2026 年 AI 三大預測——來自企業導入最前線的觀察

本文整理自 Moonshots Podcast 2024 年 12 月播出的單集。

每到年底，各路專家都會發布來年預測。但大多數預測要嘛太模糊（「AI 會繼續進步」），要嘛太聳動（「AGI 明年到來」），真正對企業有參考價值的並不多。Matt Fitzpatrick 的預測不一樣。他曾在麥肯錫待了十多年，領導 QuantumBlack Labs 的 AI 產品開發；現在是 Invisible Technologies 的 CEO，每天都在和各種規模的企業打交道，幫他們把 AI 從概念驗證推到實際生產。

「我們剛做完 2026 年預測的研究，」他在 Moonshots Podcast 上說，「我不會全部講完，但我會點出幾個重要的。」

預測一：多代理人團隊成為企業 AI 的標準架構

過去一年，「AI 代理人」成為熱門話題。但 Fitzpatrick 認為，單一代理人的範式已經碰到了天花板。2026 年會看到更多企業採用「多代理人團隊」（Multi-agent Teams）的架構。

這是什麼意思？想像一個客服中心的場景。傳統做法是訓練一個大型語言模型來處理所有類型的客戶問題。但問題在於，不同類型的問題需要不同的處理方式——查餘額和處理退款是完全不同的任務，前者只需要讀取資料，後者需要寫回源系統、處理各種邊緣案例。用一個模型來做所有事情，意味著在每個任務上都是次優解。

多代理人的架構是這樣運作的：一個「調度員」代理人負責判斷問題類型，然後把任務分派給專門處理該類型問題的「專家」代理人。每個專家代理人可以針對自己的任務進行深度優化，達到更高的準確度。整個系統由一個大型語言模型進行統籌，確保各個代理人之間的協作順暢。

「這個架構已經討論了一段時間，」Fitzpatrick 說，「但我們才剛開始看到越來越多的成功案例。」這不只是技術上的進步，也是一種思維方式的轉變——從「找一個超級 AI」變成「建立一個 AI 團隊」。

對企業來說，這意味著 AI 導入的方式需要改變。不是買一個現成的解決方案就好，而是需要設計一套代理人的協作架構，針對每個任務建立專門的評測基準，然後持續調整和優化。這更複雜，但結果也更可靠。

預測二：多模態互動大躍進——不只打字，還能說、能看、能聽

Fitzpatrick 的第二個預測是「多模態躍進」（Multimodal Leap）。過去兩年，我們與 AI 的主要互動方式是打字——輸入問題，等待文字回覆。2026 年，這個情況會明顯改變。

他特別點名「音訊」是最有潛力的模態。想像一下，你可以直接用語音和 AI 對話，而不是打字；AI 也可以用自然的語音回應，而不是顯示一堆文字。這對某些場景特別有價值——開車時查資料、在工地現場查技術規格、老年人或不熟悉打字的使用者。

更深層的影響是互動方式的本質變化。當你可以「說」和「看」，而不只是「打字」和「讀」，AI 就可以融入更多的日常場景。目前的 AI 應用大多停留在「工作時打開電腦使用」的模式，多模態會讓 AI 變得更像一個隨時可以交談的助手。

Fitzpatrick 還提到他們正在體育領域做的一些工作——Avatar Training（虛擬人訓練）。想像你可以和一個看起來像真人、聽起來像真人的 AI 進行對話，而不是和一個聊天視窗互動。這不只是技術炫技，而是會改變人們接受 AI 的心理門檻。

「我認為這會成為社會中更自然的一部分，」他說，「而且是一個相當有趣的發展。」

預測三：數位孿生與 RL Gyms 進入主流

第三個預測比較技術性，但 Fitzpatrick 認為它對於讓 AI「真正可用」至關重要。他使用了兩個詞：「鏡像世界」（Mirror World）和「RL Gyms」（強化學習環境）。

核心概念是這樣的：在你把 AI 部署到真實世界之前，先在一個模擬環境中測試它。這個模擬環境——也就是「鏡像世界」或「數位孿生」——盡可能重現真實環境的特性，讓你可以安全地進行大量實驗。

以客服中心為例。你可以建立一個模擬環境，裡面有各種類型的虛擬客戶，會問各種類型的問題，會有各種情緒反應。然後讓你的 AI 代理人在這個環境中訓練——處理十萬通模擬來電，遇到各種邊緣案例，從錯誤中學習。當 AI 在模擬環境中的表現達到一定水準，才把它部署到真實世界。

這個概念不是新的——自動駕駛汽車的訓練就大量使用模擬環境。但 Fitzpatrick 認為，2026 年會看到這個方法擴展到更多的企業應用場景。製造業可以建立工廠的數位孿生，測試新的流程優化方案；金融業可以建立市場模擬，測試交易策略；各種需要「先試再用」的場景都可以受益。

「這讓你可以在把模型或任務部署到實體世界之前，先測試它會如何運作，」他解釋，「就像製造業環境的模擬一樣。」

共同主題：從「能力」到「可靠性」的轉變

回顧這三個預測，有一個共同的主題：2026 年的重點不是「AI 能做什麼」，而是「AI 能可靠地做什麼」。

多代理人團隊是為了提高準確度——讓每個代理人專注做好一件事，而不是讓一個代理人勉強做好很多事。多模態互動是為了降低使用門檻——讓更多人在更多場景中能夠自然地使用 AI。數位孿生是為了在部署前發現問題——在模擬環境中犯錯，比在真實世界中犯錯成本低很多。

這反映了 AI 產業的成熟。過去幾年，我們一直在追求「更強的能力」——更大的模型、更高的基準分數、更多的功能。這些很重要，但對於企業導入來說還不夠。企業需要的是「我可以信任這個系統，把它放到生產環境中」。

Fitzpatrick 用了一個很直接的標準來檢驗：「你願意把年終獎金押在這個用例能成功嗎？」如果答案是否定的，代表這個系統還不夠可靠。而讓系統變得可靠，需要的不只是更好的模型，還需要更好的架構設計、更嚴謹的評測方法、更充分的預先測試。

2026 年的贏家，不會是那些擁有最強 AI 技術的公司，而是那些能把 AI 技術轉化為可靠運作系統的公司。這需要的不只是技術能力，還需要對業務場景的深刻理解、對失敗模式的充分預期、以及把「好用」和「可靠」放在「炫酷」之上的心態。

Fitzpatrick 沒有做那種驚天動地的預測——沒有說 AGI 會在 2026 年到來，也沒有預言某個產業會被完全顛覆。他的預測更像是一個務實的從業者對未來一年的工作重點的判斷：企業會需要更好的代理人協作架構、更自然的互動方式、更安全的測試環境。這些聽起來沒那麼性感，但它們才是讓 AI 從「展示品」變成「生產力工具」的關鍵。