如同過去幾年一樣，我們再次先發(fā)表這篇2026年展望，隨后也將完成2025年的回顧文章。雖然從這篇文章的完成到2025年底之間仍可能發(fā)生變化，進而影響我對2026年的預(yù)測內(nèi)容，但這樣的發(fā)表順序，也意味著即將推出的2025年回顧，將能涵蓋更完整、也更具反思深度的觀察。
事不宜遲，照慣例，以下內(nèi)容完全依照這些想法在我腦中浮現(xiàn)的順序展開。
AI導(dǎo)向的工程實務(wù)
不出所料，如同即將推出的2025年回顧文章一樣，AI相關(guān)議題在我對未來一年(甚至數(shù)年)的技術(shù)展望中，占據(jù)了壓倒性的主導(dǎo)地位。以“vibe coding”為例，這個詞匯直到今年2月才正式進入工程界與更廣泛的大眾視野，卻在極短時間內(nèi)迅速竄紅。以下是維基百科條目對該概念的開場定義：
vibe coding是一種由人工智能(AI)輔助的軟件開發(fā)技術(shù)，由Andrej Karpathy于2025年2月推廣。該術(shù)語于隔月被列入Merriam-Webster網(wǎng)站，標(biāo)示為“俚語與流行用語”，并被Collins Dictionary選為2025年的年度代表詞。
vibe coding描述的是一種以聊天機器人為核心的軟件開發(fā)模式：開發(fā)者僅需向大語言模型(LLM)描述項目或任務(wù)目標(biāo)，模型便會依據(jù)提示生成程序代碼。開發(fā)者不會審閱或編輯這些程序代碼，而是通過工具與實際執(zhí)行結(jié)果來評估成果，并進一步要求LLM進行修正或改進。與傳統(tǒng)的AI輔助寫程序或結(jié)對編程不同，在vibe coding中，人類開發(fā)者要刻意避免檢查程序代碼細(xì)節(jié)，接受AI所建議的補全結(jié)果而不進行人工審核，并將重心放在反復(fù)實驗，而非程序代碼的正確性、可讀性或結(jié)構(gòu)完整性。
至少在理論層面，這一切聽起來相當(dāng)誘人。你只需告訴vibe coding服務(wù)及其背后的AI模型，你的軟件項目需要完成哪些功能，系統(tǒng)便會視需求自行從開源社群或企業(yè)內(nèi)部的專有程序代碼庫中，拼湊出所需的程序片段。對既有的軟件工程師而言，這意味著能以比以往更快、更低門檻的方式產(chǎn)出大量程序代碼。
而若你是軟件團隊主管或更高的企業(yè)管理者，這種模式甚至可能被視為裁減人力(或至少下改善薪資結(jié)構(gòu))的潛在手段。這也解釋了為何初創(chuàng)公司與既有的AI大廠，會如此迅速地推出vibe coding相關(guān)功能，以及為何這些能力的評估與初步部署，在接下來一年乃至更長時間內(nèi)，勢必會快速擴張。那么，這一切究竟可能會出什么問題？答案是：不少。
vibe coding的支持者主張，它讓即便是業(yè)余程序設(shè)計者，也能在不具備完整軟件工程訓(xùn)練背景的情況下，快速產(chǎn)出可運行的軟件。相對地，批評者則指出，這種做法在責(zé)任歸屬、長期可維護性以及安全性方面，都存在顯著風(fēng)險，尤其容易在最終產(chǎn)品中引入潛在的安全漏洞。
具體而言，越來越多企業(yè)已開始意識到，AI產(chǎn)生程序代碼在初期所帶來的開發(fā)效率優(yōu)勢，往往會在后期被“補救成本”所抵消。這些成本包括必須事后清理錯誤、修補漏洞，以及處理當(dāng)vibe coding服務(wù)找不到合適既有范例時，所生成的幻覺式程序例程(前提還是平臺沒有直接刪除整個輸出結(jié)果)。
基于此，我必須強調(diào)，vibe coding這種將不逐行審查程序代碼視為優(yōu)點的做法，其實只是更廣泛AI輔助程序設(shè)計中，一個極端且高風(fēng)險的變體。
