2026年科技公司十大机遇

2025年12⽉15⽇ 2026年科技公司⼗⼤机遇 2025年12⽉15⽇ 核⼼摘要 1.科技公司在2026年可通过并购（M&A）、合资合作，以及融合物理⼈⼯智能（Physical AI）的可交互式⼈⼯智能产品加速业务增⻓、实现创新突破。 2.科技公司应落实⼈⼯智能安全实践，采⽤默认主权原则（Sovereignty-by-Default Principles），同时组建技术专家团队，以扩⼤技术应⽤规模并强化治理体系。 3.科技公司可推动基于成果定价的商业模式变⾰，并持续优化各业务部⻔的⼈⼯智能战略，从⽽创造可持续的价值收益。 2026年，科技⾏业在⼈⼯智能加速普及、地缘政治局势复杂性提升、成果交付压⼒渐增的背景下，迈⼊发展新阶段。当下，科技公司的核⼼任务是证明⼈⼯智能的投资回报（ROI），重构商业模式，并全⼒推进技术的⼤规模落地。⾼管们不再纠结⼈⼯智能是否会改变业务，⽽是聚焦如何通过安全可靠的⽅式落地原⽣⼈⼯智能战略，以及如何借助代理式⼈⼯智能解决⽅案挖掘商业价值。 当前的商业环境正呈现出⾮线性、⾼速化、波动⼤、强关联的特征，这进⼀步加剧了企业的紧迫感。企业要想获得竞争优势，就必须拥抱“超流动性（Superfluidity）”理念，即让系统⾃主处理⽇常事务，⼈类管理者则专注于战略规划。依托⾃主⼈⼯智能（Autonomous AI）、Web3、智能合约（Smart Contracts）等技术进⼀步减少业务堵点，构建起实时、灵活、⾃适应的治理模式。 在这样的背景下，安永总结并提出了2026年度的⼗⼤发展机遇，希望能够帮助科技⾏业企业进⼀步明确发展⽅向，在快速发展的市场中实现增⻓、抵御⻛险并持续赢得客户的信任。 机遇1：把握⼈⼯智能⾼速发展期，通过⽣态并购与合资快速扩张 2026年，“速度”将是决定企业成败的关键。⼈⼯智能创新的迅猛势头，使其成为企业扩张规模、抢占竞争先机的核⼼抓⼿。那些⾏动迅速，且不忽视互操作性（Interoperability）和治理规范的企业，最有可能在“赢家通吃”的市场格局中脱颖⽽出。 在数据驱动的经济背景下，科技公司纷纷组建结构化联盟和以成果为导向的合作关系，以此开拓新市场、扩⼤分销范围，并规范数据使⽤的相关权利。例如，安永与头部科技公司联⼿，在安永⼈⼯智能平台（EY.ai）推出⻛险管理解决⽅案。这⼀合作案例表明，通过整合⾏业经验与先进⼈⼯智能技术架构，企业能加速创新进程，打造独特的竞争优势。这类合作不仅能推动业务增⻓，还能帮助企业突破此前因监管限制或资⾦⻔槛⽽⽆法进⼊的⾏业。安永近期针对科技⾏业⾸席执⾏官（CEO）的调查显⽰，83%的受访者计划在未来⼏个⽉重点推进合资与联盟合作，这⼀⽐例较2025年1⽉增⻓了近30%，⾜⻅企业抢占机遇的迫切性。83% 2026年计划优先推进合资与联盟合作的科技⾏业⾸席执⾏官⽐例 与此同时，市场环境也催⽣了有针对性的并购活动——⼤型企业尤其⻘睐那些拥有先进⼈⼯智能整合技术或独特数据资源的初创公司。有远⻅的领导者会采取全⽅位布局策略，积极寻求合作与收购机会，优化资产组合，在转瞬即逝的市场机遇中抢占先机。 要在这⼀领域取得成功，仅靠偶然的交易远远不够。企业从⼀开始就必须重视互操作性和透明的成果共享机制。通过在⽣态合作中嵌⼊治理规则、协调各⽅激励政策，科技公司能构建更具韧性的业务系统，形成差异化的价值。这将帮助企业在监管政策和技术需求不断变化的情况下，快速调整适应，保持竞争优势。 机遇2：聚焦代理式互操作性与物理⼈⼯智能，打造创新产品 如今，在产品中嵌⼊⼈⼯智能已不再是企业的“加分项”，下⼀个创新突破⼝是跨平台、跨云的代理式互操作性，即让产品能在不同⽣态系统中⽆缝运⾏，同时开发新的⾃动化和统筹管理功能。这⼀转变让互操作性成为核⼼设计原则，因为企业需要在多云环境和复杂架构中保持灵活适配能⼒。 物理⼈⼯智能与机器⼈技术正迅速崛起为创新热点，不断向边缘场景拓展，为企业打造差异化产品创造了条件。