软件重塑未来：2026年的战略愿景

软件的宣言：从工具到实体经济的驱动力

如果说在过去十年中软件改变了我们的思考和沟通方式，那么2026年将标志着这项技术开始真正推动实体世界的时刻。不再仅仅是数字任务的自动化，而是美国生产能力和大型组织运营结构的深度重塑。

由人工智能引领的工业复兴

经过多年的外包和停滞，美国正在重建其经济基础：能源、矿业、物流和制造业。这个历史性时刻的特别之处在于，这一重建以软件和人工智能为核心。

新兴企业不只是现代化过去——它们完全超越了过去。它们从零开始，利用模拟、自动设计和由人工智能驱动的操作。它们以清洁能源、重型机器人、新一代矿业开采和生物过程为系统思考。这里的飞跃不是渐进式的改进，而是质的飞跃：AI可以设计更高效的反应堆，协调自主机器群，优化矿业开采，达到传统操作员难以想象的水平。

在工厂之外，传感器、无人机和先进的AI模型不断监控关键基础设施——港口、铁路、电网、油气管道、军事基地、数据中心——实现实时监控。曾经庞大到难以完全管理的系统，现在变得可追踪、可测量、可控。

挑战不在技术：而在组织。 这意味着用装配线的精准度协调复杂且个性化的流程；加快法规审批周期；管理前所未有的大规模项目。那些能够构建这些软件的创始人，将决定未来一个世纪美国繁荣的面貌。

物理可观察性：感知的下一边界

如果在过去十年中，软件的可观察性通过日志、指标和追踪让我们的数字系统变得透明，那么下一步将在现实世界中实现。

超过十亿台连接的摄像头和传感器已遍布美国主要城市。借助这一感知基础设施，实时理解关键基础设施的状态——电网、交通网络、水系统——不仅成为可能，而且变得紧迫。未来的自动驾驶汽车和机器人将在一个共同的框架下操作，实体世界的可观察性将与应用程序的代码一样透明。

当然，观察能力带来真实的风险：检测森林火灾的工具也可能被用来进行监控的反乌托邦场景。真正的赢家不是制造最好的传感器，而是赢得公众信任，建立保护隐私、互操作、原生兼容AI的系统，提升透明度而不牺牲公民自由。谁定义了这一可靠性标准，谁就会塑造未来十年的可观察性。

电子工业堆栈：连接原子与比特

下一次工业革命不仅发生在生产线上，还发生在驱动它们的机器内部。软件已经彻底改变了我们的思考和设计方式；现在，它正在改变我们的移动、建造和生产方式。

当电气化、新材料和AI的进步融合时，软件获得了控制实体世界的能力。机器不再仅仅执行命令：它们感知、学习、自主行动。

这就是电子工业堆栈——支撑电动车、无人机、数据中心和现代制造的技术基础架构。它连接精炼的矿物成组件，存储在电池中的能源，由复杂设备控制的电力，以及由高精度电机实现的运动——全部由软件协调。它决定了软件是仅仅叫车的助手，还是真正掌控方向盘。

问题在于，从关键原材料到先进芯片制造，这一能力正在逐渐侵蚀。如果美国想引领下一次工业时代，就必须生产支撑它的硬件。掌握这一堆栈的国家，将不仅定义未来的技术，也定义地缘政治的力量。

自动化实验室与加速科学发现

先进的多模态模型与快速发展的机器人技术融合，正在创造一种新类别：自主实验室。

这些环境闭环完成科学发现的全过程，无需人工干预：从最初的假设到实验设计，从执行到结果分析，从解释到下一步研究方向的迭代。跨学科团队——融合AI、机器人、物理科学、制造和运营技能——正在构建能够在完全自动化空间中持续生成实验和发现的实验室。

新的黄金：关键行业数据

2025年，计算能力的限制和数据中心的建设成为焦点。而到2026年，真正的瓶颈将是高质量数据的稀缺。

关键行业——能源、制造、物流、医疗——蕴藏着尚未结构化的宝藏数据：每一次卡车运输、每一次传感器读数、每一个生产周期、每一次维护间隔。但数据的收集、标注和模型训练仍然远离传统工业术语。

专业公司不断从流程中收集这些数据——不仅是“做了什么”，更是“怎么做的”——支付高额溢价。拥有实体基础设施和成熟劳动力的工业企业具有独特的比较优势：几乎零边际成本捕获数据，并用以构建专有模型或授权使用。

未来将出现提供完整堆栈的创业公司：用于数据采集、标注和授权的软件工具；传感硬件；强化学习环境；以及基于这些数据构建的真正智能机器。

应用革命：从提示到预见

对话式界面在2024年占据主导。到2026年，普通用户将告别文本输入框的时代。

下一代AI应用将完全没有提示。它们会观察你的行为，主动在工作流程中提供建议。你的IDE会在你提问前建议重构。你的CRM会在通话后生成跟进邮件。你的设计软件会在你工作时提供选项。AI将成为每个流程的隐形支架，由用户意图驱动，而非明确命令。