即便在較為保守的情境下，由人類工程師逐行檢查AI產(chǎn)出的程序代碼，而非僅僅編譯并執(zhí)行觀察結(jié)果，也無法完全避免問題。輔助編碼服務(wù)仍可能引用存在缺陷、過時，甚至不再維護的程序代碼庫；同時，當(dāng)工程師過度依賴AI引擎，而非自身對系統(tǒng)行為的理解時，邊界條件與邊緣案例往往會在設(shè)計初期被忽略，直到系統(tǒng)進入實際部署階段才浮現(xiàn)。
不可否認(rèn)的是，AI導(dǎo)向的程序設(shè)計已經(jīng)開始對計算機科學(xué)相關(guān)專業(yè)學(xué)生的就業(yè)前景，乃至即將上大學(xué)的學(xué)生在專業(yè)選擇上的意愿，產(chǎn)生實質(zhì)沖擊；更不用說，對于已在職場中的程序設(shè)計師而言，其職業(yè)生涯穩(wěn)定性也正持續(xù)面臨壓力。
至于那些專注于硬件領(lǐng)域的工程師，不論是芯片層級還是電路板層級設(shè)計，也不宜過于自滿。畢竟，就在我動筆撰寫本節(jié)的幾個小時前，NVIDIA才剛宣布對EDA工具與IP供應(yīng)商Synopsys進行高達(dá)20億美元的投資，這背后顯然反映出更深層的產(chǎn)業(yè)趨勢。
利用AI協(xié)助生成PCB布線，或IC內(nèi)部功能模塊的優(yōu)化配置，這類應(yīng)用早已存在，且多年來一直由傳統(tǒng)算法穩(wěn)定處理；然而，若試圖將整個硬件設(shè)計流程完全交由AI接管？你可以說我態(tài)度悲觀，但更精確地說，那是一種審慎而理性的懷疑。
內(nèi)存(及相關(guān)系統(tǒng))供應(yīng)與價格
談到實時發(fā)展，就在我動筆撰寫本節(jié)前幾分鐘(而本段內(nèi)容其實早已列入規(guī)劃)，我看到一則消息指出，美光科技(Micron Technology)正逐步淘汰其擁有近30年歷史的Crucial消費級內(nèi)存品牌，借此將有限的制造產(chǎn)能，轉(zhuǎn)向更具獲利能力的高帶寬內(nèi)存(HBM)產(chǎn)品，以滿足“云端”AI應(yīng)用的需求。
而就在前一天，Gizmodo甚至發(fā)文建議讀者：“現(xiàn)在不要組裝PC，千萬別。”究竟發(fā)生了什么事？
答案只有一個：產(chǎn)能受限。
回顧幾年前全球因新冠進入封鎖狀態(tài)時，居家辦公需求暴增，同時也帶動了娛樂與游戲用PC的銷售。大量系統(tǒng)依賴DRAM、大容量儲存設(shè)備(HDD與或SSD)以及GPU，這些關(guān)鍵組件隨之陷入供應(yīng)吃緊，導(dǎo)致價格上揚與交期延長。
如今，我們再次面臨類似局面，但這一次的根本驅(qū)動因素不再是疫情，而是AI。在過去幾年對Apple、Google等公司新產(chǎn)品發(fā)布會的報道中，我刻意強調(diào)每一款智能手機、平板與計算機所搭載的DRAM容量，因為它直接決定了設(shè)備是否能執(zhí)行本地端推理，以及實際能效表現(xiàn)。
將這個邏輯延伸至云端服務(wù)器(目前最主要的推理節(jié)點)，并將內(nèi)存容量與能效需求放大數(shù)個數(shù)量級后，問題便一目了然。也因此，當(dāng)內(nèi)存供應(yīng)商必須在邊緣設(shè)備市場與數(shù)據(jù)中心市場之間做出取舍時，選擇后者幾乎是必然結(jié)果，因為在相同HBM產(chǎn)能下，數(shù)據(jù)中心所能帶來的營收與利潤，遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)接口DRAM。
同樣不意外的是，非易失性內(nèi)存的需求增長，也正緊跟著易失性內(nèi)存的步伐。在這里，能效仍是關(guān)鍵，因此閃存成為首選。不過，只要能將大量儲存的存取模式組織為以順序訪問為主，而非隨機存取，SSD與每位成本更低的HDD之間的能效差距，便可在實際工作上被縮小(值得注意的是，HDD同樣因需求上升而逐漸面臨供應(yīng)壓力)。
