DoNews1月6日消息，2026年，科技行業(yè)在人工智能加速普及、地緣政治局勢復(fù)雜性提升、成果交付壓力漸增的背景下，邁入發(fā)展新階段。當(dāng)下，科技公司的核心任務(wù)是證明人工智能的投資回報（ROI），重構(gòu)商業(yè)模式，并全力推進(jìn)技術(shù)的大規(guī)模落地。
高管們不再糾結(jié)人工智能是否會改變業(yè)務(wù)，而是聚焦如何通過安全可靠的方式落地原生人工智能戰(zhàn)略，以及如何借助代理式人工智能解決方案挖掘商業(yè)價值。
當(dāng)前的商業(yè)環(huán)境正呈現(xiàn)出非線性、高速化、波動大、強關(guān)聯(lián)的特征，這進(jìn)一步加劇了企業(yè)的緊迫感。企業(yè)要想獲得競爭優(yōu)勢，就必須擁抱“超流動性（Superfluidity）”理念，即讓系統(tǒng)自主處理日常事務(wù)，人類管理者則專注于戰(zhàn)略規(guī)劃。
依托自主人工智能（Autonomous AI）、Web3、智能合約（Smart Contracts）等技術(shù)進(jìn)一步減少業(yè)務(wù)堵點，構(gòu)建起實時、靈活、自適應(yīng)的治理模式。
在這樣的背景下，安永總結(jié)并提出了2026年度的十大發(fā)展機遇，希望能夠幫助科技行業(yè)企業(yè)進(jìn)一步明確發(fā)展方向，在快速發(fā)展的市場中實現(xiàn)增長、抵御風(fēng)險并持續(xù)贏得客戶的信任。
機遇1 把握人工智能高速發(fā)展期，通過生態(tài)并購與合資快速擴張
2026年，“速度”將是決定企業(yè)成敗的關(guān)鍵。人工智能創(chuàng)新的迅猛勢頭，使其成為企業(yè)擴張規(guī)模、搶占競爭先機的核心抓手。那些行動迅速，且不忽視互操作性（Interoperability）和治理規(guī)范的企業(yè)，最有可能在“贏家通吃”的市場格局中脫穎而出。
在數(shù)據(jù)驅(qū)動的經(jīng)濟背景下，科技公司紛紛組建結(jié)構(gòu)化聯(lián)盟和以成果為導(dǎo)向的合作關(guān)系，以此開拓新市場、擴大分銷范圍，并規(guī)范數(shù)據(jù)使用的相關(guān)權(quán)利。例如，安永與頭部科技公司聯(lián)手，在安永人工智能平臺（EY.ai）推出風(fēng)險管理解決方案。
這一合作案例表明，通過整合行業(yè)經(jīng)驗與先進(jìn)人工智能技術(shù)架構(gòu)，企業(yè)能加速創(chuàng)新進(jìn)程，打造獨特的競爭優(yōu)勢。這類合作不僅能推動業(yè)務(wù)增長，還能幫助企業(yè)突破此前因監(jiān)管限制或資金門檻而無法進(jìn)入的行業(yè)。
安永近期針對科技行業(yè)首席執(zhí)行官（CEO）的調(diào)查顯示，83%的受訪者計劃在未來幾個月重點推進(jìn)合資與聯(lián)盟合作，這一比例較2025年1月增長了近30%，足見企業(yè)搶占機遇的迫切性。
與此同時，市場環(huán)境也催生了有針對性的并購活動——大型企業(yè)尤其青睞那些擁有先進(jìn)人工智能整合技術(shù)或獨特數(shù)據(jù)資源的初創(chuàng)公司。有遠(yuǎn)見的領(lǐng)導(dǎo)者會采取全方位布局策略，積極尋求合作與收購機會，優(yōu)化資產(chǎn)組合，在轉(zhuǎn)瞬即逝的市場機遇中搶占先機。
要在這一領(lǐng)域取得成功，僅靠偶然的交易遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。企業(yè)從一開始就必須重視互操作性和透明的成果共享機制。通過在生態(tài)合作中嵌入治理規(guī)則、協(xié)調(diào)各方激勵政策，科技公司能構(gòu)建更具韌性的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，形成差異化的價值。這將幫助企業(yè)在監(jiān)管政策和技術(shù)需求不斷變化的情況下，快速調(diào)整適應(yīng)，保持競爭優(yōu)勢。
