Big Ideas 2026: ключевые идеи годового отчета a16z
Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я основатель и управляющий партнер фонда Mento VC.
Мы инвестируем в технологические компании на ранних стадиях в США, Великобритании и Израиле. За первые полтора года мы собрали портфель, в котором большинство команд получили поддержку ведущих международных фондов, а многие вышли на устойчивый рост с многомиллионной выручкой. Среди них Artisan, ClerkChat, FinalRound, Rork и другие.
В декабре фонд Andreessen Horowitz (a16z) традиционно публикует серию материалов Big Ideas. Это не единый прогноз и не один автор. Каждый блок готовят отдельные инвестиционные команды фонда. Инфраструктура, рост, bio + health, speedrun, apps, American Dynamism и crypto. Каждая команда делится теми проблемами и возможностями, которые, по их мнению, стартапы будут решать в 2026 году.
В итоге получается не обзор трендов, а набор практических гипотез от инвесторов, которые ежедневно работают с компаниями на разных стадиях и в разных секторах. От базовой инфраструктуры и AI до биотеха, финтеха, крипто и прикладных продуктов.
Мы внимательно разобрали все три части Big Ideas 2026 и собрали единый конспект. Ниже разбор ключевых идей, которые, на мой взгляд, полезно понимать основателям, продуктовым командам и инвесторам. В конце статьи оставлю ссылки на оригинальные материалы для тех, кто захочет углубиться.
Часть 1. Какие задачи стартапы будут решать в 2026 Часть 2. Где AI начинает влиять на экономику, а не только на продукты Часть 3. Деньги, доверие и правила игры в мире AI
Часть 1. Какие задачи стартапы будут решать в 2026
Первая часть Big Ideas 2026 собрана из идей четырех команд a16z: Infrastructure, Growth, Bio + Health и Speedrun. Все они смотрят на один и тот же вопрос с разных сторон: что именно становится узким местом по мере того, как AI перестает быть экспериментом и начинает использоваться повсеместно.
Infrastructure
Данные, безопасность и инфраструктура для AI-агентов
Сегодня основное ограничение для AI — это не сами модели, а данные. Большая часть корпоративной информации по-прежнему хранится в разрозненном виде: документы, переписка, видео, логи. Модели становятся сильнее, но вынуждены работать с неполным, устаревшим или противоречивым контекстом.
Поэтому в 2026 году особенно важными будут компании, которые умеют наводить порядок в данных, поддерживать их в актуальном состоянии и собирать целостную картину для AI. На практике это означает, что ценность все чаще сосредотачивается не в модели, а в управлении данными вокруг нее.
Похожая ситуация складывается и в безопасности. AI постепенно берет на себя рутинную часть киберзащиты, снижая объем ручной работы и поток бесполезных уведомлений. Наибольшую пользу дают решения, которые действительно разгружают команды, а не просто находят больше потенциальных проблем.
Еще одно важное изменение касается инфраструктуры. Системы, которые десятилетиями проектировались под работу людей, плохо подходят для AI-агентов. Агенты создают другую нагрузку: параллельные действия, цепочки задач и высокие требования к стабильности. В ответ на это появляются платформы, изначально рассчитанные на автономные AI-системы.
Growth
От интерфейсов к выполнению задач
Команда Growth обращает внимание на то, что привычные системы учета и хранения данных постепенно отходят на второй план. AI сокращает расстояние между намерением и результатом. Продукты все чаще не фиксируют информацию, а сразу выполняют работу.
На этом фоне интерфейс перестает быть главным элементом продукта. Ценность смещается туда, где происходит реальное действие. Вертикальные AI-продукты переходят на следующий уровень и начинают организовывать совместную работу разных ролей и участников, а не просто помогать с анализом данных.
Важный момент здесь в том, что продукты все чаще проектируются не для человека, а для AI. Машине не нужен визуальный интерфейс, ей важны стабильность, предсказуемость и четкая логика взаимодействия.
Bio + Health
Новый рынок: люди без диагноза
Команда Bio + Health выделяет отдельную аудиторию — Healthy MAUs. Это люди, у которых нет явных проблем со здоровьем, но есть запрос на регулярное наблюдение и профилактику.
