由 Simon AI将不再只是聊天？2026年自主系统崛起，能独立行动并预警职场冲突，但能源危机与安全威胁也接踵而至，这波变革是突破还是挑战？
生成式AI实验阶段落幕，2026年将迎来真正自主行动系统
生成式AI的实验阶段正走向终结，2026年将迎来真正的自主系统时代——这些系统将采取行动，而非仅仅进行总结。未来一年，焦点将从模型参数转向自主性、能效以及在复杂工业环境中的导航能力。这意味着行业将告别聊天机器人，迈向能在最小监督下执行工作流的自主系统，迫使企业重新思考基础设施、治理和人才管理。
红帽公司电信首席架构师哈南·加西亚指出，如果说2025年是实验之年，那么接下来将是 “决定性转向代理型AI的关键一年” 。这类自主软件实体能够进行推理、规划并执行复杂工作流，无需持续人工干预。
电信和重工业将成为试验场。加西亚指出，行业正朝着自主网络运营的方向发展，超越简单自动化，实现自配置和自修复系统。其商业目标是 “优先发展智能而非纯基础设施” ，以扭转商品化趋势并降低运营支出。
技术层面，服务提供商正在部署多智能体系统。这些系统不再依赖单一模型，而是让不同智能体协作处理多步骤任务，自主管理复杂交互。然而，自主性提升也带来了新威胁。
J12 Ventures创始合伙人埃米特·金警告称： “随着AI智能体获得自主执行任务的能力，隐藏在图像和工作流中的指令可能成为潜在攻击载体。” 因此，安全重点必须从端点保护转向 “治理和审计自主AI行动” 。
随着企业扩展这些自主AI工作负载，它们将遇到一个物理瓶颈：能源。
金认为，决定初创公司能否规模化发展的关键将是能源可用性，而非模型获取。 “算力稀缺性已成为电网容量的函数” ，他暗示在欧洲，能源政策将成为事实上的AI政策。
关键绩效指标也必须调整。Cloudera首席技术官塞尔吉奥·加戈预测，企业将把能效作为首要衡量标准。 “新的竞争优势将不再来自最大的模型，而是来自最智能、最高效的资源利用。”
缺乏领域专业知识或专有数据的通用型AI助手将难以通过投资回报率测试，因为买家开始衡量实际生产力。 “最清晰的企业投资回报率” 将出现在制造业、物流和先进工程领域——这些行业的AI被集成到高价值工作流中，而非面向消费者的界面。
软件消费模式也在改变。Cloudera EMEA区域现场首席技术官克里斯·罗伊尔斯认为，传统的 “应用” 概念正变得模糊。 “到2026年，AI将开始彻底改变我们对应用的思考方式、其功能以及构建方法。”
用户很快将能请求通过代码和提示生成的临时模块，从而取代专用应用程序。罗伊尔斯解释说： “一旦该功能完成使命，它就会关闭。” 他指出，这些 “一次性”应用 可以在几秒钟内构建和重建。这要求严格的治理，企业需要了解创建这些模块的推理过程，以确保安全地纠正错误。
数据存储也面临类似清算，尤其是在AI更加自主的时代。Cloudera产品营销总监维姆·斯托普认为，随着存储容量达到极限， “数字囤积” 时代即将结束。
斯托普预测： “AI生成的数据将变得可丢弃，按需创建和刷新，而非无限期存储。” 经过验证的人工生成数据将升值，而合成内容将被丢弃。
专业的AI治理智能体将填补空白。这些 “数字同事” 将持续监控和保护数据，使人类能够 “治理治理本身” ，而非强制执行单个规则。例如，安全智能体可以在新数据进入环境时自动调整访问权限，无需人工干预。
主权问题仍是欧洲IT界的紧迫关切。红帽的调查数据显示，92%的EMEA地区IT和AI领导者认为企业开源软件对于实现主权至关重要。供应商将利用现有数据中心资源提供主权AI解决方案，确保数据保留在特定司法管辖区以满足合规要求。
J12 Ventures的埃米特·金补充道，竞争优势正从拥有模型转向 “控制训练管道和能源供应” ，开源技术的进步让更多参与者能够运行前沿规模的工作负载。
劳动力整合正变得个性化。Personos联合创始人尼克·布拉西认为，忽视人类细微差别（如语气、性情和个性）的工具将很快过时。他预测，到2026年， “一半的工作场所冲突将在管理者察觉之前被AI标记出来。”
布拉西表示，这些系统将专注于 “沟通、影响力、信任、激励和冲突解决” ，并补充说，人格科学将成为下一代自主AI的‘操作系统’ ，提供对人类个体性的扎实理解，而非泛泛的建议。
“浅层包装”时代已经结束。买家正在衡量实际生产力，那些建立在炒作而非专有数据之上的工具将暴露无遗。对于企业而言，竞争优势将不再来自租用模型访问权，而是来自控制驱动模型的训练管道和能源供应。
延伸思考：
1. 当AI自主系统能够预测并标记工作场所冲突时，这对管理者的角色和人际关系的本质意味着什么？管理者是会被赋能，还是被边缘化？
2. 在“数字囤积”时代终结、AI生成数据“即用即弃”的趋势下，我们应如何重新定义数据的长期价值与历史存档的意义？哪些数据真正值得被人类“珍藏”？
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*（本文基于行业分析与预测，揭示了AI从辅助工具向自主执行体演进的关键趋势，以及随之而来的技术、能源与治理挑战。）*
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