a16z：2026 年的 AI 应用生态，关键问题是这几个

2026 年，基模会不会吃掉所有应用场景？

AI 应用层的「厚度」，是 AI 业内许多大佬都在探讨的一个关键问题。

Andrej Karpathy 在年度总结里有个观点：

基座大模型，就像一个刚毕业的大学生。LLM 实验室负责把它培养成一个什么都懂一点的通才。 而 LLM 应用要做的，是把它招进来，然后进行「岗前培训」。用私有数据、传感器、执行器和反馈闭环，不断地组织、微调、打磨。 最终，把这个「通才」毕业生，变成一个特定领域的顶尖专家。

近期，a16z 专注消费级应用的投资人Anish Acharya 围绕「2026 年，AI 应用生态可能是什么样的？」，也进一步聊了聊他认为的几个关键问题。

Acharya 提到，「AI 业内已经把代码的成本打下来了，但这种低成本的红利，还没有真正渗透到整个行业、乃至全世界。未来的公司形态、会出现什么样的新软件，我们对这些的理解，可能连 10% 都还没到。」

应用和模型的分化，会越来越明显。未来的 AI 应用会是一个组合体，把顶尖模型的调度能力、针对特定领域的 UI，以及现在已经便宜到不行的海量功能，全部打包在一起。

同时，Acharya 提出了一个关键的问题：最核心的底层的基础工具问题还没解决。现在所有的工具，都是重在执行，不是「思考」。简单来说，除了 LLMs 外，基本都是「动手做」的，但不是用来帮助用户「动脑想」的。

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01核心矛盾：思考工具 vs 执行工具

Acharya 预测，2026 年最大的变化，就是工具的本质。

我们现在用得，全是执行工具：

• IDE 用来写代码；

• Figma 用来画设计；

• Excel 用来算模型。

但如果想找个工具帮我们探索、思考，你会发现，除 LLM 可以当个聊天伙伴，市面上几乎没有这种产品。

当 AI Agent 越来越强，核心难题就变了：从「我怎么把它做出来」变成了「我到底应该做什么」。

你可以想象一个未来的产品经理（PM）：给 AI 定个大方向，每天早上起来，直接审阅 AI 在夜里自己头脑风暴、动手开发、顺便还做了 A/B 测试的两三个新功能。

Acharya 认为，现在的模型在「决定下一步做什么」这事上还很菜。想出来的点子，要么平平无奇，要么是别人的翻版，没有那种顶尖产品该有的「灵气」。

所以，下一代编程、设计和生产力工具，核心战场将从「执行」转向「探索」。

Cursor 等编程工具是这个路线下跑得最快的。Acharya 提到了谷歌近期推出的产品 Antigravity，以「agent first」打法，把探索放在第一位，非常有意思。

Antigravity 是一个「agent first」的 IDE，不再是写代码，而是作为一个指挥官，直接给 Agent 下达高级指令，然后自主地规划、编码、甚至打开浏览器去测试和验证自己的工作。

02未来，每个团队都得是个软件团队

软件公司里有两种部门：

• 权力部门：工程、产品、营销。离软件最近，是发动机。

• 服务部门：法务、财务、HR。离软件很远，更依赖人力。

Acharya 认为，AI 编程 Agent 的出现，会对企业带来两大冲击：

第一，所有部门，都必须「软件优先」。

从市场、法务、采购到财务，每个团队、每项任务，都必须「软件优先」。这些部门的领导，以后得先想想有什么软件工具能用，而不是像过去一样，先靠流程和招人来解决问题。

很多公司会用上像 Harvey 这种行业专用产品，也有的会直接用 Codex 或 Claude Code 这种「bare metal」类型的编程智能体。未来，每个团队都得是个软件团队。

第二，公司的「野心」可以极大膨胀。尤其是软件公司，对「应该做什么产品」的想象力，可以被彻底打开。整个创意和项目定优先级的流程，都得推倒重来。未来，只要是能做的功能，就一定会被做出来。大多数公司，还没准备好。

Acharya 的判断是：改变企业文化的难度，一点不比改变组织架构的难度小。

03应用和底层模型的分化，

会越来越明显

大模型推理进入第二年。很多人担心，应用层会被模型层取代。

Acharya 预测，应用和模型的分化，会越来越明显。

未来的 AI 应用会是一个组合体，把顶尖模型的调度能力、针对特定领域的 UI，以及现在已经便宜到不行的海量功能，全部打包在一起。

这也是 a16z 之前提到的「Narrow Startups」。

未来，想做大众市场的消费级创业公司，会越来越少。未来的赢家，是那些把产品做得更深、更窄的「Narrow Startups」。 过去 15 年，消费软件就俩模式：要么免费看广告，要么一个月 20 美金。这就是天花板。所有人都觉得，用户不可能再多花钱了。 但现在，人们乐于为 Claude、Grok 4 Heavy 和 Gemini 这些产品每月支付 200+美元。 不是因为它们适合所有人，关键是能给特定用户带去 100 倍效率的提升。 免费版只是个流量入口，是漏斗，200 刀的付费版，才是真正的产品。

