a16z hinulaan na sa 2026, apat na pangunahing trend ang unang ilalabas

Orihinal na Pamagat: Big Ideas 2026: Part 1
Orihinal na May-akda: a16z New Media
Pagsasalin: Peggy, BlockBeats

Buod: Sa nakaraang taon, ang mga tagumpay sa AI ay lumipat mula sa kakayahan ng modelo patungo sa kakayahan ng sistema: pag-unawa sa mahahabang pagkakasunod-sunod, pagpapanatili ng konsistensya, pagsasagawa ng masalimuot na mga gawain, at pakikipagtulungan sa iba pang mga ahente ng katalinuhan. Dahil dito, ang pokus ng industriyal na pag-upgrade ay lumipat mula sa iisang inobasyon patungo sa muling paghubog ng imprastraktura, workflow, at paraan ng interaksyon ng user.

Sa taunang "Big Ideas 2026", ang apat na investment teams ng a16z ay nagbigay ng mga pangunahing pananaw para sa 2026 mula sa apat na dimensyon: imprastraktura, paglago, bio+kalusugan, at interactive na mundo.

Sa esensya, sama-sama nilang inilalarawan ang isang trend: ang AI ay hindi na lamang isang kasangkapan, kundi isang kapaligiran, isang sistema, isang ahente ng pagkilos na kasabay ng tao.

Narito ang mga pananaw ng apat na teams ukol sa estruktural na pagbabago sa 2026:

Bilang mga mamumuhunan, ang aming trabaho ay sumisid sa bawat sulok ng industriya ng teknolohiya, unawain ang daloy nito, at hatulan ang susunod na direksyon ng ebolusyon. Kaya tuwing Disyembre, inaanyayahan namin ang bawat investment team na ibahagi ang kanilang tinuturing na "malaking ideya" na susubukan ng mga tech entrepreneur sa susunod na taon.

Ngayon, dala namin ang pananaw ng Infrastructure, Growth, Bio + Health, at Speedrun teams. Ang pananaw ng iba pang teams ay ilalathala bukas, abangan.

Koponan ng Infrastructure

Jennifer Li: Ang mga startup ay susupil sa "kaguluhan" ng multimodal na datos

Ang hindi estrukturadong, multimodal na datos ay matagal nang pinakamalaking hadlang ng mga negosyo, at pinakamalaking hindi pa nagagamit na kayamanan. Bawat kumpanya ay nalulunod sa PDF, screenshot, video, log, email, at iba’t ibang semi-structured na "data sludge". Habang lalong nagiging matalino ang mga modelo, lalong nagiging magulo ang input—nagiging sanhi ito ng hallucination sa mga RAG system, mga pagkakamali ng mga ahente ng AI sa masalimuot at magastos na paraan, at nananatiling mataas ang pag-asa sa manu-manong quality check sa mga kritikal na workflow.

Ngayon, ang tunay na limitasyon ng AI enterprises ay entropy ng datos: sa isang mundo kung saan 80% ng kaalaman ng kumpanya ay hindi estrukturado, ang freshness, structure, at authenticity ay patuloy na bumababa.

Dahil dito, ang pagsasaayos ng "gulo" ng hindi estrukturadong datos ay nagiging isang generational na oportunidad sa entrepreneurship. Kailangan ng mga negosyo ng tuloy-tuloy na paraan upang linisin, istrukturahin, beripikahin, at pamahalaan ang kanilang multimodal na datos, upang tunay na mapagana ang downstream AI workloads. Ang mga application ay nasa lahat ng dako: pagsusuri ng kontrata, onboarding ng user, pagproseso ng claim, compliance, customer service, procurement, engineering search, sales enablement, analytics pipeline, at lahat ng workflow ng ahente na umaasa sa maaasahang konteksto.

Ang mga platform startup na kayang mag-extract ng structure mula sa dokumento, larawan, at video, mag-ayos ng conflict, mag-ayos ng data pipeline, at mapanatili ang freshness at retrievability ng datos ay magkakaroon ng "susi ng kaharian" ng kaalaman at proseso ng negosyo.

