У 2026 році штучний інтелект перейде від ажіотажу до прагматизму

Якщо 2025 рік був роком, коли ШІ пройшов перевірку на працездатність, то 2026 рік стане роком практичного застосування цих технологій. Фокус вже зміщується з побудови дедалі більших мовних моделей на складнішу роботу зі створення ШІ, яка стане придатною для використання. На практиці це передбачає розгортання менших моделей там, де вони підходять, вбудовування інтелекту у фізичні пристрої та проектування систем, які чітко інтегруються в робочі процеси людини. 

Експерти вважають 2026 рік перехідним роком, який еволюціонує від масштабування методом грубої сили до дослідження нових архітектур, від яскравих демонстрацій до цільових розгортань, і від агентів, що обіцяють автономію, до тих, що фактично покращують роботу людей. 

Закони про масштабування не вирішать проблему

У 2012 році у статті Алекса Крижевського, Іллі Суцкевера та Джеффрі Хінтона на AlexNet було показано, як системи штучного інтелекту можуть «навчитися» розпізнавати об'єкти на зображеннях, розглядаючи мільйони прикладів. Цей підхід був обчислювально дорогим, але став можливим завдяки графічним процесорам. Результат? Десятиліття наполегливих досліджень у галузі штучного інтелекту, протягом яких вчені працювали над винаходом нових архітектур для різних завдань.

Кульмінацією цього стало запуск приблизно у 2020 році, коли OpenAI запустив GPT-3, який показав, як просте збільшення моделі в 100 разів розблоковує такі здібності, як кодування та міркування, без необхідності спеціального навчання. Це ознаменувало перехід до того, що Кіан Катанфоруш, генеральний директор і засновник платформи агентів штучного інтелекту Workera, називає «епохою масштабування»: період, що визначається вірою в те, що більше обчислень, більше даних і більші моделі-трансформери неминуче призведуть до наступних великих проривів у штучному інтелекті.

Сьогодні багато дослідників вважають, що індустрія штучного інтелекту починає вичерпувати межі законів масштабування та знову перейде в еру досліджень.

Янн ЛеКун, колишній головний науковець Meta з питань штучного інтелекту, давно виступає проти надмірної залежності від масштабування та наголошує на необхідності розробки кращих архітектур. А Суцкевер у нещодавньому інтерв'ю сказав, що поточні моделі стагнують, а результати до навчання вирівнялися, що вказує на потребу в нових ідеях.  

«Я думаю, що, найімовірніше, протягом наступних п’яти років ми знайдемо кращу архітектуру, яка буде значним покращенням порівняно з трансформаторами», — сказав Катанфоруш. «А якщо ми цього не зробимо, то не можемо очікувати значних покращень моделей».

Іноді менше — це більше

Великі мовні моделі чудово підходять для узагальнення знань, але багато експертів кажуть, що наступна хвиля впровадження корпоративного штучного інтелекту буде зумовлена ​​меншими, гнучкішими мовними моделями, які можна точно налаштувати для специфічних для предметної області рішень. 

«Тонко налаштовані SLM стануть головним трендом і стануть основним елементом, який використовуватимуть зрілі підприємства зі штучним інтелектом у 2026 році, оскільки переваги у вартості та продуктивності стимулюватимуть використання порівняно з готовими LLM», – сказав Енді Маркус, головний директор з обробки даних AT&T. «Ми вже бачили, як підприємства все більше покладаються на SLM, тому що, якщо їх правильно налаштувати, вони відповідають більшим, узагальненим моделям за точністю для корпоративних бізнес-застосунків і є чудовими з точки зору вартості та швидкості».

Вже чули цей аргумент від французького стартапу Mistral, що спеціалізується на штучному інтелекті відкритої ваги: ​​він стверджує, що його малі моделі насправді показують кращі результати, ніж більші, за кількома тестами після точного налаштування. 

«Ефективність, економічна вигідність та адаптивність SLM роблять їх ідеальними для спеціалізованих застосувань, де точність має першорядне значення», — сказав Джон Ніслі, стратег зі штучного інтелекту в ABBYY, компанії з розробки корпоративного штучного інтелекту з Остіна. 

Хоча Маркус вважає, що SLM будуть ключовими в агентну еру, Ніслі каже, що природа невеликих моделей означає, що вони краще підходять для розгортання на локальних пристроях, «тенденція, що прискорюється досягненнями в периферійних обчисленнях».

Навчання через досвід

Люди навчаються не лише за допомогою мови; ми навчаємося, відчуваючи, як влаштований світ. Але магістра права (LLM) насправді не розуміє світ; вони просто передбачають наступне слово чи ідею. Ось чому багато дослідників вважають, що наступний великий стрибок відбудеться завдяки моделям світу: системам штучного інтелекту, які вивчають, як речі рухаються та взаємодіють у тривимірних просторах, щоб вони могли робити прогнози та вживати заходів. 

