a16z прогнозирует, что в 2026 году первыми проявятся четыре основных тренда

Оригинальное название: Big Ideas 2026: Part 1
Автор: a16z New Media
Перевод: Peggy, BlockBeats

Резюме: За последний год прорывы в AI сместились от возможностей моделей к системным возможностям: понимание длинных временных последовательностей, поддержание согласованности, выполнение сложных задач, сотрудничество с другими агентами. В результате фокус индустриального апгрейда сместился от точечных инноваций к переопределению инфраструктуры, рабочих процессов и способов взаимодействия с пользователями.

В ежегодном отчете «Big Ideas 2026» четыре инвестиционные команды a16z представили ключевые инсайты на 2026 год с точки зрения инфраструктуры, роста, здравоохранения и интерактивных миров.

По сути, они вместе рисуют одну тенденцию: AI больше не является просто инструментом, а становится средой, системой, действующим субъектом, параллельным человеку.

Ниже приведены оценки четырех команд относительно структурных изменений к 2026 году:

Как инвесторы, наша работа — глубоко погружаться в каждый уголок технологической индустрии, понимать ее логику и определять направления дальнейшей эволюции. Поэтому каждый декабрь мы приглашаем инвестиционные команды поделиться одной «большой идеей», которую, по их мнению, технологические предприниматели будут реализовывать в следующем году.

Сегодня мы представляем взгляды команд Infrastructure, Growth, Bio + Health и Speedrun. Мнения других команд будут опубликованы завтра — следите за обновлениями.

Команда Infrastructure

Jennifer Li: Стартапы укротят «хаос» мультимодальных данных

Неструктурированные, мультимодальные данные всегда были главным узким местом для компаний, а также крупнейшим неосвоенным кладезем. Каждая компания утопает в PDF, скриншотах, видео, логах, письмах и всевозможной полуструктурированной «грязи данных». Модели становятся умнее, но входные данные — все более хаотичными, что приводит к галлюцинациям в RAG-системах, тонким и дорогостоящим ошибкам агентов и сохраняет высокую зависимость ключевых рабочих процессов от ручной проверки качества.

Сегодня реальным ограничителем для AI-компаний является энтропия данных: в мире, где 80% знаний компании содержатся в неструктурированной форме, свежесть, структурированность и достоверность данных постоянно снижаются.

Именно поэтому распутывание «клубка» неструктурированных данных становится предпринимательской возможностью для целого поколения. Компаниям нужен постоянный способ очистки, структурирования, верификации и управления мультимодальными данными, чтобы AI-нагрузки downstream действительно работали. Сценарии применения повсеместны: анализ контрактов, онбординг пользователей, обработка страховых случаев, комплаенс, поддержка клиентов, закупки, инженерный поиск, enablement продаж, аналитические пайплайны и любые рабочие процессы агентов, зависящие от надежного контекста.

Платформенные стартапы, способные извлекать структуру из документов, изображений и видео, согласовывать противоречия, чинить пайплайны данных и поддерживать их свежесть и доступность, получат «ключи от королевства» корпоративных знаний и процессов.

Joel de la Garza: AI изменит кадровый кризис в кибербезопасности

В последние десять лет самой большой головной болью CISO был найм. С 2013 по 2021 год глобальный дефицит специалистов по кибербезопасности вырос с менее чем 1 миллиона до 3 миллионов. Причина в том, что командам нужны высококвалифицированные технические кадры, но их заставляют заниматься изматывающей рутиной, например, просмотром логов, которую почти никто не хочет выполнять.

Более глубокая причина в том, что сами команды по кибербезопасности создают себе тяжелую работу. Они покупают инструменты, которые «детектируют все подряд», из-за чего вынуждены «проверять все подряд» — это, в свою очередь, искусственно создает «дефицит рабочей силы» и порочный круг.

В 2026 году AI разорвет этот круг, автоматизируя большинство повторяющихся и избыточных задач и значительно сокращая кадровый разрыв. Любой, кто работал в крупной команде безопасности, знает, что половину задач можно автоматизировать; проблема в том, что когда ты завален работой, у тебя нет времени подумать, что именно автоматизировать. По-настоящему AI-native инструменты сделают это за команду, позволяя ей сосредоточиться на том, что действительно важно: отслеживании атакующих, построении систем, устранении уязвимостей.

