等行业巨擘，配合扯开了将来一年的：这不只是手艺的狂飙，更是一场关于本钱泡沫、硬件取人类存续的终极博弈。概念一：机械人范畴的情感雪崩取巨头收割Sarah Guo 提出了一个预测：2026 年，人形机械人范畴将送来一场情感层面的大崩塌。虽然 Optimus 等项目备受注目，但 Sarah 认为，当市场认识到硬件供应链的极端复杂性取现实交付时间表的错位时，投资人的决心将敏捷。而 Elad Gil 则指出，机械人范畴是典型的巨头从场，具有本钱、制制能力和供应链劣势的 Tesla、Google 以及中国车企将占领默认席位，概念二：从“复读机”到“推理者”，AI 起头自动介入现实2026 年 AI 将实现从被动东西到自动 Agent 的逾越，具备改良能力的推理系统将沉塑每一个行业。Dylan Patel 则给出了更具性的预测：来岁是认知翻转之年。那些本来厌恶 AI、认为 AI 没用的人，将会正在 AI 迸发出的、无法辩驳的适用性面前完全失语。从大夫的大规模采用到法令文书的从动化，AI 正正在从“替代反复劳动”转向“智力劳动”，那些本年还正在亲手写代码的工程师，来岁可能将不再触碰键盘。概念三：本钱的博弈取 IPO 狂热正在本钱市场，一种诡异的逻辑正正在延伸。Sarah 透露，很多对冲基金即便看不懂根基面，也必需买入 AI 公司的 IPO，由于散户的狂热让机构无法承担错过下一个 NVIDIA的风险。这种由惊骇和驱动的集中度，正正在将 AI 本钱推向一个“Microglastics”（微型玻璃化）的境地——即所有风险都高度集中正在少数几家芯片和模子巨头身上，一旦需求不及预期，整个 CAPEX 周期可能面对底部塌陷。Elad 预测，来岁科学范畴将呈现几回轶事式的冲破，好比发现新材料或证明数学猜想，激发科学已被 AI 处理的。然而，实正的瓶颈将转移到物理世界：能源。数据核心的扩张焦点已不再是钱，而是电。2026 年将是高能效 AI的和，每一瓦特电能产出的“智能密度”将决定谁能正在这场烧钱竞赛中活下来。最令人震动的概念来自 Joshua Meier，他认为 2026 年将标记着“YOLO（你只活一次）”文化的终结。跟着 AI 药物发觉从研究转向摆设，人类将倡议一场名为“Dont Die”的集体——用劣质饮食和糊口体例本人，操纵 AI 实现精准的生命守护。这一年，长命科技将从硅谷精英的小众快乐喜爱，演变成一场关于“生命崇高性”的社会活动。Sarah Guo：欢送收听No Priors。本年到底该怎样总结？AI范畴完全支流，不只进入公共视野，也坐上了政策制定者的舞台地方。ChatGPT的用户规模迸发式增加，同时也带来了对巨额资金的需求。Gemini和Google强势还击。正在使用层面，AI编程正正在从东西阶段转向Agent形态，几乎了所有推理算力。大夫正正在大规模采用临床决策支撑系统，正在法令和客户支撑范畴，企业级落地正正在较着加快。研究层面同样合作激烈，多方选手仍正在赛道中奔驰，开源模子也正在敏捷缩小差距。本年有少数Neo Labs、新研究尝试室获得融资，全体叙事正正在发生变化。Ilya将其称为“研究的时代”。人们起头测验考试各类分歧径，包罗Diffusion、改良、数据效率、EQ、大规模老化协做、持续进修、能量相关的Transformer等标的目的，AI范畴从未像现正在如许。取此同时，我们也看到AI再次试图进入实正在世界，机械人范畴从头燃起乐不雅情感。来岁，这些公司将实正起头接管现实世界的查验。从预测角度看，我小我认为，来岁必然会有人用LLMs正在买卖市场上赔到数亿美元，这几乎是不成避免的。我们现正在大要还处正在第二或第三局的阶段。市场有点过热，也有些波动。Elad，这实的是不普通的一年。Sarah Guo：你现正在更有AGI临近的感受，仍是一种“良性的AI严冬”？AI本身现正在处正在什么阶段？你最兴奋的是什么？Elad Gil：手艺实正扩散、发生影响往往需要10年时间。但现实是，人们曾经从AI中获得了庞大的价值，并且将来还会更多。