機遇2 聚焦代理式互操作性與物理人工智能，打造創(chuàng)新產(chǎn)品
如今，在產(chǎn)品中嵌入人工智能已不再是企業(yè)的“加分項”，下一個創(chuàng)新突破口是跨平臺、跨云的代理式互操作性，即讓產(chǎn)品能在不同生態(tài)系統(tǒng)中無縫運行，同時開發(fā)新的自動化和統(tǒng)籌管理功能。這一轉(zhuǎn)變讓互操作性成為核心設(shè)計原則，因為企業(yè)需要在多云環(huán)境和復(fù)雜架構(gòu)中保持靈活適配能力。
物理人工智能與機器人技術(shù)正迅速崛起為創(chuàng)新熱點，不斷向邊緣場景拓展，為企業(yè)打造差異化產(chǎn)品創(chuàng)造了條件。當(dāng)自主系統(tǒng)、工業(yè)自動化技術(shù)與可互操作的代理框架相結(jié)合，就能實現(xiàn)跨云、跨商業(yè)平臺的協(xié)同運行。提前布局這些技術(shù)的企業(yè)將獲得明顯競爭優(yōu)勢，因為軟件智能與物理執(zhí)行的深度融合，將成為未來企業(yè)的核心差異化標(biāo)志。
多云人工智能技術(shù)（Multi-Cloud AI）正打破獨家合作模式，催生了對統(tǒng)籌管理和圖形處理器（GPU）容量中介服務(wù)的需求。這一趨勢對那些面向跨云、跨平臺代理式互操作性進(jìn)行設(shè)計的企業(yè)更為有利。成立專門聚焦先進(jìn)人工智能和物理人工智能的產(chǎn)品團隊，能確保創(chuàng)新覆蓋數(shù)字與物理兩大領(lǐng)域，加快產(chǎn)品構(gòu)思與落地速度。
機遇3 助力職能部門負(fù)責(zé)人落地安全可靠的人工智能，尤其是在部署成熟和規(guī)模擴大的情況下
隨著人工智能可觀測性的提升，安全可靠已成為人工智能應(yīng)用的基本要求，這不僅關(guān)乎道德合規(guī)，更直接影響企業(yè)的收入和聲譽。如今，人工智能已滲透到企業(yè)各個職能部門，從早期的概念驗證逐步走向全企業(yè)規(guī)模化應(yīng)用，因此治理體系必須具備靈活性和前瞻性。
企業(yè)正逐步開始推行分布式問責(zé)制（Distributed Accountability），讓最熟悉工作流程和風(fēng)險點的職能部門負(fù)責(zé)人牽頭，制定人工智能應(yīng)用的約束規(guī)則、明確風(fēng)險承受范圍，并將可靠性標(biāo)準(zhǔn)融入日常運營。如果缺乏完善的治理機制，企業(yè)可能會出現(xiàn)實踐混亂的情況，進(jìn)而引發(fā)連鎖故障，導(dǎo)致決策偏離業(yè)務(wù)目標(biāo)。
安永近期調(diào)查顯示，僅有不到三分之一的科技行業(yè)高管對自身的道德與負(fù)責(zé)任人工智能戰(zhàn)略充滿信心，因此，落實這一治理機制的時間尤為緊迫。
要實現(xiàn)大規(guī)模安全可靠的人工智能應(yīng)用，就需要將治理機制融入產(chǎn)品和運營的全生命周期。值得注意的是，數(shù)據(jù)就緒度是目前最薄弱的環(huán)節(jié)，企業(yè)需要建立完善的數(shù)據(jù)血緣管理、質(zhì)量監(jiān)測和治理體系，方能避免人工智能規(guī)?；^程中出現(xiàn)系統(tǒng)性故障。
隨著各項標(biāo)準(zhǔn)、機制落地（包括數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)血緣管理標(biāo)準(zhǔn)、政策即代碼標(biāo)準(zhǔn)、偏見與漂移監(jiān)測機制、事件處理流程、數(shù)據(jù)回滾機制等），相關(guān)工具也需及時更新迭代。找到“快速實驗”與“風(fēng)險控制”的平衡點，既能鼓勵創(chuàng)新嘗試，又不犧牲系統(tǒng)韌性、可靠性和信任度。而成功做到這一點的企業(yè)，不僅能有效降低監(jiān)管風(fēng)險和聲譽風(fēng)險，也能避免因運營故障影響業(yè)務(wù)增長和客戶體驗。
