80%的App将会消失,Agent将成为唯一的UI——2026年AI行业七大核心趋势

把最近吸收的各种信息整理下，包括Anthropic趋势报告、Elon Musk/Sam Altman/Marc Andreessen/Peter Steinberger等人的访谈播客、推上一些大V的观点解读、国内媒体的AI年度回顾等等，总结2026年AI行业七大核心趋势：

1、技术范式的转移：从“进程”到“实体” 

这是AI Agent领域最本质的变革，人与AI的交互从“控制输入”转向“管理行为”。

推上@Hesam定义，新一代Agent（如OpenClaw/ClawdBot）不再是“基于对话，靠prompt触发、问完即结束”的临时进程（process），而是具备三大特征的数字实体（entity）：

• 跨时间存在（24/7全天候运行）

• 积累上下文（长期记忆用户偏好与历史）

• 采取非请求行动（主动为你工作，甚至在未被要求时采取行动）

管理范式也随之升级：以往软件是工具，需要通过提示词来控制输入；如今Agent类似员工，只需要设定期望、权限和边界就可以高效管理。

为充分发挥其能力，行业也在打破安全沙盒，ClawdBot等工具可获取整台电脑权限。

过去大家会担心“计算机滥用”的潜在风险，但现在一切为了效率，这成了必要选择。

此外，Agent之间可以形成A2A连接（如Moltbook），已经出现互相雇佣、谈判等行为，早期群体智能逐步涌现。

2、Vibe Coding工作流的重构

@Tom Bilyeu总结一套对比：

旧的编程方式是 Prompt -> Paste -> Pray（提示词->粘贴->祈祷能跑），这是把 AI 当作高级 StackOverflow。

新的Vibe Coding进化为 Intent -> Agent -> Tests -> Commit（意图->智能体->测试->提交），

也就是Agent可自主完成代码生成、运行、报错修复至测试通过，人类仅需明确意图与验收结果，减少了过往本需要介入的调试循环。

从此，编程语言的语法细节不再重要，但是工程思维更凸显含金量——需要能把结果做稳、可复现的能力，包括拆解问题、全局视角和验证结果等。

3、App的消亡与CLI的复兴

Peter Steinberger预测80%的App会消失，因为如果一个App的核心功能可以通过API访问，那么Agent就可以直接帮你完成任务（比如我们现在体验到的，在千问app下单点奶茶）。

于是Agent就成为了唯一的 UI，用户不需要在不同App之间切换，而是通过唯一的Agent接口来指挥后台的各种服务。

伴随而来的是命令行工具（CLI）的复兴，也有人将2026称之为“CLI之年”。

虽然命令行对人类不友好，但相较于IDE，命令行纯文本、高信息密度的特点更适配AI。Claude Code实践证明，其操作效率远超IDE代码补全。

4、中美大模型竞争

闭源领域呈现路线分化：

OpenAI推行“封闭花园模式”，聚焦AGI与ToC超级入口，想要构建垂直整合的AI帝国；

Anthropic坚持“工具模式”，专注B端生产力与Coding领域，不涉足多模态生成。

目前Anthropic已经占据42%的Coding市场份额，以更符合开发者需求的“品味”和克制的安全理念，逐步取代OpenAI成为行业的“白月光”。

另一方面，开源模型实现关键突破，智谱GLM、DeepSeek和阿里Qwen都在Coding与Agent场景触达“商业可用下限”，也就是达到了商用最低标准。

这意味着企业可依托开源模型构建商业闭环，预计2026年AI Token消耗量将增长10倍。

5、基础设施的物理瓶颈

AI软件层爆发式发展的同时，物理基础设施却遇到瓶颈，马斯克将破题关键指向了太空数据中心。

AI芯片产能指数级增长，但地面电力供应增速平缓，马斯克预测2026年底将出现“芯片堆积却无法开机”的局面。

核心卡脖子环节是燃气轮机叶片（全球仅3家可生产，排期至2030年）与变压器。

马斯克还提出“太空计算经济学”：太空太阳能效率是地面的5倍，无需储能电池，成本仅为地面的1/10，可有效破解电力瓶颈。

他预判，36个月后太空将成为AI训练与运行的最廉价场所。SpaceX计划通过Starship年1万次高频发射，搭配自建TeraFab芯片厂，构建太空数据中心集群突破地面限制。

6、下一代技术高地：空间智能与世界模型

2026年AI技术竞争焦点转向物理世界交互，空间智能与世界模型成为下一代核心高地，AI技术探索从“读万卷书”走向“行万里路”。

李飞飞指出，语言进化仅50万年，而视觉与空间智能进化长达5亿年，是感知物理世界的核心能力，AI不掌握空间智能便难以实现AGI。

传统视觉语言模型是 语言–>视觉–>动作 的逻辑，但这与视觉占大脑皮层三分之一的生物规律相悖。

世界模型成为继“预测下一个词”后的第二预训练范式，核心是“预测下一个物理状态”（比如，如果我推这个瓶子，它会怎么倒）。

不同于Sora等视频生成模型，世界模型的价值是作为机器人模拟器，解决Sim-to-Real数据短缺问题。

合格的世界模型需要具备物理一致性，遵循现实物理定律，避免“物理幻觉”；同时需实现持续学习，在交互中实时进化。

英伟达的Jim Fan补充，未来机器人大脑应基于原生世界模型，实现“视觉思维链”，可以在脑海中模拟物理交互，而无需转化为语言。

7、AI时代下的个人生存指南

当AI可完成80%常规工作后，人类的价值将被重新定义。

“超级个体”不再只是自媒体鼓吹的叙事，而是成为趋势。

AI赋予个人“一人成军”的能力，顶尖创业者可通过管理AI Agent团队单人主导创业，未来独角兽公司可能仅需极少数全职员工，Marc Andreessen甚至认为将会出现“一人独角兽公司”。

个人核心竞争力转向三大方向：

• 品味（Taste），也就是判断方案优劣、做出正确选择的能力，这是AI无法代替的

• 工程思维，核心是拆解问题并设计验证机制，确保AI输出可靠

• 系统认知能力，无需纠结编程语言语法，重点是系统设计与业务理解能力

未来已来！