每一个手艺周期城市呈现两种声音：一边是被强调的泡沫论，另一边是“其实没那么好用”的唱衰论。来岁我们必定还会再听到一轮如许的辩论，大量时间会被华侈正在这些会商上。若是说对2026年的预测，我认为下一批垂曲行业将实现实正的大规模落地。本年我们曾经看到，AI编程集中到少数几家，医疗文书、法令办事也都起头向头部玩家集中。我估计接下来会看到更多垂曲范畴完成这种整合。Sarah Guo：我先回应一下，再给你我的预测。现正在投资圈对AI的全体情感，是良多人起头焦炙本人投进去的本钱规模，同时对采用节拍和手艺线存正在不确定性，特别是一些并非基于第一性道理的手艺押注。叠加外生变量和乐音，大师会质疑采用速度。但说实话，从全体看，采用速度是惊人的，实正的会商该当是束缚正在哪里。Sarah Guo：我刚看到一份来自Ofqual的演讲，讲大夫对AI的采用环境。无论是医疗文书、临床决策支撑，好比Abridge、Open Evidence，仍是通用模子，大夫群体全体都表示出极大的热情。正在所有专业性强、相对保守的行业中，大夫的这种采意图愿很是具有代表性。这申明，只需手艺能显著改善工做体例，它就会敏捷扩散到其他专业范畴。EladGil：这一点其实被严沉低估了。汗青上最慢采用新手艺的群体——大夫、律师、部门会计人员——现正在反而成了AI的快速采用者。这是合规导向的职业群体，过去几乎不碰新手艺，但现正在改变很是快，这一点几乎没人认实会商。Sarah Guo：并且这种趋向会继续。大量职业本身就依赖对非布局化数据的理解和推理。若是哪一季度NVIDIA没有大幅超预期，市场可能就会发急，但这和AI带来的持久布局性变化关系不大。Elad Gil：我感觉第三个主要标的目的是：下一代根本模子会呈现。但我说的不是Neo Labs或下一代LLMs——那些当然也会发生。我指的是用于物理、材料科学、数学进展的模子。接下来很可能会呈现一两个案例，正在某个具体问题上结果极好：好比发现一种新材料，或者证明某个数学猜想之类的。随后，这些会被敏捷推入过度强调的炒做周期——“它将完全改变整个物理科学”。这些单点冲破会被严沉高估。但从持久看，实正的趋向反而会被低估，而它最终会变得极其主要。所以这是我对来岁的另一个预测：科学范畴会呈现几回轶事式的冲破，让人感觉“科学曾经被处理了”，然后大师会认识到科学并没有被处理；再往后，科学实的会被处理。Sarah Guo：我有三个快速预测。第一个是，来岁一批机械人公司会履历情感层面的崩塌。这不是由于机械人这个范畴不再前进，而是由于人们起头对时间表进行预期，而并不是所有公司都能按这些时间表交付。Sarah Guo：我认为，来岁我们会看到人形和半人形机械人正在消费或工业中进行小规模摆设，并且必然会有良多处所做得不完满。目前整小我形机械人范畴处正在高度炒做周期中，只需有一个环节没有完满运转——而这几乎是必然的——市场情感就会敏捷解体，投资人之间也会呈现较着分化。Elad Gil：若是看当下，两个最大的赢家其实是Waymo和Tesla，它们都是既有巨头。Waymo背后是Google，Tesla就是Tesla。我很猎奇机械人范畴最终会如何。正在我看来，Optimus或者某种形式的Tesla机械人，很可能会成为赢家之一，概率很是高。接下来问题是，Waymo会不会把从动驾驶中堆集的能力迁徙到机械人上？由于这两者之间存正在不少类似的问题。别的，赢家会是其他大型工业公司，仍是草创公司？正在一个既需要大量本钱，又高度依赖硬件和制制能力的范畴，布局上往往更有益于既有巨头，这一点正在从动驾驶中曾经表现得很较着。从动驾驶的另一些赢家其实是中国公司——中国车企虽然无法进入美国市场，但它们很可能也会正在机械人范畴占领主要。全球范畴内最有可能的机械人赢家，可能是中国的一部门公司、Tesla，再加上某个其他玩家，大概是一家草创公司。Sarah Guo：我根基同意，但那更像是正在说，从纯概率上看，大大都行业里既有巨头比草创公司更容易赢。我不太确定是不是必然如斯。Elad Gil：我倒不完全同意。我认为有些行业天然更适合草创公司，有些行业则更适合既有巨头。