核心观点 - AI将从聊天工具演变为重塑物理世界和商业模式的基础设施，到2026年将深入工厂、银行等关键行业底层，推动工业实力进入新黄金时代 [1][2][3] 行业基础设施与工业复兴 - 美国经济焦点重回能源、制造、物流和基础设施，核心转变是真正原生AI且软件优先的行业基础设施兴起，这些公司从模拟、自动化设计和AI驱动运营起步，构建未来而非改造过去 [2] - AI在先进能源系统、机器人重工业、下一代采矿、生物及酶促过程等领域开启巨大机遇，能设计更清洁反应堆、优化开采、工程化更好酶，并以传统运营商无法企及的洞察力协调自主机器集群 [2] - 各公司将采用“工厂思维”应对能源、矿业、建筑和制造业挑战，通过模块化部署AI、自动化技术与熟练工人，使复杂定制流程像流水线一样运行，从而大规模生产核反应堆、建造住房、快速建设数据中心 [3] - 电力工业技术栈崛起，它将为电动汽车、无人机、数据中心和现代制造提供动力，连接“原子”与“比特”，由软件协调矿产提炼、能源存储、电力引导和动力输出，是每次物理自动化突破的隐形基石 [6] 物理世界可观测性与自动化 - 物理可观测性革命正在发生，通过全美超过十亿个联网摄像头和传感器，实现对城市、电网等基础设施的实时了解，这种新的感知层将开启机器人和自动化技术新疆界 [5] - 自主传感器、无人机和现代AI模型能对港口、铁路、电力线、管道、军事基地、数据中心等大规模环节实现持续可见性 [2] - 软件可观测性（通过日志、指标和追踪监控数字系统）的革命正发生在物理世界 [3] 数据与关键行业 - 到2026年，AI的时代精神将由数据约束和数据远征的新疆界——关键行业定义，关键行业是潜藏的非结构化数据泉源，如卡车出动、仪表读取、维护作业等 [9] - 拥有现有物理基础设施和劳动力的工业公司在数据采集方面具有比较优势，其运营产生的海量数据可以接近零边际成本采集，用于训练自有模型或授权给第三方 [9] - 初创公司将提供协调栈，包括用于采集、标注和授权的软件工具、传感器硬件和SDK、强化学习环境和训练流水线，以及自己的智能机器 [10] AI应用与商业模式 - 最优秀的AI初创公司在自动化任务的同时，放大客户的经济效益，例如利用专有数据预测案件成功率，帮助律所提高胜诉频率，AI驱动更多收入而不仅仅是降低成本 [11] - 到2026年，主流用户“提示词框”时代终结，下一波AI应用将无可见提示过程，通过观察用户操作主动介入并提供动作，AI变成编织在工作流中的隐形脚手架 [14] - 消费级AI产品从“帮帮我”的生产力工具转向“懂我”的连接感工具，AI通过从生活全方位细节中学习，帮助用户更清晰审视自己并建立更强人际关系 [20][21] - 语音智能体已从科幻变为现实，数以千计公司使用其进行预约、调查等任务，未来将扩展到处理整个工作流甚至管理完整客户关系周期，每家公司都可能拥有“语音优先”AI产品 [13] 特定行业转型 - 银行和保险业需重建底层基础设施以充分利用AI，到2026年大型金融机构将终止旧供应商合同，实施新的原生AI平台，从而极大简化并并行化工作流，合并现有类别，新赢家规模可能是旧企业的10倍 [15][16] - 财富500强企业将从孤立AI工具转向多智能体系统，这些系统像协同作战的数字团队管理复杂工作流，这将迫使企业出现新角色，如AI工作流设计师、智能体主管，并需要新的协调系统来管理多智能体互动 [18][19] 初创公司与市场策略 - 2026年，AI机会将大量存在于硅谷之外，新创始人将采用前置部署模式，发掘庞大传统垂直领域（如咨询、服务、制造业）中的机会 [17] - 初创公司可通过服务绿地公司（全新企业）来赢得渠道，与它们共同成长，2026年将是走“绿地路线”的初创公司在众多企业软件类别中达到规模化的一年 [23] - 新模型原语（如推理、多模态、计算机使用能力的突破）将催生此前不可能存在的公司，这些公司的核心产品能力从根本上由新模型原语驱动 [22] 分发渠道与科学发现 - ChatGPT凭借其9亿用户、OpenAI Apps SDK、苹果小程序支持及群聊功能，成为新的原生AI应用分发渠道，将在2026年开启消费科技领域十年一遇的淘金热 [12] - AI与机器人技术结合将催生自主实验室，能够闭环完成从假设开发到实验执行再到推理分析的整个科学发现过程，实现“黑灯”实验室的持续探索 [8]