تنبؤات 2026: من ت commoditization لغة كبيرة إلى عصر الذاكرة الوكيل

في بداية عام 2025، توقعنا ت commoditization من النماذج اللغوية الكبيرة.

随着 انهيار أسعار الرموز والشركات المتحركة من التجارب إلى الإنتاج، أصبحت هذه التنبؤات حقيقة سريعة، مما غيّر طريقة بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي وإدارتها في عام 2026.

ماذا كان صحيحا في عام 2025

几个趋势似乎不确定在去年已经实现。

首先，LLMs 成为基础人工智能基础设施。成本削减和推理管道的改进已经将许多工作负载推入生产，特别是对于简单的任务，如实体提取、分类和总结。企业的问题不再是“我们应该使用哪个模型？”而是“我们如何设计系统以便能够在模型变化时生存？”

第二，代理已经证明他们可以消耗大量企业文本。领导者继续面临着合规文档带来的混乱，当他们希望提取数据来告知决策时。以前被忽略的通信数据现在被代理主动用于提供洞察和建议。这类似于 2010 年代初的大数据浪潮，当时廉价的存储和新工具解锁了休眠的数据集。

第三，符号知识悄悄回归。知识图，曾经被视为昂贵和脆弱，已经通过 GraphRAG 和代理驱动的提取找到新的生命。不完美的图已经被证明是有用的。迭代现在比前期完美更重要。这不仅仅是一个重新命名的努力，而是一个真正的转变，符号和统计系统如何共同工作。

最后，微调 已经恢复了重要性。随着上下文学习面临延迟敏感和推理密集型任务的限制，小型专业模型再次变得有吸引力。行业重新发现了一个旧真理：并非所有问题都需要一个巨大的通用模型。

虽然这些趋势已经变得至关重要，但真正的转折点将在 2026 年发生。

代理记忆成为基础

在 2026 年，代理将停止成为无状态工具，开始表现为具有记忆的系统。

这是代理记忆的想法出现的地方。虽然很诱人将其描述为知识图的重新命名，但这种框架忽略了要点。代理记忆是一个进化。它结合了结构化符号表示和代理推理、更新和行为的能力。

记忆是使代理从反应性响应者转变为决策系统的东西。没有它，代理重复工作，幻想上下文，并且无法从过去的行为中学习。有了它，企业可以构建积累机构知识而不是丢弃它的每个提示的 AI 系统。

模型合并取代模型崇拜

最不被讨论的发展之一是模型合并和分布式训练的崛起。与其从头到尾训练单一模型，研究人员越来越多地将问题分解。较小的专业模型独立训练，然后组合在一起。

这种方法首先出现在研究竞赛和实验挑战中。在 2025 年，它成熟为完整的教程和生产就绪管道。Cohere 的分布式训练实验等公开示例表明了更广泛的转变。

到 2026 年，我们将看到一个真正的市场，企业可以拥有、组成和适应较小的语言模型。重心从“谁拥有最大的模型”转移到“谁可以组装最有效的系统”。

人工智能科学退出实验室

人工智能科学不再仅仅是一个研究好奇心。在 2025 年，物理、生物和材料科学工作坊在主要会议上吸引了意外的观众。富有的基金会和私人捐助者开始资助大规模的科学人工智能工作。专注于药物发现、材料设计和模拟的初创公司出现了。

在 2026 年，价值创造将开始显示。如果人工智能加速发现新的抗生素、癌症治疗或新材料，回报将超过计算成本。这使得科学人工智能成为该领域最具经济合理性的应用之一。

然而，人工智能不会神奇地产生新的物理定律。AlphaFold 成功是因为问题被明确定义。物理仍然缺乏其 Hilbert 时刻，一个明确的、共享的核心问题解决定义。定义正确的问题仍然是一个人类任务。

内容创建证明在重要性上增长

过去一年中最令人惊讶的洞察来自社会学家，而不是技术人员。

生成人工智能的最大风险不是工作岗位流失。它是证明的侵蚀。作者证明。工作证明。真实性证明。人类证明。

随着人工智能生成的内容淹没每个媒体，社会将要求新的机制来验证谁创造了什么。这就是密码学和区块链的想法重新进入对话的原因，不是作为投机资产，而是作为归属和验证的基础设施。

人工智能可能成为最终给这些系统一个真正目的的催化剂。

代理通过工具学习，而不是文本

配备工具的 LLMs 与聊天机器人根本不同。今天代理最重要的工具是终端。

Terminal Bench 等基准正式化了这一转变。可以与命令行、API 和环境交互的代理通过执行学习。前沿实验室现在正在花费数百万美元来获取高技能任务数据来训练这些代理。

数据集是私有的和分散的，这有一个重要的副作用。模型将停止思考一样。随着训练数据的分散，前沿模型将发展出不同的技能和推理风格。同质性是一个暂时的共享数据的产物。多样性正在回来。

随着 Claude Code 和 OpenAI Codex 等编码助手的日益改进，我们人类以软件的形式从他们那里提取知识。实际上，这开始类似于一些人所说的软件蒸馏厂，在那里，大型模型帮助设计系统，然后将其蒸馏成更便宜、任务特定的软件，这些软件在 CPU 上运行的计算成本比直接由前沿模型执行的成本更低。如果令牌生成变得显著更便宜，编码助手变得更加复杂，软件本身可能成为过去，因为人类可能需要参与其中。这个想法今天听起来难以置信，但在 1960 年代，想到数十亿晶体管可以装入一个移动电话中也是难以置信的。

展望未来

如果 2025 年是 LLMs 变得廉价的一年，那么 2026 年将是智能变得结构化的一年。

赢家将不是拥有最大的模型的人，而是那些能够构建能够记忆、推理、归属和演化的系统的人。人工智能不再仅仅是关于原始能力，而是关于架构。

而这就是下一个真正的进步将发生的地方。