2026：AI投资95%回报差？跨境人掘金风口揭秘！

当前，全球正处于人工智能技术浪潮的中心，特别是企业级人工智能，其未来走向和应用前景备受瞩目。自2022年OpenAI发布ChatGPT以来，生成式人工智能以前所未有的速度席卷全球，不仅带来了技术上的革新，也引发了各行各业对效率提升和业务模式再造的无限遐想。无数企业级人工智能初创公司如雨后春笋般涌现，吸引了海量投资，旨在将这项前沿技术融入企业日常运营。

然而，尽管市场热情高涨，企业在实际部署人工智能工具时，仍面临着诸多挑战，未能完全兑现其承诺的价值。美国麻省理工学院在2025年8月发布的一项调查显示，仍有高达95%的企业未能从人工智能投资中获得显著回报，这无疑给过度乐观的市场情绪泼了一盆冷水。那么，企业究竟何时才能真正从人工智能的应用中看到实实在在的效益？何时才能将其深度融入业务流程，并为之增加预算呢？

针对这一关键问题，外媒近期采访了24位专注于企业级人工智能领域的资深投资人，他们普遍认为，2026年将成为企业大规模采纳人工智能、从中获得实际价值并显著增加技术投入的关键一年。这种对“明年”的乐观预测并非首次，过去几年间，类似的期待也曾被业界反复提及。那么，面对即将到来的2026年，情况是否会有所不同呢？让我们深入了解这些行业洞察者的看法。

展望2026：企业级人工智能的趋势与机遇

多位行业领军者分享了他们对2026年企业级人工智能发展趋势的洞察。

Ascend创始普通合伙人柯比·温菲尔德（Kirby Winfield，美国） 认为，企业正逐渐认识到大型语言模型（LLM）并非解决所有问题的万灵药。例如，星巴克使用Claude编写客户关系管理（CRM）软件并非理想选择。他预计未来的关注点将转向定制化模型、精细调整、效果评估、可观测性、流程编排以及数据主权等方面。
Northzone合伙人莫莉·奥尔特（Molly Alter，欧洲） 提出，一部分企业级人工智能公司将从产品供应商转型为人工智能咨询服务商。这些公司可能最初专注于特定产品，如人工智能客服或人工智能编程助手。但一旦它们积累了足够多的客户工作流，便能凭借自身团队复制“前置工程师”模式，为客户开发更多应用场景。这意味着，许多专业的AI产品公司将逐步发展成为通用型AI实施者。
Greycroft合伙人马西·武（Marcie Vu，美国） 对语音人工智能的潜力充满期待。她认为，语音作为一种更自然、高效、富有表现力的人机交互方式，未来将扮演重要角色。我们过去几十年习惯了键盘输入和屏幕显示，但语音才是我们在现实世界中主要的互动方式。她期待看到开发者们如何以语音作为主要交互模式，重塑产品、体验和界面。
Inspired Capital创始人兼管理合伙人亚历克萨·冯·托贝尔（Alexa von Tobel，美国） 预测，2026年将是人工智能重塑物理世界的一年，尤其是在基础设施、制造业和气候监测领域。她指出，我们正从一个被动响应的世界迈向一个预测性的世界，物理系统能够在问题发生之前就感知到风险。
Insight Partners董事总经理隆恩·贾菲（Lonne Jaffe，美国） 关注前沿实验室在应用层面的探索。此前很多人认为这些实验室只负责训练模型，然后由其他人在此基础上构建应用，但目前看来并非如此。他预计，前沿实验室可能会比预期更快地将更多交钥匙应用程序直接推向生产环境，尤其是在金融、法律、医疗和教育等领域。
OpenOcean普通合伙人汤姆·亨里克森（Tom Henriksson，芬兰） 认为，如果用一个词来形容2026年的量子技术，那就是“势头”。人们对量子优势的信心正迅速建立，各公司纷纷发布路线图，以揭开这项技术的神秘面纱。但他提醒，目前还不能期待重大的软件突破，因为我们仍需要更强大的硬件性能来跨越这一门槛。

