a16z：2026 年的 AI 應(yīng)用生態(tài)，關(guān)鍵問題是這幾個(gè)

2026 年，基模會(huì)不會(huì)吃掉所有應(yīng)用場景？

AI 應(yīng)用層的「厚度」，是 AI 業(yè)內(nèi)許多大佬都在探討的一個(gè)關(guān)鍵問題。

Andrej Karpathy 在年度總結(jié)里有個(gè)觀點(diǎn)：

基座大模型，就像一個(gè)剛畢業(yè)的大學(xué)生。LLM 實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)把它培養(yǎng)成一個(gè)什么都懂一點(diǎn)的通才。 而 LLM 應(yīng)用要做的，是把它招進(jìn)來，然后進(jìn)行「崗前培訓(xùn)」。用私有數(shù)據(jù)、傳感器、執(zhí)行器和反饋閉環(huán)，不斷地組織、微調(diào)、打磨。 最終，把這個(gè)「通才」畢業(yè)生，變成一個(gè)特定領(lǐng)域的頂尖專家。

近期，a16z 專注消費(fèi)級(jí)應(yīng)用的投資人Anish Acharya 圍繞「2026 年，AI 應(yīng)用生態(tài)可能是什么樣的？」，也進(jìn)一步聊了聊他認(rèn)為的幾個(gè)關(guān)鍵問題。

Acharya 提到，「AI 業(yè)內(nèi)已經(jīng)把代碼的成本打下來了，但這種低成本的紅利，還沒有真正滲透到整個(gè)行業(yè)、乃至全世界。未來的公司形態(tài)、會(huì)出現(xiàn)什么樣的新軟件，我們對這些的理解，可能連 10% 都還沒到。」

應(yīng)用和模型的分化，會(huì)越來越明顯。未來的 AI 應(yīng)用會(huì)是一個(gè)組合體，把頂尖模型的調(diào)度能力、針對特定領(lǐng)域的 UI，以及現(xiàn)在已經(jīng)便宜到不行的海量功能，全部打包在一起。

同時(shí)，Acharya 提出了一個(gè)關(guān)鍵的問題：最核心的底層的基礎(chǔ)工具問題還沒解決。現(xiàn)在所有的工具，都是重在執(zhí)行，不是「思考」。簡單來說，除了 LLMs 外，基本都是「動(dòng)手做」的，但不是用來幫助用戶「動(dòng)腦想」的。

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01核心矛盾：思考工具 vs 執(zhí)行工具

Acharya 預(yù)測，2026 年最大的變化，就是工具的本質(zhì)。

我們現(xiàn)在用得，全是執(zhí)行工具：

• IDE 用來寫代碼；

• Figma 用來畫設(shè)計(jì)；

• Excel 用來算模型。

但如果想找個(gè)工具幫我們探索、思考，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，除 LLM 可以當(dāng)個(gè)聊天伙伴，市面上幾乎沒有這種產(chǎn)品。

當(dāng) AI Agent 越來越強(qiáng)，核心難題就變了：從「我怎么把它做出來」變成了「我到底應(yīng)該做什么」。

你可以想象一個(gè)未來的產(chǎn)品經(jīng)理（PM）：給 AI 定個(gè)大方向，每天早上起來，直接審閱 AI 在夜里自己頭腦風(fēng)暴、動(dòng)手開發(fā)、順便還做了 A/B 測試的兩三個(gè)新功能。

Acharya 認(rèn)為，現(xiàn)在的模型在「決定下一步做什么」這事上還很菜。想出來的點(diǎn)子，要么平平無奇，要么是別人的翻版，沒有那種頂尖產(chǎn)品該有的「靈氣」。

所以，下一代編程、設(shè)計(jì)和生產(chǎn)力工具，核心戰(zhàn)場將從「執(zhí)行」轉(zhuǎn)向「探索」。

Cursor 等編程工具是這個(gè)路線下跑得最快的。Acharya 提到了谷歌近期推出的產(chǎn)品 Antigravity，以「agent first」打法，把探索放在第一位，非常有意思。

Antigravity 是一個(gè)「agent first」的 IDE，不再是寫代碼，而是作為一個(gè)指揮官，直接給 Agent 下達(dá)高級(jí)指令，然后自主地規(guī)劃、編碼、甚至打開瀏覽器去測試和驗(yàn)證自己的工作。

02未來，每個(gè)團(tuán)隊(duì)都得是個(gè)軟件團(tuán)隊(duì)

