原文：The Theory 2026 AI Survey Results

作者：Tomasz Tunguz

来源：SandHill.io #306 推荐阅读 · 行业动态与分析 ｜ RecodeX 编译

导读： Theory 第二届“AI 实践调查”（AI in Practice Survey）收集了 455 位资深技术构建者的回答。Tomasz Tunguz 挑出四个意外发现：安全痛点与安全工具价值的落差、模型路由普及、Cloudflare 主导智能体沙箱，以及用编码智能体分析日志。

安全成为最大障碍

  • 2025 年的主要限制是上下文（context），作者认为如今已基本解决。
  • 安全在一年内从第六大痛点升至第一：43% 将安全与治理列为首要痛点，第二名评估（evals）仅 22%。但只有 10% 认为安全工具当下最有价值，未来预期为 18%，是各类别中预期增幅最大的。
动态图表：七类工具的痛点程度与价值变化，安全与治理痛点 43%，当前价值 10%、未来预期 18%
动态图表：七类工具的痛点程度与价值变化，安全与治理痛点 43%，当前价值 10%、未来预期 18%

近半团队做模型路由

  • 45% 的团队在多个模型间路由查询（routing）：23.7% 用自训练路由器，21.5% 用专有路由器；54.7% 仍只用单一模型。
条形图：查询路由做法分布
条形图：查询路由做法分布

Cloudflare 主导沙箱

  • 在 259 个让智能体写并执行代码的团队中，62% 把沙箱（sandbox）放在 Cloudflare，约为第二名的三倍；Vercel、Modal、E2B、Daytona、Sail 等依次在 7%–17% 之间。
  • 作者点评：最关键的安全控制集中在单一基础设施商手中，而且按算力而非按安全计费。
条形图：沙箱托管分布，Cloudflare 62.2% 遥遥领先
条形图：沙箱托管分布，Cloudflare 62.2% 遥遥领先

谁在分析智能体表现

  • 56% 用 BI 工具，48% 用编码智能体读日志，41% 用专门的 LLM 可观测性（observability）工具，作者认为该用例上出现品类融合；电子表格仍有约 30%，被戏称为企业软件里的“水熊虫”。
条形图：团队审阅 AI 交互数据的方式分布
条形图：团队审阅 AI 交互数据的方式分布

结语

  • 完整调查还涵盖开源与闭源模型、MCP 的兴起和评估工具的早期采用。作者认为生态演进和企业成熟速度超过以往任何技术浪潮。
  • 方法提示（据脚注）：调查于 2026 年 9 月 22 日进行；2025 年样本为另一批 413 人，题型有调整，跨年对比看名次而非分数。

本文由 RecodeX 编译自 The Theory 2026 AI Survey Results（作者：Tomasz Tunguz），首发于 SandHill.io #306 推荐阅读。本文为中文编译稿，非全文翻译，完整内容请阅读原文。译文仅供学习交流，观点不代表本站立场，版权归原作者所有。