過去1年間、AI галузь зазнала корінних змін. Від підвищення продуктивності окремих моделей до повного перерозподілу системної архітектури. У звіті «Big Ideas», який a16z публікує щороку в грудні, чотири інвестиційні команди аналізують головні тренди 2026 року. У центрі уваги — те, що AI вже не є просто інструментом, а еволюціонує у середовище, інтегроване у всі операції компанії.
Інфраструктурні інновації: закладка основ для епохи AI-агентів
Зміни в інфраструктурі 2026 року починаються не зовні, а зсередини компаній.
Традиційна корпоративна бекенд-інфраструктура була побудована за моделлю 1:1, де кожна дія користувача отримує один відповідь системи. Однак з появою AI-агентів ситуація кардинально змінилася. З одного запиту виникає тисячі підзавдань, запитів до баз даних, викликів API, що ланцюжком розгортаються за мілісекунди і нагадують DDoS-атаки для традиційних обмежувачів швидкості.
Як зазначає Дженніфер Лі, організація «хаосу» неструктурованих мультимодальних даних — це новий шанс для підприємств. У світі, де 80% знань компанії зберігається у неструктурованій формі, якість даних, їх структура та довіра постійно знижуються. Це сприяє появі галюцинацій у систем RAG та дорогих помилок від інтелектуальних агентів.
З іншого боку, у сфері кібербезпеки гостро стоїть проблема нестачі кадрів. З 2013 по 2021 рік глобальна нестача фахівців зросла з менш ніж 1 мільйона до 3 мільйонів. Однак автоматизація повторюваних та рутинних задач за допомогою AI може розірвати цей порочний круг. Команди безпеки зможуть зосередитися на основних завданнях — відстеженні зловмисників та побудові систем.
Глибока інтеграція даних і AI: поява сучасного стеку даних 2.0
За останній рік «сучасний стек даних» посилює тенденцію до інтеграції. Злиття Fivetran і dbt, розширення Databricks — все це свідчить про перехід від модульних сервісів до об’єднаних платформ.
Однак справжня реалізація AI-орієнтованої архітектури даних ще на початковій стадії. Основні акценти 2026 року, як зазначає Джейсон Цуї, такі:
Як перейти за межі традиційного структурованого зберігання та забезпечити безперервний потік даних у векторні бази даних? Для AI-агентів важливо мати постійний доступ до правильних семантичних даних та бізнес-означень для вирішення «проблеми контексту». Як еволюціонують BI-інструменти та таблиці у спроможність до інтелектуалізації та автоматизації?
Інтеграція сучасного стеку даних і AI — це не просто технологічний прогрес, а парадигмальний зсув у здобутті інсайтів із даних. Інженери більше не будуть сидіти перед екранами Grafana, а AI SRE автоматично аналізуватиме телеметрію та звітуватиме у Slack. Ці зміни прискорять прийняття рішень, орієнтованих на дані, у всій компанії.
Автоматизація корпоративного програмного забезпечення: еволюція вертикальних AI
Справжня трансформація корпоративного ПЗ починається з того, що роль систем з ведення записів поступово зменшується. AI здатен безпосередньо читати, писати та робити припущення на основі операційних даних компанії, що перетворює системи типу ITSM, CRM із пасивних баз даних у автономні робочі двигуни.
Вертикальні AI-компанії у сферах охорони здоров’я, юриспруденції, нерухомості вже мають понад 100 мільйонів доларів ARR, а фінансовий сектор йде слідом. Етапи їхньої еволюції очевидні:
До 2025 року основним було «отримання інформації». Hebbia аналізує фінансові звіти, EliseAI діагностує проблеми обслуговування.