这取决于市场布局、本钱需求、专业能力以及供应链复杂度。确实存正在一些市场，布局性地更有益于既有公司，它们不必然每次都赢，但凡是会赢；也有一些市场，草创公司会表示得更好。Sarah Guo：当然，我同意分歧市场的布局深度分歧。但若是你把从动驾驶汽车看做一种很是复杂、但高度单一用处的机械人，它素质前次要是正在做活动节制。它确实还做了良多预测、防御等复杂使命，但归根结底是单一用处。Elad Gil：是的，但我们往往忽略了良多雷同的例子。洗碗机就常优良的单一用处机械人，扫地机械人也是。家里其实曾经有良多机械人了，只是我们它们不是机械人。电梯也是机械人，扶梯也是。Sarah Guo：我更倾向于认为，机械人需要具备必然程度的智能。洗碗机只是家电，而从动驾驶汽车能够算机械人。Sarah Guo：可能正在于必然程度的泛化能力：能正在分歧中工做，处置分歧使命，操做分歧对象。Elad Gil：成心思。我之前的定义没这么复杂，我只是把它理解为能为你施行某类可编程劳动的机械。不外查一下定义的话，机械人是“可以或许从动施行一系列复杂动做的机械，特别是可由计较机编程的机械”。但现正在几乎所有设备里都有芯片，你的洗碗机里也有计较机。Sarah Guo：是的，但若是没有智能，机械人范畴本身并不是一个风趣、能快速变化的立异标的目的。我们会商的其实是“智能机械人”这一子集。Elad Gil：我认为正在机械人这个线年最主要、以至是最主要的趋向之一，将是从动驾驶实正起头发生影响。这既包罗小我用车，也包罗Waymo和Tesla的Robotaxi。这会成为来岁会商的焦点议题之一。Sarah Guo：若是你看从动驾驶之外的机械人使用场景，其实Optimus团队曾经申明了一点：把驱动Tesla从动驾驶的模子放进Optimus里，它能做活动节制，但良多工作仍然做不了，硬件层面的挑和仍然存正在，好比操做和精细操控。因而，我认为这里的劣势并没有你想象中那么强。草创公司仍然无机会。当然，实正令人忌惮的合作敌手是中国，但我仍然认为这个范畴存正在空间。Elad Gil：我完全认为机械人范畴对草创公司是无机会的，你别误会我。只是问题不正在于你能否具有一个模子或根本模子、能否具备建立模子的能力，而正在于你能否同时具备完整的供应链能力。良多你需要用到的传感器其实是通用的，实正坚苦的是若何采购、若何规模化扩张。这些能力和思维体例，取模子本身同样主要，并且往往需要很长时间才能成立起来。对草创公司来说，这些工作凡是比力疾苦，但也不是没人做到过。Anduril、SpaceX都做到了，只是额外承担确实不小。所以我确实认为会有草创公司正在这里成功。我适才更多是正在思虑，除了草创公司之外，谁会成为持久的大玩家。同时我也认为，会有一到两个“既有巨头席位”几乎是默认呈现的，除非发生很是反常的工作。其实正在根本模子范畴，本来良多人就认为Google理应具有一个默认席位。最终现实也确实如斯。Google仍是走到了这一步。我以至记得两三年前看过雷同的概念：Google必然会从头变得主要。这并不奥秘，由于它具有成为根本模子公司的所相关键资产——它发了然Transformer，具有海量数据、充脚本钱、GPU资本，以及世界一流的人才储蓄。这一切都让成果显得几乎是必然的。我现正在对机械人范畴也有雷同的感受。当然，这并不料味着判断必然准确。Elad Gil：要不要聊聊来岁的IPO和并购？我感觉这是另一个主要从题。若是我们把适才的内容分一下：第三个从题是分歧类型的模子，第四个是机械人和从动驾驶，第五个就是IPO和M&A。你怎样看？会有更多IPO仍是更少？更多并购仍是更少？并购形式会不会发生变化？Sarah Guo：这取决于AI市场会不会正在某个时点呈现“底部塌陷”。但即便如斯，我感觉趋向仍是相对明白的。Sarah Guo：素质上，人们害怕的是需求不实正在——不是AI没有需求，而是这种需求能否脚以支持整个CAPEX周期。大师担忧的是：到底是谁正在为大规模CAPEX扶植担任？这些数据核心、芯片的“交付即付款”合同，以及背后的信用放置，能否存正在系统性风险？