Медицина постепенно выходит за рамки лечения и начинает работать с профилактикой. AI снижает стоимость мониторинга и делает возможными подписочные сервисы, персональные рекомендации и постоянный контакт с пользователем.
Это направление пока остается недооцененным, но именно здесь может появиться один из самых крупных рынков ближайших лет.
Speedrun
Контент, обучение и персонализация
Видео перестает быть просто форматом для просмотра. AI начинает работать с контекстом и последовательностью событий, превращая видео в среду для обучения, симуляций и интерактивных сценариев.
«Можешь принять синюю таблетку и продолжать смотреть галлюцинирующие видео с AI-котами. А можешь принять красную — и увидеть видеомодель мира, где кот подчиняется причинно-следственным связям».
Смысл шутки: сейчас AI часто генерирует красивые, но логически сломанные видео. «Красная таблетка» — это AI, который не просто рисует, а понимает, как устроен мир.
Одновременно продукты все меньше ориентируются на абстрактного «среднего пользователя» и все чаще подстраиваются под конкретного человека. Персонализация перестает быть дополнительной функцией и становится базовой логикой.
В образовании это приводит к появлению AI-native университетов, где AI используется не как вспомогательный инструмент, а как основа всей системы. Такие модели позволяют адаптировать обучение в процессе и готовить людей к работе с AI как с полноценным партнером.
Первая часть Big Ideas 2026 показывает простую картину. AI постепенно становится средой, внутри которой по-новому собираются данные, продукты, инфраструктура и целые рынки.
Часть 2. Где AI начинает влиять на экономику, а не только на продукты
Как AI выходит за пределы софта и начинает двигать реальный мир и бизнес-модели
Вторая часть отчета собрана командами American Dynamism и Apps. Здесь меньше про интерфейсы и больше про физический мир, экономику и масштаб. Про то, где AI перестает быть «фичей» и становится основой новых рынков.
American Dynamism
AI возвращает производство, индустрию и науку в центр экономики
- Индустриальная база становится AI-native. Энергетика, производство, логистика и инфраструктура перестраиваются вокруг симуляций, автономных систем и AI-управления. Это не «оцифровка прошлого», а новые способы строить системы с нуля.
- Фабрика снова в фокусе. AI сокращает циклы проектирования, помогает работать с регуляцией, управлять сложными проектами и автоматизировать опасные задачи. Производство начинает работать как конвейер, но для сложных и кастомных объектов.
- Наблюдаемость выходит в физический мир. Камеры, сенсоры и дроны дают непрерывное понимание того, что происходит в городах, на заводах и в инфраструктуре. Следующий уровень автономии невозможен без этого слоя.
- Электро-индустриальный стек. Софт, AI, материалы, электроника и энергия сходятся в одну систему. Тот, кто умеет собирать этот стек целиком, будет определять темп следующей промышленной эпохи.
- Автономные лаборатории. AI ускоряет научные открытия: от гипотез до экспериментов и интерпретации результатов. Наука начинает масштабироваться как софт.
Apps
AI усиливает бизнес-модели, а не просто автоматизирует процессы
- Лучшие AI-продукты усиливают экономику клиента
Они помогают зарабатывать больше, принимать лучшие решения и выигрывать чаще, а не просто снижать издержки. - ChatGPT как новый канал дистрибуции
Появляется эффект «AI-app store»: продукты растут не только за счет маркетинга, но и через встроенные экосистемы. - Голосовые агенты выходят в прод
Они берут на себя звонки, записи, поддержку и операции. Это уже не эксперименты, а рабочие инструменты с понятным ROI. - Приложения без промптов
AI начинает работать проактивно: понимает контекст, предлагает действия и встраивается в поток работы без явного управления со стороны пользователя. - Финансы и страхование ждут пересборки
Настоящие изменения начнутся не с добавления AI поверх старых систем, а с перестройки инфраструктуры под AI-логику. - AI выходит за пределы Кремниевой долины
Большая часть ценности создается в «медленных» и традиционных отраслях. Там, где сложные процессы, люди и физический мир. - Новый слой оркестрации
Компании переходят от отдельных AI-инструментов к многоагентным системам, которые планируют, координируют и исполняют работу вместе.
Итог второй части
AI становится двигателем индустрии, науки и бизнес-моделей. Не надстройкой над существующим софтом, а способом по-новому строить фабрики, компании, рынки и целые отрасли. Если первая часть была про среду и фундамент, то вторая — про масштаб и реальный мир.
