Předpověď pro rok 2026 – Open source se na vlně AI vydá do svého dalšího zlatého věku

Akvizice Confluentu společností IBM v hodnotě 11 miliard dolarů, oznámená počátkem prosince, je více než jen významný krok konsolidace v oblasti datové infrastruktury: je to veřejné přiznání, že umělá inteligence (AI) je zásadně řízena událostmi. Jinými slovy, tato akvizice je důkazem, že podniky potřebují důvěryhodná data v pohybu stejně jako data v klidu. Když organizace spěchaly nasazovat agentní AI po celých svých operacích v roce 2025, tato dohoda zdůrazňuje kritické uvědomění: kontext v reálném čase je chybějící ingrediencí pro to, aby agentní AI fungovala na úrovni podniku.

Vlastní rámec IBM odhaluje strategický posun. Prezentují sloučený celek jako “chytrou datovou platformu pro AI agenty” – infrastrukturu, která může připojit, zpracovat a řídit data v reálném čase, aby agenti mohli fungovat bezproblémově napříč hybridními prostředími. Nejde o prodej více streamovací infrastruktury. Jde o to, že AI agenti potřebují kontinuální, čerstvý kontext, aby fungovaly spolehlivě, a že streamovaná data jsou potrubím, které to umožňuje.

Paradox v srdci podnikové AI

Akvizice IBM také zdůrazňuje fascinující paradox v oblasti datové infrastruktury. V posledních letech někteří dodavatelé infrastruktury ustoupili od otevřeného zdrojového kódu, změnili licence a stáhli se do proprietárních modelů ve snaze zvýšit příjmy. Ale adopce AI donutila ekosystémy vrátit se zpět k otevřenosti. Proč? Agenti potřebují interoperabilní potrubí, konektory a řízení napříč mnoha systémy – ne pouze jeden uzavřený stack jednoho dodavatele.

Růst silných otevřených zdrojových velkých jazykových modelů (LLM) posunul celý ekosystém AI směrem k transparentnosti a přenositelnosti. Modely jako Llama, Mistral a mnoho dalších poskytují podnikům levnější a lepší alternativy k uzavřeným modelům. To vytváří napětí: dodavatelé datové infrastruktury uzavírají své zahrady právě ve chvíli, kdy společnosti, které spotřebovávají jejich produkty, otevírají své. Akvizice Confluentu společností IBM signalizuje začátek resetu, kde tah AI tlačí infrastrukturu zpět směrem k otevřenosti.

Řízení kontextu: Podniková schopnost, kterou AI vyžaduje

Abychom pochopili proč, musíme mluvit o tom, co nazývám “řízení kontextu” – podnikovou schopnost dodávat co nejrelevantnější, nejspolehlivější a uchovaný kontext do kontextových oken modelu. To není jen ad-hoc implementace Retrieval-Augmented Generation (RAG) rozesetých napříč různými týmy. Je to systematický přístup k zajištění, aby AI agenti měli přístup k informacím, které potřebují, kdykoli je potřebují, s řádným řízením a původem.

Zde je jednoduchý mentální model: Agenti běží na kontextu. Kontext běží na potrubí.

Potrubí kontextu vypadá takto:

zdroje → streamování → úložiště (lakehouse/OLTP) → indexování (vektor + lexikální + SQL) → politika/řízení → podávání → pozorovatelnost/evaluace.

Každá vrstva musí fungovat spolehlivě a musí fungovat společně. Streamování stojí na základně, protože poskytuje kontinuální čerstvost, kterou agenti vyžadují.

Tradiční přístupy RAG jsou často reaktivní – načtou kontext, když jsou vyvolány. Agenti však také potřebují proaktivní aktualizace: události, které kontinuálně obnovují paměť, aktualizují indexy načtení, upravují oprávnění a vynucují politiky. Akvizice Confluentu společností IBM je zásadně sázka na to, že “kontextová vrstva, která se vždy aktualizuje”, se stane kritickou infrastrukturou pro podnikovou AI.

