風投預測企業AI明年將強勁增長——再次

自OpenAI發布ChatGPT并引發AI創新和關注浪潮以來，已經過去了三年。從那時起，樂觀主義者定期聲稱AI將成為企業軟件行業的關鍵部分，因此企業AI初創公司在大量投資的支持下如雨后春筍般涌現。

但企業仍在努力看到采用這些新AI工具的好處。麻省理工學院8月的一項調查發現，95%的企業沒有從AI投資中獲得有意義的回報。

那么，企業何時開始從使用和集成AI中看到真正的好處？TechCrunch調查了24位專注于企業的風險投資人，他們壓倒性地認為2026年將是企業開始有意義地采用AI、從中看到價值并增加技術預算的一年。

企業風投已經這樣說了三年。2026年真的會有所不同嗎？

讓我們聽聽他們怎么說：

您預計哪些企業相關趨勢將在2026年起飛？

Ascend創始普通合伙人Kirby Winfield：企業正在意識到大語言模型并不是解決大多數問題的銀彈。僅僅因為星巴克可以使用Claude編寫自己的CRM軟件，并不意味著他們應該這樣做。我們將專注于定制模型、微調、評估、可觀測性、編排和數據主權。

Northzone合伙人Molly Alter：一部分企業AI公司將從產品業務轉向AI咨詢。這些公司可能從特定產品開始，比如AI客戶支持或AI編碼智能體。但一旦他們有足夠的客戶工作流程在其平臺上運行，他們就可以用自己的團隊復制前沿部署工程師模式，為客戶構建額外的用例。換句話說，許多專業化的AI產品公司將成為通用AI實施者。

Greycroft合伙人Marcie Vu：我們對語音AI的機會非常興奮。語音是人們彼此交流以及與機器交流的一種更自然、更高效、更富表現力的方式。我們花了幾十年時間在電腦上打字和盯著屏幕，但說話是我們在現實世界中參與的方式。我渴望看到建設者如何以語音作為與智能交互的主要模式重新構想產品、體驗和界面。

Inspired Capital創始人兼管理合伙人Alexa von Tobel：2026年將是AI重塑物理世界的一年——特別是在基礎設施、制造業和氣候監測方面。我們正在從反應性世界轉向預測性世界，物理系統可以在問題成為故障之前感知到問題。

Insight Partners董事總經理Lonne Jaffe：我們正在關注前沿實驗室如何處理應用層。許多人認為實驗室只會訓練模型并交給其他人構建，但這似乎不是他們的想法。我們可能會看到前沿實驗室在金融、法律、醫療和教育等領域直接向生產環境交付更多一體化應用程序，這超出了人們的預期。

OpenOcean普通合伙人Tom Henriksson：如果我必須為2026年的量子選擇一個詞，那就是勢頭。對量子優勢的信任正在快速建立，公司發布路線圖來揭開技術的神秘面紗。但不要期待重大的軟件突破；我們仍需要更多的硬件性能來跨越那個門檻。

您希望投資哪些領域？

Salesforce Ventures主管Emily Zhao：我們瞄準兩個不同的前沿：AI進入物理世界和模型研究的下一步演進。

M12管理合伙人Michael Stewart：未來數據中心技術。在過去一年左右的時間里，我們一直在建立一些新的投資，這些投資表明我們對未來"Token工廠"技術的興趣，著眼于什么能真正推進它們高效和清潔地運行。這將在2026年及以后繼續，類別包括數據中心內的一切：冷卻、計算、內存和站點內外的網絡。

Work-Bench聯合創始人兼普通合伙人Jonathan Lehr：垂直企業軟件，其中專有工作流程和數據創造可防御性，特別是在受監管行業、供應鏈、零售和其他復雜運營環境中。

NEA合伙人Aaron Jacobson：我們已經達到了人類產生足夠能量來為耗電GPU供電的極限。作為投資者，我正在尋找能夠在每瓦性能方面實現突破的軟件和硬件。這可能是更好的GPU管理、更高效的AI芯片、下一代網絡方法如光學，或者重新思考AI系統和數據中心內的熱負荷。

