Состояние ИИ на начало 2026 года

✍️ Перевод: https://x.com/yoheinakajima/status/2008665440483242300?s=20
🦧 Подпишись на канал: https://t.me/cryptomokakke
📚 Больше статей: https://t.me/smart_sorting

По мере того как мы входим в 2026 год, рынок ИИ переживает структурный переход. Главный вопрос теперь уже не в том, что могут делать модели, а в том, каким системам можно доверить работу — в условиях реального мира, с измеримым экономическим эффектом и в допустимых рамках риска.

Этот переход происходит неравномерно. Многие организации всё ещё находятся в стадии экспериментов, тогда как меньшая, но растущая группа уже встраивает ИИ непосредственно в контуры исполнения, влияющие на выручку, комплаенс и ключевые операционные процессы. Там, где внедрение действительно закрепляется, ценность смещается от интерфейсов к инфраструктуре: оркестрации, управлению, готовности данных и дистрибуции в мире, опосредованном ИИ.

ИИ больше не оценивается как отдельная фича. Он оценивается как часть операционной ткани организаций — и этот сдвиг начинает прояснять, где будут (и где не будут) строиться устойчивые компании.

1) От возможностей к операционности

Первая волна генеративного ИИ показала, что язык может выступать универсальным интерфейсом к интеллектуальной работе. Этот инсайт теперь полностью усвоен. В 2026 году дифференциатором становится операционность — степень того, насколько ИИ-системы встроены в рабочие процессы, которые реально управляют частями бизнеса.

Операционный ИИ меняет модель отказов. Ошибки перестают быть просто информационными и становятся экономическими, юридическими или репутационными. Это смещает требования к продуктам в сторону ограниченной автономии, детерминированных путей исполнения и наблюдаемости.

Наиболее заметно этот переход проявляется в слоях оркестрации, которые переводят намерение в скоординированные действия поверх фрагментированных программных стеков. Вместо замены существующих инструментов такие системы располагаются над ними.

Zams иллюстрирует это на функциональном уровне, выступая в роли ИИ-командного центра, который преобразует коммерческое намерение в многошаговое исполнение через CRM, коммуникационные и GTM-инструменты. Anyreach следует схожей логике оркестрации на уровне SMB, загружая сайт компании и координируя инструменты для развёртывания постоянно работающего агента без кастомной настройки. Cofounder, созданный General Intelligence Company, поднимает оркестрацию ещё выше, позиционируя естественный язык как слой управления, который координирует инструменты и специализированных агентов по всему бизнесу.

Паттерн единый: рынок вознаграждает системы, которые сжимают издержки координации и надёжно превращают намерение в действие поверх существующей инфраструктуры. Меньше важно, насколько «автономной» выглядит система, и гораздо важнее — снижает ли она реальное операционное трение, не создавая неприемлемых рисков.

2) Управление, доверие и право на действие

По мере того как ИИ-системы приближаются к непосредственному исполнению действий, управление (governance) становится не улучшением, а обязательным условием. Компании сходятся к простому выводу: агенты без ограничений во время выполнения представляют операционный риск.

Формируется слой управления, который делает агентные системы масштабируемо внедряемыми. Этот слой всё больше напоминает инфраструктуру безопасности и контроля, а не классические ИИ-инструменты:

Авторизация и наблюдаемость во время выполнения: Denied предоставляет авторизацию с учётом задачи и контекста с журналами аудита, фактически выступая как IAM для действий агентов.
Контроль финансового исполнения: Payman AI вставляет согласования, лимиты, защиту получателей платежей и трекинг между намерением агента и движением денег, позволяя ИИ действовать, не обходя финансовые предохранители.

Доверие естественным образом вытекает из управления. По мере того как ИИ-системы всё больше кодируют институциональные знания и логику принятия решений, вопросы владения и контроля переходят из философской плоскости в область закупок и стратегии.