另一種傳統(tǒng)解法，是在儲存子系統(tǒng)與處理子系統(tǒng)之間增加更多DRAM作為高速緩存；然而，基于前述供應(yīng)與價格因素，在這一輪循環(huán)中，這反而成為一個特別不具吸引力的選項。
就我個人而言，手邊仍留有不少DRAM DIMM、M.2 SSD模塊，以及主板、機箱、電源、CPU與顯卡等組件，這些都是我上一次PC組裝熱潮時的遺產(chǎn)。
從即將到來的假期開始，我打算重新拿出iFixit工具組，把這些組件再次組裝起來，因為我長期合作的本地慈善機構(gòu)，顯然將比以往任何時候都更迫切需要硬件捐贈。
智能手機等設(shè)備亦是如此，而且影響的不只是經(jīng)濟弱勢群體。大家最好心理有數(shù)，未來幾年恐怕都得繼續(xù)使用手上既有的設(shè)備。我懷疑，在半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)長期反復(fù)出現(xiàn)的循環(huán)中，這一波由供應(yīng)受限主導(dǎo)的階段，可能會比過往任何一次都來得更長。
電力費率與環(huán)境沖擊
幾乎每天，我都會聽到至少一座(而且通常是多座)全新數(shù)據(jù)中心的規(guī)劃消息，這些設(shè)施多半屬于科技產(chǎn)業(yè)巨頭，可能由企業(yè)自行興建，也可能與合作伙伴共同開發(fā)，并在不同程度上仰賴所在地市政府提供的稅賦減免與其他激勵措施。
而幾乎可以肯定的是，在同一天，我也會看到來自地方、州級乃至國家層級政府單位，以及相關(guān)組織的倡導(dǎo)聲明，聚焦于這些云設(shè)施龐大的用電與用水需求，及其對環(huán)境與社會所可能造成的沖擊。
老實說，我始終無法完全理解，地方政府為何會如此積極地爭取在自家后院設(shè)置大型AI服務(wù)器農(nóng)場。誠然，建設(shè)期間確實能帶來短期的就業(yè)增長。
長期而言，來自大型科技企業(yè)的稅收收入，確實具有難以抗拒的吸引力(盡管這往往會被前期的補貼與優(yōu)惠所抵銷)。而對政治人物而言，能夠公開宣布成功引進Alphabet (Google)、Amazon、Apple、Meta、Microsoft，或任何一家炙手可熱的科技公司到自己的選區(qū)，本身就是一項政治資本。
然而，若要談環(huán)境沖擊，馬斯克(Elon Musk)的xAI在田納西州孟菲斯興建的Colossus 1與Colossus 2數(shù)據(jù)中心，無疑是一個極具爭議性的案例。
Colossus 1由一座退役的Electrolux工廠改建而成，于2024年9月正式上線，距離動工僅122天。Colossus 2則于今年3月開始施工，并預(yù)計在全面建造完成后，成為全球第一座吉瓦級數(shù)據(jù)中心(First Gigawatt Datacenter In The World)。聽起來確實令人震撼，但隨之而來的現(xiàn)實同樣不容忽視。
在南孟菲斯的Colossus，原有電網(wǎng)連接容量僅為8MW，因此xAI申請臨時部署多座燃?xì)廨啓C，包括Voltagrid的2.5 MW機組與Solar Turbines的16MW SMT-130機組，持續(xù)燃燒來自16英寸天然氣主管線的甲烷。然而，相關(guān)團體在2025年4月的航拍影像中發(fā)現(xiàn)，實際部署的燃?xì)廨啓C數(shù)量多達(dá)35座，總設(shè)備容量達(dá)422 MW。據(jù)估算，這些輪機可產(chǎn)生約72MW電力，約占TVA電網(wǎng)的3%。南方環(huán)境法律中心(SELC)指出，這樣的規(guī)模已達(dá)到主要污染源等級，理應(yīng)取得相應(yīng)許可，盡管其排放量與鄰近大型燃?xì)獍l(fā)電廠相近。
