У 2026 році штучний інтелект перейде від ажіотажу до прагматизму

Якщо 2025 рік був роком, коли ШІ пройшов перевірку на актуальність, то 2026 стане роком, коли технологія стане практичною. Фокус уже зміщується від створення все більших мовних моделей до складнішої роботи з їх впровадження та використання. На практиці це означає застосування менших моделей там, де це доречно, впровадження інтелекту у фізичні пристрої та проєктування систем, що органічно інтегруються у робочі процеси людини. 

Експерти TechCrunch вважають, що 2026 рік стане перехідним: від масштабування до дослідження нових архітектур, від яскравих демонстрацій до цільових впроваджень, від агентів, які обіцяють автономність, до таких, які дійсно підсилюють роботу людей. 

Вечірка ще не закінчилася, але галузь починає тверезіти.

Закони масштабування вже не спрацюють

У 2012 році Алекс Кріжевський, Ілля Сутскевер та Джеффрі Хінтон у своїй статті про ImageNet показали, як системи ШІ можуть «навчитися» розпізнавати об’єкти на зображеннях, аналізуючи мільйони прикладів. Такий підхід був ресурсомістким, але став можливим завдяки використанню GPU. Результат? Десятиліття інтенсивних досліджень у сфері ШІ, коли науковці створювали нові архітектури для різних завдань.

Це досягло піку близько 2020 року, коли OpenAI випустила GPT-3, яка продемонструвала, що просте збільшення розміру моделі у 100 разів відкриває можливості, як-от програмування й логічні міркування, без потреби у спеціальному навчанні. Це стало переходом до того, що Кіан Катанфоруш, CEO та засновник платформи Workera для агентів на основі ШІ, називає «епохою масштабування»: період, коли вважалося, що більше обчислень, більше даних і великі трансформер-моделі неминуче призведуть до наступного прориву у ШІ.

Сьогодні багато дослідників вважають, що індустрія ШІ вже вичерпує межі законів масштабування і знову переходить у фазу досліджень.

Янн ЛеКун, колишній головний науковець з ШІ Meta, вже давно виступає проти надмірної залежності від масштабування й наголошує на необхідності розробки кращих архітектур. А Сутскевер у нещодавньому інтерв’ю зазначив, що сучасні моделі досягли плато, а результати попереднього навчання вирівнялися, що вказує на потребу у нових ідеях.  

«Я думаю, що, ймовірно, протягом наступних п’яти років ми знайдемо кращу архітектуру, яка суттєво перевершить трансформери», – сказав Катанфоруш. – «І якщо цього не станеться, не варто очікувати значних покращень моделей».

Іноді менше — це більше

Великі мовні моделі чудово узагальнюють знання, але багато експертів вважають, що наступна хвиля впровадження ШІ в бізнесі буде забезпечена меншими, гнучкішими мовними моделями, які можна точно налаштовувати під галузеві рішення. 

«Точно налаштовані SLM стануть головним трендом і стандартним інструментом зрілих компаній з ШІ у 2026 році, оскільки їхня вартість і продуктивність стимулюватимуть використання порівняно зі стандартними LLM», — сказав Енді Маркус, головний директор з даних AT&T, у коментарі TechCrunch. «Ми вже бачимо, як компанії дедалі більше покладаються на SLM, бо при належному налаштуванні вони досягають такої ж точності, як і великі узагальнені моделі, для корпоративних застосувань і мають перевагу за вартістю й швидкістю».

Ми вже чули такі аргументи від французького стартапу з відкритим кодом Mistral: компанія стверджує, що її малі моделі після точного налаштування показують кращі результати, ніж великі на низці бенчмарків. 

«Ефективність, економічність і адаптивність SLM роблять їх ідеальними для спеціалізованих застосувань, де точність має першочергове значення», — зазначив Джон Кнізлі, AI-стратег в ABBYY, техаській компанії з корпоративного ШІ. 

Хоча Маркус вважає, що SLM будуть ключовими в епоху агентів, Кнізлі стверджує, що завдяки своїм властивостям малі моделі краще підходять для розміщення на локальних пристроях, «що пришвидшується завдяки розвитку edge computing».

Навчання через досвід

Люди навчаються не лише за допомогою мови; ми набуваємо знань, отримуючи досвід взаємодії зі світом. Проте LLM насправді не розуміють світ — вони лише передбачають наступне слово чи ідею. Саме тому багато дослідників вважають, що наступний великий прорив буде пов’язаний із world models: системами ШІ, які навчаються, як об’єкти рухаються та взаємодіють у 3D-просторі, щоб робити передбачення та здійснювати дії. 