Malika Aubakirova: Агент-нативная инфраструктура станет «стандартом»

Крупнейший инфраструктурный сдвиг 2026 года произойдет не извне, а изнутри. Мы переходим от «человеческой скорости, низкой параллельности, предсказуемости» к «скорости агентов, рекурсии, взрывной массовости» рабочих нагрузок.

Современный корпоративный бэкенд спроектирован для 1:1 «от действия человека к ответу системы». Он не подходит для ситуации, когда один агент с одной «целью» запускает 5000 подзадач, запросов к базе данных и внутренних API-вызовов в миллисекундном рекурсивном шторме. Когда агент пытается рефакторить кодовую базу или чинить логи безопасности, он не похож на пользователя; для традиционных баз данных или лимитеров он больше похож на DDoS-атаку.

Чтобы построить системы для агентских нагрузок 2026 года, нужно заново спроектировать control plane. Агент-нативная (agent-native) инфраструктура начнет подниматься. Новое поколение систем должно считать «эффект thundering herd» состоянием по умолчанию. Холодный старт должен быть короче, колебания задержек — сглажены, лимиты параллелизма — увеличены на порядки.

Настоящее узкое место сместится к самой координации: маршрутизация, контроль блокировок, управление состоянием и исполнение политик в условиях массового параллелизма. Победит та платформа, которая выстоит в потоке инструментальных вызовов.

Justine Moore: Креативные инструменты полностью переходят к мультимодальности

У нас уже есть базовые компоненты для сторителлинга с помощью AI: генерация звука, музыки, изображений и видео. Но как только контент становится длиннее короткого ролика, добиться режиссерского контроля все еще долго, мучительно и зачастую невозможно.

Почему нельзя дать модели 30-секундное видео, чтобы она, используя наши референсы по изображению и звуку, создала нового персонажа и продолжила сцену? Почему нельзя позволить модели «переснять» сцену с другого ракурса или синхронизировать действия с референс-видео?

2026 год станет годом настоящего мультимодального творчества с AI. Пользователь сможет скормить модели любой референс, вместе с ней создавать новые работы или редактировать существующие сцены.

Мы уже видим первые продукты, такие как Kling O1 и Runway Aleph, но это только начало — нужны новые инновации как на уровне моделей, так и приложений.

Контент-креатив — одно из «killer-apps» AI, и я ожидаю появления успешных продуктов для разных аудиторий — от мем-мейкеров до голливудских режиссеров.

Jason Cui: AI-native data stack продолжит эволюцию

За последний год «современный data stack» явно консолидируется. Data-компании переходят от модульных сервисов (сбор, трансформация, вычисления) к объединенным платформам (например, слияние Fivetran/dbt, экспансия Databricks).

Хотя экосистема стала зрелее, до по-настоящему AI-native архитектуры данных мы все еще на ранней стадии. Мы с энтузиазмом наблюдаем, как AI продолжает трансформировать разные части data stack, и видим, что данные и AI-инфраструктура необратимо сливаются.

Особенно нас интересуют следующие направления:

Как данные продолжают перетекать из традиционного структурированного хранилища в высокопроизводительные векторные базы данных

Как AI-агенты решают «проблему контекста»: постоянно получают доступ к правильной семантике данных и бизнес-определениям, чтобы приложения типа «диалог с данными» сохраняли согласованное понимание между системами

Как будут эволюционировать традиционные BI-инструменты и электронные таблицы, когда data workflow станет более агентским и автоматизированным

Yoko Li: Мы действительно «войдем внутрь видео»

В 2026 году видео перестанет быть пассивным контентом для просмотра и станет пространством, в которое мы можем «войти». Видео-модели наконец смогут понимать время, запоминать уже показанное и реагировать на наши действия, сохраняя при этом стабильность и связность, близкую к реальному миру, а не просто выдавая несколько секунд несвязанных кадров.

Эти системы смогут поддерживать персонажей, объекты и физические законы на протяжении длительного времени, чтобы действия действительно имели последствия, а причинно-следственные связи разворачивались. Видео превратится из медиа в пространство для создания: роботы смогут тренироваться, игровые механики — эволюционировать, дизайнеры — прототипировать, агенты — учиться через «действие».

Получившийся мир будет похож не на короткое видео, а на «живую среду», сокращая разрыв между восприятием и действием. Впервые человек сможет по-настоящему «обитать» в сгенерированном им видео.

