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这几个内容来自 Gartner、SaaStr、a16z、Every.to、Gary Marcus 和 Forbes。文末附链接。
这是所有预测中重合度最高的观点。
Gartner把「Multiagent Systems（多智能体系统）」列为十大战略技术趋势之一
SaaStr预测 AI Agent 将处理 40-60% 的初始客户聊天
a16z认为「Agent-native infrastructure」将成为基础设施的标配
Every.to提出 2026 年软件将进入「Agent-native architecture」时代
Agent 的概念从去年火到今年，但 2025 年大多还停留在 demo 阶段。
2026 年的关键不是「能不能做」，而是「能不能稳定跑在生产环境」。
Claude code 已经证明了可以稳定在生产环境跑了
只是它的使用还存在门槛。
一方面是模型价格太贵，用的人不多，另一方面是 CLI 命令不好操作。
但这两点在 26 年上半年应该都会被磨平。
这也是国内技术团队最擅长：
降低模型价格和优化用户体验。
下一个超级应用是 OS+AI 方面技术和体验的变革。
SaaStr预测 50%+ 的 B2B 销售团队将比 2025 年更小，但产出不变甚至更高
a16z认为 AI 将创造新的「编排层」和新角色
Gartner强调 AI-native 开发平台让小团队能快速交付
这个趋势已经在发生了。我认识的几个 SaaS 公司已经开始用 AI SDR 做外呼，效果确实不错。但「团队变小」不等于「人不重要」——顶尖销售反而更值钱了，中间层会被挤压。
推荐听下这个播客，就讲了linear 团队是怎么把销售改造成 Agent 的：
Every.to 提出「Designer-coders」概念：设计师将直接用 AI 写代码，不再需要交接给开发，下一代软件会把 Agent 当作「一等用户」
a16z 认为「AI-Native Development Platforms」让小团队能做大团队的事
Gartner 同样把 AI 原生开发平台列为战略趋势
这对产品经理和设计师的影响可能比对程序员更大。
以前是「我画原型，你来实现」，以后是「我直接用 AI 把想法变成可运行的产品」。
不会用 AI 的设计师会被会用的淘汰，而纯执行型的开发者也会面临压力。
核心竞争力从「会写代码」变成「知道该做什么产品」。
Gartner专门列出特定语言模型「Domain-Specific Language Models」
a16z提到垂直AI从信息检索发展到多方参与「Vertical AI evolves from information retrieval to multiplayer」
Forbes预测大药企将收购蛋白质 AI 创业公司
Gartner三分之一的趋势都和安全相关：Preemptive Cybersecurity、Digital Provenance、AI Security Platforms
a16z Crypto强调隐私将成为最重要的护城河
Forbes预测「Confidential Computing」保护敏感数据
2025 年 AI 安全事故频发（数据泄露、幻觉导致的法律问题等），2026 年企业采购 AI 时「安全合规」会从加分项变成一票否决项。
a16z提出 AI 将从「reactive」变成「proactive」——不再等你问问题，而是主动发现问题并解决
Every.to预测 AI 会成为「persistent collaborator」，持续在后台工作，主动提供帮助
Gartner的「Agentic AI」概念强调 AI 会自主决策和行动
这个转变意义重大。现在的 AI 都是「你问我答」的模式，
但想象一下 AI 主动帮你审阅代码、主动提醒你项目风险、主动帮你跟进客户——这才是真正的「智能助手」。
2026 年我们会看到越来越多这样的产品形态。
a16z预测 AI-native 机器人和硬件公司将大量涌现
Gartner把「Spatial Computing」和物理世界交互列为重要趋势
这是过去几年被低估的方向。软件层面的 AI 已经很热了，但 AI + 硬件的组合才刚开始。
Figure、1X 这些人形机器人公司，加上 Nvidia 的 Physical AI 平台，2026 年可能会有突破。
这可能是 2026 年 AI 圈最大的分歧点。
乐观派（a16z、Every.to）：a16z 继续 all in，认为 AI 能力会持续指数级突破