在AI初創公司方面，您如何確定一家公司有護城河？

Asymmetric Capital Partners管理合伙人Rob Biederman：AI的護城河與其說是模型本身，不如說是經濟學和集成。我們尋找深度嵌入企業工作流程、能夠獲得專有或持續改進數據的公司，并通過轉換成本、成本優勢或難以復制的結果展現可防御性。

Wing Venture Capital合伙人Jake Flomenberg：我對純粹建立在模型性能或提示上的護城河持懷疑態度——這些優勢在幾個月內就會消失。我問的問題是：如果OpenAI或Anthropic明天推出一個模型并且好10倍，這家公司還有存在的理由嗎？

Northzone合伙人Molly Alter：在垂直類別中建立護城河比在水平類別中容易得多。最好的護城河是數據護城河，每個增量客戶、數據點或交互都會讓產品變得更好。這些在制造、建筑、健康或法律等專業類別中相對容易建立，這些領域的數據在客戶之間更一致。但也有有趣的"工作流護城河"，可防御性來自理解任務或項目如何在行業中從A點移動到B點。

Snowflake Ventures總監Harsha Kapre：對于AI初創公司來說，最強的護城河來自他們如何有效地將企業現有數據轉化為更好的決策、工作流程和客戶體驗。企業已經擁有極其豐富的數據；他們缺乏的是以有針對性、值得信賴的方式對其進行推理的能力。我們尋找將技術專長與深度行業知識相結合的初創公司，能夠將特定領域的解決方案直接帶到客戶的受管數據中，而不創造新的孤島，以提供以前不可能的洞察或自動化。

2026年是否會是企業開始從AI投資中獲得價值的一年？

Ascend創始普通合伙人Kirby Winfield：企業正在意識到用數十種解決方案進行隨機實驗會造成混亂。他們將專注于更少的解決方案，進行更深思熟慮的參與。

Black Operator Ventures合伙人Antonia Dean：這里的復雜性在于，許多企業，無論他們是否準備好成功使用AI解決方案，都會說他們正在增加對AI的投資，以解釋為什么他們在其他領域削減支出或裁減員工。實際上，AI將成為尋求掩蓋過去錯誤的高管的替罪羊。

Norwest Venture Partners合伙人Scott Beechuk：我們肯定越來越接近了。如果去年是關于為AI奠定基礎設施，2026年是我們開始看到應用層是否能將這種投資轉化為真正價值的時候。隨著專業化模型的成熟和監督的改善，AI系統在日常工作流程中變得更加可靠。

Exceptional Capital創始人兼管理合伙人Marell Evans：是的，但仍然是漸進的。仍有大量迭代，AI仍在改進，以至于能夠為各行各業的企業展示痛點解決方案。我相信解決仿真到現實訓練可能會為一些行業開辟許多機會，無論是現有的還是新興的。

Andreessen Horowitz普通合伙人Jennifer Li：今年有一些轟動性的頭條新聞，說企業沒有看到AI投資的回報。問問任何軟件工程師，他們是否愿意回到沒有AI編碼工具的黑暗時代。不太可能。我的觀點是，企業今年已經在獲得價值，明年將在各組織中倍增。

您認為企業會在2026年增加AI預算嗎？

Sapphire董事總經理Rajeev Dham：是的，我相信他們會，盡管這很微妙。組織不會簡單地增加AI預算，而是將部分勞動支出轉向AI技術，或者從AI能力中產生如此強勁的頂線投資回報率，以至于投資實際上會以三到五倍的回報率收回成本。

Asymmetric Capital Partners管理合伙人Rob Biederman：預算將為少數明確交付結果的AI產品增加，而其他所有產品的預算將急劇下降。總體支出可能會增長，但將顯著更加集中。我們期待一個分化，少數供應商捕獲企業AI預算的不成比例份額，而許多其他供應商看到收入持平或收縮。

Emergence Capital創始人兼普通合伙人Gordon Ritter：是的，但支出將集中。企業將在AI擴展機構優勢的地方增加預算，并從僅僅自動化工作流程而不捕獲（和保護！）專有智能的工具中撤出。

