創新點：AI已從「生成答案」進化為「自主行動」，直接影響到公司內「執行者」的生計。
本文四大重點：1. AI走進工廠和太空。2. AI普及不代表效率提升。3. 「量子運算」與AI相輔相成。4. 你的職位安穩嗎？
1. AI走進工廠和太空
為什麼導入AI的公司中，30%表示生產力反而下降？
知名企管顧問公司「麥肯錫」（McKinsey & Company）在2026年9月發布年度《科技趨勢展望》報告。以上的30%，是報告中引人深思的數字之一。
今年是這份報告發表的第六年。麥肯錫每年分析全球最先進的科技，今年點出 14個趨勢，比去年多兩個。兩個新面孔是「Agentic Software Development（AI代理人開發軟體）」和「AI for Scientific Discovery and Engineering（AI用於科學發現與工程）」。
告開宗明義指出：AI已從螢幕，走進實體世界。過去幾年，AI改變了螢幕上的工作，從生成文字、摘要報告，到起草合約。但2026年的AI，已快速走進工廠、藥物研發實驗室、和地球軌道。
如「小米」位於北京昌平的「黑燈工廠」，佔地8.1萬平方公尺，耗資24億人民幣（約新台幣114億元）打造，11條產線完全沒有真人，機械手臂全天候抓取、焊接、檢驗、組裝，平均每秒鐘就能產出一支手機。
而在藥物研發實驗室，AI已能在短時間提出成千上萬個候選藥物分子。但後端由真人主控的實驗室驗證、臨床試驗和法規審查，仍然快不起來。
至於在地球軌道，數以千計的衛星，形成低軌通訊網路。這些衛星必須閃避彼此和太空垃圾。根據SpaceX向美國聯邦通信委員會（FCC）提交的報告，2024年12月到2025年5月半年間，他們的第二代衛星不靠地面控制中心的指令，而靠AI執行了84,990次閃避動作。
(SpaceX的衛星。影片來源：CNBC)
2. AI普及不代表效率提升
麥肯錫報告今年的新主題「Agentic Software Development（AI代理人開發軟體）」是指AI能自主寫程式、測試、並且部署。
導入這項技術的公司，的確讓程式的「產出量」提高了 180%，但能用的程式只多了三成。
同時，近 30% 的公司發現：團隊開始使用代理式AI工具後，生產力反而下降。幾乎所有人都在用AI寫程式，但未必能創造價值。
原因是沒有系統化的方法，就急著大規模部署，導入時忘了三件事：
A. 沒設定明確的成功指標：工程師覺得自己在用AI高速工作，但公司從沒定義「怎樣才算真的有效」，所以做完也說不出到底改善了什麼。
B. 資料基礎建設分散破碎：AI工具再強，專案資訊、程式碼庫的結構若是零散的，產出品質自然打折。
C. 測試的場景獨立在既有工作流程之外，員工得額外切換工具才能用，熱度一過，或推動的人離開，專案就默默收場。相對的，那些成功導入的企業，都能將AI嵌進日常工作流程。想像客服人員得先把客訴內容複製到另一個AI助手網頁，等回覆生成後再貼回客服系統裡，每通信件都得「跳出去再跳回來」，很快就沒人想用了。相對的，那些成功導入的企業，都能將AI嵌進日常工作流程：草稿直接顯示在客服信箱旁的側欄，執行者看一眼、改幾個字就能送出，跟平常回信的動作沒有兩樣。這正是為什麼「GitHub Copilot」能在工程師間快速普及——它直接嵌在工程師每天都在用的程式編輯器裡，而不是要工程師另外打開一個聊天視窗。
(AI代理人開發軟體。影片來源：Sequoia Capital)
3. 「量子運算」與AI相輔相成
長久以來，量子運算（Quantum Computing）似乎永遠活在五年後。每次有新突破，就有人說「再五年就能商業化」。
但2026年的麥肯錫報告卻說量子運算已經來到「商業引爆點（commercial tipping point）」。
麥肯錫合夥人 Henning Soller 說：「2026年是量子運算從單純承諾轉變為戰略管理議題的一年。」換句話說，你現在不把它放進董事會議程，就落後了。
量子運算能解決什麼問題？傳統電腦計算某些特定問題（比如模擬藥物分子的化學反應、優化跨越幾千個變數的物流路徑）需要很長時間。量子電腦在特定情境下可大幅壓縮這個過程。製藥業、金融業的複雜風險模型、材料科學，正是量子運算的主場。「阿斯特捷利康（AstraZeneca）」與「IonQ」、「Nvidia」、「AWS」合作的實驗顯示，混合量子—傳統運算模擬化學反應的速度，比純傳統運算快了20倍。這正是製藥業和金融業提前卡位的原因。
