戈登・里特（涌现资本 Emergence Capital 创始人兼普通合伙人）：会增加，但投入更趋集中。企业会在能放大自身核心优势的人工智能领域追加预算，而削减仅实现流程自动化、却无法沉淀并保障独家核心数据的工具投入。
安德鲁・弗格森（达布林斯创投 Databricks Ventures 副总裁）：2026 年，企业首席信息官将整治人工智能供应商乱象。如今企业常为单一应用场景测试多款工具 —— 多数情况下月度投入与转换成本较低，因此企业有试错动力；同时大批初创公司扎堆布局营销获客等细分采购场景，即便在概念验证阶段，也难以区分产品优劣。当企业看到人工智能的实际成效后，会砍掉部分试错预算，整合功能重叠的工具，将节省的资金投向已验证价值的人工智能技术。
瑞安・矶野（特立独行创投 Maverick Ventures 董事总经理）：整体来看会增加，且部分预算将从试点 / 实验性预算转为正式列支的专项预算。2026 年人工智能初创企业的一大机遇是：不少企业曾尝试自研人工智能方案，如今已意识到规模化商用落地的难度与复杂性，转而寻求外部合作。
2026 年，专注企业赛道的人工智能初创企业完成 A 轮融资，需具备哪些条件？
杰克・弗洛门伯格（翼风投合伙人）：优质企业需兼具两大核心要素：一是具备说服力的 **‘为何恰逢其时’的商业叙事 **（通常与生成式人工智能催生的新赛道、基础设施需求或流程变革机遇相关），二是企业落地的切实佐证。年化经常性收入 100 万至 200 万美元是基准线，但更重要的是，客户是否将你的产品视为业务核心刚需，而非可有可无的锦上添花。仅有营收无商业叙事，产品只是一个功能模块；仅有叙事无落地成效，产品则是镜花水月 —— 两者缺一不可。
朗尼・贾菲（英赛特创投董事总经理）：企业应聚焦总可服务市场规模随人工智能降本持续扩大的赛道。部分市场具备高需求弹性：价格下降 90%，市场规模可增长 10 倍；而部分市场需求弹性低，降价反而会导致市场萎缩，技术创造的价值全被客户占有。
乔纳森・莱尔（Work-Bench 联合创始人）：产品已投入客户日常实际运营，客户愿意接受同行参考咨询，坦诚评价产品的落地效果、可靠性及采购流程等。企业需清晰证明，产品能在通过安全、法务、采购审核的前提下，切实实现提效、降本或增产。
迈克尔・斯图尔特（微软风投管理合伙人）：直到不久前，投资人还对企业的预估年化经常性收入、试点阶段收入持怀疑态度。如今，这些指标的参考权重有所下降，客户的合作意愿与付费诚意变得更为重要。2026 年，企业要融资成功，需兼具优质产品与亮眼的市场叙事，投资人期待看到，试点合作 6 个月后，客户转化成为融资故事的核心亮点。
马雷尔・埃文斯（卓越资本创始人）：执行力与落地成效是核心。最佳佐证是，用户真心认可并乐于使用产品，同时企业具备深厚的技术实力。我们最看重的核心指标是12 个月及以上的正式商业合同。此外，创始人能否从竞品或头部科技大厂手中，吸引顶尖人才加盟，也是重要考量因素。
到 2026 年底，人工智能智能体将在企业中扮演何种角色？
纳姆迪・奥基克（645 Ventures 管理合伙人兼联合创始人）：截至 2026 年底，人工智能智能体仍将处于初步落地阶段。企业要真正借助智能体创造价值，仍需攻克诸多技术与合规难题，同时行业也需建立智能体间的通信标准。
拉吉夫・达姆（蓝宝石创投董事总经理）：通用型人工智能智能体将应运而生。如今各类智能体各司其职，比如呼入销售助手、外呼销售助手、客户服务、产品选型顾问等。但到 2026 年末，这些细分智能体将融合为具备共享语境与记忆能力的通用智能体，打破企业长期存在的部门数据孤岛，实现企业与用户之间更统一、更贴合场景的沟通协作。
