企业官网建设流程全解析

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Tobel2026年将是AI重塑物理世界的一年——特别是在基础设施、制造业和气候监测方面。我们正在从反应性世界转向预测性世界物理系统可以在问题成为故障之前感知到问题。Insight Partners董事总经理Lonne Jaffe我们正在关注前沿实验室如何处理应用层。许多人认为实验室只会训练模型并交给其他人构建但这似乎不是他们的想法。我们可能会看到前沿实验室在金融、法律、医疗和教育等领域直接向生产环境交付更多一体化应用程序这超出了人们的预期。OpenOcean普通合伙人Tom Henriksson如果我必须为2026年的量子选择一个词那就是势头。对量子优势的信任正在快速建立公司发布路线图来揭开技术的神秘面纱。但不要期待重大的软件突破我们仍需要更多的硬件性能来跨越那个门槛。您希望投资哪些领域Salesforce Ventures主管Emily Zhao我们瞄准两个不同的前沿AI进入物理世界和模型研究的下一步演进。M12管理合伙人Michael Stewart未来数据中心技术。在过去一年左右的时间里我们一直在建立一些新的投资这些投资表明我们对未来Token工厂技术的兴趣着眼于什么能真正推进它们高效和清洁地运行。这将在2026年及以后继续类别包括数据中心内的一切冷却、计算、内存和站点内外的网络。Work-Bench联合创始人兼普通合伙人Jonathan Lehr垂直企业软件其中专有工作流程和数据创造可防御性特别是在受监管行业、供应链、零售和其他复杂运营环境中。NEA合伙人Aaron Jacobson我们已经达到了人类产生足够能量来为耗电GPU供电的极限。作为投资者我正在寻找能够在每瓦性能方面实现突破的软件和硬件。这可能是更好的GPU管理、更高效的AI芯片、下一代网络方法如光学或者重新思考AI系统和数据中心内的热负荷。在AI初创公司方面您如何确定一家公司有护城河Asymmetric Capital Partners管理合伙人Rob BiedermanAI的护城河与其说是模型本身不如说是经济学和集成。我们寻找深度嵌入企业工作流程、能够获得专有或持续改进数据的公司并通过转换成本、成本优势或难以复制的结果展现可防御性。Wing Venture Capital合伙人Jake Flomenberg我对纯粹建立在模型性能或提示上的护城河持怀疑态度——这些优势在几个月内就会消失。我问的问题是如果OpenAI或Anthropic明天推出一个模型并且好10倍这家公司还有存在的理由吗Northzone合伙人Molly Alter在垂直类别中建立护城河比在水平类别中容易得多。最好的护城河是数据护城河每个增量客户、数据点或交互都会让产品变得更好。这些在制造、建筑、健康或法律等专业类别中相对容易建立这些领域的数据在客户之间更一致。但也有有趣的工作流护城河可防御性来自理解任务或项目如何在行业中从A点移动到B点。Snowflake Ventures总监Harsha Kapre对于AI初创公司来说最强的护城河来自他们如何有效地将企业现有数据转化为更好的决策、工作流程和客户体验。企业已经拥有极其丰富的数据他们缺乏的是以有针对性、值得信赖的方式对其进行推理的能力。我们寻找将技术专长与深度行业知识相结合的初创公司能够将特定领域的解决方案直接带到客户的受管数据中而不创造新的孤岛以提供以前不可能的洞察或自动化。2026年是否会是企业开始从AI投资中获得价值的一年Ascend创始普通合伙人Kirby Winfield企业正在意识到用数十种解决方案进行随机实验会造成混乱。他们将专注于更少的解决方案进行更深思熟虑的参与。Black Operator Ventures合伙人Antonia Dean这里的复杂性在于许多企业无论他们是否准备好成功使用AI解决方案都会说他们正在增加对AI的投资以解释为什么他们在其他领域削减支出或裁减员工。实际上AI将成为寻求掩盖过去错误的高管的替罪羊。Norwest Venture Partners合伙人Scott Beechuk我们肯定越来越接近了。如果去年是关于为AI奠定基础设施2026年是我们开始看到应用层是否能将这种投资转化为真正价值的时候。随着专业化模型的成熟和监督的改善AI系统在日常工作流程中变得更加可靠。