Joel de la Garza: Babaguhin ng AI ang problema sa pagre-recruit ng cybersecurity teams

Sa nakaraang dekada, ang pinakamalaking sakit ng ulo ng mga CISO ay recruitment. Mula 2013 hanggang 2021, ang kakulangan sa cybersecurity jobs sa buong mundo ay tumaas mula sa wala pang 1 milyon hanggang 3 milyon. Ang dahilan: kailangan ng security teams ng highly specialized technical talent, ngunit pinapagawa sa kanila ang nakakapagod at paulit-ulit na tier-one security work, tulad ng pagre-review ng logs, na halos walang gustong gumawa.

Ang mas malalim na ugat ng problema: ang mga cybersecurity team mismo ang lumilikha ng mahihirap na trabaho. Bumibili sila ng mga tool na "detect everything indiscriminately", kaya napipilitan ang team na "review everything"—na nagreresulta sa artipisyal na "labor shortage" at isang vicious cycle.

Pagsapit ng 2026, babasagin ng AI ang cycle na ito, awtomatiko ang karamihan ng paulit-ulit at redundant na gawain, at malaki ang babawas sa talent gap. Alam ng sinumang nagtrabaho sa malaking security team na kalahati ng trabaho ay kayang i-automate; ang problema, kapag nilulunod ka ng trabaho araw-araw, wala kang oras mag-isip kung ano ang dapat i-automate. Ang tunay na AI-native na mga tool ang gagawa nito para sa security teams, para makabalik sila sa gusto nilang gawin: mag-track ng attackers, magtayo ng system, at mag-ayos ng vulnerabilities.

Malika Aubakirova: Ang agent-native na imprastraktura ay magiging "standard"

Ang pinakamalaking infrastructure shock ng 2026 ay hindi manggagaling sa labas, kundi sa loob. Lumilipat tayo mula sa "human speed, low concurrency, predictable" na traffic, patungo sa "agent speed, recursive, explosive, massive" na workloads.

Ang kasalukuyang enterprise backend ay dinisenyo para sa 1:1 na "mula human action patungo sa system response". Hindi ito angkop para sa isang agent na may iisang "goal" na mag-trigger ng 5,000 sub-tasks, database queries, at internal API calls sa loob ng milliseconds. Kapag sinubukan ng isang agent na i-refactor ang codebase o ayusin ang security logs, hindi ito tulad ng user; para sa tradisyonal na database o rate limiter, parang DDoS attack ito.

Para makabuo ng system para sa agent workloads ng 2026, kailangang i-redesign ang control plane. Magsisimula nang umusbong ang "agent-native" infrastructure. Kailangang ituring ng bagong henerasyon ng system ang "thundering herd effect" bilang default state. Dapat mapabilis ang cold start, bumaba ang latency variance, at tumaas ng magnitude ang concurrency limit.

Ang tunay na bottleneck ay lilipat sa coordination mismo: routing, lock control, state management, at policy execution sa large-scale parallel execution. Ang mga platform na makakaligtas sa baha ng tool invocation ang magiging tunay na panalo.

Justine Moore: Lahat ng creative tools ay magiging multimodal

Mayroon na tayong mga pangunahing sangkap ng AI storytelling: generative na tunog, musika, larawan, at video. Ngunit hangga’t hindi lang isang maikling clip ang nilalaman, napakahirap pa ring magkaroon ng director-level na kontrol—matagal, mahirap, at minsan imposibleng gawin.

Bakit hindi natin mapapagana ang modelo na tumanggap ng 30 segundong video, gamitin ang reference image at sound na ibinigay natin para gumawa ng bagong karakter, at ituloy ang eksena? Bakit hindi natin mapapagawa sa modelo na "i-reshoot" mula sa bagong anggulo, o gawing tumugma ang kilos sa reference video?

Ang 2026 ang taon ng tunay na multimodal na paglikha gamit ang AI. Maaaring magbigay ang user ng anumang uri ng reference content sa modelo, makipagtulungan dito sa paggawa ng bagong likha, o mag-edit ng umiiral na eksena.

Nakikita na natin ang unang henerasyon ng mga produkto, tulad ng Kling O1 at Runway Aleph, ngunit simula pa lang ito—kailangan pa ng bagong inobasyon sa model at application layer.

Ang content creation ay isa sa "killer apps" ng AI, at inaasahan kong magkakaroon ng maraming matagumpay na produkto para sa iba’t ibang user group—mula sa meme creators hanggang sa Hollywood directors.

Jason Cui: Magpapatuloy ang ebolusyon ng AI-native data stack

Sa nakaraang taon, ang "modern data stack" ay malinaw na nagkakaroon ng konsolidasyon. Ang mga data company ay lumilipat mula sa modular na serbisyo ng collection, transformation, at computation, patungo sa bundled at unified platform (tulad ng Fivetran/dbt merger, at expansion ng Databricks).

