[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-ai-and-tech-trends-to-watch-in-2026-zh":3,"article-related-ai-and-tech-trends-to-watch-in-2026-zh":30,"series-industry-b17b5b59-66b9-422e-9e36-99599aa614b5":88},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":11,"views":27,"created_at":28,"published_at":29,"topic_cluster_id":11},"b17b5b59-66b9-422e-9e36-99599aa614b5","ai-and-tech-trends-to-watch-in-2026-zh","2026 科技趨勢：AI 進入實戰","\u003Cp>IBM 對 2026 的展望，有一句話很值得記住。2025 是 agent 被講到爛的一年，2026 則是 multi-agent system 要真的進到正式環境的一年。講白了，市場重點正在從炫技 demo，轉到企業能不能穩定部署、量測、治理。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這個轉向很現實。過去一年，很多團隊忙著比誰的模型分數高、推理花招多。到了 2026，企業更在意另一件事：系統能不能跨 app、跨資料來源、跨審批流程，把工作真的做完。\u003C\u002Fp>\u003Cp>IBM 這篇整理找來研究員、創業者、產品主管一起看 2026。讀完會發現一個共同方向。接下來一年，比的不是誰模型最大，而是誰能把 AI 做得更便宜、更協調，也更能放進真實商業流程。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>比起單一模型，整套 AI 系統更重要\u003C\u002Fh2>\u003Cp>IBM 這份觀察裡，最實用的一點是：模型越來越容易替換，所以價值正在往模型外圍移動。像是 orchestration、routing、tool use、memory、權限控制、介面設計，這些東西會決定系統有沒有辦法真的上線。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1774517182966-phe7.png\" alt=\"2026 科技趨勢：AI 進入實戰\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>Gabe Goodhart 的說法很直接。模型選擇正在變成 buyer’s market。這句話我覺得很準。2025 大家還在吵 benchmark，2026 買方會改問更硬的問題，例如每個任務花多少錢、延遲多少、失敗怎麼回滾、紀錄能不能稽核。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這也是為什麼 IBM 一直提 multi-agent。單一助手會寫信、會摘要，這沒什麼稀奇。真正進到正式環境的系統，要能拆步驟、叫工具、處理例外、留下決策紀錄，還要在對的時間點找人批准。這已經不是單純模型問題，比較像軟體架構問題。\u003C\u002Fp>\u003Cp>你可能會想問，這有差很多嗎？差很多。企業內部資料通常很亂，權限也很碎。Agent 一碰到這種環境，馬上從 demo 模式切到地獄模式。沒有好的 orchestration，系統很快就會失控。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>IBM 的 Kate Blair 認為，2026 會是 multi-agent system 進到正式環境的一年。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Gabe Goodhart 認為，模型本身不會再是主要差異點。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Chris Hay 預期會出現跨瀏覽器、編輯器、收件匣的「super agent」。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Ismael Faro 強調要有結構化執行流程，並加入人工批准節點。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>我自己的解讀是，市場會變得更挑。以前產品只要回答得像樣，就能拿到掌聲。接下來買方會看任務完成率、錯誤率、審批頻率、成本上限，還有資料治理做得夠不夠細。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這對開發團隊也是提醒。別再把 prompt 寫得順一點，就當成產品完成。真正的工作在後面。你得處理狀態管理、權限、記錄、例外流程，還有一堆很煩但不能不做的企業需求。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>IBM 看好正式環境 agent 會開始玩真的\u003C\u002Fh2>\u003Cp>IBM 這篇文章裡有很多預測，但最可信的反而不是最浮誇的那幾個。multi-agent system、agent dashboard、policy-driven runtime、特定領域的 parsing pipeline，這些聽起來就很像大公司真的會買的東西。因為它們在解決老問題，不是製造新名詞。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這些老問題其實大家都很熟。工具太多，非結構化資料太多，自動決策又看不清楚。只要你待過企業 IT 或內部平台團隊，就知道這種痛點有多煩。聊天機器人再會講，碰到 PDF、表格、掃描圖、郵件串，還是常常翻車。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Chris Hay 提到的「super agent」很有意思。重點不是一個萬能 agent 包辦全部工作。重點是使用者從單一入口開始，背後由不同專長的 agent 分工處理。這比較像真正能落地的設計，不像某些全能助手宣傳片那麼夢幻。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>\u003Cp>“We’re seeing the rise of what I call the ‘super agent.’”