另一层惊骇来自高度集中——我戏称为Microglastics，也就是过度集中正在NVIDIA和少少数玩家身上。若是你是大型公募或公共市场投资者，会感觉“硅的度实正在太高了”，进退两难。我比来和一位办理大型科技对冲基金的伴侣聊过。他们曾经是多家主要根本模子尝试室的投资人，这些公司可能会正在将来几年上市。他们的博弈逻辑是：IPO要不要买？结论竟然是——不管根基面怎样看，都必需买。由于散户必然会想参取AI。若是你是对冲基金，又要按年度业绩被查核，而散户会逃逐“纯AI标的”，你就不克不及错过。他的原话大要是：我曾经错过了NVIDIA，此次不克不及再错过。所以无论若何都得买IPO。我其时的反映是：这曾经不是我理解中的投资体例了。你感觉会怎样成长？Elad Gil：我认为来岁必定会呈现更多IPO。若是有一家焦点AI公司率先上市，只需订价不是极端激进，表示大要率会很是好。散户对“除了NVIDIA之外的AI标的”有极强的参取，而一旦有一家成功上市，其他公司就会敏捷跟进。IPO也是筹集巨额资金的绝佳体例。所以这一块很是值得关心。Sarah Guo：还有一些对2026年的预测。我之前并不认为会看到太多实正奇特的消费者体验，除了ChatGPT。我仍然认为，接下来会有一批消费者硬件项目大多失败，但我对它们连结立场。实正让我感应兴奋的是，我曾经起头看到一些“魔法级”的消费者Agent软件体验——是实的我本人会想用、会持久利用的那种。这些公司现正在大多还正在stealth阶段，但我相信来岁会有更多产物团队和模子公司起头认实摸索这个标的目的。我对此是乐不雅的。Elad Gil：我100%同意。实正的问题正在于：哪些会成为爆款草创公司？哪些会快速增加，然后被支流尝试室或Google复制，最终被整合进焦点产物？除非一家草创公司实正达到“逃逸速度”，成立起收集效应或其他强防御壁垒，不然既有巨头往往能够正在两三年后逃上来。但我也感觉这个标的目的很是令人兴奋。我曾经等这一刻等了好久。两三年前，我和其时团队里的David Song正在Stanford做过一个为期两个季度的项目，邀请工程项目标学生组队，用AI建立消费者使用。我们其时的设法是：这一波AI这么成心思，为什么几乎没人做消费者产物？于是我们间接给大师免费GPU，让他们去测验考试各类设法，不要求任何报答，只是但愿看到风趣的工具。其时原型体验很是冷艳。但让我的是，接下来两年，几乎没有实正落地的消费者产物呈现。我一曲正在想，这是为什么？是新一代创始人不想做消费者产物了？仍是曾经忘了该怎样做？是由于大型消费者平台太老化了？仍是既有巨头太令人？为什么AI正在消费者端的立异如斯之少？我到现正在都没完全想大白。Sarah Guo：那我们来列一列缘由吧。我确实认为既有巨头很是。任何履历过上一代消费者立异海潮的人，都亲目睹过新设法是若何被平台“接收进系统”的。除此之外，我察看到良多正正在做新一代消费者体验的公司和创始人，第一反映往往是：用这一代手艺去做上一代体验的“更好版本”。但这种做法凡是并不风趣。实正无机会的标的目的，要么常切近前沿研究，要么是正在创意上脚够激进，去做完全分歧的工具。不然很难发生冲破。而现实是，既具有这种研究布景、又具备这种创制力的人并不多。但我认为，这种环境正正在起头改变。Elad Gil：我也感觉这很是令人兴奋。前段时间我和一位很是出名的消费者范畴创始人聊过，他现正在正在运营一家体量庞大的上市公司。他的概念是：正在全球范畴内，实正、可能只要几百个。当然，人类潜力远不止这些，良多没有正在做消费者产物的人同样具备能力。但若是只看当前实正处置消费者产物的人群，他认为此中实正杰出、能做出好产物的人数常无限的。从这个角度看，消费者立异的数量可能本身就受限于这部门人才的规模。这是一个挺成心思的概念，我不确定我能否完全同意，但确实值得思虑。Sarah Guo：若是这个“几百人”的调集，还必需是那些实正理解当下手艺鸿沟、晓得现正在“可能性正在哪里”的人，那我可能会更认同。