隨著2026年的到來，AI市場正經歷重要的結構性轉變。核心焦點已從模型的能力轉向系統的可操作性和信任度。企業越來越重視能否在真實約束下運行AI系統，並產生可衡量的經濟影響。這一轉變使得編排、治理和數據準備等底層能力的價值上升，成為企業競爭的關鍵。
治理的重要性日益凸顯，企業普遍認識到沒有運行時約束的AI代理會帶來運營風險。因此，建立有效的治理層以支持大規模部署的AI系統成為當務之急。此外，數據質量問題也被認為是AI失敗的主要原因，過時或碎片化的數據會降低系統的性能。企業需要在治理和數據管理上加強投入，才能在日益複雜的市場中立足。
在這一背景下，垂直AI系統的成功依賴於與業務工作流的深度集成，並且能夠提供可觀察的執行結果。這些變化預示著，未來的AI市場將不再僅僅依賴於模型的創新，而是更注重如何可靠地操作和管理這些系統。