对于中国的跨境从业者而言，这些趋势预示着新的市场机会和技术挑战。例如，在人工智能模型定制化、数据主权保障以及语音交互技术等领域，国内企业可以积极布局，探索出海路径，为全球客户提供具有竞争力的解决方案。同时，关注垂直领域的人工智能应用，将技术与特定行业知识深度融合，也有望形成独特的竞争优势。

投资风向标：哪些领域备受关注？

风险投资家们的投资策略，是市场未来发展方向的重要指示器。

Salesforce Ventures首席投资官艾米丽·赵（Emily Zhao，美国） 表示，他们正瞄准两个截然不同的前沿领域：一是人工智能进入物理世界，二是模型研究的下一代演进。这表明对AI与实体经济融合，以及核心AI技术突破的持续关注。
M12管理合伙人迈克尔·斯图尔特（Michael Stewart，美国） 透露，他们正密切关注未来的数据中心技术。在过去一年多时间里，M12已启动了数项新投资，表明其对未来“代币工厂”技术的浓厚兴趣，旨在提升其运行效率和清洁度。这一关注将持续到2026年及以后，涵盖数据中心内部的各个方面，包括冷却系统、计算、内存以及站点内外部网络连接。
Work-Bench联合创始人兼普通合伙人乔纳森·莱尔（Jonathan Lehr，美国） 专注于投资垂直企业级软件，这类软件通过专有工作流和数据构建起防御壁垒，尤其是在受严格监管的行业、供应链、零售以及其他复杂运营环境中。
NEA合伙人亚伦·雅各布森（Aaron Jacobson，美国） 指出，人类生成足够能量来满足耗电巨大的图形处理器（GPU）需求的能力已接近极限。作为投资者，他正在寻找能够推动每瓦性能突破的软件和硬件技术。这可能包括更优的GPU管理、更高效的人工智能芯片、光纤等下一代网络方案，或者对人工智能系统和数据中心内热负荷的重新思考。

这些投资方向反映了市场对AI基础设施、能效优化以及垂直行业深度解决方案的迫切需求。中国的跨境企业在硬件制造、数据中心能耗管理、以及特定行业AI应用开发方面具备一定优势，应抓住机会，通过技术创新和成本控制，在全球市场中占据一席之地。

如何衡量人工智能初创企业的护城河？

在竞争激烈的人工智能领域，初创企业如何构建并维持其竞争优势，是投资者最为关心的问题之一。

Asymmetric Capital Partners管理合伙人罗布·比德曼（Rob Biederman，美国） 认为，人工智能领域的护城河，与其说是模型本身，不如说是经济效益和集成能力。他们寻找那些深入嵌入企业工作流、拥有专有数据或能够持续改进数据，并通过转换成本、成本优势或难以复制的成果来展现防御能力的公司。
Wing Venture Capital合伙人杰克·弗洛门伯格（Jake Flomenberg，美国） 对纯粹基于模型性能或提示词工程构建的护城河持怀疑态度，他认为这些优势会迅速被侵蚀。他提出的问题是：如果OpenAI或Anthropic在明天发布了一个性能提升十倍的模型，这家公司是否仍有存在的理由？
Northzone合伙人莫莉·奥尔特（Molly Alter，欧洲） 指出，时至2025年，相比于横向通用领域，在垂直细分赛道中构建企业竞争壁垒变得更加容易。最好的护城河是数据护城河，即每一个新增客户、数据点或互动都能让产品变得更好。这类护城河在制造业、建筑业、医疗或法律等专业领域更容易构建，因为这些领域的数据在客户间具有较高的一致性。此外，还存在有趣的“工作流护城河”，其防御能力来自于对某一行业中任务或项目从A点到B点如何运作的深刻理解。
Snowflake Ventures董事哈莎·卡普雷（Harsha Kapre，美国） 认为，对于人工智能初创企业而言，最强大的护城河来自于它们如何有效地将企业的现有数据转化为更好的决策、工作流程和客户体验。企业已经拥有极其丰富的数据，但它们缺乏以有针对性、可信赖的方式对其进行推理的能力。他们寻找那些将技术专长与深厚的行业知识相结合，能够直接为客户受控数据提供领域特定解决方案，而无需创建新的数据孤岛，从而提供以前不可能实现的洞察或自动化能力。

