Snowflake 執行長 Sridhar Ramaswamy 向《財星》雜誌投稿，對 2026 年企業人工智慧的發展趨勢做出了七項預測。
首先，像DeepSeek這樣的新型訓練方法將削弱大型科技公司對人工智慧模型的控制，使更多組織能夠客製化開源基礎模型並創建自己的模型。其次，像HTTP這樣的主流人工智慧協定將會出現，使智能體能夠在不同系統間進行通訊。第三，將人工智慧作為創造力增強工具的團隊和將其作為拐杖的團隊之間將出現分化，前者將主導產業。第四，成功的人工智慧產品將融入從使用者行為中持續學習的理念。第五，企業在進行大規模部署前需要衡量智能體的準確性。第六，執行將變得商品化，而創意品質將成為瓶頸。第七，像ChatGPT和Claude這樣的免費員工自主選擇工具將推動企業自下而上採用人工智慧。
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Snowflake執行長Sridhar Ramaswamy：2026年企業人工智慧的7項預測
【社論】
Snowflake 執行長 Sridhar Ramaswamy 的七項預測表明，2026 年將是人工智慧應用的轉捩點，標誌著人工智慧將從「實驗」階段過渡到「實施」階段。尤其值得注意的是，這些預測並非只是對未來的展望，而是數據雲公司負責人親眼目睹的實際變化。
DeepSeek的出現象徵著人工智慧模型開發的民主化已成為現實。過去需要數百億日圓投資的人工智慧模型開發，如今借助思維鏈推理和模型蒸餾等高效方法，只需更少的資源即可完成。這不僅意味著成本的降低，也代表著人工智慧領域領導權從大型科技公司轉移到多元化參與者的結構性變革。
人工智慧代理協作協議的標準化與其說是預測，不如說是正在進行的現實。 Anthropic 的模型上下文協議 (MCP) 和谷歌的 Agent2Agent (A2A) 已於 2025 年捐贈給 Linux 基金會。正如 HTTP 解放了網路一樣，這些協定將使不同供應商的人工智慧代理能夠互通，並消除供應商鎖定。
同時，人們對「人工智慧垃圾」（人工智慧產生的劣質內容）的擔憂，引發了關於人工智慧應用的根本性問題。人工智慧應該是增強思維的工具，而不是取代思維。只要人類仍然擁有創造力，掌握人工智慧的組織與依賴人工智慧的組織之間的差距就會繼續擴大。
建構持續學習和回饋循環對於人工智慧系統的演進速度至關重要。正如Google的搜尋演算法從用戶點擊行為中學習一樣，整合用戶接受和拒絕資料的人工智慧模型將比靜態模型進步更快。這種複利效應使得早期採用者能夠持續擴大對競爭對手的領先優勢。
企業採用人工智慧代理的最大障礙在於如何量化其可靠性。面向消費者的人工智慧可以容忍一定程度的誤差，但像「昨天的銷售數據」這類對業務至關重要的問題則需要100%的準確率。 Gartner預測，到2026年，40%的企業應用將配備特定任務的人工智慧代理，這迫切需要開發針對特定領域的評估框架。
「創意將成為瓶頸」論斷，直擊人工智慧對勞動市場影響的核心。執行技能將趨於商品化，而策略性思考和提出正確問題的能力將日益重要。這將為我們提供一個契機，從根本上重新思考教育體系和人力資源發展方式。
影子人工智慧（員工非正式使用人工智慧工具）是一個雙面刃的問題。它固然會帶來安全風險、違規行為和資料主權問題，但也反映了企業真正需要的功能。與其禁止這種做法，不如靈活地將員工實際使用案例納入正式的人工智慧策略。
到2026年，決定競爭格局的將不再是人工智慧是否普及，而是其應用效果。那些具備策略思維，能夠建構評估框架、透過驗證準確性建立信任並提升員工人工智慧素養的組織，將成為下一個時代的領導者。
[術語]
AI智能體<br>一種能夠自主執行特定任務的人工智慧系統。它能夠根據使用者指令進行推理、規劃和行動，並與多種工具和系統協同工作以實現其目標。與傳統的聊天機器人不同，它可以自動化複雜的業務流程。