Databricks Ventures副總裁Andrew Ferguson：2026年將是首席信息官反擊AI供應商擴張的一年。今天，企業正在為單個用例測試多個工具——在許多情況下月支出和轉換成本都很低，所以實驗的激勵是存在的——在專注于某些購買中心如走向市場的初創公司爆炸式增長，即使在概念驗證期間也極難辨別差異化。隨著企業從AI中看到真正的證明點，他們將削減一些實驗預算，合理化重疊工具，并將這些節省投入到已交付的AI技術中。

Maverick Ventures董事總經理Ryan Isono：總的來說，是的，會有一些從試點/實驗預算到預算項目的轉移。2026年AI初創公司的福音將是企業的轉型，他們試圖構建內部解決方案，現在意識到大規模生產中所需的難度和復雜性。

作為專注于企業的AI初創公司，在2026年融資A輪需要什么？

Wing Venture Capital合伙人Jake Flomenberg：現在最好的公司結合了兩件事：令人信服的"為什么是現在"敘述——通常與生成式AI創造新的攻擊面、基礎設施需求或工作流程機會相關——以及企業采用的具體證明。100萬到200萬美元的年度經常性收入是基準，但比這更重要的是客戶是否將您和您的產品視為對其業務至關重要，而不僅僅是錦上添花。沒有敘述的收入是功能；沒有牽引力的敘述是虛幻的。你需要兩者。

Insight Partners董事總經理Lonne Jaffe：你應該努力表明你正在一個總可用市場擴展而非消失的空間中構建，因為AI推動了成本下降。一些市場具有高需求彈性——90%的價格下降導致市場規模增長10倍。其他市場彈性低，降價可能會使市場蒸發，所以客戶保留所有正在創造的價值。

Work-Bench聯合創始人兼普通合伙人Jonathan Lehr：客戶在真實的日常運營中使用產品，愿意接受參考電話并誠實談論影響、可靠性和購買過程等。公司應該能夠清楚地展示產品如何節省時間、降低成本或以通過安全、法律和采購審查的方式增加產出。

M12管理合伙人Michael Stewart：我們（投資者）直到最近還對估計的年度經常性收入或試點收入投以懷疑的目光。現在，面對如此多的選項被推向他們，客戶的興趣和評估解決方案的意愿不再被視為一個注釋。獲得這些參與和客戶在運行評估方面的支持不僅僅是前沿部署工程師讓客戶更容易的問題。在2026年做到這一點需要質量和獲勝的營銷信息。投資者期待在6個月的試點使用后看到轉換成為故事的主導部分。

Exceptional Capital創始人兼管理合伙人Marell Evans：執行和牽引力。最好的信號是用戶真正高興地使用產品，以及業務的技術復雜性。我們關注真正合同協議的巨大北極星，12個月以上。除此之外，這位創始人是否能夠吸引頂級人才加入他們的初創公司，而不是競爭對手或傳統的超大規模公司？

到2026年底，AI智能體將在企業中扮演什么角色？

645 Ventures管理合伙人兼聯合創始人Nnamdi Okike：智能體到2026年底仍將處于初期采用階段。企業要真正從AI智能體中受益，需要克服許多技術和合規障礙。還需要為智能體之間的通信創建標準。

Sapphire董事總經理Rajeev Dham：將出現一個通用智能體。今天，每個智能體都在其角色中處于孤島——例如，入站銷售開發代表、出站銷售開發代表、客戶支持、產品發現等。但到明年年底，我們將開始看到這些角色匯聚成一個具有共享上下文和記憶的單一智能體，打破長期存在的組織孤島，并實現公司與其用戶之間更統一、更具上下文的對話。

Black Operator Ventures合伙人Antonia Dean：贏家將是那些快速找出自主性和監督正確平衡的組織，以及那些認識到智能體部署是協作增強而非清晰勞動分工的組織。智能體處理所有例行工作而人類做所有思考，我們將看到人類和智能體在復雜任務上更復雜的協作，他們角色之間的邊界不斷演進。

