В 2026-м ИИ перестанет «просто болтать»

Ведущие аналитические центры мира представили технологические прогнозы на краткосрочную перспективу. И в который уже раз за последние несколько лет фаворитом в этих публикациях становится ИИ и его различные производные применения
Все они практически единодушно предрекают очередной победный марш технологий ИИ.
Мультиагенты и прочая экзотика
Еще в октябре минувшего года Gartner представил предварительную версию «10 главных стратегических технотрендов-2026» (Gartner Identifies the Top 10 Strategic Technology Trends for 2026), в которой основной упор был сделан на «архитектурные изменения», в частности на намечающийся ускоренный переход к «ИИ-суперкомпьютингу» (AI Supercomputing): по прогнозам аналитиков Gartner, уже к 2028 году 40% компаний внедрят в свои корпоративные системы гибридные вычислительные платформы (смесь облачных сервисов, собственных компьютерных мощностей и так называемых нейроморфных вычислений). Кроме того, в этом форсайте было уделено значительное внимание дальнейшему развитию мультиагентных ИИ-систем (Multiagent Systems, MAS), которые Gartner описывает как новую «цифровую рабочую силу» и уточняет, что такие агенты будут работать не поодиночке, а целыми командами, распределяя между собой различные задачи, причем зачастую вообще без прямого участия человека.
Agentic AI (агентный ИИ) обозначен в большинстве прогнозов в качестве доминирующего тренда 2026 года: все более востребованными становятся умные ИИ-агенты, работающие не по простой схеме «вопрос — ответ», а способные эффективно реагировать на комплексные задачи (условно говоря, «забронируй билеты, согласуй с рабочим календарем и заодно подготовь отчет по расходам»).
Основные тезисы экспертов McKinsey & Company (McKinsey Technology Trends Outlook 2026 and Beyond) тоже были представлены еще за пару месяцев до Нового года, но позднее, уже в начале 2026-го, к ним было сделано дополнение. В 2026 году это будет «человек-оркестр» (Synthesist), то есть произойдет переход к управлению людьми (квалифицированными спецами) сетью автономных систем, вооруженных все теми же ИИ-технологиями.
У Deloitte в этом техноцикле в конце прошлого года вышло сразу два взаимодополняющих отчета: TMT Predictions 2026: The AI Gap Narrows But Persists («Прогнозы TMT на 2026 год: разрыв в области ИИ сокращается, но сохраняется», основной фокус на медиа и телекоммуникациях) и Tech Trends 2026: Moving from Experimentation to Impact («Технологические тенденции 2026 года: от экспериментов к практическим результатам» — общий индустриальный обзор). И в этих публикациях особенно подробно рассматривалась тема «экономики инференса» (Inference Economics), то есть того, как различные компании будут оптимизировать свои затраты на повседневную работу ИИ (исполнение запросов пользователей/клиентов), а не на его обучение: в частности, аналитики Deloitte прогнозируют, что в 2026 году две трети всех мощностей ИИ будет тратиться именно на инференс-составляющую, а расходы, связанные с обучением ИИ-моделей, отойдут на второй план.
И, пожалуй, лишь эксперты Forrester пока подходят к теме ИИ с изрядной долей скептицизма: их базовый прогноз Predictions 2026: The Race to Trust and Value («Прогнозы на 2026 год: гонка за доверием и ценностями») был обнародован еще в конце 2024 го, но позднее он также дополнялся различными веб-публикациями, в том числе в начале января 2026-го. Основной прогноз Forrester звучит так: 2026 год может стать «годом расплаты» за чрезмерную увлеченность ИИ-тематикой. Иными словами, после массового ИИ-хайпа 2024–2025 годов компании начнут требовать жестких доказательств практической эффективности внедрения различных систем и приложений, базирующихся на использовании ИИ. То есть в то время, как прочие аналитики по большей части фокусируются на новых технологических горизонтах ИИ, Forrester в своих прогнозах сосредоточен на теме прагматичного внедрения и управления рисками, связанными с этими технологиями.
Индустриальный винегрет
Наиболее разношерстным в обзоре CB Insights получился блок «Промышленность и национальная инфраструктура». Однако и в нем как минимум три из четырех выявленных трендов опять-таки имеют непосредственное отношение к ИИ-технологиям.
Тренд «Дата-центры становятся энергосетевыми активами» (Data centers become grid assets) — взрывной рост спроса на ИИ-вычисления создает колоссальную нагрузку на электросети, что заставляет дата-центры (и, соответственно, их владельцев) становиться активными участниками системы энергоснабжения, а не просто ее рядовыми потребителями.
Иными словами, если раньше дата-центры (ЦОДы) рассматривались энергетиками просто как «черные дыры, засасывающие электричество», то теперь ситуация меняется: ЦОДы быстро превращаются в активных участников энергорынка.
Фактически сегодня четко наметилась проблема пресловутого «бутылочного горлышка»: потребление энергии ИИ растет экспоненциально и в 2026 году дефицит мощностей станет главным тормозом дальнейшего развития ИИ-технологий.
Реагируя на это, операторы ЦОДов активно внедряют системы, которые позволяют ИИ-моделям «замедляться» или переносить вычисления на ночное время, когда нагрузка на общую сеть падает, что позволяет сглаживать пики потребления.