開源基礎模型<br>此人工智慧模型的原始程式碼和模型權重參數均公開可用，任何人都可以自由使用、修改和重新分發。企業可以使用自己的數據進行客製化，並建立自己的專用人工智慧系統。
HTTP 協定
超文本傳輸協定（Hypertext Transfer Protocol，簡稱HTP）是一種用於在網路瀏覽器和伺服器之間交換資料的通訊協定。這項標準化使得不同公司的系統能夠相互連接，從而支持了互聯網的爆炸性增長。
供應商鎖定：指客戶對特定供應商的產品或服務產生依賴，難以轉向其他供應商的產品的情況。技術和經濟方面的限制制約了客戶的選擇。
AI Slop
這是一個俚語，指的是人工智慧產生的低品質內容。這類內容缺乏原創性和深刻見解，特色是內容千篇一律、千篇一律。它指的是完全依賴人工智慧批量生產，沒有任何人類創造力的文字和圖像。
回饋迴路<br>一種將系統輸出結果回饋到輸入端以持續改善系統的機制。在人工智慧領域，這種機制利用使用者回饋（例如批准或拒絕）作為模型的學習數據，以提高模型的準確性。
影子人工智慧
員工未經公司IT部門批准，擅自將人工智慧工具和服務用於個人用途。這指的是員工未經授權將ChatGPT等免費工具用於工作目的，這不僅是安全風險，也是創新的來源。
模型上下文協定（MCP）
由 Anthropic 開發的 AI 代理之間的通訊協議，是一種規範，使不同供應商的 AI 系統能夠以標準化的方式共享資料和上下文。
思考鏈推理
此方法能夠清楚地展示人工智慧模型在給出最終答案之前的逐步思考過程。將複雜問題分解成較小的步驟可以提高推理的準確性和透明度。
模型蒸餾
這項技術可以將大規模、高效能人工智慧模型的知識遷移到規模更小、更有效率的模型上。它利用教師模型的輸出作為訓練數據，以更少的運算資源實現同等效能。
[參考連結]
Snowflake （外部）
人工智慧數據雲平台公司。 Sridhar Ramaswamy將於2024年2月出任執行長。
DeepSeek （外部）
中國人工智慧公司利用高效訓練方法開發低成本人工智慧模型
人類（外在）
克勞德開發公司於2025年12月與Snowflake達成2億美元的合作協議。
OpenAI （外部）
開發了 ChatGPT 和 GPT-4。是企業實施影子人工智慧的主要工具提供者。
Linux 基金會（外部）
一個管理 MCP 和 A2A 協議並促進 AI 代理標準化的非營利組織。
Gartner （外在）
IT研究公司預測，到2026年，40%的企業應用程式將配備人工智慧代理。
[Youtube]
[參考文章]
DeepSeek另闢蹊徑：人工智慧訓練領域的突破（外部連結）
詳細解釋使用思維鏈推理和模型蒸餾的高效人工智慧開發方法
AI代理公共規範現況及未來發展方向概述（外部連結）
闡述 MCP 和 A2A 協議的標準化趨勢及其對 Linux 基金會的捐贈
Gartner預測，到2026年，40%的企業應用程式將採用人工智慧代理（外部連結）。
對2026年40%的企業應用將配備人工智慧代理的預測進行了詳細分析。
Shadow AI：有效的風險管理（外部）
針對影子人工智慧的安全風險和合規性問題提出解決方案
Snowflake 達成 2 億美元的人類合作協議（外部連結）
Snowflake 和 Anthropic 於 2025 年 12 月宣布達成一項價值 2 億美元的合作協議。
[編者註]
你的公司裡有人已經在偷偷使用 ChatGPT 或 Claude 了嗎？這就是所謂的“影子人工智慧”，它或許預示著你公司未來的發展方向。
2026年，我們將進入一個人工智慧時代，屆時人工智慧的差異將不再在於我們是否擁有它，而是我們如何有效地使用它。在一個執行流程自動化的世界裡，我們需要具備提出正確問題的能力。我們會將人工智慧作為拐杖，還是將其作為激發創造力的翅膀？這取決於我們每個人。今天，你會將哪些事情委託給人工智慧，又會將哪些事情留給自己思考？
