5 главных AI-прогнозов на 2025–2026

Привет! Меня зовут Саша Журавлёв — я фаундер и управляющий партнёр венчурного фонда Mento VC. Мы инвестируем в технологические стартапы на ранних стадиях, преимущественно в США.

В последнее время мы всё чаще обсуждаем с фаундерами и маркетинг-/продакт-командами, как AI меняет экономику роста: что происходит с юнит-экономикой, где открываются новые окна возможностей, как эволюционируют продуктовые стратегии и go-to-market.

Чтобы смотреть на это глубже, мы внимательно следим за аналитикой ведущих игроков экосистемы. Один из самых полезных ежегодных ориентиров — отчёт The State of AI 2025 от Bessemer Venture Partners: фонд с сильной экспертизой в SaaS и AI, который видит тренды через портфель и пайплайн, а не только через теорию. Их выводы для нас — рабочие ориентиры: они помогают и дополняют нашу стратегию.

Полный отчёт доступен на сайте Bessemer.

В этой публикации мы перевели и адаптировали ключевой раздел отчёта — «Bessemer’s top AI predictions for 2025». Ниже — выжимка и полный перевод прогнозов, которые, на наш взгляд, особенно важны для фаундеров.

1. Браузер станет главным интерфейсом для агентных AI

По мере развития агентных AI браузер превращается не просто в инструмент для навигации, а в полноценную среду для автономного выполнения задач — фактически в программируемый доступ ко всему цифровому миру.

Голосовые интерфейсы останутся удобными в определённых ситуациях, но браузеры дают больше: они встроены прямо в рабочие процессы и становятся естественной точкой взаимодействия. Это делает их удобными и для потребителей, и для бизнеса: AI-агенты могут наблюдать, анализировать и действовать в рамках тех же приложений, которыми люди пользуются каждый день.

Новое поколение агентных браузеров — таких как недавно появившиеся Comet и Dia — это уже не простые расширения. В них AI встроен в саму основу работы браузера: поддерживается многошаговая автоматизация, «умное» взаимодействие между вкладками и сессиями, принятие решений в реальном времени. Такие браузеры понимают намерения пользователя и способны выполнять задачи от начала до конца.

Ожидается, что в ближайшее время свои AI-браузеры представят OpenAI, Google и другие компании, задавая новые стандарты возможностей агентов прямо «внутри сессии». Универсальность и глубина интеграции делают браузер самым сильным и фактически неизбежным интерфейсом для агентных AI — и в B2B, и в B2C. Начинается новая «браузерная война».

2. 2026 год станет годом генеративного видео

В 2024-м на массовый рынок вышли генеративные модели для картинок. В 2025-м аналогичный прорыв случился с голосом: задержка сократилась, качество и «человечность» выросли, кастомизация стала проще, а стоимость резко упала. Всё указывает на то, что в 2026-м очередь дойдёт до видео.

Качество моделей — от Google Veo 3, Kling, OpenAI Sora, Moonvalley Marey до новых open-source решений — растёт очень быстро. Управляемость, доступность и реалистичность выходят на уровень, где видео впервые становится масштабно применимым в бизнесе.

Исторически видео было самым дорогим и сложным форматом. Генеративные видео-модели и мультимодальные подходы ломают эти барьеры, делая производство видео доступным. Уже сейчас технологии находят применение в развлечениях, маркетинге, образовании, соцсетях и ритейле. Следом появится волна стартапов и инструментов для узких задач: от кинопроизводства и анимации аватаров до real-time коммуникации с клиентами и продуктовых роликов.

В ближайший год ожидается ясность и по структуре рынка:

Станут ли большие лаборатории монополистами? Сегодня эталон качества задают модели вроде Veo 3 от Google. Но есть компании вроде Higgsfield, которые строят продукты на базе уже готовых моделей, показывая, что необязательно тренировать свой движок, чтобы сделать сильный продукт.
Догонит ли open-source? В генерации картинок открытые модели обогнали проприетарные. Но в видео пока меньше лидеров: обучение требует колоссальных ресурсов и сложной оценки. Тем не менее, уже появляются перспективные open-source модели, например Qwen Video, и тренд усиливается.
Будут ли преимущества у real-time решений? Стартапы вроде Lemonslice тестируют потоковое видео и генерацию «на лету», где скорость и отзывчивость сами по себе становятся конкурентным барьером.

