根据TechCrunch对24家专注企业级投资的风险投资机构调查，多数投资者认为，2026年将成为企业人工智能投资战略的分水岭——从“广撒网”式的广泛布局转向“聚焦赢家”的精准投入。尽管整体AI预算仍呈增长态势，但资源分配将高度集中，标志着企业AI应用进入深度整合阶段。
Databricks Ventures副总裁安德鲁·弗格森观察到，企业正从“为同一场景测试多个工具”的实验阶段，转向“削减冗余方案、聚焦已验证项目”的优化阶段。他直言：“2026年将是AI工具的整合与筛选之年，企业将更关注投资回报率而非技术新鲜度。”这种转变直接导致市场呈现“两极分化”趋势：少数能显著提升业务效能的供应商将获得大部分预算，而多数通用型工具供应商可能面临收入停滞甚至萎缩。
风险投资机构Asymmetric Capital Partners管理合伙人罗布·比德曼指出，企业未来AI支出将高度集中于头部供应商，形成“赢家通吃”的格局。他预测，只有具备独特价值主张的解决方案才能存活，而功能与AWS、Salesforce等科技巨头重叠的初创企业，可能陷入“项目难落地、融资难延续”的困境。
在投资方向上，企业正将更多资源投向AI安全与治理领域。Norwest Venture Partners合伙人斯科特·比楚克强调：“真正的投资正在转向确保AI可靠性、可解释性和合规性的基础设施。只有风险可控，企业才敢从试点项目迈向规模化部署。”这一趋势反映出企业对AI技术成熟度的更高要求。
Snowflake Ventures董事哈尔沙·卡普雷透露，2026年企业AI投资将聚焦三大核心：强化数据基础建设、提升模型后处理能力、整合碎片化工具。他特别提到，首席信息官们正在遏制SaaS工具的无序扩张，转而构建统一、可量化投资回报的智能系统，以避免资源浪费。
这种战略转向对AI初创企业构成严峻挑战。多位投资人认为，拥有垂直领域专有数据、提供难以复制解决方案的公司更具竞争优势；而缺乏独特数据资产或行业深度的通用型初创企业，可能在新一轮洗牌中被淘汰。风险投资机构普遍达成共识：真正的护城河在于“独特数据资产与深度行业耦合能力”，而非单纯的技术堆砌。随着2026年企业AI预算扩张，市场或将迎来一场残酷的优胜劣汰。
