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217 未来十年,AI将如何重写世界?凯文·凯利2026中国行的13项预测
未来十年，AI将如何重写世界？凯文·凯利2026中国行的13项预测
整理：何渊，DPOHUB主理人
凯文·凯利关于未来十年的13项预测，真正值得关注的并不是某项技术将在何时成熟，而是人工智能正在发生一次根本转变：从生成内容的工具，走向理解现实的系统，最终成为能够代表人类采取行动的智能体。当机器开始处理交易、调用账户、安排医疗咨询并与其他机器协作，AI带来的就不再只是效率提升，而是经济组织、职业结构和社会治理规则的全面重构。
2026年9月21日至22日，《连线》杂志创始执行主编、《失控》作者凯文·凯利先后在长江商学院CEO项目20周年论坛和京东方全球创新伙伴大会发表演讲，对未来十年的人工智能发展作出一系列预测。
其中，在京东方大会上，他集中提出了13项预测，涉及通用人工智能、空间智能、人形机器人、AI医生、个人智能体、智能体经济、能源基础设施以及中美AI竞争。
有些预测已经显露苗头，有些仍然接近科幻想象，还有一些可能最终被证明是错误的。凯文·凯利本人也坦言，大多数预测都有可能出错。
但预测的意义，从来不只是猜中未来。更重要的是，它可以帮助我们看见：人工智能正在沿着什么方向演进，哪些变化可能真正影响普通人的生活。
一、未来十年，未必会出现一个无所不能的超级智能
凯文·凯利首先强调，AI未来的发展具有高度不确定性。即使是最了解这一领域的专家，也无法确定真正意义上的通用人工智能能否实现，更无法准确判断它将在何时出现。
在长江商学院的演讲中，他作出了更明确的判断：未来十年，真正意义上的通用人工智能可能仍不会到来。
这并不意味着AI的发展会陷入停滞。恰恰相反，未来可能出现大量能力各异的人工智能：有的擅长医疗，有的擅长编程，有的负责控制机器，有的专门处理交易。它们未必融合成一个无所不能的“超级大脑”，却可能通过相互协作，对社会产生更加深刻的影响。
今天的AI能力具有明显的不均衡性。它可以解决复杂的数学问题，也可能在一些普通人看来非常简单的现实任务上犯错；它能够分析关于世界的文字，却未必真正理解物体如何运动、人类如何行动以及现实环境如何变化。
因此，未来十年最重要的技术突破，可能不是模型“知道得更多”，而是AI开始真正理解现实世界。
二、从理解语言到理解世界，AI将进入物理空间
凯文·凯利预测，未来五年，空间智能可能成为AI的重要突破方向。
所谓空间智能，是指机器理解物体位置、运动关系、环境变化并据此采取行动的能力。它是自动驾驶、工业机器人和家庭机器人的共同基础。
大语言模型可以根据文字描述告诉你如何拿起一个杯子，但让机器人在真实房间里找到杯子、判断距离、控制力度并安全完成动作，是完全不同的问题。
这也是人形机器人尚未成熟的原因。
凯文·凯利认为，真正可靠、能够广泛进入家庭的人形机器人，可能还需要十年。制约其普及的不只是模型能力，还有灵巧操作、触觉反馈、能耗、安全性和长期可靠性。
实验室中的一次成功演示，与一个机器人每天在家庭中稳定工作，仍然相距遥远。
相比之下，外骨骼设备可能更早普及。凯文·凯利预计，未来五年，外骨骼将在康复医疗、工业生产和体力劳动辅助等领域得到更广泛的应用。
这两项预测代表了两条不同的技术道路：一条是让机器替代人，另一条是让机器增强人。
未来更快进入现实生活的，未必是完全取代人类的机器人，而可能是帮助人类延长工作能力、降低劳动负担的辅助设备。
三、AI医生可能首先改变的，是医疗服务的入口
凯文·凯利预测，未来两年，AI医生可能成为许多人获取医疗咨询的第一入口。
这并不意味着AI能够取代临床医生，更不意味着它可以独立承担诊断责任。它更可能首先出现在健康知识查询、症状整理、检查报告解释和就医准备等环节。
患者在走进医院之前，可能已经通过AI完成初步咨询；医生面对的，也可能不再是毫无准备的患者，而是一份由AI整理的症状、病史和问题清单。
医疗服务的入口因此可能发生变化。
但AI介入医疗越深，风险也越具体。模型可能提供错误、偏颇或不完整的信息，患者也可能因为过度信任机器而延误就医。世界卫生组织已经提醒，生成式AI能够改善医疗信息服务，但必须同时处理准确性、偏见、隐私和责任问题。
因此，“AI医生”更准确的理解，不是替代医生的机器，而是介于患者与医疗系统之间的新型信息与服务界面。
