Эпоха AI-трезвости: чего ждут от 2026 года главные визионеры технорынка
После трех лет безграничного AI-оптимизма 2025 год мы провожаем с чувством легкой усталости: инвесторы опасаются пузыря, аналитики сомневаются в обоснованности триллионных трат на инфраструктуру, разработчики моделей не уверены, что с нынешней архитектурой у больших языковых моделей получится осуществить следующий серьезный прорыв. Каким в такой момент видят будущее главные визионеры технорынка? Мнения собрала корр. издания-иноагента The Bell Валерия Позычанюк.
НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН И РАСПРОСТРАНЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ THE BELL ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА THE BELL. 18+
«Скучный софт» против AI-магии
Бенедикт Эванс, один из главных стратегов технологического рынка, каждые полгода выпускает большой отчет о технотрендах — четыре последних были посвящены ИИ. Последний выпуск под названием «AI Eats the World» хорошо отражает общий запрос на «AI-трезвость»: время волшебства проходит и «вау-эффект» от появления новых генеративных нейросетей постепенно выдыхается. Мир подходит к этапу жесткой индустриализации: если прошлые годы были фазой «волшебных чат-ботов», то 2026-й станет годом, когда ИИ окончательно превратится в инфраструктуру.
- Эффект AI. Эванс подмечает забавный парадокс: мы называем технологию «искусственным интеллектом» только до тех пор, пока она остается новой и непонятной. Как только алгоритм начинает стабильно распознавать лица или переводить тексты, он магическим образом превращается в «просто фичу» или невидимую инфраструктуру. В этом смысле AGI — своего рода «AI-мессия», и в зависимости от оптимизма наблюдателя он либо уже существует, либо навсегда останется в формате «появится через пять лет», потому что пока мы и сами плохо представляем, что именно пытаемся построить.
- Кризис пользы. Несмотря на то что у ChatGPT скоро будет под миллиард активных пользователей, статистика показывает большой разрыв между осведомленностью и пользой: огромное количество людей создали аккаунты, «поигрались» с ботом, но так и не придумали, что с ним делать дальше. Разработчики ИИ гонятся за более мощными моделями, но лучшие бенчмарки не всегда лучше всех справляются с решением реальных задач. Кроме того, все острее встает проблема интерфейса: аналитик сравнивает «голый» чат-бот с пустым листом бумаги. Для большинства задач это неподходящий интерфейс, а будущее — за «кнопками», то есть за интерфейсами, где за пользователя уже подумали тысячи инженеров, ограничив его выбор нужными функциями. Это значит, что ChatGPT тоже будет «разобран» на части: как специализированные решения «откусили» куски от универсальных баз данных, так и специализированные продукты заберут долю рынка у универсальных моделей.
- Неизвестные лимиты. В отличие от эпохи смартфонов или модемов, где мы четко понимали физические пределы (емкость батареи, пропускная способность кабеля), в ИИ мы не знаем теоретических лимитов. Мы не до конца понимаем, почему большие языковые модели (LLM) работают так хорошо, поэтому и наши прогнозы строятся скорее, на «вайбах» чем на твердых данных. Не понимают до конца, с чем конкретно имеют дело, и бигтехи: для Google AI — это поддерживающая технология: поиск остается поиском, просто становится эффективнее. Для Apple — наоборот, вызов: производитель iPhone до сих пор не понимает, является ли AI просто сервисом (как Uber, которым не обязательно владеть) или это сама суть вычислений нового поколения?
- FOMO-инвестиции. Разговоры о пузыре — скорее всего, не просто разговоры: даже если рынок прямо сейчас еще не в этой точке, вполне вероятно, что он скоро там окажется. При этом бигтехи продолжают инвестировать сотни миллиардов в GPU и дата-центры. Каждый из них исходит из предпосылки: пропустить этот этап гонки гораздо опаснее, чем оказаться в убытках от перепроизводства мощностей. Но здесь заложено много рисков: что будет, если эффективность моделей заметно вырастет? И оправдается ли расчет Марка Цукерберга на то, что лишние мощности можно будет просто перепродать, если такие лишние мощности будут у всех?
Получается, что мы находимся в моменте, похожем на то, каким был 1990 год для интернета: мы понимаем, что это технология, которая изменит все, но не понимаем, как именно, и задаем неправильные вопросы. Скорее всего, победит в итоге не тот, у кого умнее чат-бот, а тот, кто быстрее и эффективнее встроит AI в скучные бизнес-процессы так, чтобы пользователь даже не понял, что использует искусственный интеллект. И успех будет достигнут в тот момент, когда мы перестанем так называть AI, а вместо этого он превратится в просто нормально работающий софт.
