北京
新的時代，列車已經變了，軌道也變了，甚至目的地都變了。
來源 |TOP創新區研究院，FTA Group
近日，硅谷著名播客Moonshots集結了包括Peter Diamandis（XPRIZE創始人）、Emad Mostaque（Stability AI前CEO）、Alexander Wissner-Gross（物理學家）、Salim Ismail（奇點大學執行董事）以及Dave Blundin（Link Ventures主席）在內的五位頂級思想者，對2026年做出了10個極具顛覆性的預測。
這篇文章中，我們打破了原有的預測順序，將10個零散的預測歸納為“智能、經濟、物理”三個維度。
01
智能爆炸
摩爾定律的終結
與“新物種”的誕生
在本次預測中，關于計算能力與AI本質的突破占據了核心位置。預測1：AI模型體量暴漲100倍（通過量化技術）
預測者：Dave Blundin
我們過去總以為AI的強大，是靠英偉達GPU們一座座“數據山”堆起來的。
但Dave Blundin一語道破天機：
真正能帶來指數級紅利的，是軟件和算法的精雕細琢，特別是那門叫做“量化”的藝術。
不過，這里的“量化”，可不是股市里的那些數字。
傳統AI訓練，像是在給模型喂食精貴的“16位”或“32位”浮點數——
就像皇帝的金鋤頭，細致卻也沉重。
然而，最新的研究，特別是那些在中國芯片禁運的壓力下孕育出的“奇跡”，已經證明了：
即便我們將模型的精度壓縮到“三元（Ternary）”——
也就是log?3(1.58)位，模型的能力幾乎紋絲不動，但它在運行時所需的算力和內存帶寬，卻能像泄了洪一樣，指數級地下降。
這簡直就像給一個膀大腰圓的巨人，施展了“瘦身術”，卻讓他跑得更快、跳得更高。
這意味著什么？
想象一下，在同樣的硬件條件下，我們的AI模型能變得大到現在的100倍！
如果說GPT-4是人類大學生的平均水平，那么到了2026年，我們就能在隨身攜帶的手機、筆記本電腦上，實現比現在云端那些巨型超級計算機還要恐怖的推理能力。
預測中特別提到中國。
當高科技的“硬通貨”（高端芯片）被限制時，中國開發者們被逼到了絕境，也因此激發了他們在算法效率上的極致追求。
這可能催生一個奇特的悖論：
擁有算力優勢的美國，或許會因此變得“算法上的懶惰”，而對算力“饑渴”的中國，反而可能在這場軍備競賽中，意外地開創出下一代計算架構的新紀元。
2025年的一張圖，AI正經歷“圈地運動”
預測2：AI解開“千禧年大獎難題”
預測者：Alexander Wissner-Gross
克雷數學研究所提出的七大“千禧年大獎難題”，像是人類智力版圖中的七座“珠穆朗瑪峰”，幾十年過去，只有一座（龐加萊猜想）被征服。
剩下的，比如號稱“數學界的圣杯”的黎曼猜想，還有描述我們賴以生存的流體運動的納維-斯托克斯方程，它們代表了人類認知能力的極限。
現在，Google DeepMind和xAI這些頂尖團隊，正把攻克這些數學難題，當作訓練AI“推理能力”的終極“煉丹爐”。
一旦AI能憑借自身邏輯，解開那困擾物理學界的納維-斯托克斯方程，那可就不得了了——
這意味著我們對核聚變控制的把握會更精準，對天氣預報的預測會更靠譜。
甚至連空氣動力學的設計，都可能迎來物理學層面的顛覆性突破。
到2026年，我們可能真的會見證一個“非人類智能”的誕生。
這種智能，不會滿足于把互聯網上的人類知識“念叨”一遍，而是將以純粹的邏輯推演，去發現那些人類從未觸及過的、隱藏在宇宙深處的真理——
那將是另一種形式的“智能”，一種我們前所未見的“生命”。
預測3：新AI縮寫詞締造年輕億萬富翁
預測者：Dave Blundin
每一場技術的浪潮，都會催生新的“術語”，而誰能掌握這些術語的解釋權，誰就能抓住財富的金礦。
就像當年RLHF（人類反饋強化學習）成就了Scale AI一樣——
2026年，我們很可能會迎來一個全新的、讓人耳熟能詳的AI縮寫詞，這些可能的新縮略語和類別有：
- SAI（合成代理基礎設施）：
提供用于大規模構建、部署和管理自主人工智能代理的工具的平臺。
- RAC（現實對齊認證）：
驗證人工智能輸出與真實情況是否相符，并防止關鍵應用中出現幻覺的服務
-HAC(人機協作)：
旨在優化人類與人工智能協同工作的框架和工具，而非讓人工智能取代人類。