四、三年内，你可能拥有一个“外部的自己”
凯文·凯利最具现实冲击力的预测，是“外部自我智能体”。
他预计，未来三年可能出现更加成熟的个人智能体。它持续了解你的偏好、日程、工作方式和生活习惯，并可以调用邮件、日历、支付工具和其他软件，为你完成复杂任务。
今天的AI主要回答问题。未来的AI则可能直接采取行动。
你告诉它“安排一次旅行”，它不只是推荐目的地，而是自动比较价格、预订酒店、购买机票并调整日程；你让它处理工作，它可能调用多个专业智能体，分别完成资料搜索、数据分析和文件制作。
凯文·凯利甚至预测，五年后，99%的AI可能不会直接与人类交流，而是在后台与其他智能体协作。
“99%”当然不是已经得到验证的统计数据，而是他对未来系统形态的大胆判断。它揭示的趋势是：人类看到的可能只是一个简单入口，背后却是大量机器之间的自动协作。
过去，一个人需要学习使用许多软件。未来，一个人可能只需要告诉智能体自己想要什么。
五、当机器开始替人交易，智能体经济将改变什么
凯文·凯利进一步预测，未来五年，智能体经济中的资金流转规模可能超过人类直接操作产生的相应资金流量。
这一判断最容易被误读。
资金流转规模超过人类直接交易，并不等于AI创造的GDP超过人类经济。机器可以在后台进行高频采购、价格比较、账户调度和自动结算，从而产生巨大的交易流水，但流水规模与实际新增价值并不是同一个概念。
真正重要的变化在于：机器可能开始成为市场中的实际行动者。
过去，广告主要争夺人的注意力；未来，企业还可能争夺智能体的选择。消费者购买哪种商品、预订哪家酒店，可能先由个人智能体筛选，品牌则需要让产品信息能够被机器识别、比较和信任。
商业竞争由此可能出现一个新战场：谁能进入智能体的候选范围，谁能获得它的推荐，谁就可能获得交易机会。
但机器一旦代表个人或企业采取行动，一系列制度问题就无法回避：智能体是谁创建的，代表谁行动，获得了多大权限，能否进一步委托其他智能体，错误交易由谁负责？
2026年，美国国家标准与技术研究院已经围绕AI智能体的身份、认证、授权、审计和不可否认性开展专门研究。这说明智能体治理正在从抽象讨论走向具体制度建设。
当机器只负责提供建议时，问题主要是内容是否准确；当机器开始采取行动时，问题就变成了权力是否受到控制。
六、智能眼镜和元宇宙，可能以不同方式重新回来
凯文·凯利预测，智能眼镜最早的重要用户，可能不是普通消费者，而是没有固定办公桌的蓝领劳动者。
维修人员可以在工作时直接查看设备参数，建筑工人可以获得实时施工指引，技术人员可以通过第一视角接受远程协助。
在这些场景中，智能眼镜并不是另一块娱乐屏幕，而是把数字知识直接嵌入工作现场的工具。
这项预测具有很强的现实逻辑。面向消费者的智能设备必须解决佩戴舒适度、隐私和内容生态等复杂问题，工业场景则可以因为效率提升形成更明确的付费意愿。
凯文·凯利同样没有放弃对元宇宙的判断。他认为，三维虚拟形象和增强现实仍可能形成更具临场感的社交空间。
不过，元宇宙曾经经历的概念泡沫已经说明：技术上能够实现沉浸式体验，并不代表用户愿意长期使用。它最终能否复兴，取决于是否能够创造手机和传统社交平台无法提供的价值。
七、AI竞争的下一阶段，将是能源和基础设施竞争
凯文·凯利预测，到2036年，美国可能至少有一座采用新型核能技术的发电设施投入运行。
这一预测背后的逻辑十分明确：AI需要的不只是算法和芯片，还需要大量稳定电力。
国际能源署预计，在基准情景下，全球数据中心用电量到2030年可能达到约945太瓦时，较2024年增加一倍以上。AI将成为推动这一增长的重要因素。
因此，未来的AI竞争不仅发生在模型实验室，也发生在电网、核能、数据中心和冷却系统之中。
谁能以更低成本获得稳定能源，谁就可能拥有更强的算力扩张能力。
凯文·凯利还预测，太空数据中心可能在2040年前后迎来新的可行性窗口。但这并不是说太空数据中心届时必然大规模落地，而是随着发射成本降低，其经济条件可能开始发生变化。
太空数据中心仍要解决散热、辐射、通信、维护和设备寿命等问题。它更像一个观察基础设施边界的长期预测，而不是即将实现的商业计划。
八、AI泡沫可能破裂，但技术浪潮不会因此结束
面对不断上升的AI投资，凯文·凯利承认行业可能存在泡沫，但他认为泡沫规模未必特别巨大，市场调整之后仍可能恢复增长。
这一判断需要谨慎理解。
技术具有长期价值，不等于所有AI公司的估值都合理；社会确实需要算力，也不意味着每一座数据中心都能获得足够回报。