NEA合伙人Aaron Jacobson：大多數知識工作者將至少有一個他們知道名字的智能體同事！

Hustle Fund聯合創始人兼普通合伙人Eric Bahn：我認為AI智能體可能會比企業中的任何人類成為勞動力的更大部分。增殖AI智能體本質上是免費的，邊際成本為零。那么為什么不通過機器人增長呢？

您投資組合中哪些類型的公司增長最強勁？

Wing Venture Capital合伙人Jake Flomenberg：增長最快的公司是那些識別出生成式AI采用創造的工作流程或安全缺口，然后在產品市場契合上執行無情的公司。在網絡安全方面，是解決數據安全的工具，以便大語言模型能夠安全地與敏感數據交互，以及智能體治理確保自主系統有適當的控制。在營銷方面，是像答案引擎優化（AEO）這樣的新領域——在AI回應中被發現，而不僅僅是搜索結果。共同點：這些在兩年前不是類別，但現在是大規模部署AI的企業的必需品。

Databricks Ventures副總裁Andrew Ferguson：我們看到增長與幾個共同主題相關。一個是以專注用例登陸的公司——從較窄楔形（可能是專注的目標角色或用例）開始的公司，真正釘住它，變得粘性并獲得從初始楔形擴展的權利。

Andreessen Horowitz普通合伙人Jennifer Li：幫助企業將AI投入生產的公司表現良好。數據提取和結構化、AI系統的開發者生產力、生成媒體的基礎設施、媒體和應用程序（如支持或呼叫中心）的語音和音頻等領域。

哪些類型的公司看到最強的保留率？

Wing Venture Capital合伙人Jake Flomenberg：具有保留和擴展的公司有一個模式：他們解決隨著客戶部署更多AI而加劇的問題。強保留來自三個方面：是關鍵任務的（移除會破壞生產工作流程），積累難以重新創造的專有上下文，以及解決隨AI采用增長而非一次性完成的問題。

OpenOcean普通合伙人Tom Henriksson：對于較年輕的公司來說，保留率更難衡量，但我們看到的最高保留率是在嚴肅的企業軟件提供商中，特別是那些用AI增強的。一個好例子是Operations1，它端到端數字化員工主導的生產流程。這些公司深入客戶的組織，改變他們的運營方式，并建立專有數據和知識，使他們很難缺少。

M12管理合伙人Michael Stewart：服務企業數據工具和垂直AI應用程序的初創公司，擁有前沿部署團隊協助客戶滿意度、質量和產品改進。這似乎是所有這些市場領先初創公司采用的獲勝公式。長期來看，隨著客戶開始內化在其組織和工作日實踐中使用AI，嵌入式團隊可能會后退。

Work-Bench聯合創始人兼普通合伙人Jonathan Lehr：軟件成為基礎設施而非點解決方案的地方保留率最高。Authzed具有強保留率，因為授權和策略位于現代系統的核心，一旦嵌入就極其昂貴難以拆除。Courier Health和GovWell作為記錄系統和端到端工作流程的編排層、醫療保健中的患者旅程和政府中的許可，這使得它們一旦上線就深度嵌入。

Q&A

Q1：為什么企業在AI投資上一直沒有看到明顯回報？

A：根據麻省理工學院8月的調查，95%的企業沒有從AI投資中獲得有意義的回報。主要原因是企業用數十種解決方案進行隨機實驗造成混亂，缺乏深思熟慮的參與策略，同時大語言模型并不是解決大多數問題的銀彈。

Q2：2026年企業AI預算會如何變化？

A：風投普遍認為企業會增加AI預算，但支出將更加集中。預算將為少數明確交付結果的AI產品增加，而其他產品的預算會急劇下降。企業會從試點實驗預算轉向正式的預算項目，同時會反擊AI供應商擴張，合理化重疊工具。

Q3：AI智能體在2026年會達到什么發展程度？

A：智能體仍將處于初期采用階段，需要克服技術和合規障礙。但會出現重要進展：將出現通用智能體，打破現有的角色孤島；大多數知識工作者會有至少一個智能體同事；智能體與人類的協作將更加復雜，角色邊界會持續演進。