安永發布2026年科技公司十大機遇

　　2026年，科技行業在人工智能加速普及、地緣政治局勢復雜性提升、成果交付壓力漸增的背景下，邁入發展新階段。當下，科技公司的核心任務是證明人工智能的投資回報(ROI)，重構商業模式，并全力推進技術的大規模落地。

　　高管們不再糾結人工智能是否會改變業務，而是聚焦如何通過安全可靠的方式落地原生人工智能戰略，以及如何借助代理式人工智能解決方案挖掘商業價值。

　　當前的商業環境正呈現出非線性、高速化、波動大、強關聯的特征，這進一步加劇了企業的緊迫感。企業要想獲得競爭優勢，就必須擁抱“超流動性(Superfluidity)”理念，即讓系統自主處理日常事務，人類管理者則專注于戰略規劃。

　　依托自主人工智能(Autonomous AI)、Web3、智能合約(Smart Contracts)等技術進一步減少業務堵點，構建起實時、靈活、自適應的治理模式。

　　在這樣的背景下，安永總結并提出了2026年度的十大發展機遇，希望能夠幫助科技行業企業進一步明確發展方向，在快速發展的市場中實現增長、抵御風險并持續贏得客戶的信任。

　　機遇1 把握人工智能高速發展期，通過生態并購與合資快速擴張

　　2026年，“速度”將是決定企業成敗的關鍵。人工智能創新的迅猛勢頭，使其成為企業擴張規模、搶占競爭先機的核心抓手。那些行動迅速，且不忽視互操作性(Interoperability)和治理規范的企業，最有可能在“贏家通吃”的市場格局中脫穎而出。

　　在數據驅動的經濟背景下，科技公司紛紛組建結構化聯盟和以成果為導向的合作關系，以此開拓新市場、擴大分銷范圍，并規范數據使用的相關權利。例如，安永與頭部科技公司聯手，在安永人工智能平臺(EY.ai)推出風險管理解決方案。

　　這一合作案例表明，通過整合行業經驗與先進人工智能技術架構，企業能加速創新進程，打造獨特的競爭優勢。這類合作不僅能推動業務增長，還能幫助企業突破此前因監管限制或資金門檻而無法進入的行業。

　　安永近期針對科技行業首席執行官(CEO)的調查顯示，83%的受訪者計劃在未來幾個月重點推進合資與聯盟合作，這一比例較2025年1月增長了近30%，足見企業搶占機遇的迫切性。

　　與此同時，市場環境也催生了有針對性的并購活動——大型企業尤其青睞那些擁有先進人工智能整合技術或獨特數據資源的初創公司。有遠見的領導者會采取全方位布局策略，積極尋求合作與收購機會，優化資產組合，在轉瞬即逝的市場機遇中搶占先機。

　　要在這一領域取得成功，僅靠偶然的交易遠遠不夠。企業從一開始就必須重視互操作性和透明的成果共享機制。通過在生態合作中嵌入治理規則、協調各方激勵政策，科技公司能構建更具韌性的業務系統，形成差異化的價值。這將幫助企業在監管政策和技術需求不斷變化的情況下，快速調整適應，保持競爭優勢。

　　機遇2 聚焦代理式互操作性與物理人工智能，打造創新產品

　　如今，在產品中嵌入人工智能已不再是企業的“加分項”，下一個創新突破口是跨平臺、跨云的代理式互操作性，即讓產品能在不同生態系統中無縫運行，同時開發新的自動化和統籌管理功能。這一轉變讓互操作性成為核心設計原則，因為企業需要在多云環境和復雜架構中保持靈活適配能力。

　　物理人工智能與機器人技術正迅速崛起為創新熱點，不斷向邊緣場景拓展，為企業打造差異化產品創造了條件。當自主系統、工業自動化技術與可互操作的代理框架相結合，就能實現跨云、跨商業平臺的協同運行。提前布局這些技術的企業將獲得明顯競爭優勢，因為軟件智能與物理執行的深度融合，將成為未來企業的核心差異化標志。

　　多云人工智能技術(Multi-Cloud AI)正打破獨家合作模式，催生了對統籌管理和圖形處理器(GPU)容量中介服務的需求。這一趨勢對那些面向跨云、跨平臺代理式互操作性進行設計的企業更為有利。成立專門聚焦先進人工智能和物理人工智能的產品團隊，能確保創新覆蓋數字與物理兩大領域，加快產品構思與落地速度。

