極具顛覆性！黃仁勳和矽谷大佬的 2026 AI 預測

當時代的技術底座面臨變革的時候，沒有個體可以孤身一人穿越周期。

個體和行業的需求正在精細化發展，隨之而來的是資訊碎片化。

在資本主義社會中，“生產的不斷變革，一切社會狀況不停地動盪，永遠的不安定和變動，這就是資本主義時代不同於過去一切時代的地方。一切固定的僵化關係以及與之相適應的一向被尊崇的觀念和間接都被消解了，一切新形成的關係等不到固定下來就陳舊了。”

AI 帶來不斷湧現的新工具和商業模式，再加上社交媒體對其造成的輿論放大作用，AI 網際網路加速著這一切循環。

2026 年，AI 會發生什麼？

從業者在關注，投資界也在關注，而投資界作為幕後推手之一，他們代表著資本的流向，他們所討論的內容值得重點參考。

基於矽谷頂串流媒體《No Priors》Ep.144 期節目，由 Sarah Guo（Conviction 創始人）與 Elad Gil（矽谷傳奇創業者/投資人）主持，他們邀請了行業大咖做客交流：

黃仁勳（輝達 CEO）

Aaron Levie（Box CEO）

Dylan Patel（SemiAnalysis 首席分析師）等

他們通過對各自領域 AI 應用的變革思考，對 2026 AI 發展做出了極具顛覆性的預測，我觀看完節目之後，整理出一些觀點，大家可以參考閱讀。

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已經整理為圖文，便於保存轉發。

前不久，輝達以 50 億美元入股英特爾，展開定製資料中心與 PC 產品合作，形成了“不可能聯盟”，真是應徵了那句古話——沒有永遠的敵人，只有永遠的利益。

文章最後，我想聊聊我對於 AI 發展的矛盾觀察。

AI 發展可能面臨雙重圖景：

一方面是推理能力爆發帶來的生產力革命和物理 AI 覺醒，另一方面是機器人領域的泡沫風險和產業格局的重塑。

對於創業者而言，我認為未來有 3 種可能性。押注物理 AI：自動駕駛、工業機器人、智能倉儲；或者做推理層應用：企業流程自動化機器人、垂直領域的綜合智能體；或者做算力中層服務：資料中心智能維運，能源最佳化系統。一定要避開機器人相關的創業企業，老黃和 Sarah 都是預警的！

對於投資者而言，值得投的肯定是算力基礎設施，這是繞不過的門檻；其次是物理 AI 應用，尤其是自動駕駛方案商、工業機器人方案整合商、智能體平台；還有企業服務作為剛需，垂直的醫療、法律、金融類智能體、程式碼快速生成工具和資料治理平台，都會成為新企業的轉型需求。最後是機器人硬體，關注巨頭企業即可，很多初創公司極有可能被收購。

對於職場人而言，如果 2026 年選擇跳槽，建議選擇 AI 協同工作，優先選擇算力營運，或者是物理 AI 產品的場景落地（比如智駕的偵錯、機器人的偵錯），還有企業 AI 的實施，尤其是從企業提效需求而來的 AI 工具，比如流程自動化、行業智能體部署，這些都是轉型剛需，職場人可以親自驗證來跑通，同時也能保住崗位。

2026 是 AI 從狂熱走向現實落地的關鍵年，從實驗室技術走到真實生活，還有諸多考驗，每個人都要養成終身學習的習慣，適應 AI 技術迭代，這些過程環節也存在著大量機遇。 (龍森Longson)