a16z прогнозує, що у 2026 році чотири головні тренди будуть оголошені першими

AI технологічний прорив вже перейшов від моделей до системних можливостей, сфера індустрії оновлюється шляхом переформулювання інфраструктури, робочих процесів та способів взаємодії з користувачами. Чотири інвестиційні команди a16z з ракурсів інфраструктури, зростання, медичного сектору та інтерактивного світу надали ключові інсайти щодо 2026 року. Ця стаття походить з матеріалу a16z, відредагована, перекладена та написана BlockBeats. （Попередні нотатки: Важливий технологічний звіт колишнього партнера a16z: Як AI поглинає світ? ） （Додатковий контекст: a16z оголосили про збір 10 мільярдів доларів на новий фонд, орієнтований на AI, криптофінанси та оборонні технології） Коротко: За минулий рік прориви в AI перейшли від можливостей моделей до системних можливостей: розуміння довготривалих послідовностей, підтримання узгодженості, виконання складних задач, співпраця з іншими інтелектами. Центр оновлення індустрії змістився з окремих інновацій до переформулювання інфраструктури, робочих процесів та способів взаємодії з користувачами. У річному звіті «Big Ideas 2026» чотири інвестиційні команди a16z поділилися ключовими інсайтами щодо 2026 року з ракурсів інфраструктури, зростання, медичної сфери та інтерактивного світу. По суті, вони намалювали тренд: AI вже не просто інструмент, а середовище, система, діяч, що йде поруч із людиною. Нижче наведено оцінки чотирьох команд щодо структурних змін 2026 року: Як інвестори, наша задача — глибоко вивчати кожен аспект технологічної галузі, розуміти її контекст та визначати напрямки подальшої еволюції. Тому щороку в грудні ми запрошуємо команди поділитися «великим ідеями», які, на їхню думку, технологічні підприємці повинні здолати наступного року. Сьогодні ми представляємо погляди команд Infrastructure, Growth, Bio + Health та Speedrun. Інші команди оприлюднять свої думки завтра, залишайтеся з нами. Infrastructure команда Jennifer Li: Стартапи навчатимуться керувати «хаосом» мульти-модальних даних Неструктуровані та мульти-модальні дані залишаються найбільшим бар’єром для бізнесу і найпотужнішою нерозкритою цінністю. Компанії тонуть у PDF, скриншотах, відео, логах, електронних листах та напівструктурованих «данихних брудних потоках». Моделі стають все розумнішими, але вхідні дані — все більш хаотичні — це спричиняє появу галюцинацій у систем RAG, помилки в роботі інтелекту, високу вартість та залежність критичних робочих процесів від людського контролю. Нині основною перешкодою для AI-компаній є ентропія даних: у світі, що містить 80% корпоративних знань у неструктурованому вигляді, свіжість, структура і справжність постійно зменшуються. Саме тому розв’язання проблеми «заплутаного клубка» неструктурованих даних стає підприємницькою можливістю для цілого покоління. Бізнесам необхіден метод — що постійно очищає, структурує, підтверджує та управляє мульти-модальними даними — щоб забезпечити ефективну роботу downstream AI. Сценарії застосування: аналіз контрактів, onboarding користувачів, обробка страхових випадків, відповідність нормативам, служба підтримки, закупівлі, пошук у інженерії, підсилення продажів, аналітичні лінії та всі робочі процеси, що залежать від релевантного контексту. Платформені стартапи, що вміють витягати структури з файлів, зображень та відео, вирівнювати конфлікти, ремонтувати дані, зберігати їх актуальність і доступність — стануть «ключами до королівства» корпоративних знань і процесів. Joel de la Garza: AI змінить підхід до найму в команді кібербезпеки За останнє десятиліття головною проблемою для CISO було наймання. З 2013 по 2021 рік світовий дефіцит фахівців у сфері кібербезпеки зріс з менш ніж 1 млн до 3 млн. Причина — високий рівень потрібних технічних навичок у команді, але праця над одноманітними та виснажливими завданнями, наприклад аналіз логів, що майже нікому не подобається. Глибша причина — сама команда створює цю проблему, купуючи «універсальні» інструменти для виявлення всього і вся, що змушує команду «перевіряти все» — і це породжує штучний дефіцит людських ресурсів, що закрутило замкнене коло. До 2026 року AI зламить це коло, автоматизуючи більшість рутинних та повторюваних задач, значно зменшуючи дефіцит кадрів. Ті, хто працював у великих командах безпеки, знають — половина роботи цілком може бути автоматизована; проблема у тому, що коли ти завалений задачами щодня, не має часу подумати, що саме автоматизувати. Настоящі AI-орієнтовані інструменти дозволять команді безпеки зосередитися на тому, що їм справді потрібно — відстежувати нападників, будувати системи, виправляти уразливості. Malika Aubakirova: Інфраструктура, що базується на інтелекті, стане «стандартом» Найбільші зрушення в інфраструктурі 2026 року не прийдуть зовні, а зсередини. Ми переходимо від «людської швидкості, низької паралельності та передбачуваності» до «інтелектуальної швидкості, рекурсії, вибухового зростання та масивних навантажень». Нині бекенд компаній орієнтований на 1:1 «від руху людини до реакції системи». Це не підходить для роботи з інтелектом, що запускає 5000 підзадач, викликає бази даних і внутрішні API-механізми за мілісекундними рекурсіями — коли інтелект намагається переписати код або виправити лог-системи, він більше схожий на DDoS-атаку ніж на користувача. Щоб побудувати системи для інтелектуальних навантажень 2026 року, потрібно переосмислити контрольні плани: з’явиться інфраструктура «інтелектуально-орієнтованого (agent-native)». Нові системи мають ставити «ефект натовпу» за замовчуванням, зменшувати час холодного старту, стабілізувати затримки і підвищувати масштаб одночасної обробки. Основний вузол — координація: маршрутизація, блокування, управління станом і політиками в масштабах. Платформи, здатні вижити у потоці викликів інструментів, стануть переможцями. Justine Moore: Інструменти для творчості стають мульти-модальними Ми вже маємо базові компоненти AI для розповідання історій: генеративний звук, музика, зображення та відео. Але якщо контент — не короткий ролик, а щось більш складне, досягти рівня режисера важко, часом неможливо або дуже довго. Чому не дати моделям обробляти 30-секундне відео, створювати нових персонажів за нашими референсами і доводити сцену до кінця? Чому не дозволити моделям «знімати повторно» з нових ракурсів або синхронізувати рух із референсним відео? 2026 стане роком реального мульти-модального творення AI. Користувачі зможуть подавати будь-який референсний контент моделі, спільно створювати нові роботи або редагувати вже існуючі сцени. Ми вже бачили перші продукти — Kling O1 і Runway Aleph, але це лише початок: і на рівні моделей, і на рівні застосунків потрібні нові інновації. Створення контенту — одна з «вбивчих» застосувань AI, і я очікую, що з’явиться кілька успішних продуктів для різних груп користувачів — від меммейкерів до голлівудських режисерів. Jason Cui: AI-орієнтований стек даних буде продовжувати розвиватися Протягом останнього року «сучасний стек даних» чітко інтегрується. Компанії з даними рухаються від модульних сервісів збору, трансформації та обчислень до платформ, що об’єднують і уніфікують все — наприклад, злиття Fivetran/dbt, розширення Databricks. Хоча екосистема стає більш зрілою, ми все ще перебуваємо на ранніх етапах створення справжньої AI-орієнтованої архітектури даних…