当“AI泡沫”退去，真正赢家将聚焦七大趋势

2023年大型语言模型（LLM）引爆AI狂欢，2024年检索增强生成（RAG）加速落地，2025年智能体（Agents）初露锋芒。站在2026年的门槛前，企业从追逐概念到直面痛点，“AI泡沫”正在消退，脱虚向实成为技术战略的核心底色。一场关于数据、架构、安全与协作的革命正在酝酿。这不仅是技术路线的修正，更是商业生存法则的迭代，每一个趋势背后，都藏着企业穿越周期、实现突破的关键密码。

关键一：AI核心跃迁，数据而非模型将成为真正竞争壁垒

数据而非模型将定义企业人工智能的下一个浪潮。2026年人工智能领域的焦点将不再是大型语言模型（LLM）的“孰优孰劣”之争。人们逐渐意识到，模型之间的可替换性日益显著，真正的竞争优势实则源自驱动模型的数据价值。企业将优先考虑LLM的可移植性，以便为特定任务选择最合适的模型，并加大在向量搜索、嵌入技术及数据重排序等领域的投入，从而从自身数据中挖掘更深层的价值。当前市场讨论的热点已朝着这一方向转变，这标志着业界对真正推动企业人工智能发展的核心要素形成了更成熟的认知。

关键二：安全架构重构，从被动防御到“默认安全”，加密筑牢信任基石

2025年全球频发的数据泄露事件，将成为2026年企业安全战略转型的“催化剂”。企业关于网络安全的讨论将从被动防御机制转向实施默认数据安全的解决方案。企业逐渐意识到，真正保护AI系统的关键在于数据处理环节，而不仅仅是存储终端。这一转变在跨组织协作与数据共享需求增长的背景下，显得尤为迫切。面向2026年，新一代加密技术将成为AI安全的基石，全面保护数据在传输、存储和使用过程中的安全。随着AI系统日益互联，可查询加密等技术将从边缘应用演变为刚需，使企业无需暴露数据即可进行分析。行业领军企业将把加密技术视为构建AI信任体系的基石之一。

关键三：理性落地取代盲目跟风，成本与价值精准匹配成关键

在多年预期虚高和不可持续的支出之后，人工智能行业陷入了泡沫陷阱——企业本能地试图用大型语言模型解决所有问题，导致成本飙升却收效甚微。这种不可持续的投入模式将在2026年彻底终结。真正能突破这种支出怪圈的企业，是那些懂得将大型语言模型（LLM）的响应建立在事实数据基础上，并能从过往错误中吸取教训的。我们认为，实现这一目标的最佳方式，是采用高精度的嵌入模型和重排序算法来确保数据检索的可靠性。值得注意的是，那些能将AI用于处理传统上耗费人力的工作，同时保留人工环节来仔细核验AI生成内容、应用治理框架并确保数据全生命周期问责制的组织，将更具成功潜力。

关键四：企业云战略升级，云服务的灵活性与可用性至关重要

从初创企业到老牌跨国公司，云独立性正迅速成为董事会的强制要求。在当今全天候在线的经济环境中，数据弹性已成为业务连续性的基石。2025年让我们意识到，数字服务已不仅是便利工具，更是全球运作的基石。无论是数字钱包、银行服务、航空里程、办公应用还是应急警报系统，公民和企业都在日常生活中依赖数字服务。当然，数据主权是另一关键要素。对于那些必须根据隐私和合规法律精确控制其数据存储位置的组织而言，云服务的灵活性与可用性至关重要。最具前瞻性的企业将突破被动防御，转向系统化基础设施弹性设计，构建能跨平台运行、实现无摩擦数据迁移、并通过AI管理的多云弹性保持全天候在线的架构体系。

关键五：AI智能体进阶，跨组织协作萌芽

到2026年，AI智能体将逐步突破单一企业的实验阶段，进入有限的跨组织协作阶段，但其发展仍需谨慎推进。当前多数企业仍聚焦基础建设，重点确保智能体安全运行、精准调取数据，并在明确的治理框架下运作。智能体间的全面互操作性尚处起步阶段，要让智能体真正发挥作用，关键在于建立可靠的时间维度上下文追踪机制，以及能实现状态感知的多层记忆架构。安全与信任始终是核心要素，当与精准控制和严格治理相结合时，就能构建出让团队能够自信决策并取得显著成效的环境。虽然2026年还不会出现完全自主的跨企业AI智能体网络，但这一年将见证其基础架构的实际落地。

关键六：结构化、以人为本的AI工作流程引领开发模式革新

人们将AI简单套用于问题解决并寄望于获得最佳结果，这种对“直觉编码”的过度依赖即将终结。人们逐渐意识到，不能以草率且不安全的代码为基础构建业务。尽管首席技术官和首席信息官面临着既要快速又要安全地实现现代化的压力，但人工智能驱动开发的下一阶段将转向结构化、测试优先和人机协同，而非依赖直觉。人工智能真正的价值正在幕后实现，特别是在重构遗留系统和安全扩展方面。企业正利用人工智能构建现代化平台，通过优化工作流程来加速开发，而非取代开发人员。这些集成化且直观的人工智能方案在企业环境中成效显著。开发人员仍掌控流程，但人工智能使其更高效智能。

关键七：零售与银行业领跑现代化转型

在速度与快速响应市场趋势的能力日益重要的今天，零售商已意识到灵活性必须成为技术架构设计的核心。而能否实现“无停机迭代发布”、避免复杂的架构变更，将是确保开发团队紧跟行业节奏、高效交付成果的关键所在。尽管通过AI智能体开展线上商务的未来形态、以及消费者的相关行为模式仍存在不确定性，但有一点毋庸置疑——数据必须具备即时可用性，能够被AI智能体直接调用。如今，越来越多零售商正转向“AI优先”或“智能体优先”的核心思维模式。

对银行业领导者而言，现实情况是现代化转型无需耗费5-10年时间。借助人工智能和现代数据平台，那些曾经看似难以落地的项目，如今从规划到落地仅需不到24个月。展望未来，三大趋势将重塑银行业格局：其一，人工智能驱动的信用评分系统将覆盖此前“信用隐形”的群体，开拓新市场。其二，嵌入式金融将实现银行服务无缝衔接，无论客户购物、购房还是理财，都能在需要的时间和地点获得精准服务。其三，人工智能赋能的监管科技（RegTech）将把原本繁重的合规任务转化为企业的战略优势。

从2023年到2026年，AI行业用三年时间完成了“从虚到实”的蜕变。技术的价值不在于“先进”，而在于“适配”——用数据提升AI效能，用安全筑牢信任基础，用云与开发升级保障落地效率，用行业定制化方案实现价值转化。2026年，企业应该更加注重“精准发力”，以数据为核心驱动力，以现代化架构为支撑，让技术真正服务于业务增长与价值创造。

作者：MongoDB大中华区副总裁胡建基（Gabriel Woo）