2026剧变之年:企业技术领域的十大预测(上)

每年，我们都会收到来自科技公司和思想领袖的数千条预测建议。我们对每条建议进行逐一梳理和分类，相关文件数量逐年递增。下图展示了这些预测的主题分布情况。尽管所有话题几乎都与人工智能相关，但我们仍尽力筛选出了那些专门聚焦人工智能的预测。一如既往，网络安全是预测者最为关注的领域，从数据中可以看出，25% 的预测建议与此相关。

2026年十大预测

本年度的预测涵盖信息技术支出、人工智能投资回报率、英伟达（Nvidia）的竞争优势、数据领域、大型语言模型、云计算、软件即服务（SaaS）模式变革、网络安全、硬件定价与内存短缺问题，以及人工智能对就业市场的影响。

预测一览

1. 信息技术支出增长 5%

2. 2026 年成为人工智能投资回报元年，财务运营（FinOps）的采用率将大幅提升

3. 英伟达的成本优势使其与竞争对手拉开差距

4. 数据引力效应利好平台巨头 —— 以 Snowflake 为例

5. OpenAI将大力布局企业级人工智能市场，2026 年企业营收将超过 Anthropic

6. 谷歌云平台（GCP）凭借人工智能优势，持续缩小与行业领先者的差距

7. 软件即服务（SaaS）用户数量增长面临阻力，定价模式向成果导向转型以保障营收

8. 某头部软件即服务（SaaS）提供商将遭遇网络安全漏洞事件，但无人类凭证被盗

9. 硬件定价难有改善，内存短缺问题将持续至 2027 年

10. 2026 年人工智能将冲击白领就业市场，蓝领岗位需求迎来爆发式增长

01

信息技术支出增长 5%

第一项预测是：2026年企业信息技术预算将增长约5%。自新冠疫情以来，随着利率上升和不确定性加剧，企业的信息技术预算一直面临持续压力。地缘政治紧张局势、战争冲突、关税政策及相关冲击，使得决策者保持谨慎态度。在此背景下，ETR 的季度宏观深入分析显示，信息技术决策者目前预计预算将增长 4.6%。我们预测的5%略高于平均水平，不同规模企业之间存在明显差异——大型企业态度更为保守，预算增幅预计不足4%，而企业高管层和亚太地区的受访者则更为乐观。

数据呈现积极向好的态势。与早期调查相比，未来支出预期已有显著改善，尤其是在 10 月首次开展的 2026 年 1 月支出预测调查中，增长趋势更为明显。在本次调查中，74%的受访者表示计划增加支出，这是自2022年1月以来的最高水平，表明这种乐观情绪并非局限于某个特定领域。

不过，大型企业的谨慎态度仍值得关注。即便在财富 500 强企业中，这一趋势也在逐步改善，调查周期内的预算增幅提升了逾1个百分点。企业高管层的预算增幅预计为 5.2%，高于平均水平，这表明高层领导对增长的态度比整体市场更为积极。

需要注意的是，该指标所代表的含义：这是信息技术预算数据，而非供应商营收数据。它包含人员配备及相关内部成本，不应与IDC和Gartner等机构预测的供应商营收增长数据混淆。随着数据中心建设的推进，基于Token（token-based）服务的可及性不断提升，企业在减少人员配置的同时实现规模扩张，未来信息技术预算结构可能会发生变化。人员配备是信息技术预算中最大的支出项目之一，而人工智能驱动的生产力提升和自动化技术将在未来影响这一支出结构。不过，调查数据显示，2026年预算的短期增长方向约为 5%。

核心要点

• ETR 的调查数据显示，信息技术预算预计增长 4.6%，结合近期的上升趋势，5% 的增幅是合理预期。

• 74% 的受访者计划增加支出，为 2022 年 1 月以来的最高水平，表明整体支出环境有所改善。

• 大型企业仍是最为保守的群体，但财富 500 强企业的预算增幅在调查周期内提升了逾 1 个百分点。

• 企业高管层态度更为乐观，预计增幅为 5.2%，支持我们做出略高于平均水平的增长预测。

• 该数据为信息技术预算（含人员配备），而非供应商营收。随着Token消耗和生产力动态变化重塑支出结构，未来这一数据将发生转变。

02

2026年成为人工智能投资回报元年

第二项预测是：2026年，企业将开始大规模实现人工智能投资回报。前几年，我们曾预测人工智能投资回报仍难以实现。但目前数据显示趋势已发生转变，有迹象表明生产力正在提升，且越来越多的证据表明企业正通过可持续的方式将人工智能投入实际运营，以获取回报。

