《Snowflake：2026年人工智能与数据展望报告代理型AI崛起催生新型企业与新型劳动力》（原版+译版PDF）

代理型 AI 将在两年内实现规模化应用，推动企业从“项目级 ROI”向“生态级 AI 战略”转型，并催生新型企业与新型劳动力。

 《2026年人工智能与数据展望报告代理型AI崛起催生新型企业与新型劳动力》由 Snowflake 发布，该报告基于 Snowflake 内部十多位 AI 与数据专家的深度访谈，揭示了 2026 年 AI 技术与企业应用的关键趋势、挑战与机遇。

本文将从 AI 技术演进趋势、企业采纳路径、AI 增强的劳动力、行业应用展望 等四大维度，深入解读报告核心观点，并配以报告内图表，为读者呈现一幅清晰的 2026 年 AI 发展路线图。

1. 代理型 AI 崛起：从“工具”到“同事”

报告指出，AI 正从生成内容（如 ChatGPT）向代理行动（Agentic AI）演进。代理型 AI 不仅能回答问题，还能执行多步骤任务，更像是一位“数字同事”。例如在客户支持、保险理赔等复杂流程中，AI 代理已能显著提升效率。

2. 技术瓶颈与突破路径

尽管前景广阔，AI 代理仍面临三大瓶颈：评估验证、提示优化、安全合规。Snowflake CEO 强调：“企业已要求对 AI 的可靠性进行量化，因为这是企业成功的关键。”

3. 开源模型将打破巨头垄断

报告预测，开源基础模型将在 2026 年打破少数科技巨头的市场垄断。像 DeepSeek 这样的创新模型，通过更高效的训练方法实现了竞争力，推动模型市场走向“民主化”。

4. 协议统一与生态互联

为确保不同 AI 系统能相互通信，报告预测将出现 “主导性 AI 协议”（如 MCP、AZA、ACP），类似于互联网的 TCP/IP，防止厂商锁定，促进生态互联。

5. 存储与记忆成为关键

AI 代理的能力提升依赖两大技术：上下文窗口扩展（从千级到百万级 token）与 记忆系统优化，使其能像人类一样基于历史信息进行决策。

1. 数据就绪度决定 AI 成果

Snowflake 首席数据官指出：“AI 创新速度惊人，但多数企业仍难以将其转化为实际影响。” 数据质量、治理框架和组织能力是企业能否用好 AI 的关键分水岭。

2. 决策逻辑缺失限制 AI 代理

报告提醒企业：“数据中未包含的内容，将限制代理的决策能力。” 许多企业并不清楚自身的决策逻辑，AI 难以在模糊、非结构化的场景中发挥作用。

3. 欧盟法规可能推动创新

与普遍认知不同，报告指出 欧盟的 AI 法案与 GDPR 可能反而促进 AI 创新，因其强调数据透明与治理，增强了企业对数据使用的信心，推动了跨团队协作与模型复用。

1. 人机协作成为基础技能

报告强调，与 AI 协作不再是“提示工程师”的专属，而是每个人的基本技能。无论是开发者用 AI 写代码，还是销售用 AI 生成邮件，清晰描述需求的能力变得至关重要。

2. AI 编码助手将提升开发者效率 33%

Snowflake CIO 预测，到 2027 年，AI 编码助手将使开发者效率提升 33%。AI 擅长编写通用代码，但企业特定的合规与架构逻辑仍需人类把控。

3. 人人需具备战略思维与跨职能能力

随着 AI 接管执行类任务，员工需更关注战略层面与业务成果。同时，AI 正在模糊岗位边界，组织趋向扁平化，跨职能协作与“编排能力” 成为核心竞争力。

4. 人类仍将作为“解释者”与“质控者”

即使 AI 能力再强，人类在解读结果、质控输出、注入直觉与经验方面仍不可替代。报告特别指出：“数据库中未记录的数据（如车间突发状况）永远需要人脑介入。”

1. 零售业：Gen AI 重塑“客户 360”

生成式 AI 正在改变零售商与客户的互动方式。客户通过 ChatGPT 等工具直接提供深度行为数据，促使品牌从“收集数据”转向“嵌入 AI 体验”，并更加依赖真人影响者营销以对抗“AI 垃圾内容”。

2. 金融业：回归“数据优先”思维

金融企业正从 AI 狂热实验转向追求明确 ROI。数据治理、监管合规（尤其是欧盟 AI 法案）以及代理型 AI 的风险管控，成为关注焦点。

3. 制造业：AI 成为弥补劳动力缺口的关键

面对美国制造业劳动力短缺数十万的现状，AI 成为提升效率、实现“回流制造”的关键。Chatbot 总结设备效能、计算机视觉优化质检、AI 代理调度生产物流，将成为 2026 年重点场景。

2026 年将是 AI 从“实验”走向“生态”的关键一年。企业若想赢得先机，必须从数据治理、人才重塑、跨职能协作等基础能力入手，构建人与 AI 共生的新型组织。正如报告所言：“我们未来将被自己的想法所限制，而非执行能力。” 在 AI 时代，人类的战略眼光与创造力，仍是不可替代的核心竞争力。