## 711｜【年度观察】a16z年度报告：五大洞察看看世界正在发生什么？

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之前我在广播站里介绍过，美国亚利桑那州立大学（ASU）在2024年成为全球首个与OpenAI建立合作关系的高等教育机构，给获批的教职员工和学生免费提供ChatGPT企业版。第一个学期就收到了超过400份项目提案，批准了218个项目。

最近，我跟进了一下这个项目2025年的数据，发现到9月时，ASU已从之前覆盖80%的学院和学生，扩展到覆盖全部学生，甚至把很多工具提供给了毕业校友使用。而且从十月开始，学校向所有师生提供免费版的GPT-5，基于这套系统，他们又产生了800多个校内AI应用，用来解决具体问题。比如健康学院做了一个病人模拟器，让学生练习医患沟通；再比如历史系开发了“哲学家辩论模拟器”，让学生与AI扮演的苏格拉底或柏拉图讨论哲学问题，讨论中就能记下很多知识点。

在不少大学还在禁止学生日常使用AI的时候，你会发现与其禁止，不如重新定义“考试”的意义——从考“记忆知识”转变为考“使用AI解决问题”。我之所以跟进这个项目的数据，是因为看到了著名风投机构a16z刚发布的Big Ideas 2026报告。要知道，2024年底的Big Ideas 2025预测了稳定币将成为主流、AI将从工具演变为环境。一年过去，稳定币交易量同比增长87%，ChatGPT用户增长200%达到8亿周活，AI生成的代码占全球代码产出的41%。

当Big Ideas 2025报告里的预测一个个变成现实，这份预测2026年的报告就更值得认真研读了。我仔细读完后，从里面提炼出5个最值得关注的洞察，分享给你。

a16z在报告里预测，2026年将诞生第一所AI原生大学。

注意，这里说的不是“在现有大学系统中添加AI工具“，而是”从第一天起就作为完全AI原生的教育操作系统构建“。这两者的区别，就像智能手机和加了触摸屏的功能手机的区别。

报告里提到，传统大学研究AI工具，一般都先从基于AI的智能批改、智能辅导或课程安排入手，但是现在出现了一些更深层的改变，那就是能根据学生实时学习情况和自我反馈，进行自适应的学术体系调整。

其实自适应教育并不是一个新概念。2019年，我曾和不少在线教育专业人士，在美国拜访了七八家自适应学习领域的公司，但当时局限性很大：一方面是AI还不够先进，另一方面是当时更多瞄准的是中小学K12体系。原因很简单，中小学的课程设置和知识点要求都在统一框架内，不会有特别大的出入，容易实现标准化；但大学生的培养方案，因为每个学校的专业设置、师资条件、学生方向都不一样，要做到每个学生的个性化自适应学习，它对AI的要求极高。

报告里说，你可以想象这样一所大学：它的课程设置、学术指导、研究协作，甚至学校里的教学楼和图书馆运营，都能根据数据反馈持续调整。学生的每日课程安排都在自我优化，阅读清单每天晚上都有变化，是随学习进度而迭代的，适配每个学生的进度和背景。

不过这个预测中，角色变化最大的并不是学生，而应该是教授。教授可能要从传统授课模式，转变为学生学习模式的设计者，可以去策划数据、调整模型，同时教导学生如何更好地用好AI。

如果学习方式发生了如此天翻地覆的变化，那么相应的评估方式也必须要与时俱进。现在很多AI评估工具，核心是“检测你有没有用AI”，但未来的评判标准应该是“学生如何使用AI”。学生在使用过程中的透明度和经过独立思考的谨慎态度，比禁止使用更重要。这点我确实很认同。

游戏领域的变化逻辑是一样的。a16z提到“生成式Minecraft”，玩家不再只在预设的世界里游玩，而是能和AI一起共创一个不断演变的宇宙。2024年2月，《和平精英》接入DeepSeek；斯坦福大学开展“AI小镇”实验，让25个大模型驱动的NPC自发社交；Steam平台上，使用生成式AI的游戏已占总库的8%。