Ознак того, що 2026 стане великим роком для world models, стає все більше. ЛеКун залишив Meta, щоб заснувати власну лабораторію world model і, за повідомленнями, шукає оцінку у $5 мільярдів. DeepMind від Google працює над Genie і в серпні презентував свою останню модель для створення інтерактивних world models загального призначення в реальному часі. Окрім демонстрацій стартапів Decart та Odyssey, World Labs Фей-Фей Лі випустила свою першу комерційну world model — Marble. Новачки на кшталт General Intuition у жовтні отримали $134 мільйони початкового фінансування для навчання агентів просторового мислення, а стартап із генерації відео Runway у грудні презентував свою першу world model, GWM-1. 

Хоча дослідники бачать великий потенціал у робототехніці та автономії в довгостроковій перспективі, найближчим часом найбільший вплив буде відчутний насамперед у відеоіграх. PitchBook прогнозує, що ринок world models у геймінгу може зрости з $1,2 мільярда у 2022–2025 роках до $276 мільярдів до 2030 року, завдяки здатності технології створювати інтерактивні світи та більш реалістичних неігрових персонажів. 

Пім де Вітте, засновник General Intuition, заявив TechCrunch, що віртуальні середовища можуть не тільки змінити ігри, але й стати ключовими полігонами для тестування наступного покоління базових моделей.

Країна агентів

Агенти не виправдали очікувань у 2025 році, і значною мірою це сталося тому, що їх важко інтегрувати у реальні робочі системи. Без доступу до інструментів і контексту більшість агентів залишалася у пілотних робочих процесах. 

Model Context Protocol (MCP) від Anthropic, «USB-C для ШІ», що дозволяє агентам ШІ взаємодіяти із зовнішніми інструментами — базами даних, пошуковими системами, API — став відсутньою ланкою і швидко стає стандартом. OpenAI та Microsoft публічно підтримали MCP, а Anthropic нещодавно передала його у новий фонд Agentic AI Foundation Linux Foundation, мета якого — стандартизувати відкриті агентські інструменти. Google також почала запускати власні керовані сервери MCP для підключення агентів ШІ до своїх продуктів і сервісів. 

Завдяки MCP, що зменшує складність інтеграції агентів у реальні системи, 2026 рік цілком може стати роком, коли агентські робочі процеси нарешті перейдуть від демонстрацій до щоденної практики. 

Раджив Дам, партнер Sapphire Ventures, каже, що ці досягнення приведуть до того, що рішення на базі агентів візьмуть на себе ролі «системи запису» у різних галузях. 

«Оскільки голосові агенти виконуватимуть все більше завдань від прийому до комунікації з клієнтами, вони також стануть основою базових систем», — зазначає Дам. — «Ми побачимо це у різних сферах: побутові послуги, proptech, охорона здоров’я, а також горизонтальні функції: продажі, IT, підтримка». 

Підсилення, а не автоматизація

Хоча поширення агентських робочих процесів може викликати побоювання щодо скорочень, Катанфоруш із Workera не впевнений, що це правильний сигнал: «2026 буде роком людей», — заявив він. 

У 2024 році кожна компанія з ШІ прогнозувала автоматизацію, яка позбавить потреби в людях. Але технологія ще не дійшла до цього рівня, а в нестабільній економіці така риторика не є популярною. Катанфоруш каже, що наступного року ми усвідомимо, що «ШІ ще не працює так автономно, як ми думали», і розмови більше концентруватимуться на тому, як ШІ підсилює робочі процеси людей, а не замінює їх. 

«І я думаю, що багато компаній почнуть наймати», — додає він, очікуючи появу нових посад у сфері управління ШІ, прозорості, безпеки та управління даними. «Я досить оптимістично налаштований, що середній рівень безробіття буде нижче 4% наступного року».

«Люди хочуть бути вище за API, а не нижче, і я думаю, що 2026 рік стане важливим у цьому плані», — додає де Вітте.

Вихід у фізичний світ

За словами експертів, розвиток таких технологій, як малі моделі, world models і edge computing, дозволить ширше застосовувати машинне навчання у фізичних пристроях. 

«Фізичний ШІ увійде в мейнстрім у 2026 році, коли нові категорії пристроїв з підтримкою ШІ, зокрема робототехніка, безпілотники, дрони та носимі пристрої, почнуть виходити на ринок», — розповів TechCrunch Вікрам Танея, керівник AT&T Ventures. 

Автономні транспортні засоби й роботи — очевидні сфери застосування фізичного ШІ, які, без сумніву, продовжать розвиватися у 2026 році, проте їх навчання та впровадження залишаються дорогими. Носимі пристрої, навпаки, пропонують менш витратний шлях із підтримкою споживачів. Розумні окуляри, такі як Ray-Ban Meta, вже оснащені асистентами, які можуть відповідати на питання про те, що ви бачите, а нові формати на кшталт оздоблених ШІ health ring і смарт-годинників нормалізують постійний аналіз даних на тілі.

«Постачальники послуг зв’язку працюватимуть над оптимізацією своєї мережевої інфраструктури для підтримки нової хвилі пристроїв, і ті, хто зможе забезпечити гнучкість у підключенні, будуть у найкращому становищі», — підсумував Танея.