自 OpenAI 推出 ChatGPT 引發全球 AI 熱潮已逾三年，儘管企業級 AI 新創公司如雨後春筍般湧現並獲巨額融資，但麻省理工學院 (MIT)8 月調查揭示一個殘酷現實：95% 的企業在 AI 領域的投資未能產生實質回報。
面對這一困境，《TechCrunch》近期研究 24 家專注企業賽道的創投機構後發現，幾乎所有機構都將 2026 年視為企業大規模落地 AI、兌現技術價值的關鍵轉捩點。
多位投資人指出，企業對 AI 的認知正從「萬能解藥」轉向務實探索。Ascend 創始合夥人 Kirby Winfield 說：「大語言模型並非適用於所有場景，未來焦點將集中於客製化模型、微調技術及數據主權。」
Northzone 合夥人 Molly Alter 則觀察到，部分 AI 公司將從單一產品轉型為綜合服務商，「靠著平台積累的客戶流程數據，複製『前置工程師模式』拓展場景」。
Greycroft 合夥人 Marcie Vu 則強調語音互動的潛力說道：「人類天然依賴語言溝通，以語音為核心的智慧產品將重塑用戶體驗。」
Inspired Capital 創辦人 Alexa von Tobel 預測，2026 年 AI 將深度滲透製造業、基建與氣候監測領域，推動產業從「事後補救」轉向「事前預判」。
OpenOcean 合夥人 Tom Henriksson 認為，量子運算雖暫難突破軟體瓶頸，但硬體進步將使其進入「蓄勢待發」階段。值得關注的是，主要大模型實驗室正加速佈局應用層。
Insight Partners 董事總經理 Lonne Jaffe 透露說：「金融、醫療等領域的即用型成品應用有望能超預期落地。」
投資人普遍認為，AI 企業的核心競爭力已從模型性能轉向商業落地能力。Asymmetric Capital 合夥人 Rob Biederman 直言：「護城河在於場景融合與數據掌控力，而不是模型本身。」Wing Venture 合夥人 Jake Flomenberg 更犀利問道：「若 OpenAI 推出性能提升 10 倍的新模型，你的公司還能存活嗎？」
預算方面，Sapphire 董事總經理 Rajeev Dham 表示，企業不會盲目增資，而是透過「人力成本轉移 + 營收回報」來實現 3-5 倍自我造血。
Databricks Ventures 副總裁 Andrew Ferguson 預測，2026 年將整頓供應商亂象，「砍掉試錯預算，整合重疊工具，資金向已驗證價值的技術集中」。
對於 AI 智能體的發展，645 Ventures 共同創辦人 Nnamdi Okike 認為，2026 年底仍處於初步落地階段，必須攻克技術合規與通訊標準難題，而 Dham 則說：「AGI 將融合細分場景助手，打破部門數據孤島。」
Hustle Fund 共同創辦人 Eric Bahn 更大膽預言道：「智能體或成企業主力勞動力，因其規模化部署近乎零成本。」
投資人普遍預期，2026 年 AI 市場將呈現兩極化。NEA 合夥人 Allen Jacobsen 說：「能源效率比與晶片技術成關鍵，每瓦性能突破決定競爭力。」
Work-Bench 共同創始人 Jonathan Lehr 則強調垂直領域機會，並認為靠著獨家流程與數據的企業級軟體，尤其在受監管行業更具壁壘」
Andreessen Horowitz 合夥人 Jennifer Li 則總結道：「企業已在享受 AI 紅利，2026 年價值將呈倍數級放大，但只有真正解決核心痛點的玩家才能勝出。
」
這場由資本與科技共同推動的 AI 革命，正經歷從狂熱到理性的轉變，2026 年能否成為價值兌現的起點，取決於企業能否跨越落地鴻溝，在垂直場景中建構不可取代的競爭力。