这些观点强调了数据、深度集成、垂直化和解决实际痛点在构建企业级AI护城河中的核心作用。中国的跨境企业在进入全球市场时，必须深入理解目标市场的行业特点和数据合规性要求，通过提供定制化、深嵌业务流程的解决方案，来建立起难以被轻易复制的竞争优势。

2026年，企业能否从人工智能投资中真正获益？

业界普遍认为，2026年将是企业级人工智能价值兑现的关键节点。

Ascend创始普通合伙人柯比·温菲尔德（Kirby Winfield，美国） 观察到，企业正在意识到对数十种解决方案进行随意实验只会造成混乱。因此，他们将更加注重精简解决方案，并进行更深思熟虑的参与。
Black Operator Ventures合伙人安东尼娅·迪恩（Antonia Dean，美国） 指出，复杂之处在于，许多企业，无论它们是否准备好成功使用人工智能解决方案，都会声称正在增加人工智能投资，以解释为何削减其他领域的开支或裁减员工。实际上，人工智能可能成为高管们掩盖过去失误的借口。
Norwest Venture Partners合伙人斯科特·比丘克（Scott Beechuk，美国） 认为，我们无疑正越来越接近这一目标。如果说2024年是为人工智能构建基础架构的关键一年，那么2026年，我们将开始检验应用层能否将这些投资转化为真正的价值。随着专业模型的成熟和监管的完善，人工智能系统在日常工作流中的可靠性正不断提高。
Exceptional Capital创始人兼管理合伙人马雷尔·埃文斯（Marell Evans，美国） 肯定了这一趋势，但认为仍将是循序渐进的。他指出，人工智能仍在不断迭代和改进，以展现其解决各行业企业痛点的能力。他相信，解决模拟与现实训练之间的鸿沟，可能会为现有和新兴产业带来诸多机会。
Andreessen Horowitz普通合伙人珍妮弗·李（Jennifer Li，美国） 提到，2025年曾出现过关于企业在人工智能投资上回报不佳的耸动性新闻。但她反问，有哪位软件工程师愿意回到没有AI编程工具的“黑暗时代”？可能性很小。她的观点是，企业在2025年已经开始获得价值，而这种价值将在2026年在各个组织中呈倍数增长。

这些观点表明，2026年企业级AI的价值将从基础设施建设转向应用落地，并在实际业务中产生可见回报。中国的跨境服务提供商和技术公司应紧密关注客户的实际需求，提供能够直接解决痛点、提升效率的AI解决方案，帮助企业实现数字化转型，从而赢得市场信任。

