2026 год — четыре ключевых поворота в технологической индустрии: от инструментов к системам

За последний год траектория развития ИИ претерпела кардинальные изменения. Основное внимание больше не уделяется отдельным моделям и их прорывам в производительности, а сосредоточено на построении системных возможностей — понимании длинных последовательностей, согласованности контекста, выполнении сложных задач и взаимодействии нескольких агентов. Этот сдвиг также вызвал перенос акцентов в индустрии: от точечных инноваций к комплексной перестройке инфраструктуры, рабочих процессов и способов взаимодействия человека и машины.

Согласно анализу четырех основных инвестиционных команд a16z по 2026 году, прослеживается ясная тенденция: ИИ уже не просто инструмент, а становится полноценной средой, системой, а также действующим субъектом, параллельным человеку.

Революция инфраструктуры: управление данными переходит на новый уровень

Проблемы структурированных и неструктурированных данных

Каждая компания погружена в море неструктурированных данных — PDF-документы, скриншоты, видео, логи, письма и полуструктурированные “данные-грязь”. Проблема в том, что по мере повышения интеллекта моделей хаос на входе только усиливается. Это приводит к появлению иллюзий в системах RAG, дорогостоящих ошибок агентов и высокой зависимости ключевых рабочих процессов от ручного контроля качества.

Настоящий узкий момент в корпоративном ИИ — это энтропия данных. В мире, где 80% корпоративных знаний — неструктурированные данные, их актуальность, структурированность и достоверность постоянно снижаются. Решение этой “запутанности данных” становится межпоколенческой предпринимательской возможностью.

Компании нужны постоянные методы очистки, структурирования, верификации и управления мультимодальными данными, чтобы обеспечить эффективную работу downstream-ИИ. Эта система применима во всех отраслях: анализ контрактов, onboarding пользователей, урегулирование страховых случаев, аудит соответствия, обслуживание клиентов, закупочные процессы, инженерные исследования, повышение продаж, аналитические пайплайны и все рабочие процессы агентов, зависящие от надежного контекста.

Платформенные компании, способные извлекать структуру из документов, изображений и видео, устранять конфликты, восстанавливать каналы данных и поддерживать их актуальность и поисковую способность, получат “ключи к королевству” корпоративных знаний и процессов.

Самоосвобождение системы безопасности

Проблемы в области кибербезопасности также глубоки. С 2013 по 2021 год глобальные вакансии в сфере кибербезопасности выросли с менее чем 1 миллиона до 3 миллионов. Причина — необходимость в высококвалифицированных специалистах, которых используют для рутинных задач, таких как анализ логов, — работы, которые почти никто не хочет выполнять.

Глубинная причина — сами команды безопасности создают эти низкокачественные задачи. Они закупают инструменты, “безразлично проверяющие все”, что вынуждает команды “проверять все” — что порождает дефицит кадров и порочный круг.

К 2026 году ИИ разрушит этот цикл. Автоматизируя большую часть повторяющихся задач, ИИ значительно сократит кадровый дефицит. Эксперты понимают, что половина работы крупных команд безопасности могла бы быть автоматизирована, но в повседневной суете не остается времени подумать, что именно автоматизировать. Настоящие инструменты, рожденные для ИИ, позволят специалистам сосредоточиться на действительно важных задачах: отслеживании атак, построении систем и исправлении уязвимостей.

“Инфраструктура с приоритетом на агентов” становится стандартом

Самое масштабное изменение инфраструктуры произойдет внутри. Мы переходим от “человеческой скорости, низкой параллельности и предсказуемости” к “скорости агентов, рекурсивных, взрывных, масштабных” рабочих нагрузок.

Текущая архитектура предприятий построена по принципу “1:1 — человекский акт — отклик системы”, что полностью не справляется с миллисекундными рекурсивными потоками — один “цель” агента может породить 5000 подзадач, запросов к базе данных и вызовов внутренних API. Когда агент пытается переписать код или очистить логи безопасности, его поведение скорее похоже на DDoS-атаку, чем на пользователя.

Чтобы подготовить системы к рабочей нагрузке агентов в 2026 году, необходимо переосмыслить контрольные плоскости. Появляется инфраструктура “с нативными агентами”. Новая система должна воспринимать “эффект стаи” как норму. Время холодного запуска должно сокращаться, задержки — стабилизироваться, а ограничения по параллелизму — расти на несколько порядков. Основной узел станет координация: маршрутизация, управление блокировками, управление состоянием и стратегия выполнения в масштабных параллельных сценариях.

Платформа, способная выдержать поток вызовов инструментов, станет настоящим победителем.

Мультимодальные преобразования креативных инструментов

Основные компоненты для построения ИИ-нарративов уже созданы — генерация речи, музыка, создание изображений и видео. Но когда речь выходит за рамки коротких видео, управление режиссерским уровнем остается долгим, мучительным и иногда невозможным.

Почему модели не могут принимать 30-секундное видео, использовать предоставленные нами визуальные и аудио референсы для создания новых персонажей и продолжения съемки той же сцены? Почему модели не могут “перезаснять” с другой точки зрения или синхронизировать движения с референсным видео?

