展望2026年人工智能五大趋势
12月15日消息（颜翊）据报道，AT&T首席数据官安迪·马库斯（Andy Markus）预测，到2026年，经过精细调优的小型语言模型（SLM）将在企业应用中占据主导地位，与大模型在智能体工作流（agentic workflows）中协同发挥作用。这是该运营商对明年AI发展的几项关键判断之一。
马库斯指出，经过调优的SLM对于释放成熟智能体产品的价值至关重要，并强调企业将“理解自身数据在驱动AI价值中的关键作用”。
“大型语言和推理模型通常负责智能体工作流的主控任务，而专为特定任务训练的SLM则在精度和效率方面表现优异，能高效完成其在工作流中的专属职责。”他解释道。
马库斯在一篇博客文章中提出了2026年的几项AI预测，这些趋势主要源于AI智能体与AI驱动编程的结合。
他表示，AI驱动编程将成为开发者下一代核心方法论，把原本需数周的开发周期压缩至几分钟。
“借助AI驱动编程，开发者将在产品生命周期中承担多重角色——从产品经理到架构师，显著压缩开发周期与上线时间。”马库斯表示。同时，非技术团队也能通过自然语言指令快速构建软件原型。
AT&T内部已利用AI编程在20分钟内完成数据产品的整合，并训练系统遵循公司严格的代码规范，确保质量、安全与合规。
展望2026年，企业将开始构建由AI智能体支持的“按需应用程序”。
“AI驱动编程极大加速了软件开发流程，使得企业即时构建定制化应用成为可能。”马库斯表示，“自主智能体甚至能独立适应新需求，使重构速度远超传统应用开发周期。”
他补充，传统应用仍将存在，但将被更敏捷的AI驱动型应用所补充。
电信运营商也将向企业客户提供更多AI服务，例如模型微调。马库斯提到，运营商长期与云服务商及AI软件公司合作，“这为我们提供诸如模型微调等AI服务奠定了坚实基础”。
最后，他预测AI的准确性、成本与响应速度指标，将成为各行业关注焦点。“仅仅使用AI工具还不够，必须高效地使用。只有可衡量的结果才有意义。准确性决定价值，而优化能力则是生成式AI与智能体AI在各类场景中真正落地的关键。”