Читайте также: AI Eats the World
Год торможения
В Sequoia Capital, одном из самых влиятельных венчурных фондов в мире, следующий год видят как «историю о двух AI». Партнер фонда Дэвид Кан, который еще в конце прошлого года задавался вопросом, не надувается ли на AI-рынке пузырь, в этот раз предсказывает: следующий год рискует стать годом разочарований.
В своем прогнозе на 2026-й он оценивает текущий этап как момент расхождения двух траекторий:
- С одной стороны, рынок ждут вечные задержки. Бигтехи уже объявили о триллионных тратах на инфраструктуру в ближайшие годы — но ее строительство постоянно будет буксовать. Причины и в ограниченных мощностях поставщиков, и в дефиците квалифицированной рабочей силы, и в нехватке энергии — забуксовать строительство может на множестве разных этапов.
- С другой — не добавляют оптимизма и разговоры о постоянно отодвигающемся сроке появления AGI. Если сначала ждали, что общий сверхинтеллект появится уже в 2027 году, то сейчас речь уже о 2030-х. Это может привести к точке, в которой огромные инвестиции в инфраструктуру перестанут выглядеть соразмерными выхлопу. И этот разрыв между амбициями и физической реальностью вполне может сделать 2026-й годом разочарований.
Но не все так плохо. Параллельно с этой историей будет разворачиваться другая — устойчивый рост прикладного AI. Пользователи и компании продолжат активно внедрять нейросети в повседневные процессы, а помогающие им в этом стартапы будут крайне быстро расти. На этом уровне пузыря не будет: продукты будут легко находить реальный спрос, удачные стартапы — быстро выходить на десятки и сотни миллионов выручки.
Как итог — нас ждет год контрастов. Инфраструктурный AI будет буксовать под грузом завышенных обещаний, но прикладной, пользовательский и экономически полезный AI, наоборот, будет набирать силу. А значит, в целом мы возвращаемся все к той же базовой мысли: AI — история не про магический прорыв, а про встраивание в реальную экономику.
Читайте также: AI in 2026: A Tale of Two AIs
Запоздалый переход
2025 год все эксперты единодушно объявили годом AI-агентов, которые уже сейчас должны были бы взять на себя внушительную долю задач в самых разных бизнес-процессах. Но чуда не случилось: как пишет в своем ежегодном отчете о технотрендах Deloitte, рейд на автоматизацию в 2025 году провалился. На практике только 11% из опрошенных компаний запустили ИИ-агентов в реальную эксплуатацию, около 38% — все еще на стадии пилотов, а остальные — либо разрабатывают стратегию, либо вообще не знают, что с этим со всем делать.
Почему так? Аналитики считают, что дело не в самой технологии, а в экосистеме вокруг. Большинство компаний пытаются интегрировать агентов в существующие процессы, не приспособленные к работе автономных систем. При этом почти у половины из них в целом большие проблемы с архитектурой данных и с их повторным использованием. Кроме того, бизнес просто недостаточно вкладывается в людей: 93% бюджета уходит на технологии и только 7% — на наем, обучение и изменение рабочих практик. В Deloitte отмечают, что эта «история стара как мир».
Этот тренд перерастет в то, что в Deloitte называют agentic reality check. К 2027 году 40% проектов с AI-агентами рискуют провалиться из-за ненастроенных процессов. Поэтому бизнесу придется не просто переделывать существующую
среду, а строить новую с нуля, так, чтобы она была AI-native: создавать «цифровые сборочные линии» и нанимать не просто разработчиков AI, а «оркестраторов», которые будут управлять гибридными командами из людей и агентов.
Что еще
- Физический ИИ. Нейросети все активнее интегрируются с робототехникой, превращая роботов из заранее запрограммированных машин в адаптивные системы, способные воспринимать окружающую среду, учиться и автономно действовать в сложных условиях. Примеры: на складах Amazon развернута система DeepFleet на базе AI, которая координирует весь флот роботов, повышая эффективность перемещений на 10%. А на заводах BMW автомобили самостоятельно проходят километры производственных маршрутов. В ближайшие годы переход физического AI от нишевых применений к мейнстриму ускорится, а в долгосрочной перспективе эволюция может дойти и до роботов-гуманоидов на рабочих местах.