企业人工智能预算在2026年是否会增加？

关于企业AI预算，投资人们的看法各有侧重，但普遍认为会有增长，且更加集中。

Sapphire董事总经理拉吉夫·达姆（Rajeev Dham，美国） 相信预算会增加，但这种增长是微妙的。他认为，企业不会简单地增加AI预算，而是会将部分劳动力支出转向AI技术，或者通过AI能力产生极高的顶线投资回报率，使得这些投资能够实现三到五倍的自我回本。
Asymmetric Capital Partners管理合伙人罗布·比德曼（Rob Biederman，美国） 预测，对于那些能明确带来成效的人工智能产品，预算将大幅增加；而对于其他产品，预算将急剧缩减。整体支出可能会增长，但会更加集中。他预计将出现分化，少数供应商将占据企业人工智能预算的绝大部分份额，而许多其他供应商的收入则会停滞不前或萎缩。
Emergence Capital创始人兼普通合伙人戈登·里特（Gordon Ritter，美国） 认为预算会增加，但支出会集中化。企业会增加在能够拓展其机构优势的人工智能项目上的预算，并减少那些仅仅自动化工作流但未能获取（并保护）专有智能的工具。
Databricks Ventures副总裁安德鲁·弗格森（Andrew Ferguson，美国） 预言，2026年将是首席信息官们（CIO）抵制AI供应商过度扩张的一年。他指出，当前企业针对单一用例会测试多个工具，因为在许多情况下，每月支出和转换成本较低，这鼓励了实验。市场涌现出大量专注于特定采购中心（如市场营销）的初创企业，即使在概念验证阶段，也很难辨别其差异化。随着企业看到人工智能带来的实际成果，他们将削减部分实验预算，整合重复的工具，并将节省下来的资金投入到已证明有效的AI技术中。
Maverick Ventures董事总经理瑞安·伊索诺（Ryan Isono，美国） 认为，总体而言，AI预算将增加，并且会从试点/实验性预算转向正式的预算项目。他指出，2026年人工智能初创企业将迎来利好，因为许多曾试图自主构建内部解决方案的企业，现在已认识到规模化生产所需的难度和复杂性。

综合来看，企业对AI的投资将趋于理性与集中，更青睐那些能够带来明确投资回报、解决核心业务问题、并能与企业战略深度融合的AI解决方案。对于中国跨境企业而言，这意味着提供有“真材实料”的技术和产品，强调实际效益和长期价值，而非仅仅停留在概念层面。

2026年，企业级人工智能初创企业如何成功获得A轮融资？

对于寻求A轮融资的企业级人工智能初创企业来说，2026年的门槛将更高。

Wing Venture Capital合伙人杰克·弗洛门伯格（Jake Flomenberg，美国） 表示，当前表现出色的公司通常具备两个要素：一是令人信服的“为何是现在”的故事——通常与生成式人工智能创造的新攻击面、基础设施需求或工作流机遇相关；二是企业实际采纳的具体证据。100万至200万美元的年度经常性收入（ARR）是基线，但更重要的是客户是否将你的产品视为其业务的“任务关键型”工具，而非“锦上添花”。没有故事的收入只是一个功能，没有实际进展的故事则是空中楼阁，两者缺一不可。
Insight Partners董事总经理隆恩·贾菲（Lonne Jaffe，美国） 建议，初创公司应力求证明其正在构建的市场，是随着人工智能降低成本而不断扩大的，而不是萎缩的市场。一些市场具有较高的需求弹性，90%的价格下降可能导致市场规模扩大十倍。而另一些市场弹性较低，降价反而可能使市场消失，让客户独享所有价值。
Work-Bench联合创始人兼普通合伙人乔纳森·莱尔（Jonathan Lehr，美国） 强调，客户在日常运营中真正使用产品，并愿意接受电话参考，诚实地谈论产品影响、可靠性和采购流程等，是获得融资的关键。公司应能清晰展示产品如何节约时间、降低成本或提高产出，并通过安全、法律和采购审查的验证。
M12管理合伙人迈克尔·斯图尔特（Michael Stewart，美国） 承认，过去投资者对预期年度经常性收入（EAR）或试点收入持怀疑态度，但现在已不再如此。客户的兴趣和在众多选择中评估解决方案的意愿，本身就具有重要意义。在2026年，要获得这些客户的参与和在评估过程中的认可，不仅仅是前置工程师让客户更容易接受的问题，还需要高质量的产品和具有说服力的市场营销信息。投资者期待看到，在6个月的试点使用后，转化率成为故事的核心部分。
Exceptional Capital创始人兼管理合伙人马雷尔·埃文斯（Marell Evans，美国） 指出，执行力与市场进展至关重要。最好的信号是用户对产品真正感到满意，以及业务的技术成熟度。他们高度关注实际的合同协议，最好是超过12个月的。此外，创始人能否吸引顶尖人才加入其初创企业，而非选择竞争对手或传统超大规模公司，也是一个重要考量因素。

这些要求对于中国的AI初创公司具有重要的借鉴意义。在寻求国际融资时，除了技术实力，更要注重商业落地能力、客户验证、以及在全球市场中的弹性增长潜力。构建扎实的客户案例，并能清晰阐述产品的核心价值和市场前景，将是赢得投资的关键。