人工智能投资回报主要围绕两大主题展开：1）衡量机制；2）成果规模化。在人工智能发展初期，企业投入巨大，但市场上大部分企业要么未对投资回报进行衡量，要么尚未看到任何回报。2024年11月的数据显示，“未衡量投资回报” 与 “尚未看到回报” 的企业合计占比接近50%，这反映出投资力度与财务信心之间存在令人担忧的差距。

如今，这一差距正在缩小。最关键的转变是越来越多的企业开始衡量人工智能投资回报。“未衡量投资回报” 的企业占比从27%降至18%，同时ETR数据显示财务运营（FinOps）的采用率不断上升，这表明企业正在为人工智能支出建立成本控制和问责机制。6至8 个月前，财务运营（FinOps）在洞察小组讨论和访谈中几乎从未被提及，但如今已成为热门话题，这也反映出市场正从实验阶段向治理和规范化运营阶段转型。

数据还显示，已实现的投资回报区间逐步改善。1%至10%的投资回报区间虽有波动，但自 2024年11月以来总体呈稳步上升趋势。这表明企业正开始实现回报，并逐渐学会如何将人工智能项目与可衡量的成果相结合。

需要注意的是企业对人工智能投资回报的预期。ETR 的人工智能系列数据显示，66% 的受访者认为人工智能投资回报来自成本效率提升和利润率改善，仅有 23% 的受访者预计回报将来自营收增长或新产品研发。这一分布情况解释了为何财务运营（FinOps）的重要性日益凸显，以及为何衡量机制成为核心。如果大部分投资回报预计来自利润率提升和效率改善，那么对使用情况和支出的审计与控制就成为宣告成功的先决条件。

核心要点

• 2024 年 11 月，尽管企业在人工智能领域投入巨大，但近半数企业要么未衡量投资回报，要么尚未看到任何回报。

• “未衡量投资回报” 的企业占比从 27% 降至 18%，表明衡量机制的完善取得了显著进展。

• 财务运营（FinOps）成为热门话题，反映出市场正从实验阶段向人工智能支出的规范化控制阶段转型。

• 自 2024 年末以来，1% 至 10% 的投资回报区间稳步扩大，表明企业正逐步实现人工智能投资回报。

• 66% 的受访者将人工智能投资回报与成本效率提升和利润率改善挂钩，23% 的受访者预计回报将来自营收增长或新产品研发。

03

英伟达凭借单位Token成本优势进一步拉开差距

第三项预测基于本月初英伟达首席执行官黄仁勋在国际消费电子展（CES）主题演讲后发布的研究报告。预测指出，2026年，英伟达将扩大其在图形处理器（GPU）/ 张量处理器（TPU）/ 专用集成电路（ASIC）市场的领先优势，其单位Token成本优势将显著提升。

关键因素在于英伟达在CES上披露的最新GPU

Vera Rubin已全面投产，并将于今年扩大产能。公布的数据显示，与大约12个月前推出的Blackwell相比，Vera Rubin实现了跨越式提升：性能提升5倍、吞吐量提升10倍，单位Token成本降低为十分之一。更高的产出与更低的单位成本相结合，预计将推动需求大幅增长。

这一需求增长的前提基于杰文斯悖论（Jevons Paradox）—— 价格下降会刺激消费增加。我们预测，单位Token成本的降低将使需求增长15倍。在此背景下，关于张量处理器（TPU）和专用集成电路（ASIC）将削弱英伟达竞争优势的说法将不攻自破，预计英伟达的财务指标将充分反映这一优势。目前英伟达的市盈率徘徊在25倍左右，甚至低于沃尔玛，随着投资者逐渐认识到英伟达地位的可持续性，这一市盈率有望进一步上升。部分图形处理器（GPU）设计厂商可能会转向边缘计算应用场景，甚至取消相关项目，这一可能性极大。