　　機遇3 助力職能部門負責人落地安全可靠的人工智能，尤其是在部署成熟和規模擴大的情況下

　　隨著人工智能可觀測性的提升，安全可靠已成為人工智能應用的基本要求，這不僅關乎道德合規，更直接影響企業的收入和聲譽。如今，人工智能已滲透到企業各個職能部門，從早期的概念驗證逐步走向全企業規�；瘧�用，因此治理體系必須具備靈活性和前瞻性。

　　企業正逐步開始推行分布式問責制(Distributed Accountability)，讓最熟悉工作流程和風險點的職能部門負責人牽頭，制定人工智能應用的約束規則、明確風險承受范圍，并將可靠性標準融入日常運營。如果缺乏完善的治理機制，企業可能會出現實踐混亂的情況，進而引發連鎖故障，導致決策偏離業務目標。

　　安永近期調查顯示，僅有不到三分之一的科技行業高管對自身的道德與負責任人工智能戰略充滿信心，因此，落實這一治理機制的時間尤為緊迫。

　　要實現大規模安全可靠的人工智能應用，就需要將治理機制融入產品和運營的全生命周期。值得注意的是，數據就緒度是目前最薄弱的環節，企業需要建立完善的數據血緣管理、質量監測和治理體系，方能避免人工智能規模化過程中出現系統性故障。

　　隨著各項標準、機制落地(包括數據質量與數據血緣管理標準、政策即代碼標準、偏見與漂移監測機制、事件處理流程、數據回滾機制等)，相關工具也需及時更新迭代。找到“快速實驗”與“風險控制”的平衡點，既能鼓勵創新嘗試，又不犧牲系統韌性、可靠性和信任度。而成功做到這一點的企業，不僅能有效降低監管風險和聲譽風險，也能避免因運營故障影響業務增長和客戶體驗。

　　機遇4 重新思考商業戰略以適配代理式人工智能時代

　　原生人工智能公司正在改寫軟件定價、打包和銷售的規則。代理式中介購買模式(Agentic-Mediated Buying)的興起改變了客戶參與方式，傳統的訂閱制和按使用量付費模式，正逐漸被安全的應用程序接口(API)、即時試用和基于成果的定價模式所取代�？蛻羧缃窀�看重流暢的使用體驗和透明的價值回報，而非僅僅是產品的訪問權或使用權。

　　在此背景下，商業模式創新正加速推進。安永調查顯示，89%的受訪科技行業首席執行官表示，他們正在探索基于成果定價等創新定價模式。但僅停留在探索階段還遠遠不夠，2026年，企業領導者必須將試點項目推向大規模落地，即讓定價直接與交付成果和可衡量價值掛鉤。

　　借助人工智能能簡化相關服務流程的優勢，基于成果的定價正成為滿足客戶需求、應對宏觀經濟壓力的最佳選擇。這種定價模式旨在為客戶打造“無遺憾”的購買體驗。

　　同時，人工智能工具正廣泛應用于銷售、服務、支持、融資等各個業務環節，為企業推出整合式產品和新價值主張創造了條件。通過嵌入生成式人工智能(GenAI)和代理式應用程序，企業能實現這些業務環節的自動化升級，推出集產品、服務、融資于一體的捆綁式解決方案，提供更加流暢的客戶體驗。

　　這一變革催生了“軟件即服務”(Service as Software)新模式，傳統的人工互動場景如今可通過智能自動化平臺實現。

　　要實現這一目標，企業需要圍繞代理驅動型商業進行設計，例如，通過安全的API開放產品和定價信息，讓商業模型與成果指標對齊。互操作性也至關重要，因為企業需要跨平臺、跨云實現無縫的端到端工作流構建，這既需要解決技術難題，也需要應對商業層面的挑戰。

　　機遇5 靈活選擇人工智能模型，優化應用效果

　　開源與閉源人工智能模型的豐富選擇，讓科技公司面臨新的戰略決策。企業需要在開源模型的“透明度、可定制、低成本”與閉源模型的“高性能、強支持、高安全性”之間做權衡，而能否做好這種權衡，將直接影響企業的競爭優勢。