Команда Growth

Sarah Wang: Позиция «системы записи» в компаниях начнет шататься

В 2026 году настоящая революция в корпоративном ПО произойдет благодаря одному ключевому сдвигу: центральная роль системы записи (system of record) наконец начнет снижаться.

AI сокращает дистанцию между «намерением» и «исполнением»: модели могут напрямую читать, записывать и делать выводы на основе операционных данных компании, превращая ITSM, CRM и прочие системы из пассивных баз данных в автономные движки рабочих процессов.

С быстрым развитием reasoning-моделей и агентских workflow эти системы больше не просто реагируют на запросы, а могут предсказывать, координировать и исполнять end-to-end процессы.

Интерфейс станет динамическим агентским слоем, а традиционный слой записи постепенно уйдет на второй план, став «дешевым персистентным хранилищем», а стратегическое лидерство перейдет к тем, кто контролирует интеллектуальную среду исполнения.

Alex Immerman: Вертикальный AI перейдет от «добычи информации и рассуждений» к «многопользовательскому режиму»

AI стимулирует взрывной рост вертикального отраслевого ПО. Компании в медицине, праве, недвижимости за короткое время преодолели 100 миллионов долларов ARR; финансы и бухгалтерия не отстают.

Первая революция — это добыча информации: поиск, извлечение, суммирование.

2025 год принес reasoning: Hebbia анализирует финансовые отчеты, Basis сверяет пробные балансы между системами, EliseAI диагностирует проблемы с ремонтом и назначает подрядчиков.

2026 год откроет «многопользовательский режим» (multiplayer).

Вертикальное ПО изначально обладает отраслевыми интерфейсами, данными и интеграциями, а работа в вертикалях по сути — это многопользовательское взаимодействие: покупатели, продавцы, арендаторы, консультанты, поставщики, у всех разные права, процессы и требования к комплаенсу.

Сегодня AI каждой стороны работает изолированно, что создает хаос на стыках: AI для анализа контрактов не может учесть предпочтения CFO по моделированию; AI для ремонта не знает, что пообещал персонал арендаторам.

AI в многопользовательском режиме изменит это: автоматически координирует стороны, поддерживает контекст, синхронизирует изменения, автоматически направляет задачи экспертам, позволяет AI оппонента договариваться в рамках границ и помечает асимметрии для проверки человеком.

Когда качество операций растет за счет «мультиагентного + многолюдного» взаимодействия, стоимость переключения резко возрастает — этот уровень кооперации станет долгосрочным «рвом» для AI-приложений.

Stephenie Zhang: В будущем создавать будут не для людей, а для агентов

К 2026 году люди будут взаимодействовать с сетью через агентов, и оптимизация контента для людей потеряет прежнее значение.

Раньше мы оптимизировали под предсказуемое поведение людей: ранжирование Google, топовые товары Amazon, 5W+1H и цепляющие заголовки в новостях.

Человек может пропустить глубокий инсайт на пятой странице, но агент — нет.

ПО тоже изменится. Раньше приложения проектировались для глаз и кликов человека, оптимизация означала лучший UI и flow; когда агенты берут на себя поиск и интерпретацию, важность визуального дизайна падает: инженеры больше не смотрят на Grafana, AI SRE сам анализирует телеметрию и дает инсайты в Slack; sales-команда не листает CRM вручную, агент сам агрегирует паттерны и инсайты.

Мы больше не проектируем для людей, мы проектируем для агентов. Новая оптимизация — не визуальная иерархия, а машиночитаемость. Это полностью изменит способы создания контента и инструменты.

Santiago Rodriguez: KPI «экранное время» исчезнет

Последние 15 лет «экранное время» было золотым стандартом оценки ценности продукта: часы просмотра Netflix, количество кликов в медицинских системах, минуты в ChatGPT.

Но в наступающую эпоху «оплаты за результат» (outcome-based pricing) экранное время будет полностью вытеснено.

Это уже заметно: DeepResearch в ChatGPT почти не требует экранного времени, но дает огромную ценность; Abridge автоматически записывает диалог врача и пациента и обрабатывает follow-up, врачу почти не нужно смотреть в экран; Cursor завершает разработку приложения, инженер уже планирует следующий этап; Hebbia автоматически генерирует pitch deck из массы публичных документов, аналитик наконец может поспать.

Вызовы впереди: компаниям придется искать более сложные метрики ROI — удовлетворенность врачей, продуктивность разработчиков, благополучие аналитиков, счастье пользователей... все это растет с развитием AI.