2026 год станет годом настоящего многомодального творчества ИИ. Пользователи смогут предоставлять любые типы референсов для совместного создания новых работ или редактирования существующих сцен. Мы уже видим ранние продукты, такие как Kling O1 и Runway Aleph, но это лишь начало — потребуется новые инновации на уровне моделей и приложений.

Создание контента — одна из “убийственных” областей применения ИИ. Ожидается появление множества успешных продуктов для разных групп пользователей — от создателей мемов до голливудских режиссеров.

Видео как входная среда

К 2026 году видео перестанет быть пассивным контентом для просмотра и станет “входным” пространством. Модели видео смогут понимать время, запоминать уже показанное и реагировать на наши действия, сохраняя при этом стабильность и согласованность, подобно реальному миру, а не просто порождать разрозненные кадры на несколько секунд.

Эти системы смогут удерживать в течение длительного времени персонажей, объекты и физические законы; оказывать реальное влияние на действия; развивать причинно-следственные связи. Видео превратится из медиума в “строительное пространство”: роботы смогут обучаться, игровые механики — эволюционировать, дизайнеры — создавать прототипы, агенты — учиться через “практику”.

Созданный ими мир перестанет быть просто коротким видео, а станет “живой средой”, преодолевающей пропасть между восприятием и действием. Это первый случай, когда человек сможет по-настоящему “жить” в созданных им видео.

Передача власти корпоративному программному обеспечению

“Центральное место систем учета” начинает шататься

К 2026 году настоящая революция в корпоративном ПО произойдет благодаря фундаментальному сдвигу: роль систем учета начнет снижаться. ИИ сокращает дистанцию между “намерением” и “исполнением” — модели смогут напрямую читать, писать и рассуждать о данных бизнес-операций, превращая системы ITSM и CRM из пассивных баз данных в автономные движки рабочих процессов.

Благодаря быстрому развитию моделей рассуждения и рабочих потоков агентов эти системы перестанут просто реагировать на запросы, а смогут предсказывать, координировать и выполнять целостные процессы. Интерфейсы превратятся в динамический слой агентов, а традиционные системы учета — в “дешевое долговременное хранилище”, а стратегические решения перейдут к участникам, управляющим интеллектуальной средой.

Вертикальный ИИ: от сбора информации к совместной работе

ИИ стимулирует взрывной рост вертикальных решений. В сферах медицины, юриспруденции и недвижимости компании быстро достигают 100 миллионов долларов годового повторяющегося дохода; финансы и бухгалтерия идут следом.

Первая революция — получение информации: поиск, извлечение, суммирование. В 2025 году появится рассуждение: Hebbia анализирует финансовые отчеты, Basis проверяет баланс между системами, EliseAI диагностирует и координирует обслуживание проблем и взаимодействует с поставщиками. В 2026 году откроется “многопользовательский режим”.

Вертикальные решения естественно имеют отраслевую специфику интерфейсов, данных и интеграций, а сама работа в этих сферах по своей природе — коллаборативная: покупатели, продавцы, арендаторы, консультанты, поставщики — все с разными правами, процессами и требованиями к соответствию.

На текущий момент каждый ИИ работает независимо, что создает хаос и нехватку прав. Аналитический ИИ по контрактам не может взаимодействовать с моделями CFO; системы обслуживания не знают о обещаниях, данных现场персоналом арендаторам.

Многопользовательский ИИ изменит все: автоматическая координация сторон; сохранение контекста; синхронизация изменений; автоматическая передача экспертам; переговоры внутри ограничений; отметка несимметричных ситуаций для ручной проверки.

Когда “многоагентное + многопользовательское” сотрудничество улучшит операционное качество, издержки на переход резко возрастут — эта сеть взаимодействий станет долгосрочной “защитой” для AI-приложений, создающих конкурентное преимущество.

Контент-оптимизация: от человека к агентам

К 2026 году взаимодействие с сетью через агентов станет основным способом оптимизации контента, утратив прежнюю важность для человека. Мы привыкли к оптимизации под предсказуемое поведение: ранжирование Google, товары на Amazon, новости с 5W+1H и привлекательные заголовки.

Люди могут игнорировать глубокие инсайты на пятой странице, а агенты — нет. Также изменится программное обеспечение. Ранее оно проектировалось для человеческих глаз и кликов, оптимизация означала улучшение UI и процессов; но когда агенты возьмут на себя поиск и интерпретацию, визуальный дизайн потеряет значение: инженеры перестанут смотреть на Grafana, AI SRE автоматически интерпретирует телеметрию и дает советы в Slack; отдел продаж не будет вручную просматривать CRM, а агенты автоматически подытожат паттерны и инсайты.

Мы перестанем проектировать для человека и начнем проектировать для агентов. Новая оптимизация будет связана с машинной читаемостью, а не визуальной иерархией. Это кардинально изменит подход к созданию контента и инструментам его производства.

Исчезновение KPI “экранного времени”

За последние 15 лет “экранное время” было золотым стандартом оценки ценности продукта: время просмотра Netflix, количество кликов в медицинских системах, минуты, проведенные в ChatGPT.