\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Chris Hay, Distinguished Engineer, IBM\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這句話抓到重點了。2026 真正有機會跑出來的產品，不會是最會聊天的那個。比較可能是把 agent 協調做得很無聊、很穩、很可觀測的那個。說真的，企業最愛這種無聊感，因為無聊代表可控。\u003C\u002Fp>\u003Cp>IBM 文章裡還提到 Brian Raymond 的看法，我覺得也很實際。文件處理正在離開「一個模型讀全部」的做法，改成先把檔案拆成表格、段落、圖片，再送去最適合的模型。這聽起來不帥，但通常比較省錢，也比較準。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這種拆解式設計，跟現代軟體演進很像。單體架構好上手，但一大就難維護。專門元件各做各的，反而更容易調校。AI 系統現在也開始走這條路。你很難期待一個模型同時把 OCR、表格理解、長文摘要、規則判斷全部做到最好。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>正式環境需要 dashboard，看 agent 做了什麼、花了多少 Token、在哪裡失敗。\u003C\u002Fli>\u003Cli>policy-driven runtime 會變重要，因為企業要限制資料流向與工具權限。\u003C\u002Fli>\u003Cli>文件處理會更模組化，不同內容交給不同模型。\u003C\u002Fli>\u003Cli>人工批准節點會保留下來，尤其在財務、法務、醫療流程。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>如果你是做 SaaS 或內部平台，我覺得現在就該調整產品想法。不要只賣一個會聊天的介面。要賣的是工作流控制層。誰能把 agent 放進既有流程，誰才有機會留在企業堆疊裡。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>硬體焦點從堆算力，轉向效率\u003C\u002Fh2>\u003Cp>IBM 對硬體的判斷也很接地氣。Kaoutar El Maghraoui 的核心觀點很簡單。算力不可能一直照原本速度往上堆，所以效率會變成下一個主戰場。這包含小模型、quantization、edge deployment、客製化加速器，還有針對硬體調整的軟體設計。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1774517201273-7bwa.png\" alt=\"2026 科技趨勢：AI 進入實戰\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>這一段很重要，因為它其實在講市場修正。前一陣子，很多 AI 問題的標準答案都是「上更大的模型，加更多 GPU」。如果你是做 frontier model，預算又夠深，這招當然有效。但如果你是企業，要控制 inference 成本、滿足延遲要求、還要符合資料落地規範，那就沒那麼瀟灑了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>2025 年算力供應緊張，大家都感受很深。GPU 不夠，交期拉長，雲端帳單爆掉。這種情況下，硬體故事自然會從「誰更大」轉成「誰更省」。而且這不是退步，反而是成熟。任何技術走到商業化，最後都會回到成本結構。\u003C\u002Fp>\u003Cp>IBM 文中點到 NVIDIA H200、B200、GB200 這類 scale-up 硬體。這當然還是市場主角。只是另一條線也在長。像 ASIC、chiplet design、analog inference、edge optimization，這些方向都在找更有效率的路。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>IBM 點名 NVIDIA H200、B200、GB200，代表高階算力還是很重要。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Kaoutar El Maghraoui 看好 ASIC、chiplet、analog inference、edge optimization。\u003C\u002Fli>\u003Cli>2025 的供應壓力，逼企業開始重視算力使用效率。\u003C\u002Fli>\u003Cli>高效率模型不會取代 frontier model，但會一起成長。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這對開發者的意思很直接。不是所有任務都需要最大模型。很多企業工作只需要夠好、夠便宜、夠穩定。像客服分類、文件抽取、內部知識檢索、流程判斷，常常用中小型模型就能搞定。\u003C\u002Fp>\u003Cp>而且，模型大小跟產品價值不一定成正比。你花 10 倍成本，把正確率從 92% 拉到 94%，客戶不一定願意買單。反過來說，如果你把延遲從 4 秒壓到 1 秒，把每千次任務成本砍 60%，那就很有感。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這也給小型供應商一個機會。市場如果開始重視 efficient inference、裝置端運行、特定 workload 的加速器，那競爭就不只剩「誰 GPU 最多」。我覺得這比單純比資本厚度健康得多。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>量子運算到了要交作業的時間\u003C\u002Fh2>\u003Cp>IBM 在量子運算這段，下了一個很明確的判斷。2026 會是量子電腦第一次在有用的問題上，超過純傳統方法。這句話很敢講。好處是大家終於有一個具體目標可以盯。壞處也很明顯，講了就要驗收。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Jamie Garcia 說，IBM 已經不只停在理論階段，而是把量子系統拿去跑真實 use case，雖然還沒到大規模正式環境。IBM 把這個節點連到藥物研發、材料科學、金融、物流，並且強調會跟 high-performance computing 和 AI infrastructure 一起運作。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我覺得這個 hybrid 觀點比較合理。