Bagama’t mas mature na ang ecosystem, malayo pa tayo sa tunay na AI-native na data architecture. Excited kami sa kung paano patuloy na babaguhin ng AI ang maraming bahagi ng data stack, at nakikita na naming hindi na mapipigilan ang malalim na pagsasanib ng data at AI infrastructure.

Lalo naming binabantayan ang mga sumusunod na direksyon:

Paano patuloy na dadaloy ang data mula sa tradisyonal na structured storage patungo sa high-performance vector databases

Paano lulutasin ng AI agents ang "context problem": tuloy-tuloy na pag-access sa tamang data semantics at business definitions, upang mapanatili ang consistent na pag-unawa ng mga application tulad ng "data chat" sa maraming system

Kapag naging mas agentified at automated ang data workflows, paano magbabago ang tradisyonal na BI tools at spreadsheets

Yoko Li: Tunay nating "mapapasok" ang loob ng video

Pagsapit ng 2026, ang video ay hindi na lamang isang content na pinapanood nang pasibo, kundi magiging isang lugar na maaari nating "pasukin". Sa wakas, mauunawaan ng video models ang oras, matatandaan ang naipakitang content, at makakareact kapag gumawa tayo ng aksyon, habang pinananatili ang stability at coherence na halos kapareho ng totoong mundo—hindi lang basta ilang segundong disconnected na larawan.

Kayang panatilihin ng mga system na ito ang mga karakter, bagay, at physical laws sa mas mahabang panahon, kaya’t tunay na nagkakaroon ng epekto ang mga kilos, at naipapakita ang causality. Dahil dito, ang video ay mula sa pagiging isang medium, nagiging isang espasyo na maaaring pagtayuan ng mga bagay: puwedeng mag-training ang mga robot dito, umusbong ang game mechanics, makapag-prototype ang mga designer, at matuto ang mga agent sa pamamagitan ng "paggawa".

Ang ipinapakitang mundo ay hindi na parang isang maikling video, kundi parang isang "buhay na kapaligiran", na nagpapaliit ng agwat ng perception at action. Ito ang unang pagkakataon na tunay na "maninirahan" ang tao sa video na siya mismo ang lumikha.

Koponan ng Growth

Sarah Wang: Magsisimulang mabawasan ang sentral na papel ng "system of record" ng mga negosyo

Pagsapit ng 2026, ang tunay na pagbabago sa enterprise software ay magmumula sa isang core shift: ang sentral na papel ng system of record ay sa wakas magsisimulang bumaba.

Pinapaikli ng AI ang distansya mula "intensyon" hanggang "execution": kayang direktang magbasa, magsulat, at mag-reason ng modelo sa enterprise operation data, kaya’t ang ITSM, CRM, at iba pang system ay mula sa pagiging passive database ay nagiging autonomous workflow engine.

Habang mabilis na umuunlad ang reasoning models at agent workflows, hindi na lang tumutugon ang mga system na ito sa demand, kundi kaya nang mag-predict, mag-coordinate, at mag-execute ng end-to-end na proseso.

Magiging dynamic na agent layer ang interface, at ang tradisyonal na system of record ay unti-unting magiging "cheap persistent storage", at ang strategic dominance ay mapupunta sa mga may kontrol ng intelligent execution environment.

Alex Immerman: Ang vertical AI ay aakyat mula "information retrieval and reasoning" patungo sa "multiplayer collaboration mode"

Pinapalakas ng AI ang pagsabog ng paglago ng vertical industry software. Ang mga kumpanya sa healthcare, legal, at housing ay mabilis na umabot ng 100 millions USD ARR; kasunod ang finance at accounting.

Ang unang rebolusyon ay information retrieval: paghahanap, pagkuha, at pagbubuod ng impormasyon.

Ang 2025 ay nagdala ng reasoning: Hebbia para sa pag-aanalisa ng financial statements, Basis para sa cross-system trial balance checking, EliseAI para sa pag-diagnose ng maintenance issues at pag-schedule ng suppliers.

Ang 2026 ay magbubukas ng "multiplayer mode".