展望未来，我们预计英伟达在数据中心领域除了无法满足的需求外，几乎不会面临竞争对手。这些未被满足的需求将为替代产品提供机会，但竞争对手的发展方向将集中在推理计算和边缘计算工作负载上。我们认为，凭借与 Groq 达成的独家合作协议，英伟达在边缘计算领域也将表现出色。

目前市场需求持续超过供应，这意味着供应商基本上是有多少货就能卖多少。这对竞争对手而言，当前 “水涨船高” 的市场环境让所有芯片厂商都能受益，供应商没有动力在短期内改变这一格局。

核心要点

• Vera Rubin 已全面投产，并将于 2026 年扩大产能。英伟达称，与 Blackwell 相比，该产品性能提升 5 倍、吞吐量提升 10 倍，单位Token成本降低为十分之一。

• 基于杰文斯悖论，单位Token成本的降低预计将推动需求增长 15 倍。

• 英伟达的估值尚未充分反映其优势，目前 25 倍左右的市盈率为估值提升提供了空间。

• 数据中心领域的竞争主要受供应短缺限制，竞争对手正试图在推理计算和边缘计算工作负载领域寻找突破口。

• 需求大于供应的市场环境让所有供应商都能受益，呈现 “水涨船高” 的态势。

04

数据引力效应利好平台巨头 —— 以 Snowflake 为例

我们认为，随着企业在现有生态系统基础上构建人工智能能力，数据引力效应将使数据库平台巨头持续受益。以 Snowflake 公司为例，数据显示，核心数据平台的附加服务（如 Cortex）将成为底层数据库的自然延伸。核心平台的粘性将持续增强，随着客户将相关工作负载纳入同一生态系统，这种粘性还将进一步提升。在我们看来，这一趋势不仅适用于 Snowflake，也适用于其他主要平台巨头，包括 Databricks、甲骨文（Oracle）和微软（Microsoft）等。

上图包含两部分内容，均为这一预测提供了支撑。具体而言，当团队构建人工智能应用时，他们倾向于依托现有数据所在的数据库生态系统——这一点在支出意向中有所体现。

先看右侧图表：该图表源自ETR的 “自建与采购” 人工智能系列调查，仅针对表示将自行构建人工智能应用的受访者。纵轴为 “配对使用可能性影响”，用于展示两种组件在同一技术栈中同时出现的关联强度。以 Snowflake 为最典型案例，图表显示，当客户采用 Snowflake Cortex Search 后，他们更有可能采用其他 Snowflake 组件。具体数据如下：

• Snowflake Cortex Search + Snowflake Cortex：配对可能性影响为 + 350%（样本量 n=22）

• Snowflake Cortex Search + Snowflake ML：配对可能性影响为 + 252%（样本量 n=31）

在我们看来，这正是数据引力效应的实际体现。一旦客户在人工智能技术栈的某个环节采用了 Snowflake 主导的工作流程，其在其他相关环节（如搜索、向量搜索或向量数据库相关功能，以及模型相关组件）继续使用同一生态系统的概率将大幅提升。

再看左侧图表：该图表源自ETR的技术支出意向调查，展示了2025年1 月至2026年 1 月期间，Snowflake在三个相关类别的净得分（支出动量）趋势：

• 数据库 / 数据仓库软件

• 机器学习 / 人工智能

• 分析 / 商业智能 / 大数据

每个类别均包含五个时间节点的数据快照。图表标题明确指出：“数据库和分析领域的增长推动Snowflake整体复苏”。数据显示，2026年Snowflake在核心数据库和分析领域的增长势头显著回升，数据库/数据仓库领域的支出意向较前几个季度大幅上涨，分析领域也呈现类似的复苏态势。机器学习/人工智能领域的支出意向虽保持高位，但在整个周期内相对稳定。

