2026年科技公司⼗⼤机遇

缩短投资周期，加速投资回报落地。

概要

• 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。
• 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。
• 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。

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。 

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。²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。³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。⁴

各组织必须权衡更快解决问题和更深入整合带来的好处，与维持拥有大量嵌入式专业知识的大型组织所产生的成本和运营需求。机遇在于对这些岗位进行合理设计，以实现价值最大化 — 从而确保技术专家能够融入更广泛的组织学习、治理和成果评估体系。

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，以及专有⼈⼯智能模型和⼯具的快速迭代，让税务战略成为科技公司的核⼼竞争⼒之⼀。随着⼈⼯智能企业⾛向全球，在多个国家和地区拓展业务、招聘⼈才，税务规划的复杂性和重要性也达到了新⾼度。税务已不再是单纯的合规⼯作，⽽是能帮助企业释放资⾦、加速部署、在快速变化的市场中保护利润率的战略⼯具。

对科技公司⽽⾔，在决定业务布局地点、知识产权 (IP) 所有权结构、全球成本与利润分配⽅案时，必须提前考虑税务因素，⽽⾮事后补救。合理的税务策略会影响数据中⼼选址、云业务扩张、数字知识产权变现、全球⼈⼯智能团队架构等多个关键环节。

如今，税务正逐渐成为⼀种独⽴的数据产品。领先企业正将税务分析融⼊核⼼数据平台，利⽤实时数据⽀持业务决策、管理⻛险，并提⾼与利益相关者和监管机构的沟通透明度。这⼀转变让企业能主动管理税收优惠、抵免和合规义务，将税务部⻔从成本中⼼转变为价值创造和⻛险防控的重要部⻔。2026年，企业的机遇在于将税务战略融⼊数字转型的核⼼，让业务增⻓过程中始终保持灵活性和合规性，同时清晰把握全球市场的⻛险与机遇。

机遇 9

建⽴⼈⼯智能财务运营 (AI FinOps) 体系，让财务部⻔成为投资回报引擎

⼈⼯智能已在编码和客户服务领域展现出变⾰企业的能⼒，下⼀个重点应⽤领域将是财务部⻔。财务部⻔处于企业核⼼流程、⻛险控制的中⼼位置，是⼈⼯智能创造实际价值的理想试点，也是验证⼈⼯智能投资回报的关键场景。

⽬前，企业正⼤⼒投⼊财务领域的⼈⼯智能应⽤，但尚未获得相应回报。安永调查显⽰，51%的全球科技公司将财务部⻔列为⼈⼯智能预算的三⼤优先事项之⼀（仅次于信息技术 (IT) /数字部⻔和核⼼业务职能），但仅有27%的公司认为财务部⻔是⼈⼯智能投资回报的三⼤驱动因素之⼀。⁵这⼀差距说明，资源充⾜的试点项⽬和探索性应⽤，尚未转化为企业级的规模化价值。2026年，企业必须改变这⼀现状，财务部⻔领导者需要从试点探索转向落地应⽤，即将⼈⼯智能融⼊财务预测分析、加快结账流程、⾃动化合规等⼯作，并利⽤预测数据推动更科学的决策。

建⽴⼈⼯智能财务运营体系，意味着将⼈⼯智能作为财务⼯作的核⼼，以实现现⾦流实时监控、动态场景建模、合规⾃动检查、资源智能分配。若能有效落地，财务部⻔将从传统的报告职能，升级为推动利润率提升、优化资本配置、⽀持全企业快速科学决策的战略引擎。

结语

2026年的重点在于以负责任的方式快速、大规模地部署人工智能。本文概述的机遇反映了从试验阶段向运营成熟度和韧性阶段的转变。2026年，科技⾏业的核⼼任务是负责任地快速规模化落地⼈⼯智能。本⽂提到的⼗⼤机遇，标志着⾏业从实验探索向成熟运营、强化韧性的转变。尽管仍⾯临⾼能耗、法律争议、⼈⼯智能幻觉等诸多挑战，但机遇的增⻓速度和规模仍在持续扩⼤。那些拥抱原⽣⼈⼯智能战略、构建变⾰性治理体系、重构商业模式的科技公司，将引领⾏业进⼊新的发展阶段。