Ang vertical software ay natural na may industry-specific interface, data, at integration capabilities, at ang trabaho sa vertical industries ay likas na collaborative: buyer, seller, tenant, consultant, supplier—iba-iba ang permissions, proseso, at compliance requirements.

Ngayon, kanya-kanyang AI ang bawat panig, kaya magulo at walang awtoridad ang mga handoff: hindi makipag-usap ang AI na nag-aanalisa ng kontrata sa modeling preferences ng CFO; hindi alam ng maintenance AI ang pangako ng onsite staff sa tenant.

Babaguhin ito ng multiplayer mode AI: awtomatikong magko-coordinate sa pagitan ng mga panig; magpapanatili ng context; mag-synchronize ng changes; mag-route ng tasks sa functional experts; at magpapahintulot sa AI ng kabilang panig na makipag-negotiate sa loob ng boundaries, at markahan ang asymmetries para sa human review.

Kapag tumaas ang kalidad ng transaction dahil sa "multi-agent + multi-human" collaboration, tataas ang switching cost—ang collaborative network layer na ito ang magiging "moat" na matagal nang kulang sa AI applications.

Stephenie Zhang: Ang hinaharap ng content creation ay para sa agents, hindi na para sa tao

Pagsapit ng 2026, makikipag-interact ang mga tao sa web sa pamamagitan ng agents, at mawawala na ang dating halaga ng content optimization para sa tao.

Dati, nag-o-optimize tayo para sa predictable na human behavior: Google ranking; unang ilang produkto sa Amazon; 5W+1H at catchy lead ng news articles

Maaaring balewalain ng tao ang insight sa page 5, pero hindi ng agent.

Magbabago rin ang software. Dati, para sa mata at click ng tao ang apps, at ang optimization ay mas magandang UI at workflow; ngunit kapag agents na ang bahala sa retrieval at interpretation, bababa ang halaga ng visual design: hindi na kailangang tumingin ng engineer sa Grafana, AI SRE na ang magpapaliwanag ng telemetry sa Slack; hindi na kailangang mano-manong maghanap ng sales team sa CRM, agent na ang magbubuod ng patterns at insights

Hindi na tayo magde-design para sa tao, kundi para sa agent. Ang bagong optimization ay hindi na visual hierarchy, kundi machine readability. Lubos nitong babaguhin ang paraan ng content creation at tool ecosystem.

Santiago Rodriguez: Mawawala na ang KPI ng "screen time"

Sa nakaraang 15 taon, ang "screen time" ang naging gold standard ng pagtantya ng product value: oras ng panonood sa Netflix; bilang ng mouse clicks sa medical system; minuto ng user sa ChatGPT

Ngunit sa paparating na panahon ng "outcome-based pricing", tuluyang mawawala ang screen time.

Nakikita na natin ang simula: halos walang screen time ang kailangan sa DeepResearch query ng ChatGPT, pero napakalaki ng value; awtomatikong nire-record ng Abridge ang doctor-patient dialogue at inaasikaso ang follow-up, halos hindi na kailangang tumingin ng doktor sa screen; natatapos ng Cursor ang buong application development, at nagpaplano na ang engineer ng susunod na phase; awtomatikong gumagawa ng pitch deck mula sa maraming public files ang Hebbia, kaya nakakatulog na ang investment banking analyst

Kasabay nito, may hamon: kailangang makahanap ng mas komplikadong paraan ng ROI measurement ang mga negosyo—doctor satisfaction, developer productivity, analyst well-being, user happiness... lahat ito ay tataas kasabay ng AI.

Ang kumpanyang may pinakamalinaw na ROI story ang patuloy na magtatagumpay.

Koponan ng Bio+Health (Biyolohiya at Kalusugan)

Julie Yoo: "Healthy MAUs" ang magiging core user group

Pagsapit ng 2026, isang bagong medical user group ang aakyat sa entablado: "Healthy MAUs" (monthly active users na malusog at hindi may sakit).

Tradisyonal na tatlong uri ng tao ang pinaglilingkuran ng healthcare:

-Sick MAUs: high-cost, periodic demanders

-Sick DAUs: tulad ng mga long-term critical care patients

-Healthy YAUs: mga taong halos hindi nagpapagamot

Ang Healthy YAUs ay maaaring maging Sick MAUs/DAUs anumang oras, at maaaring mapabagal ito ng preventive care. Ngunit dahil sa kasalukuyang "treatment-oriented" na insurance system, halos hindi saklaw ang proactive detection at monitoring.

