2026 年将主导的 AI 趋势以及技术的发展方向

到 2026 年，AI 正进入一个新阶段 – 更具挑战性、更注重实用性和更大规模。市场已经抛弃了幻想，资金被更谨慎地使用，公司正在问一个简单的问题：真正的商业价值在哪里？

所有关键趋势汇聚在一个点：AI 正在停止成为一种工具，正在成为基础设施。

从 LLMs 到 agent 系统

已经塑造行业的关键趋势之一是 agentic AI。 它正在从辅助工具演变为全面性的企业解决方案，被大公司广泛使用。这是经典 LLMs 之后的下一个阶段，LLMs 用于文本生成、分析和其他标准任务。

历史上，这样的技术长期停留在大公司内部，对公众几乎不可见。像谷歌和 Facebook 这样的公司在 LLM 成为常见术语之前很久就已经使用了它们。十年前，在一家国际软件公司工作时，我们开发并使用了这样的系统，尽管我们称之为数据处理 AI 而不是 LLMs。

转折点出现在人工智能的民主化。ChatGPT、Gemini 和类似产品的出现使 AI 成为大众市场工具，引发了人们对其的浓厚兴趣和大量投资。然而，市场很快就遇到了极限：在短时间内，几乎所有明显的用例都已经被实施。

那个时代的大多数初创公司并没有建立自己的模型，而是创建了所谓的包装器 – 位于现有 LLMs 之上的接口。这些解决方案迅速失去了价值，因为基础模型直接提供了相同的功能，无需单独的应用程序。

这种时代大约持续了一年。数十亿美元被投资于此类产品，之后很明显，期望值被夸大了。

正是在此背景下，agent 系统的转变开始了。 AI 代理代表了一种更复杂的架构，其中几个专用模型相互交互，分配任务和协调操作。这种方法可以处理从旅行规划到业务流程管理的复杂场景，并标志着 AI 演进的下一个阶段。

市场整合和为什么只有巨头才能生存

我们已经看到，AI 代理市场已经基本上经历了整合阶段。一个有限的主要玩家群体，大约有一打公司，已经出现，并迅速占据了主导地位。

这一过程在很大程度上反映了电子邮件服务市场的历史，最终被微软、谷歌和雅虎控制。类似的动态正在 agentic AI 中展开：关键解决方案由 Cohere、OpenAI 和谷歌等公司开发。它们将稳步取代不仅新进入者，还包括以前占据了细分市场的小型玩家。

如今，主要提供商的重点已经转向企业部门。2025 年全年，他们积极地在大型组织中部署代理系统，首先是应用任务，例如客户支持、内部知识库、员工培训和文档工作流自动化。典型的场景涉及分析公司材料并构建智能助手，可以在没有人工专家的情况下回答复杂问题。例如，像 Keylabs 这样的平台的所有技术材料都可以被处理，使得机器人可以在不需要实时专家的情况下回答任何技术问题。

扩展是下一步。近期内，企业客户将被提供越来越全面的套餐：从会计和法律支持到运营流程管理。人类的角色将转变为监督和最终决策，而 AI 代理将处理例行任务。

同样的情况也适用于其他公司职能。例如，在拥有成千上万名员工的大银行中，AI 代理可以接管旅行组织、门票管理和行程变更，取代外部服务和承包商。

一旦主要提供商开始提供包括旅行代理、财务和法律支持在内的一系列服务的完整套餐，小型初创公司将变得不具竞争力。

大型玩家不需要从头开始征服市场：他们将水平扩展，逐渐覆盖企业组织内的更多和更多的业务流程。

哪些行业最容易受到 AI 和自动化的影响

当我们谈论技术时，已经很明显，数字工具和 AI 正在重塑法律部门的工作流程。许多公司正在看到对传统法律服务的需求减少，主要是由于例行操作的自动化。这适用于小型组织和大型企业，而金融部门，特别是银行，继续更保守地采用新技术。

然而，区分法律实践和司法系统是至关重要的。在诉讼程序中，律师代表和辩护客户的利益，人类的作用仍然至关重要。尽管有人尝试在司法实践中使用 AI，但人类将继续在法庭上做出决定和构建法律论点，至少在未来几十年内如此。

情况在公司法方面完全不同。几乎每个商业运作都涉及法律文件，从保密协议和基本合同到项目文件。以前，起草和批准这些合同需要大量时间和双方法律团队的多轮评论。

今天，这些流程正在使用 AI 工具和 LLMs 进行优化。AI 有助于快速识别有争议或敏感的条款，提出修订，并确保文件符合公司的内部要求。因此，批准周期大大缩短，律师的角色正在转变为监督、战略风险评估和最终决策。

类似的变化正在金融部门发生。税务和财务报告等任务受严格规则和法规的制约，AI 已经证明特别有效。许多公司已经使用此类解决方案来自动计算、准备报告和提高运营准确性。

最终，技术并没有取代专家，而是改变了他们工作的性质：例行操作被自动化，而重点转移到分析、管理和战略任务中，人类专业知识仍然至关重要。我在 2025 年在 Keymakr 客户请求中看到了这一点：我们看到大量与金融和法律行业数据解决方案相关的询问。

展望 2026 年，所有确定性流程都将逐渐转向代理 AI 系统。所谓确定性流程，是指受严格规则制约的任务：法律、法规、财务程序和合规性。在这种情况下，发展的下一个逻辑方向将是网络安全。

网络安全是 AI 自动化的反面

随着可用数据的增长和在系统之间的更积极交换，风险水平不可避免地增加。当信息存储在本地和隔离时，它相对安全。但是一旦数据在数据库、AI 模型和代理之间连续交换，攻击面就会迅速扩大。

现代 AI 系统需要持续访问数据。代理系统才能运行，语言模型才能分析信息并做出决定，数据必须定期从内部存储库中提取并转移到外部计算环境中。在这一点上，一个关键问题出现：谁可以利用潜在的漏洞：公司本身还是依赖其基础设施的第三方 AI 提供商？

如果一个主要提供商有漏洞，攻击者可能不仅可以访问其系统，还可以访问许多客户公司的数据。在没有这种外部依赖的情况下，这个攻击面可能不存在。

因此，AI 的采用 大大扩展了网络风险的范围。这为针对漏洞的有针对性攻击和广泛的行为者创造了机会，从恶意行为者到安全专家和积极的防御团队。

所有这些过程都是相互关联的：AI 自动化的增长不可避免地增加了网络安全要求，这反过来又刺激了新解决方案和公司的出现。今天，我们已经看到了一波开发工具来保护 AI 基础设施、管理数据访问和监控风险的初创公司。

那么，我们将在 2026 年走向哪里？

大型 AI/LLM 提供商的整合，加上日益普及的系统，注重网络安全和代理决策的能力，描绘了一幅图景。我们期待看到行业中更少的炒作和更多的实用解决方案，接管例行任务和自动化整个公司决策领域。

规则是：如果可以理解和确定严格的规则和最佳实践，AI 代理将能够处理它。现在我们已经了解了这项技术真正擅长的领域，企业将越来越多地在不同垂直领域最大化其效用。