Часть 3. Деньги, доверие и правила игры в мире AI
В третьей части Big Ideas 2026 a16z отходят от продуктов и отраслей и смотрят глубже. Не на то, что именно строят компании, а на то, как вообще будет работать экономика и координация в мире, где AI действует автономно.
Когда AI перестает быть помощником и начинает выполнять действия сам, возникает базовый вопрос: как таким системам доверять и как их между собой согласовывать?
AI-агенты и новая логика координации
AI-агенты уже не просто отвечают на запросы. Они планируют, договариваются, выполняют задачи и взаимодействуют друг с другом. Фактически это новые участники процессов, только не люди.
Чтобы такие системы могли работать в масштабе, им нужны:
И здесь появляется практическая роль крипто-инфраструктуры. Не как инвестиционного актива, а как технического слоя для доверия и правил взаимодействия.
Финансы становятся частью логики продукта
Раньше деньги были отдельным слоем. Есть продукт, а есть платежка, бухгалтерия и договоры где-то рядом, сейчас эта граница начинает исчезать.
AI-системы все чаще сами инициируют платежи, распределяют вознаграждения, считают стоимость действий и принимают решения с учетом денег. Финансы становятся частью того, как продукт работает, а не тем, что подключают в конце.
Из-за этого меняются и инструменты. Для таких сценариев нужны способы быстро и автоматически проводить расчеты между системами и странами, без ручной обработки. Поэтому в отчете много внимания уделяется stablecoins и токенизации — не как модным словам, а как удобной технической базе для таких операций.
Почему проверяемость важнее объяснений
По мере роста автономности AI все меньше важно, красиво ли система объясняет результат. Гораздо важнее, можно ли проверить, что она действовала корректно.
Поэтому растет интерес к технологиям, которые позволяют:
Это критично для финансов, государства, медицины и любых систем с высоким уровнем ответственности.
Коллективные решения и рынки прогнозов
Отдельное внимание в отчете уделяется рынкам прогнозов. Проще говоря, это системы, которые помогают собирать мнение большого числа людей о будущем событии и превращать его в числовой сигнал.
Идея в том, что ни один эксперт не видит всей картины целиком, особенно в сложных и быстро меняющихся ситуациях. Агрегированное мнение множества участников часто оказывается точнее индивидуальных оценок.
В сочетании с AI такие рынки начинают играть новую роль. AI может анализировать данные, находить закономерности и формировать гипотезы, а рынки прогнозов помогают проверять эти гипотезы через коллективное мнение.
В итоге появляется инструмент для принятия решений в условиях неопределенности. Не как замена человеческому мышлению, а как способ лучше ориентироваться там, где нет однозначных ответов.
Пару месяцев назад я публиковал перевод и адаптацию материала a16z про эпоху прогнозирования. Ссылка тут, если интересно копнуть глубже.
Третья часть Big Ideas 2026 говорит о простом. Чтобы AI мог масштабироваться, нужны новые правила доверия, денег и координации. AI и крипто здесь сходятся не из-за моды, а потому что вместе они дают инфраструктуру для сложных, автономных систем. Без этого следующий этап развития просто не заработает.
Итог
Big Ideas 2026 хорошо показывают, как именно меняется логика технологий и бизнеса. Речь уже не о новых инструментах, а о пересборке среды, в которой появляются продукты, компании и рынки.
Для нас этот материал важен тем, что он совпадает с нашей инвестиционной оптикой. Мы фокусируемся на компаниях, где AI является фундаментом продукта и операционной модели и создает долгосрочную ценность для бизнеса и пользователей, а не краткосрочный эффект.
Сейчас мы подходим к финалу фандрейзинга Mento VC Fund I. Мы работаем с командами, которые уже сегодня строят продукты на пересечении AI, данных, продуктивности и будущего работы. В нашем портфеле уже 21 компания, и все они работают в этой логике, создавая решения, которые встраиваются в реальные процессы и масштабируются вместе с бизнесом.
Спасибо, что дочитали до конца. Этот год вышел по-настоящему насыщенным и богатым на интересные события.
С наступающим и до новых материалов в 2026 году!
Ссылки на все три части оригинального отчета Big Ideas 2026: