自 OpenAI 发布 ChatGPT 并引发人工智能创新和关注热潮以来，已经过去三年了。从那时起，乐观主义者经常声称人工智能将成为企业软件行业的重要组成部分，因此企业人工智能初创公司在巨额投资的支持下如雨后春笋般涌现。 

但企业仍在努力看到采用这些新人工智能工具的好处。安麻省理工学院八月调查发现 95% 的企业在人工智能方面的投资没有获得有意义的回报。

那么企业什么时候才能开始看到使用和集成人工智能的真正好处呢？TechCrunch 调查了 24 家以企业为中心的风险投资公司，他们绝大多数认为 2026 年将是企业开始有意义地采用人工智能并从中看到价值的一年，和增加技术预算。 企业风险投资家已经这样说三年了。

2026 年真的会有所不同吗？ 

让我们听听他们怎么说：

Kirby Winfield，Ascend 创始普通合伙人：企业正在意识到法学硕士并不是解决大多数问题的灵丹妙药。仅仅因为星巴克可以使用 Claude 来编写他们自己的 CRM 软件，并不意味着他们应该这么做。我们将重点关注自定义模型、微调、评估、可观察性、编排和数据主权。 

莫莉·阿尔特 (Molly Alter)，Northzone 合伙人：一部分企业人工智能公司将从产品业务转向人工智能咨询。这些公司可能会从特定产品开始，例如人工智能客户支持或人工智能编码代理。但是，一旦他们有足够的客户工作流程在其平台上运行，他们就可以与自己的团队复制前沿部署的工程师模型，为客户构建更多用例。换句话说，许多专业化的人工智能产品公司将成为通用型人工智能的实施者。 

Greycroft 合伙人 Marcie Vu：我们对语音人工智能领域的机遇感到非常兴奋。语音是人们相互交流以及与机器交流的一种更加自然、高效且富有表现力的方式。我们花了几十年的时间在电脑上打字和盯着屏幕，但语音是我们参与现实世界的方式。我渴望看到构建者如何重新构想产品、体验和界面，以语音作为与智能交互的主要模式。 

Inspired Capital 创始人兼管理合伙人 Alexa von Tobel：2026 年将是人工智能重塑物理世界的一年，尤其是在基础设施、制造和气候监测领域。我们正在从一个反应性的世界转向一个预测性的世界，在这个世界中，物理系统可以在问题出现故障之前感知到问题。 

Insight Partners 董事总经理 Lonne Jaffe：我们正在关注前沿实验室如何处理应用层。许多人认为实验室只会训练模型并将其交给其他人进行构建，但这似乎不是他们的想法。我们可能会看到前沿实验室在金融、法律、医疗保健和教育等领域将更多交钥匙应用直接投入生产，超出人们的预期。 

OpenOcean 普通合伙人 Tom Henriksson：如果我必须为 2026 年的量子选择一个词，那就是动量。人们对量子优势的信任正在快速建立，各公司纷纷发布路线图来揭开这项技术的神秘面纱。但不要指望软件会出现重大突破；我们仍然需要更多的硬件性能来跨越这个门槛。

您希望投资哪些领域？ 

Emily Zhao，Salesforce Ventures 负责人：我们的目标是两个不同的前沿——人工智能进入物理世界和模型研究的下一步发展。

迈克尔·斯图尔特 (Michael Stewart)，M12 执行合伙人：未来的数据中心技术。在过去一年左右的时间里，我们一直在进行一些新的投资，这表明我们对未来“代币工厂”技术的兴趣，着眼于真正提高其运行效率和清洁度的技术。这种情况将在 2026 年及以后继续下去，其类别包括数据中心内的所有内容：冷却、计算、内存以及站点内部和站点之间的网络。 

Work-Bench 联合创始人兼普通合伙人 Jonathan Lehr：垂直企业软件，其中专有的工作流程和数据可创建防御性，特别是在受监管的行业、供应链、零售和其他复杂的运营环境中。