Covenant Labs находится на этом пересечении, делая акцент на частной, суверенной и ориентированной на пользователя ИИ-инфраструктуре. На практике суверенитет важен потому, что конкурентное преимущество всё чаще сосредоточено в промптах, рабочих процессах, тонкой настройке и проприетарном контексте. Когда интеллект арендуется, вместе с ним арендуется и рычаг влияния.

Отсюда следуют два вывода:

Доверие — это больше не свойство модели; это свойство системы вокруг неё.
Победителями в агентных категориях станут не самые автономные системы, а самые управляемые.

3) Данные как живая система: актуальность, структура и происхождение

В продакшн-среде большинство сбоев ИИ сегодня связано не с возможностями модели, а с проблемами данных. Устаревшие записи, фрагментированные источники и недостающий контекст незаметно деградируют производительность — особенно когда системы начинают действовать автономно.

Три динамики на уровне данных становятся ключевыми:

Актуальность как характеристика производительности: Salmon Labs рассматривает CRM и операционные данные как то, что должно непрерывно проверяться и обогащаться. В агентных процессах устаревшие данные не просто снижают точность; они масштабно распространяют ошибки.
Поиск, рассчитанный на действие: Vector RAG обеспечил семантическое извлечение, но испытывает трудности с происхождением данных (provenance) и многошаговым рассуждением. Графо-ориентированные системы, такие как FalkorDB, становятся всё более актуальными для агентных сценариев, где важны связи, права доступа и причинно-следственные зависимости.
Операционализация неструктурированных медиа: Растущая доля корпоративного контекста хранится в видео. VideoDB органично вписывается сюда, преобразуя живое или архивное видео — встречи, полевые операции, записи систем безопасности — в структурированные, пригодные для запросов данные, которые агенты могут использовать для поиска, мониторинга или обучающих сигналов.

В регулируемых отраслях эти ограничения усиливаются. Basil Systems показывает, что в науках о жизни объединение регуляторной, клинической и рыночной аналитики является базовой необходимостью, а не последующей оптимизацией.

Неприятный вывод в том, что ИИ вынуждает повышать зрелость работы с данными. Раньше люди компенсировали фрагментацию. Агенты — не могут.

4) Автономные бизнесы как шаблон проектирования

Помимо отдельных рабочих процессов формируется более широкий паттерн: некоторые бизнесы структурно лучше подходят для частичной автономии, чем другие.

General Intelligence Company формулирует этот тезис напрямую — стремясь дать бизнесам возможность работать с минимальной предельной координацией со стороны человека. Cofounder является ранней реализацией этой идеи, с фокусом на оркестрацию, а не на полную автономию.

На практике паттерн «автономного бизнеса» выглядит наиболее правдоподобным там, где операции прозрачны и повторяемы:

Компании, ориентированные на инженерию: Layers помогает командам выполнять go-to-market-операции прямо из тех платформ, которыми они уже пользуются, сокращая потребность в отдельной маркетинговой инфраструктуре и уменьшая цикл обратной связи между изменениями продукта и дистрибуцией.
Высоко стандартизированные бизнесы: Clave применяет координацию на базе ИИ в франчайзинговых средах, которые необычно хорошо документированы — стандартные операционные процедуры, стабильная юнит-экономика и высокая телеметрия.
Организации с плотными рабочими процессами: Чем яснее процесс и критерии успеха, тем более реалистичной становится частичная автономия.

Эта рамка также задаёт границу. Бизнесы с размытыми целями, низким качеством телеметрии или большим объёмом исключений — плохие кандидаты для автономии. Попытка автоматизировать их преждевременно, как правило, создаёт больше риска, чем эффекта.

5) Вертикальный ИИ и автоматизация с ответственностью

По мере того как ИИ-копилоты общего назначения становятся обыденностью, устойчивая ценность концентрируется в вертикальных системах, которые напрямую интегрируются в отраслевые рабочие процессы и определяют финальные состояния выполнения задач.

