[ 纵观2026年的宏观技术图景，一条清晰的主线贯穿始终：自主性。基础设施正在为机器的自主递归而扩容；软件经济正在因代理的自主执行而重组；物理世界正在通过自主工厂实现软件化。 ]

2026年是全球科技产业的结构性拐点，我们正处于从“生成式AI工具时代”向“代理时代”跨越的关键窗口期。这一范式转移的核心在于：软件不再是被动响应人类指令的辅助工具，而是进化为具备主动意图、能够递归执行复杂任务的经济主体。

硅谷风险投资公司a16z的展望认为，未来三年的技术演进将围绕自主性展开，由此引发三大维度的底层重构。一是基础设施重构：后端架构从服务人类的低并发模式，转型为承载大规模机器递归任务的“原生智能体”基建。二是物理世界软件化：工业基础迈向AI原生，工厂演变为模块化产品，物理系统实现全面可观测性。三是价值链与信任体系重塑：加密数字技术成为机器经济的操作系统，解决代理身份、即时结算与真理验证难题。

基础设施范式转移

过去二十年，企业软件后端架构的设计哲学建立在一个静态假设之上：人机交互比率约为1：1。即用户的一次点击触发一次系统查询，流量模式具有高度的可预测性，且系统对延迟的容忍度锚定在人类感知的百毫秒级。然而，a16z基础设施团队指出，2026年的核心冲突在于——传统架构已无法承载“原生智能体”的作业逻辑。

AI代理的行为特征是递归式扇出。当人类下达一个高层级的模糊意图（例如优化全球供应链路线），代理会瞬间将此目标拆解为成千上万个子任务，并在毫秒级窗口内并发向底层发起海量API调用与数据库读写。对于传统的负载均衡器、连接池与速率限制器而言，这种突发性、高并发的流量特征在拓扑结构上与分布式拒绝服务攻击几乎无法区分。

这被称为“惊群效应”。为了生存，基础设施必须进行两大维度的根本性演进。一是极度压缩延迟方差：代理通常运行长链条的逻辑推理。任何单一环节的长尾延迟都会在链条中成倍放大，导致整个推理循环阻塞或超时。因此，2026年的系统核心指标不再仅仅是吞吐量，而是极致的稳定性。二是协调即瓶颈：随着算力供给逐渐充沛，真正的瓶颈转移到了“协调层”。下一代云平台的护城河，在于能否在数万个并行执行的机器线程之间，高效地进行路由分发、状态锁定与策略执行。

计算层面临的是并发挑战，而数据层则深陷“数据熵”危机。a16z合伙人Jennifer Li指出，企业80%的高价值知识并未存储在结构化的数据库中，而是耗散在PDF合同、会议录像、Slack聊天记录与系统日志等非结构化泥潭里。随着模型智能的提升，它们对数据输入质量的敏感度呈指数级上升。现有的RAG（检索增强生成）系统频发的“幻觉”，本质上是因为摄入了过时、冲突或缺乏语境的数据。例如，代理读取了一份过期的PDF合同，却无法感知后续在邮件中达成的变更协议。

因此，2026年的数据技术栈机会在于多模态ETL（提取、转换、加载）的工业化。这远超传统OCR的范畴，要求平台具备深层的语义理解与时空校准能力，包括语义结构化，将像素流、音频流转化为机器可读、具备逻辑关联的JSON对象；真理仲裁，在相互矛盾的数据源之间（如正式文档vs临时通知），自动判定哪一份是当前的“事实基准”；时效治理，为每一条数据注入精确的时间戳上下文，防止代理基于历史残留信息做出错误决策。

在创意与仿真领域，视频技术正经历从“媒体格式”到“世界模型”的质变。Sora等早期模型仅能生成视觉上的连贯，而下一代模型将理解重力、物体恒常性与因果律。这意味着视频将成为一种可交互的仿真基质。机器人与自动驾驶系统不再需要在昂贵的物理现实中试错，而是可以在这些遵循物理法则的生成式视频中进行大规模强化学习。视频从给人看的“内容”，变成了给机器用的“环境”。

软件经济的权力更迭

企业软件市场的权力结构正在发生倒置。过去二十年，Salesforce、SAP等“记录系统”（SoR）占据了价值链顶端，因为它们是数据的单一来源与员工操作的必经之地。但在2026年，AI技术极度压缩了“意图”与“执行”之间的距离，导致SoR面临严重的商品化危机。