Ознаки того, що 2026 рік буде важливим для світових моделей, множаться. ЛеКун покинув Meta, щоб заснувати власну лабораторію світових моделей, і, як повідомляється, прагне оцінки в 5 мільярдів доларів. DeepMind від Google активно працює над Genie, і в серпні запустила свою останню модель, яка створює інтерактивні моделі світу загального призначення в режимі реального часу. Поряд з демонстраціями таких стартапів, як Decart та Odyssey, World Labs Фей-Фей Лі запустила свою першу комерційну модель світу Marble. Новачки, такі як General Intuition, у жовтні отримали початковий раунд у розмірі 134 мільйони доларів для навчання агентів просторовому мисленню, а стартап з відеогенерації Runway у грудні випустив свою першу модель світу GWM-1. 

Хоча дослідники бачать довгостроковий потенціал у робототехніці та автономності, короткостроковий вплив, ймовірно, спочатку буде помітний у відеоіграх. PitchBook прогнозує, що ринок моделей світів у іграх може зрости з 1,2 мільярда доларів між 2022 і 2025 роками до 276 мільярдів доларів до 2030 року, завдяки здатності технологій створювати інтерактивні світи та більш реалістичних неігрових персонажів. 

Пім де Вітте, засновник General Intuition, розповів, що віртуальні середовища можуть не лише змінити ігри, але й стати критично важливими випробувальними майданчиками для наступного покоління базових моделей.

Агентська нація

Агенти не виправдали ажіотажу у 2025 році, але головною причиною цього є складність підключення їх до систем, де фактично відбувається робота. Не маючи можливості доступу до інструментів та контексту, більшість агентів опинилися в пастці пілотних робочих процесів. 

Протокол контексту моделі (MCP) від Anthropic, «USB-C для ШІ», який дозволяє агентам ШІ взаємодіяти із зовнішніми інструментами, такими як бази даних, пошукові системи та API, довів відсутність сполучної тканини та швидко стає стандартом. OpenAI та Microsoft публічно підтримали MCP, а Anthropic нещодавно передала його новому фонду Agentic AI Foundation від Linux Foundation, який має на меті допомогти стандартизувати агентні інструменти з відкритим кодом. Google також почав створювати власні керовані сервери MCP для підключення агентів ШІ до своїх продуктів та послуг. 

Оскільки MCP зменшує труднощі підключення агентів до реальних систем, 2026 рік, ймовірно, стане роком, коли агентські робочі процеси нарешті перейдуть від демонстрацій до повсякденної практики. 

Раджив Дхам, партнер Sapphire Ventures, каже, що ці досягнення призведуть до того, що рішення, орієнтовані на агентів, візьмуть на себе «роль систем обліку» в різних галузях. 

«Оскільки голосові агенти оброблятимуть більше комплексних завдань, таких як прийом клієнтів та спілкування з ними, вони також почнуть формувати базові системи», – сказав Дхам. «Ми побачимо це в різних секторах, таких як послуги для дому, проптехнології та охорона здоров’я, а також у горизонтальних функціях, таких як продажі, ІТ та підтримка». 

Доповнення, а не автоматизація

Хоча збільшення кількості агентських робочих процесів може викликати занепокоєння щодо можливих звільнень, Катанфоруш з Workera не впевнений, що це саме те, що потрібно. 

У 2024 році кожна компанія, що займається штучним інтелектом, прогнозувала, що автоматизує роботу, позбавивши її потреби в людях. Але для цього ще немає відповідних технологій, а в умовах нестабільної економіки це не дуже популярна риторика. Катанфоруш каже, що наступного року ми зрозуміємо, що «ШІ не працював так автономно, як ми думали», і розмова більше зосередиться на тому, як ШІ використовується для доповнення людських робочих процесів, а не для їх заміни. 

«І я думаю, що багато компаній почнуть наймати», – додав він, зазначивши, що очікує появи нових посад у сфері управління штучним інтелектом, прозорості, безпеки та управління даними. «Я досить оптимістично налаштований щодо середнього рівня безробіття нижче 4% наступного року».

Фізичні навички

Експерти кажуть, що досягнення в таких технологіях, як малі моделі, моделі світу та периферійні обчислення, дозволять розширити фізичне застосування машинного навчання. 

«Фізичний ШІ стане мейнстрімом у 2026 році, оскільки на ринок почнуть виходити нові категорії пристроїв на базі ШІ, включаючи робототехніку, автономні транспортні засоби, дрони та носимі пристрої», – сказав Вікрам Танеджа, керівник AT&T Ventures. 

Хоча автономні транспортні засоби та робототехніка є очевидними варіантами використання фізичного ШІ, які, безсумнівно, продовжуватимуть зростати у 2026 році, необхідне навчання та розгортання все ще є дорогими. З іншого боку, носячі пристрої забезпечують менш дорогу підтримку споживачів. Розумні окуляри, такі як Ray Ban від Meta, починають постачати помічників, які можуть відповідати на запитання про те, на що ви дивитеся, а нові форм-фактори, такі як кільця здоров'я на базі ШІ та розумні годинники, нормалізують постійний контакт з тілом.