``` 下面的每个预测生成一个 linear 风格的图片，然后直接帮我发布到小红书 作者给的2026年的11个预测 每年我都会做一份预测清单，顺便给去年的预测打个分。2025年表现不错，拿了7.85分（满分10分）。 2026年预计会发生什么： 1. 企业为AI Agent付的钱，第一次超过雇人的成本 消费端其实已经这样了。 Waymo的打车费用平均比Uber贵31%，但需求还在涨。 为什么？乘客更看重自动驾驶的安全性和可靠性。 对企业来说也一样。 当你把招聘、入职培训、日常管理这些隐性成本都算进去，AI代理反而更划算。 尤其是那些重复性的工作，企业会愿意为AI多付钱。 2. 2026成为史上最大的流动性释放年 SpaceX、OpenAI、Anthropic、Stripe、Databricks会扎堆IPO。其中SpaceX和OpenAI能挤进史上最大规模IPO的前十名。 憋了4年多的需求终于要爆发了。 更有意思的是，那些老牌公司会疯狂收购，金额超过250亿美元。 他们害怕被AI颠覆，与其自己慢慢研发，不如直接买。 3. 向量数据库重新成为AI基础设施的核心 多模态模型和世界模型需要全新的数据架构。 向量数据库会迎来爆发式增长，它们成了连接大模型和企业数据的关键组织。 4. AI模型能独立完成超过8小时的工作流程 根据METR的数据，AI完成任务的时长每7个月翻一倍。 现在的前沿模型能可靠完成大约1小时的任务。 按这个趋势推算，到2026年底，AI Agent能自主执行8小时以上的工作流程。 这会彻底改变公司的人员配置方式。 5. AI预算第一次被严格审查 采购委员会和董事会开始质疑AI投入。 小型语言模型和开源方案会更受欢迎。 研究实验室发现，把模型针对特定任务做优化，能用十分之一的成本达到最先进的效果。 开发者当然喜欢这种10倍成本削减。 6. 谷歌靠全面布局拉开和竞争对手的距离 没有其他公司能在这么多领域同时取得突破：前沿模型、设备端推理、视频生成、开源权重、搜索集成。 谷歌设定节奏，逼得OpenAI、Anthropic和xAI只能选择专精某个方向。 每个实验室在所有前沿领域竞争的时代结束了。 7. Agent可观测性成为推理栈最激烈的竞争层 工程可观测性、安全可观测性、数据可观测性会融合成一个学科。 Agent 需要统一的视角来监控代码执行、威胁检测和数据血缘。 这是我在2025年预测的融合的开始：三个可观测性领域终于要合并了。 8. 到12月，30%的国际支付通过稳定币完成 跨境结算的效率提升太明显了，没法忽视。 随着主要市场的监管越来越清晰，稳定币会从加密货币的边缘走向全球贸易金融的核心，在B2B交易中取代传统的SWIFT系统。 9. Agent的数据访问模式会让现有数据库崩溃 代理对数据库和数据湖的查询量，至少比人类多一个数量级。 这种并发和吞吐量的激增，会迫使事务型和分析型数据库都要重新设计架构，才能应对AI自主系统的持续需求。 10. 数据中心建设达到美国GDP的3.5% 这个投资规模能和历史上的铁路扩张相提并论。 唯一可能拖慢建设的因素是信贷市场的风险感知，尤其是私人信贷市场。 这个资产类别的大规模增长突然显现出违约率上升的压力，可能成为最资本密集型基础设施项目的瓶颈。 11. 网络设计转向Agent优先 大部分开发者文档和很多网站会变成代理优先，而不是人类优先。 （GEO机会的意思？） 为什么？因为现在很多购买决策都是先通过代理研究来做的。 正门要为机器人设计，侧门才是给人用的。 这些预测里，你觉得哪个最可能实现？哪个最疯狂？ ```