Đồng nghiệp của bạn có thể không phải là người, bằng cấp của bạn có thể là giấy vụn
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Đồng nghiệp của bạn có thể không phải là người, bằng cấp của bạn có thể là giấy vụn
Các đại gia Thung lũng Silicon đưa ra 10 dự đoán cho năm 2026...
Chuyên sâu báo cáo Web3来源：Moonshots
整理 & 编译：Top 创新研究院
近日，硅谷著名播客 Moonshots 集结了包括Peter Diamandis（XPRIZE、Singularity University 创始人）、Emad Mostaque（Stability AI前 CEO，Stable Diffusion 背后的关键推手之一）、Alexander Wissner-Gross（物理学家/计算机科学家）、Salim Ismail（奇点大学创始执行董事）以及 Dave Blundin（Link Ventures 主席）在内的五位顶级思想者，对 2026 年做出了 10 个极具颠覆性的预测。
节目链接：
https://www.youtube.com/watch?v=NHAzpG95ptI
这篇文章中，我们将 10 个零散的预测归纳为“智能、经济、物理”三个维度，所以打破了原有的预测顺序，对原文感兴趣的朋友，可以直接看视频或者听博客。
01 智能爆炸：摩尔定律的终结与“新物种”的诞生
在本次预测中，关于计算能力与 AI 本质的突破占据了核心位置。
预测 1：AI 模型体量暴涨 100 倍（通过量化技术）
预测者：Dave Blundin
我们过去总以为 AI 的强大，是靠英伟达 GPU 们一座座“数据山”堆起来的。但 Dave Blundin 一语道破天机：真正能带来指数级红利的，是软件和算法的精雕细琢，特别是那门叫做“量化”的艺术。
不过，这里的“量化”，
可不是股市里的那些数字。
传统 AI 训练，像是在给模型喂食精贵的“16 位”或“32 位”浮点数——就像皇帝的金锄头，细致却也沉重。
然而，最新的研究，特别是那些在中国芯片禁运的压力下孕育出的“奇迹”，已经证明了：
即便我们将模型的精度压缩到“三元（Ternary）”——也就是 log₂3(1.58) 位，模型的能力几乎纹丝不动，但它在运行时所需的算力和内存带宽，却能像泄了洪一样，指数级地下降。这简直就像给一个膀大腰圆的巨人，施展了“瘦身术”，却让他跑得更快、跳得更高。
这意味着什么？
想象一下，在同样的硬件条件下，我们的 AI 模型能变得大到现在的 100 倍！如果说 GPT-4 是人类大学生的平均水平，那么到了 2026 年，我们就能在随身携带的手机、笔记本电脑上，实现比现在云端那些巨型超级计算机还要恐怖的推理能力。
预测中特别提到中国。
当高科技的“硬通货”（高端芯片）被限制时，中国开发者们被逼到了绝境，也因此激发了他们在算法效率上的极致追求。这可能催生一个奇特的悖论：
拥有算力优势的美国，或许会因此变得“算法上的懒惰”，而对算力“饥渴”的中国，反而可能在这场军备竞赛中，意外地开创出下一代计算架构的新纪元。
预测 2：AI 解开“千禧年大奖难题”
预测者：Alexander Wissner-Gross
你知道吗？克雷数学研究所提出的七大“千禧年大奖难题”，像是人类智力版图中的七座“珠穆朗玛峰”，几十年过去，只有一座（庞加莱猜想）被征服。剩下的，比如号称“数学界的圣杯”的黎曼猜想，还有描述我们赖以生存的流体运动的纳维-斯托克斯方程，它们代表了人类认知能力的极限。
现在，Google DeepMind和 xAI 这些顶尖团队，正把攻克这些数学难题，当作训练 AI“推理能力”的终极“炼丹炉”。
一旦 AI 能凭借自身逻辑，解开那困扰物理学界的纳维-斯托克斯方程，那可就不得了了——这意味着我们对核聚变控制的把握会更精准，对天气预报的预测会更靠谱，甚至连空气动力学的设计，都可能迎来物理学层面的颠覆性突破。
到 2026 年，我们可能真的会见证一个“非人类智能”（Alien Intelligence）的诞生。
这种智能，不会满足于把互联网上的人类知识“念叨”一遍，而是将以纯粹的逻辑推演，去发现那些人类从未触及过的、隐藏在宇宙深处的真理——
那将是另一种形式的“智能”，一种我们前所未见的“生命”。
预测 3：新 AI 缩写词缔造年轻亿万富翁
预测者：Dave Blundin
每一场技术的浪潮，都会催生新的“术语”，而谁能掌握这些术语的解释权，谁就能抓住财富的金矿。