智能体能够直接读取底层数据、进行推理并回写结果，完全绕过了繁琐的GUI（图形用户）界面。这种变化导致传统SoR正在退化为底层的“持久化层”——一个仅仅负责存储状态的“哑数据库”。价值正在向上迁移，汇聚于“行动系统”或“动态代理层”。这是用户唯一需要交互的智能界面，也是实际业务逻辑发生的场所。掌控了执行层——即那些能替用户完成销售外联、报税、物流调度的平台——将掌控客户关系，而底层的记录系统将沦为可被替换的管道。

随着交互方式的改变，软件的商业模式面临崩塌。传统的SaaS依赖“席位费”，假设每个员工都需要登录系统。然而，当AI代理接管了大部分操作，人类员工可能数周都不需要登录一次界面。

“屏幕停留时间”指标已死。如果一个代理能在后台完美地处理完所有报销流程，用户的屏幕时间应趋近于零。因此，软件产业必须从基于注意力的经济（广告、时长、席位）转向基于结果的经济。未来的独角兽将通过收取“成功费”或基于任务复杂度的订阅费来获利。

在法律、医疗、建筑等垂直领域，AI的发展正从单点辅助迈向“多人模式”。目前的AI工具大多是单机版的，导致跨组织协作仍需退回到邮件和电话。未来的垂直软件将构建一个统一的代理生态。代表买方的代理将直接与代表供应商的代理进行谈判，系统自动处理权限隔离、合规性检查和上下文同步。这种架构将网络效应引入了AI应用——“协作层”本身构成了最强大的护城河，因为一旦离开了这个网络，代理将无法找到交易对手。

物理世界的软件再造

经济活力的核心，在于数字革命终于开始具备物理穿透力。这绝非在旧工业设备上外挂传感器，而是建立从第0天起就基于仿真、自动化与AI优化的“AI原生工业基础”。软件正在接管“电工-工业技术栈”，控制电池、电机与电力电子设备。通过定向进化算法设计用于化工生产的酶，利用模型优化核反应堆的流体力学结构，软件正在从“吞噬世界”转向“移动世界”。

制造业思维正在经历一场“API（应用程序编程接口）化”的革命。未来的工厂本身就是一个模块化、可复制的产品。通过将AI与自动化流程封装为标准模块，企业可以像复制软件代码一样快速部署实体工厂。这种“工厂即产品”的方法论将用于解决核能设施建设、关键矿产开采以及模块化住房制造，极大地缩短了从设计到投产的周期，并能像处理代码一样高效地处理复杂的监管许可流程。

随着数以十亿计的联网传感器与无人设备的部署，物理世界（电网、港口、军事基地）首次实现了全域、实时的“物理可观测性”。这种“可信的数据织物”是机器人大规模安全运行的前提。能源与物流巨头意识到，它们拥有的海量私有物理数据（卡车行驶日志、钻井平台仪表读数）是训练专有模型的金矿。它们不再依赖通用的外部数据，而是通过捕获自身的物理运营数据，构建起不可复制的数据主权与竞争壁垒。

例如，健康MAU涌现，AI驱动的持续监测使得商业模式从“治疗患病用户”转向“维护健康用户”，保险逻辑从分担风险转变为降低风险；AI原生大学登场，教育机构从底层逻辑重构，课程随最新科研实时生成，评估体系不再考核记忆，而是基于“AI感知评估”，考察利用AI解决复杂问题的能力。

从生成式共创角度看，游戏与叙事进入“生成式Minecraft”时代。用户通过自然语言编程（如“修改物理规则”）成为共同创造者，模糊了玩家与开发者的界限，并催生全新的数字经济体系。

总之， 纵观2026年的宏观技术图景，一条清晰的主线贯穿始终：自主性。基础设施正在为机器的自主递归而扩容；软件经济正在因代理的自主执行而重组；物理世界正在通过自主工厂实现软件化。对于投资者与构建者而言，信号明确且紧迫：那个“为人制造更好工具”的低垂果实时代已经结束，“为代理构建基础设施”的深水区竞赛正式开启。未来的核心价值，将属于那些构建了控制平面、信任协议与物理接口，从而允许这一新物种安全、高效运行的先行者。

（杨燕青系上海科技大学教育、创新和可持续发展研究中心主任，安叙系AI观察者）