麻省理工學院 SMR 專欄作家 Thomas H. Davenport 和 Randy Bean 認為，2026 年人工智 慧領域有五大趨勢值得關注：人工智慧的通貨緊縮…… 如今，組織機構的變革速度，往往遠慢於人工智慧技術的變革速度。這意味著，在我們進行 人工智慧預測的第三年，預測企業對人工智慧的採用，比預測技術變革要容易一些。我們兩 人都不是電腦科學家或認知科學家，所以我們通常避免對人工智慧技術本身或其具體會如何 損害我們大腦的方式，做出預測（儘管我們確實認為這會是一個持續存在的現象！）。
然而， 人工智慧似乎 已經超越了單 純的技術範疇，成為推動經濟成長和股市的主要力量。我們既不是經濟學家也不是投資分析師，但這並不會阻止我們做出第一個預測。
以下是領導者應該了解並做好應對準備的 2026 年人工智慧發展趨勢。
1. AI 泡沫化 經濟將重創
去年，人工智慧領域最引人關注的問題是代理式人工智慧的崛起。今年，人工智慧泡沫問題佔據了討論的焦點 ：它真的存在嗎？如果存在，它何時會破裂？資金會迅速還是緩慢地流出？這對更廣泛的經濟以及人工智慧的持續 應 用， 又 會 產 生 哪 些 影響?
人工智慧產業乃至整個世界，或許都會從泡 沫的緩慢小幅破裂中受益。
我們兩個都在這個圈子裡摸爬滾打了很久，還記得網路泡沫破裂的情景。很難不把現在的情況看作是當時的翻版，包括新創公司估值過高、 重用戶成長 （還記得 「眼球效應」嗎？）而非利潤、媒體大肆炒作、耗資巨大的基礎設施建設等等。
這個泡沫會破嗎？我們認為它破裂是不可避免的，而且可能很快就會發生。泡沫破裂的原因很簡單：例如某個重要供應商業表現不佳；或者出現一款價格更低、性能卻與美國模型不相上下的中 國 人 工 智 能 模 型（ 就 像我 們 在 2025 年 1 月 看 到 的DeepSeek 首次「 崩盤」 那樣）；又或者一些大型企業客戶削減了人工智能方面的支出。
我們希望通貨緊縮是漸進的，這意味著整體股市將有時間進行調整，投資者也能將 一 些 估 值 過 高 的 AI 供 應商，從投資組合中剔除。漸進式的下跌也能讓我們所有人喘口氣，讓企業有更多時間消化已有的技術，也讓 AI用戶有更多時間，尋找耗電量遠低於曼哈頓所有照明所需電量的解決方案。我們倆都認同人工智慧領域對阿瑪拉定律的詮釋，該定律指出：「我們往往高估一項技術在短期的影響，而低估了長期的影響。」我們認為人工智慧現在是、並將繼續是全球經濟的重要組成部分，但我們卻陷入了對短期影響的過度估計。人工智慧產業乃至整個世界，或許都能從泡沫的緩慢破裂中受益。
2. 全面建造 AI 工廠和基 礎設施
那些將人工智慧視為持續競爭優勢的公司，正在部署基礎設施，以加快人工智慧模 型 和 應 用 案 例 的 開 發 速度。我們這裡說的不是建造擁有數萬個 GPU 的大型資料中心；這通常是供應商的工作。但那些使用而非銷售人工智慧的公司， 正在打造 「人工智慧工廠」：將技術平台、方法、數據和先前開發的演算法結合，從而能夠快速且方便地建構人工智慧系統。
幾年前，一些領先的銀行就採用了這種方法。它們擁有大量數據，並且在信貸決策和詐欺預防等領域，擁有許 多 潛 在 應 用。 例 如， 西班 牙 對 外 銀 行（BBVA） 於2019 年 開 設 了 人 工 智 慧 工廠，摩根大通於 2020 年創建了名為 OmniAI 的人工智慧工廠。當時，它們的重點僅限於分析型人工智慧。