軟件公司里有兩種部門：

• 權(quán)力部門：工程、產(chǎn)品、營銷。離軟件最近，是發(fā)動(dòng)機(jī)。

• 服務(wù)部門：法務(wù)、財(cái)務(wù)、HR。離軟件很遠(yuǎn)，更依賴人力。

Acharya 認(rèn)為，AI 編程 Agent 的出現(xiàn)，會(huì)對企業(yè)帶來兩大沖擊：

第一，所有部門，都必須「軟件優(yōu)先」。

從市場、法務(wù)、采購到財(cái)務(wù)，每個(gè)團(tuán)隊(duì)、每項(xiàng)任務(wù)，都必須「軟件優(yōu)先」。這些部門的領(lǐng)導(dǎo)，以后得先想想有什么軟件工具能用，而不是像過去一樣，先靠流程和招人來解決問題。

很多公司會(huì)用上像 Harvey 這種行業(yè)專用產(chǎn)品，也有的會(huì)直接用 Codex 或 Claude Code 這種「bare metal」類型的編程智能體。未來，每個(gè)團(tuán)隊(duì)都得是個(gè)軟件團(tuán)隊(duì)。

第二，公司的「野心」可以極大膨脹。尤其是軟件公司，對「應(yīng)該做什么產(chǎn)品」的想象力，可以被徹底打開。整個(gè)創(chuàng)意和項(xiàng)目定優(yōu)先級(jí)的流程，都得推倒重來。未來，只要是能做的功能，就一定會(huì)被做出來。大多數(shù)公司，還沒準(zhǔn)備好。

Acharya 的判斷是：改變企業(yè)文化的難度，一點(diǎn)不比改變組織架構(gòu)的難度小。

03應(yīng)用和底層模型的分化，

會(huì)越來越明顯

大模型推理進(jìn)入第二年。很多人擔(dān)心，應(yīng)用層會(huì)被模型層取代。

Acharya 預(yù)測，應(yīng)用和模型的分化，會(huì)越來越明顯。

未來的 AI 應(yīng)用會(huì)是一個(gè)組合體，把頂尖模型的調(diào)度能力、針對特定領(lǐng)域的 UI，以及現(xiàn)在已經(jīng)便宜到不行的海量功能，全部打包在一起。

這也是 a16z 之前提到的「Narrow Startups」。

未來，想做大眾市場的消費(fèi)級(jí)創(chuàng)業(yè)公司，會(huì)越來越少。未來的贏家，是那些把產(chǎn)品做得更深、更窄的「Narrow Startups」。 過去 15 年，消費(fèi)軟件就倆模式：要么免費(fèi)看廣告，要么一個(gè)月 20 美金。這就是天花板。所有人都覺得，用戶不可能再多花錢了。 但現(xiàn)在，人們樂于為 Claude、Grok 4 Heavy 和 Gemini 這些產(chǎn)品每月支付 200+美元。 不是因?yàn)樗鼈冞m合所有人，關(guān)鍵是能給特定用戶帶去 100 倍效率的提升。 免費(fèi)版只是個(gè)流量入口，是漏斗，200 刀的付費(fèi)版，才是真正的產(chǎn)品。

極致的專業(yè)化，現(xiàn)在可行了。這也是為什么，應(yīng)用不僅能獨(dú)立于模型存在，而且還會(huì)走出完全不同的路。

頂尖實(shí)驗(yàn)室和科技巨頭，跟他們做的模型一樣，能力是「鋸齒狀」（jagged）的。在他們自己的核心領(lǐng)域，確實(shí)很牛。但各家也有自己的「包袱」，比如 Google 對監(jiān)管的承諾，OpenAI 同時(shí)想做消費(fèi)、企業(yè)、模型、硬件四個(gè)市場的「老大」。

所以，「應(yīng)用最后會(huì)被模型吃掉」，這個(gè)假設(shè)可能是錯(cuò)的。

哪怕是在編程這種模型發(fā)展的核心領(lǐng)域，看到的也是一個(gè)很火的創(chuàng)業(yè)生態(tài)，光 2025 一年，新創(chuàng)造的收入就超過了 10 億美金。

應(yīng)用層的創(chuàng)業(yè)公司，有幾條路優(yōu)勢很大：

• 多模態(tài)模型一定要用好

大廠和實(shí)驗(yàn)室永遠(yuǎn)只推自家的模型。但在編程、創(chuàng)意這些領(lǐng)域，把各家最強(qiáng)的模型組合起來用，效果能直接拉滿。

• 有獨(dú)家數(shù)據(jù)

很多賽道，創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)鎖死了獨(dú)家數(shù)據(jù)集，效果比大廠強(qiáng) 10 倍，比如 Open Evidence 和 Vlex。