Aaron Jacobson，NEA 合伙人：我们正处于人类产生足够能源来满足耗电 GPU 需求的能力极限。作为投资者，我正在寻找能够推动每瓦性能突破的软件和硬件。这可能是更好的 GPU 管理、更高效的 AI 芯片、光学等下一代网络方法，或者重新考虑 AI 系统和数据中心内的热负载。 

当谈到人工智能初创公司时，如何确定一家公司拥有护城河？ 

Rob Biederman，非对称资本合伙人管理合伙人：人工智能的护城河不是模型本身，而是经济和集成。我们寻找的是那些深深嵌入企业工作流程、能够访问专有数据或不断改进的数据、并通过转换成本、成本优势或难以复制的结果来证明防御性的公司。 

Jake Flomenberg，Wing Venture Capital 合伙人：我对纯粹建立在模型性能或提示上的护城河持怀疑态度——这些优势在几个月内就会消失。我问的问题是：如果 OpenAI 或 Anthropic 明天推出一个模型并且性能提高 10 倍，那么这家公司还有存在的理由吗？ 

莫莉·阿尔特 (Molly Alter)，Northzone 合伙人：如今，在垂直类别中建造护城河比在水平类别中要容易得多。最好的护城河是数据护城河，其中每个增量客户、数据点或交互都会使产品变得更好。这些在制造、建筑、健康或法律等专业类别中更容易构建，这些类别的数据在客户之间更加一致。但也存在一些有趣的“工作流护城河”，其中的防御性来自于了解行业中任务或项目如何从 A 点移动到 B 点。 

Snowflake Ventures 董事 Harsha Kapre：对于人工智能初创公司来说，最强大的护城河来自于他们如何有效地将企业现有数据转化为更好的决策、工作流程和客户体验。企业已经拥有极其丰富的数据；他们缺乏的是有针对性、值得信赖的推理能力。我们寻找将技术专业知识与深厚的行业知识相结合的初创公司，能够将特定领域的解决方案直接引入客户的受管数据，而无需创建新的孤岛，从而提供以前不可能的见解或自动化。 

2026年会是企业开始从人工智能投资中获得价值的一年吗？ 

Kirby Winfield，Ascend 创始普通合伙人：企业逐渐意识到，随机试验数十种解决方案会造成混乱。他们将专注于更少的解决方案和更周到的参与。 

Antonia Dean，Black Operator Ventures 合伙人：这里的复杂性在于，许多企业，无论他们是否准备好成功使用人工智能解决方案，都会说他们正在增加对人工智能的投资，以解释为什么他们要削减其他领域的支出或裁员。事实上，人工智能将成为高管们寻求掩盖过去错误的替罪羊。

Scott Beechuk，Norwest Venture Partners 合伙人：我们确实越来越接近了。如果说去年是为人工智能奠定基础设施的一年，那么2026年就是我们开始看看应用层能否将投资转化为真正价值的时候。随着专业模型的成熟和监督的改进，人工智能系统在日常工作流程中变得更加可靠。 

Marell Evans，Exceptional Capital 创始人兼执行合伙人：是的，但仍然是增量的。还有很多迭代，AI还在不断完善，能够为各行业的企业展示痛点解决方案。我相信解决从模拟到现实的培训可能会为一些现有的和新兴的行业带来许多机会。 

Jennifer Li，安德森霍洛维茨普通合伙人：今年，有关企业未看到人工智能投资回报的耸人听闻的头条新闻层出不穷。问问任何一个软件工程师，他们是否想回到拥有人工智能编码工具之前的黑暗时代。不太可能。我的观点是，企业今年已经获得了价值，并且明年它将在各个组织中成倍增加。 

您认为企业在 2026 年会增加人工智能预算吗？ 

Rajeev Dham，蓝宝石董事总经理：是的，我相信他们会的，尽管有细微差别。组织将不是简单地增加人工智能预算，而是将部分劳动力支出转向人工智能技术，或者从人工智能功能中产生如此强大的顶线投资回报率，使投资有效地收回三到五倍。 

