MIT发布十大技术，却漏掉了最大金矿！AI的下半场在这

抓住风口

本期要点：MIT技术评论的十大技术中，有什么看点，又有什么盲点？

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

前段时间，《麻省理工技术评论》（MIT Technology Review，后简称《MIT技术评论》）发布了2026年“十大突破性技术”榜单，包括了超大规模AI数据中心、钠离子电池、基因编辑婴儿、AI的机制可解释性、下一代核能、胚胎评分、AI陪伴、基因复活、商业空间站、生成式编程。这份清单为人们观察产业拐点提供了一个有价值的视角。

需要说明的是，《MIT技术评论》的榜单不是简单的预言，它确实体现了相关技术的产业化进程。

如今，单个超大规模AI数据中心的功耗可达1 GW，约相当于美国一个180万人口城市的日均总用电量，但通过专用架构优化，训练成本已下降25%左右。

生成式编程工具如GitHub Copilot、Cursor等等，实际提效达到25%-40%，微软、亚马逊等公司也因此开启大规模裁员。

随着SpaceX的上市，商业空间站的建设确实也有望启动，因为SpaceX低成本发射能力让这类设施的部署成为可能。

AI陪伴应用的市场规模已超30亿美元，我们也曾报道过，相关的AI陪伴智能玩具已经在线上平台卖爆。

还有一些鲜为人知的情况，如2025年基因编辑婴儿的首例成功案例已通过FDA审批并开始给药；中国的小型模块化反应堆项目"玲龙一号"已于2021年开始建设，预计2026年就并网发电。

《MIT技术评论》的客观性来自其严格的筛选机制。编辑团队会全年跟踪数千个科技项目，经数百位全球顶尖科学家与行业专家对技术的科学原理与量产可行性进行反复论证后，再进行确定。整个过程，还有数十万读者的参与。

这套流程决定了榜单不是单纯预测，而是对技术从实验室原型迈向大规模产业化进度的系统性评估。

过去几年，它的判断也经得起验证。2023年初，他们就看到了ChatGPT的爆发，2025年初他们又提出了Robotaxi的趋势，押中了特斯拉和Waymo的扩张。

不过，我们也想指出，正是媒体和专家的背景让这个榜单在操作层面具有局限性，并且漏了一个重要趋势——行为智能时代的到来。

成熟度

首先，《MIT技术评论》榜单的厉害之处，不在于新，而在于对技术成熟度的把握。

这个榜单所选入的技术，通常已跨越了最危险的“死亡之谷”，也就是从科学原理验证到原型展示的阶段，正处于向大规模产业化渗透的临界点，并具备在3至10年内重塑经济结构的能力。与其说它在预测未来，不如说它在扫描那些已经发生、且即将引发连锁反应的产业裂变。

比如，2026年AI并没有入榜，是因为它已深度嵌入各个技术方向。从超大规模数据中心到生成式编程，从AI陪伴到机制可解释性，AI的发展已与能源结构、算力和各类应用的发展息息相关。

回顾过去十余年，《MIT技术评论》的长期预测准确率也相当可观，令大家不得不重视。

2013年，它精准识别了“深度学习”的崛起，尽管当时这还只是学术界的小众话题，而到了2026年的今天，深度学习已演变为全球性的AI浪潮。杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）分别获得了诺贝尔物理学奖和化学奖。

2021年，它在疫苗大规模普及前夕锚定了“mRNA疫苗”，随后该技术开辟了价值数百亿美元的癌症疗法新赛道——肿瘤疫苗，相关研究人员也因此获得了2023年的诺贝尔生理学或医学奖。

这些都是由于《MIT技术评论》始终在拆解“能否产业化”而不是“先进程度”，从而为大家制定了一份产业发展地图。产业化真正的拐点不在于模型堆叠了多少亿参数，而在于这项技术何时能以可接受的成本，解决一个长期存在的社会刚需。

盲点

当然，任何评估系统都多少会存在盲点，《MIT技术评论》的盲点主要源于学术视角与产业现实的断层。

要注意的是，《MIT技术评论》的榜单只是指了方向，展示的是结果，而不是过程。

以钠离子电池为例，从科学家的视角来看，确实原理是通了，正极不用锂了，负极也不需要昂贵的铜箔了，低温下也不趴窝，生产工艺也不复杂。

但工程师的视角是产线如何匹配，良率上不上得去；企业家的视角是这个电池能量密度不高，能卖给谁；产业的视角是，过去五年来，锂的价格已经大幅下降，真的需要钠离子电池这个“Plan B”吗？

当我们作为旁观者时，自然容易把AlphaFold或mRNA的胜利归结为科学的必然。但如果你是从业者，就会看到这些成功的背后还有成千上万在商业化道路上折戟沉沙的项目。

所以，对于产业实践者而言，方向的正确只是入场券，当一个学术公认的突破性方向出现时，涌入的资本与玩家往往高估了技术的普适性，却低估了执行层面的摩擦。

漏了一个关键技术

还有，更关键的是，很多重要的产业变革，有时候恰恰发生在媒体、专家以及大众的视野之外。

这一次，《MIT技术评论》就漏掉了AI领域的一个重要趋势，行为智能（Behavior Intelligence）将全面到来。

如果说过去三年AI革命的主题是“内容智能”，而2026年开启的则是AI从“帮人思考”到“替人做事”的范式转移，我们称为行为智能。

榜单上的“AI 陪伴”，似乎有点像行为智能，但它是在为用户提供语言上的情绪价值，本质上仍将AI视为一种内容输出的工具。然而我们提到，很快大行为模型（Large Behavior Models, LBM）即将出现，这种技术不再仅仅预测下一个单词，而是预测并执行下一个“动作”。

与此同时，草根层面的创新其实早已在应用层面野蛮生长。只不过，每个案例都不突出，看上去又像一盘散沙，也就难以获得媒体和专家的关注。

可是，如今，AI Agent已经进入实际操作层面，OpenClaw已在很多工程师的电脑中跑着测试，大量应用将会很快涌现。

它们将不再只是写一个购物清单，而是直接根据用户的预算和偏好，在不同电商间进行比价和筛选，并完成下单、物流追踪甚至退换货的全流程。

而这个转变的根本意义在于，AI将具备商业价值，并引爆市场。

只提供建议的AI，大家难以判断其价值，也就不愿意付费。因为，一个建议，既有可能让一个人省下数万元，而对另一个人也可能只是一句无关痛痒的废话。

但如果AI为大家提供服务、交付结果，情况就不一样了。就像AI真帮你省了数万元钱，那你自然愿意从中抽5%作为服务费。

所以，回顾《MIT技术评论》的榜单，我们既要看到它指引宏观方向的价值，也要警惕美式的精英筛选机制所带来的盲区，避免盲目乐观和错失重大机遇。

最后，也想问问，如果现在有一个能够完全替你做事的AI，你最希望让它干什么？而你又愿意为此付多少钱？欢迎在评论区分享你的看法。

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王煜全要闻评论，我们明天见。

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