模式也将从受代码约束的静态输出，转向可动态适配的全新形态。
Faro 解释说，这将成为”智能体操作系统 (AOS)”的基础，该系统将对智能体群之间的协调、安全、合规和资源治理进行标准化。
他表示：”只要在安全防护、资源管理、合规管控与卓越运营这几个维度落实严谨的管控措施，企业就能借助专家系统智能体，重新在关键业务计算领域占据领先地位。”
多模态 AI 将像人类一样解读世界
“生成式模型需要具备多感知能力，如此才能像人类一样解读世界，甚至捕捉到一些人类可能遗漏的信号。”IBM 院士、首席发明家 Aaron Baughman 在近期的 Mixture of Experts 节目中表示。
Baughman 曾在体育领域使用多模态 AI，并领导 IBM 在美国网球公开赛、ESPN Fantasy Football 和高尔夫美国大师赛方面的部分工作。他认为，多模态 AI 是 2026 年将会更加流行的趋势。
他表示：”这类模型将能以更贴近人类的方式感知世界、采取行动。它们将具备打通语言、视觉与行为这三大维度的能力，实现三者的深度融合。在不久的将来，我们就会开始看到这类多模态数字工作者的落地应用，它们能够自主完成各类任务，比如解读各类信息，甚至还能处理像复杂医疗病例这样的专业场景。”
但自主并不意味着消除人类的监督。Baughman 表示：”未来，构建这种人机协同闭环 AI 系统也至关重要，如此一来，人类便能对模型的能力进行优化调整与迭代升级。”
智能体间通信将成为主流趋势
自 Anthropic 公司推出 MCP 以来，不过一年时间，同期发布的还有 IBM 的 ACP 以及谷歌的 A2A。IBM 的 Kate Blair 在接受 IBM Think 采访时表示：如果说 2025 年是智能体元年，那么 2026 年就将是多智能体系统全面投入实际应用的一年。而这一变革的实现，有赖于通信协议的成熟与技术融合的推进。
“到 2026 年，这些模式将从实验室走向现实生活。”主管 IBM BeeAI 和智能体栈计划的 Blair 说。这两个项目都已捐赠给 Linux 基金会。
Linux 基金会最近宣布成立智能体式 AI 基金会，并声明 Anthropic 捐赠了 MCP。Blair 说：”我们很高兴 MCP 能够接受开放式治理。开放式治理的社区标准将激发更多的创造力、创新和解决方案。”
A2A 项目即将发布其第一个主要版本。”我们已经看到 A2A 与 MCP 开展合作，以便标准化用于描述实体的单个卡片，无论是 MCP 中的工具或资源还是 A2A 中的智能体。”她说。
Blair 认为，这种统一标准载体将成为推动互操作性的催化剂，同时也为智能体与智能体系统之间，实现注册信息共享、服务发现与功能调用提供了契机。
“我十分期待行业迈入全新阶段，届时，多智能体系统将实现大规模商业化落地，智能体之间也能真正实现高效互通协作。”
重塑企业人工智能
AI 将以安全合规的方式，创造切实的投资回报
Atolio 为企业提供安全的私有 AI 平台。他们在客户中观察到的挑战是，客户需要快速尝试新技术，同时又要降低 AI 数据失去控制的风险。
David Lanstein（Atolio 联合创始人兼 CEO）在接受 IBM Think 采访时表示：”我们观察到，明年将出现的一个最显著趋势是：AI 正从企业的技术试水与概念热潮阶段，转向以追求实际投资回报为目标的私有化、安全化部署阶段。”
他说：”数据泄露继续侵蚀企业信任。生产环境中即时注入攻击这一未解决的难题，使得数据自主和一流许可成为不可妥协的要求。”
解决方案不在于更大的模型，而在于更智能的数据。正如 Lanstein 所说：”真正的价值将来自于为模型提供高质量、权限感知的结构化数据，从而生成智能、相关且值得信赖的答案。”
他说：”最让我兴奋的是实现这一目标所需的融合”，并点明将出现的”对安全的重新承诺、更深入理解上下文和用户需求的进步和解决方案，以及 MCP 生态系统的继续演进。”
AI 智能体的规模化应用，将迫使企业重新审视自身的身份与访问管理策略
AuthMind 成立于 2020 年，致力于解决网络安全领域最棘手的问题之一：让企业清晰、近乎实时地了解每个身份的访问情况和活动，以便他们能够在攻击开始之前加以阻止。
Shlomi Yanai（AuthMind 公司 CEO 兼联合创始人）在接受 IBM Think 采访时表示：”未来数年，组织内部的智能体人工智能及其他非人类身份主体的数量，将大幅超过人类用户的数量。”
