過去幾年，企業對人工智能工具的廣泛試用即將告一段落。根據 TechCrunch 對24家專注企業級投資的風投機構的調查顯示，大多數投資者預測:**2026年將成爲企業 AI 投資從“廣撒網”轉向“聚焦贏家”的關鍵轉折點**。

儘管企業整體 AI 預算預計將增長，但增長將高度集中。Databricks Ventures 副總裁 Andrew Ferguson 指出，企業正從爲同一用例測試多個工具的“實驗階段”，轉向削減重疊方案、將資源集中於已驗證成效的 AI 項目。“2026年將是整合與篩選之年。”

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這一趨勢正在催生明顯的“兩極分化”。Asymmetric Capital Partners 管理合夥人 Rob Biederman 預測，未來企業 AI 支出會高度集中於少數能顯著提升業務效能的供應商，“**只有少數贏家能獲得大部分預算，其餘供應商或將面臨收入停滯甚至萎縮**。”

與此同時，企業對 AI 安全與治理的投入將顯著上升。Norwest Venture Partners 合夥人 Scott Beechuk 強調:“真正的投資正在轉向保障 AI 可靠性、可解釋性與合規性的基礎設施。只有風險可控，企業纔敢從試點邁向規模化部署。”

Snowflake Ventures 董事 Harsha Kapre 補充，2026年企業 AI 投資將聚焦三大方向:**夯實數據基礎、優化模型後處理能力，以及整合碎片化工具**。CIO 們正積極遏制 SaaS 工具的無序擴張，轉向統一、可度量 ROI 的智能系統。

這一戰略轉向將深刻影響 AI 初創企業的生存格局。擁有**垂直領域專有數據、難以被複制的解決方案**的公司更可能突圍;而產品功能與 AWS、Salesforce 等巨頭重疊的通用型初創企業，則可能陷入“試點陷阱”——項目難轉化、融資難延續。

多位投資人一致認爲，**真正的護城河在於獨特數據資產與深度行業耦合能力**，而非單純的技術堆砌。若當前預測成真，2026年雖是企業 AI 預算擴張之年，卻也可能成爲衆多初創公司“洗牌出局”的分水嶺。