当⾃主系统、⼯业⾃动化技术与可互操作的代理框架相结合，就能实现跨云、跨商业平台的协同运⾏。提前布局这些技术的企业将获得明显竞争优势，因为软件智能与物理执⾏的深度融合，将成为未来企业的核⼼差异化标志。 多云⼈⼯智能技术（Multi-Cloud AI）正打破独家合作模式，催⽣了对统筹管理和图形处理器（GPU）容量中介服务的需求。这⼀趋势对那些⾯向跨云、跨平台代理式互操作性进⾏设计的企业更为有利。成⽴专⻔聚焦先进⼈⼯智能和物理⼈⼯智能的产品团队，能确保创新覆盖数字与物理两⼤领域，加快产品构思与落地速度。 机遇3：助⼒职能部⻔负责⼈落地安全可靠的⼈⼯智能，尤其是在部署成熟和规模扩⼤的情况下 随着⼈⼯智能可观测性的提升，安全可靠已成为⼈⼯智能应⽤的基本要求，这不仅关乎道德合规，更直接影响企业的收⼊和声誉。如今，⼈⼯智能已渗透到企业各个职能部⻔，从早期的概念验证逐步⾛向全企业规模化应⽤，因此治理体系必须具备灵活性和前瞻性。 企业正逐步开始推⾏分布式问责制（Distributed Accountability），让最熟悉⼯作流程和⻛险点的职能部⻔负责⼈牵头，制定⼈⼯智能应⽤的约束规则、明确⻛险承受范围，并将可靠性标准融⼊⽇常运营。如果缺乏完善的治理机制，企业可能会出现实践混乱的情况，进⽽引发连锁故障，导致决策偏离业务⽬标。安永近期调查显⽰，仅有不到三分之⼀的科技⾏业⾼管对⾃⾝的道德与负责任⼈⼯智能战略充满信⼼，因此，落实这⼀治理机制的时间尤为紧迫。 图表描述：在“贵公司对⼈⼯智能战略有效应对各项要素的信⼼程度”这⼀问题中，65%的受访者表⽰对实现业务⼀致性有信⼼，44%对应对安全、合规及⻛险有信⼼，30%对应对道德与负责任⼈⼯智能有信⼼。 要实现⼤规模安全可靠的⼈⼯智能应⽤，就需要将治理机制融⼊产品和运营的全⽣命周期。值得注意的是，数据就绪度是⽬前最薄弱的环节，企业需要建⽴完善的数据⾎缘管理、质量监测和治理体系，⽅能避免⼈⼯智能规模化过程中出现系统性故障。 随着各项标准、机制落地（包括数据质量与数据⾎缘管理标准、政策即代码标准、偏⻅与漂移监测机制、事件处理流程、数据回滚机制等），相关⼯具也需及时更新迭代。找到“快速实验”与“⻛险控制”的平衡点，既能⿎励创新尝试，⼜不牺牲系统韧性、可靠性和信任度。⽽成功做到这⼀点的企业，不仅能有效降低监管⻛险和声誉⻛险，也能避免因运营故障影响业务增⻓和客户体验。 机遇4：重新思考商业战略以适配代理式⼈⼯智能时代 原⽣⼈⼯智能公司正在改写软件定价、打包和销售的规则。代理式中介购买模式（Agentic-Mediated Buying）的兴起改变了客户参与⽅式，传统的订阅制和按使⽤量付费模式，正逐渐被安全的应⽤程序接⼝（API）、即时试⽤和基于成果的定价模式所取代。客户如今更看重流畅的使⽤体验和透明的价值回报，⽽⾮仅仅是产品的访问权或使⽤权。 在此背景下，商业模式创新正加速推进。安永调查显⽰，89%的受访科技⾏业⾸席执⾏官表⽰，他们正在探索基于成果定价等创新定价模式。但仅停留在探索阶段还远远不够，2026年，企业领导者必须将试点项⽬推向⼤规模落地，即让定价直接与交付成果和可衡量价值挂钩。借助⼈⼯智能能简化相关服务流程的优势，基于成果的定价正成为满⾜客户需求、应对宏观经济压⼒的最佳选择。这种定价模式旨在为客户打造“⽆遗憾”的购买体验。 同时，⼈⼯智能⼯具正⼴泛应⽤于销售、服务、⽀持、融资等各个业务环节，为企业推出整合式产品和新价值主张创造了条件。通过嵌⼊⽣成式⼈⼯智能（GenAI）和代理式应⽤程序，企业能实现这些业务环节的⾃动化升级，推出集产品、服务、融资于⼀体的捆绑式解决⽅案，提供更加流畅的客户体验。这⼀变⾰催⽣了“软件即服务”（Service as Software）新模式，传统的⼈⼯互动场景如今可通过智能⾃动化平台实现。 要实现这⼀⽬标，企业需要围绕代理驱动型商业进⾏设计，例如，通过安全的API开放产品和定价信息，让商业模型与成果指标对⻬。