a16z прогнозирует, что в 2026 году четыре основные тенденции будут объявлены первыми

Технологические прорывы в области ИИ уже перешли от возможностей моделей к системным возможностям, и фокус индустриального обновления одновременно сместился с точечных инноваций на переопределение инфраструктуры, рабочих процессов и способов взаимодействия с пользователем. Четыре инвестиционные команды a16z с точки зрения инфраструктуры, роста, здравоохранения и интерактивного мира предоставили ключевые инсайты о 2026 году. Эта статья основана на статье a16z, подготовленной, систематизированной и написанной BlockBeats. (Предыстория: Важный технологический отчет бывшего партнера a16z: Как ИИ поглощает мир?) (Дополнение к фону: a16z объявила о сборе нового фонда на 10 миллиардов долларов для инвестиций в ИИ, криптофинансы и оборонные технологии) Резюме: За последний год прорывы в ИИ сместились с возможностей моделей на системные возможности: понимание длительных последовательностей, поддержание согласованности, выполнение сложных задач и сотрудничество с другими интеллектуальными агентами. Поэтому фокус индустриального обновления также переместился с точечных инноваций на переопределение инфраструктуры, рабочих процессов и способов взаимодействия с пользователем. В ежегодной «Big Ideas 2026» четыре инвестиционные команды a16z по направлениям инфраструктуры, роста, здравоохранения и интерактивного мира представили ключевые инсайты о 2026 году. По сути, они вместе рисуют тенденцию: ИИ больше не является инструментом, а становится средой, системой, субъектом действий, идущим параллельно с человеком. Ниже представлены оценки четырех команд о структурных изменениях к 2026 году: В качестве инвесторов наша задача — глубоко проникать во все уголки технологической индустрии, понимать ее контекст и судить о следующем направлении развития. Поэтому каждое декабре мы приглашаем команды для обмена мнениями о «крупной идее», которую технологические предприниматели должны преодолеть в следующем году. Сегодня мы представляем взгляды команд Infrastructure, Growth, Bio + Health и Speedrun. Мнения других команд будут опубликованы завтра, следите за обновлениями. Infrastructure Команда Jennifer Li: Стартапы овладевают «хаосом» мультимодальных данных В неструктурированных мультимодальных данных — главный барьер и огромный резервуар для развития бизнеса. Каждая компания погружена в «бесчисленные» данные: PDF, скриншоты, видео, логи, почта и различные полуструктурированные «мутные» данные. Модели становятся все умнее, но входные данные — все более хаотичны, что вызывает галлюцинации в системах RAG, ошибки в интеллектуальных системах и продолжает сохранять высокую зависимость от ручной проверки ключевых процессов. Сегодня настоящим ограничением для ИИ-компаний является энтропия данных: в мире неструктурированных данных, охватывающих 80% корпоративных знаний, свежесть, структурность и достоверность постоянно снижаются. Поэтому разгадка «узлов» неструктурированных данных становится возможностью для нового поколения предпринимателей. Компаниям необходим постоянный метод очистки, структурирования, верификации и управления мультимодальными данными, чтобы дать реальное применение для AI-нагрузок на downstream. Применения повсюду: анализ контрактов, onboarding пользователей, обработка страховых случаев, соблюдение нормативных требований, служба поддержки, закупки, технический поиск, обеспечение продаж, аналитические пайплайны и все рабочие процессы, основанные на надежном контексте. Платформенные стартапы, способные извлекать структуру из документов, изображений и видео, гармонизировать конфликты, восстанавливать данные и поддерживать свежесть и доступность данных, станут ключами к «королевству» корпоративных знаний и процессов. Joel de la Garza: ИИ переопределит проблему найма в командах по кибербезопасности За последние десять лет главной проблемой CISO было найм. С 2013 по 2021 год дефицит кадров в области кибербезопасности вырос с менее 1 миллиона до 3 миллионов по всему миру. Причина — необходимость в высококвалифицированных специалистах, выполняющих