Успешные вертикальные ИИ-продукты сочетают автоматизацию с ответственностью:

DocDraft: структурированный прием данных в сочетании с ИИ-черновиками и проверкой лицензированными адвокатами, что совмещает скорость с надзором в юридических процессах.
Legix: перераспределение труда в бухгалтерии — уход от механики ведения учета к консультационной работе, что решает проблемы давления на маржу и нехватки талантов.
PulzAid: сортировка и маршрутизация пациентов в сфере гигиены труда, где стандартизация и скорость конвертируются в измеримую экономию.
Loretta Technologies: модель «командного центра» технологий в школах (K–12), где контекст устройств, приложений и сетей обеспечивает быстрое решение проблем в условиях ограниченных ИТ-ресурсов.

Во всех этих примерах сама модель вторична. Продуктом является система — ее интеграция, механизмы контроля и результаты.

6) Дистрибуция в мире социальных сетей и ИИ-посредников

Дистрибуция претерпевает два одновременных сдвига: поиск через ИИ-посредников и продолжающееся ускорение социальных платформ.

Со стороны ИИ поиск смещается от традиционного поиска к генеративным ответам и браузингу с помощью агентов. Видимость меняется с рейтингов на выбор — цитируемость, рекомендации или вызов ИИ-системами. Инструменты вроде Eldil отражают первые попытки понять, как бренды выглядят внутри генеративных ответов, в то время как платформы типа Profound указывают на появление более широкой категории «ИИ-аналитики поиска» (AI discovery intelligence), сфокусированной на том, как системы ответов находят информацию, доверяют ей и выводят ее на поверхность.

В то же время социальные платформы продолжают фрагментироваться и ускоряться. Форматы эволюционируют стремительно, алгоритмы часто меняются, а актуальность все чаще требует непрерывного экспериментирования во всех каналах. Это создает операционную нагрузку, которую многие малые и средние команды не могут обеспечить вручную.

Layers находится на пересечении этих динамик. Автоматизируя циклы создания, перепрофилирования и публикации контента, проект устраняет структурное несоответствие: продукты развиваются быстрее, чем человеческие маркетинговые команды успевают адаптироваться. В этой среде дистрибуция больше не является разовым событием запуска. Это постоянно включенная система, и ИИ обладает уникальными возможностями для управления ею.

7) Локальный интеллект и возможности аппаратного обеспечения

Давление со стороны стоимости, задержек и конфиденциальности выталкивает ИИ из чисто облачных архитектур в сторону гибридного и локально-ориентированного развертывания.

RunAnywhere (YC W26) демонстрирует, как инференс (выполнение) на устройстве обеспечивает более быстрые, дешевые и приватные ИИ-функции, возвращая маржинальность на уровень классического ПО. Крупные платформенные игроки укрепляют это направление: Apple и Google все чаще делают упор на модели на устройствах, приватные вычисления и локальный инференс как на стратегические отличия. Инструменты для разработчиков, такие как Ollama, показывают раннее внедрение локального выполнения моделей среди продвинутых пользователей и команд, стремящихся избежать постоянных затрат на облачный инференс.

Возможности расширяются при сочетании с аппаратным обеспечением (Hardware). Носимые устройства, домашние гаджеты и встроенные системы создают контекст «всегда включен», где постоянные обращения к облаку непрактичны. Локальный интеллект позволяет создавать новые классы продуктов: работающие в реальном времени, сохраняющие приватность ассистенты, которые функционируют в физическом мире, а не только внутри чат-интерфейсов.

Это одна из немногих областей, где ИИ может одновременно улучшить пользовательский опыт (UX), снизить стоимость и усилить защиту конфиденциальности — хотя это также вводит более тесную связку между дистрибуцией, оборудованием и контролем над экосистемой.

8) Персональные знания, память и ввод данных

По мере того как ИИ ускоряет чтение, суммаризацию и синтез информации, дифференциация смещается в сторону устойчивых систем персональных знаний — того, что вы зафиксировали, что было важно и как вы сможете извлечь это позже.

Формируются два взаимодополняющих уровня:

Системы памяти: Glasp фиксирует выделенные фрагменты (highlights) в вебе, PDF и видео, превращая потребление контента в слой персональной памяти, к которому можно делать запросы и который интегрирован с инструментами последующей обработки.
Захват входных данных: Nuwa Pen решает задачу ввода, трансформируя рукописный текст в доступную для поиска и использования ИИ память, перекидывая мост от аналогового мышления к цифровым системам.

