Трансформация ИИ в 2026 году: как инвестиционные команды a16z видят переход от инструментов к агентам, с видением Джастин Мур о творческих фронтирах

По мере того как искусственный интеллект развивается за пределы изолированных инструментальных приложений, структурные изменения в технологической инфраструктуре, бизнес-процессах и креативном производстве становятся глубокими и взаимосвязанными. В своем ежегодном отчете “Big Ideas 2026” команды инвесторов Andreessen Horowitz описывают, как ИИ кардинально переосмысливает свою роль — уже не как утилиту, реагирующую на команды человека, а как автономную систему, которая сотрудничает с людьми, предугадывает потребности и преобразует целые индустрии. Жюстин Мур и ее коллеги из команд по инфраструктуре, росту, здравоохранению и интерактивным медиа рисуют картину 2026 года, в которой архитектура поддержки ИИ-нагрузок, инструменты, используемые креативными специалистами, и способы ведения бизнеса все одновременно претерпевают трансформацию.

Энтропия данных и возможность работы с неструктурированными данными

Основой надежных систем ИИ является управление тем, что Дженнифер Ли определяет как основную проблему для корпоративного ИИ — энтропию данных. Каждая организация тонет в неструктурированной, мультимодальной информации — PDFs, видео, логи, электронные письма и полуструктурированные наборы данных, содержащие 80% институциональных знаний компании, но остающиеся в основном недоступными для интеллектуальных систем. Этот “загрязненный поток данных” создает порочный круг, в котором системы RAG галлюцинируют, агенты совершают дорогостоящие ошибки, а критические рабочие процессы остаются зависимыми от ручной проверки человеком.

Теперь предприятия понимают, что извлечение структуры из этого хаоса — не только техническая задача, но и конкурентное преимущество. Стартапы, сосредоточенные на интеллектуальных документах, обработке изображений и видеоаналитике, которые могут постоянно очищать, валидировать и управлять мультимодальными данными, откроют “королевство” корпоративных знаний. Приложения охватывают контрактный анализ, соблюдение нормативных требований, обслуживание клиентов, закупки и все более — агентско-управляемые рабочие процессы, требующие надежного контекста для эффективного функционирования.

Переформатирование кибербезопасности через автоматизацию

Глобальный дефицит кадров в области кибербезопасности — который вырос с менее чем 1 миллиона в 2013 году до 3 миллионов к 2021 — обусловлен не недостатком талантов, а несогласованностью рабочих процессов. Команды безопасности создали собственное бремя: развертывание безразборных средств обнаружения, затем необходимость вручную проверять и “цензурировать” все, что создает искусственный цикл дефицита.

В 2026 году ИИ изменит эту динамику. Автоматизируя повторяющуюся работу уровня 1 в области безопасности — анализ логов, выявление шаблонов, выполнение рутинных задач — ИИ освободит специалистов по безопасности для выполнения их основной задачи: отслеживания злоумышленников, построения безопасных систем и устранения уязвимостей. Эта автоматизация не о замене людей; она о освобождении от рутины.

Инфраструктура, ориентированная на агентов: подготовка к “гору, что ревет”

Малика Аубакирова подчеркивает инфраструктурные перемены, которые принесет 2026 год: корпоративные бэкенды, рассчитанные на “человеческую скорость, низкую одновременность” трафика, не справляются с “агентской скоростью, рекурсивными, взрывными” нагрузками. Когда один агент назначает задачу, он может за миллисекунды порождать 5000 подзадач, запросов к базе данных и вызовов API — что похоже на DDoS-атаку для систем, рассчитанных на взаимодействие с человеком.

Решение требует переработки самой управляющей плоскости. Инфраструктура, ориентированная на агентов, должна принимать эффект “гору, что ревет” по умолчанию, значительно сокращать холодные старты, уменьшать колебания задержек и увеличивать лимиты одновременности в разы. Реальным узким местом становится координация: маршрутизация, управление блокировками, управление состоянием и политика исполнения по масштабным параллельным задачам. Платформы, способные выдержать этот поток, выйдут победителями.

Креативная мультимодальность Жюстин Мур: слияние видео, персонажей и когерентности

Одним из самых трансформирующих сдвигов является видение Жюстин Мур о создании креативных инструментов, достигающих истинной мультимодальности. Хотя основы ИИ-рассказывания — генеративный звук, музыка, изображения и видео — уже существуют, они остаются фрагментированными. Создатель, подающий 30-секундный видеоклип модели ИИ, должен иметь возможность вводить новых персонажей, согласовывать движения с эталонным материалом и переснимать сцены с разных ракурсов — сохраняя согласованность, причинность и физическую когерентность.

