Якщо 2025 рік був роком перевірки штучного інтелекту, то 2026 рік стане роком, коли технології стануть практичнішими. Акцент вже зміщується від створення все більших мовних моделей до складнішої роботи по зробленню штучного інтелекту використаним у реальному житті. Практично це передбачає впровадження менших моделей там, де вони підходять, вбудовування інтелекту в фізичні пристрої та розробку систем, які інтегруються в людські робочі процеси.
Експерти, з якими поспілкувався TechCrunch, вважають 2026 рік перехідним, роком, що еволюціонує від масштабування за допомогою великих моделей до дослідження нових архітектур, від ефектних демонстрацій до спрямованих впроваджень, і від агентів, які обіцяють автономію, до тих, які фактично підвищують ефективність роботи людей.
Свята не закінчились, але індустрія починає повертатися до реальності, нагадує bin.com.ua.
Закони масштабування не дадуть результату
У 2012 році стаття Алекс Крижевського, Іллі Сутскевера та Джеффрі Хінтона “AlexNet” показала, як системи ШІ можуть “вивчати” розпізнавати об’єкти на зображеннях, аналізуючи мільйони прикладів. Підхід був обчислювально дорогим, але став можливим завдяки графічним процесорам. Результат? Десятиліття інтенсивних досліджень у галузі ШІ, оскільки вчені працювали над створенням нових архітектур для різних завдань.
Це досягло апогею близько 2020 року, коли OpenAI запустила GPT-3, що показала, як просто збільшення моделі в 100 разів може відкрити можливості, такі як кодування і логіка, без явного тренування. Це позначило перехід до того, що Кіан Катанфуруш, генеральний директор і засновник платформи AI агентів Workera, називає “ера масштабування”: період, коли більше обчислювальних потужностей, більше даних і більші моделі трансформерів забезпечать наступні великі прориви в галузі ШІ.
Сьогодні багато дослідників вважають, що індустрія ШІ починає виснажувати межі законів масштабування і знову повертається до ери досліджень.
Янн ЛеКун, колишній головний науковець з ШІ Meta, давно виступає проти надмірної залежності від масштабування і наголошує на необхідності розробки кращих архітектур. І Сутскевер нещодавно заявив в інтерв’ю, що поточні моделі досягли плато, а результати попереднього навчання вирівнялись, що свідчить про потребу в нових ідеях.
“Я думаю, що найближчими п’ятьма роками ми знайдемо кращу архітектуру, яка стане значним покращенням трансформерів”, — сказав Катанфуруш. “А якщо ми цього не зробимо, ми не можемо очікувати великого покращення моделей”.
Іноді менше — більше
Великі мовні моделі чудово узагальнюють знання, але багато експертів вважають, що наступна хвиля впровадження ШІ в бізнес буде керуватися меншими, більш гнучкими мовними моделями, які можна тонко налаштувати для конкретних рішень.
“Тонко налаштовані SLM будуть великим трендом і стануть стандартом, який використовуватимуть зрілі підприємства ШІ в 2026 році, оскільки переваги в ціні та продуктивності сприятимуть використанню SLM замість стандартних LLM”, — сказав Енді Маркус, головний директор з даних AT&T, в інтерв’ю TechCrunch. “Ми вже спостерігаємо, як підприємства все більше покладаються на SLM, оскільки при налаштуванні правильно вони можуть відповідати більшим узагальненим моделям за точністю для бізнес-застосувань і є чудовими за ціною та швидкістю”.
Ми вже бачили цей аргумент від французького стартапу Mistral: він стверджує, що його маленькі моделі фактично показують кращі результати на кількох бенчмарках після налаштування.
“Ефективність, економічність і адаптивність SLM роблять їх ідеальними для спеціалізованих застосувань, де точність є основною”, — сказав Джон Кнайслі, стратег з ШІ компанії ABBYY, що базується в Остіні.
Хоча Маркус вважає, що SLM будуть ключовими в еру агентів, Кнайслі зазначає, що природа малих моделей означає, що вони кращі для впровадження на локальних пристроях, “тенденція, прискорена розвитком edge computing”.
Навчання через досвід
Люди не просто вчаться через мову; ми вчимося, досвідчуючи, як працює світ. Але LLM насправді не розуміють світ; вони просто передбачають наступне слово чи ідею. Ось чому багато дослідників вважають, що наступний великий стрибок у розвитку ШІ відбудеться завдяки світовим моделям: ШІ-системам, які вивчають, як рухаються та взаємодіють об’єкти в 3D-просторі, щоб робити прогнози та здійснювати дії.
Ознаки того, що 2026 рік стане великим для світових моделей, зростають. ЛеКун залишив Meta, щоб створити свою власну лабораторію світових моделей, і, за повідомленнями, шукає оцінку в 5 мільярдів доларів. Google DeepMind активно працює над проектом Genie і в серпні запустила свою останню модель, яка створює інтерактивні світові моделі в реальному часі. Разом з демонстраціями стартапів, таких як Decart та Odyssey, World Labs Фей-Фей Лі запустила свою першу комерційну світову модель — Marble. Новачки, такі як General Intuition, у жовтні отримали раунд у 134 мільйони доларів на навчання агентів просторовому мисленню, а стартап з генерації відео Runway в грудні випустив свою першу світову модель, GWM-1.