В этой категории именно память, а не генерация, становится устойчивым интерфейсом. Ценность накапливается по мере использования, но только при условии сохранения доверия и удержания данных.

9) Среды обучения, игры и робототехника

Будущий рост возможностей ИИ всё чаще ограничивается средами обучения, а не масштабом моделей. Статического текста недостаточно для обучения рассуждениям на длинных горизонтах, координации и принятию решений в физическом мире.

Antim Labs работает в категории, которая незаметно становится стратегической: создание интерактивных игровых сред, которые фиксируют игровой процесс человека и цепочки его рассуждений. Этот подход совпадает с более широким направлением «моделей мира», примером которого является World Labs Фей-Фей Ли. Основная ставка здесь заключается в том, что структурированные среды необходимы для изучения механики окружающего мира.

Здесь сходятся игры, симуляции и робототехника. У них общее преимущество: это среды, где интеллект обучается через взаимодействие, а не через пассивное наблюдение. В робототехнике симулированные среды обеспечивают более безопасные и масштабируемые полигоны для обучения перед тем, как системы начнут взаимодействовать с физическим миром.

Со временем такие среды могут стать одними из самых защищенных активов в стеке ИИ — не только как «тренажерные залы» для обучения, но и как системы оценки, которые крайне сложно обмануть.

Чего не стоит создавать

К 2026 году несколько архетипов становятся все более рискованными:

Автономные системы, развернутые в неопределенных областях без четких критериев завершения задачи или механизмов ответственности.
Вертикальные ИИ-продукты, где затраты на интеграцию и управление изменениями превышают выгоду от автоматизации.
Копилоты, которые полагаются исключительно на превосходство модели, не владея рабочим процессом, данными или каналами дистрибуции.
Уровни управления, которые функционируют скорее как консалтинговые внедрения, а не как масштабируемые платформы с накопительным эффектом.
Потребительские ИИ-продукты, построенные на новизне, а не на привычке, памяти или идентичности пользователя.Эти паттерны обычно выглядят впечатляюще на стадии пилотных проектов, но оказываются хрупкими в реальной эксплуатации.

Динамика капитала: Где закрепится ценовая власть

Реалистичный взгляд на 2026 год должен учитывать экономику, а не только архитектуру.

Слой приложений продолжит сжиматься. Обычный чат и стандартные копилоты вряд ли смогут поддерживать маржинальность венчурного масштаба.
Ценовая власть смещается к «узким местам»: плоскости управления и контроля, слои подготовки проприетарных данных и глубоко встроенные вертикальные системы с измеримым ROI.
Размещение инференса имеет значение. Архитектуры с упором на облако сталкиваются с давлением на юнит-экономику при масштабировании; гибридные и локальные подходы могут восстановить маржу, но вводят зависимость от дистрибуции и аппаратного обеспечения.
Риск превращения в сервисную компанию реален. Категории, смежные с интеграцией и дистрибуцией, должны строиться так, чтобы генерировать сложный эффект (compound), иначе они рискуют превратиться в трудоемкий сервисный бизнес.

Победителями станут те, кто сочетает сильный системный дизайн с защищенными экономическими рычагами.

Заключительная перспектива

Вступая в 2026 год, ИИ больше не оценивается по тому, что он может сгенерировать. Его оценивают по тому, чем он может надежно управлять.

Рынок сходится на системах, которые являются управляемыми, обоснованными данными, учитывающими специфику дистрибуции и экономически защищенными. Значимыми компаниями на этом этапе станут те, кто сделает ИИ работоспособным в условиях реальных ограничений — без превращения продукта в набор индивидуальных услуг под заказ.

Таково состояние ИИ на пороге 2026 года.

✍️ Перевод: https://x.com/yoheinakajima/status/2008665440483242300?s=20
🦧 Подпишись на канал: https://t.me/cryptomokakke
📚 Больше статей: https://t.me/smart_sorting