- Инфраструктурная расплата. Если 2024–2025 годы были временем безумных трат на обучение моделей (training), то в 2026-м бизнес ждет перераспределение расходов на их эксплуатацию (inference). Deloitte считает, что, когда AI-агенты начнут обрабатывать миллионы запросов, счета за облачные вычисления могут стать для бизнеса неподъемными. В итоге бизнесу придется переходить на гибридные системы: часть вычислений уйдет на собственные сервера компаний ради безопасности и экономии, а другая — на конечные устройства, чтобы агенты могли реагировать мгновенно, не дожидаясь ответа от дата-центра.
- Конец промпт-инжиниринга. Наше нынешнее увлечение чат-ботами и подбором идеальных промптов — лишь временный костыль, считают аналитики. В 2026 году мы можем увидеть отказ от отдельных интерфейсов для AI: вместо того чтобы просить бота «проанализируй отчет», пользователь будет работать в приложении, которое само предлагает действия, предугадывая контекст. А AI в таких приложениях станет невидимым цифровым слоем привычных сервисов.
Читайте также: Tech Trends 2026
Тотальная перестройка
Свой взгляд на перспективы AI описывают партнеры Andreessen Horowitz (a16z), еще одного влиятельнейшего фонда Кремниевой Долины, в трехчастном эссе Big Ideas 2026. Сквозная мысль у всех описанных идей примерно такая: AI постепенно эволюционирует из пассивного помощника в автономного агента, способного самостоятельно выполнять сложные процессы. И это требует радикальной пересборки всей инфраструктуры — софта и данных, которые теперь будут рассчитаны не на человека, а на AI-агентов (agent-native). Вместе с этим меняется и «святой грааль» цифровой эпохи: место вовлеченности занимает результативность. Успех теперь измеряется не тем, как долго пользователь кликает по кнопкам, а тем, насколько быстро ИИ-инструмент принес готовый результат без участия человека.
Что конкретно будет происходить, по мнению аналитиков a16z, — и какие стартапы благодаря этому могут появиться:
- Данные и софт. Мультимодальный AI сможет дотянуться до не используемых сегодня «темных» данных — скриншотов, PDF, видео, логов, писем, то есть информации, которая раньше почти не поддавалась масштабному анализу. Кроме того, корпоративный софт начнет меняться из расчета на то, что основным его пользователем становится не человек, а ИИ-агенты. Будут появляться agent-native системы, рассчитанные на параллельные запросы, большую нагрузку, автономные действия и работу без интерфейса. А нейросети, способные читать, писать и интерпретировать операционные данные с учетом контекста, будут превращать системы вроде CRM из пассивных хранилищ записей в активные механизмы управления рабочими процессами — где данные не фиксируют прошлое, а запускают новые действия.
- AI в физическом мире. До сих пор AI в основном существовал в цифровой плоскости. В 2026 году мы вступаем в новую фазу — AI становится операционным слоем физического мира. Нейросети превращают реальный мир в «программируемую фабрику»: датчики и AI позволяют управлять городами и заводами так же точно, как мы управляем облачным софтом. При этом AI не заменит человека целиком, а дополнит его, обеспечивая наблюдение, координацию и предсказание сложных процессов, которые раньше были недоступны для эффективного контроля.
- Мультимодальное творчество. 2025 год уже стал годом мультимодальных моделей, но сам опыт мультимодального творчества — креатива, выходящего за рамки одной картинки, ролика или текста, — пока остается разочаровывающим. Модели по-прежнему фрагментированы и не позволяют мыслить контентом как единой средой. В 2026 году этот разрыв начнет сокращаться: появятся приложения, в которых ИИ сможет одновременно понимать изображение, звук, видео и контекст сцены, редактировать их как связное целое. Видео перестанет быть пассивным объектом для просмотра и станет пространством, в которое можно «войти»: модели научатся помнить, что уже было показано, сохранять внутреннюю согласованность мира. В этой логике творчество все чаще будет напоминать не создание законченного объекта, а исследование и развитие сгенерированного мира.
- Агенты и экономика AI‑интернета. С массовым выходом агентов в сеть возникает и потребность в KYA — Know Your Agent, аналоге банковского принципа «знай своего клиента». Каждому агенту понадобится цифровой паспорт — криптографически подтвержденная идентичность, которая свяжет действия бота с реальным владельцем. Это позволит делегировать агенту право принимать решения и проводить транзакции. При этом распространение агентов накладывает «невидимый налог» на открытый веб. Боты поглощают контент, обходя рекламные баннеры и платные подписки, что разрушает текущую бизнес-модель интернета. А значит, нужно будет искать решения — например, переходить на протоколы атрибуции: контент будет снабжаться цифровыми метками, позволяя авторам автоматически получать микровознаграждения каждый раз, когда их данные используются AI-агентом.
