ИИ в 2026: от хайпа к практике

2025 год стал проверкой ИИ на "жизнеспособность", а 2026 год обещает принести практическое применение этой технологии. Фокус смещается с создания все более крупных языковых моделей на более сложную задачу их практического использования. Это означает внедрение меньших моделей там, где это уместно, интеграцию интеллекта в физические устройства и разработку систем, которые гармонично вписываются в рабочие процессы человека.

Эксперты видят 2026 год как время перехода: от грубой силы масштабирования к исследованию новых архитектур, от эффектных демонстраций к целенаправленным внедрениям, и от обещающих автономию агентов к тем, которые реально расширяют возможности людей в работе.

Масштабирование – не панацея

В 2012 году прорывная работа Алекса Крижевского, Ильи Суцкевера и Джеффри Хинтона продемонстрировала, как ИИ может "учиться" распознавать объекты на изображениях, анализируя миллионы примеров. Этот подход требовал значительных вычислительных ресурсов, но стал возможен благодаря GPU. Результатом стало десятилетие интенсивных исследований ИИ, в ходе которых ученые изобретали новые архитектуры для различных задач.

Кульминацией стал 2020 год, когда OpenAI представила GPT-3, показав, как простое увеличение модели в 100 раз открывает способности к кодированию и рассуждению без необходимости явного обучения. Это ознаменовало переход к тому, что Киан Катанфорош, генеральный директор и основатель платформы ИИ-агентов Workera, называет "эпохой масштабирования" – периодом, основанным на вере в то, что больше вычислительных мощностей, данных и более крупные трансформерные модели неизбежно приведут к следующим крупным прорывам в ИИ.

Сегодня многие исследователи полагают, что индустрия ИИ начинает исчерпывать пределы законов масштабирования и вновь перейдет в эпоху исследований.

Ян ЛеКун, бывший главный научный сотрудник по ИИ в Meta, давно выступает против чрезмерной зависимости от масштабирования и подчеркивает необходимость разработки лучших архитектур. Суцкевер в недавнем интервью отметил, что текущие модели достигают плато, а результаты предварительного обучения выровнялись, что указывает на потребность в новых идеях.

«Я думаю, что в ближайшие пять лет мы, скорее всего, найдем лучшую архитектуру, которая станет значительным улучшением по сравнению с трансформерами», – сказал Катанфорош. «А если нет, то мы не можем ожидать существенного улучшения моделей».

Иногда меньше – значит больше

Большие языковые модели отлично обобщают знания, но многие эксперты считают, что следующая волна внедрения корпоративного ИИ будет обусловлена более мелкими и гибкими языковыми моделями, которые можно дообучать для решения специфических задач.

«Дообученные SLM (Small Language Models) станут большим трендом и основным инструментом для зрелых ИИ-предприятий в 2026 году, поскольку преимущества в стоимости и производительности будут способствовать их использованию по сравнению с готовыми LLM», – сообщил Энди Маркус, директор по данным AT&T, изданию TechCrunch. «Мы уже наблюдаем, как бизнесы все больше полагаются на SLM, поскольку при правильном дообучении они достигают такой же точности, как и более крупные, обобщенные модели, в корпоративных бизнес-приложениях, и превосходны с точки зрения стоимости и скорости».

Мы уже слышали подобный аргумент от французского стартапа Mistral, специализирующегося на открытом ИИ: компания утверждает, что ее небольшие модели после дообучения показывают лучшие результаты, чем более крупные модели, по ряду тестов.

«Эффективность, экономичность и адаптируемость SLM делают их идеальными для специализированных приложений, где точность имеет первостепенное значение», – сказал Джон Нисли, ИИ-стратег в ABBYY, компании, специализирующейся на корпоративном ИИ.

В то время как Маркус считает SLM ключевыми в агентурной эре, Нисли полагает, что природа малых моделей делает их более подходящими для развертывания на локальных устройствах – «тренд, ускоренный достижениями в области периферийных вычислений».

Обучение через опыт

Человек учится не только через язык, но и через взаимодействие с окружающим миром. LLM же не столько понимают мир, сколько предсказывают следующее слово или идею. Именно поэтому многие исследователи считают, что следующий большой скачок произойдет благодаря мировым моделям (world models) – системам ИИ, которые учатся тому, как объекты движутся и взаимодействуют в трехмерных пространствах, чтобы делать прогнозы и совершать действия.

Признаки того, что 2026 год станет большим годом для мировых моделей, множатся. ЛеКун покинул Meta, чтобы основать собственную лабораторию мировых моделей, и, по слухам, стремится к оценке в 5 миллиардов долларов. Google DeepMind работает над Genie и в августе выпустила свою последнюю модель, создающую интерактивные мировые модели общего назначения в реальном времени. Наряду с демонстрациями от стартапов, таких как Decart и Odyssey, World Labs Фей-Фей Ли выпустила свою первую коммерческую мировую модель Marble. Новички, такие как General Intuition, в октябре привлекли 134 миллиона долларов начального финансирования для обучения агентов пространственному мышлению, а стартап по генерации видео Runway в декабре выпустил свою первую мировую модель GWM-1.