2026 рік відкриває «мультиплеєрний режим». Ураховуючи, що у галузі співпрацюють кілька зацікавлених сторін (покупці, продавці, орендарі, консультанти, постачальники) з різними правами та вимогами до відповідності, мультиплеєрний AI стане необхідністю. AI для аналізу контрактів і моделювання CFO зможуть обмінюватися даними, а AI для обслуговування зможе розпізнавати підписані угоди. Це автоматичне узгодження підвищить якість угод і знизить витрати на перехід. Така мережа взаємодії стане «заглибленням», якого довго не вистачало у застосуваннях AI.
Демократизація креативу: прихід генеративного світу
Зміни у креативній сфері під впливом AI — це перехід від пасивного споживання до активного створення.
Як зазначає Джастін Мур, елементи, такі як генеративний звук, музика, зображення, відео, вже існують, але контроль на рівні режисера ще складний. У 2026 році користувачі зможуть вводити будь-які референсні матеріали у модель, щоб спільно створювати нові роботи або редагувати існуючі сцени. Інструменти на кшталт Kling O1 і Runway Aleph стануть першопрохідцями, і нові інновації з’являтимуться як на рівні моделей, так і у застосунках.
Ще одна зміна — відео перетворюється з пасивного медіа у «занурююче середовище». Як зазначає Йоко Лі, технології моделювання світу на базі AI дозволять створювати цілі 3D-світи з тексту, які користувачі зможуть досліджувати, як у грі. Це стане платформою для тренування роботів, розробки ігор, прототипування дизайнів і майбутнього тренування AGI.
Ще одна важлива тенденція — зміщення цілей оптимізації контенту з людини на «інтелектуального агента». Раніше компанії орієнтувалися на поведінку людини: рейтинг Google, список товарів Amazon, видимість статей. Але у 2026 році дизайн додатків почне враховувати машинну читабельність. Продажники зможуть не дивитися на екрани CRM, а інтелектуальні агенти автоматично підсумовуватимуть патерни та інсайти.
Індивідуальна оптимізація у сферах охорони здоров’я та освіти
2026 рік стане «вашим роком». Продукти більше не будуть масовими для «середнього споживача», а створюватимуться під замовлення «для вас».
У сфері освіти AI-репетитори надаватимуть індивідуальні уроки, враховуючи темп і інтереси кожного учня. Уже зараз у співпраці з університетом штату Арізона та OpenAI з’явилося сотні AI-проектів, а у Нью-Йоркському університеті інтегрують AI-літературу у загальну навчальну програму.
У 2026 році з’явиться справжній університет, орієнтований на AI. Курси, наставництво, дослідження та управління кампусом будуть коригуватися у реальному часі на основі зворотного зв’язку. Викладачі стануть «архітекторами систем навчання», а студенти — отримуватимуть оцінки за «AI-усвідомлення», зосереджені на тому, як вони використовували AI.
У сфері охорони здоров’я з’явиться нова група користувачів — «Healthy MAU» (щомісячно активні, але не хворі). Традиційно медицина орієнтувалася на три типи: хворі MAU, хворі DAU і здорові YAU. Але з переходом до профілактики зростає кількість медичних бізнесів, що обслуговують найбільшу групу — тих, хто регулярно контролює своє здоров’я. Зниження вартості медичних послуг за допомогою AI та появи профілактичних страхових продуктів зробить «Healthy MAU» найперспективнішою цільовою аудиторією для нових технологій.
Висновок: від систем до середовища
Спільний висновок аналізу чотирьох інвестиційних команд a16z очевидний. 2026 рік — це переломний момент, коли AI еволюціонує від інструменту до системи і середовища. Еволюція сучасного стеку даних, побудова агентних інфраструктур, автоматизація вертикальних застосунків і демократизація креативного середовища — все це формує нову цифрову економіку, де люди та інтелектуальні агенти співіснують.