Основные направления, за которыми стоит следить:

Кинематографическое видео: инструменты для создателей, студий и маркетинга (пример — Moonvalley)
Реал-тайм генерация: стриминг, виртуальные инфлюенсеры, игры
Максимальный реализм: фотореалистичные ролики, виртуальное производство
Персонализированный контент и социальная идентичность
Инфраструктура для разработчиков, упрощающая создание видео-продуктов

При этом с ростом технологий усложняются вопросы авторских прав. Юридическая и регуляторная база пока отстаёт: крупные студии уже начинают активно защищать свои активы. Стартапам в этой сфере придётся продуманно подходить к лицензированию данных, формированию датасетов и системе вознаграждения авторов. Это вопрос не только юридических рисков, но и доверия, уникальности и долгосрочной устойчивости бизнеса.

Как именно будет развиваться рынок — станет ли он уделом нескольких гигантов или превратится в экосистему приложений, инфраструктуры и open-source инноваций — пока не ясно. Но одно очевидно: начинается новая эра создания видео, которая изменит интернет.

3. Оценки и происхождение данных станут ключевым драйвером развития AI-продуктов

Одна из главных нерешённых проблем в корпоративном применении AI — это оценка эффективности. Как понять, что новая фича или изменение в алгоритме действительно работает? Нравится ли это пользователям? Увеличивает ли доход, конверсию или удержание? Сегодня почти все компании испытывают трудности с проверкой того, насколько модель надёжна в их реальных условиях. Публичные бенчмарки вроде MMLU, GSM8K или HumanEval дают лишь грубые ориентиры и плохо отражают нюансы реальных процессов, требований по комплаенсу или критически важных решений.

Именно поэтому 2025–2026 годы станут переломными: оценка AI уйдёт от публичных рейтингов к приватным и надёжным метрикам, а внедрение AI в бизнес вырастет в разы.

Современные компании ищут не только производительность, но и уверенность. А уверенность возможна только при наличии воспроизводимых систем оценки, настроенных под их данные, пользователей и риски. Уже сегодня вместо гонки за местами в рейтингах компании строят собственные системы тестирования: проверяют AI в сценариях с чувствительными данными, клиентской поддержке, обработке документов и принятии решений агентами.

Новая эра измерений AI будет определяться:

приватными, кастомными тестами на основе собственных данных;
бизнес-метриками (точность, скорость, уровень галлюцинаций, удовлетворённость клиентов);
непрерывными пайплайнами оценки, встроенными прямо в продакшн и обратную связь;
отслеживанием происхождения и интерпретируемости данных, особенно в сферах с регулированием (медицина, финансы, страхование).

Стартапы вроде Braintrust, LangChain, Bigspin.ai и Judgment Labs уже создают инфраструктуру для этого: тестовые среды, бенчмаркинг агентов, системы обратной связи в реальном времени.

По мере того как корпоративные клиенты становятся более требовательными, они будут ждать не только высокой производительности, но и доказанной, объяснимой, надёжной работы моделей. DataHub, например, позволяет компаниям убедиться, что их AI использует только те данные, которые положены, и даёт возможность проверить происхождение данных для комплаенса. Поставщикам AI придётся подтверждать эффективность продукта ещё до покупки, а не после внедрения. В этой логике оценки и происхождение данных становятся не просто инструментами разработки, а стратегическим слоем AI-инфраструктуры и обязательным элементом закупки и управления.

Разработка продуктов всегда стремилась быть data-driven и основанной на фидбэке пользователей (например, с помощью LaunchDarkly). Но в AI-эпоху, где поведение системы вероятностное, а не детерминированное, сама база этих принципов изменилась. Компании вроде Arklex, Kiln AI и Pi Labs предлагают заново переосмыслить измерения и циклы обратной связи для AI-поколения.

Основные приоритеты для фаундеров, которые строят продукты в этой сфере:

инструменты для многомерных оценок (точность, галлюцинации, комплаенс и др.);
синтетические среды для стресс-тестирования агентов;
совместимость с системами логирования, поиска и обратной связи;
поддержка «дрейфа моделей» и постоянных обновлений.