- DAE（數字來世執行）：
在人類死亡或喪失行為能力時管理人工智能代理、數字孿生體和自主系統
-SRS(合成聲譽系統)：
構建和管理用于協商信任和篩選機會的 AI 孿生體
最令人興奮的是，這場變革極大地拉低了創業的門檻。
過去，一個了不起的AI項目，可能需要一個數百人的龐大團隊來支撐。
但現在，一個年僅18歲、對某個細分技術領域，比如人機協作——
有著深刻理解的天才少年，憑借一腔孤勇和過人的才華，完全有可能憑空搭建起一家市值數十億美金的公司。
這，才是真正意義上的“一人獨角獸”時代的序幕，一個屬于個體智慧爆發的黃金年代，已經悄然開啟。
02
經濟重構
從“數字化轉型”到“AI原生”
舊世界的邏輯是“+AI”，新世界的邏輯是“AI Native”。
預測4：數字化轉型的葬禮，AI原生重寫的加冕
預言者：Salim Ismail
這恐怕是讓麥肯錫、埃森哲這些傳統咨詢巨頭脊背發涼的時刻。
Ismail說，“數字化轉型”已死。
企業組建人工智能團隊，從零開始重建能力，預計員工人數將減少10到20倍。
過去十年，我們喊得震天響的“數字化轉型”，其實是一種昂貴的“偽創新”，說白了，是在“把電臺播音員搬進電視屏幕里念稿子”。
流程還是那個流程，只不過把紙質表格變成了Excel，把線下審批變成了OA系統。
本質上， 這是對舊生產關系的“修補”，而非“革命”。
2026，形式變了——
未來的贏家，不再是那些試圖在舊系統上打補丁的企業，而是那些敢于用AI從零開始“重寫”一切的公司。
試想一下，一家銀行不再需要維持一個幾千人的龐大合規部門，而是部署一套基于Agent（智能體）的自動合規系統，7x24小時無死角巡邏。
這種變革將帶來一種極致的“商業極簡主義”。
新的組織架構極其精簡：“人類設定愿景 + AI負責閉環”。
這也意味著，那個靠賣標準化軟件躺著賺錢的SaaS時代可能要終結了。
為什么？
因為當AI能根據你的需求實時生成最適配的應用時，誰還需要去買那些僵化、臃腫的通用軟件呢？
咨詢公司的生意模式也將被迫從“優化流程”變為“協助企業自我毀滅并重生”。
預測5：知識工作自動化率突破90%
預測者：Alexander Wissner-Gross
預測顯示，AI將在最具經濟價值的任務（GDP-Val）上達到90%的勝任率。
這意味著什么？
意味著數字搬磚已經走到窮途末路了。
如果你每天的工作是在屏幕前搬運信息、整理Excel表格、寫這種基礎代碼，或者起草四平八穩的公文，那么到2026年，你的勞動價值將無限趨近于零。
這些工作，AI做得比你快一萬倍，而且成本幾乎為零。
當然，歷史告訴我們，技術進步未必會帶來絕對的大規模失業（就像汽車沒讓馬車夫餓死，反而創造了司機短缺），但它會確實會帶來劇烈的“技能錯配”。
2026年的職場，人類的角色將發生本質轉變——
從費力“畫圖的人”，變成那個決定“畫什么”、并判斷“畫得好不好”的人。
審美、判斷力、和對復雜系統的理解力，將成為新的硬通貨。
預測6：遠程圖靈測試通關
預測者：Emad Mostaque
未來可能會有一種全棧AI員工——
無論是會計、律師還是營銷專家，將以一種令人咋舌的低成本（也許只要月租50美元）出租給企業。
這種“員工”不睡覺、不抱怨、不跳槽，且能力超群。
當視頻會議里的產品經理不僅能談笑風生，還能實時調取數據、秒出PPT，甚至在你抱怨時給出完美的情緒反饋，但他其實只是一個AI Agent時，職場的信任基石就徹底崩塌了。
這將迫使我們退回到最原始的信任機制——“物理接觸”。
在線上世界，每一次互動都將被默認視為AI生成的，除非你有加密簽名能證明你的生物性。
在這個滿屏皆是AI的時代，“真人服務”將從一種常態，變成一種極度昂貴的奢侈品。
面對面的握手、真實的眼神交流，將成為最高級的商務禮儀。
預測7：教育大分裂
預測者：Salim Ismail
傳統的“聽課-背書-考試-拿證”模式將徹底破產。
畢竟，如果知識本身變得唾手可得，如果處理知識的工作被自動化，那為了“灌輸知識”而存在的大學，還有什么存續的理由？
在2026年以后的世界，一份哈佛的畢業證可能還不如你的GitHub提交記錄、你在區塊鏈上構建的真實項目、或者你親手訓練的垂直模型有說服力。