機遇4 重新思考商業(yè)戰(zhàn)略以適配代理式人工智能時代
原生人工智能公司正在改寫軟件定價、打包和銷售的規(guī)則。代理式中介購買模式（Agentic-Mediated Buying）的興起改變了客戶參與方式，傳統(tǒng)的訂閱制和按使用量付費模式，正逐漸被安全的應(yīng)用程序接口（API）、即時試用和基于成果的定價模式所取代?？蛻羧缃窀粗亓鲿车氖褂皿w驗和透明的價值回報，而非僅僅是產(chǎn)品的訪問權(quán)或使用權(quán)。
在此背景下，商業(yè)模式創(chuàng)新正加速推進(jìn)。安永調(diào)查顯示，89%的受訪科技行業(yè)首席執(zhí)行官表示，他們正在探索基于成果定價等創(chuàng)新定價模式。但僅停留在探索階段還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，2026年，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者必須將試點項目推向大規(guī)模落地，即讓定價直接與交付成果和可衡量價值掛鉤。
借助人工智能能簡化相關(guān)服務(wù)流程的優(yōu)勢，基于成果的定價正成為滿足客戶需求、應(yīng)對宏觀經(jīng)濟壓力的最佳選擇。這種定價模式旨在為客戶打造“無遺憾”的購買體驗。
同時，人工智能工具正廣泛應(yīng)用于銷售、服務(wù)、支持、融資等各個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，為企業(yè)推出整合式產(chǎn)品和新價值主張創(chuàng)造了條件。通過嵌入生成式人工智能（GenAI）和代理式應(yīng)用程序，企業(yè)能實現(xiàn)這些業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的自動化升級，推出集產(chǎn)品、服務(wù)、融資于一體的捆綁式解決方案，提供更加流暢的客戶體驗。
這一變革催生了“軟件即服務(wù)”（Service as Software）新模式，傳統(tǒng)的人工互動場景如今可通過智能自動化平臺實現(xiàn)。
要實現(xiàn)這一目標(biāo)，企業(yè)需要圍繞代理驅(qū)動型商業(yè)進(jìn)行設(shè)計，例如，通過安全的API開放產(chǎn)品和定價信息，讓商業(yè)模型與成果指標(biāo)對齊?；ゲ僮餍砸仓陵P(guān)重要，因為企業(yè)需要跨平臺、跨云實現(xiàn)無縫的端到端工作流構(gòu)建，這既需要解決技術(shù)難題，也需要應(yīng)對商業(yè)層面的挑戰(zhàn)。
機遇5 靈活選擇人工智能模型，優(yōu)化應(yīng)用效果
開源與閉源人工智能模型的豐富選擇，讓科技公司面臨新的戰(zhàn)略決策。企業(yè)需要在開源模型的“透明度、可定制、低成本”與閉源模型的“高性能、強支持、高安全性”之間做權(quán)衡，而能否做好這種權(quán)衡，將直接影響企業(yè)的競爭優(yōu)勢。
目前，開源模型生態(tài)系統(tǒng)正快速成熟，不僅入門門檻低、迭代速度快，還能深度融入企業(yè)自身的工作流程，且成本通常遠(yuǎn)低于閉源模型。而閉源模型則在性能和可靠性方面保持領(lǐng)先，但可能存在成本高、易受供應(yīng)商限制、本地化和合規(guī)適配靈活性不足等問題。
這一趨勢不僅是技術(shù)層面的選擇，更涉及全球商業(yè)布局和政策適配。在某些無法獲取專有模型或基礎(chǔ)設(shè)施的地區(qū)，開源方案能推動人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用和創(chuàng)新。對企業(yè)而言，關(guān)鍵在于制定靈活的戰(zhàn)略，平衡價格與性能，避免依賴單一供應(yīng)商，并適配不斷變化的監(jiān)管政策和主權(quán)要求。
