风投预测企业AI明年将强劲增长——再次

自OpenAI发布ChatGPT并引发AI创新和关注浪潮以来，已经过去了三年。从那时起，乐观主义者定期声称AI将成为企业软件行业的关键部分，因此企业AI初创公司在大量投资的支持下如雨后春笋般涌现。

但企业仍在努力看到采用这些新AI工具的好处。麻省理工学院8月的一项调查发现，95%的企业没有从AI投资中获得有意义的回报。

那么，企业何时开始从使用和集成AI中看到真正的好处？TechCrunch调查了24位专注于企业的风险投资人，他们压倒性地认为2026年将是企业开始有意义地采用AI、从中看到价值并增加技术预算的一年。

企业风投已经这样说了三年。2026年真的会有所不同吗？

让我们听听他们怎么说：

您预计哪些企业相关趋势将在2026年起飞？

Ascend创始普通合伙人Kirby Winfield：企业正在意识到大语言模型并不是解决大多数问题的银弹。仅仅因为星巴克可以使用Claude编写自己的CRM软件，并不意味着他们应该这样做。我们将专注于定制模型、微调、评估、可观测性、编排和数据主权。

Northzone合伙人Molly Alter：一部分企业AI公司将从产品业务转向AI咨询。这些公司可能从特定产品开始，比如AI客户支持或AI编码智能体。但一旦他们有足够的客户工作流程在其平台上运行，他们就可以用自己的团队复制前沿部署工程师模式，为客户构建额外的用例。换句话说，许多专业化的AI产品公司将成为通用AI实施者。

Greycroft合伙人Marcie Vu：我们对语音AI的机会非常兴奋。语音是人们彼此交流以及与机器交流的一种更自然、更高效、更富表现力的方式。我们花了几十年时间在电脑上打字和盯着屏幕，但说话是我们在现实世界中参与的方式。我渴望看到建设者如何以语音作为与智能交互的主要模式重新构想产品、体验和界面。

Inspired Capital创始人兼管理合伙人Alexa von Tobel：2026年将是AI重塑物理世界的一年——特别是在基础设施、制造业和气候监测方面。我们正在从反应性世界转向预测性世界，物理系统可以在问题成为故障之前感知到问题。

Insight Partners董事总经理Lonne Jaffe：我们正在关注前沿实验室如何处理应用层。许多人认为实验室只会训练模型并交给其他人构建，但这似乎不是他们的想法。我们可能会看到前沿实验室在金融、法律、医疗和教育等领域直接向生产环境交付更多一体化应用程序，这超出了人们的预期。

OpenOcean普通合伙人Tom Henriksson：如果我必须为2026年的量子选择一个词，那就是势头。对量子优势的信任正在快速建立，公司发布路线图来揭开技术的神秘面纱。但不要期待重大的软件突破；我们仍需要更多的硬件性能来跨越那个门槛。

您希望投资哪些领域？

Salesforce Ventures主管Emily Zhao：我们瞄准两个不同的前沿：AI进入物理世界和模型研究的下一步演进。

M12管理合伙人Michael Stewart：未来数据中心技术。在过去一年左右的时间里，我们一直在建立一些新的投资，这些投资表明我们对未来"Token工厂"技术的兴趣，着眼于什么能真正推进它们高效和清洁地运行。这将在2026年及以后继续，类别包括数据中心内的一切：冷却、计算、内存和站点内外的网络。

Work-Bench联合创始人兼普通合伙人Jonathan Lehr：垂直企业软件，其中专有工作流程和数据创造可防御性，特别是在受监管行业、供应链、零售和其他复杂运营环境中。

NEA合伙人Aaron Jacobson：我们已经达到了人类产生足够能量来为耗电GPU供电的极限。作为投资者，我正在寻找能够在每瓦性能方面实现突破的软件和硬件。这可能是更好的GPU管理、更高效的AI芯片、下一代网络方法如光学，或者重新思考AI系统和数据中心内的热负荷。

