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我們來立一個「2026 年 AI 預測清單（可驗收版）」：每一條都盡量寫成到 2026/12/31 能判斷對錯的說法。年底我們就拿這張表來算命中率，看看我們是不是該去開一間「AI 玄學顧問公司」（開玩笑的，我們走科學派）。
2026 年 AI 發展預測清單（v1.0｜立約日：2026/01/19）
A. 企業落地與架構趨勢
- Agent 從「展示品」變「流程工人」
到 2026 年底，多數中大型企業的 AI 專案重心會從「聊天」轉向「可執行的流程（含工具呼叫、簽核、人介入）」；至少一半以上的新 AI 專案會以 Agent / Workflow（而非純聊天機器人）作為交付型態。 - Orchestration（編排層）變成主戰場
年底時，企業導入 AI 的關鍵採購與建置項目，會明顯從「選哪個模型」轉向「選哪個編排/治理/觀測平台」；專案提案書中「權限、審核點、工具白名單、回滾」會成為標配章節。 - RAG 走向「可稽核」：引用與來源成為硬需求
到年底，「回答要帶出處、可追溯」會從加分題變成基本題；沒有引用與檢索證據鏈的企業內部知識問答，會因為風險與內控要求而被淘汰或降級使用。 - 多模型（Multi-model）成為常態
年底時，多數企業不會只押一個模型，而是採「任務分流」：便宜模型跑大量低風險任務，強模型跑高風險或關鍵推理；「成本/風險分級路由」會變成常見設計。
B. 能力升級與技術路線
- Verifier / Guardrail（驗證與防呆）崛起
到年底，企業會花更多預算在「讓 AI 不亂做」而不只是「讓 AI 更會說」：包含輸出驗證、政策檢查、格式校驗、風險評分、幻覺偵測、提示注入防護等，並且正式進入生產環境。 - 小型專用模型與本地部署回潮（但不取代雲端）
年底時，對資料敏感、延遲敏感、或成本敏感的場景（工廠、門市、內網知識庫）會明顯增加「本地/邊緣」或「私有化」部署比例，但企業同時仍維持雲端模型作為高階能力與彈性擴充。 - 世界模型概念進企業：以「模擬/預演」型決策輔助先落地
年底時，「世界模型」不一定以那個名字出現，但會以「沙盤推演、情境模擬、計畫預演」的形態進入：排程、供應鏈、能耗、設備維護、產能配置等領域會率先吃到紅利。
C. 治理、法遵、內控與組織面
- AI 治理從文件走向系統功能
到年底，較成熟的企業會把治理做成產品功能：模型/提示版本控管、變更單、回滾、稽核紀錄、敏感資料遮罩、權限分層、人類審核點（HITL）等，不再只停在「規範文件」。 - AI 安全事件變多，但「規範化」也變快
年底前，企業會出現更多與 AI 相關的資安/內控事件（例如資料外洩、提示注入造成誤動作、權限越界、錯誤決策造成損失），並促使「紅隊測試、上線門檻、監控」變成標準流程。 - 人才結構改變：會「AI 系統整合」的人最搶手
年底時，市場最缺的不是會寫 Prompt 的人，而是會把 AI 接到 ERP/MES/CRM/IoT、做資料治理、做權限與稽核、做流程編排與觀測的人；「AI + SI（系統整合）」會成為主流職能組合。
2026 年的關鍵不是 AI 變多強，而是企業把 AI 變成可管理、可稽核、可回滾的營運能力。
等年底我們再來開箱驗收，看看哪些預測被現實打臉，哪些被現實加冕。
