对于 2026 年的人工智能领域，主要预测集中在几个方面：科技巨头的资本支出将突破 5000 亿美元，推动基础设施建设；AI 模型能力持续提升，尤其在软件工程任务上表现突出，但前沿模型的上下文窗口将稳定在一百万 token 左右。同时，法律监管将收紧，自动驾驶领域竞争加剧，特斯拉有望推出真正的无人驾驶出租车，而首款全自动驾驶消费车可能来自中国初创公司。社会层面，AI 的影响将引发更多讨论，但其对宏观经济的全面引爆仍需时间。
经济与投资展望
1. 科技巨头资本支出将超过 5000 亿美元 (75% 置信度)
2025 年，五大超大规模云服务商（谷歌、微软、亚马逊、Meta、Oracle）的资本支出有望超过 4000 亿美元，远高于 2024 年的 2410 亿美元。这股支出热潮并非泡沫，而是为了满足企业客户对 AI 服务日益增长的强劲需求。
- 驱动力: 企业对 AI 的热情和实际投入是主要驱动力。
- 增长预期: 预计 2026 年的支出增长速度将放缓，但总额仍将继续增长，最终超过 5000 亿美元。
2. OpenAI 和 Anthropic 将实现其收入目标 (80% 置信度)
两家公司在 2025 年都实现了惊人的收入增长，预计这一势头将持续。
- OpenAI: 2025 年收入预计超 130 亿美元，目标是在 2026 年实现 300 亿美元的收入。
- Anthropic: 2025 年收入预计约 47 亿美元，目标是在 2026 年实现 150 亿美元的收入。
- 原因: AI 模型能力的提升为企业自动化创造了巨大空间，足以支撑这些公司的收入增长。
3. 美国实际 GDP 增长将低于 3.5% (90% 置信度)
尽管一些人预测 AI 将在 2027 年前后引发“快速起飞”和经济“膨胀”，但 2026 年不太可能出现超常的经济增长。
如果我们正处于 AI 驱动的经济起飞的边缘，那么这应该会转化为高于平均水平的 GDP 增长，对吗？
- 历史数据: 在过去十年中，除疫情后的反弹期外，美国 GDP 的同比增长率普遍在 1.4% 到 3.4% 之间。
- AI 的影响: AI 行业（尤其是数据中心建设）将对经济产生温和的推动作用，但不足以将整体经济增长推向异常高的水平。
技术与模型发展
4. 前沿模型的上下文窗口将稳定在一百万 token 左右 (80% 置信度)
尽管上下文窗口在过去几年急剧扩大，但自 2024 年中以来，其增长已明显放缓。
- 现状: 谷歌曾提供两百万 token 的上下文窗口，后又缩减至一百万。Anthropic 和 OpenAI 的主流模型也未再大幅增加窗口大小。
- 技术限制: 更大的上下文窗口会遇到 Transformer 架构的限制，并且运行成本更高。
- 结论: 对于大多数任务而言，较小的上下文窗口更具成本效益。预计 2026 年，通用前沿模型的上下文长度将保持稳定。
5. AI 模型将能完成 20 小时的软件工程任务 (55% 置信度)
根据 AI 评估机构 METR 的数据，AI 在软件工程任务上的能力呈指数级增长。
- 趋势: 之前，AI 完成任务所需时间的成功率每七个月翻一番。到 2025 年中期，这个速度加快到五个月。
- 预测: 如果这一加速趋势持续，到 2026 年，最强的 AI 模型将有 50% 的可靠性来完成 长达 20 小时的软件任务，这相当于一名软件工程师半周的工作量。
6. 文本扩散模型将成为主流 (75% 置信度)
目前主流的大语言模型是自回归模型（一次生成一个 token），但一种新的技术正在兴起。
- 扩散模型: 通过逐步从随机噪声中去除干扰来生成内容。这种模型生成速度更快，因为它能一次性生成多个 token。
- 市场动态: Inception Labs 和谷歌等公司已在 2025 年发布了文本扩散模型。
- 未来: 预计 2026 年将有更多公司（包括中美的主要实验室）发布面向主流用户的基于扩散的大语言模型。
7. 美国开源模型将追上中国模型 (60% 置信度)
2025 年，中国的开源模型（如 Qwen、DeepSeek）在性能上超越了美国的 Llama 等模型。但这种情况在 2026 年可能发生改变。
- 现状: 美国在开源领域的投资曾一度落后。
- 转变信号: 越来越多的西方公司（如 Mistral）和组织（如 Nvidia）已表示有兴趣或已经开始投入资源构建强大的开源模型。
- 预测: 凭借雄厚的资源和新的势头，美国/西方的开源模型有望在 2026 年追赶上性能前沿。
8. 大型 AI 公司将停止投资 MCP 协议 (90% 置信度)
模型上下文协议（MCP）曾被设计为 AI 助手与外部工具交互的标准化方式，但它可能正变得多余。
- 问题: 现代大语言模型已经足够智能，可以直接通过读取 API 描述来使用传统 API，无需 MCP 这个中间层。