В то время как исследователи видят долгосрочный потенциал в робототехнике и автономных системах, в ближайшей перспективе это, скорее всего, проявится в видеоиграх. PitchBook прогнозирует, что рынок мировых моделей в игровой индустрии может вырасти с 1,2 миллиарда долларов в период с 2022 по 2025 год до 276 миллиардов долларов к 2030 году, чему будет способствовать способность технологии создавать интерактивные миры и более реалистичных неигровых персонажей.

Пим де Витте, основатель General Intuition, сказал TechCrunch, что виртуальные среды могут не только преобразить игровую индустрию, но и стать критически важными испытательными полигонами для следующего поколения фундаментальных моделей.

Агентная нация

Агенты не оправдали ожиданий в 2025 году, но одной из основных причин этого стало сложность их интеграции в системы, где происходит реальная работа. Без доступа к инструментам и контексту большинство агентов оставалось в рамках пилотных рабочих процессов.

Протокол контекста модели (MCP) от Anthropic, своего рода «USB-C для ИИ», позволяющий ИИ-агентам взаимодействовать с внешними инструментами, такими как базы данных, поисковые системы и API, стал недостающим связующим звеном и быстро становится стандартом. OpenAI и Microsoft публично приняли MCP, а Anthropic недавно передала его в новую Инициативу агентного ИИ под эгидой Linux Foundation, которая стремится стандартизировать инструменты для агентного ИИ с открытым исходным кодом. Google также начал разворачивать собственные управляемые MCP-серверы для подключения ИИ-агентов к своим продуктам и услугам.

Благодаря MCP, снижающему барьеры для подключения агентов к реальным системам, 2026 год, вероятно, станет годом, когда агентные рабочие процессы наконец перейдут от демонстраций к повседневной практике.

Раджив Дхам, партнер Sapphire Ventures, считает, что эти достижения приведут к тому, что решения, ориентированные на агентов, возьмут на себя «роли систем учета» в различных отраслях.

«По мере того, как голосовые агенты будут выполнять все больше сквозных задач, таких как прием заявок и общение с клиентами, они также начнут формировать основные базовые системы», – сказал Дхам. «Мы увидим это в различных секторах, таких как услуги на дому, недвижимость и здравоохранение, а также в горизонтальных функциях, таких как продажи, ИТ и поддержка».

Расширение возможностей, а не автоматизация

Хотя более широкое использование агентных рабочих процессов может вызвать опасения о последующих увольнениях, Катанфорош из Workera не так уверен в этом.

«2026 год станет годом людей», – сказал он.

В 2024 году каждая ИИ-компания предсказывала, что автоматизация исключит потребность в людях. Но технология еще не готова, и в условиях нестабильной экономики такая риторика не пользуется популярностью. Катанфорош считает, что в следующем году мы поймем, что «ИИ работал не так автономно, как мы думали», и фокус сместится на то, как ИИ используется для расширения возможностей человека, а не для его замены.

«И я думаю, что многие компании начнут нанимать», – добавил он, отметив, что ожидает появления новых ролей в области управления ИИ, прозрачности, безопасности и управления данными. «Я весьма оптимистичен относительно средней безработицы ниже 4% в следующем году».

«Люди хотят быть над API, а не под ним, и я думаю, что 2026 год является важным годом для этого», – добавил де Витте.

Физическое воплощение

Достижения в таких технологиях, как малые модели, мировые модели и периферийные вычисления, позволят реализовать больше физических приложений машинного обучения, считают эксперты.

«Физический ИИ станет мейнстримом в 2026 году, поскольку на рынок начнут выходить новые категории устройств на базе ИИ, включая робототехнику, автономные транспортные средства, дроны и носимые устройства», – сообщил TechCrunch Викрам Танеджа, глава AT&T Ventures.

В то время как автономные транспортные средства и робототехника являются очевидными сценариями использования физического ИИ, которые, несомненно, будут продолжать развиваться в 2026 году, обучение и развертывание требуют значительных затрат. Носимые устройства, с другой стороны, представляют собой менее дорогостоящий входной барьер с потребительским спросом. Умные очки, такие как Ray Bans от Meta, начинают поставляться с ассистентами, которые могут отвечать на вопросы о том, что вы видите, а новые форм-факторы, такие как умные кольца и часы на базе ИИ, нормализуют постоянное инференс на теле.

«Операторы связи будут работать над оптимизацией своей сетевой инфраструктуры для поддержки этой новой волны устройств, а те, кто обладает гибкостью в предложении связи, будут в наилучшем положении», – сказал Танеджа.