No Priors 第144期｜Sarah 与 Elad 展望2026年AI

摘要

• AI采用速度已经超过反弹叙事，但公开市场仍可能把Nvidia的任何一次失速，视为整个周期的公投。 Elad预计，“AI没用”和泡沫论还会卷土重来，尽管技术浪潮“通常要大约10年才能扩散”（“like 10 years to propagate”）；他说，AI的采用速度已经“快得令人目眩”，尤其是在医生、律师、会计师和合规团队中。Sarah认为，焦虑源于投资者仓位，并称Nvidia某个季度表现疲软，就可能引发恐慌，尽管这与底层的长期结构性变化几乎无关。Elad给怀疑者的回答是：“快到我甚至不知道大家在说什么了”（“So fast I don’t even know what people are talking about.”）。
• 下一阶段的应用价值应集中到垂直领域赢家手中，而Sarah给出了本期最明确的交易预测：2026年会有人利用LLM做市场交易，赚到“数亿美元”。 Elad指出，编程、医疗听写和法律软件——包括Harvey——已经在向少数玩家集中，并预计下一批垂直领域也将达到巨大规模。Aaron Levie随后认为，与工作流、组织数据、上下文工程和变革管理绑定的智能体，最有希望打通企业落地路径。
• 机器人会先迎来情绪拐点，再迎来商业模式拐点：小规模的人形和半人形机器人将开始部署，一部分会失败，投资者则会过度反应。 Sarah预计，随着预期时间表不断推迟，市场将出现分化；Elad则反驳称，自动驾驶走过了大约15–17年，如今才真正开始奏效。他们更尖锐的分歧在于产业结构：Elad认为Waymo和Tesla是自动驾驶当前的赢家，并看好Tesla成为机器人赢家；Sarah则认为，资金、硬件、制造和供应链需求可能让 incumbents 占优，但移动能力并不能解决操作能力问题，因此创业公司、甚至中国公司仍有真实机会。
• 一家大型AI实验室上市，可能变成一笔由基准考核驱动的反身性交易，而不是一次纯粹的基本面决策。 Elad举出的对冲基金案例十分典型：散户想要一只纯AI赢家，基金经理又害怕“错过Nvidia”，年度基准考核可能迫使他们“不管怎样”都要买入，即便他们并不看好这家公司。Elad预计，只要第一笔交易没有定价过高并成功，就会解锁一批跟随者，为AI实验室筹集巨额资金；与此同时，投资者仍会担心AI需求能否支撑资本开支、信贷和货到付款义务如何分配风险，以及市场对Nvidia的集中度是否过高。
• Elad原本没想到ChatGPT之外还会出现这么多独特的AI消费产品，但如今已经看到自己想用的“神奇”智能体体验；Sarah对此表示认同，但Elad仍预计大多数新硬件会失败。 Sarah用“逃逸速度”检验产品的持久性：如果没有网络效应或其他护城河，AI实验室或Google两三年后就能复制赢家，再靠分发能力追上。机会仍然存在，因为 incumbents 会吓退创业者，而且太多团队只是用这一代模型重做上一代产品。
• 基础模型竞争正在科学、替代架构和自我改进系统等方向重新展开，但规模效应仍会把资本吸向少数赢家。 Sarah以Ilya所说的“研究时代”为框架，认为行业终于有机会测试计算效率更高的思路、扩散模型和SSM，而不必只打一场资源战。Elad预计，物理、材料或数学领域只要出现1–2个突破，就会有人过早宣称“科学已经被解决”；但长期影响反而会被低估。他认为，一条可能快速起飞的路径是“代码加自我进化”。
• 资本仍将持续涌入国防自主化和肽类药物，但国防预算能否真正转向新公司，以及边缘应用与主流采用的界线仍未确定。 Sarah预计，无人机防务和创业公司活动将加速；Elad认同需求存在，但警告预算必须以足够大的规模从主承包商流向新公司。Elad称GLP-1的采用“不可阻挡”，市场仍低估其影响；Sarah则指出其二阶效应，以及市场对工程化肽类和激素疗法日益浓厚的兴趣。他们还讨论了边缘生物黑客行为可能成为早期指标，但不能视为已经确立的证据。
• 结尾的预测最终汇聚到主动式智能体和“每瓦智能”，它们将成为2026年的产品与基础设施约束。 嘉宾预计，AI会主动收集上下文、使用屏幕、停止等待提示词，并把“Claude Code体验”带给更广泛的知识工作；企业要获得收益，则需要智能体脚手架和具有经济意义的评测。Ben和Ash Spectre认为，电力是近期数据中心的约束，但长期看芯片更重要，因为芯片折旧更快，而且按每千瓦时约10美分计算，5年内芯片成本约为电力成本的10倍。

精读

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