Жюстин Мур определяет 2026 год как точку перегиба, когда ИИ обеспечит бесшовное создание мультимодальных материалов. Продукты вроде Kling O1 и Runway Aleph представляют решения первого поколения, но настоящая революция требует инноваций как на уровне моделей, так и приложений. Создание контента — одна из “убийственных” областей применения ИИ, и Жюстин Мур ожидает появления множества прорывных продуктов — от мем-мейкеров с быстрыми монтажами до голливудских режиссеров, режущих сложные постановки. Способность свободно работать с текстом, изображениями, видео и звуком переопределит не только то, как работают создатели, но и что вообще возможно в творчестве.

Эволюция AI-native стека данных

Хотя современный стек данных сосредоточен вокруг объединенных платформ — что подтверждается слиянием Fivetran и dbt, расширением Databricks — мы находимся на ранних стадиях настоящей AI-native архитектуры данных. Джейсон Цуй выделяет три ключевых фронтира: как данные непрерывно перетекают за пределы традиционного структурированного хранения в высокопроизводительные векторные базы данных; как агенты ИИ решают “проблему контекста”, поддерживая последовательное понимание через постоянный доступ к правильной семантике данных; и как традиционные BI-инструменты и таблицы превращаются в более интеллектуальные и автоматизированные рабочие процессы.

Интеграция инфраструктуры данных и инфраструктуры ИИ необратима, создавая системы, в которых данные и агенты тесно связаны, а не изолированы.

Интерактивное видео: от пассивного контента к исследуемым средам

Йоко Ли предсказывает, что видео выйдет за рамки пассивного просмотра. В 2026 году видео станет местом, в которое мы “входим” — средой, которая понимает время, запоминает предыдущие состояния, реагирует на наши действия и сохраняет физическую согласованность. Персонажи, объекты и физические законы сохранятся в течение длительных взаимодействий, создавая ощущение причинности, где действия действительно имеют влияние.

Эта трансформация позволяет видео стать средством конструирования: роботы, обученные в симуляциях, игровые механики, развивающиеся во времени, дизайнеры, прототипирующие опыты, и агенты ИИ, обучающиеся через прямое взаимодействие. “Живая среда”, создаваемая моделями видео, сокращает разрыв между восприятием и действием там, где раньше это было невозможно.

Упадок доминирования системы учета записей

В корпоративном программном обеспечении Сара Ванг предвидит кардинальные перемены: центральная роль систем учета записей наконец начнет ослабевать. ИИ соединяет “намерение” и “исполнение”, читая, записывая и делая выводы из операционных данных напрямую. ITSM и CRM превращаются из пассивных баз данных в автономные движки рабочих процессов, способные предсказывать, координировать и выполнять процессы от начала до конца. Уровень интерфейса становится уровнем интеллектуальных агентов, а традиционные записи систем уходят в “дешевое постоянное хранилище”. Стратегическое доминирование переходит к тем, кто контролирует среду интеллектуального исполнения.

Восхождение вертикального ИИ: от информации к многопользовательскому взаимодействию

Алекс Иммерман отслеживает развитие вертикального ИИ в сферах права, здравоохранения и недвижимости — там, где компании уже превысили $100 миллионов ARR. Первая революция была связана с получением и суммированием данных. Волна 2025 года принесла возможности вывода. В 2026 году открывается “мультиплеерный режим”: вертикальное программное обеспечение естественно обладает отраслевыми интерфейсами и данными, а работа в отрасли по сути включает множество участников с разными разрешениями, процессами и требованиями к соблюдению нормативов.

Многопользовательский ИИ автоматически координирует действия сторон, поддерживает контекст, синхронизирует изменения, маршрутизирует к экспертам и позволяет враждебному ИИ вести переговоры в рамках границ. Когда сотрудничество между несколькими агентами и людьми повышает качество транзакций, издержки переключения резко растут, создавая “рвы”, которых долгое время не хватало у приложений ИИ.

Перепроектирование для машин, а не для людей

Стефани Чжан ставит под сомнение фундаментальное предположение: будущие приложения уже не оптимизированы под человеческое восприятие. По мере того как люди взаимодействуют через интеллектуальных агентов, оптимизация контента для человека теряет актуальность. Интеллектуальные агенты найдут глубокие инсайты на пятой странице, которые человек пропустит. Проектирование программного обеспечения меняется: инженеры больше не смотрят на дашборды Grafana — ИИ SRE автоматически анализируют телеметрию и выводят инсайты в Slack. Продажи больше не просматривают вручную CRM — интеллектуальные агенты автоматически подытоживают паттерны.