教育和游戏，看起来是两个完全不同的领域，但它们的变化逻辑是一样的：从“消费他人创造的内容”转变为“用AI创造自己的体验”。

你上次去医院是什么时候？大部分人的答案是“生病了才去”。但这个逻辑正在被颠覆。

a16z提出了一个概念：“健康MAU市场”（Healthy MAU），MAU是一个互联网指标，表示的是月活跃用户。传统医疗系统服务的是“Sick MAU”，也就是病人，那种一个月可能要去医院看一次病的人，商业模式是“你生病了，我治疗你，你付费”。但未来的医疗市场，会涌现大量服务“健康人”的订阅产品，核心是通过AI结合家用医疗设备，延长健康状态，避免你转化为需要住院治疗的病人。

你看看我们身边的变化就知道了：Apple Watch可监测心率、血氧、睡眠；各种智能手环能追踪运动和卡路里；2025年动态血糖仪特别火，很多健康人群用它实时追踪血糖波动，在还没有出现糖尿病症状前就发现风险。这些产品的核心逻辑都是一样的：在你生病之前，就发现问题。

商业模式也在转变。传统医疗是“按次付费”，去一次医院付一次费；而“健康MAU”模式是订阅制，你每月付费，获得的是持续的健康监测和干预。这种模式下，服务提供者的目标不是“治好你的病”，而是“让你不生病”。

所以，“去医院”这件事的定义也可能改变。以前是“生病了才去医院”，未来可能是“订阅一个健康管理服务，定期收到健康报告和干预建议”。医院不再只是”治病的地方”，而是“健康管理服务商”。

第三个洞察是关于AI代理的，也就是我们说的智能体。

你的同事可能不是人——这不是科幻小说，而是正在发生的现实。当然，不少企业也用“数字员工”这样的名词代替，不过这几个意思都差不多。

a16z提到一组数据：在金融服务行业，“非人类身份”与人类员工的比例达96:1。也就是说，每一个人类员工背后，有96个“数字员工”在工作。

但有一个根本问题来了：当你向一个AI代理发出一个宏观指令时，它可能在几毫秒内分解出成千上万个子任务，再调用成千上万个其他AI代理完成这些任务。而绝大部分企业的现有系统架构，根本无法承受这种突发性的、大规模的并发请求。a16z把它称为“惊群效应”。

这不是算力问题，而是协调问题。就像一家公司，并不是员工越多越好，而是要有合理的组织架构、清晰的职责分工和高效的沟通机制。

为解决这个问题，a16z提出两个方向。第一个是“KYA”，也就是“Know Your Agent”（了解你的AI代理）。简单来说，就像银行需要了解客户一样，未来的企业体系需要建立一套完整的制度，来管理这些AI代理。它们需要身份认证、权限管理和合规审查。

但目前这些“数字员工”无法获得银行服务，没有自己的账户，也不能进行交易。看到这里，我们可以来想一下，这个月很火的豆包手机，有一个设置就是，只要关系到核心的权限，比如支付，就需要人类来介入。但如果是企业的数字员工，那么或许可以设置一个授信额度，比如像负责行政采购的AI智能体，当它发现有一个线上超市的酸奶促销，非常适合给同事们当下午茶，那么只要在它的额度范围内，直接下单采购是最方便的。

第二个方向是构建“协调系统”。a16z认为，最大的创业机会不在制造更聪明的AI，而在构建能管理成千上万个并行AI代理的系统。谁能最先解决这个问题，谁就能定义未来十年的科技格局。

这个趋势已经在显现了。ChatGPT现有9亿用户，正成为一个AI应用商店。开发者可在ChatGPT上面发布自己的AI应用，用户直接调用。AI代理不再是孤立的工具，而是一个可以互相调用、互相协作的生态系统。

a16z的报告指出，美国已部署超过10亿个联网摄像头、无人机和传感器，这些设备的作用不是监控个人的，而是用来“理解”物理世界的。

过去，软件只能改变数字世界，比如你可以用软件做网站、写App、发微博，但软件改变不了物理世界——你无法直接用软件制造汽车、建造工厂、开采矿山。物理世界需要钢铁、水泥、机器，依赖的是“原子”而不是“比特”。

但现在，这个边界正在模糊，a16z提出了“AI原生工业”概念。传统工厂是一座固定在某地的建筑，难以复制。但AI原生工厂是一个“产品”，可以像软件一样快速复制、部署。从模拟、自动化设计到AI驱动运营，整个流程都是数字化的。