• 有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和能復(fù)利循環(huán)的產(chǎn)品

• 有功能極其豐富的生態(tài)系統(tǒng)

用生態(tài)位的復(fù)雜性碾壓單點(diǎn)功能。大廠抄一個(gè) Granola 的錄音功能當(dāng)然容易，但也許不會(huì)費(fèi)勁地去把功能背后一整套生產(chǎn)力 App 生態(tài)全做出來。

同時(shí)，結(jié)合 Karpathy 提出的 thick AI apps 應(yīng)該有的幾點(diǎn)特點(diǎn)：

Karpathy 在年度總結(jié)中提到，Cursor 是一個(gè)全新應(yīng)用層級(jí)的產(chǎn)品。Cursor 的火箭般增長，證明了在基礎(chǔ)大模型之上，存在一個(gè)厚實(shí)且充滿機(jī)遇的「應(yīng)用層」。 Cursor 這樣的 LLM 應(yīng)用會(huì)針對特定垂直領(lǐng)域打包和編排 LLM 調(diào)用： 它們負(fù)責(zé)上下文工程（Context Engineering）； 它們在底層編排多次 LLM 調(diào)用，串聯(lián)成越來越復(fù)雜的有向無環(huán)圖，在性能和成本之間精細(xì)權(quán)衡； 它們?yōu)?Human in the Loop 提供針對特定應(yīng)用的圖形界面； 它們提供一個(gè)自主性滑塊，讓用戶決定 AI 可以自己做多少?zèng)Q定；

結(jié)合這兩點(diǎn)，一個(gè)成熟的 AI 應(yīng)用長什么樣，基本就很清晰了。

04人類，終于開始發(fā)現(xiàn) AI 的「另一面」

在探討命令行界面（CLI）是怎么把普通消費(fèi)者擋在 AI 的強(qiáng)大能力之外這個(gè)問題上，Eugenia Kuyda 一直是最具洞察力的思考者。

Eugenia Kuyda：人人都知道聊天界面長什么樣。但對普通人來說，聊天框的潛臺(tái)詞就只有兩件事：聊天，最多再加個(gè)搜索。 模型真正的超能力，全都被藏在了普通人根本不會(huì)碰的「命令行」后面。

但現(xiàn)在，情況開始變了。Wabi（一款可以生成個(gè)人 app 的產(chǎn)品）是一個(gè)催化劑，它讓普通人也能體驗(yàn)代碼生成；ChatGPT 和 Grok 里的「圖片」功能，對圖像生成也起到了同樣的作用；順利的話，應(yīng)用商店（Apps Directory）和 Skills 會(huì)讓普通人也能玩轉(zhuǎn)多模態(tài)內(nèi)容生成（MCPs）和提示詞插件。

Acharya 認(rèn)為，讓更多普通消費(fèi)者自己動(dòng)手用 AI 創(chuàng)造點(diǎn)東西，就能在一定程度上改變這個(gè)現(xiàn)狀。2025 年，隨手生成一個(gè)小應(yīng)用的快樂，就跟 2023 年隨手生成一首詩一樣，但大多數(shù)人還不知道這件事。這也部分回應(yīng)了 Nikita 提出的關(guān)于「誰在創(chuàng)造」的、一個(gè)頗為悲觀的現(xiàn)實(shí)。

05給 CEO 們的幾點(diǎn)建議

對于那些已經(jīng)掌管著規(guī)模化企業(yè)、并思考如何引領(lǐng)公司度過 AI 轉(zhuǎn)型期的 CEO 們，Acharya 給出了幾點(diǎn)想法。

第一，去看標(biāo)桿案例。看他們是怎么用一個(gè) AI，把銷售、客服、催收所有面向客戶的崗位，整合成一個(gè)部門的。

第二，所有部門「軟件優(yōu)先」。讓非技術(shù)部門也用上模型，是企業(yè)運(yùn)營效率指數(shù)級(jí)提升的關(guān)鍵。

第三，更大膽地做產(chǎn)品，也要敢于定更高的價(jià)格。Tesla 的 FSD 已經(jīng)能橫穿美國了；Claude Code 已經(jīng)能「自己寫自己」了。 這意味著，對于絕大多數(shù)企業(yè)任務(wù)來說，短期意義上的 AGI 其實(shí)已經(jīng)來了。

最后是，玩得開心點(diǎn)！沒人會(huì)在好日子還在的時(shí)候告訴你，「你正身處黃金時(shí)代」。

這一輪產(chǎn)品周期，比近代任何一次都更去中心化、更軟件驅(qū)動(dòng)，對技術(shù)人來說，也有趣得多。

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