量子運算不太可能直接取代傳統運算。比較像是混合堆疊的一部分。CPU、GPU、量子處理器各自處理自己擅長的段落。IBM 也提到跟 AMD 合作，把 CPU、GPU、FPGA 跟量子系統整合，去支援新型演算法。\u003C\u002Fp>\u003Cp>但老實說，這段還是要保留懷疑。量子運算這幾年聽過太多時間表。差別在於，IBM 這次給了 2026 這個時間點。只要到了年底，外界就能直接看結果。到底是有可驗證的優勢，還是又一次把門檻往後推，市場會記得很清楚。\u003C\u002Fp>\u003Cp>對產業來說，這種可驗證預測其實是好事。大家不用再聽一堆模糊敘事。你只要問三件事：問題是不是有用、優勢是不是量化、外部能不能重現。如果三個都答不出來，那就先別急著把量子寫進年度採購計畫。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>\u003Cp>“We have moved beyond theory and are already using quantum systems for real use cases.”\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Jamie Garcia, Director of Strategic Growth and Quantum Partnerships, IBM\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這句話的重點，不是量子已經成熟。重點是 IBM 願意把討論拉到實作層。對工程團隊來說，這比抽象願景有用多了。因為你終究要評估的是 workload、整合成本、驗證方式，不是聽起來多厲害。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>放回產業脈絡看，這些預測其實互相連動\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果把 AI、硬體、量子拆開看，容易覺得是三條不同新聞。其實它們是連在一起的。multi-agent system 要進正式環境，前提就是成本得壓下來、治理得補上來、硬體得撐得住。少一塊都很難成。\u003C\u002Fp>\u003Cp>企業採用 AI 的阻力，從來不只是模型能力。更多時候是法遵、資料權限、系統整合、維運成本。這也是為什麼 2026 的焦點會從「模型有多聰明」轉向「系統有多可靠」。講白了，老闆不會因為模型 IQ 很高就簽單，他會看帳單。\u003C\u002Fp>\u003Cp>另一個脈絡是軟體市場正在重新分層。底層是模型與硬體供應商，中間是 orchestration、資料管線、觀測與治理工具，上層才是各種 AI 應用。2025 大家都想直接衝上層做助手。到了 2026，中間層的價值會更清楚，因為沒有那一層，上面的產品很難活久。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這也解釋了為什麼很多公司開始重視 evaluation、trace、guardrail、policy engine。這些東西以前聽起來很像配角。現在反而變主角。因為企業要的不是一次驚豔，而是每天 1 萬次任務裡，9,900 次都能穩定交付。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你在台灣做企業軟體，這波變化其實很有機會。台灣很多產業都有複雜流程，像製造、供應鏈、金融、醫療。這些場景不一定需要最強 LLM，但很需要能接 ERP、MES、CRM、文件系統的 agent 平台。把流程打通，比做一個很會聊天的視窗更值錢。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>2026 真正該盯的指標\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果你想替 2026 的 AI 新聞設一個過濾器，我建議很簡單。先問它是在講模型，還是在講能在真實限制下完成工作的系統。IBM 這份展望，押的明顯是後者。正式環境 agent、協調層、效率型硬體、混合運算，全部都指向同一件事。\u003C\u002Fp>\u003Cp>對開發者來說，現在最實際的做法是把 agent 當成嚴肅軟體來量測。你要追 task completion rate、cost per workflow、approval frequency、rollback path、failure mode、資料治理紀錄。產品如果講不清自己做了什麼、花了多少、什麼時候需要人工介入，就很難進企業。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我自己的預測是，到 2026 年底，企業裡最有價值的 AI 產品，會越來越不像聊天視窗。它們比較像工作層的管理系統，藏在流程裡面，幫你分派任務、調工具、記錄決策、控制成本。使用者甚至不一定天天看到「AI」這個字。\u003C\u002Fp>\u003Cp>你現在可以先做兩件事。第一，盤點你的產品裡，哪些流程真的值得交給 agent。第二，補上觀測與治理能力，至少把每一步的輸入、輸出、成本、權限記下來。這些工作很不帥，但到 2026，可能比你再換一次模型更有用。\u003C\u002Fp>\u003Cp>最後留一個很實際的問題。當模型越來越像可替換零件，你的產品價值到底放在哪裡？如果答案還只是「我們接了最新 LLM API」，那真的要快點重想。因為接下來市場買的，不是模型名單，而是能穩定交付結果的系統。\u003C\u002Fp>","IBM 對 2026 的觀察很直接：多代理系統會開始進入正式環境，AI 硬體焦點從堆算力轉向效率，量子運算也要面對一次可驗證的實際考驗。重點不再是最大模型，而是能不能在企業裡穩定、便宜、可治理地跑起來。","www.ibm.com","https:\u002F\u002Fwww.ibm.com\u002Fthink\u002Fnews\u002Fai-tech-trends-predictions-2026",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1774517182966-phe7.png","industry","zh","13d70fed-961d-4143-9430-af5b86230942",[17,18,19,20,21,22,23,24,25,26],"IBM","2026 科技趨勢","人工智慧","multi-agent systems","agent","LLM","AI 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