為何人工智慧正在重塑2026年，而區塊鏈卻在掙扎尋找相關性

消費電子產品正迎來2026年前的巨大轉型，但這個故事幾乎完全由人工智慧主導。在今年的CES趨勢討論中，消費者技術協會的布萊恩·科米斯基描繪了一個生動的「智能轉型」十年——在這個時代，AI不僅僅是協助工具，而是從根本上重塑硬體、軟體和整個產業的運作方式。

預測是什麼？到2026年，美國消費者科技收入將達到$565 十億美元。這是可觀的成長，幾乎完全由AI的採用推動。然而，在這個未來願景中，區塊鏈——曾被定位為基礎技術——幾乎沒有提及。

工作場所已經是AI原生

採用率數據說明了一切：歐洲、南韓和美國對AI的認知度都超過90%。更令人印象深刻的是，近63%的美國員工表示他們在工作中積極使用AI。這些都不是小規模的試點計畫——它們已經成為主流的工作場所工具。

這個說法令人信服：使用AI的美國員工平均每週節省8.7小時。這大約是一整個工作日的生產力回收。對企業來說，這證明了巨額投資的合理性——每年在生成式AI上的投入就達到300億到400億美元。

但這裡也有現實與樂觀預期的碰撞。一項MIT研究實驗室的調查發現，95%的投資大量生成式AI的組織報告沒有任何可衡量的投資回報。員工在使用這些工具，但組織層面的破壞性變革仍然很低。有些員工甚至為AI的產出創造了一個術語：「workslop」——指出糾正AI錯誤有時反而會產生比它消除的工作更多的工作。

智能平台重塑硬體

這場轉型不僅限於軟體。智慧眼鏡和擴增實境頭戴裝置正從概念走向工業部署——倉庫優化、遠端手術、醫療診斷。這一點至關重要：這些不是消費者的新奇玩意，而是解決實際運營問題的企業級工具。

車輛正經歷或許是最劇烈的轉變。現代汽車正變成「軟體定義的生態系統」，具有空中更新、模組化零件和開放操作系統。這意味著汽車通過AI驅動的個人化設定和預測性維修來適應駕駛者，而不是相反。Nvidia剛剛宣布專為自動駕駛車輛開發的開放AI模型，這標誌著整個汽車產業的發展方向。

醫療與家庭環境變得更個人化

在醫療領域，持續監測正從被動觀察轉向主動干預。語音生物標記現在能早期檢測抑鬱和焦慮信號。對話式AI用於認知行為療法。睡眠生物特徵和個人化營養平台正成為標準配置。

智慧家庭也遵循同樣的模式——與健康監測的整合日益加深，學習日常習慣，並自動調整照明、氣候和娛樂。像智慧鏡子和煙霧探測器這樣的裝置正被重新定位為健康工具，而非基本的實用設備。

區塊鏈的問題：安全表演而無策略

這裡是令人不舒服的部分。在科米斯基的全面趨勢預測中，區塊鏈只被提及一次，且態度輕蔑。它被描述為提供「無法被破解的安全層」，然後……就沒有了。沒有詳細說明，也沒有關於與智能平台、AI驅動系統或任何重塑2026年的轉型技術的整合願景。

這很重要，因為區塊鏈在AI中的潛力巨大——無論是用於智能合約驗證、分散式模型訓練，還是用於AI系統中的去中心化數據治理。然而，這個話題在CES、企業規劃或決策者分配數十億科技預算的場合都沒有出現。

真正的問題不在於區塊鏈缺乏安全性特性，而在於它尚未在AI主導的未來中提出令人信服的應用案例。當企業在追求立即的AI生產力提升(每個員工每週8.7小時)與投機性的區塊鏈應用之間做選擇時，顯然答案已經很明確。

尚未解決的問題

MIT的數據具有啟示性：採用率很高，但破壞性很低。企業廣泛實施AI，但獲得的實質價值卻很少。員工在使用這些工具，但沒有明確的組織轉型。這表明2026年的科技格局更像是逐步改進，而非革命。

對於區塊鏈而言，影響是明顯的。它並未被拒絕——只是沒有進入討論範圍。隨著AI越來越多地處理驗證、安全和協調任務，去中心化帳本的具體價值主張在主流技術採用周期中仍未被證明。

到2026年的問題不在於AI和區塊鏈能否共存，而在於區塊鏈倡導者是否能闡明他們的技術在一個AI已經解決了區塊鏈原本設計要解決問題的世界中為何重要。