归根结底，我们发现企业在自行构建人工智能应用时，倾向于选择现有的数据库生态系统。Snowflake 是该数据集中最典型的案例。当客户在技术栈的某个层面使用 Snowflake 后，他们更有可能在其他相关功能（包括搜索、向量搜索、向量数据库以及基础模型与其他技术栈元素的结合使用）中继续采用Snowflake生态系统。

这一现象凸显了 ETR 数据集作为领先指标的预测价值。在以往的市场变革中，深度分析（Breaking Analysis）通过调查数据捕捉到了诸多早期趋势，例如远程办公浪潮及其对 CrowdStrike、Okta 和 Zscaler 等供应商的影响。我们还在 Snowflake 和 Databricks 的崛起、市场定价调整前的疲软期以及后续复苏阶段观察到了类似的早期信号。数据表明，当前的复苏态势正是这种 “早期信号先于市场广泛认可” 模式的又一体现。

核心要点

• 我们认为，数据引力效应正将人工智能工作负载推向现有的数据库生态系统，强化了平台巨头的市场地位。

• 数据显示，依托 Snowflake 的客户更有可能采用该生态系统内的相关技术栈组件，包括搜索、向量搜索、向量数据库以及相关模型层集成功能。

• Snowflake 的平台牵引效应正推动其核心数据库和数据仓库领域的支出意向大幅回升，使其在 ETR 完整数据集中的净得分位居上市公司榜首。

• 核心信息是，平台巨头的市场地位正不断巩固。随着企业构建人工智能应用，他们会将更多技术栈组件整合到已信任的数据库生态系统中。数据表明，Snowflake 目前是这一引力效应的最大受益者，其支出意向出现了可衡量的复苏。

05

领先大型语言模型转向企业级人工智能市场

我们认为，2026年将成为关键转折点，领先的模型提供商将把优化重点转向企业采用，而非仅仅关注模型基准测试和消费者热度。我们预测，OpenAI将更积极地效仿Anthropic的企业市场策略，以消费者规模为杠杆，到 2026 年底，其企业级服务的营收将超过Anthropic。与此同时，我们预计OpenAI将对谷歌的搜索经济构成压力，而马斯克（Elon Musk）旗下的 Grok将依托其已有的战略布局，开拓边缘计算相关市场机会。

上图通过 ETR 技术支出意向调查（TSIS）的两个维度，展示了当前模型和人工智能平台在企业客户中的布局情况。

首先解读图表：每个圆点代表一家供应商。横轴为 “重叠率”，此处用作衡量供应商在数据集中的渗透度和客户覆盖范围；纵轴为 “共享净得分”，代表供应商在其已覆盖客户中的支出动量。40% 的红色虚线为 “高增长动量” 阈值。

右上角区域代表 “高渗透度 + 高动量” 的强势地位，微软和 OpenAI 长期以来一直处于这一区间（2026年1月调查结果）。AWS和谷歌聚集在中上部区域，反映出强劲的增长动量和可观的市场覆盖范围。Databricks 和 Snowflake 的位置也较为接近，这与我们之前关于数据引力效应和平台牵引效应的预测一致。Anthropic 的纵轴位置较高，增长动量强劲，高于红色阈值，较去年取得了显著进展。Meta的Llama 远低于阈值，与行业领先者相比，其在数据集（及市场）中的领先地位已不复存在。左下角区域为传统机器学习和人工智能厂商，它们在渗透度和增长动量两方面都在努力寻求突破。

其次，结合右侧表格中的具体数据进一步分析：2026 年 1 月的共享净得分和共享样本量显示，Anthropic 以 72.5%（样本量 345）位居榜首，其次是微软（65.5%，样本量 795）和 OpenAI（60.7%，样本量 677）；Databricks 以 58.8%（样本量 250）排名第四；亚马逊网络服务（AWS）和谷歌并列第五，共享净得分均为 58.0%，样本量分别为 450 和 483；Snowflake 的共享净得分为 47.5%（样本量 265）；Meta 的 Llama 为 29.9%（样本量 137）。