若是你只是有很强的消费者产物曲觉，但现实中却被困正在某个成熟产物的第50次微调里，那其实并没无机会去创制实正新的工具。Elad Gil：对，你可能正在改Gmail里的某个小按钮，而不是心投入去做一件全新的事。是Neo Labs的不测融资成功，从第三家到第八家都有。你怎样看？你对替代性架构怎样看？好比环绕强化进修的泛化、持续进修，以及这些研究标的目的，有什么判断吗？Elad Gil：我认为现正在正正在进行大量很是有价值、也很是风趣的研究。现有模子身上还有大量潜力能够被挖掘，这是令人兴奋的。但从持久来看，这些摸索最终会表现为某些方式或模子的“本钱报答”。由于我们曾经晓得，Scale很是主要，而这意味着本钱最终会向最无效、能发生收入的标的目的集中，行业不成避免地会到少数玩家。实正的问题是：哪些标的目的会赢？正在什么时间点，利用层面的锁定会发生？这些都常值得察看的工作。Sarah Guo：若是要系统地梳理新研究标的目的的逻辑，能够参考Ilya比来的一次。他把当前阶段称为“研究的时代”。他的焦点概念能够归纳综合为：他当然相信Scaling，但现实中存正在一个“并非无限”的算力下限，正在这个范畴内，我们仍然能够测试大量设法。若是某些团队控制了提拔效率、实现更快前进的“奥秘径”，那么合作就不再只是资本耗损和——而这恰是当前竞赛给人的曲不雅感触感染。另一种视角是：多种架构正在分歧的大规模使用范畴中同样具备价值，只是此前没有被实正Scale。无论是Diffusion、SSMs仍是其他标的目的，本钱曾经脚够支持这些摸索，而这很可能正在来岁发生。还有一个角度是资本设置装备摆设。若是像Ilya所说，一些尝试室具有巨量算力，但此中很大一部门必需用于推理以支持当前营业，那么实正能分派给特定研究标的目的的算力还有几多？无论是改良、后锻炼、情感智能，仍是超大规模Agent系统，这城市成为选择问题。Elad Gil：这取决于你正在做什么。由于推理本身会带来收入，而收入会反过来为一切其他工作供给资金。所以某种程度上，这是你不竭Bootstrap到更大Scale的体例。我一曲有一个可能并不完全准确的曲觉：最终，AI可能是通过进化系统来建立的。也许这是我对生物学的过度外推，但人类大脑本身就是由多个高度特地化的模块构成：视觉系统、回忆系统、高阶思虑区域、取共情相关的镜像神经元等等。从某个时辰起头，你能否会生成大量实例，让它们环绕某个效用函数进行演化，通过选择、沉组等体例推进系统进化？这和完全阐发式、定向设想的径，常分歧的两种方式。若是你看生物学中的先例，好比卵白质设想：晚期依赖高度阐发式的方式，后来通过展现手艺、诱变扫描等手段，取得了远超“纯思虑设想”的成果。而现正在，借帮AI，我们又通过3D布局预测（好比AlphaFold）取得了冲破性进展。这让我感觉，正在AI本身的成长径上，大概也会呈现雷同转机——通过进化式系统实现飞跃。这可能需要一种完全分歧的锻炼范式。这也是为什么大师如斯关心代码：代码本身是加快AI开辟的东西。但实正有潜力的，也许是“代码+演化”的组合。当然，这只是一个假设，我们还需要时间验证。Elad Gil：其实我还有一个取AI相关的预测：我认为防务范畴会显著加快，特别是防务创业公司、国防科技，以及向无人机系统的转移。这正正在完全沉塑和平和防务的思维体例。我认为来岁这一趋向会进一步加快，一方面取政策相关，另一方面是由于现正在曾经构成了必然规模的创业密度。目前这仍然处正在炒做周期，但我认为它被低估了，由于其影响会很是庞大。若是完全不谈AI，我感觉太空范畴同样很是成心思，好比SpaceX和Starlink正正在改变通信取毗连体例。此外，能源和采矿范畴也正正在发生深刻变化，世界上正正在同时发生良多主要的事。Sarah Guo：我同意防务范畴的判断，虽然也需要看到预算实正从保守承包商转向这些可规模化的新公司。但正在一个越来越由自治系统驱动的世界里，连结合作力的需求是显而易见的。炒做周期和繁荣并非满是坏事，它们会吸引本钱、创始人和人才，即便最终会有大量公司失败，短时间内仍然能够鞭策庞大进展。