Proč agenti selhávají (a proč na tom záleží)

Týmy podnikové AI objevují tuto nešťastnou pravdu tvrdou cestou: agenti neselhávají, protože LLM je “hloupý.” Selhávají, protože podkladový kontext je rozbitý, zastaralý, neúplný nebo neřízený. Ve skutečnosti analytici odhadují, že až 60% projektů AI bude opuštěno kvůli nedostatku dat připravených pro AI. Agent, který činí rozhodnutí o nákupu na základě včerejších údajů o inventáři, není užitečný. Agent, který přistupuje ke zákaznickým záznamům bez řádného oprávnění, je noční můrou z hlediska souladu. Agent, který nemůže vysvětlit své důvody, je nepoužitelný v regulovaných odvětvích.

Podniky nemohou auditovat rozhodnutí AI bez informací o původu. Nemohou škálovat aplikace AI bez konzistentní čerstvosti dat. Nemohou nasazovat agenty s důvěrou bez řádných bezpečnostních zábran. Všechny tyto požadavky směřují k stejnému závěru: řízení kontextu se musí stát klíčovou infrastrukturou, nikoli dodatečným doplňkem.

Otevřený zdroj – renesance

To je místo, kde začíná renesance otevřeného zdroje. Kontext přesahuje příliš mnoho dodavatelů a systémů, aby jeden proprietární stack mohl vyhrát. Úspěšný přístup spojí otevřená rozhraní a přenositelné stavební bloky: konektory, streamovací platformy, správa metadat, systémy načtení a vynucení politik. Uzavřené licencování zpomaluje integraci – a v agentní AI vše závisí na integraci.

IBM to chápe. Jejich historie s otevřeným zdrojem (zejména prostřednictvím Red Hat) jim dává důvěryhodnost. Kombinovaná entita IBM-Confluent je připravena urychlit to, co nazývají “událostně řízenou inteligencí” přijetím otevřenosti tam, kde to záleží: na integračních bodech, kde různé systémy potřebují fungovat společně bezproblémově.

Už teď vidíme, jak se tento posun uskutečňuje. Otevřené streamovací platformy, otevřené formáty tabulek jako Apache Iceberg a Delta Lake a otevřené standardy pro metadata a řízení se stávají spojovací tkání infrastruktury podnikové AI. Organizace požadují přenositelnost a interoperabilitu, protože vědí, že budou pracovat s mnoha modely AI, mnoha úložišti dat a mnoha nástroji. Uzavření je nepřítelem flexibility, kterou potřebují.

Předpověď pro rok 2026

Do konce roku 2026 předpovídám, že “řízení kontextu” se stane pojmenovanou kategorií v technologických stackech podniků. Kupující budou požadovat tři věci:

• První, otevřené konektory a “přineste si vlastní” architektury pro úložiště dat a indexy. Žádný jediný dodavatel nebude kontrolovat celé kontextové potrubí.
• Druhý, standardizované kontextové API napříč nástroji. Týmy potřebují být schopny vyměnit komponenty bez přestavby celých systémů.
• Třetí, řízená provenience jako výchozí nastavení, ne jako dodatek. Každý kus kontextu potřebuje jasnou genezi a každé rozhodnutí agenta potřebuje auditní stopu.

To nejsou věci, které jsou hezké mít. To jsou základní podmínky pro adopci podnikové AI v měřítku.

Reset začíná

Koupě Confluentu společností IBM označuje začátek zásadního resetu v datové infrastruktuře. Hybnost AI, poháněná potřebou sofistikovaných agentů fungujících v čerstvém, spolehlivém kontextu, tlačí průmysl zpět směrem k otevřenosti. Zda to bude čistý otevřený zdroj nebo minimálně otevřená a vynucitelná interoperabilita, závisí na tom, jak se trh vyvine. Ale směr je jasný.

Dodavatelé, kteří prosperují v této nové éře, nebudou ti s nejvíce uzavřeným, proprietárním stackem. Budou to ti, kteří přijmou otevřenost na integrační vrstvě, kteří poskytnou skutečnou interoperabilitu a kteří pomohou podnikům budovat schopnosti řízení kontextu bez umělých omezení.

Další vlna inovací bude pocházet z otevřené AI infrastruktury, která umožní podnikům budovat sofistikované agenty a aplikace bez uzamčení dodavatele. To není idealismus – je to pragmatismus. Protože když stavíte kritické AI systémy, které potřebují pokrýt celý váš podnik, otevřenost není filozofií. Je to požadavek.