Но в эпоху “оценки по результату”(outcome-based pricing) оно полностью исчезнет. Уже есть признаки: запросы DeepResearch в ChatGPT почти не требуют экранного времени, но при этом дают огромную ценность; Abridge автоматически записывает диалоги врачей и пациентов и управляет последующими задачами, врачи почти не смотрят на экран; Cursor создает полноценные приложения, инженеры планируют следующий этап; Hebbia автоматически генерирует презентации из публичных документов, и аналитики инвестиционных банков наконец могут спать спокойно.

Перед нами стоит вызов: компании должны найти более сложные показатели ROI — удовлетворенность врачей, производительность разработчиков, благополучие аналитиков, счастье пользователей… все это будет расти вместе с развитием ИИ. Компании, которые лучше всего расскажут о ROI, продолжат побеждать.

Новая аудитория в биомедицине

“Здоровые активные пользователи” становятся центральными

К 2026 году новая аудитория в медицине выйдет на передний план — “здоровые активные пользователи”(MAU) — те, кто не болеет, но готов регулярно следить за своим здоровьем.

Традиционная медицина обслуживает три категории:

• пациенты с активным лечением: дорогостоящие, с циклом потребностей
• пациенты с хроническими заболеваниями: например, в отделениях интенсивной терапии
• здоровые люди: почти не обращающиеся к врачу

Здоровые активные пользователи могут в любой момент стать пациентами с активным лечением или дневной активностью, профилактика может задержать этот переход. Но текущая страховая система ориентирована на лечение, и активное скрининг и мониторинг почти всегда исключены.

Появление MAU для здоровья меняет эту структуру: они не болеют, но готовы регулярно следить за своим состоянием, что представляет собой крупнейшую потенциальную аудиторию.

Ожидается, что стартапы с нативным ИИ и традиционные компании предложат регулярные медицинские услуги. С понижением стоимости доставки медицинских услуг, появлением профилактических страховых продуктов и готовностью пользователей платить за подписки, “здоровые MAU” станут наиболее перспективной клиентской базой в следующем поколении healthtech — активной, основанной на данных и профилактике.

Творческие границы интерактивного мира

Модель мира переосмысливает нарратив

К 2026 году модели мира на базе ИИ полностью преобразят нарратив через интерактивные виртуальные миры и цифровую экономику. Технологии Marble(World Labs) и Genie 3(DeepMind) позволяют из текста создавать полноценные 3D-миры, в которых пользователь может исследовать, как в видеоигре.

По мере внедрения этих инструментов появятся новые формы нарратива — даже, возможно, “генеративная версия Minecraft”, где игроки совместно создают обширную и эволюционирующую вселенную. Эти миры размывают границы между игроками и создателями, формируя динамическую совместную реальность.

Различные жанры — фэнтези, ужас, приключения — могут сосуществовать; цифровая экономика будет процветать, создатели смогут зарабатывать, создавая активы, управляя игроками и разрабатывая интерактивные инструменты. Эти сгенерированные миры станут тренировочной площадкой для ИИ-агентов, роботов и потенциального AGI.

Модель мира принесет не только новые жанры игр, но и новые медиа и передовые экономические возможности.

Персонализация во всей полноте

К 2026 году наступит эпоха “моего мира”: продукты перестанут массово ориентироваться на “среднего потребителя” и начнут персонализировать под “вас”.

В образовании AI-тьюторы Alphaschool будут адаптироваться под скорость и интересы каждого студента. В медицине AI предложит индивидуальные добавки, программы тренировок и диеты. В медиа контент будет перерабатываться в реальном времени под ваши предпочтения.

Прошлое строилось на поиске “среднего пользователя”; будущее — на поиске “индивида среди среднего”. К 2026 году мир перестанет быть универсальным для всех и станет оптимизированным под “вас”.

Появление университета с нативным ИИ

К 2026 году появится первая настоящая университетская структура, полностью построенная вокруг ИИ — университет, созданный с нуля как система, основанная на интеллектуальных системах. Традиционные университеты уже используют ИИ для оценки, наставничества и планирования курсов, но сейчас происходит более глубокий сдвиг: появляется “самоадаптивный академический организм”, способный к реальному времени обучения и самосовершенствованию.

Представьте такой университет: курсы, наставничество, исследования и управление кампусом — все в режиме реального времени подстраивается под обратную связь; расписание оптимизируется автоматически; списки чтения обновляются по мере появления новых исследований; учебный путь каждого студента меняется в реальном времени.

Есть примеры: сотрудничество Университета штата Аризона с OpenAI породило сотни AI-проектов; Университет штата Нью-Йорк уже включил AI-грамотность в общий курс.

В таком университете:

• преподаватели станут “архитекторами систем обучения”: управлять данными, настраивать модели, учить студентов оценивать машинное рассуждение
• оценка перейдет к “осознанности AI”: не спрашивать, использовал ли студент AI, а как он его использует

По мере роста спроса на специалистов, умеющих взаимодействовать с интеллектуальными системами, этот университет станет “двигателем” новой экономики.