Exceptional Capital创始人兼管理合伙人Marell Evans是的但仍然是渐进的。仍有大量迭代AI仍在改进以至于能够为各行各业的企业展示痛点解决方案。我相信解决仿真到现实训练可能会为一些行业开辟许多机会无论是现有的还是新兴的。Andreessen Horowitz普通合伙人Jennifer Li今年有一些轰动性的头条新闻说企业没有看到AI投资的回报。问问任何软件工程师他们是否愿意回到没有AI编码工具的黑暗时代。不太可能。我的观点是企业今年已经在获得价值明年将在各组织中倍增。您认为企业会在2026年增加AI预算吗Sapphire董事总经理Rajeev Dham是的我相信他们会尽管这很微妙。组织不会简单地增加AI预算而是将部分劳动支出转向AI技术或者从AI能力中产生如此强劲的顶线投资回报率以至于投资实际上会以三到五倍的回报率收回成本。Asymmetric Capital Partners管理合伙人Rob Biederman预算将为少数明确交付结果的AI产品增加而其他所有产品的预算将急剧下降。总体支出可能会增长但将显著更加集中。我们期待一个分化少数供应商捕获企业AI预算的不成比例份额而许多其他供应商看到收入持平或收缩。Emergence Capital创始人兼普通合伙人Gordon Ritter是的但支出将集中。企业将在AI扩展机构优势的地方增加预算并从仅仅自动化工作流程而不捕获和保护专有智能的工具中撤出。Databricks Ventures副总裁Andrew Ferguson2026年将是首席信息官反击AI供应商扩张的一年。今天企业正在为单个用例测试多个工具——在许多情况下月支出和转换成本都很低所以实验的激励是存在的——在专注于某些购买中心如走向市场的初创公司爆炸式增长即使在概念验证期间也极难辨别差异化。随着企业从AI中看到真正的证明点他们将削减一些实验预算合理化重叠工具并将这些节省投入到已交付的AI技术中。Maverick Ventures董事总经理Ryan Isono总的来说是的会有一些从试点/实验预算到预算项目的转移。2026年AI初创公司的福音将是企业的转型他们试图构建内部解决方案现在意识到大规模生产中所需的难度和复杂性。作为专注于企业的AI初创公司在2026年融资A轮需要什么Wing Venture Capital合伙人Jake Flomenberg现在最好的公司结合了两件事令人信服的为什么是现在叙述——通常与生成式AI创造新的攻击面、基础设施需求或工作流程机会相关——以及企业采用的具体证明。100万到200万美元的年度经常性收入是基准但比这更重要的是客户是否将您和您的产品视为对其业务至关重要而不仅仅是锦上添花。没有叙述的收入是功能没有牵引力的叙述是虚幻的。你需要两者。Insight Partners董事总经理Lonne Jaffe你应该努力表明你正在一个总可用市场扩展而非消失的空间中构建因为AI推动了成本下降。一些市场具有高需求弹性——90%的价格下降导致市场规模增长10倍。其他市场弹性低降价可能会使市场蒸发所以客户保留所有正在创造的价值。Work-Bench联合创始人兼普通合伙人Jonathan Lehr客户在真实的日常运营中使用产品愿意接受参考电话并诚实谈论影响、可靠性和购买过程等。公司应该能够清楚地展示产品如何节省时间、降低成本或以通过安全、法律和采购审查的方式增加产出。M12管理合伙人Michael Stewart我们投资者直到最近还对估计的年度经常性收入或试点收入投以怀疑的目光。现在面对如此多的选项被推向他们客户的兴趣和评估解决方案的意愿不再被视为一个注释。获得这些参与和客户在运行评估方面的支持不仅仅是前沿部署工程师让客户更容易的问题。在2026年做到这一点需要质量和获胜的营销信息。投资者期待在6个月的试点使用后看到转换成为故事的主导部分。Exceptional Capital创始人兼管理合伙人Marell Evans执行和牵引力。最好的信号是用户真正高兴地使用产品以及业务的技术复杂性。我们关注真正合同协议的巨大北极星12个月以上。除此之外这位创始人是否能够吸引顶级人才加入他们的初创公司而不是竞争对手或传统的超大规模公司到2026年底AI智能体将在企业中扮演什么角色645 Ventures管理合伙人兼联合创始人Nnamdi Okike智能体到2026年底仍将处于初期采用阶段。企业要真正从AI智能体中受益需要克服许多技术和合规障碍。还需要为智能体之间的通信创建标准。