极致的专业化，现在可行了。这也是为什么，应用不仅能独立于模型存在，而且还会走出完全不同的路。

顶尖实验室和科技巨头，跟他们做的模型一样，能力是「锯齿状」（jagged）的。在他们自己的核心领域，确实很牛。但各家也有自己的「包袱」，比如 Google 对监管的承诺，OpenAI 同时想做消费、企业、模型、硬件四个市场的「老大」。

所以，「应用最后会被模型吃掉」，这个假设可能是错的。

哪怕是在编程这种模型发展的核心领域，看到的也是一个很火的创业生态，光 2025 一年，新创造的收入就超过了 10 亿美金。

应用层的创业公司，有几条路优势很大：

• 多模态模型一定要用好

大厂和实验室永远只推自家的模型。但在编程、创意这些领域，把各家最强的模型组合起来用，效果能直接拉满。

• 有独家数据

很多赛道，创业公司已经锁死了独家数据集，效果比大厂强 10 倍，比如 Open Evidence 和 Vlex。

• 有网络效应和能复利循环的产品

• 有功能极其丰富的生态系统

用生态位的复杂性碾压单点功能。大厂抄一个 Granola 的录音功能当然容易，但也许不会费劲地去把功能背后一整套生产力 App 生态全做出来。

同时，结合 Karpathy 提出的 thick AI apps 应该有的几点特点：

Karpathy 在年度总结中提到，Cursor 是一个全新应用层级的产品。Cursor 的火箭般增长，证明了在基础大模型之上，存在一个厚实且充满机遇的「应用层」。 Cursor 这样的 LLM 应用会针对特定垂直领域打包和编排 LLM 调用： 它们负责上下文工程（Context Engineering）； 它们在底层编排多次 LLM 调用，串联成越来越复杂的有向无环图，在性能和成本之间精细权衡； 它们为 Human in the Loop 提供针对特定应用的图形界面； 它们提供一个自主性滑块，让用户决定 AI 可以自己做多少决定；

结合这两点，一个成熟的 AI 应用长什么样，基本就很清晰了。

04人类，终于开始发现 AI 的「另一面」

在探讨命令行界面（CLI）是怎么把普通消费者挡在 AI 的强大能力之外这个问题上，Eugenia Kuyda 一直是最具洞察力的思考者。

Eugenia Kuyda：人人都知道聊天界面长什么样。但对普通人来说，聊天框的潜台词就只有两件事：聊天，最多再加个搜索。 模型真正的超能力，全都被藏在了普通人根本不会碰的「命令行」后面。

但现在，情况开始变了。Wabi（一款可以生成个人 app 的产品）是一个催化剂，它让普通人也能体验代码生成；ChatGPT 和 Grok 里的「图片」功能，对图像生成也起到了同样的作用；顺利的话，应用商店（Apps Directory）和 Skills 会让普通人也能玩转多模态内容生成（MCPs）和提示词插件。

Acharya 认为，让更多普通消费者自己动手用 AI 创造点东西，就能在一定程度上改变这个现状。2025 年，随手生成一个小应用的快乐，就跟 2023 年随手生成一首诗一样，但大多数人还不知道这件事。这也部分回应了 Nikita 提出的关于「谁在创造」的、一个颇为悲观的现实。

05给 CEO 们的几点建议

对于那些已经掌管着规模化企业、并思考如何引领公司度过 AI 转型期的 CEO 们，Acharya 给出了几点想法。

第一，去看标杆案例。看他们是怎么用一个 AI，把销售、客服、催收所有面向客户的岗位，整合成一个部门的。

第二，所有部门「软件优先」。让非技术部门也用上模型，是企业运营效率指数级提升的关键。

第三，更大胆地做产品，也要敢于定更高的价格。Tesla 的 FSD 已经能横穿美国了；Claude Code 已经能「自己写自己」了。 这意味着，对于绝大多数企业任务来说，短期意义上的 AGI 其实已经来了。

最后是，玩得开心点！没人会在好日子还在的时候告诉你，「你正身处黄金时代」。

这一轮产品周期，比近代任何一次都更去中心化、更软件驱动，对技术人来说，也有趣得多。

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