утомительную работу, например, анализ логов, — а таких почти никто не хочет делать. Глубже причина в том, что сами команды по кибербезопасности создают проблему: они используют инструменты «беспристрастного обнаружения всего», поэтому им приходится «пересматривать все» — что создает искусственную нехватку рабочей силы и порочный круг. К 2026 году ИИ разрушит этот цикл, автоматизируя большинство повторяющихся и избыточных задач и существенно сокращая дефицит талантов. Любой, кто работал в крупных командах, знает, что половина задач может быть полностью автоматизирована; проблема в том, что когда тебя поглощает рутина, невозможно понять, что стоит автоматизировать в первую очередь. По-настоящему нативные ИИ-инструменты позволят командам по кибербезопасности сосредоточиться на важнейших задачах: отслеживать злоумышленников, строить системы и устранять уязвимости. Malika Aubakirova: Инфраструктура, изначально созданная для интеллектуальных агентов, станет «стандартом» Крупнейшие инфраструктурные потрясения 2026 года не придут извне, а исходят изнутри. Мы переходим от потоков «человеческой скорости, низкой параллельности и предсказуемости» к нагрузкам «интеллектуальных агентов», которые работают рекурсивно, с взрывным ростом и в колоссальных масштабах. Современные корпоративные бэкенды проектировались для «человеческих» сценариев — с соотношением 1:1 «от действия человека к реакции системы». Они не подходят для обработки сценариев, когда интеллектуальный агент инициирует 5000 подпроцессов, запросов к базе данных и вызовов внутренних API за миллисекунды, создавая рекурсивную волну. Когда агент пытается переписать код или восстановить журналы безопасности, он не выглядит как пользователь; для традиционных баз данных или ограничителей потоков это больше похоже на DDoS-атаку. Для построения систем для интеллектуальных нагрузок 2026 года необходимо переосмыслить контрольные плоскости: «интеллектуальный агент (agent-native)» инфраструктура начнет доминировать. Новое поколение систем должно считать «эффект стаи» настройкой по умолчанию. Время холодного старта должно сокращаться, колебания задержек — убывать, а лимиты параллелизма — повышаться в разы. Основная узкая часть — координация: маршрутизация, блокировка, управление состоянием и стратегия выполнения в масштабных параллельных вычислениях. Платформы, способные выживать в потоке вызовов инструментов, станут финальными победителями. Justine Moore: Многомодальные инструменты креатива станут «стандартом» Мы уже обладаем базовыми компонентами для рассказывания историй с помощью ИИ: генеративное звучание, музыка, изображения и видео. Но если содержание выходит за рамки короткого ролика, получение уровня режиссера по контролю по-прежнему занимает много времени, вызывает сложности и даже кажется невозможным. Почему бы не позволить модели взять 30-секундное видео, используя наши референсные изображения и звуки для создания нового персонажа, чтобы продолжить съемку одной и той же сцены? Почему бы не дать модели «переснять» сцену с другого ракурса или синхронизировать движение с референсным видео? 2026 станет годом настоящего многомодального творчества с ИИ. Пользователи смогут подавать любые формы исходных материалов модели, совместно создавать новые произведения или редактировать существующие сцены. Мы уже видим появление первых продуктов, таких как Kling O1 и Runway Aleph, но это лишь начало — и уровни моделей, и слои приложений требуют новых инноваций. Создание контента — одна из «убийственных» областей применения ИИ, и я ожидаю появления нескольких успешных продуктов для различных групп пользователей — от мем-мастеров до голливудских режиссеров. Jason Cui: ИИ, изначально встроенный в стек данных, продолжит эволюцию За последний год «современный стек данных» заметно интегрируется. Компании по обработке данных идут от модульных сервисов сбора, трансформации и вычислений к объединенной платформе, например, слияние Fivetran/dbt и расширение Databricks. Несмотря на зрелость экосистемы, мы все еще на ранних стадиях создания по-настоящему ИИ-родных архитектур данных.