2026年末，人工智能智能体在企业中将扮演何种角色？

人工智能智能体（AI Agents）作为人工智能的下一代形态，其在企业中的应用备受期待。

645 Ventures管理合伙人兼联合创始人恩纳米·奥基克（Nnamdi Okike，美国） 认为，到2026年末，智能体仍将处于初步采纳阶段。他指出，要使企业真正从人工智能智能体中获益，还需要克服许多技术和合规性障碍。此外，还需要为智能体间的通信制定标准。
Sapphire董事总经理拉吉夫·达姆（Rajeev Dham，美国） 预测，一个通用的智能体将应运而生。他指出，目前每个智能体都在其特定角色中孤立运作，例如入站销售开发代表（SDR）、出站SDR、客户支持、产品发现等。但他相信，到2026年末，这些角色将开始融合为一个具有共享上下文和记忆的单一智能体，打破长期存在的组织壁垒，实现公司与用户之间更统一、更具情境感的对话。
Black Operator Ventures合伙人安东尼娅·迪恩（Antonia Dean，美国） 强调，成功的企业将是那些能够迅速找到自主性与监督之间适当平衡的组织，并认识到智能体部署是协作增强而非简单的劳动分工。她认为，人类与智能体将在复杂任务上展开更精密的协作，而非智能体处理所有例行工作而人类只负责思考，两者的角色边界将持续演进。
NEA合伙人亚伦·雅各布森（Aaron Jacobson，美国） 乐观地表示，大多数知识工作者将至少拥有一位他们能叫得上名字的智能体“同事”。
Hustle Fund联合创始人兼普通合伙人埃里克·巴恩（Eric Bahn，美国） 大胆预测，人工智能智能体在企业中的劳动力占比，可能会超过人类。他认为，大规模部署人工智能智能体几乎是免费的，边际成本为零。那么，为何不通过机器人来实现增长呢？

智能体技术的发展将彻底改变企业的工作模式。中国的跨境企业应积极关注智能体在客户服务、销售、运营等领域的应用，探索人机协作的新范式，提升全球服务效率。同时，也需关注智能体伦理、合规性及数据安全等问题，确保技术健康发展。

哪些公司实现了强劲增长和高客户留存率？

了解当前市场中增长最快和客户留存率最高的公司，有助于把握成功企业的共同特质。

增长最快的公司：

Wing Venture Capital合伙人杰克·弗洛门伯格（Jake Flomenberg，美国） 指出，增长最快的公司是那些识别出生成式人工智能采纳所带来的工作流或安全漏洞，并在此基础上不懈追求产品与市场契合度的企业。在网络安全领域，这意味着能够安全处理敏感数据的工具，以及确保自主系统具备适当控制的智能体治理方案。在市场营销领域，则是像“答案引擎优化”（AEO）这样的新兴领域，即在人工智能回复中被发现，而不仅仅是搜索结果。共同的特点是：这些在2023年还未成形的细分市场，如今已成为企业规模化部署人工智能的必需品。
Databricks Ventures副总裁安德鲁·弗格森（Andrew Ferguson，美国） 观察到，增长与几个共同主题相关。其中之一是那些以聚焦的用例切入市场的公司——它们从一个狭窄的切入点（可能是聚焦的特定用户群体或用例）开始，做得非常出色，建立起客户粘性，并因此获得了从初始切入点向外扩展的权利。
Andreessen Horowitz普通合伙人珍妮弗·李（Jennifer Li，美国） 认为，那些帮助企业将人工智能投入生产的公司表现良好。这包括数据提取与结构化、人工智能系统的开发者生产力工具、生成式媒体的基础设施、以及应用于客服或呼叫中心等媒体和应用程序的语音和音频技术。