Хоча дослідники бачать довгостроковий потенціал у робототехніці та автономії, найближчий вплив, ймовірно, буде відображений перш за все в відеоіграх. PitchBook прогнозує, що ринок світових моделей в іграх може зрости з 1,2 мільярда доларів між 2022 і 2025 роками до 276 мільярдів доларів до 2030 року, завдяки здатності технології генерувати інтерактивні світи і більш реалістичних неігрових персонажів.
Пім де Вітте, засновник General Intuition, сказав TechCrunch, що віртуальні середовища можуть не тільки переробити ігри, але й стати критичними випробувальними майданчиками для наступного покоління базових моделей.
Агентська нація
Агенти не виправдали своїх обіцянок у 2025 році, але одна з основних причин цього — це те, що їх важко підключити до систем, де насправді відбувається робота. Без способу доступу до інструментів і контексту більшість агентів були обмежені пілотними робочими процесами.
Модельний контекстний протокол (MCP) від Anthropic, своєрідний “USB-C для ШІ”, який дозволяє агентам ШІ взаємодіяти з зовнішніми інструментами, такими як бази даних, пошукові системи та API, став тим самим зв’язувальним елементом, і швидко стає стандартом. OpenAI і Microsoft публічно підтримали MCP, а Anthropic нещодавно передала його новоствореній Фундації Агентського ШІ Linux Foundation, що має на меті стандартизувати відкриті агентські інструменти. Google також почала впроваджувати власні керовані сервери MCP для підключення агентів ШІ до своїх продуктів і сервісів.
Зменшуючи тертя при підключенні агентів до реальних систем, 2026 рік, ймовірно, стане роком, коли агентні робочі процеси нарешті перейдуть від демонстрацій до повсякденної практики.
Раджив Дхам, партнер Sapphire Ventures, каже, що ці досягнення призведуть до того, що агентні рішення займуть “ролі системи запису” в різних галузях.
“Оскільки голосові агенти виконують більше завдань, таких як прийом і комунікація з клієнтами, вони також почнуть формувати основні системи”, — сказав Дхам. “Ми побачимо це в таких секторах, як домашні послуги, проптех і охорона здоров’я, а також у горизонтальних функціях, таких як продажі, ІТ і підтримка.”
Доповнення, а не автоматизація
Хоча більше агентних робочих процесів може викликати занепокоєння щодо можливих звільнень, Катанфуруш з Workera не впевнений, що це повідомлення.
“2026 рік буде роком людей”, — сказав він.
У 2024 році кожна компанія в галузі ШІ передбачала, що вони автоматизують роботу, позбавляючи людей. Але технології ще не готові, і в нестабільній економіці це не дуже популярна риторика. Катанфуруш каже, що наступного року ми зрозуміємо, що “ШІ не працює так автономно, як ми думали”, і розмова буде більше про те, як ШІ допомагає доповнювати людські робочі процеси, а не замінювати їх.
“І я думаю, що багато компаній почнуть наймати людей”, — додав він, зазначивши, що очікує нові ролі в управлінні ШІ, прозорості, безпеці та управлінні даними. “Я оптимістично налаштований щодо того, що рівень безробіття в наступному році буде нижчим за 4%.”
“Люди хочуть бути вище за API, а не нижче, і я думаю, що 2026 рік є важливим роком для цього”, — додав де Вітте.
Фізичний аспект
Досягнення в таких технологіях, як малі моделі, світові моделі та edge computing, дозволять застосовувати машинне навчання в фізичних додатках, кажуть експерти.
“Фізичний ШІ стане масовим у 2026 році, коли нові категорії пристроїв на основі ШІ, включаючи робототехніку, автономні транспортні засоби, дрони та носимі пристрої, почнуть з’являтися на ринку”, — сказав Вікрам Танеджа, керівник AT&T Ventures, в інтерв’ю TechCrunch.
Хоча автономні транспортні засоби та робототехніка є очевидними прикладами використання фізичного ШІ, які безумовно продовжать рости в 2026 році, навчання та впровадження, що вимагається, все ще дорого. Носимі пристрої, з іншого боку, забезпечують менш дорогий підхід із підтримкою споживачів. Розумні окуляри, такі як Meta’s Ray Bans, почали випускати помічників, які можуть відповісти на питання про те, що ви дивитеся, а нові форми, такі як носимі пристрої для здоров’я та розумні годинники, нормалізують безперервне, на тілі інтерпретоване відстеження.
“Постачальники зв’язку будуть працювати над оптимізацією своїх мережевих інфраструктур, щоб підтримувати цей новий хвилю пристроїв, і ті, хто мають гнучкість у тому, як вони можуть забезпечити підключення, будуть найкраще позиціоновані”, — сказав Танеджа.
Також радимо вам ознайомитись з нашою новиною про те, що LG анонсувала легкі ноутбуки Gram Pro AI 2026 з локальним штучним інтелектом.