AI 的技術突破已經從模型能力轉向系統能力，產業升級重心同步從單點創新轉向重新定義基礎設施、工作流與用戶交互方式。a16z 四個投資團隊從基礎設施、增長、醫療健康與互動世界四個維度，給出了有關 2026 年的關鍵洞察。本文源自 a16z 所著文章，由 BlockBeats 整理、編譯及撰稿。 （前情提要：a16z 前合夥人重磅科技報告：AI 如何吞噬世界？ ） （背景補充：a16z 宣布募資100億美元新基金，佈局AI、加密金融與國防科技 ）   摘要： 過去一年，AI 的突破已從模型能力轉向系統能力：理解長時序、保持一致性、執行複雜任務、與其他智慧體協作。產業升級的重心也因此從單點創新，轉向重新定義基礎設施、工作流與用戶交互方式。 在年度《Big Ideas 2026》中，a16z 的四個投資團隊分別從基礎設施、增長、醫療健康與互動世界四個維度給出了 2026 年的關鍵洞察。 本質上，它們共同描繪了一個趨勢：AI 不再是一個工具，而是一個環境、一套系統、一個與人類並行的行動主體。 以下為四大團隊對 2026 年結構性變革的判斷： 作為投資人，我們的工作就是深入科技行業的每一個角落，理解其運行脈絡，判斷下一步的演進方向。因此，每到十二月，我們都會邀請各投資團隊分享他們認為來年科技創業者將要攻克的一個「大創意」。 今天，我們帶來 Infrastructure、Growth、Bio + Health 以及 Speedrun 團隊的觀點。其他團隊的看法將於明日繼續發布，敬請期待。 Infrastructure 團隊 Jennifer Li：初創公司將馴服多模態數據的「混沌」 非結構化、多模態數據一直是企業最大的瓶頸，也是尚未開發的最大寶庫。每家公司都被 PDF、截圖、影片、日誌、郵件以及各種半結構化的「數據泥漿」淹沒。模型越來越智慧，但輸入卻越來越混亂——這導致 RAG 系統產生幻覺，使智慧體以微妙且高成本的方式出錯，也讓關鍵工作流程仍高度依賴人工質檢。 如今 AI 企業真正的限制因素是數據熵：在一個容納了企業 80% 知識的非結構化世界裡，新鮮度、結構性與真實性在持續衰減。 正因如此，解開非結構化數據的「亂麻」正在成為一代人的創業機會。企業需要一種持續的方法來清洗、結構化、驗證並治理其多模態數據，從而讓下游的 AI 工作負載真正發揮作用。應用場景遍布各處：合約分析、用戶入職、理賠處理、合規、客服、採購、工程檢索、銷售使能、分析流水線，以及所有依賴可靠上下文的智慧體工作流。 能夠從文件、圖像與影片中提取結構、調和衝突、修復數據流水線、保持數據新鮮可檢索的平台型初創公司，將掌握企業知識與流程的「王國之鑰」。 Joel de la Garza：AI 將重塑網路安全團隊的招聘困境 過去十年裡，CISO 最頭疼的問題就是招聘。2013 到 2021 年，全球網路安全職位缺口從不到 100 萬飆升至 300 萬。原因在於安全團隊需要高度專業的技術人才，卻讓他們從事令人身心俱疲的一級安全工作，例如翻日誌，而幾乎沒人願意做這種工作。 問題更深的根源在於：網路安全團隊自己製造了苦差事。他們購買「無差別偵測一切」的工具，因此團隊不得不「審查一切」——這反過來製造了人為的「勞動力稀缺」，形成惡性循環。 2026 年，AI 將打破這一循環，通過自動化絕大部分重複與冗餘任務，顯著縮小人才缺口。任何在大型安全團隊待過的人都知道，一半的工作完全可以用自動化解決；問題是，當你每天都被工作淹沒時，你根本無法抽身思考應該自動化什麼。真正 AI 原生的工具將替安全團隊完成這一點，讓他們終於能把精力放回原本想做的事情上：追蹤攻擊者、構建系統、修復漏洞。 Malika Aubakirova：智慧體原生基礎設施將成為「標配」 2026 年最大的基礎設施震盪不會來自外部，而是來自內部。我們正在從「人類速度、低並發、可預測」的流量，轉向「智慧體速度、遞迴、爆發式、海量」的工作負載。 當下的企業後端是為 1:1 的「從人類動作到系統響應」而設計的。它並不適合應對一個智慧體的單一「目標」觸發 5000 個子任務、資料庫查詢與內部 API 調用的毫秒級遞迴風暴。當一個智慧體試圖重構程式碼庫或修復安全日誌時，它並不像用戶；對傳統資料庫或限流器來說，它更像一次 DDoS 攻擊。 要為 2026 年的智慧體工作負載構建系統，就必須重新設計控制平面。「智慧體原生 (agent-native)」基礎設施將開始崛起。新一代系統必須將「驚群效應」視為預設狀態。冷啟動必須縮短，延遲波動必須收斂，並發上限必須以數量級提升。 真正的瓶頸將轉向協調本身：在大規模並行執行中進行路由、鎖控制、狀態管理與策略執行。能在工具調用的洪流中生存下來的平台，才會成為最終勝者。 Justine Moore：創意工具全面走向多模態 我們已經擁有用 AI 講故事的基本構件：生成式聲音、音樂、圖像與影片。但只要內容不止是一段短片，要取得接近導演級別的控制力，仍然耗時、痛苦、甚至不可能。 為什麼不能讓模型接收一段 30 秒的影片，讓它用我們提供的參考圖像和聲音創建一個新角色，繼續拍完同一場景？為什麼不能讓模型從新的角度「重拍」，或讓動作匹配參考影片？ 2026 將是 AI 真實多模態創作的一年。用戶可以把任意形式的參考內容丟給模型，與它共同生成新作品，或編輯已有場景。 我們已經看到初代產品的出現，如 Kling O1 與 Runway Aleph，但這僅僅是開始——模型層與應用層都需要新的創新。 內容創作是 AI 的「殺手級應用」之一，我預計各類用戶群體將出現多個成功產品——從 meme 製作者到好萊塢導演。 Jason Cui：AI 原生數據堆疊將繼續迭代 過去一年，「現代數據堆疊」正在明顯整合。數據公司從採集、轉換、計算等模組化服務，走向捆綁與統一平台 (如 Fivetran/dbt 合併、Databricks 的擴張)。 儘管生態系統更成熟了，但距離真正 AI 原生的數據架構，我們仍處在早期階…