横轴的 “渗透度” 是观察市场从实验阶段向企业标准化转型的关键领先指标。目前，OpenAI 的渗透度已接近 40%，而 Anthropic 约为 20%，其他大多数厂商仍处于个位数水平。Anthropic 在一年内将渗透度从约 10% 提升至 20%，实现了翻倍增长，但 OpenAI 在企业环境中的初始布局更为稳固。

这一渗透优势与我们的预测密切相关：我们认为，消费者规模将成为企业市场的一大优势。OpenAI 的分布范围、使用模式和熟悉的界面形成了强大的引力，日益支持企业级应用场景和基于应用程序接口（API）的部署。近期数据显示，仅上个月，OpenAI 的应用程序接口（API）就新增了超过 10 亿美元的年化营收，这反映出其营收增长主要由企业客户驱动，也证明该平台已超越消费者聊天机器人阶段。在我们看来，一旦企业市场的增长飞轮启动，其势头将持续增强。

关于谷歌，我们的预测不仅涉及模型性能（Gemini 已取得令人瞩目的进步），还包括市场竞争策略。我们认为，OpenAI 近期在广告领域的举措旨在冲击谷歌的核心经济模式。搜索查询的成本仅为几分之一美分，而人工智能查询的成本要高得多（约为 100 倍），我们预计 OpenAI 将持续探索各种方式介入市场，打破谷歌的广告经济格局。尽管微软早期将人工智能融入必应（Bing）的尝试未能达到预期效果，但我们认为，凭借 OpenAI 的规模和市场定位，其成功概率更高。

关于 Grok，我们预计其将向边缘计算领域发力。马斯克曾探索设计数据中心GPU，但随着英伟达的领先优势日益明显，他放弃了这一方向。与此同时，特斯拉（Tesla）已具备基于 ARM 架构的边缘计算芯片设计能力，并为车辆定制了神经网络处理器（NPU）。我们认为，Grok 将强化这一优势，持续聚焦边缘计算领域的芯片创新，同时 xAI Holdings Corp. 将在孟菲斯快速扩大数据中心产能，并在英伟达的供应分配队列中占据优先地位。

从长远来看，theCUBE Research 的乔治・吉尔伯特（George Gilbert）和大卫・弗洛耶（David Floyer）的研究表明，领先的大型语言模型（LLM）公司可能会转型为通过应用程序接口（API）提供软件服务的新型厂商，这将使缺乏深厚工程技术实力的企业也能更轻松地采用相关技术。我们预计，这种全面转型在 2026 年不会完全显现，但它与传统信息技术支出向Token生成和更智能化运营模式转变的多年趋势直接相关。

核心要点

• 我们认为，OpenAI 将效仿 Anthropic 的企业市场策略，凭借 ETR 数据中显示的更高渗透度，到 2026 年底实现企业营收超越 Anthropic。

• 图表显示，微软和 OpenAI 处于 “高渗透度 + 高动量” 的右上角强势区域；Anthropic 的增长动量领先，且渗透度正快速提升。

• ETR 数据显示，OpenAI 的渗透度接近 40%，而 Anthropic 约为 20%；此外，OpenAI 的应用程序接口（API）仅上个月就新增了超过 10 亿美元的年化营收。

• 我们预计，OpenAI 将通过广告相关举措冲击谷歌的搜索经济；而 Grok 将依托埃隆・马斯克在特斯拉积累的芯片技术优势，开拓边缘计算市场。

• 核心信息是，企业市场的渗透度和支出动量正向少数领先者集中。数据表明，OpenAI 凭借其分布优势，有望将消费者规模转化为企业级标准化部署；Anthropic 在增长动量方面处于领先地位；谷歌和亚马逊网络服务（AWS）紧密并列，其中谷歌在专有模型方面具有优势；而 Grok 则通过边缘计算实现差异化竞争。

（后面五个精彩预测的详情，将在另一条微信中继续给您呈现，后面几个预测中具有更值得您关注的可能趋势，敬请关注。）

END

加入专业工程师技术交流群 | 申请免费开发板

免费DIY开发器件 | 参与红包福利活动，

各种惊喜享不停~

快来扫码添加EEPW小助手微信！

↓↓↓↓点击阅读原文，查看更多新闻