2026年AI与数据发展预测

智能体与生态体系元年 年年岁岁，仿佛皆被冠以｀企业级人工智能突破之年＇；岁岁年年，倒也果真不负突破之名。 回顾过去，2024年许多企业拥抱创新、勇敢尝试生成式Al技术，在不同程度上，都取得了初步 的成功。到了 2025年，重点转向了投资回报率(ROI),旨在证明种种炒作和盲目跟风(FOMO)并没有阻 碍 企 业创造真正的商业价值。（包括Snowflake发布的调研在内，无数调查均显示，众多在Al方面领先的 企业已经在其生成式Al投资中获得了可观的实际回报。） 本年度报告将探讨Al技术的动态发展态势、企业落地应用Al的 前景与机遇，以及面临的挑战，重点讨论安全和数据治理领域的挑战。本报告内容源自与Snowflake公司十多位领导者和专家的深入访谈；点击主题摘要，进一步了解以下议题的全景分析： Al行业格局 如今2026年即将 到 来，企业级Al将迎来另一次进化。总体来看，两大趋势已崭露头角：一是将Al投资回报率从单个项目层面，扩展到全面的 战略性Al生 态体系；二是智能体驱动型(AgenticAI)的落地应用。前者反映了企业自身的成熟化发展，首席数据官(CDO)和其他领导者将单个项目的成功经验，整合融入数据和Al战略体系，助力企业各个团队和参与者提升业绩。后者则标志着技术的成熟演进，随着大型语言模型（LLM)演变为大型推理模型(LRM），这些LRM已经可以在极少人监督下，可靠地自主采取行动。 发展瓶颈与突破路径 •欧盟法规或将推动而非阻碍创新 型Al项目的 发展o反馈循环将优化智能体性能•主导性Al协议将促进智能体开发并防止供应商锁定•开源基础模型将打破少数巨头的垄断格局•智能体将从小处着手，将“微智能体”整合成有效工具•上 下文窗口和记忆功能是Al智能体演进的关键•Postgres数据库将成为智能体驱动型Al的基础技术支撑 网络犯罪分子将使用日益精密化的“暗黑Al“增加攻击频率 未来三年内，Al智能体和工具将最终填补安全人才缺口 当你和安全人员交谈时，也不全是坏消息。生成式和智能体驱动型Al，连同传统ML，可以提高安全运营中心(SOC)的反击能力。SOC中最持久的问题—直是人类分析师的短缺。人才难找也难留。先进Al的承诺是补充人类分析师，不是为了抢走他们的工作 ， 而是为了填补CISO从未能够填补的空缺。 驱动大多数生成式Al 的基础模型设计有护栏以 防止滥用。这种保护并不是万无—失， 但至少能起到防御作用。但自2023年以来 ，安全供应商—直将用千创建网络钓鱼诈骗、恶意软件等的特定聊天工具描述为＂暗黑Al为诸如HexStrikeAk FraudGPT和WormGPT等 工具，专门针对恶意活动的大型语言模型的无审查版本， 已经在生成网络钓鱼电子邮件、恶意代码和社会工程攻击。 "找到好的分析师仍然很难，“Jones说，”但他们将得到足够强大的Al 智能体和工具的助力，最终帮助SOC达到满员配置和资源充足的程度。” 可以将其视为开源运动的黑暗面。许多恶意Al 工具是使用开源基础模型（如GPT-J-68)创建的，这些模型是在没有商业模型道德护栏的情况下部署的。 考虑到他们面临的困难，这样的帮助来得正是时候。 这种Al增强工具已进入被称为“网络犯罪即服务”行业的供应链。地下经济以全球性业务为特点，不是建立在攻击目标上，而是建立在提供攻 击者所需的数据和工具上，并 提供订阅模式和客户支持。工具有了之后，越来越多昂贵和尖端的Al也会被用千恶意目标。 ”出于经济动机的威胁组织现在拥有国家级的资源，“Jones说。”他们越来越多地利用不受道德护栏或法规等约束的专用大型语言模型。”