在實際工作上，xAI得以利用可移動設(shè)備的分類，規(guī)避部分環(huán)境法規(guī)。謝爾比郡衛(wèi)生部門向NPR表示，只有當(dāng)燃?xì)獍l(fā)電機在同一地點運行超過364天，才會被納入監(jiān)管范圍。然而，南孟菲斯本就屬于空氣質(zhì)量不佳的地區(qū)，居民哮喘發(fā)生率偏高，平均壽命偏低。ProPublica的調(diào)查更指出，該地居民的癌癥風(fēng)險，已達(dá)到EPA認(rèn)定可接受風(fēng)險的四倍。2024年11月，電網(wǎng)連接容量升級至150 MW，部分燃?xì)廨啓C才隨之移除。
除了電力需求外，該設(shè)施預(yù)期每日用水量超過五百萬加侖，而當(dāng)?shù)赝瑫r面臨砷污染威脅飲用水供應(yīng)的問題。非營利組織Protect Our Aquifer指出，盡管xAI聲稱將與MLGW合作建設(shè)廢水處理設(shè)施，并安裝50MW的大型電池儲能系統(tǒng)，但目前除了MLGW提供的一頁說明文件外，仍缺乏具體、可驗證的執(zhí)行計劃。
地?zé)崮茉?/span>
談到環(huán)境議題，前幾天晚上我觀看了一集《The Daily Show》，由John Stewart訪談普利策獎得主、同時也是《The New Yorker》撰稿人Elizabeth Kolbert，這集節(jié)目讓我對現(xiàn)實有了更清晰的認(rèn)識。
之所以稱之為認(rèn)識，是因為這段對談迫使我直面一些關(guān)于全球變暖的殘酷現(xiàn)實。老讀者或許早已察覺，我對以下幾點立場相當(dāng)明確：
全球變暖確實存在，且已經(jīng)發(fā)生，并正持續(xù)惡化
其成因與趨勢，直接與人類活動密切相關(guān)
即使相關(guān)人類活動全面停止，這些趨勢也不會自動、甚至不會迅速逆轉(zhuǎn)
在觀看Stewart與Kolbert的對談后，我被迫接受的結(jié)論，是在我原本就認(rèn)為人類極度短視的基礎(chǔ)上，更進一步的得到了現(xiàn)實確認(rèn)，其中包括：
期待人類自愿降低，甚至僅僅維持現(xiàn)有生活水平，以換取物種與地球的長期利益，幾乎注定徒勞
而鑒于美國目前仍是全球最大的化石燃料供應(yīng)國，尤其在石油與天然氣方面，強大的游說勢力與政治現(xiàn)實，至少在短期內(nèi)，將持續(xù)阻礙對全球變暖問題的實質(zhì)響應(yīng)
從這個角度看，美國并非唯一選擇忽視問題的國家。前一節(jié)開頭刻意選用的中國燃煤電廠照片，正是為了凸顯這種矛盾。
然而，同樣不可忽視的是，中國同時也是可再生能源領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者，正快速成為風(fēng)力與太陽能技術(shù)部署規(guī)模最大的國家。即便不考慮補貼，新建風(fēng)電與太陽能電廠的成本，如今也已低于化石燃料。中國同時掌握全球大部分鋰電池產(chǎn)能，使能源得以在無日照或無風(fēng)時儲存使用。
盡管如此，太陽能、風(fēng)能與潮汐能等多數(shù)可再生能源，無論在絕對意義或相較于碳基替代方案來說，都具備多項綠色的屬性，但天生就存在輸出不穩(wěn)定的問題。然而，地?zé)崮茉矗貏e是新興的“增強型”地?zé)峒夹g(shù)等可再生能源選項，則提供了一條不同的路徑。傳統(tǒng)地?zé)峒夹g(shù)僅適用于特定地理位置，因此在將所產(chǎn)生的電力進行更大范圍的輸送時面臨挑戰(zhàn)，正如維基百科所解釋的：
地球所蘊含的總熱能約為1×1019 TJ (2.8×1015 TWh)。這些熱能以44.2 TW的速率自然向地表傳導(dǎo)，同時又以30 TW的速率通過放射性衰變得到補充。這些數(shù)值超過人類目前一次能源消耗總量的兩倍，但問題在于，其能量過于分散(平均約0.1 W/m2 )，導(dǎo)致實際可回收比例極低。地殼如同一層厚重的隔熱毯，必須通過巖漿、水或其他流體通道才能釋放下方熱能。
可用于發(fā)電的高溫?zé)嵩粗荒軄碜缘叵律钐帲⒈仨毥栌闪黧w循環(huán)輸送至地表，包括巖漿通道、溫泉、熱液循環(huán)、油井與鉆鑿水井，或他們相互組合。在地殼較薄的區(qū)域，這些條件自然存在：巖漿通道可將熱能帶近地表，而溫泉則能直接將熱能輸送到地表。