在AI初创公司方面，您如何确定一家公司有护城河？

Asymmetric Capital Partners管理合伙人Rob Biederman：AI的护城河与其说是模型本身，不如说是经济学和集成。我们寻找深度嵌入企业工作流程、能够获得专有或持续改进数据的公司，并通过转换成本、成本优势或难以复制的结果展现可防御性。

Wing Venture Capital合伙人Jake Flomenberg：我对纯粹建立在模型性能或提示上的护城河持怀疑态度——这些优势在几个月内就会消失。我问的问题是：如果OpenAI或Anthropic明天推出一个模型并且好10倍，这家公司还有存在的理由吗？

Northzone合伙人Molly Alter：在垂直类别中建立护城河比在水平类别中容易得多。最好的护城河是数据护城河，每个增量客户、数据点或交互都会让产品变得更好。这些在制造、建筑、健康或法律等专业类别中相对容易建立，这些领域的数据在客户之间更一致。但也有有趣的"工作流护城河"，可防御性来自理解任务或项目如何在行业中从A点移动到B点。

Snowflake Ventures总监Harsha Kapre：对于AI初创公司来说，最强的护城河来自他们如何有效地将企业现有数据转化为更好的决策、工作流程和客户体验。企业已经拥有极其丰富的数据；他们缺乏的是以有针对性、值得信赖的方式对其进行推理的能力。我们寻找将技术专长与深度行业知识相结合的初创公司，能够将特定领域的解决方案直接带到客户的受管数据中，而不创造新的孤岛，以提供以前不可能的洞察或自动化。

2026年是否会是企业开始从AI投资中获得价值的一年？

Ascend创始普通合伙人Kirby Winfield：企业正在意识到用数十种解决方案进行随机实验会造成混乱。他们将专注于更少的解决方案，进行更深思熟虑的参与。

Black Operator Ventures合伙人Antonia Dean：这里的复杂性在于，许多企业，无论他们是否准备好成功使用AI解决方案，都会说他们正在增加对AI的投资，以解释为什么他们在其他领域削减支出或裁减员工。实际上，AI将成为寻求掩盖过去错误的高管的替罪羊。

Norwest Venture Partners合伙人Scott Beechuk：我们肯定越来越接近了。如果去年是关于为AI奠定基础设施，2026年是我们开始看到应用层是否能将这种投资转化为真正价值的时候。随着专业化模型的成熟和监督的改善，AI系统在日常工作流程中变得更加可靠。

Exceptional Capital创始人兼管理合伙人Marell Evans：是的，但仍然是渐进的。仍有大量迭代，AI仍在改进，以至于能够为各行各业的企业展示痛点解决方案。我相信解决仿真到现实训练可能会为一些行业开辟许多机会，无论是现有的还是新兴的。

Andreessen Horowitz普通合伙人Jennifer Li：今年有一些轰动性的头条新闻，说企业没有看到AI投资的回报。问问任何软件工程师，他们是否愿意回到没有AI编码工具的黑暗时代。不太可能。我的观点是，企业今年已经在获得价值，明年将在各组织中倍增。

您认为企业会在2026年增加AI预算吗？

Sapphire董事总经理Rajeev Dham：是的，我相信他们会，尽管这很微妙。组织不会简单地增加AI预算，而是将部分劳动支出转向AI技术，或者从AI能力中产生如此强劲的顶线投资回报率，以至于投资实际上会以三到五倍的回报率收回成本。

Asymmetric Capital Partners管理合伙人Rob Biederman：预算将为少数明确交付结果的AI产品增加，而其他所有产品的预算将急剧下降。总体支出可能会增长，但将显著更加集中。我们期待一个分化，少数供应商捕获企业AI预算的不成比例份额，而许多其他供应商看到收入持平或收缩。

Emergence Capital创始人兼普通合伙人Gordon Ritter：是的，但支出将集中。企业将在AI扩展机构优势的地方增加预算，并从仅仅自动化工作流程而不捕获（和保护！）专有智能的工具中撤出。