务实派（Forbes Rob Toews）：明确预测「关于 AGI 和超级智能的讨论会显著减少」。理由很现实：GPT-5、Claude 4 这些模型只会是「增量提升」而不是「质变」
怀疑派（Gary Marcus）：这位纽约大学教授是 AI 圈最著名的「唱衰者」，但他的质疑往往很有价值。他专门整理了 5 篇 2025 年最重要的 AI 批评文章，核心观点是：LLM 的根本架构有局限，靠「堆数据+堆算力」无法真正实现推理。
预测 2026 年神经符号 AI（Neurosymbolic AI）会开始挑战纯 LLM 的主导地位，他引用的一篇论文很有意思：LLM 在简单问题上表现惊人，但在需要真正推理的问题上，准确率会断崖式下降。
三种观点其实不矛盾，只是站在不同时间尺度看问题。
VC 看 5-10 年，当然要 all in；
企业看 1-2 年，当然要关注落地；
学术界看底层原理，当然会质疑局限。
我个人倾向于 Rob Toews 的判断——2026 年 AGI 热度会降温，「能不能赚钱」会取代「能不能通用」成为核心议题。但 Gary Marcus 的警告也值得记住：如果 2026 年真的没有质变，LLM 的叙事可能会遇到挑战。
Forbes（Rob Toews）的「反直觉」观点：
对华芯片出口管制可能「适得其反」（backfire） 具体证据：中国拒绝大规模采购 Nvidia H200，转而全力发展自主芯片 华为的昇腾芯片虽然性能落后，但迭代速度很快 预测 2026 年中国 AI 芯片会取得「实质性进展」，可能不再需要美国芯片
Rob Toews 的观点虽然激进，但逻辑上说得通——封锁确实在加速中国的自主研发。对于开发者来说，实际影响是：以后做产品要考虑「这个服务/模型在某些地区能不能用」的问题会越来越多。
2026 年我们可能会看到更明显的「AI 平行宇宙」——中美两套技术栈并行发展。
Rob Toews 在 Forbes 上做了两个非常大胆的预测，值得单独拿出来说。
预测一：Anthropic 2026 年上市，OpenAI 不会，理由是
Anthropic 融资节奏更清晰，估值增长更稳健，和 Amazon、Google 的关系更单纯 OpenAI 的「非营利转营利」结构太复杂，上市会面临大量法律和治理问题 Anthropic 的技术路线（Constitutional AI、可解释性研究）更容易讲给监管和投资者听
预测二：Sam Altman 2026 年卸任 OpenAI CEO
这个预测非常激进，但 Rob Toews 给出的逻辑链条是：Google Gemini 势头正猛。
同时，Altman 的战线拉得太长：消费者产品、企业 API、硬件设备、自研芯片、数据中心、甚至还参与了一个火箭公司。
Altman 离开 OpenAI 这个预测太大胆了，我持保留态度。
「永远不要赌 Altman 输」是科技圈的共识，这个人的政治手腕和融资能力都是顶级的。
如果 2026 年 GPT 还没有惊艳全场，这个问题会被放大。
这是我最没想到会出现在 2026 预测里的话题，但 Rob Toews 写了很长一段。
Forbes（Rob Toews）的核心观点：
预测 2026 年 BCI 将「从边缘走向主流」 几家公司已经在做人体临床试验，结果很有希望
更有意思的是他对 Neuralink 的判断：Elon Musk 的 Neuralink 目前最出名，但可能「选错了技术路线」。Neuralink 用的是「穿透式电极」——直接插入大脑皮层，电极会导致神经元逐渐死亡，长期效果存疑。
新玩家如 Precision Neuroscience、Science Corporation 用的是「表面电极」，不损伤神经元，Rob Toews 预测这些公司 2026 年可能会超越 Neuralink
BCI 能不能 2026 年「主流」我持怀疑态度——技术难度太高、监管太严、伦理争议太大。
但作为一个技术趋势，确实值得关注。如果 AI 是「软件层的智能增强」，BCI 就是「硬件层的智能增强」，两者的结合想象空间很大。
如果用一句话概括 2026 年 AI 行业的共识，那就是：
Agent 落地、垂直深耕、AI 写代码改变软件行业、安全先行。
而分歧点在于：AGI 到底还有多远、中美谁会赢、头部公司会不会洗牌、以及下一个突破点在哪里。
AGI 的梦想不会消失，但 2026 年大家会更务实地问：「AI到底能帮我省多少钱、赚多少钱？」
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