為了更精準(zhǔn)地識別這類天然適合地?zé)衢_發(fā)的地點(例如冰島)，像Zanskar這樣的公司，正利用AI來尋找過去未被發(fā)現(xiàn)的潛在熱源。同時，美國能源部近期宣布的地?zé)衢_發(fā)資金支持，也顯示政策面開始出現(xiàn)轉(zhuǎn)變。
為了進一步擴大地?zé)峒夹g(shù)的適用范圍，初創(chuàng)公司如Fervo Energy與Quaise Energy，正嘗試將最初源自水力壓裂法的超深層鉆探技術(shù)重新導(dǎo)向地?zé)釕?yīng)用，借此穿透地殼，獲取下方溫度穩(wěn)定、理論上近乎無限的能源來源。當(dāng)然，技術(shù)可行并不等同于經(jīng)濟可行，但歷史一再證明，低估人類的工程創(chuàng)意，往往不是明智之舉。
世界模型(與其他LLM后繼者)
如果說前述章節(jié)著重于如何以更可持續(xù)的方式，支撐AI持續(xù)擴張所帶來的能源需求，那么本節(jié)則從根本上對AI發(fā)展路徑提出另一層反思。迄今為止，幾乎每一次深度學(xué)習(xí)的重大突破，都伴隨著更高的計算、內(nèi)存與系統(tǒng)資源需求，進而推升能源與散熱成本。這一切都意味著需要更多能源來驅(qū)動，同時也需要更多水資源來移除這些能耗所產(chǎn)生的熱副產(chǎn)品。本節(jié)所介紹的AI突破同樣也不例外。
AI領(lǐng)域的關(guān)鍵人物Yann LeCun曾多次公開批評LLM及其Transformer架構(gòu)，在邁向AGI方面存在根本限制。近期《華爾街日報》的專訪，再次重申了這些觀點，并明確點出世界模型可能是潛在的接班架構(gòu)。以下是NVIDIA對世界模型的定義，延續(xù)我先前對多模態(tài)AI的說明：
世界模型是一種能理解現(xiàn)實世界動態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括物理法則與空間特性。它們可以利用文字、圖片、視頻與動作等輸入數(shù)據(jù)，生成仿真真實物理環(huán)境的視頻。物理AI開發(fā)者會使用世界模型來產(chǎn)生定制化的合成數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練機器人與自動駕駛汽車的下游AI模型。
LeCun并非沒有批評者，但多數(shù)爭議并非來自其技術(shù)觀點本身，而是對其在相關(guān)研究貢獻(xiàn)中的自我定位。
值得一提的是，他正計劃離開Meta，結(jié)束他十多年來管理Facebook人工智能研究(FAIR)團隊的職業(yè)生涯，轉(zhuǎn)而投入一家專注于世界模型的初創(chuàng)公司。盡管如此，我仍清楚記得，多年前親眼見證他在筆記本上展示早期卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)為基礎(chǔ)的對象識別系統(tǒng)，并由現(xiàn)在看來已經(jīng)過時的NVIDIA GPU加速執(zhí)行的那一刻。
當(dāng)時，他是對的。而這一次，我也愿意再次押注于他的判斷。
節(jié)日祝福與結(jié)語
祝各位佳節(jié)愉快，晚安。如同過去幾年一樣，我再次重申這份由衷的感謝。感謝所有讀者今年給予的鼓勵、直率回饋與持續(xù)支持，讓我得以從最熱愛的事情之一中，獲得實實在在的回報：研究、拆解并書寫各種科技“玩意兒”，以及支撐它們的基礎(chǔ)技術(shù)。
但愿你與所珍惜的人都能平安健康；也祝愿您在新的一年里擁有更加豐富多彩的人生。愿世界和平。
p.s. 歡迎在留言區(qū)分享你對這些預(yù)測的看法，以及你期待在2026年及之后看到的發(fā)展方向。
責(zé)編：Ricardo
2026年值得關(guān)注的十大前沿技術(shù)