　　目前，開源模型生態系統正快速成熟，不僅入門門檻低、迭代速度快，還能深度融入企業自身的工作流程，且成本通常遠低于閉源模型。而閉源模型則在性能和可靠性方面保持領先，但可能存在成本高、易受供應商限制、本地化和合規適配靈活性不足等問題。

　　這一趨勢不僅是技術層面的選擇，更涉及全球商業布局和政策適配。在某些無法獲取專有模型或基礎設施的地區，開源方案能推動人工智能技術的廣泛應用和創新。對企業而言，關鍵在于制定靈活的戰略，平衡價格與性能，避免依賴單一供應商，并適配不斷變化的監管政策和主權要求。

　　那些能靈活協調開源與閉源模型(根據業務需求、地區特點和合規要求優化配置)的企業，往往能更好地捕捉價值、管控風險，并適應人工智能技術棧的持續分化。

　　機遇6 設計“默認主權”制度，構建無邊界人才體系

　　監管政策的區域差異和地緣政治的不確定性，正在重塑企業的運營模式。隨著各國政府加強數據駐留(Data Residency)和合規要求，人工智能的主權化和本地化處理已成為行業標準。

　　盡管歐盟《數字市場法(DMA)》《數字服務法(DSA)》和《人工智能法案(AI Act)》等法規影響著企業的全球布局，但主權化已遠超單純的合規范疇。

　　主權化涵蓋了人才分布地點、計算資源部署地點，以及基礎模型如何體現國家價值觀、道德規范和文化傳統等多方面。各國正加強對人工智能基礎設施的掌控，確保技術發展貼合本土需求。

　　對科技行業領導者而言，主權化既是技術挑戰，也是組織管理挑戰。企業的技術架構從設計之初就需融入區域監管控制機制，在不同地區實現性能與合規的平衡。這些決策會影響成本、響應速度和可擴展性，同時倒逼企業升級人才戰略，構建無邊界團隊和區域技能中心。

　　然而，企業在這方面的信心不足。僅有47%的全球科技行業高管認為，其人工智能戰略能有效賦能全組織人才，這說明勞動力模式的發展未能跟上技術和地緣政治的變化速度。

　　簽證限制和本地政策要求給人才流動帶來阻礙，而創新又需要全球協作，這對企業的基礎設施和人才靈活性提出了雙重考驗。

　　要在這一環境中立足，企業需將“默認主權(Sovereignty-by-Default)”理念制度化，即在工作流程和基礎設施規劃中嵌入區域管控機制，同時打造無邊界人才模式，利用分布式工程團隊和主動風險管理策略。

　　那些能將不同地區的視角和監管要求融入戰略的企業，能在不影響發展速度的前提下實現合規，在碎片化的全球市場中實現規�；瘮U張。

　　機遇7 派駐技術專家，破解人工智能平臺復雜性難題

　　隨著人工智能平臺和生態系統日益復雜、專業化，企業面臨一個關鍵問題：派駐前沿部署工程師(FDEs)或其他嵌入式技術專家，是否會成為成功的關鍵?這一問題的答案將產生廣泛影響。

　　將技術人才直接嵌入業務部門或項目團隊，能加快技術落地速度、提升服務質量，并在平臺升級迭代過程中確保業務連續性。但這也帶來了新的挑戰，比如人才招聘與留存、資金投入、規模擴張，以及如何通過明確的關鍵績效指標(KPIs)衡量工作成效。

　　安永調查顯示，27%的科技行業高管認為，缺乏人工智能技能是企業擴大技術應用的最大障礙，這一比例超過了其他任何技術或運營問題。

　　企業需要權衡利弊：一方面是快速解決問題、深度整合技術帶來的好處，另一方面是維持大型嵌入式專家團隊的成本和運營壓力。關鍵機遇在于優化這些技術角色的定位，讓技術專家能融入企業整體的學習體系、治理框架和績效評估機制，實現價值最大化。

　　機遇8 順應數字基礎設施與人工智能時代，升級稅務戰略

　　數字基礎設施(包括計算資源、數據中心等)的大規模投資，以及專有人工智能模型和工具的快速迭代，讓稅務戰略成為科技公司的核心競爭力之一。隨著人工智能企業走向全球，在多個國家和地區拓展業務、招聘人才，稅務規劃的復雜性和重要性也達到了新高度。