安东尼娅・迪恩（黑算子风投合伙人）：率先成功的企业，是那些能快速平衡智能体自主性与人工监管尺度，并将智能体落地视为‘人机协同增效’而非‘简单分工’的企业。未来不会是智能体包揽所有重复性工作、人类仅负责决策思考的模式，而是人机在复杂任务中开展更深度的协作，二者的职责边界也将持续动态调整。
艾伦・雅各布森（恩颐投资合伙人）：绝大多数知识工作者，都将拥有至少一位能直呼其名的人工智能智能体协作伙伴。
埃里克・班恩（奋斗基金 Hustle Fund 联合创始人、普通合伙人）：我认为，人工智能智能体或将成为企业中规模远超人类的劳动力主体。智能体的规模化部署几乎零成本、零边际成本，企业为何不依托智能体实现业务增长？
你投资组合中，哪类企业增长势头最猛？
杰克・弗洛门伯格（翼风投合伙人）：增长最快的企业，均精准捕捉到生成式人工智能落地带来的流程或安全缺口，并全力打磨产品，实现市场与产品的高度契合。网络安全领域，企业聚焦数据安全工具（保障大语言模型安全处理敏感数据）、智能体治理工具（确保自主系统合规可控）；营销领域，涌现出答案引擎优化（AEO） 等新赛道 —— 企业不再仅追求搜索引擎排名，更注重在人工智能应答结果中获得曝光。这些企业的共性是：两年前这些赛道尚未成型，如今已成为企业规模化落地人工智能的必备刚需。
安德鲁・弗格森（达布林斯创投副总裁）：高速增长的企业具备几个共同特质，其一便是聚焦单一应用场景切入市场—— 从细分赛道（特定目标用户或应用场景）起步，做深做透形成用户粘性，再以此为基点拓展业务边界。
李珍妮弗（安德森・霍洛维茨基金普通合伙人）：助力企业实现人工智能规模化商用落地的企业发展向好，具体包括：数据提取与结构化处理、人工智能系统开发提效工具、生成式媒体基础设施，以及面向传媒、客服、呼叫中心等场景的语音音频技术。
哪类企业的客户留存率最高？
杰克・弗洛门伯格（翼风投合伙人）：高留存、高增购的企业有一个共性：解决的问题会随客户人工智能投入的增加而愈发迫切。高留存源于三大核心：产品是客户业务刚需（停用即导致业务流程瘫痪）、沉淀了难以复刻的独家场景数据、解决的痛点随人工智能落地持续放大，而非一次性问题。
汤姆・亨里克松（欧肯资本普通合伙人）：对初创企业而言，客户留存率的测算难度较高，但我们观察到头部企业级软件服务商（尤其是融合人工智能技术的企业）留存率最高。典型案例如 Operations1，该企业为员工主导的生产流程提供全流程数字化解决方案，深度渗透客户组织架构，重构客户运营模式，沉淀的独家数据与行业认知，让客户难以替代。
迈克尔・斯图尔特（微软风投管理合伙人）：聚焦企业数据工具与垂直领域人工智能应用的初创企业，搭配前置服务团队助力客户提升满意度、保障产品质量、推动产品迭代，这类模式留存率表现优异，也已成为该赛道头部初创企业的制胜法则。长期来看，随着客户逐步掌握人工智能的内部应用与日常运营方法，这类前置服务团队的规模或将逐步缩减。
乔纳森・莱尔（Work-Bench 联合创始人）：成为企业核心基础设施的软件，远比单点解决方案的留存率更高。比如 Authzed，其身份授权与政策管理功能是现代系统的核心模块，一旦嵌入客户系统，替换成本极高，因此留存率表现突出；Courier Health 与 GovWell 分别成为医疗行业全流程患者管理、政府审批流程的核心记录与调度系统，上线后便深度绑定客户业务，留存率稳居高位。
来源：新浪财经 环球市场播报 丽贝卡・斯库塔克
共2页 上一页 [1] [2]