Конкурентна перевага компанії залежить не від найновішої моделі, а від того, наскільки ефективно вона може будувати та експлуатувати системи, інтегровані з даними та AI. Злиття сучасного стеку даних і AI стане ключем до подальшого розвитку індустрій.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
a16z прогнозує 2026 рік: три великі перетворення AI у епоху сучасного стеку даних
過去1年間、AI галузь зазнала корінних змін. Від підвищення продуктивності окремих моделей до повного перерозподілу системної архітектури. У звіті «Big Ideas», який a16z публікує щороку в грудні, чотири інвестиційні команди аналізують головні тренди 2026 року. У центрі уваги — те, що AI вже не є просто інструментом, а еволюціонує у середовище, інтегроване у всі операції компанії.
Інфраструктурні інновації: закладка основ для епохи AI-агентів
Зміни в інфраструктурі 2026 року починаються не зовні, а зсередини компаній.
Традиційна корпоративна бекенд-інфраструктура була побудована за моделлю 1:1, де кожна дія користувача отримує один відповідь системи. Однак з появою AI-агентів ситуація кардинально змінилася. З одного запиту виникає тисячі підзавдань, запитів до баз даних, викликів API, що ланцюжком розгортаються за мілісекунди і нагадують DDoS-атаки для традиційних обмежувачів швидкості.
Як зазначає Дженніфер Лі, організація «хаосу» неструктурованих мультимодальних даних — це новий шанс для підприємств. У світі, де 80% знань компанії зберігається у неструктурованій формі, якість даних, їх структура та довіра постійно знижуються. Це сприяє появі галюцинацій у систем RAG та дорогих помилок від інтелектуальних агентів.
З іншого боку, у сфері кібербезпеки гостро стоїть проблема нестачі кадрів. З 2013 по 2021 рік глобальна нестача фахівців зросла з менш ніж 1 мільйона до 3 мільйонів. Однак автоматизація повторюваних та рутинних задач за допомогою AI може розірвати цей порочний круг. Команди безпеки зможуть зосередитися на основних завданнях — відстеженні зловмисників та побудові систем.
Глибока інтеграція даних і AI: поява сучасного стеку даних 2.0
За останній рік «сучасний стек даних» посилює тенденцію до інтеграції. Злиття Fivetran і dbt, розширення Databricks — все це свідчить про перехід від модульних сервісів до об’єднаних платформ.
Однак справжня реалізація AI-орієнтованої архітектури даних ще на початковій стадії. Основні акценти 2026 року, як зазначає Джейсон Цуї, такі:
Як перейти за межі традиційного структурованого зберігання та забезпечити безперервний потік даних у векторні бази даних? Для AI-агентів важливо мати постійний доступ до правильних семантичних даних та бізнес-означень для вирішення «проблеми контексту». Як еволюціонують BI-інструменти та таблиці у спроможність до інтелектуалізації та автоматизації?
Інтеграція сучасного стеку даних і AI — це не просто технологічний прогрес, а парадигмальний зсув у здобутті інсайтів із даних. Інженери більше не будуть сидіти перед екранами Grafana, а AI SRE автоматично аналізуватиме телеметрію та звітуватиме у Slack. Ці зміни прискорять прийняття рішень, орієнтованих на дані, у всій компанії.
Автоматизація корпоративного програмного забезпечення: еволюція вертикальних AI
Справжня трансформація корпоративного ПЗ починається з того, що роль систем з ведення записів поступово зменшується. AI здатен безпосередньо читати, писати та робити припущення на основі операційних даних компанії, що перетворює системи типу ITSM, CRM із пасивних баз даних у автономні робочі двигуни.
Вертикальні AI-компанії у сферах охорони здоров’я, юриспруденції, нерухомості вже мають понад 100 мільйонів доларів ARR, а фінансовий сектор йде слідом. Етапи їхньої еволюції очевидні:
До 2025 року основним було «отримання інформації». Hebbia аналізує фінансові звіти, EliseAI діагностує проблеми обслуговування.
