Omdia预测2026年全球AI软件收入将达2000亿美元，两年翻番，代理式AI增速超生成式

根据市场研究机构Omdia最新发布的《人工智能软件市场预测》报告，全球AI软件市场正经历前所未有的扩张周期。2026年该领域总收入预计将突破2000亿美元（约合人民币1.34万亿元），达到2024年规模的两倍。这一预测较此前版本大幅上调，调整幅度为新冠疫情以来Omdia半年度展望中最高纪录，反映出行业商业化节奏显著加快。

驱动此轮增长的核心动力来自两大技术路径：生成式AI与代理式AI（Agentic AI）。前者已进入企业级落地高峰期，AI助手、AI编程工具及嵌入各类SaaS应用的智能功能迅速普及；后者则代表更进一步的自主化演进——能够自主规划任务、调用外部工具、执行多步骤工作流的AI系统正从概念走向产品化。

数据显示，2026年生成式AI软件收入预计同比增长139%，远超早期预期。尽管目前其市场规模仍占主导地位，但代理式AI的增长势头更为迅猛。Omdia指出，该细分领域虽当前体量较小，但2025至2031年间年复合增长率（CAGR）预计高达104%，显著领先于生成式AI的47%与预测式AI（Predictive AI）的12%。到2028年，生成式AI收入有望超越预测式AI，成为最大单一细分市场；而随着技术融合加深，二者边界或将逐渐模糊。

这一增长并非仅由初创公司推动。头部基础模型提供商收入同比增幅达3至10倍；大型云服务商的AI相关云服务收入实现三位数增长；传统企业软件厂商亦加速转型，密集推出AI增强型产品与AI原生应用。例如，CRM、ERP、低代码平台等主流企业软件纷纷集成LLM能力，使AI从“附加功能”变为“核心架构组件”。

值得注意的是，市场结构正在发生质变。过去两年，AI软件的价值重心从“模型训练”向“应用部署与工作流整合”迁移。企业采购逻辑不再聚焦于参数规模或推理速度，而是转向实际任务完成率、人机协同效率与ROI可量化性。这直接催生了对“Agent”架构的需求：用户只需提出目标，系统即可自动拆解步骤、调用数据库、API或文档检索模块，并反馈结果——整个过程无需人工逐条提示。

图2清晰呈现了代理式AI的典型工作链路：用户提出需求后，系统首先通过RAG（检索增强生成）调取上下文知识，再由LLM进行意图理解与任务分解，随后由Agent协调多个工具（如代码执行器、数据库查询、邮件发送模块）完成复杂操作，最后基于结果反馈进行自我修正。这种闭环机制大幅降低人工干预门槛，也解释了为何其在金融、客服、研发管理等高价值场景中快速渗透。

Omdia首席市场预测分析师Neil Dunay指出，当前生成式AI与代理式AI的区分仍具阶段性意义，但长期看，二者的界限将随技术演进而淡化。“当一个生成式AI助手能自主决定何时调用计算器、何时查证数据、何时请求人类复核时，它本质上已具备‘代理’属性。”他强调，未来市场分类可能更多依据AI系统的“自主程度”而非技术标签。

从产业链视角看，AI软件的爆发正倒逼基础设施升级。为支撑Agent级应用的高并发调用与状态记忆，向量数据库、轻量化推理引擎、工具编排中间件等配套层迎来投资热潮。同时，企业对AI治理、审计追踪与成本控制的需求上升，催生了一批专注于AI运维（AIOps）与合规评估的新锐公司。

需警惕的是，高速增长背后存在结构性隐忧。一方面，大量AI原生应用仍处于“伪智能”阶段——表面调用LLM接口，实则依赖预设规则库；另一方面，中小企业因缺乏工程能力，难以有效集成Agent工作流，导致“大厂领跑、中小微掉队”的马太效应加剧。Omdia预测，2027年前后或将出现一轮应用层洗牌，真正具备端到端任务闭环能力的产品将脱颖而出。

此外，地域分布呈现明显差异。北美仍是最大市场，贡献约52%的AI软件收入；亚太地区增速最快，中国、印度、日本企业对本地化Agent开发需求旺盛，尤其在制造业质检、供应链调度等垂直场景中已有落地案例。欧洲则更关注合规导向的AI部署框架，GDPR兼容性成为产品准入前提。

回看历史节点，2023年是生成式AI商业化的元年，2024年为集成落地年，而2025–2026年正步入“自主智能”阶段。当AI从“响应式”走向“主动式”，软件定义的边界将进一步拓宽。Omdia维持其长期判断：2025至2031年，全球AI软件市场年复合增长率将稳定在30%左右，其中代理式AI将持续领跑。

这一趋势意味着，未来软件产品的竞争力将不仅取决于功能完整性，更取决于其能否作为“数字员工”独立承担业务流程。对于开发者而言，掌握Agent设计范式、工具调用协议与状态管理机制，正成为新的核心技能树；对企业CTO而言，评估AI系统时需新增“任务完成自治度”指标，而非仅看响应延迟或准确率。

市场仍在快速演化，但方向已然清晰：AI软件的下一程，不再是“让机器说话”，而是“让机器做事”。