И еще более заметной тенденцией становится намечающийся переход технологических гигантов (Microsoft, Google, Amazon и др.) к автономной генерации, то есть постепенный отказ от прямого использования общественных энергосетей. Самый тиражируемый пример из этой серии: Microsoft заключила с сетевой компанией Constellation Energy контракт на восстановление энергоблока на АЭС Three Mile Island исключительно для своих нужд.
Параллельно быстро растет интерес американского (и не только) бигтеха к малым модульным реакторам (ММР) и микросетям (microgrids), которые позволяют ЦОДам работать «в режиме острова», не забирая энергию у населения, а в случае возможных аварий — отдавать излишки в городские сети. По прогнозам, приводимым в обзоре CB Insights, уже к 2030 году доля ЦОДов, имеющих собственную генерацию, вырастет с 13 до 38%.
Следующий и еще один очень популярный тренд в промышленном блоке — «Суверенный ИИ» (Sovereign AI).
Речь, как нетрудно догадаться, идет о концепции «цифрового патриотизма», активно продвигаемой во многих странах мира, которые осознали, что растущая зависимость от американских или китайских ИИ-моделей — это риск для национальной безопасности и «культурного кода».
И на повестке дня у правящих элит этих стран три «новых кита суверенитета»: «свои чипы, свои данные, свои специалисты». Например, Франция активно поддерживает своего лидера, Mistral AI, чтобы иметь базовую ИИ-модель, «обученную на европейских ценностях и языках».
При этом главный флагман ИИ-революции Nvidia пока очень удачно вписывается в этот тренд: Дженсен Хуанг, CEO Nvidia, активно продвигает идею, что «каждая страна должна иметь свой ИИ-завод», и только в 2025 году выручка Nvidia от государственных заказов на создание «национальных облаков» превысила 20 млрд долларов. А ОАЭ и Саудовская Аравия закупают десятки тысяч чипов H100 от Nvidia для создания специализированных моделей (например, Jais), «оптимизированных под арабский мир».
Весьма интересен и последний, двенадцатый тренд в этом индустриальном блоке: «Масштабирование производства оборонных ИИ-стартапов» (Defense AI startups mobilize for mass production).
Это, пожалуй, самый жесткий и прагматичный тренд в коллекции CB Insights, который во многом отражает четко наметившийся в оборонке сдвиг: переход от разработки дорогих единичных систем (например, авианосцев) к дешевым, массово производимым автономным аппаратам.
В частности, уроки современных военных конфликтов, прежде всего опыт СВО на Украине, наглядно показали, что ИИ-начинка в дронах и системах РЭБ (радиоэлектронной борьбы) должна обновляться практически еженедельно. И полагаться в этой сфере на решения от оборонных гигантов (тех же Lockheed Martin, Boeing и проч.) — это заведомо проигрышная стратегия.
А отсюда, собственно, и новый феномен: стремительный взлет молодых defense-стартапов. Такие компании, как Anduril, Shield AI и Helsing, сегодня получают миллиардные инвестиционные вливания: различные венчурные фонды, которые раньше всячески избегали военной темы, теперь дружно вкладываются в оборонные технологии, переквалифицировав свои инвестиции в категорию «вложений для защиты демократии».
В свою очередь, молодые волки оборонной индустрии фактически работают по классической модели Кремниевой долины: быстрые итерации софта (обновлений той самой «ИИ-начинки») и массовое производство дешевого «железа».
Причем, по прогнозам аналитиков CB Insights, тот же космос (по крайней мере, его ближняя зона) — следующее очевидно намечающееся поле битвы в сфере оборонных ИИ-технологий: в связи с резким ростом интереса со стороны крупных корпораций стартапы, занимающиеся военными ИИ-разработками, скорее всего, тоже будут активно расширять свою деятельность и по части создания высокозащищенных космических систем и разнообразных разведывательных автономных аппаратов.
Новые горизонты ИИ-моделей
Наконец, отдельного рассмотрения, безусловно, заслуживает и более долгоиграющий тренд, обозначенный в заключительном тематическом разделе обзора CB Insights (Physical AI & Robotics), — так называемый физический ИИ (Physical AI), или разработка более универсальных ИИ-моделей («моделей мира», World models), «систем, изучающих физические процессы на основе анализа видео, изображений и компьютерных симуляций, и их обучение пониманию того, как устроен мир, для того чтобы предсказывать будущие состояния среды».
Для построения подобных «моделей мира» потребуются богатые мультимодальные обучающие данные, получаемые из реальных физических сред, и «компании, контролирующие такие уникальные источники данных, будут иметь очевидное конкурентное преимущество».
В обзоре также подчеркивается, что такие ведущие стартапы на этом новом направлении, как голландская Medal, американские World Labs (ключевой фигурой в этой компании является признанный авторитет ИИ-сообщества Фэй-Фэй Ли), AMI (Advanced Machine Intelligence) Labs, возглавляемая еще одним ИИ-гуру Янном Лекуном, и Project Prometheus, сегодня делают главную ставку именно на разработку «моделей мира», потому что они обладают высоким потенциалом разблокировки так называемого пространственного интеллекта (spatial intelligence) — той ключевой составляющей, которой катастрофически не хватает обычным языковым моделям (LLM) для эффективной работы в реальном мире.
Или, говоря более простым языком, по предварительным прогнозам, CB Insights, уже 2026 год может стать поворотным моментом, «когда ИИ начнет не просто “болтать”, а по-настоящему понимать физическую реальность».

Источник - https://stimul.online/articles/innovatsii/v-2026-m-ii-perestanet-prosto-boltat/
# искусственный интеллект модели тренды