更关键的是，这些工厂拥有“Ground Truth”，也就是真实发生、无法伪造的数据。比如，特斯拉的Gigafactory通过数千个传感器实时采集生产数据，发现某个电池模块的良品率在下午三点后下降5%，原因是车间温度升高影响了化学反应。这种细粒度的洞察，只有真实世界的数据才能提供。

a16z认为，拥有这些数据的企业，会比纯互联网公司获得更高的溢价。因为AI模型训练需要数据，而最有价值的数据不在互联网上，而在工厂车间、矿山、港口、电网这些物理世界里。谁掌握了这些数据，谁就掌握了AI时代的“石油”。

下一个独角兽可能不在硅谷，而在工厂车间。“软件工程师”和“电气工程师”的界限正在模糊，跨软件-硬件的技能需求会迅猛增长。如果你在传统制造业、能源行业、物流行业工作，你手里可能握着比互联网公司更值钱的资产——真实世界的数据。

我今年在线下也反复举过一个例子：如果你是一家做了十年牛仔裤的厂家，那么单是你在淘宝上的用户评价，从好评到差评，都能借助AI挖掘出很多创新点，而这些创新点，只有懂行业、懂产业的资深人士才能发现，哪怕从OpenAI挖来AI大神，可能也干不好这件事。

最后一个开脑洞的洞察是，在后真相时代，信任可以通过金融工具重建。

我们现在生活在一个信息爆炸的时代，人人都能发声，人人都能自称专家，但如何判断谁在说真话、谁真懂行、谁只是蹭热点？单纯的言语已失去了信用。特别是现在很多AI视频和图片能以假乱真，该如何应对？

a16z提出的解决方案是“权益媒体”（Equity Media），这个词听起来太陌生了，但是这个理念非常开脑洞。记者或分析师需要锁定代币为自己的报道背书，如果报道被证实为虚假的，这些代币将被没收。

比如一个记者报道某公司财务造假，需要他锁定价值10万美元的代币。如果报道属实，他不仅可以拿回代币，还能获得奖励；但如果报道失实，代币会被没收并分给受损方。这不是道德约束，而是经济约束。

类似逻辑也出现在预测市场。过去，分析师可随意预测，预测错了也没什么损失，最多就是名誉受损。但在预测市场里，你需要用真金白银下注。你说某个公司会涨，那你就买它的股票；你认为某事件会发生，那你就在预测市场下注。预测对了，你赚钱；预测错了，你赔钱。

这种机制创造了一种基于“可验证真相”的新型声誉体系。不是看你说了什么，而看你敢不敢为你说的话付出代价。当然，在我看来，这个想法想要真的落地，还有非常多的难题需要解决，但是这个脑洞确实非常有价值。

a16z还提出“纳米支付”（Nanopayments）的概念。现在的AI代理可直接从网站抓取信息回答用户问题，绕过了广告，破坏了开放网络的经济循环。所以一个解决方案是：AI每次使用有效信息时，自动向内容创作者支付小额费用。

比如你用ChatGPT问了一个问题，它引用某篇文章或某本书的观点，这篇文章或者书的作者就会自动收到0.001美元。别小看这个数字，如果你的文章被引用100万次，你就能获得1000美元。而且整个过程是自动发生的，不需要你做任何事。

“信任”不再是一个抽象的概念，而是一个可量化、可交易的资产。你的声誉也不再只是他人对你的评价，而是你愿意为自己的言论付出的代价。至于这些想法距离真正运行起来需要多久，这没有人能够预测。

但想想看，现在你走进任何一个乡村集市，每个冒着生活气的摊位上可能都挂着微信支付或支付宝付款码，我们早已对这习以为常。但是十几年前，我记得我去微信广州园区时，还对门口咖啡馆可用微信支付，印象格外深刻。

读完这份报告，我最大的感受是变化速度远超预期。上一年的预测，这一年就变成了现实。很多时候，一些影响深远的科技，就在我们不知不觉中，已经发展到非常强大了。

最后我想说，在你看这些2026年的预测的时候，不必过多地为这个想法靠不靠谱去纠结、争执，不如让自己沉下心做几个思想实验，比如：如果这个预测成真了，我可以在里面做什么？

趁着各种年度报告火热出炉的当下，给自己留一个深度思考的时间。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> https://a16z.com/newsletter/big-ideas-2026-part-1/
> https://a16z.com/newsletter/big-ideas-2026-part-2/
> https://a16z.com/newsletter/big-ideas-2026-part-3/

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