a16z видит 2026 год: три главных преобразования ИИ в эпоху современного стека данных

За последний год индустрия ИИ пережила коренной перелом. Она сместилась с повышения производительности отдельной модели на полное переосмысление системной архитектуры. В отчёте «Big Ideas», который a16z публикует каждый декабрь, четыре инвестиционные команды анализируют ключевые тренды 2026 года. В центре внимания — то, что ИИ уже не просто инструмент, а среда, интегрированная во все операции компаний.

Инфраструктурные инновации: создание базы для эпохи ИИ-агентов

Трансформация инфраструктуры к 2026 году начнётся не извне, а изнутри компаний.

Традиционная корпоративная бэкенд-система строилась по модели 1:1, где один запрос получал один ответ. Но с появлением ИИ-агентов ситуация кардинально изменилась. Один запрос вызывает цепочку из тысяч субзадач, запросов к базам данных и API-вызовов. Всё это разворачивается за миллисекунды, и такие цепочки выглядят как DDoS-атаки для традиционных rate limiter.

Как отмечает Дженнифер Ли, сейчас — время упорядочить «хаос» неструктурированных мультимодальных данных. В мире, где 80% знаний компании — это неструктурированные данные, качество, структура и доверие к данным постоянно снижаются. Возникают галлюцинации систем RAG и дорогостоящие ошибки интеллектуальных агентов.

В то же время, в сфере кибербезопасности остро ощущается нехватка кадров. С 2013 по 2021 год глобальный дефицит специалистов вырос с менее чем 1 миллиона до 3 миллионов. Но автоматизация рутинных задач с помощью ИИ может разорвать этот порочный круг. Команды безопасности смогут сосредоточиться на основном — отслеживании злоумышленников и построении систем.

Глубокая интеграция данных и ИИ: появление модульных данных-стеков 2.0

За последний год «модерн дата стек» усилил тенденцию к интеграции. Слияние Fivetran и dbt, расширение Databricks — всё это свидетельство перехода от модульных сервисов к объединённым платформам.

Но по-настоящему нативная для ИИ архитектура данных всё ещё находится в начальной стадии. Основные направления на 2026 год, по мнению Джейсона Cui:

— Как обеспечить непрерывный поток данных в векторные базы данных, превосходя традиционные структурированные хранилища? Для решения «проблемы контекста» ИИ-агенты должны постоянно иметь доступ к правильной семантике данных и бизнес-определениям. Как эволюционируют BI-инструменты и таблицы при автоматизации и интеллектуализации?

Интеграция модульных дата-стеков и ИИ — это не просто технологический прогресс, а парадигмальный сдвиг в извлечении инсайтов из данных. Инженеры больше не будут смотреть на графаны, а ИИ SRE автоматически анализирует телеметрию и сообщает результаты в Slack. Эти изменения ускорят принятие решений, основанных на данных.

Автоматизация корпоративных приложений: развитие вертикальных ИИ

Истинное преобразование корпоративного ПО начинается с того, что роль систем учёта и хранения данных наконец снижается. ИИ способен напрямую читать, писать и делать предположения о операционных данных, превращая системы типа ITSM, CRM из пассивных баз данных в автономные движки рабочих процессов.

Вертикальные ИИ-компании в сферах здравоохранения, юриспруденции, недвижимости уже показывают ARR свыше 100 миллионов долларов, а финансовый сектор — не исключение. Этапы их развития очевидны:

— До 2025 года основное — «получение информации»: анализ финансовых отчётов, диагностика проблем обслуживания.

— В 2026 году откроется «мультиплеерный режим»: в индустрии, где работают разные стейкхолдеры (покупатели, продавцы, арендаторы, консультанты, поставщики) с разными правами и требованиями, мультиплеерный ИИ станет необходимостью. AI для анализа контрактов и моделирования CFO сможет взаимодействовать с системами, а AI для обслуживания — распознавать现场овые договоренности. Такая автоматическая настройка повысит качество сделок и резко снизит издержки. Эта сеть взаимодействий станет «бортиком», которого долго не хватало в AI-приложениях.

Демократизация креатива: появление генеративных миров

Преобразование креативных индустрий с помощью ИИ — это переход от пассивного потребления к активному созданию.

Как отмечает Джастин Мур, элементы вроде сгенерированного звука, музыки, изображений и видео уже существуют, но контроль на уровне режиссера пока сложен. В 2026 году пользователи смогут вводить референсные материалы в модели и совместно создавать новые сцены или редактировать существующие. Инструменты вроде Kling O1 и Runway Aleph станут первопроходцами, стимулируя новые инновации на уровне моделей и приложений.

Также видео перестанет быть пассивным медиа и превратится в «иммерсивную среду». Как отмечает Йоко Ли, технологии моделирования мира на базе ИИ позволят генерировать полноценные 3D-миры из текста, и пользователи смогут исследовать их как в игре. Это станет платформой для обучения роботов, разработки игр, прототипирования дизайна и будущего обучения AGI.

Особое внимание уделяется тому, что объекты контента всё больше будут оптимизироваться не для человека, а для «интеллектуальных агентов». Ранее компании настраивали свои системы под поведение человека — Google, Amazon, статьи. Но к 2026 году дизайн приложений будет ориентирован на машинную читаемость. Продажи через CRM, обзоры и аналитика — всё автоматизируется, и агенты сами будут формировать паттерны и инсайты.

Персонализация в здравоохранении и образовании

2026 год станет «вашим годом». Продукты перестанут быть массовым производством для «среднестатистического потребителя» и начнут изготавливаться под «вас».

В образовании ИИ-учителя будут подстраиваться под темп и интересы каждого ученика. Уже сейчас сотни проектов совместно с OpenAI и университетами создают новые образовательные программы, а в штате Нью-Йорк внедряют ИИ- literacy в учебные планы.

К 2026 году появится по-настоящему нативный университет, где курсы, наставничество, исследования и управление кампусом будут постоянно корректироваться в реальном времени на основе обратной связи. Преподаватели станут «архитекторами систем обучения», а студенты — получать оценки по «AI-осознанности», оценивая, как они использовали ИИ.

В здравоохранении появится новая группа пользователей — «Healthy MAU» (активные каждый месяц, но не болеющие). Традиционно медицина обслуживала три типа MAU: больных, больных и здоровых. Но с переходом к профилактике, медицинский бизнес быстро расширится за счёт самой крупной группы — тех, кто регулярно следит за своим здоровьем. Снижение стоимости медицинских услуг с помощью ИИ и появление профилактических страховок сделают «Healthy MAU» самой перспективной клиентской базой для новых здравоохранительных компаний.

Итог: от систем к среде

Общий вывод анализа четырёх команд a16z очевиден. 2026 год — точка, когда ИИ эволюционирует от инструмента к системе и среде. Эволюция модерн дата стека, создание инфраструктуры для агентов, автоматизация вертикальных приложений и демократизация креативных сред — всё это формирует новую цифровую экономику, где сосуществуют люди и интеллектуальные агенты.

Конкурентное преимущество компаний будет зависеть не от последних моделей, а от того, насколько эффективно они смогут строить и эксплуатировать системы, объединяющие данные и ИИ. Интеграция модерн дата стека и ИИ станет ключом к индустриальному развитию будущего.