11月12日,InfoQ发布2026年人工智能与机器学习年度趋势报告。报告基于InfoQ编辑团队与外部嘉宾的播客内容,总结AI、ML和数据工程领域的新兴趋势,并延续Geoffrey Moore《跨越鸿沟》框架,更新技术采用曲线图,对比2025年与2026年各技术所处阶段的变化。
报告指出,自ChatGPT于2022年11月发布至今已近四年,RAG技术开始获得企业采用,但规模化落地仍存挑战;自主LLM智能体出现已有两三年,正从概念验证迈入早期采用者阶段。团队还对范围重叠的主题做了重大重组,移除了一些已进入主流、不再需要跟踪的技术。
在创新者阶段,报告新增多个值得关注的方向。播客嘉宾Daniel Dominguez谈到智能体通信协议的重要性,认为MCP或A2A这类协议将变得越来越关键,并可能成为新的企业集成层。另一个高速发展的领域是AI推理,2026年被称为“推理之年”,企业正从训练模型转向在生产环境中运行推理,到今年年底推理预计将占AI计算支出的三分之二左右。
嘉宾Hien Luu表示,自2026年初以来推理相关话题出现爆炸式增长,vLLM、SGLang等推理技术栈让企业可快速搭建推理服务,开放权重模型也日益强大。在涉及个人身份信息等特定业务场景中,企业内部署开源权重模型变得非常重要,这一趋势预计还将持续。
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