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福布斯2026預言：AI的10 大趨勢，正在重塑所有人的生活
就在大家還在爭論“AI 是不是要搶走工作”的時候，全球最知名的未來學家之一伯納德·馬爾（Bernard Marr）在《福布斯》上拋出了一個大膽判斷：2026 年，生成式 AI 不只是工具，而是社會基礎設施。
為了讓這場巨變不至於把你拍在沙灘上，我們把他的核心觀點拆開聊聊，用最直觀的方式帶你看清 2026 年的“AI 世界長什麼樣”。
如果說 2023 年的 ChatGPT 是點燃引線的火花，那 2026 年，就是火藥桶徹底炸開的那一年。
你會明顯感覺到：
以前那些“聽起來很遠的東西”，現在正在一個個落地；
AI 不再只是寫文案、做圖的小工具，而是深入到生活和工作的每一個角落；
甚至連“工作崗位”這件事，都開始重新定義。
從視訊、遊戲，到隱私、搜尋，再到科研和就業結構，生成式 AI 正在重做世界版圖。
下面，我們就按照 2026 的節奏，一口氣講清楚今年最重要的十個趨勢。別緊張，也別害怕，該來的都來了。
一、生成式視訊全面商業化
娛樂業的“工業革命”
如果說 2024、2025 的 AI 視訊還停留在“好玩”“實驗”的階段，那 2026 年已經開始動真格了。
今年最典型的例子，就是 Netflix 的阿根廷劇《永航員》（El Eternauta）。這部劇在上線之前就被業內盯得很緊，因為它直接把生成
視訊技術拉進了主流製作鏈條。
製片方公開承認：
用 AI 做特效，成本砍了一半，製作周期直接腰斬。
這意味著什麼？
意味著原來 2000 萬美元才能做出的科幻視覺，現在 200 萬都能搞定。
意味著原本只有漫威、大廠、好萊塢能玩的大場景，現在中小團隊也能輕鬆上手。
今年開始，你會在更多電視劇、綜藝、廣告甚至直播裡看到“AI 視訊”悄悄上線，不吵不鬧，但勢不可擋。很多工作崗位會因此結構性重塑，比如特效合成、場景建模、動畫外包團隊，都得重新學一遍行業規則。
一句話，2026 年的內容行業，就是在經歷自己的工業革命。
二、資訊越氾濫
人越渴望“真實”
當所有人都能用 AI 做內容、寫稿、生成視訊，真正稀缺的東西反而變成了“真實感”。
品牌和個人內容創作者都開始焦慮，因為每一次打開社交媒體，你會看到鋪天蓋地的“AI 產物”，資訊密度高，但溫度低。
2026 年的趨勢正在變得很明確：
不是 AI 代替人，而是“有人味”的內容開始變成稀缺資源。
無論是音樂、短影片、文章還是直播，那些保留著缺陷、情緒、偶爾翻車、甚至有點“糙”的表達，反而更能打動人。
所以只要你敢說真話、有自己的觀點、能講別人替代不了的故事，你就在這個時代有立身之地——這是人類最值錢的地方。
三、版權戰進入“全面戰爭”
2023 年 NVIDIA、OpenAI、Stability AI 就已經被音樂公司和視覺圖庫告了一輪，而 2026 年則是直接進入“戰國時代”。
藝術家認為自己的作品被拿去訓練模型，是“赤裸裸的剽竊”；
模型開發者又認為不讓訓練就是“技術窒息”。
比如今年美國的幾個標誌性訴訟案裡，法院第一次開始討論一個關鍵問題——
“AI 模型記住的資料，到底算不算盜用？”
各國立法者正在試圖調和這樁世紀難題。你可以預見，未來的 AI 訓練可能會逐漸走向“付費模式”，甚至出現專門的“資料銀行”，由創作者把內容打包售賣給模型訓練機構。
一句話：2026 年版權界的關鍵詞只有一個——混戰。
四、AI 從“回答問題”
進化成“主動辦事”
今年最大的升級是：AI 不再是你問一句它答一句，而是能自己動手、自動執行任務。
ChatGPT 推出了 Agent 模式，Gemini、Claude 都能自己呼叫第三方軟體、跨平台執行任務、完成多步驟流程。
也就是說，你未來只需要說一聲：
“幫我做一個旅遊預算，訂酒店，順便查下籤證材料。”
它就會真的幫你做好，從頭到尾，全鏈路閉環。
