风险投资机构普遍预测，企业将在2026年显著增加AI投入，但支出将更加集中，而非全面扩张。过去几年，企业主要通过试点和测试来探索AI技术的落地路径，而这一试错期正接近尾声。 TechCrunch对24家专注企业级市场的风投机构进行调查，多数机构认为，2026年企业AI预算将上升，但仅集中于少数表现突出的供应商和产品。Andrew Ferguson（Databricks Ventures副总裁）指出，当前企业常为同一场景测试多个工具，导致“工具泛滥”，尤其在市场、销售等关键领域，产品差异在POC阶段难以分辨。随着AI实际成效显现，企业将削减试验性投入，淘汰重叠工具，将节省的资金转向真正带来价值的技术。 Rob Biederman（Asymmetric Capital Partners管理合伙人）进一步预测，企业AI支出将出现“两极分化”：少数领先供应商将获得远超其他公司的预算份额，而大量其他初创公司则面临收入停滞甚至下滑。 Scott Beechuk（Norwest Venture Partners合伙人）认为，企业将更关注AI的“安全与治理”能力。随着数据安全、合规性、可解释性等保障体系成熟，企业将更有信心从试点转向规模化部署，从而推动相关技术投入增长。 Harsha Kapre（Snowflake Ventures董事）则提出，2026年企业AI投资将聚焦三大方向：夯实数据基础、优化模型训练后性能、整合分散工具。首席投资官们正主动减少SaaS软件冗余，转向统一、智能的系统，以降低集成成本并提升投资回报。 这一趋势将深刻影响AI初创企业。类似SaaS行业的“洗牌”可能重现：具备独特数据壁垒或垂直领域专精解决方案的公司仍有机会成长；而产品与AWS、Salesforce等巨头高度同质化的初创企业，将面临试点项目减少、融资困难的局面。 多位投资人强调，真正的护城河在于“难以复制”的核心资产——如独家数据、特定场景下的深度优化能力，或大模型难以轻易替代的专有模型架构。若预测成真，2026年虽是企业AI支出上升之年，但多数初创公司未必能分得更大蛋糕。