Databricks Ventures副总裁Andrew Ferguson：2026年将是首席信息官反击AI供应商扩张的一年。今天，企业正在为单个用例测试多个工具——在许多情况下月支出和转换成本都很低，所以实验的激励是存在的——在专注于某些购买中心如走向市场的初创公司爆炸式增长，即使在概念验证期间也极难辨别差异化。随着企业从AI中看到真正的证明点，他们将削减一些实验预算，合理化重叠工具，并将这些节省投入到已交付的AI技术中。

Maverick Ventures董事总经理Ryan Isono：总的来说，是的，会有一些从试点/实验预算到预算项目的转移。2026年AI初创公司的福音将是企业的转型，他们试图构建内部解决方案，现在意识到大规模生产中所需的难度和复杂性。

作为专注于企业的AI初创公司，在2026年融资A轮需要什么？

Wing Venture Capital合伙人Jake Flomenberg：现在最好的公司结合了两件事：令人信服的"为什么是现在"叙述——通常与生成式AI创造新的攻击面、基础设施需求或工作流程机会相关——以及企业采用的具体证明。100万到200万美元的年度经常性收入是基准，但比这更重要的是客户是否将您和您的产品视为对其业务至关重要，而不仅仅是锦上添花。没有叙述的收入是功能；没有牵引力的叙述是虚幻的。你需要两者。

Insight Partners董事总经理Lonne Jaffe：你应该努力表明你正在一个总可用市场扩展而非消失的空间中构建，因为AI推动了成本下降。一些市场具有高需求弹性——90%的价格下降导致市场规模增长10倍。其他市场弹性低，降价可能会使市场蒸发，所以客户保留所有正在创造的价值。

Work-Bench联合创始人兼普通合伙人Jonathan Lehr：客户在真实的日常运营中使用产品，愿意接受参考电话并诚实谈论影响、可靠性和购买过程等。公司应该能够清楚地展示产品如何节省时间、降低成本或以通过安全、法律和采购审查的方式增加产出。

M12管理合伙人Michael Stewart：我们（投资者）直到最近还对估计的年度经常性收入或试点收入投以怀疑的目光。现在，面对如此多的选项被推向他们，客户的兴趣和评估解决方案的意愿不再被视为一个注释。获得这些参与和客户在运行评估方面的支持不仅仅是前沿部署工程师让客户更容易的问题。在2026年做到这一点需要质量和获胜的营销信息。投资者期待在6个月的试点使用后看到转换成为故事的主导部分。

Exceptional Capital创始人兼管理合伙人Marell Evans：执行和牵引力。最好的信号是用户真正高兴地使用产品，以及业务的技术复杂性。我们关注真正合同协议的巨大北极星，12个月以上。除此之外，这位创始人是否能够吸引顶级人才加入他们的初创公司，而不是竞争对手或传统的超大规模公司？

到2026年底，AI智能体将在企业中扮演什么角色？

645 Ventures管理合伙人兼联合创始人Nnamdi Okike：智能体到2026年底仍将处于初期采用阶段。企业要真正从AI智能体中受益，需要克服许多技术和合规障碍。还需要为智能体之间的通信创建标准。

Sapphire董事总经理Rajeev Dham：将出现一个通用智能体。今天，每个智能体都在其角色中处于孤岛——例如，入站销售开发代表、出站销售开发代表、客户支持、产品发现等。但到明年年底，我们将开始看到这些角色汇聚成一个具有共享上下文和记忆的单一智能体，打破长期存在的组织孤岛，并实现公司与其用户之间更统一、更具上下文的对话。

Black Operator Ventures合伙人Antonia Dean：赢家将是那些快速找出自主性和监督正确平衡的组织，以及那些认识到智能体部署是协作增强而非清晰劳动分工的组织。智能体处理所有例行工作而人类做所有思考，我们将看到人类和智能体在复杂任务上更复杂的协作，他们角色之间的边界不断演进。