Binabago ng paglitaw ng Healthy MAUs ang estrukturang ito: hindi sila may sakit, ngunit handang regular na i-monitor ang kanilang kalusugan—sila ang pinakamalaking potential user group.

Inaasahan naming sasali ang AI-native startups at "repackaged" na tradisyonal na institusyon upang magbigay ng periodic health services.

Habang pinapababa ng AI ang delivery cost ng healthcare, lumilitaw ang preventive insurance products, at handa ang users na magbayad para sa subscription services, ang "Healthy MAUs" ang magiging pinaka-promising na customer group ng next-gen health tech—patuloy na aktibo, data-driven, at prevention-oriented.

Koponan ng Speedrun (Game, Interactive Media, at World Model)

Jon Lai: Babaguhin ng world models ang paraan ng pagkukuwento

Pagsapit ng 2026, babaguhin ng AI world models ang storytelling sa pamamagitan ng interactive virtual worlds at digital economies. Ang mga teknolohiya tulad ng Marble (World Labs) at Genie 3 (DeepMind) ay kayang gumawa ng buong 3D world mula sa text, na maaaring tuklasin ng user na parang naglalaro ng laro.

Habang ginagamit ng mga creator ang mga tool na ito, lilitaw ang mga bagong anyo ng storytelling—maaaring magkaroon ng "generative Minecraft" kung saan sama-samang lilikha ang mga manlalaro ng malaki at umuunlad na uniberso.

Ang mga mundo na ito ay magbubura ng hangganan ng player at creator, at bubuo ng shared dynamic reality. Maaaring magsabay ang iba’t ibang genre tulad ng fantasy, horror, at adventure; uunlad ang digital economy, at kikita ang mga creator sa paggawa ng assets, pag-gabay sa players, at pag-develop ng interactive tools.

Ang mga generative worlds na ito ay magiging training ground din ng AI agents, robots, at posibleng AGI. Ang world models ay hindi lang bagong game genre, kundi isang bagong creative medium at economic frontier.

Josh Lu: "Ang Aking Taon"

Ang 2026 ay magiging "Aking Taon": hindi na para sa "average consumer" ang mass production ng produkto, kundi para sa "ikaw" na personalized.

Sa edukasyon, ang AI tutor ng Alphaschool ay tumutugma sa bilis at interes ng bawat estudyante.

Sa kalusugan, ang AI ay gumagawa ng personalized na supplements, exercise plan, at diet para sa iyo.

Sa media, ang AI ay nagre-remix ng content ayon sa iyong panlasa sa real time.

Ang mga higante ng nakaraang siglo ay nanalo sa paghahanap ng "average user"; ang mga higante ng susunod na siglo ay mananalo sa paghahanap ng "indibidwal sa average user".

Pagsapit ng 2026, hindi na para sa lahat ang optimization ng mundo, kundi para sa "ikaw".

Emily Bennett: Isisilang ang unang AI-native na unibersidad

Pagsapit ng 2026, makikita natin ang unang tunay na AI-native na unibersidad—isang institusyong itinayo mula sa simula sa paligid ng intelligent systems. Gumagamit na ang tradisyonal na unibersidad ng AI para sa grading, tutoring, at scheduling, ngunit may mas malalim na pagbabago: isang "adaptive academic organism" na kayang matuto at mag-optimize ng sarili sa real time.

Isipin ang ganitong unibersidad: ang kurso, mentoring, research collaboration, at campus operations ay ina-adjust sa real time batay sa feedback loop; ang class schedule ay self-optimizing; ang reading list ay dynamic na ina-update kapag may bagong research; ang learning path ng bawat estudyante ay real time na nagbabago

May mga naunang halimbawa na: ang partnership ng Arizona State University at OpenAI ay nagbunga ng daan-daang AI projects; isinama ng SUNY ang AI literacy sa general education

Sa AI-native na unibersidad:

-Ang mga propesor ay magiging "learning system architects": magku-curate ng data, magtu-tune ng models, at magtuturo sa mga estudyante kung paano suriin ang machine reasoning

-Ang assessment ay lilipat sa "AI awareness" evaluation: hindi kung gumamit ng AI ang estudyante, kundi kung paano ito ginamit

Habang nangangailangan ang bawat industriya ng talent na kayang makipagtulungan sa intelligent systems, ang unibersidad na ito ang magiging "talent engine" ng bagong ekonomiya.