至于我本人的“非AI预测”，我认为GLP-1的影响仍然被低估了。虽然会商曾经良多，但它的现实冲击远未被充实理解。GLP-1的持续普及几乎是不成逆的，并且它为其他肽类和激素疗法打开了一条很是成心思的径。它的成功带来了大量二阶效应——从体沉下降本身，到人们认识到“递送体例”同样主要。现正在大师曾经看到，这些工程化的药物能够如斯无效，这会进一步鞭策本钱流向雷同机遇。我认为这常令人兴奋的。Elad Gil：我也感觉你提到的一点出格成心思。若是你看所谓的biohacking社群，现正在曾经大量利用分歧类型的肽来实现分歧方针。有人由于慢性腕管分析征飞到迪拜去打针肽类疗法。汗青上，这种行为往往是更大规模社会采用的晚期信号。整个“肽的世界”正正在快速成长：它们的用处是什么？会不会呈现“肽版HIMS”？我感觉这一切都很是值得关心。SarahGuo：并且正如你说的，那些最早正在非顺应症环境下利用GLP-1、关心长命、超声神经调理、干细胞打针的人群，过去一曲常小众的边缘群体。但我认为，这个群体正正在变得不再边缘化。EladGil：良多如许的趋向，十年前其实源自健美圈。像肌酸、睡眠补剂、镁元素等等，都是先正在小圈子风行，后来才被更普遍接管。Sarah Guo：做为这一期年终节目，我们也邀请了一些伴侣分享他们对2026年的预测。我实的很是猎奇他们会怎样说。Jensen Huang：我对来岁的预测是：推理系统将间接催生愈加通用、愈加稳健的AI。推理能力不只会完全改变言语模子，还将影响从生物学到从动驾驶、再到机械人正在内的每一个行业。我认为，推理是一个庞大且环节的冲破，它将沉塑大量使用场景和财产形态。到2026年，AI将不再只是一个被动期待提醒的东西，而会变得高度自动，并深度嵌入我们的工做糊口。它会跟从我们步履，听到我们听到的内容，理解我们需要完成的使命，以至正在我们提出要求之前，就曾经替我们完成了大部门工做。它会成为帮帮我们提拔技术的锻练，成为协帮我们放置优先级、办理时间的“司理”。简而言之，它将成为你所能想象到的最好的工做伙伴。Winston Weinberg：我对来岁的焦点预测是：Context将成为几乎每一个产物中最主要的构成部门。坦率说，我目前体验过的一个很是好的例子，就是ChatGPT里的memory功能。我认为将来会呈现大量功能，它们的方针都是从动提取用户企图，而不是让用户承担供给所有上下文消息的承担。换句话说，产物本身要学会从用户那里“读懂”需求，而不是要求用户正在一起头就把所有布景都楚。我对2026年的预测是：将会呈现一整套基于更快推理速度的新型产物体验。Raiza Martin：我对2026年的预测是：我们终究会遏制把内容复制粘贴进聊天框。取而代之的，将是更长于操纵屏幕共享、并能正在环节数据源之间进行Context办理的使用。这会成为新的默认交互体例。Zach Ziegler：现正在大师谈论Agent曾经谈了好久，但还没有任何人实正打制出一个大规模的消费者级Agentic AI。我认为，从模子能力上看，这正在今天曾经是可行的。到2026年，我们会看到某个团队找到准确的界面、系统和产物形态，带来一次像ChatGPT刚发布时那样庞大的体验跃迁。并且这一范畴并不像良多人想象的那样曾经被尝试室垄断，它仍然是一个完全的赛场。Aaron Levie：我对2026年的预测是：这将是AI Agent的第二年，但更具体地说，是企业级AI Agent实正落地的一年，特别是正在深度垂曲范畴和行业公用场景中。这将成为把模子进展实正交付给企业的次要体例。你必需嵌入组织的工做流程，接入它们的数据，做好Context engineering，确保Agent能实正阐扬感化，同时还要完成变化办理，才能让Agent正在组织中无效运转。因而，2026年我们会越来越多地看到这种模式的成熟。同时，这也意味着Agent harness将变得极其主要。通过环绕模子建立准确的“支架”，你能够把模子能力放大一个数量级。最初，2026年也会是“经济上成心义的评测”的一年。我们将实正起头权衡这些模子正在经济价值层面的表示。