數字在說話。2025年全球量子技術投資飆升至 126億美元，比前一年暴漲 6.3倍。目前有超過 300家公司正積極與量子技術供應商展開合作，包括「空中巴士（Airbus）」、「摩根大通（JPMorgan Chase）」和德國製藥巨頭「百靈佳殷格翰（Boehringer Ingelheim）」。麥肯錫分析的162家量子相關企業中，有 33% 每年投入超過 1000萬美元，7%更超過 5000萬美元，最大的單一預算高達 2億美元。這個市場到2035年可能創造 1.3兆至2.7兆美元的全球經濟價值。
除了「量子運算」，AI用於科學發現也同步爆發。AI代理人可以在臨床藥物開發過程提升生產力35%至45%。並將試驗設計時間縮短一半。量子運算如果能和 AI 結合，藥物研發的速度將大幅增加。
此外，麥肯錫報告也把「Future of Robotics（機器人的未來）」、「Future of Space Technologies（太空科技的未來）」、「AI for Scientific Discovery and Engineering（AI用於科學發現與工程）」和「AI Infrastructure and Model Architectures（AI基礎設施與模型架構）」列為2026年投資預計超越2025年兩倍以上的趨勢。資本正在用百億美元的規模，押寶AI從「實驗室」全面走向「實體世界」。
值得一提的是，能源基礎設施也跟著這股浪潮大爆炸。AI 的訓練和推論需要龐大電力，2025年能源科技吸引了近 2000億美元投資，在所有科技領域中得到最多資本。AI 讓「算力」（compute）需求爆炸，「算力」需求讓能源需求爆炸，能源需求讓電廠、電網、和能源儲存技術的投資跟著爆炸。
(黃仁勳談量子運算。影片來源：CNBC TV)
4. 你的職位安穩嗎？
麥肯錫的趨勢報告是給企業高層讀的。但如果你是在台灣科技業或金融業工作的中年專業人士，這份報告對你個人也深具啟發。
首先要釐清：機器人的崛起，不等於純手工勞動先被取代。
一般人直覺以為，AI和機器人最先搶走的是「低技能工作」。但麥肯錫的報告顯示，最先被「代理式AI」取代的，是數位工作流程中的中間層——那些負責蒐集資料、整理報告、發送提醒、填寫表單的角色。換句話說，你的職位如果主要是在執行「系統之間搬運資訊」，你被取代的風險超過工廠的作業員。
「Agentic Software Development（AI代理人開發軟體）」對軟體工程師的影響深遠，但不同職位影響不同。在2024至2025年間，軟體開發職缺增長了 221%。但這不代表每位程式設計師都受益。實際上，增長的是「能夠管理、審核、和部署AI生成程式碼」的職位，而「純粹執行標準功能開發」的職位正在被壓縮。
值得注意的是「信任缺口」帶來新的機會：全球有 46%的開發者不信任AI工具的準確性，僅 3% 高度信任。這個數字告訴我們，未來三到五年內最有價值的工程師，不是最會用 AI 工具生成程式碼的人，而是最能判斷「這段AI生成的程式碼到底有沒有問題」的人。批判性審核能力，將比生成速度更值錢。
對製造業的從業者，機器人勢不可擋。「Amazon」部署了超過 100萬個機器人，並導入名為「DeepFleet」的 AI系統統一調度，使機器人的效率提升了 10%，加快訂單處理速度、降低運營成本。麥肯錫合夥人 Ani Kelkar 預測：在2040年以前，機器人和實體 AI 至少創造 1兆美元的經濟價值，主要集中在製造業和物流業。但他特別強調，這不只是「取代人力、提升生產力」，而是「重新發明產品的製造方式」。這個區別非常重要：它意味著適應這波浪潮的人，不是那些能跑得最快的人，而是那些能重新定義「怎麼做」的人。
從麥肯錫的報告，可以延伸出三個行動建議，幫助一班上班族增加自己在這些科技變動中的價值：
A. 審核比生成更值錢：學習如何評估 AI 輸出的品質，而不只是學習如何讓 AI 輸出更多。
B. 跨領域溝通是護城河：能夠在「技術語言」和「業務語言」之間的翻譯者非常搶手。量子運算專案需要既懂量子技術、又能銷售這項技術的業務員。AI新藥開發需要既懂生物，又懂AI的工程師。
C. 能源和基礎設施正在重新定價：在電力、散熱、電網管理相關領域的人才炙手可熱！因為 AI 的算力需求讓這些過去被視為「無聊產業」的領域，突然變成了整個科技生態的基礎。
「麥肯錫」發表了年度《科技趨勢展望》報告。我們個人，也值得思考、並寫下自己個人的趨勢展望報告。
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參考資料：
1. McKinsey Technology Trends Outlook 2026