客户留存率最高的公司：

Wing Venture Capital合伙人杰克·弗洛门伯格（Jake Flomenberg，美国） 认为，拥有高留存率和扩展性的公司有一个共同模式：它们解决的问题会随着客户更多地部署人工智能而加剧。高留存率来源于三个方面：成为任务关键型（移除会导致生产工作流中断）、积累难以重新创建的专有上下文，以及解决随着人工智能采纳而增长而非一次性解决的问题。
OpenOcean普通合伙人汤姆·亨里克森（Tom Henriksson，芬兰） 表示，对于年轻公司来说，留存率的衡量较为困难，但目前观察到的最高留存率出现在严肃的企业级软件供应商中，尤其是那些通过人工智能增强的解决方案。一个很好的例子是Operations1，它端到端地数字化了员工主导的生产流程。这些公司深入客户组织，彻底改变了其运营方式，并建立了专有的数据和知识，使其变得难以或缺。
M12管理合伙人迈克尔·斯图尔特（Michael Stewart，美国） 强调，服务于企业级数据工具和垂直人工智能应用的初创公司，并配有前置团队协助客户满意度、质量和产品改进，这似乎是这些市场中所有领先初创企业所采用的成功模式。从长远来看，随着客户开始将人工智能内化到其组织和日常工作中，这些嵌入式团队可能会逐渐减少。
Work-Bench联合创始人兼普通合伙人乔纳森·莱尔（Jonathan Lehr，美国） 认为，当软件成为基础架构而非点解决方案时，其留存率最高。例如，Authzed具有很高的留存率，因为授权和策略是现代系统的核心，一旦嵌入，替换成本极高。Courier Health和GovWell作为端到端工作流、医疗患者旅程以及政府许可的记录系统和编排层，一旦上线，它们便会深度嵌入，难以替代。

这些案例表明，成功的人工智能企业往往专注于解决企业深层痛点，建立难以替代的技术和业务壁垒，并且能够持续地与客户需求共同成长。对于中国的跨境企业来说，这提供了明确的指引：深耕细分市场，提供不可或缺的解决方案，并注重长期客户关系和价值共创。

中国跨境从业人员的机遇与建议

综上所述，2026年对于企业级人工智能而言，将是一个从“概念热潮”迈向“价值落地”的关键转折点。对于中国的跨境从业人员来说，这既是挑战，更是前所未有的机遇。

建议关注以下几个方面：

垂直领域深度融合： 聚焦特定行业（如制造业、供应链、医疗健康、金融等），将人工智能技术与行业Know-how深度结合，开发定制化、解决具体痛点的解决方案。避免泛泛而谈，追求“小而精”的护城河。
数据安全与合规： 随着全球各国对数据主权和隐私保护日益重视，提供满足国际标准和本地法规的数据处理、存储和治理方案将成为核心竞争力。中国企业在出海时，必须将合规性置于优先地位。
效率提升与成本优化： 人工智能的核心价值在于提高效率和降低成本。跨境电商、国际物流、跨境支付等领域均可通过AI优化运营、精准营销、风险控制，从而在全球市场中获得竞争优势。
人机协作新模式： 智能体技术的兴起预示着未来工作模式的变革。中国企业可以积极探索智能体在客服、销售、市场分析等环节的应用，提升服务效率和客户体验，同时也要关注如何平衡智能体自动化与人类决策。
AI基础设施与能效创新： 伴随AI发展，算力需求激增对数据中心和能耗管理提出了更高要求。中国在硬件制造和清洁能源方面拥有优势，可在AI芯片、高效冷却、数据中心运维等领域寻找出海合作和技术输出的机会。
建立长期客户关系： 在全球市场中，赢得客户信任并建立长期合作关系至关重要。提供持续优化、深度嵌入客户业务流程的AI产品和服务，将有助于提高客户留存率，形成难以替代的战略伙伴关系。

面对全球AI市场的风云变幻，中国的跨境从业者应保持务实理性的态度，积极拥抱技术创新，深耕细分市场，以开放合作的心态，抓住新一轮科技革命带来的发展机遇，为全球经济注入中国智慧和中国方案。

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/2026-ai-95-roi-challenge-cb-gold.html