Rob Biederman，非对称资本合伙人管理合伙人：少数能够明显带来成果的人工智能产品的预算将会增加，而其他所有产品的预算将会大幅下降。总体支出可能会增长，但会更加集中。我们预计会出现分歧，少数供应商在企业人工智能预算中占据不成比例的份额，而其他许多供应商则看到收入持平或收缩。 

Emergence Capital 创始人兼普通合伙人 Gordon Ritter：是的，但支出会集中。企业将在人工智能扩大机构优势的情况下增加预算，并从那些简单地自动化工作流程而不捕获（和保护！）专有情报的工具中撤出。 

Databricks Ventures 副总裁 Andrew Ferguson：2026 年将是首席信息官们遏制人工智能供应商扩张的一年。如今，企业正在针对单一用例测试多种工具——在许多情况下，每月支出和转换成本都很低，因此尝试的动力就在那里——并且专注于某些购买中心（例如[进入市场]）的初创公司呈爆炸式增长，在这些中心，即使在[概念验证]期间也极难辨别差异化。当企业看到人工智能的真实证据时，他们将削减一些实验预算，合理化重叠工具，并将这些节省的资金部署到已交付的人工智能技术中。 

Maverick Ventures 董事总经理 Ryan Isono：总的来说，是的，并且将会有一些从试点/实验预算到预算项目的转变。2026 年，人工智能初创公司的一大福音将是那些试图构建内部解决方案、现在已经意识到大规模生产所需的难度和复杂性的企业的转型。 

作为一家以企业为中心的人工智能初创公司，要在 2026 年筹集 A 轮融资需要什么？ 

Jake Flomenberg，Wing Venture Capital 合伙人：目前最好的公司结合了两件事：引人注目的“为什么是现在”叙述，通常与 GenAI 创建新的攻击面、基础设施需求或工作流程机会相关联，以及企业采用的具体证据。100 万美元到 200 万美元（年度经常性收入）是基准，但更重要的是客户是否将您和您的产品视为对其业务的关键任务，而不是仅仅将其视为可有可无。没有叙述性的收入是一个特点；没有牵引力的叙事是虚无的。你两者都需要。 

Insight Partners 董事总经理 Lonne Jaffe：您的目标应该是展示您正在建设的空间中，随着人工智能降低成本，[总潜在市场]会扩大而不是消失。一些市场的需求弹性很高——价格下降 90% 会导致市场规模扩大 10 倍。另一些则弹性较低，降低价格可能会蒸发市场，因此客户保留了所创造的所有价值。 

Work-Bench 联合创始人兼普通合伙人 Jonathan Lehr：客户在实际的日常运营中使用该产品，并且愿意接受参考电话并诚实地谈论影响、可靠性和购买流程等。公司应该能够清楚地展示该产品如何通过安全、法律和采购审查来节省时间、降低成本或增加产量。 

迈克尔·斯图尔特 (Michael Stewart)，M12 管理合伙人：直到最近，我们（投资者）才对[预计年度经常性收入]或试点收入持怀疑态度。现在，它不再被视为一个星号，而是客户在面对如此多的选择时评估解决方案的兴趣和意愿。在运行评估方面获得这些参与和客户的支持不仅仅是前沿部署工程师让客户更轻松的问题。要在 2026 年实现这一目标，需要质量和成功的营销信息。投资者预计，经过六个月的试点使用后，转化将成为故事的主角。 

Marell Evans，Exceptional Capital 创始人兼执行合伙人：执行力和牵引力。最好的信号是用户真正喜欢使用该产品和业务的技术复杂性。我们着眼于实际合同协议的巨大北极星，即 12 个月以上。除此之外，这位创始人是否能够吸引顶级人才加入他们的初创公司，而不是竞争对手或传统的超大规模企业？

到 2026 年底，人工智能代理将在企业中发挥什么作用？ 

Nnamdi Okike，645 Ventures 管理合伙人兼联合创始人：到 2026 年底，代理仍将处于初始采用阶段。企业要真正从人工智能代理中受益，需要克服许多技术和合规障碍。还需要为代理之间的通信创建标准。 