本年我们曾经正在Apex、PVal等项目中看到了一些前奏，来岁会更多。这些就是我的预测，我们2026年见。Misha Laskin：我认为2026年会是美国模子很是成心思的一年。过去一年里，智能的前沿从美国转移到了中国，起点恰是2024岁尾DeepSeek的发布。美国机构正在一起头对这一变化反映迟缓，但正在过去半年里，无论是层面仍是企业层面，都曾经较着认识到这一问题。现正在，一批以智能为焦点的Neo Labs正正在呈现，并且不止一两家。这些公司曾经起头产出很是成心思的小型模子。我认为，到来岁，美国将正在最大规模的open-weight前沿从头夺回带领地位，我对此感应很是兴奋。Noam Brown：我对2026年的预测是：AI将变得愈加化。它会成为2026年中期选举中的主要会商议题。一部门人会强烈否决AI，另一部门人会强烈支撑它。我不确定最终哪一方会占优势。Joshua Meier：2025年是AI药物发觉极其主要的一年。我们正在一年之内，从正在计较机上设想简单，进展到设想简单抗体，再到比来实现零样本设想具备药物属性的全长抗体。若是2025年是AI药物发觉的“研究之年”，那么2026年将是“摆设之年”。这些模子终究进入了实正有用的阶段，不只让流程更快，也让我们可以或许霸占那些保守方式极难处置的靶点。我很是等候接下来会发生什么，由于这些模子看不到任何放缓的迹象。接下来是我对2026年的另一个预测：YOLO将会终结。我们会从“You Only Live Once”转向“Don’t Die”。我认为当下的人类正在某种程度上是一个自毁的：我们用饮食本人，用糊口体例慢性，企业通过让我们上瘾和疾苦来获利，我们独一的家园，却还把这些行为视为美德。我认为这一切是完全的。将来某一天，我们会对本人的行为感应。即将到来的改变既简单又激进：我们选择生命，灭亡。这可能会正在AI前进的布景下发生，并成为一种集体性的、带成心味的同一步履。但这需要极大的怯气——认可生命的崇高性，并用全数力量去守护它。2026年将是YOLO终结的一年，也是“Don’t Die”的起头。Sholto Douglas：来岁最显著的一点是：其他形式的学问工做，将履历软件工程师本年曾经履历的变化。他们从岁首年月还正在手写大部门代码，到岁暮几乎不再亲身写代码。我把这称为“Claude Code体验”，而它将扩展到所有学问工做。我还认为，持续进修会以一种令人对劲的体例被处理，我们会看抵家庭机械人的初次测试摆设，而软件工程本身将正在来岁完全“狂飙”。Dylan Patel：我对2026年的预测是：这是所有人认知被完全翻转的一年。现正在，良多人认为只要Google之外才能用NVIDIA，这个认知会被打破。现正在，大约三分之一的美国人厌恶AI，认为它是坏的，这个比例还会添加。现正在，大大都美国人认为AI没什么用，这个认知也会被完全翻转。缘由正在于，AI的变化性用处将变得无处不正在，其显而易见的适用性将强到脚以消弭所有人的认知失调。Ben Spector & Asher Spector：我们是Asher Spector。我们的预测是：2026年将是“高能效AI”的一年。数据核心扩张的焦点瓶颈曾经不再是本钱，而是能源：电力可用性、电网接入、高压设备等。问题正在于，对Compute的需求仍正在持续增加。无论是大型尝试室、Neo Labs，仍是像Cursor如许的草创公司，对锻炼和推理算力的需求都极其兴旺，而这种需求曾经跨越了我们将容量接入电网的能力。这意味着正在2026年，我们必需榨干每一瓦能量、每一美元的效率。从持久来看，芯片可能比电力更主要，由于芯片的折旧速度远快于底层电力根本设备。以五年折旧周期计较，芯片成本往往比电力成本高一个数量级。因而，2026年，“每瓦智能”将极其主要：若何用单元能量发生尽可能多的智能。而从更持久看，实正决定性的，仍然是芯片。

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2026-01-05 20:24