就像当年 RLHF（人类反馈强化学习）成就了 Scale AI 一样，2026 年，我们很可能会迎来一个全新的、让人耳熟能详的 AI 缩写词，这些可能的新缩略语和类别有：
- SAI（合成代理基础设施）：提供用于大规模构建、部署和管理自主人工智能代理的工具的平台。
- RAC（现实对齐认证）：验证人工智能输出与真实情况是否相符，并防止关键应用中出现幻觉的服务
- HAC(人机协作)：旨在优化人类与人工智能协同工作的框架和工具，而非让人工智能取代人类。
- DAE（数字来世执行）：在人类死亡或丧失行为能力时管理人工智能代理、数字孪生体和自主系统
- SRS(合成声誉系统)：构建和管理用于协商信任和筛选机会的 AI 孪生体
最令人兴奋的是，这场变革极大地拉低了创业的门槛。
过去，一个了不起的 AI 项目，可能需要一个数百人的庞大团队来支撑。但现在，一个年仅 18 岁、对某个细分技术领域——比如人机协作 ( HAC )——有着深刻理解的天才少年，凭借一腔孤勇和过人的才华，完全有可能凭空搭建起一家市值数十亿美金的公司。
这，才是真正意义上的“一人独角兽”时代的序幕，
一个属于个体智慧爆发的黄金年代，已经悄然开启。
02 经济重构：从“数字化转型”到“AI 原生”
旧世界的逻辑是“+AI”，
新世界的逻辑是“AI Native”。
预测 4：数字化转型的葬礼，AI 原生重写的加冕
预言者：Salim Ismail
这恐怕是让麦肯锡、埃森哲这些传统咨询巨头脊背发凉的时刻。
Ismail 说，“数字化转型”已死。企业组建人工智能团队，从零开始重建能力，预计员工人数将减少 10到 20 倍。
过去十年，我们喊得震天响的“数字化转型”，其实是一种昂贵的“伪创新”，说白了，是在“把电台播音员搬进电视屏幕里念稿子”。流程还是那个流程，只不过把纸质表格变成了 Excel，把线下审批变成了 OA 系统。
本质上，这是对旧生产关系的“修补”，而非“革命”。
2026，形式变了——
未来的赢家，不再是那些试图在旧系统上打补丁的企业，而是那些敢于用 AI 从零开始“重写”一切的公司。试想一下，一家银行不再需要维持一个几千人的庞大合规部门，而是部署一套基于 Agent（智能体）的自动合规系统，7x24 小时无死角巡逻。
这种变革将带来一种极致的“商业极简主义”。
新的组织架构极其精简：
“人类设定愿景 + AI 负责闭环”。
这也意味着，那个靠卖标准化软件躺着赚钱的 SaaS 时代可能要终结了。为什么？因为当 AI 能根据你的需求实时生成最适配的应用时，谁还需要去买那些僵化、臃肿的通用软件呢？
咨询公司的生意模式也将被迫从“优化流程”变为“协助企业自我毁灭并重生”。
预测 5：知识工作自动化率突破 90%
预测者：Alexander Wissner-Gross
预测显示，AI 将在最具经济价值的任务（GDP-Val）上达到 90%的胜任率。
这意味着什么？
意味着数字搬砖已经走到穷途末路了。
如果你每天的工作是在屏幕前搬运信息、整理 Excel 表格、写这种基础代码，或者起草四平八稳的公文，那么到 2026 年，你的劳动价值将无限趋近于零。
这些工作，AI 做得比你快一万倍，而且成本几乎为零。
当然，历史告诉我们，技术进步未必会带来绝对的大规模失业（就像汽车没让马车夫饿死，反而创造了司机短缺），但它会确实会带来剧烈的“技能错配”。
2026 年的职场，人类的角色将发生本质转变——
从费力“画图的人”，变成那个决定“画什么”、并判断“画得好不好”的人。审美、判断力、和对复杂系统的理解力，将成为新的硬通货。
预测 6：远程图灵测试通关（Zoom 里的同事是人是鬼？）
预测者：Emad Mostaque
未来可能会有一种全栈 AI 员工——无论是会计、律师还是营销专家，将以一种令人咋舌的低成本（也许只要月租 50 美元）出租给企业。这种“员工”不睡觉、不抱怨、不跳槽，且能力超群。
当视频会议里的产品经理不仅能谈笑风生，还能实时调取数据、秒出 PPT，甚至在你抱怨时给出完美的情绪反馈，但他其实只是一个 AI Agent 时，职场的信任基石就彻底崩塌了。
这将迫使我们退回到最原始的信任机制——
“物理接触”。
在线上世界，每一次互动都将被默认视为 AI 生成的，除非你有加密签名能证明你的生物性。在这个满屏皆是 AI 的时代，“真人服务”将从一种常态，变成一种极度昂贵的奢侈品。
面对面的握手、真实的眼神交流，将成为最高级的商务礼仪。
预测 7：教育大分裂——证书工厂 vs. 代理加速器
预测者：Salim Ismail
传统的“听课-背书-考试-拿证”模式将彻底破产。
毕竟，如果知识本身变得唾手可得，如果处理知识的工作被自动化，那为了“灌输知识”而存在的大学，还有什么存续的理由？
在 2026 年以后的世界，一份哈佛的毕业证可能还不如你的 GitHub 提交记录、你在区块链上构建的真实项目、或者你亲手训练的垂直模型有说服力。