互联网最终改变了世界，但互联网泡沫时期仍有大量企业倒闭。技术方向正确与投资价格正确，从来不是一回事。
判断AI行业能否持续增长，不能只看模型能力，还要看客户是否愿意付费、企业能否形成利润，以及巨额算力和能源投入能否转化为真实生产力。
九、中美AI竞争，关键可能不只是最强模型
凯文·凯利预测，中美可能持续推出能力接近的先进模型，中国企业则可能在降低使用成本方面形成优势。
这一判断并不意味着中美AI产业链已经完全处于同一水平。芯片制造、先进算力、基础软件、人才生态和全球市场渠道，仍然存在明显差异。
但它指出了一个重要方向：未来AI竞争的胜负，未必只由谁率先训练出最强模型决定。
模型性能决定技术能力的上限，成本、可靠性和产业应用则决定这项技术能够进入多大的市场。
如果AI无法以企业和普通用户能够承受的价格进入医疗、制造、交通和服务业，再先进的模型也很难充分释放价值。
对中国企业而言，更现实的机会可能不是复制一个无所不能的超级模型，而是在具体产业中，把AI做得更便宜、更稳定，也更容易部署。
十、13项预测背后的真正主线：机器正在获得行动能力
将凯文·凯利的13项预测放在一起，可以看到一条清晰的演进路线。
第一步，AI生成内容。它写文章、制作图片、分析数据，核心是回答人类提出的问题。
第二步，AI理解现实。空间智能、世界模型和机器人使AI能够感知物理环境，并把数字能力带入真实世界。
第三步，AI代表人行动。个人智能体开始调用账户、完成交易、管理日程，并与其他智能体协作。
真正具有制度冲击力的，是第三步。
当AI只生成一段文字时，风险主要集中在虚假信息、偏见和知识产权；当AI可以调取个人信息、使用支付工具并作出交易决定时，风险就进一步扩展到授权、财产、隐私、安全和责任。
未来的AI治理不能只关注模型说了什么，还必须回答机器可以做什么。
个人是否真正同意智能体采取某项行动？授权能否随时撤回？智能体超越权限造成损失时，由开发者、部署者还是用户负责？机器之间多次转委托以后，责任链条还能否被完整还原？
这些问题将决定智能体经济能否建立真正的社会信任。
结语：未来最大的悬念，不是机器会不会超过人类
凯文·凯利的13项预测未必都会成为现实。
AI医生可能没有那么快普及，人形机器人可能需要更长时间，智能体经济的规模也很难按照统一口径计算。预测中涉及的时间表和数字，都应当被视为前瞻性判断，而不是已经得到证明的事实。
但这些预测共同揭示的趋势值得认真对待：人工智能正在从一个提供答案的软件，逐渐成为参与社会运行的行动系统。
未来十年，真正重要的问题可能不再是AGI究竟在哪一年出现，而是在人们尚未意识到的时候，多少决定已经开始由机器作出。
AI可以帮助人类处理更多事务，也可能让人逐渐失去对过程的理解和控制。
因此，负责任的技术乐观主义，不是相信技术会自动解决一切，而是在积极使用技术的同时，始终保留人的选择权、监督权和最终决定权。
机器能够做什么，取决于技术进步。
机器应当被允许做什么，则必须由人类决定。
参考文献
凯文·凯利：《Next 10 years》，京东方全球创新伙伴大会·2026https://news.sina.com.cn/zx/2026-09-22/doc-inissyrc5694711.shtml
《二十年，再问增长：长江商学院CEO项目20周年论坛在京举行》https://finance.sina.com.cn/cj/2026-09-24/doc-inisxhnz8306775.shtml
国际能源署：《Energy and AI》https://www.iea.org/reports/energy-and-ai
国际劳工组织：《Generative AI and Jobs: A 2025 Update》https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-2025-update
美国国家标准与技术研究院：《Software and Agentic AI Identity and Authorization》https://www.nist.gov/news-events/news/2026/02/new-concept-paper-identity-and-authority-software-agents
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