- 结论: MCP 增加了不必要的复杂性。预计到 2026 年底，主要供应商将停止对其进行投资，认为它是一个不必要的抽象层。
法律与社会影响
9. 法律“自由放任”时期将明确结束 (70% 置信度)
AI 行业最初几年的法律真空期即将终结。虽然法院并未禁止模型训练本身，但已开始对 AI 公司施加实际的运营限制。
法院不会让 AI 公司消失，但如果这些公司不采取合理措施来防止可预见的伤害，它们将面临严峻的、高额的后果。
- 案例: Anthropic 已支付 15 亿美元就版权问题达成和解。
- 趋势: 预计在版权之外的其他领域，法院也将要求 AI 公司为防止可预见的伤害采取合理措施，否则将面临严重后果。
10. AI 不会造成任何灾难 (90% 置信度)
尽管存在对 AI 被用于制造生物武器或发动网络攻击的担忧，但 2026 年不太可能发生重大的 AI 灾难。
- 定义: 此处的“灾难”指由 AI 关键赋能的、规模远超以往同类事件的物理或经济灾难。
- 原因:
- 技术找到实际应用（即使是恶意应用）通常需要很长时间。
- 模型提供商正在采取措施防止其模型被滥用。
11. 将出现筹款超过 2000 万美元的反 AI 超级政治行动委员会 (70% 置信度)
对 AI 的担忧（如错误信息、监控、权力集中）正在成为一个跨党派的问题，但目前缺乏有组织的反 AI 游说力量。
- 现状: 已存在资金雄厚的亲 AI 游说团体，如 Leading The Future 和 Meta California。
- 不平衡: 这种力量上的不平衡是不可持续的。
- 预测: 预计到 2026 年底，一个专门致力于反对亲 AI 政策的团体将会出现，并筹集大量资金。
12. 与 AI 相关的自杀新闻报道将增加三倍，但实际自杀率不会上升 (85% 置信度)
涉及大语言模型的自杀案件可能会在 2026 年获得更多媒体关注。
- 媒体报道: 预计媒体数据库中提及“AI”和“自杀”的次数将比 2025 年高出至少三倍。
- 实际数据: 然而，报道的增加不等于死亡人数的增加。美国的自杀率可能会保持稳定或下降，继续其基线趋势。
自动驾驶与应用竞争
13. 特斯拉将提供真正的无人驾驶出租车服务 (70% 置信度)
尽管埃隆·马斯克在自动驾驶方面有过多次过度承诺，但特斯拉的技术一直在取得实际进展。
- 近期进展: 近期视频显示，特斯拉车辆已在公共道路上进行无人在车内的测试。
- 预测: 这表明特斯拉已接近推出真正意义上的无人驾驶出租车服务（车内无任何安全员或员工）。
- 挑战: 就像 Waymo 早期一样，预计特斯拉的服务在初期会非常谨慎，并面临技术和运营挑战，扩张速度将受到限制。
14. 首款全自动驾驶消费车可能并非来自特斯拉 (75% 置信度)
第一款向消费者出售的、能够在限定区域内完全无人驾驶（L4 级）的汽车，可能不会是特斯拉。
- 有力竞争者: Tensor (前身为 AutoX) 正在与 VinFast 等汽车制造商合作，其拥有更强的意愿去争夺“市场第一”的名号。
- 特斯拉的立场: 特斯拉目前在辅助驾驶市场地位稳固，可能不愿过早承担完全无人驾驶带来的责任风险。它可能会先观察竞争对手的表现再调整策略。
- Tensor 的动机: 作为初创公司，Tensor 有充分的动力通过在有限区域内率先推出产品来赢得市场关注。
15. 一家中国公司将在全球 Robotaxi 车队规模上超过 Waymo (55% 置信度)
Waymo 的车队扩张受到车辆供应的限制，而中国公司在这方面拥有不同优势。
- Waymo 的瓶颈: 尽管技术领先，但 Waymo 的车辆供应增长缓慢，受限于与吉利（Zeekr）和现代的合作进度及关税壁垒。
- 中国公司的优势: 小马智行（Pony.ai）、百度 Apollo Go 等公司已展示出大规模生产能力，并正在中国、中东和欧洲同步扩张。
- 临界点: 如果 Waymo 的供应链扩张不及预期，而中国公司保持目前的生产速度，至少有一家中国公司可能在 2026 年底在车队规模上超越 Waymo。
16. 短视频 AI 平台之争：Sora vs. Vibes
关于 OpenAI 的 Sora 和 Meta 的 Vibes 哪个将在一年后拥有更多活跃用户，存在两种对立的观点。
支持 Vibes 的观点 (70% 置信度):
- Sora 的初期热度已消退，而 Vibes 的用户在缓慢但稳定地增长。
- Meta 在构建和发展社交产品方面经验丰富，其推荐算法和用户增长能力不容小觑。
支持 Sora 的观点 (65% 置信度):
- OpenAI 与迪士尼签署了独家授权协议，允许用户在视频中与迪士尼角色互动。
- 与知名 IP（如星球大战、钢铁侠）互动的吸引力远大于制作普通的个人假视频，这有望极大地提升 Sora 的用户兴趣和留存。