Rajeev Dham，蓝宝石董事总经理：一位万能代理人将会出现。如今，每个代理的角色都是孤立的，例如，入站[销售开发代表]、出站 SDR、客户支持、产品发现等。但到明年年底，我们将开始看到这些角色融合为一个具有共享上下文和内存的代理，从而打破长期存在的组织孤岛，并在公司及其用户之间实现更加统一的上下文对话。 

Antonia Dean，Black Operator Ventures 合伙人：获胜者将是能够快速找到自治和监督之间的正确平衡，并认识到代理部署是协作增强而不是明确的劳动分工的组织。我们将看到人类和代理之间在复杂任务上进行更复杂的协作，而他们的角色之间的界限不断变化，而不是由代理处理所有日常工作，而人类则进行所有思考。 

Aaron Jacobson，NEA 合伙人：大多数知识工作者都会至少有一位他们知道名字的代理同事！ 

Hustle Fund 联合创始人、普通合伙人 Eric Bahn：我认为人工智能代理在劳动力中所占的比例可能会超过企业中的任何人员。激增的人工智能代理本质上是免费的且边际成本为零。那么为什么不通过机器人来成长呢？ 

您的投资组合中哪些类型的公司增长最为强劲？ 

Jake Flomenberg，Wing Venture Capital 合伙人：增长最快的公司是那些发现了 GenAI 采用带来的工作流程或安全漏洞，然后坚持不懈地执行产品市场契合度的公司。在网络安全方面，它是解决数据安全问题的工具，使法学硕士可以安全地与敏感数据交互，而代理治理则确保自主系统拥有适当的控制。在营销方面，它是答案引擎优化 (AEO) 等新领域，在人工智能响应中被发现，而不仅仅是搜索结果。共同点：这些在两年前还不是类别，但现在已成为大规模部署人工智能的企业的必备品。 

Databricks Ventures 副总裁 Andrew Ferguson：我们看到增长与一些共同主题相关。一类是拥有重点用例的公司——从较窄的楔子（可能是重点目标角色或用例）开始的公司，真正抓住它，变得有粘性，并赢得从最初的楔子扩展的权利。 

Jennifer Li，安德森霍洛维茨普通合伙人：帮助企业将人工智能投入生产的公司表现不错。数据提取和结构化、人工智能系统的开发人员生产力、生成媒体基础设施、媒体语音和音频以及支持或呼叫中心等应用程序等领域。 

什么样的公司保留率最高？ 

Jake Flomenberg，Wing Venture Capital 合伙人：具有保留和扩张能力的公司有一个共同的模式——他们解决的问题随着客户部署更多的人工智能而加剧。强大的保留来自三件事：任务关键（删除会破坏生产工作流程）、积累难以重新创建的专有上下文以及解决随着人工智能采用而出现的问题，而不是一劳永逸。 

OpenOcean 普通合伙人 Tom Henriksson：对于年轻的公司来说，衡量留存率比较困难，但我们看到留存率最高的是严肃的企业软件提供商，尤其是那些通过人工智能增强的软件提供商。一个很好的例子是运营1，将员工主导的生产流程端到端数字化。这些公司深入客户的组织，改变他们的运营方式，并建立专有的数据和知识，使他们很难没有这些数据和知识。 

迈克尔·斯图尔特 (Michael Stewart)，M12 管理合伙人：初创公司为企业提供数据工具和垂直人工智能应用程序服务，并通过前沿部署的团队协助客户满意度、质量和产品改进。这似乎是这些市场中所有领先初创公司都采用的制胜法则。从长远来看，随着客户开始在其组织和工作日实践中内部化人工智能的使用，嵌入式团队可能会退出。 

Work-Bench 联合创始人兼普通合伙人 Jonathan Lehr：当软件成为基础设施而不是单点解决方案时，保留率最高。AuthZed 具有很强的保留性，因为授权和策略是现代系统的核心，一旦嵌入，剥离成本极高。Courier Health 和 GovWell 充当端到端工作流程、医疗保健患者旅程以及政府许可的记录和编排层系统，这使得它们一旦上线就深深嵌入其中。