这种转变将重新定义企业安全和治理。Yanai 说：”现在，这已经成为董事会层面关注的问题，需要确保每个智能体都被考虑在内，并按照预期的方式行事，从而提高生产率和安全性。”随着组织扩展 AI 的采用规模，面临的挑战不再仅仅是部署模型，还涉及管理新用户的身份，即跨系统运行的自主化智能体。
对企业而言，要想在这一形势下抢占先机，就必须回答三个核心问题：我们是否掌握企业内部所有 AI 智能体的存在情况？我们是否清楚这些智能体正在访问哪些资源？当智能体访问系统时，我们能否对其操作行为的合规性与安全性抱有十足信心？
发现、观察和保护每一个人以及每一个 AI 智能体，对于负责任且安全地采用 AI 至关重要。”我非常期待能关注那些在所有 AI 智能体身份中实现可见性、问责制和信任的公司。”Yanai 表示。
机器自动化将成为现实
Steven Aberle（专注于完整采购生态系统的 AI 原生初创公司 Rohirrim 的创始人）在接受 IBM Think 采访时表示：”我认为明年最明显的趋势是 AI 将处理复杂的企业工作流程。不是作为概念验证，而是作为一个可靠的系统，能够端到端地执行深度任务”。
生成式系统与智能体系统将具备解读意图、跨庞大网络检索信息、筛选适配工具的能力，并持续推进任务直至达成目标。他解释道：”这一变革将催生全新的平台品类，甚至开辟全新的市场赛道。因为我们不再受限于单个人类或单一应用的能力边界。这才是真正意义上的全流程机器自动化。”
正是 Transformer 模型成就了这一切。”Aberle 说：”正是这些模型，让我们拥有了这样的系统，能够消化海量文本、代码与历史数据，在配套有效防护机制的前提下，输出兼具细腻度与精准度的响应。我们正迈入一个全新的时代：AI 的角色将从单纯的答疑解惑，转向直接驱动业务结果的达成。”
在采购领域，这意味着跟踪需求，及早发现漏洞并提出解决方案建议，为专业人员提供清晰和快速的决策，从而实现更公平、更快速的决策。
开源塑造未来
开源将继续在规模和国家方面实现多元化
一年前， Matt White（PyTorch 基金会执行董事）预测，更小的模型将把 AI 推向边缘。
“事实印证了这一行业论断——轻量化、面向特定领域优化的模型将成为技术核心。”White 最近告诉 IBM Think,”在成本控制、时延降低与数据自主保障的需求驱动下，模型蒸馏、量化技术以及内存高效型运行时环境的技术突破，正推动推理能力向边缘计算集群与嵌入式设备延伸。”
根据 White 的说法，2026 年将有三种力量定义开源 AI：由中国多语言和推理调整版本主导的全球模型多样化；随着框架和运行时围绕共享标准实现一致，互操作性将成为竞争轴心；以及通过安全审计的发布和透明的数据管道实现的强化治理。
White 说：”随着智能体系统的出现，PyTorch 作为训练、仿真和编排的通用基础的角色只会愈发巩固。开发者需要灵活的工具来进行多模态推理、内存组件和安全对齐评估，而这正是开源技术大显身手的场合。”
规模扩展将达到极限，物理 AI 将获得发展动力
IBM 的 Peter Staar 预测，2026 年将成为 AI 研究重心的转折点，行业会更偏向可落地的实际应用。他表示：”机器人技术与实体 AI 领域的发展势头必将迅猛增长。”Staar 指出，尽管大型语言模型依旧占据主导地位，但该领域的规模扩张正面临边际效益递减的困境。他解释道：”业界已逐渐厌倦单纯的规模扩张模式，开始寻求全新的技术突破方向。”
Staar 发现，业界对于能在真实环境中实现感知、执行与自主学习的 AI 技术抱有浓厚兴趣。而这一点正是技术攻坚的核心难点所在，同时也有望成为下一轮创新的前沿阵地。
与此同时，Staar 认为开源 AI 将继续影响竞争态势。他说：”领先者想保持封闭，而追赶者想要开放。”
英伟达已逐渐成为开放式生态的核心推动者，这主要是因为其商业模式的根基在于 GPU 的规模化普及，而非依赖专有模型。Staar 预测，随着 AI 应用场景从虚拟的屏幕端延伸至真实的物理世界，行业内的协作进程也将随之提速。
AI 将从大模型时代转向特定领域推理系统
2024 年，开源 AI 领域收官之势颇为强劲，Meta 公司的 Llama 系列模型成功赢得市场青睐。自那以后，开源 AI 生态实现了长足发展，一批轻量化的特定领域模型斩获了亮眼成果，IBM 的 Granite 模型、Ai2 的 Olmo 3 模型，以及深度求索的系列模型均属此列。Anthony Annunziata（IBM 及人工智能联盟开源人工智能总监）认为，这一趋势将在 2026 年进一步加速。
他在接受 IBM Think 采访时表示：”未来，我们将会看到一批更轻量化的多模态推理模型出现，这类模型能更便捷地针对特定领域完成调优适配。”