Новая оптимизация ориентирована на машинную читаемость, а не на визуальную иерархию, что кардинально меняет подход к созданию контента и используемые инструменты разработчиков.

За пределами экранного времени: революция ROI

Сантьяго Родригес заявляет, что “экранное время” — стандарт измерения ценности продукта в течение 15 лет — устарел. Запросы ChatGPT DeepResearch дают огромную ценность при минимальном взаимодействии с экраном. Abridge автоматически записывает и обрабатывает медицинские консультации с врачами, едва касаясь экрана. Cursor завершает полную разработку приложений. Hebbia создает презентации для инвесторов из огромных коллекций документов, позволяя аналитикам наконец-то спокойно спать.

Ориентация на результат заменяет метрики вовлеченности. Встает задача измерения сложного ROI: удовлетворенность врачей, продуктивность разработчиков, благополучие аналитиков, счастье пользователей — все растет вместе с ИИ. Компании, ясно формулирующие свою историю ROI, продолжат побеждать.

Здоровые MAUs: профилактическое будущее здравоохранения

Джули Юо выделяет новую группу пользователей, меняющих здравоохранение: “Здоровые MAUs” — люди, которые не больны, но активно следят за своим здоровьем. Традиционная медицина обслуживает три группы: больные MAUs (высокие затраты, цикличность), больные DAUs (хронический уход) и здоровые YAUs (редко обращаются за помощью). Здоровые MAUs — самая большая неиспользованная аудитория, готовая платить подписку за профилактические услуги и комфортно использующая данные для получения инсайтов.

По мере снижения стоимости оказания медицинских услуг с помощью ИИ и появления профилактических страховых продуктов эта демографическая группа, ориентированная на данные и профилактику, становится наиболее перспективной клиентской базой для технологий следующего поколения.

Модели мира, гиперперсонализация и AI-native университеты

Команда Speedrun (интерактивные медиа и гейминг) выделяет три взаимосвязанных сдвига. Джон Лай предсказывает, что модели мира ИИ будут генерировать исследуемые 3D-мира из текстовых описаний — технологии вроде Marble и Genie 3 — что откроет новые формы повествования и создаст совместные цифровые экономики, где создатели зарабатывают на активах, руководствах и интерактивных инструментах. Эти миры станут тренировочными средами для агентов ИИ и роботов.

Джош Лу предвидит эпоху “Мой Год”, когда продукты откажутся от массовой оптимизации в пользу индивидуальной настройки. Образование адаптируется к темпу каждого студента; добавки и упражнения персонализируются; медиа в реальном времени ремиксируются под личные предпочтения. Гиганты прошлого побеждали, находя “среднего пользователя”; будущие гиганты выиграют, находя индивидуальность внутри средних значений.

Эмили Беннетт представляет первую по-настоящему AI-native университет — “адаптивный академический организм”, созданный с нуля вокруг интеллектуальных систем. Курсы, наставничество, исследовательские коллаборации и операции адаптируются в реальном времени на основе обратной связи. Списки литературы обновляются динамично по мере появления новых исследований; пути обучения меняются индивидуально. Профессора становятся “архитекторами систем обучения”; оценка переходит в “осведомленность об ИИ” — не о том, использовал ли студент ИИ, а как именно. В условиях острой нехватки талантов, способных сотрудничать с интеллектуальными системами, AI-native университеты станут двигателями талантов для новой экономики.

Единственное видение: от инструментов к средам и агентам

Что объединяет четыре инвестиционные команды a16z, так это последовательный нарратив: эволюция ИИ от изолированного инструмента к встроенной среде и автономному агенту, действующему вместе с людьми. Это не постепенное улучшение — это структурная реорганизация инфраструктуры, бизнес-процессов и стратегий по привлечению талантов. Те, кто осознают этот фундаментальный сдвиг и перестроят свои системы, процессы и кадровую стратегию, преуспеют в 2026 году. Те, кто застрянут в человекоцентричных моделях оптимизации, окажутся в невыгодном положении, поскольку системы, поддерживающие их индустрии, начнут служить в первую очередь интеллектуальным агентам, сохраняя контроль человека там, где это важно.