Поскольку базовые модели становятся всё более похожими по точности, настоящим преимуществом станет не «сырые» цифры, а способность точно понимать, как, когда и почему модель работает именно в вашей среде. Стартапы, которые смогут сделать оценку масштабируемой, объяснимой и готовой к корпоративному использованию, откроют следующую волну внедрения AI и зададут новый уровень инфраструктуры.

4. Может появиться новая социальная сеть, рождённая в AI-эпоху

История показывает: большие технологические сдвиги почти всегда открывают дорогу новым соцгигантам. PHP дал старт Facebook, мобильные камеры — Instagram, развитие мобильного видео — TikTok. Трудно представить, что генеративный AI не станет источником подобного прорыва.

Форма будущей сети пока неизвестна. Это может быть платформа, где AI-агенты незаметно помогают не пропускать дни рождения, новости друзей или важные события поблизости — и таким образом делают онлайн-жизнь более осознанной и удобной. А может быть, это будут пространства, где главными героями станут не люди, а эмоционально «умные» AI-инфлюенсеры и их клоны. Уже существующие проекты вроде Character.AI и Replika показывают, как могут выглядеть такие форматы.

Какая бы форма ни победила, ясно одно: голосовое взаимодействие, долгосрочная память моделей, генерация изображений и видео создают базу для появления новой соцсети мирового масштаба. Лидирующая платформа может как сразу выйти на массовую аудиторию, так и вырасти из нишевого сообщества, быстро превратившись в полноценную экосистему.

5. Гиганты выходят в контратаку: рынок AI-M&A разогревается

После двух лет стремительных перемен, которые задали AI-стартапы, крупные корпорации переходят в наступление. Делают они это не через разработку с нуля, а через покупки нужных технологий. В 2025–2026 годах ожидается всплеск сделок M&A, когда «старые игроки» будут активно скупать то, что не успели построить сами.

Особенно заметна борьба в вертикальном софте. AI-стартапы всё глубже заходят в отраслевые процессы — автоматизацию страховых выплат, юридических документов, медицинских биллингов. Традиционные SaaS-компании оказываются перед выбором: эволюционировать или устареть. Для многих самым быстрым способом обновиться станет поглощение. Волна консолидации затронет сферы с высокой регуляцией и большим объёмом ручной работы: здравоохранение, логистику, финансы и юр-тех.

Но речь не только о том, чтобы «прикрутить AI-фичи». Рост Vertical AI меняет саму структуру рынка: граница между софтом и сервисом стирается. AI-продукты становятся настолько встроенными в рабочие процессы, что начинают напоминать интеллектуальные сервисные компании. Для корпораций покупка таких игроков — это не апгрейд, а переизобретение собственной ценности.

Параллельно будет расти спрос на инфраструктуру и инструменты AI: оркестрацию моделей, системы оценки, мониторинга и памяти. Крупные компании будут покупать не только приложения, но и строительные блоки для полноценного AI-стека.

Что это значит для фаундеров:

будьте готовы к стратегическому интересу: если продукт заточен под конкретную индустрию или инфраструктуру, к вам придут «старые игроки»;
играйте на своей стороне: лучшие позиции будут у стартапов с сильной технологической защитой, клиентской базой и глубокой интеграцией в процессы;
понимайте карту потребностей: важно знать, где incumbents не успевают за рынком. Если стартап даёт то, что они не могут быстро построить, его ценность резко возрастает.

Для инвесторов эта консолидация — сигнал и возможность. Она подтверждает: AI-нативные компании действительно задают новые стандарты. Эпоха AI-дисрапта началась со стартапов, но теперь наступает второй акт — и на сцену выходят гиганты.

2025–2026 годы станут решающими для AI: формируются новые рынки, поднимаются будущие гиганты, и уже сейчас видно, где будут компании-лидеры следующего десятилетия.

В Mento VC мы инвестируем в них вместе с глобальными фондами и открываем этот доступ нашим инвесторам.

Если хотите быть частью этой истории — напишите Кате (@katiatatulova), нашей Head of Operations.

А чтобы следить за материалами про AI, стартапы и венчур — подписывайтесь на мой Telegram: Саша Журавлёв | Mento VC.