投资者预测，到 2026 年，企业将结束对多种 AI 工具的广泛试验，转而将预算集中投入少数几家被证明有效的供应商。这一转变意味着企业将更注重强化数据基础、优化模型并整合工具，以确保 AI 的安全性和投资回报。因此，AI 初创企业将面临更激烈的竞争，只有那些拥有专有数据或难以复制产品的公司才能持续增长，而与大型供应商产品相似的公司则可能面临资金和项目减少的困境。
投资策略转变：从试验到整合
企业过去几年一直在测试各种 AI 工具，以确定其应用策略。如今，这个广泛试验的阶段正接近尾声。大多数投资者认为，企业将把增加的 AI 预算集中用于更少的合同，开始挑选并支持那些真正带来价值的“赢家”。
预算将向少数能明确带来成果的 AI 产品倾斜，而其他产品的预算将急剧下降。我们预计会出现一种两极分化，少数供应商将占据企业 AI 预算的绝大部分份额。
这一转变的核心逻辑是：
- 预算增加，合同减少: 企业将把更多资金投入到更少的、经过验证的 AI 工具上。
- 淘汰重叠工具: 随着 AI 技术的成熟，企业会削减试验性预算，整合功能相似的软件，并将节省的资金用于已证明有效的技术。
- 追求实际回报: 投资的重点将从“可能性”转向 可衡量的投资回报。
资金将流向何方？
投资者预测，企业在 2026 年会将 AI 支出集中在三个关键领域，以确保部署的成功和安全性。
首先，企业认识到 真正的投资在于保障措施和监督层，这些能让 AI 变得可靠。随着风险降低，企业将更有信心从试点转向规模化部署。
具体的投资方向包括：
- 加强数据基础: 确保用于 AI 模型的数据是高质量且准备就绪的。
- 模型优化: 专注于模型训练完成后的性能提升与调整。
- 工具整合: 积极减少零散的软件服务，转向能够降低集成成本并提供明确回报的统一智能系统。
AI 初创企业的挑战与机遇
投资策略的转变将直接影响 AI 初创企业的生存环境，竞争将变得更加激烈。并非所有公司都能从增长的预算中受益。
投资者认为，拥有 专有数据 和 无法被科技巨头或大型语言模型公司轻易复制 的产品的初创企业，才具备最强的防御能力。
未来的市场格局可能如下：
- 能够成长的公司: 那些运营着难以复制的产品（如针对特定行业的解决方案）或建立在专有数据基础上的公司。
- 可能被淘汰的公司: 其产品与大型企业供应商（如 AWS 或 Salesforce）提供的服务高度相似的初创企业。它们的试点项目和后续资金可能会逐渐枯竭。
因此，即使 2026 年企业 AI 支出的总额增加，许多 AI 初创企业也可能无法分得更大的蛋糕。