雇主不再看你“学过什么”，只看你“做成了什么”。
教育将迎来一个大分化时刻：
一类是“证书工厂”，它们继续为旧世界批量生产即将失业的“做题家”；另一类是“代理加速器”，它们训练人的韧性、创业精神、以及利用 AI 驾驭复杂问题的能力。
未来的教育核心只有三个字：Agency（能动性）。
在这个 AI 无限赋能的时代，你想要改变世界的野心，比你脑子里的知识库存重要一万倍。
03 物理越狱：逃离地球、衰老与肉体束缚
前两章是关于比特（Bits）的革命，这一章则是关于原子（Atoms）的征服。
预测 8：亿万富翁的太空赛马（贝索斯 vs. 马斯克）
预测者：Peter Diamandis
这是彼得·戴曼迪斯的预测：
2026 年，贝索斯（Blue Origin）可能会出奇制胜，抢先在月球南极的沙克尔顿陨石坑（Shackleton Crater）着陆。
为什么是那儿？
因为那里有水冰。
在太空中，水不仅仅是生命之源，电解之后就是液氢液氧——最完美的火箭燃料。马斯克（SpaceX）盯着火星，但他需要星舰在轨道加油；而贝索斯如果拿下了月球的水，他就控制了通往深空的唯一“加油站”。这也验证了贝佐斯耐心、稳扎稳打的策略，而非马斯克快速迭代的模式。
2026 年，月球冰的开采将在成为商业优先事项，而非遥远的未来设想。
这标志着“地月经济圈”（Cislunar Economy）的正式开启——
月球经济始于资源开采，而不仅仅是留下旗帜
预测 9：L5 级自动驾驶与机器人奇点
预测者：Emad Mostaque
当我们在谈论自动驾驶时，很多人还在纠结雷达和摄像头。但真正的高手看到了更本质的东西：算力的位置。
L5 级意味着在暴雪、越野等任何极端环境下，AI 都比人类老司机更稳。这种能力的爆发，得益于车上那块芯片，更是靠云端算力（Cloud Compute）。
机器人不需要在自己的脑壳里装一个爱因斯坦，它只需要通过极低延迟的网络，连接到云端那个无所不知的“世界模型”——
它只是一个执行终端，真正的智慧在云端流淌。
同时，2026 年，我们将目睹人形机器人走出波士顿动力的实验室，真正接管那著名的“3D 工作”——Dull（枯燥）、Dirty（脏）、Dangerous（危险）。
这不仅解决了劳动力短缺，更是一场城市形态的革命——
过去一百年，我们的城市是为“停滞的钢铁”设计的——为了那些 95%的时间都停在车位上的私家车，我们牺牲了市中心最宝贵的土地用来建停车场。但在 2026 年，Robotaxi（自动驾驶出租车）将这些静止的铁块变成了“流动的算力”。汽车不再需要停歇，它们像红细胞一样在城市血管中永续流动。
这意味着，市中心数以万亩计的黄金地段将被释放，停车场变成了公园、住宅或商业综合体。
预测 10：逆转衰老的“小鹰号时刻”
预测者：Peter Diamandis
这是所有预测中最具人文关怀也最疯狂的一个。
彼得·戴曼迪斯的观点是：
衰老不是硬件报废，而是软件故障。我们的基因（DNA）并没有坏，只是表观遗传标记（Epigenetics，也就是基因的开关）乱套了。
想象一下电脑变慢了，你不需要换硬件，只需要重装系统。通过“山中因子”（Yamanaka factors），我们正在学习如何“重启”细胞，让它们回滚到年轻时的设置。
2026 年我们或许将看到 Life Biosciences 等先驱开启人体试验，也许是恢复失明的眼睛，也许是让肝脏再生。
一旦成功，这就是人类物种的进化拐点。
我们将触达“长寿逃逸速度”（Longevity Escape Velocity）——
你每多活一年，科技进步就能让你的预期寿命增加一年以上。
从此，死亡不再是一个不可避免的哲学宿命，而变成了一个可以被管理、被延后、甚至最终被解决的工程问题。
Moonshots 的这 10 大预测，描绘的是一幅“极端富足”（Abundance）与“快速过时”（Obsolescence）并存的图景。
一方面，能源、算力、健康、甚至太空资源将变得前所未有的廉价和唾手可得；另一方面，旧有的社会契约、职业身份和商业模式将以惊人的速度崩塌。
2026 年，或许是人类历史上最后一次有机会主动选择方向的年份。
我们不是在等待未来发生，我们是被迫在高速公路上换轮子，
要明白，新的护城河只有三根支柱：
1.极度的野心（Agency）：机器没有欲望，你有。
2.独到的品味（Taste）：机器能生成一万种方案，只有你能决定哪个是“美”的。
3.统帅力（leadership）：别做工匠，做将军。你的核心价值不再是寻找答案，而是定义“什么是好问题”。
新的时代，列车已经变了，轨道也变了，甚至目的地都变了。
唯一不变的，是探索未知的勇气。
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