雇主不再看你“學過什么”，只看你“做成了什么”。
教育將迎來一個大分化時刻：
一類是“證書工廠”——
它們繼續為舊世界批量生產即將失業的“做題家”；
另一類是“代理加速器”——
它們訓練人的韌性、創業精神、以及利用AI駕馭復雜問題的能力。
未來的教育核心只有三個字：
Agency（能動性）。
在這個AI無限賦能的時代，你想要改變世界的野心，比你腦子里的知識庫存重要一萬倍。
03
物理越獄
逃離地球、衰老與肉體束縛
前兩章是關于比特（Bits）的革命，這一章則是關于原子（Atoms）的征服。
預測8：億萬富翁的太空賽馬
預測者：Peter Diamandis
這是彼得·戴曼迪斯的預測：
2026年，貝索斯可能會出奇制勝，搶先在月球南極的沙克爾頓隕石坑著陸。
為什么是那兒？
因為那里有水冰。
在太空中，水不僅僅是生命之源，電解之后就是液氫液氧——最完美的火箭燃料。
馬斯克盯著火星，但他需要星艦在軌道加油；
而貝索斯如果拿下了月球的水，他就控制了通往深空的唯一“加油站”。
這也驗證了貝佐斯耐心、穩扎穩打的策略，而非馬斯克快速迭代的模式。
2026年，月球冰的開采將在成為商業優先事項，而非遙遠的未來設想。
這標志著“地月經濟圈”的正式開啟——
月球經濟始于資源開采，而不僅僅是留下旗幟和足跡。
預測9：L5級自動駕駛與機器人奇點
預測者：Emad Mostaque
當我們在談論自動駕駛時，很多人還在糾結雷達和攝像頭。
但真正的高手看到了更本質的東西：算力的位置。
L5級意味著在暴雪、越野等任何極端環境下，AI都比人類老司機更穩。
這種能力的爆發，得益于車上那塊芯片，更是靠云端算力。
機器人不需要在自己的腦殼里裝一個愛因斯坦，它只需要通過極低延遲的網絡，連接到云端那個無所不知的“世界模型”——
它只是一個執行終端，真正的智慧在云端流淌。
同時，2026年，我們將目睹人形機器人走出波士頓動力的實驗室，真正接管那著名的“3D工作”——
Dull（枯燥）、Dirty（臟）、Dangerous（危險）。
這不僅解決了勞動力短缺，更是一場城市形態的革命——
過去一百年，我們的城市是為“停滯的鋼鐵”設計的——
為了那些95%的時間都停在車位上的私家車，我們犧牲了市中心最寶貴的土地用來建停車場。
但在2026年，自動駕駛出租車將這些靜止的鐵塊變成了“流動的算力”。
汽車不再需要停歇，它們像紅細胞一樣在城市血管中永續流動。
這意味著，市中心數以萬畝計的黃金地段將被釋放，停車場變成了公園、住宅或商業綜合體。
預測10：逆轉衰老的“小鷹號時刻”
預測者：Peter Diamandis
這是所有預測中最具人文關懷也最瘋狂的一個。
彼得·戴曼迪斯的觀點是：
衰老不是硬件報廢，而是軟件故障。
我們的基因并沒有壞，只是表觀遺傳標記亂套了。
想象一下電腦變慢了，你不需要換硬件，只需要重裝系統。
通過“山中因子”，我們正在學習如何“重啟”細胞，讓它們回滾到年輕時的設置。
2026年我們或許將看到Life Biosciences等先驅開啟人體試驗，也許是恢復失明的眼睛，也許是讓肝臟再生。
一旦成功，這就是人類物種的進化拐點。
我們將觸達“長壽逃逸速度”——
你每多活一年，科技進步就能讓你的預期壽命增加一年以上。
從此，死亡不再是一個不可避免的哲學宿命，而變成了一個可以被管理、被延后、甚至最終被解決的工程問題。
Moonshots的這10大預測，描繪的是一幅“極端富足”與“快速過時”并存的圖景。
一方面，能源、算力、健康、甚至太空資源將變得前所未有的廉價和唾手可得；
另一方面，舊有的社會契約、職業身份和商業模式將以驚人的速度崩塌。
2026年，或許是人類歷史上最后一次有機會主動選擇方向的年份。
我們不是在等待未來發生，我們是被迫在高速公路上換輪子，要明白，新的護城河只有三根支柱：
1,極度的野心：
機器沒有欲望，你有。
2,獨到的品味：
機器能生成一萬種方案，只有你能決定哪個是“美”的。
3,統帥力：
別做工匠，做將軍。你的核心價值不再是尋找答案，而是定義“什么是好問題”。
新的時代，列車已經變了，軌道也變了，甚至目的地都變了。
唯一不變的，是探索未知的勇氣。
· END ·
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