那些能靈活協(xié)調(diào)開源與閉源模型（根據(jù)業(yè)務(wù)需求、地區(qū)特點和合規(guī)要求優(yōu)化配置）的企業(yè)，往往能更好地捕捉價值、管控風(fēng)險，并適應(yīng)人工智能技術(shù)棧的持續(xù)分化。
機遇6 設(shè)計“默認(rèn)主權(quán)”制度，構(gòu)建無邊界人才體系
監(jiān)管政策的區(qū)域差異和地緣政治的不確定性，正在重塑企業(yè)的運營模式。隨著各國政府加強數(shù)據(jù)駐留（Data Residency）和合規(guī)要求，人工智能的主權(quán)化和本地化處理已成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
盡管歐盟《數(shù)字市場法（DMA）》《數(shù)字服務(wù)法（DSA）》和《人工智能法案（AI Act）》等法規(guī)影響著企業(yè)的全球布局，但主權(quán)化已遠(yuǎn)超單純的合規(guī)范疇。
主權(quán)化涵蓋了人才分布地點、計算資源部署地點，以及基礎(chǔ)模型如何體現(xiàn)國家價值觀、道德規(guī)范和文化傳統(tǒng)等多方面。各國正加強對人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的掌控，確保技術(shù)發(fā)展貼合本土需求。
對科技行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者而言，主權(quán)化既是技術(shù)挑戰(zhàn)，也是組織管理挑戰(zhàn)。企業(yè)的技術(shù)架構(gòu)從設(shè)計之初就需融入?yún)^(qū)域監(jiān)管控制機制，在不同地區(qū)實現(xiàn)性能與合規(guī)的平衡。這些決策會影響成本、響應(yīng)速度和可擴展性，同時倒逼企業(yè)升級人才戰(zhàn)略，構(gòu)建無邊界團隊和區(qū)域技能中心。
然而，企業(yè)在這方面的信心不足。僅有47%的全球科技行業(yè)高管認(rèn)為，其人工智能戰(zhàn)略能有效賦能全組織人才，這說明勞動力模式的發(fā)展未能跟上技術(shù)和地緣政治的變化速度。
簽證限制和本地政策要求給人才流動帶來阻礙，而創(chuàng)新又需要全球協(xié)作，這對企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施和人才靈活性提出了雙重考驗。
要在這一環(huán)境中立足，企業(yè)需將“默認(rèn)主權(quán)（Sovereignty-by-Default）”理念制度化，即在工作流程和基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃中嵌入?yún)^(qū)域管控機制，同時打造無邊界人才模式，利用分布式工程團隊和主動風(fēng)險管理策略。
那些能將不同地區(qū)的視角和監(jiān)管要求融入戰(zhàn)略的企業(yè)，能在不影響發(fā)展速度的前提下實現(xiàn)合規(guī)，在碎片化的全球市場中實現(xiàn)規(guī)?；瘮U張。
機遇7 派駐技術(shù)專家，破解人工智能平臺復(fù)雜性難題
隨著人工智能平臺和生態(tài)系統(tǒng)日益復(fù)雜、專業(yè)化，企業(yè)面臨一個關(guān)鍵問題：派駐前沿部署工程師（FDEs）或其他嵌入式技術(shù)專家，是否會成為成功的關(guān)鍵？這一問題的答案將產(chǎn)生廣泛影響。
將技術(shù)人才直接嵌入業(yè)務(wù)部門或項目團隊，能加快技術(shù)落地速度、提升服務(wù)質(zhì)量，并在平臺升級迭代過程中確保業(yè)務(wù)連續(xù)性。但這也帶來了新的挑戰(zhàn)，比如人才招聘與留存、資金投入、規(guī)模擴張，以及如何通過明確的關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPIs）衡量工作成效。