互操作性也⾄关重要，因为企业需要跨平台、跨云实现⽆缝的端到端⼯作流构建，这既需要解决技术难题，也需要应对商业层⾯的挑战。 机遇5：灵活选择⼈⼯智能模型，优化应⽤效果 开源与闭源⼈⼯智能模型的丰富选择，让科技公司⾯临新的战略决策。企业需要在开源模型的“透明度、可定制、低成本”与闭源模型的“⾼性能、强⽀持、⾼安全性”之间做权衡，⽽能否做好这种权衡，将直接影响企业的竞争优势。 ⽬前，开源模型⽣态系统正快速成熟，不仅⼊⻔⻔槛低、迭代速度快，还能深度融⼊企业⾃⾝的⼯作流程，且成本通常远低于闭源模型。⽽闭源模型则在性能和可靠性⽅⾯保持领先，但可能存在成本⾼、易受供应商限制、本地化和合规适配灵活性不⾜等问题。 这⼀趋势不仅是技术层⾯的选择，更涉及全球商业布局和政策适配。在某些⽆法获取专有模型或基础设施的地区，开源⽅案能推动⼈⼯智能技术的⼴泛应⽤和创新。对企业⽽⾔，关键在于制定灵活的战略，平衡价格与性能，避免依赖单⼀供应商，并适配不断变化的监管政策和主权要求。那些能灵活协调开源与闭源模型（根据业务需求、地区特点和合规要求优化配置）的企业，往往能更好地捕捉价值、管控⻛险，并适应⼈⼯智能技术栈的持续分化。 机遇6：设计“默认主权”制度，构建⽆边界⼈才体系 监管政策的区域差异和地缘政治的不确定性，正在重塑企业的运营模式。随着各国政府加强数据驻留（Data Residency）和合规要求，⼈⼯智能的主权化和本地化处理已成为⾏业标准。尽管欧盟《数字市场法（DMA）》《数字服务法（DSA）》和《⼈⼯智能法案（AI Act）》等法规影响着企业的全球布局，但主权化已远超单纯的合规范畴。主权化涵盖了⼈才分布地点、计算资源部署地点，以及基础模型如何体现国家价值观、道德规范和⽂化传统等多⽅⾯。各国正加强对⼈⼯智能基础设施的掌控，确保技术发展贴合本⼟需求。 对科技⾏业领导者⽽⾔，主权化既是技术挑战，也是组织管理挑战。企业的技术架构从设计之初就需融⼊区域监管控制机制，在不同地区实现性能与合规的平衡。这些决策会影响成本、响应速度和可扩展性，同时倒逼企业升级⼈才战略，构建⽆边界团队和区域技能中⼼。 然⽽，企业在这⽅⾯的信⼼不⾜。仅有47%的全球科技⾏业⾼管认为，其⼈⼯智能战略能有效赋能全组织⼈才，这说明劳动⼒模式的发展未能跟上技术和地缘政治的变化速度。签证限制和本地政策要求给⼈才流动带来阻碍，⽽创新⼜需要全球协作，这对企业的基础设施和⼈才灵活性提出了双重考验。 要在这⼀环境中⽴⾜，企业需将“默认主权（Sovereignty-by-Default）”理念制度化，即在⼯作流程和基础设施规划中嵌⼊区域管控机制，同时打造⽆边界⼈才模式，利⽤分布式⼯程团队和主动⻛险管理策略。那些能将不同地区的视⻆和监管要求融⼊战略的企业，能在不影响发展速度的前提下实现合规，在碎⽚化的全球市场中实现规模化扩张。 机遇7：派驻技术专家，破解⼈⼯智能平台复杂性难题 随着⼈⼯智能平台和⽣态系统⽇益复杂、专业化，企业⾯临⼀个关键问题：派驻前沿部署⼯程师（FDEs）或其他嵌⼊式技术专家，是否会成为成功的关键?这⼀问题的答案将产⽣⼴泛影响。 将技术⼈才直接嵌⼊业务部⻔或项⽬团队，能加快技术落地速度、提升服务质量，并在平台升级迭代过程中确保业务连续性。但这也带来了新的挑战，⽐如⼈才招聘与留存、资⾦投⼊、规模扩张，以及如何通过明确的关键绩效指标（KPIs）衡量⼯作成效。安永调查显⽰，27%的科技⾏业⾼管认为，缺乏⼈⼯智能技能是企业扩⼤技术应⽤的最⼤障碍，这⼀⽐例超过了其他任何技术或运营问题。 企业需要权衡利弊：⼀⽅⾯是快速解决问题、深度整合技术带来的好处，另⼀⽅⾯是维持⼤型嵌⼊式专家团队的成本和运营压⼒。关键机遇在于优化这些技术⻆⾊的定位，让技术专家能融⼊企业整体的学习体系、治理框架和绩效评估机制，实现价值最⼤化。 机遇8：顺应数字基础设施与⼈⼯智能时代，升级税务战略 数字基础设施（包括计算资源、数据中⼼等）的⼤规模投资，以及专