3 trend AI paling penting untuk diperhatikan pada 2026

Pada 2026, perubahan paling besar dalam AI bukan sekadar model menjadi lebih hebat. Fokus industri semakin beralih kepada AI yang boleh melaksanakan tugasan sebenar, digunakan secara meluas, dan diurus dengan selamat serta berpatutan.

1. Ejen AI mula memasuki aliran kerja sebenar

AI tidak lagi terhad kepada menjawab soalan atau menghasilkan kandungan. Ejen AI boleh menggunakan alat, mengakses data organisasi dan mengikuti aliran kerja untuk melaksanakan tugasan berbilang langkah seperti pengaturcaraan, khidmat pelanggan, operasi dan pemprosesan data.

Namun, ukuran sebenar bukan sama ada sesebuah organisasi sudah mempunyai ejen AI, tetapi sama ada ejen itu cukup boleh dipercayai, mempunyai kawalan kebenaran yang jelas, boleh dinilai prestasinya, dan diselia manusia apabila diperlukan. Syarikat semakin beralih daripada projek rintis kepada penggunaan pada skala lebih besar, walaupun tahap pelaksanaannya masih tidak sekata.129

2. Penaakulan, multimodal dan AI untuk sains semakin pantas berkembang

Model AI hadapan menunjukkan peningkatan ketara dalam tugasan penaakulan kompleks, pengekodan dan multimodal — iaitu keupayaan memahami atau menggabungkan teks, imej dan bentuk maklumat lain. Pada masa yang sama, AI semakin meluas dalam penyelidikan biologi, kimia, fizik dan astronomi.

Ini menjadikan AI untuk sains serta model khusus mengikut bidang profesional sebagai antara ruang aplikasi bernilai tinggi. Laporan Stanford HAI turut menunjukkan pertumbuhan penerbitan saintifik berkaitan AI, sementara model hadapan mencapai atau melepasi penanda aras manusia dalam beberapa tugasan sains, penaakulan multimodal dan matematik pertandingan.43

3. Kos inferens, infrastruktur dan tadbir urus menjadi benteng persaingan

Apabila AI digunakan pada skala besar, kos menjalankan model untuk menjawab permintaan pengguna — dikenali sebagai inferens — boleh menjadi isu lebih besar daripada kos latihan model sekali sahaja. Stanford HAI menyatakan bahawa penggunaan tenaga terkumpul bagi inferens boleh melepasi tenaga latihan dalam tempoh beberapa bulan selepas model digunakan secara meluas.1

Pada masa yang sama, pembangunan model hadapan semakin didominasi industri, sedangkan ketelusan tentang data latihan, bilangan parameter, kod latihan dan tempoh latihan semakin berkurang bagi sesetengah sistem paling besar.2 Maka, organisasi perlu menilai bukan hanya model terbaik, tetapi juga kapasiti cip dan awan, pengoptimuman kos atau penghalaan model, kedaulatan data, keselamatan, pematuhan dan kebolehauditan.

Rujukan: Stanford HAI, 2026 AI Index Report 1234; Deloitte, State of AI in the Enterprise 2026 912.