Компании, которые смогут рассказать самую ясную историю ROI, продолжат побеждать.

Команда Bio+Health (био и здоровье)

Julie Yoo: «Здоровые MAUs» станут ключевой пользовательской группой

В 2026 году на авансцену выйдет новая медицинская пользовательская группа: «здоровые MAUs» (ежемесячно активные, но не болеющие люди).

Традиционная медицина обслуживает три типа людей:

- Sick MAUs: дорогие, периодически нуждающиеся в услугах

- Sick DAUs: например, пациенты с хроническими тяжелыми заболеваниями

- Healthy YAUs: практически не обращающиеся к врачам

Healthy YAUs могут в любой момент стать Sick MAUs/DAUs, и профилактика могла бы отсрочить этот переход. Но из-за ориентированной на лечение системы страхования профилактические обследования и мониторинг почти не покрываются.

Появление здоровых MAUs меняет эту структуру: они не болеют, но готовы регулярно отслеживать свое здоровье — это самая большая потенциальная аудитория.

Мы ожидаем, что AI-native стартапы и традиционные учреждения с «новой упаковкой» будут предлагать периодические медицинские сервисы.

С удешевлением медицинских услуг благодаря AI, появлением профилактических страховых продуктов и готовностью пользователей платить за подписку, «здоровые MAUs» станут самой перспективной клиентской группой healthtech следующего поколения — постоянно активной, data-driven, ориентированной на профилактику.

Команда Speedrun (игры, интерактивные медиа и мировые модели)

Jon Lai: Мировые модели изменят способы повествования

В 2026 году мировые модели AI радикально изменят сторителлинг через интерактивные виртуальные миры и цифровую экономику. Технологии вроде Marble (World Labs) и Genie 3 (DeepMind) могут генерировать полноценные 3D-миры по тексту, позволяя пользователям исследовать их как в игре.

По мере того как создатели осваивают эти инструменты, появятся новые формы повествования — возможно, даже «генеративный Minecraft», где игроки вместе создают огромные, эволюционирующие вселенные.

Эти миры размоют границы между игроками и создателями, формируя общее динамическое пространство. Разные жанры — фэнтези, хоррор, приключения — смогут сосуществовать; цифровая экономика будет процветать, а создатели смогут зарабатывать на создании ассетов, гейм-дизайне и разработке интерактивных инструментов.

Генеративные миры также станут полигоном для AI-агентов, роботов и потенциального AGI. Мировые модели — это не просто новый жанр игр, а принципиально новая творческая медиа и экономический фронтир.

Josh Lu: «Мой год»

2026 год станет «моим годом»: продукты больше не будут массово выпускаться для «среднего потребителя», а будут индивидуализированы для «тебя».

В образовании AI-наставник Alphaschool подбирает темп и интересы для каждого ученика.

В здравоохранении AI подбирает тебе добавки, план тренировок и диету.

В медиа AI ремиксует контент в реальном времени под твои вкусы.

Гиганты прошлого века побеждали, находя «среднего пользователя»; гиганты следующего века победят, найдя «личность в среднем пользователе».

В 2026 году мир будет оптимизирован не для всех, а для «тебя».

Emily Bennett: Появится первый AI-native университет

В 2026 году мы увидим первый по-настоящему AI-native университет — учреждение, построенное с нуля вокруг интеллектуальных систем. Традиционные университеты уже используют AI для оценки, тьюторства, расписания, но сейчас начинается более глубокая трансформация: появление «адаптивного академического организма», способного к обучению и самооптимизации в реальном времени.

Представьте себе такой университет: курсы, наставничество, научное сотрудничество и кампусная жизнь постоянно корректируются на основе обратной связи; расписание оптимизируется само; списки литературы динамически обновляются с появлением новых исследований; учебный путь каждого студента меняется в реальном времени.

Примеры уже есть: сотрудничество Arizona State University с OpenAI породило сотни AI-проектов; SUNY включил AI-грамотность в общеобразовательные программы.

В AI-native университете:

- Преподаватель становится «архитектором учебных систем»: курирует данные, настраивает модели, учит студентов критически относиться к машинным выводам

- Оценка смещается к «AI-осознанности»: вопрос не в том, использовал ли студент AI, а в том, как он это сделал

Поскольку все отрасли остро нуждаются в кадрах, способных сотрудничать с интеллектуальными системами, такой университет станет «двигателем талантов» новой экономики.