安永調(diào)查顯示，27%的科技行業(yè)高管認(rèn)為，缺乏人工智能技能是企業(yè)擴大技術(shù)應(yīng)用的最大障礙，這一比例超過了其他任何技術(shù)或運營問題。
企業(yè)需要權(quán)衡利弊：一方面是快速解決問題、深度整合技術(shù)帶來的好處，另一方面是維持大型嵌入式專家團隊的成本和運營壓力。關(guān)鍵機遇在于優(yōu)化這些技術(shù)角色的定位，讓技術(shù)專家能融入企業(yè)整體的學(xué)習(xí)體系、治理框架和績效評估機制，實現(xiàn)價值最大化。
機遇8 順應(yīng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與人工智能時代，升級稅務(wù)戰(zhàn)略
數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施（包括計算資源、數(shù)據(jù)中心等）的大規(guī)模投資，以及專有人工智能模型和工具的快速迭代，讓稅務(wù)戰(zhàn)略成為科技公司的核心競爭力之一。隨著人工智能企業(yè)走向全球，在多個國家和地區(qū)拓展業(yè)務(wù)、招聘人才，稅務(wù)規(guī)劃的復(fù)雜性和重要性也達(dá)到了新高度。
稅務(wù)已不再是單純的合規(guī)工作，而是能幫助企業(yè)釋放資金、加速部署、在快速變化的市場中保護(hù)利潤率的戰(zhàn)略工具。
對科技公司而言，在決定業(yè)務(wù)布局地點、知識產(chǎn)權(quán)（IP）所有權(quán)結(jié)構(gòu)、全球成本與利潤分配方案時，必須提前考慮稅務(wù)因素，而非事后補救。合理的稅務(wù)策略會影響數(shù)據(jù)中心選址、云業(yè)務(wù)擴張、數(shù)字知識產(chǎn)權(quán)變現(xiàn)、全球人工智能團隊架構(gòu)等多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
如今，稅務(wù)正逐漸成為一種獨立的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。領(lǐng)先企業(yè)正將稅務(wù)分析融入核心數(shù)據(jù)平臺，利用實時數(shù)據(jù)支持業(yè)務(wù)決策、管理風(fēng)險，并提高與利益相關(guān)者和監(jiān)管機構(gòu)的溝通透明度。這一轉(zhuǎn)變讓企業(yè)能主動管理稅收優(yōu)惠、抵免和合規(guī)義務(wù)，將稅務(wù)部門從成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)閮r值創(chuàng)造和風(fēng)險防控的重要部門。
2026年，企業(yè)的機遇在于將稅務(wù)戰(zhàn)略融入數(shù)字轉(zhuǎn)型的核心，讓業(yè)務(wù)增長過程中始終保持靈活性和合規(guī)性，同時清晰把握全球市場的風(fēng)險與機遇。
機遇9 建立人工智能財務(wù)運營（AI FinOps）體系，讓財務(wù)部門成為投資回報引擎
人工智能已在編碼和客戶服務(wù)領(lǐng)域展現(xiàn)出變革企業(yè)的能力，下一個重點應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⑹秦攧?wù)部門。財務(wù)部門處于企業(yè)核心流程、風(fēng)險控制的中心位置，是人工智能創(chuàng)造實際價值的理想試點，也是驗證人工智能投資回報的關(guān)鍵場景。
目前，企業(yè)正大力投入財務(wù)領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用，但尚未獲得相應(yīng)回報。安永調(diào)查顯示，51%的全球科技公司將財務(wù)部門列為人工智能預(yù)算的三大優(yōu)先事項之一（僅次于信息技術(shù)（IT）/數(shù)字部門和核心業(yè)務(wù)職能），但僅有27%的公司認(rèn)為財務(wù)部門是人工智能投資回報的三大驅(qū)動因素之一。