2026 рік відкриває «мультиплеєрний режим». Ураховуючи, що у галузі співпрацюють кілька зацікавлених сторін (покупці, продавці, орендарі, консультанти, постачальники) з різними правами та вимогами до відповідності, мультиплеєрний AI стане необхідністю. AI для аналізу контрактів і моделювання CFO зможуть обмінюватися даними, а AI для обслуговування зможе розпізнавати підписані угоди. Це автоматичне узгодження підвищить якість угод і знизить витрати на перехід. Така мережа взаємодії стане «заглибленням», якого довго не вистачало у застосуваннях AI.
Демократизація креативу: прихід генеративного світу
Зміни у креативній сфері під впливом AI — це перехід від пасивного споживання до активного створення.
Як зазначає Джастін Мур, елементи, такі як генеративний звук, музика, зображення, відео, вже існують, але контроль на рівні режисера ще складний. У 2026 році користувачі зможуть вводити будь-які референсні матеріали у модель, щоб спільно створювати нові роботи або редагувати існуючі сцени. Інструменти на кшталт Kling O1 і Runway Aleph стануть першопрохідцями, і нові інновації з’являтимуться як на рівні моделей, так і у застосунках.
Ще одна зміна — відео перетворюється з пасивного медіа у «занурююче середовище». Як зазначає Йоко Лі, технології моделювання світу на базі AI дозволять створювати цілі 3D-світи з тексту, які користувачі зможуть досліджувати, як у грі. Це стане платформою для тренування роботів, розробки ігор, прототипування дизайнів і майбутнього тренування AGI.
Ще одна важлива тенденція — зміщення цілей оптимізації контенту з людини на «інтелектуального агента». Раніше компанії орієнтувалися на поведінку людини: рейтинг Google, список товарів Amazon, видимість статей. Але у 2026 році дизайн додатків почне враховувати машинну читабельність. Продажники зможуть не дивитися на екрани CRM, а інтелектуальні агенти автоматично підсумовуватимуть патерни та інсайти.
Індивідуальна оптимізація у сферах охорони здоров’я та освіти
2026 рік стане «вашим роком». Продукти більше не будуть масовими для «середнього споживача», а створюватимуться під замовлення «для вас».
У сфері освіти AI-репетитори надаватимуть індивідуальні уроки, враховуючи темп і інтереси кожного учня. Уже зараз у співпраці з університетом штату Арізона та OpenAI з’явилося сотні AI-проектів, а у Нью-Йоркському університеті інтегрують AI-літературу у загальну навчальну програму.
У 2026 році з’явиться справжній університет, орієнтований на AI. Курси, наставництво, дослідження та управління кампусом будуть коригуватися у реальному часі на основі зворотного зв’язку. Викладачі стануть «архітекторами систем навчання», а студенти — отримуватимуть оцінки за «AI-усвідомлення», зосереджені на тому, як вони використовували AI.
У сфері охорони здоров’я з’явиться нова група користувачів — «Healthy MAU» (щомісячно активні, але не хворі). Традиційно медицина орієнтувалася на три типи: хворі MAU, хворі DAU і здорові YAU. Але з переходом до профілактики зростає кількість медичних бізнесів, що обслуговують найбільшу групу — тих, хто регулярно контролює своє здоров’я. Зниження вартості медичних послуг за допомогою AI та появи профілактичних страхових продуктів зробить «Healthy MAU» найперспективнішою цільовою аудиторією для нових технологій.
Висновок: від систем до середовища
Спільний висновок аналізу чотирьох інвестиційних команд a16z очевидний. 2026 рік — це переломний момент, коли AI еволюціонує від інструменту до системи і середовища. Еволюція сучасного стеку даних, побудова агентних інфраструктур, автоматизація вертикальних застосунків і демократизація креативного середовища — все це формує нову цифрову економіку, де люди та інтелектуальні агенти співіснують.
Конкурентна перевага компанії залежить не від найновішої моделі, а від того, наскільки ефективно вона може будувати та експлуатувати системи, інтегровані з даними та AI. Злиття сучасного стеку даних і AI стане ключем до подальшого розвитку індустрій.