　　稅務已不再是單純的合規工作，而是能幫助企業釋放資金、加速部署、在快速變化的市場中保護利潤率的戰略工具。

　　對科技公司而言，在決定業務布局地點、知識產權(IP)所有權結構、全球成本與利潤分配方案時，必須提前考慮稅務因素，而非事后補救。合理的稅務策略會影響數據中心選址、云業務擴張、數字知識產權變現、全球人工智能團隊架構等多個關鍵環節。

　　如今，稅務正逐漸成為一種獨立的數據產品。領先企業正將稅務分析融入核心數據平臺，利用實時數據支持業務決策、管理風險，并提高與利益相關者和監管機構的溝通透明度。這一轉變讓企業能主動管理稅收優惠、抵免和合規義務，將稅務部門從成本中心轉變為價值創造和風險防控的重要部門。

　　2026年，企業的機遇在于將稅務戰略融入數字轉型的核心，讓業務增長過程中始終保持靈活性和合規性，同時清晰把握全球市場的風險與機遇。

　　機遇9 建立人工智能財務運營(AI FinOps)體系，讓財務部門成為投資回報引擎

　　人工智能已在編碼和客戶服務領域展現出變革企業的能力，下一個重點應用領域將是財務部門。財務部門處于企業核心流程、風險控制的中心位置，是人工智能創造實際價值的理想試點，也是驗證人工智能投資回報的關鍵場景。

　　目前，企業正大力投入財務領域的人工智能應用，但尚未獲得相應回報。安永調查顯示，51%的全球科技公司將財務部門列為人工智能預算的三大優先事項之一(僅次于信息技術(IT)/數字部門和核心業務職能)，但僅有27%的公司認為財務部門是人工智能投資回報的三大驅動因素之一。

　　這一差距說明，資源充足的試點項目和探索性應用，尚未轉化為企業級的規�；瘍r值。2026年，企業必須改變這一現狀，財務部門領導者需要從試點探索轉向落地應用，即將人工智能融入財務預測分析、加快結賬流程、自動化合規等工作，并利用預測數據推動更科學的決策。

　　建立人工智能財務運營體系，意味著將人工智能作為財務工作的核心，以實現現金流實時監控、動態場景建模、合規自動檢查、資源智能分配。若能有效落地，財務部門將從傳統的報告職能，升級為推動利潤率提升、優化資本配置、支持全企業快速科學決策的戰略引擎。

　　機遇10 重塑企業安全體系，應對人工智能、身份認證與國家行為體威脅

　　人工智能既是攻擊者的“助力器”，也是企業防御的核心依賴。如今，網絡安全威脅正不斷升級，國家行為體、犯罪集團和借助人工智能的攻擊者，正加快攻擊的頻率、規模和復雜程度。身份認證信息、企業數據、運營供應鏈的安全性持續面臨威脅。

　　與此同時，監管機構的審查力度不斷加大，客戶對企業安全的信任要求日益提高，這已成為董事會層面的重要議題，企業正積極應對這一挑戰。安永全球調查顯示，科技行業高管計劃在未來兩年內將網絡安全支出增加一倍以上，以應對日益復雜的人工智能相關威脅。

　　對于科技公司而言，必須超越基礎的安全防護，構建更主動、由人工智能驅動的網絡防御和身份認證體系。具體包括將漏洞補丁和問題修復的服務級別協議(SLAs)從數周縮短至數小時，實現威脅檢測與響應自動化，建立持續認證機制。

　　同時，人工智能系統本身(模型、數據傳輸通道、代理式工作流)也需加強防護，防范提示注入、數據投毒、越獄等攻擊手段。隨著人工智能成為關鍵基礎設施的核心，安全防御失敗的代價將是系統性的，運營中斷、監管處罰、聲譽受損等問題可能會在多個市場和行業蔓延。

　　由于人工智能的廣泛應用導致攻擊面不斷擴大，企業要想在安全領域占據領先，就需要借助持續學習模型，通過行為分析管理身份認證安全，并對API和云原生軟件配置進行實時狀態監控。最終，企業的機遇在于打造整合式安全平臺，將端點安全、云安全、身份認證安全、數據安全融為一體，利用人工智能實現“防御+治理”的雙重目標。

　　在人工智能既被攻擊者利用、又被監管機構要求強制應用的時代，網絡安全和身份認證已不再是單純的信息技術工作，而是推動企業增長、建立客戶信任、獲取市場準入資格的戰略支撐。