NEA合伙人Aaron Jacobson：大多数知识工作者将至少有一个他们知道名字的智能体同事！

Hustle Fund联合创始人兼普通合伙人Eric Bahn：我认为AI智能体可能会比企业中的任何人类成为劳动力的更大部分。增殖AI智能体本质上是免费的，边际成本为零。那么为什么不通过机器人增长呢？

您投资组合中哪些类型的公司增长最强劲？

Wing Venture Capital合伙人Jake Flomenberg：增长最快的公司是那些识别出生成式AI采用创造的工作流程或安全缺口，然后在产品市场契合上执行无情的公司。在网络安全方面，是解决数据安全的工具，以便大语言模型能够安全地与敏感数据交互，以及智能体治理确保自主系统有适当的控制。在营销方面，是像答案引擎优化（AEO）这样的新领域——在AI回应中被发现，而不仅仅是搜索结果。共同点：这些在两年前不是类别，但现在是大规模部署AI的企业的必需品。

Databricks Ventures副总裁Andrew Ferguson：我们看到增长与几个共同主题相关。一个是以专注用例登陆的公司——从较窄楔形（可能是专注的目标角色或用例）开始的公司，真正钉住它，变得粘性并获得从初始楔形扩展的权利。

Andreessen Horowitz普通合伙人Jennifer Li：帮助企业将AI投入生产的公司表现良好。数据提取和结构化、AI系统的开发者生产力、生成媒体的基础设施、媒体和应用程序（如支持或呼叫中心）的语音和音频等领域。

哪些类型的公司看到最强的保留率？

Wing Venture Capital合伙人Jake Flomenberg：具有保留和扩展的公司有一个模式：他们解决随着客户部署更多AI而加剧的问题。强保留来自三个方面：是关键任务的（移除会破坏生产工作流程），积累难以重新创造的专有上下文，以及解决随AI采用增长而非一次性完成的问题。

OpenOcean普通合伙人Tom Henriksson：对于较年轻的公司来说，保留率更难衡量，但我们看到的最高保留率是在严肃的企业软件提供商中，特别是那些用AI增强的。一个好例子是Operations1，它端到端数字化员工主导的生产流程。这些公司深入客户的组织，改变他们的运营方式，并建立专有数据和知识，使他们很难缺少。

M12管理合伙人Michael Stewart：服务企业数据工具和垂直AI应用程序的初创公司，拥有前沿部署团队协助客户满意度、质量和产品改进。这似乎是所有这些市场领先初创公司采用的获胜公式。长期来看，随着客户开始内化在其组织和工作日实践中使用AI，嵌入式团队可能会后退。

Work-Bench联合创始人兼普通合伙人Jonathan Lehr：软件成为基础设施而非点解决方案的地方保留率最高。Authzed具有强保留率，因为授权和策略位于现代系统的核心，一旦嵌入就极其昂贵难以拆除。Courier Health和GovWell作为记录系统和端到端工作流程的编排层、医疗保健中的患者旅程和政府中的许可，这使得它们一旦上线就深度嵌入。

Q&A

Q1：为什么企业在AI投资上一直没有看到明显回报？

A：根据麻省理工学院8月的调查，95%的企业没有从AI投资中获得有意义的回报。主要原因是企业用数十种解决方案进行随机实验造成混乱，缺乏深思熟虑的参与策略，同时大语言模型并不是解决大多数问题的银弹。

Q2：2026年企业AI预算会如何变化？

A：风投普遍认为企业会增加AI预算，但支出将更加集中。预算将为少数明确交付结果的AI产品增加，而其他产品的预算会急剧下降。企业会从试点实验预算转向正式的预算项目，同时会反击AI供应商扩张，合理化重叠工具。

Q3：AI智能体在2026年会达到什么发展程度？

A：智能体仍将处于初期采用阶段，需要克服技术和合规障碍。但会出现重要进展：将出现通用智能体，打破现有的角色孤岛；大多数知识工作者会有至少一个智能体同事；智能体与人类的协作将更加复杂，角色边界会持续演进。