ChatGPT生态系统：新型分发

成功的消费产品周期需要三个元素：新技术、新的消费者行为和新的分发渠道。

直到不久前，AI的浪潮满足了前两个，但缺少第三个。借助OpenAI Apps SDK、苹果对迷你应用的支持以及ChatGPT的群聊功能，消费者开发者可以直接接触到9亿ChatGPT用户和像Wabi这样的新型分发网络。

这有望在2026年开启一个加速的消费者创新十年。忽视这一点，将对构建消费者产品的企业带来重大风险。

语音代理：从预约到完整工作流程

在短短18个月内，AI语音代理已从科幻变为数千家企业的日常——从中小企业到大型企业。

它们安排预约、完成预订、进行调查、收集客户数据。不仅降低成本，还带来额外收入，释放员工去做更有价值的任务。

然而，许多企业仍处于“语音作为入口点”的阶段，只提供一两种交互方式。真正的潜力在于扩展到完整的、多模态的工作流程，管理客户关系的整个生命周期。随着底层模型变得越来越强大——现在代理可以调用工具、跨系统操作——每个企业都应部署由语音驱动的AI产品，以优化关键流程。

金融服务的变革：从拼凑到原生架构

许多银行和保险公司已在其遗留系统中集成了AI功能——如文档导入、语音代理——但真正改变金融服务的，将是重建其基础架构。

到2026年，不现代化的风险将超过失败的风险。大型金融机构将放弃与传统供应商的合同，转而实施原生AI解决方案。

这些平台将集中、标准化并丰富来自遗留系统和外部来源的数据。结果将是：

• 简化和并行的工作流程： 不再需要在系统间切换。多任务同时进行，代理完成繁琐部分。
• 类别整合： KYC、开户和交易监控将融合到一体化的风险平台中。
• 十倍规模的赢家： 新类别将支持超越传统玩家一个数量级的企业。

未来不是在旧系统上应用AI，而是构建一个全新的原生AI操作系统。

多代理系统：企业工作的重组

到2026年，财富500强企业将从孤立的AI工具转变为协作的代理系统，像数字团队一样运作。

随着代理管理复杂且相互依赖的工作流程——规划、分析、联合执行——组织必须重新思考工作结构和系统间的流程。

大型企业会更深刻地感受到这一变革：它们拥有最庞大的孤立数据、制度知识和操作复杂性，很多都存于员工的脑海中。将这些信息转化为共享基础，为自主工作者提供更快的决策、更短的反馈周期和端到端的流程，减少对微观管理的依赖。

新角色将出现：AI工作流程设计师、代理监督员、协作数字工人的治理负责人。除了记录系统外，企业还需要协调系统：管理多代理交互、判断环境、确保自主流程可靠性的新层级。

人类将专注于极限案例和复杂情境。多代理系统的崛起不是传统自动化，而是组织运作、决策和创造价值方式的重塑。

消费者AI：从“让我工作”到“了解我”

2026年，消费者AI应用将从生产力转向增强人类连接。

AI不仅会帮你完成特定任务，还会帮助你更好地了解自己，建立更紧密的关系。许多社交AI产品已失败，但借助多模态上下文窗口和推理成本的降低，AI产品现在可以从你生活的每个方面学习——真实情感的照片、随着对话对象变化的交流、在压力下调整的习惯。

一旦真正推出，这些产品将成为日常生活的一部分。“了解我”类产品的用户粘性优于“让我工作”类产品。虽然付费意愿较低，但留存率明显更高。人们一直在用数据换取价值：最终的答案将取决于实际获得的价值。

超越硅谷的AI：远见的分发策略

到目前为止，AI创业公司的收益主要集中在硅谷或其直接网络的1%。这是自然的：创始人倾向于向熟悉和容易接触的人销售。

但到2026年，这将发生根本性变化。创业公司会意识到最大的机会在硅谷之外。采用远见策略的公司，将在传统行业——咨询、服务、制造——中发现隐藏的机会。

最有效的策略仍被低估：从一开始就服务新兴企业。如果你吸引所有的绿色场公司并与它们共同成长，当你的客户变大时，你也会变大。Stripe、Deel、Mercury、Ramp都走过这条路。到2026年，这一动态将在许多企业软件领域复制。

新型模型原语：以前不存在的公司

到2026年，将出现完全基于此前不存在能力的公司：高级推理、多模态、计算应用。

最优推理赋予新能力——评估复杂的财务请求、基于密集学术研究行动、解决账单争议。多模态模型从实体世界提取潜在视频数据——工地、生产现场的摄像头。应用计算自动化整个行业，取代依赖桌面软件、低效API和碎片化流程的局限。

这些不是对现有产品的改进，而是全新类别。