主持人對談

144 · 2026 年 AI 預測與朋友的答案

40:46YouTube 上架 2025-12-19

No Priors Ep. 144 | The 2026 AI Forecast with Sarah & Elad

兩位主持人輪流丟出對 2026 年的預測，從 AI 泡沫論、機器人、IPO、消費者應用談到國防與 GLP-1，最後穿插十幾位圈內朋友錄下的一句預測。

144 講了什麼

• 泡沫與冷感的說法會再來一輪主持人預期明年又會有人說 AI 被炒作、沒什麼用，並認為技術要花很長時間才會擴散；同時提到醫師、律師、合規這些向來最晚採用科技的行業，這次反而很快接受 AI。
• 下一批垂直領域會變成少數幾家的天下主持人說今年 coding、醫療 scribing、法律各自集中到少數幾家公司，例如 Harvey，預期下一批垂直領域也會走到大規模。
• 機器人的期待可能先跌一輪主持人預測明年會有一批機器人公司的信心崩掉，原因是大家已經把時程訂出來，卻不是每家都交得出來。兩人也吵了自駕車的類比：資本與硬體需求重的產業，是不是比較偏向既有大公司。
• IPO 與併購取決於市場情緒主持人轉述一位對沖基金朋友的算法，不管怎麼看公司基本面都得買進 IPO，因為散戶想參與 AI。主持人預期明年 IPO 會變多。
• 消費者 AI 為什麼創新這麼少主持人列了幾個原因，包括既有平台太可怕，以及新創往往只是用新技術重做上一代的產品，另外也有人說真正厲害的消費產品人才只有幾百位。
• 後半段是朋友們的一句預測內容涵蓋推理、主動式 AI、context、更快的 inference、enterprise agent、美國開源模型、AI 政治化、藥物探索、知識工作與能源效率。

從哪一段開始看19 段

1. 00:05年度回顧開場主持人先回顧這一年：AI 進入主流、coding 轉向 agent、醫療與法律採用加速、neolabs 獲得資金，並預告對 2026 的預測。
2. 02:41泡沫說法與垂直整合主持人先講明年又會有人說 AI 被炒作，再預測下一批垂直領域會集中到少數玩家。
3. 03:58保守行業也在用 AI投資人的焦慮與採用速度，以及醫師、律師、合規這些最慢採用科技的人，這次很快接受 AI。
4. 06:39科學類模型與單次成果主持人預測物理、材料、數學的模型會出現一兩個亮眼成果，然後被誇大成「科學被解決了」。
5. 07:10機器人信心會崩一輪預測部分機器人公司的信心會崩，因為時程已經被訂出來，小規模部署也不會事事順利。
6. 08:12自駕車與機器人誰會贏以 Waymo 與 Tesla 兩個既有大公司的處境，討論機器人會不會也偏向大公司，或是留給新創。
7. 10:03什麼算機器人兩人爭論洗碗機、電梯算不算機器人，一方認為要有某種程度的智慧與泛化才算。
8. 11:37自駕車與 Optimus討論自駕車明年會變得重要，以及把自駕模型放進 Optimus 後，硬體與操作的問題仍然要另外解決。
9. 13:57IPO 與併購談市場情緒、資本支出的疑慮，以及對沖基金為什麼不得不買 AI 公司的 IPO。
10. 16:48消費者 AI 為什麼少消費者硬體多半會失敗，但消費者 agent 軟體有些令人期待的東西；列出創新少的原因。
11. 21:21neolabs 與新研究方向談 Ilya 提的 age of research，以及多種架構、運算資源如何分配到不同研究方向。
12. 23:58演化式系統與蛋白質以大腦分工和蛋白質設計為類比，推測 AI 日後可能走向演化式的開發，並結合 code。
13. 26:35國防科技與其他領域主持人預測國防新創與無人機系統加速，另外提到太空、通訊、能源與採礦。
14. 28:27GLP-1 與胜肽談 GLP-1 的影響被低估，以及生物駭客社群如何成為胜肽、長壽類療法的早期訊號。
15. 30:47朋友的預測：推理到 agent朋友們依序講出預測，包括推理、主動式 AI、context、faster inference、不再複製貼上，以及消費者 agent。
16. 33:43企業 agent 與評測其中一位預測 2026 是企業 agent 的第二年，並點出 agent harness 與有經濟價值的 evals。
17. 35:01開源、政治與藥物探索朋友們談美國開源模型回到前沿、AI 成為期中選舉話題，以及 AI 藥物探索進入部署階段。
18. 37:10YOLO 結束與知識工作一位預測 YOLO 會變成 don't die，另一位預測其他知識工作也會經歷 coding 那樣的轉變。
19. 38:25認知翻轉與能源效率一位預測大家的先入之見會被翻轉；另一組創辦人談 2026 是能源效率 AI 的一年。

值得記的話5 句

• the people who tended to be the slowest adopters of technology love AI.向來最慢採用科技的人，反而很愛 AI05:21

• And they'll realize science has been solved and then later science will be solved.主持人預測的炒作循環：先有人宣稱科學被解決，之後才真的解決07:10

• you buy the IPO regardless of your fundamental view of the company.主持人轉述一位對沖基金朋友的看法：不管怎麼看公司，都得買進 IPO15:46

• we'll finally stop copy pasting stuff into chat boxes.一位朋友的預測：我們終於不用再把東西複製貼上到聊天框32:40

• in the long term, we think it's the chips that matter more.一組創辦人的預測：長期來看，我們認為晶片比電力更重要40:01

名詞與人物8 個

neolabs

今年獲得資金的新研究型 AI 公司，主持人談它們的研究方向與資金。

age of research

主持人轉述 Ilya 近期訪談的說法：仍相信 scaling，但在規模上測試想法所需的運算有個上得去的下限；手上若有更省運算的點子，就不只是單純拼資源。

Harvey

主持人舉為法律垂直領域集中到少數玩家的例子。

Waymo

主持人舉為自駕車領域最大的贏家之一，並指它是 Google 的既有業務。

Optimus

Tesla 的機器人，主持人認為可能是機器人領域的贏家之一。

GLP-1

主持人認為被低估的藥物類別，並帶動對胜肽與荷爾蒙療法的興趣。

agent harness

朋友之一提到，模型周圍的 scaffolding 能讓能力提升一個數量級。

GDPval

朋友之一舉為有經濟價值的 eval 的預覽，與 Apex 並列。

提到但沒有展開

• 主持人談演化式系統時，拿蛋白質設計類比：從人工分析設計，到噬菌體展示與突變掃描，再到 AlphaFold 之類的結構預測。
• 一位主持人提到，兩三年前當時團隊裡的 David Song 在 Stanford 辦過為期兩個學季的計畫，免費提供 GPU 讓學生做消費者 AI 原型，做出不少有趣的東西；讓這位主持人意外的是，之後並沒有長成消費產品。

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