微调与强化学习技术的持续突破，也让企业得以顺利采用开源 AI 技术，进一步催生了市场对轻量化高效模型的旺盛需求。他表示：”企业将不再依赖一个’全能型’大模型处理所有任务，取而代之的是一批轻量化、高性能的模型。针对特定的应用场景完成调优后，这些模型的精度完全不逊于大模型，甚至可能表现更优。”
开源的智能体式 AI 将加速这一趋势。Annunziata 表示：”通用智能体不足以满足法律、健康或制造业的需求。你需要能够反映专家工作流的领域丰富的模型和架构。”
开源 AI 势在必行。他说道：”如果你相信我们正在走向一个自动化 AI 能力承担大量工作的经济时代，那么交互标准就必须是开放的。否则，最终只会得到一个个支离破碎的孤岛，或是一个赢家通吃的平台。”
信任作为一种战略
去中心化 AI 将超越原型
Tomás Hernando Kofman（多模型 AI 基础设施平台 Not Diamond 的联合创始人）在接受 IBM Think 采访时说：”企业钟形曲线占主要地位的中间部分开始从实验系统转向生产级系统。”
这一转型并不容易，他说：”AI 团队必须在评估、可靠性、优化、效率、可扩展性和可维护性上大笔投入。”
这需要周密的协调和大量的资源。如果公司不进行投资，他们最终将陷入困境：没有合适的能力意味着系统没有用，而缺乏实用性只会加剧问题。
在前沿领域，挑战则呈现出不同的面貌。Kofman 表示：”我认为该领域将面临三大核心难题的攻坚挑战，分别是持续学习能力、记忆机制以及可扩展性。”
工作将在模型架构层面和智能体系统层面进行。
他表示：”我们将开始看到去中心化的智能体网络落地应用，这类网络中的智能体能够互相学习、共享信息，并且可以长期留存关键知识，留存周期可达数周、数月甚至数年。这类系统既能提升灵活性与持续迭代能力，同时还能推动智能体与模型向高效化、专业化的方向演进，形成针对性的功能优势。”
协作防御对抗武器化的人工智能
提供深度伪造检测工具的网络安全公司首席执行官兼联合创始人 Ben Colman 表示（Reality Defender），没有一个实体可以解决深度伪造和武器化 AI 危机，尤其是随着今年年底武器化 AI 智能体等新的威胁载体的出现。生成式 AI 的快速演变需要协作生态系统。
他在接受 IBM Think 采访时表示：”战略伙伴关系至关重要，不仅有助于加强防御，更有助于预测下一波复杂模型和行业特有漏洞。”
“我注意到，行业内部的合作正在快速推进，不仅是我们企业之间，还包括其他在同类问题不同维度上深耕的参与者。这种合作的推进速度，即便没有超过 AI 技术的发展速度，也已是并驾齐驱。”
Colman 观察到了向分层安全模型的转变。他说：”通过堆叠不同的防御措施，一层的缺口会被另一层遮蔽，从而形成一个坚不可摧的盾牌。”
技术整合将成为下一发展阶段的核心。他表示：”当这类新兴技术与我们的检测平台相结合时，就能形成一套完备的’纵深防御’策略。这一策略可确保组织机所有媒介形式、所有攻击入口、所有应用场景以及所有工具环境下都能得到防护，而不再受制于单一防护环节失效的风险。”
AI 弹性将至关重要
组织的 AI 项目不容许出现任何中断，但管理者能够掌控的范围终究有限。Anthony Marshall（IBM 商业价值研究院高级董事兼副总裁）表示：AI 自主，即在不依赖外部机构的前提下，自主管控人工智能系统、数据及基础设施的能力，如今已成为企业的关键使命性需求。
IBV 的调查显示，93% 的高管认为，2026 年，将 AI 自主纳入商业战略将是必要之举。”这不仅仅是简单的打勾任务。”Marshall 说。
半数企业高管担忧自身对特定地区算力资源的过度依赖（这一顾虑在中东及亚太地区的管理者群体中尤为突出），且多数高管认为，对这类资源的依赖会引发各类风险。比如数据泄露、数据访问权限丢失以及知识产权被盗。
透明度和信任仍将是优先事项。”监管机构和消费者都要求组织解释 AI 智能体如何做出具体决策。Marshall 表示：”组织必须研发具备可解释性的智能体，即便是面对最为复杂的输出结果，这类智能体也需能够清晰呈现自身的决策与执行过程。”
这意味着通过模块化来构建自主，即在构建 AI 环境时要确保工作负载、数据和智能体可以在受信任的区域和提供商之间转移。
Marshall 表示：”持续监控至关重要，此举能够在模型漂移影响系统性能或引入算法偏见之前，及时对其进行检测和处理。”
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