Sapphire董事总经理Rajeev Dham将出现一个通用智能体。今天每个智能体都在其角色中处于孤岛——例如入站销售开发代表、出站销售开发代表、客户支持、产品发现等。但到明年年底我们将开始看到这些角色汇聚成一个具有共享上下文和记忆的单一智能体打破长期存在的组织孤岛并实现公司与其用户之间更统一、更具上下文的对话。Black Operator Ventures合伙人Antonia Dean赢家将是那些快速找出自主性和监督正确平衡的组织以及那些认识到智能体部署是协作增强而非清晰劳动分工的组织。智能体处理所有例行工作而人类做所有思考我们将看到人类和智能体在复杂任务上更复杂的协作他们角色之间的边界不断演进。NEA合伙人Aaron Jacobson大多数知识工作者将至少有一个他们知道名字的智能体同事Hustle Fund联合创始人兼普通合伙人Eric Bahn我认为AI智能体可能会比企业中的任何人类成为劳动力的更大部分。增殖AI智能体本质上是免费的边际成本为零。那么为什么不通过机器人增长呢您投资组合中哪些类型的公司增长最强劲Wing Venture Capital合伙人Jake Flomenberg增长最快的公司是那些识别出生成式AI采用创造的工作流程或安全缺口然后在产品市场契合上执行无情的公司。在网络安全方面是解决数据安全的工具以便大语言模型能够安全地与敏感数据交互以及智能体治理确保自主系统有适当的控制。在营销方面是像答案引擎优化AEO这样的新领域——在AI回应中被发现而不仅仅是搜索结果。共同点这些在两年前不是类别但现在是大规模部署AI的企业的必需品。Databricks Ventures副总裁Andrew Ferguson我们看到增长与几个共同主题相关。一个是以专注用例登陆的公司——从较窄楔形可能是专注的目标角色或用例开始的公司真正钉住它变得粘性并获得从初始楔形扩展的权利。Andreessen Horowitz普通合伙人Jennifer Li帮助企业将AI投入生产的公司表现良好。数据提取和结构化、AI系统的开发者生产力、生成媒体的基础设施、媒体和应用程序如支持或呼叫中心的语音和音频等领域。哪些类型的公司看到最强的保留率Wing Venture Capital合伙人Jake Flomenberg具有保留和扩展的公司有一个模式他们解决随着客户部署更多AI而加剧的问题。强保留来自三个方面是关键任务的移除会破坏生产工作流程积累难以重新创造的专有上下文以及解决随AI采用增长而非一次性完成的问题。OpenOcean普通合伙人Tom Henriksson对于较年轻的公司来说保留率更难衡量但我们看到的最高保留率是在严肃的企业软件提供商中特别是那些用AI增强的。一个好例子是Operations1它端到端数字化员工主导的生产流程。这些公司深入客户的组织改变他们的运营方式并建立专有数据和知识使他们很难缺少。M12管理合伙人Michael Stewart服务企业数据工具和垂直AI应用程序的初创公司拥有前沿部署团队协助客户满意度、质量和产品改进。这似乎是所有这些市场领先初创公司采用的获胜公式。长期来看随着客户开始内化在其组织和工作日实践中使用AI嵌入式团队可能会后退。Work-Bench联合创始人兼普通合伙人Jonathan Lehr软件成为基础设施而非点解决方案的地方保留率最高。Authzed具有强保留率因为授权和策略位于现代系统的核心一旦嵌入就极其昂贵难以拆除。Courier Health和GovWell作为记录系统和端到端工作流程的编排层、医疗保健中的患者旅程和政府中的许可这使得它们一旦上线就深度嵌入。QAQ1为什么企业在AI投资上一直没有看到明显回报A根据麻省理工学院8月的调查95%的企业没有从AI投资中获得有意义的回报。主要原因是企业用数十种解决方案进行随机实验造成混乱缺乏深思熟虑的参与策略同时大语言模型并不是解决大多数问题的银弹。Q22026年企业AI预算会如何变化A风投普遍认为企业会增加AI预算但支出将更加集中。预算将为少数明确交付结果的AI产品增加而其他产品的预算会急剧下降。企业会从试点实验预算转向正式的预算项目同时会反击AI供应商扩张合理化重叠工具。Q3AI智能体在2026年会达到什么发展程度A智能体仍将处于初期采用阶段需要克服技术和合规障碍。但会出现重要进展将出现通用智能体打破现有的角色孤岛大多数知识工作者会有至少一个智能体同事智能体与人类的协作将更加复杂角色边界会持续演进。