更誇張的是，它還會自己檢查質量、自己糾錯、自己最佳化。
這意味著你未來的“數字助理”，會更像一個真正的團隊成員——不是工具，而是“代理人”（Agent）。
這是 2026 年最爆炸性的變化之一：
AI 不只是“生成內容”，而是“接管流程”。
五、隱私意識覺醒
本地模型大爆發
當越來越多企業開始使用 AI，隱私和資料安全的焦慮也全面拉響了警報。
一項 2025 年的調查顯示，超過 61% 的大型公司擔心業務資料會被大模型“吸走”。
而 2026 年的解決方案是：AI 不再在雲端跑，而是在你的裝置上跑。
蘋果已經靠“裝置端 AI”實現差異化競爭，而更多廠商正在跟進。隱私模糊地帶正在被壓縮，企業級本地部署模型需求暴漲。
未來的趨勢很明朗：
個人資料在自己手上，模型跑在你本地，安全才是真的安全。
六、遊戲行業將再次洗牌
NPC 將變成“真人”
2026 年遊戲行業正在發生的事，簡直像科幻電影。
以前，NPC 只能重複幾句台詞；
現在，NPC 能記住玩家的行為、有自己的性格、還能自己演故事。
比如最近幾個原型項目展示的 AI-NPC 測試中，你對 NPC 做任何離譜操作，它都能即時生成反饋，還會自己發展劇情線，讓整個遊戲變成“開放式故事宇宙”。
這意味著遊戲體驗從“設計好的劇本”，變成“無限生成的世界”。
製作成本下降、創意空間爆炸、玩家體驗飛昇。
換句話說：
AI 會讓遊戲再次迎來 3A 等級的大爆發。
七、合成資料成為“新石油”
過去十年，資料是人工智慧的燃料；
而 2026 年，生成式 AI 正在把“資料生產”這件事自動化。
銀行開始用“合成客戶資料”測試詐騙模型，不再擔心暴露隱私；
醫療機構正在用 AI 生成模擬病人，提前跑藥物實驗；
能源、製造、生物領域都開始使用“虛擬資料”去模擬極端情況。
因為真實世界的資料太昂貴、太隱私、太難獲取，而合成資料能做到規模化生產。
你甚至可以說：
2026 年，資料真正成為一種“可製造的產品”。
八、搜尋行業正式進入“商業危機”
AI 搜尋正在重塑所有人的資訊獲取方式。
Google 的 Search Generative Experience（SGE）
微軟的 Copilot 搜尋
Perplexity AI
……它們都在搶“搜尋入口”這塊蛋糕。
問題在於，AI 會直接給你答案，你根本不會點連結。
這對依賴“點選量賺錢”的網站、媒體、論壇是滅頂之災。
Google 和微軟正在嘗試把廣告塞進 AI 搜尋裡，探索“生成式搜尋+付費推薦”的新商業模式。但方向在那裡、使用者能不能接受，一切都還在試驗。
一句話：
2026 年搜尋廣告這門買賣，沒有人敢說自己穩了。
九、科學研究進入“AI 加速時代”
今年最讓科研圈震驚的，是 AI 在蛋白摺疊、藥物研發、材料科學、天文推演上的突破速度。
一些實驗室報告稱，AI 生成的候選藥物從“發現到進入臨床前”時間縮短了 70% 以上；
能源領域的團隊正在用生成模型模擬核聚變條件；
甚至連天文學都開始用 genAI 去預測無法觀測的星體運動。
2026 年，科研界已經不再把 AI 當作工具，而是“共同研究者”。
這是該年的真正意義：
我們第一次在人類歷史上，把科學探索的速度交給了機器加速器。
十、“AI崗位”開始真正展現價值
過去幾年大家都擔心：
“AI 會不會搶走我的工作？”
現在大家正在見證另一個現象：
AI 正在創造一批極其稀缺的新職業。
比如：
提示工程師（Prompt Engineer）
模型訓練師（Model Trainer）
AI 內容審計員（Output Auditor）
AI 倫理專家
多代理人系統協調者（AI Agent Coordinator）
這些崗位薪資不但沒降低，反而一路上漲。
因為企業需要一批人來“管理 AI、整合 AI、監督 AI”，讓機器和人類形成真正的協作體系。
而 2026 年，我們終於意識到：
AI 帶來的不是“崗位消失”，而是“崗位轉型”。 (好予科研)