這一差距說明，資源充足的試點項目和探索性應(yīng)用，尚未轉(zhuǎn)化為企業(yè)級的規(guī)?；瘍r值。2026年，企業(yè)必須改變這一現(xiàn)狀，財務(wù)部門領(lǐng)導(dǎo)者需要從試點探索轉(zhuǎn)向落地應(yīng)用，即將人工智能融入財務(wù)預(yù)測分析、加快結(jié)賬流程、自動化合規(guī)等工作，并利用預(yù)測數(shù)據(jù)推動更科學(xué)的決策。
建立人工智能財務(wù)運營體系，意味著將人工智能作為財務(wù)工作的核心，以實現(xiàn)現(xiàn)金流實時監(jiān)控、動態(tài)場景建模、合規(guī)自動檢查、資源智能分配。若能有效落地，財務(wù)部門將從傳統(tǒng)的報告職能，升級為推動利潤率提升、優(yōu)化資本配置、支持全企業(yè)快速科學(xué)決策的戰(zhàn)略引擎。
機遇10 重塑企業(yè)安全體系，應(yīng)對人工智能、身份認(rèn)證與國家行為體威脅
人工智能既是攻擊者的“助力器”，也是企業(yè)防御的核心依賴。如今，網(wǎng)絡(luò)安全威脅正不斷升級，國家行為體、犯罪集團和借助人工智能的攻擊者，正加快攻擊的頻率、規(guī)模和復(fù)雜程度。身份認(rèn)證信息、企業(yè)數(shù)據(jù)、運營供應(yīng)鏈的安全性持續(xù)面臨威脅。
與此同時，監(jiān)管機構(gòu)的審查力度不斷加大，客戶對企業(yè)安全的信任要求日益提高，這已成為董事會層面的重要議題，企業(yè)正積極應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。安永全球調(diào)查顯示，科技行業(yè)高管計劃在未來兩年內(nèi)將網(wǎng)絡(luò)安全支出增加一倍以上，以應(yīng)對日益復(fù)雜的人工智能相關(guān)威脅。
對于科技公司而言，必須超越基礎(chǔ)的安全防護(hù)，構(gòu)建更主動、由人工智能驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)防御和身份認(rèn)證體系。具體包括將漏洞補丁和問題修復(fù)的服務(wù)級別協(xié)議（SLAs）從數(shù)周縮短至數(shù)小時，實現(xiàn)威脅檢測與響應(yīng)自動化，建立持續(xù)認(rèn)證機制。
同時，人工智能系統(tǒng)本身（模型、數(shù)據(jù)傳輸通道、代理式工作流）也需加強防護(hù)，防范提示注入、數(shù)據(jù)投毒、越獄等攻擊手段。隨著人工智能成為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的核心，安全防御失敗的代價將是系統(tǒng)性的，運營中斷、監(jiān)管處罰、聲譽受損等問題可能會在多個市場和行業(yè)蔓延。
由于人工智能的廣泛應(yīng)用導(dǎo)致攻擊面不斷擴大，企業(yè)要想在安全領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先，就需要借助持續(xù)學(xué)習(xí)模型，通過行為分析管理身份認(rèn)證安全，并對API和云原生軟件配置進(jìn)行實時狀態(tài)監(jiān)控。最終，企業(yè)的機遇在于打造整合式安全平臺，將端點安全、云安全、身份認(rèn)證安全、數(shù)據(jù)安全融為一體，利用人工智能實現(xiàn)“防御+治理”的雙重目標(biāo)。
在人工智能既被攻擊者利用、又被監(jiān)管機構(gòu)要求強制應(yīng)用的時代，網(wǎng)絡(luò)安全和身份認(rèn)證已不再是單純的信息技術(shù)工作，而是推動企業(yè)增長、建立客戶信任、獲取市場準(zhǔn)入資格的戰(zhàn)略支撐。
