Ennusteet vuodelle 2026: LLM:n hyödykkeistämisestä agenttisen muistin aikakauteen

Vuoden 2025 alussa ennustin suurten kielimallien hyödykkeistymisen.

Kun tokenien hinnat romahtivat ja yritykset siirtyivät kokeilusta tuotantoon, tästä ennusteesta tuli nopeasti totta, ja se muutti tekoälyjärjestelmien rakentamista ja hallintaa vuoteen 2026 mennessä.

Mikä 2025 onnistui

Useat viime vuonna epävarmoina pidetyt trendit ovat nyt toteutuneet.

Ensinnäkin LLM:istä tuli tekoälyn perustavanlaatuinen infrastruktuuri. Kustannusleikkaukset ja parannetut päättelyprosessit ovat siirtäneet monia työkuormia tuotantoon, erityisesti yksinkertaisempien tehtävien, kuten entiteettien poiminnan, luokittelun ja yhteenvedon, osalta. Yritysten kysymys ei enää ole "mitä mallia meidän pitäisi käyttää?", vaan "miten suunnittelemme järjestelmiä, jotka kestävät mallien vaihtuvuuden?".

Toiseksi, agentit ovat osoittaneet pystyvänsä käsittelemään valtavia määriä yritystason tekstiä. Johtajat kohtasivat edelleen haasteita vaatimustenmukaisuusdokumentaation aiheuttaman kaaoksen vuoksi, kun he halusivat poimia tietoja päätöksentekoa varten. Viestintädataa, joka aiemmin jätettiin huomiotta sähköposteissa, tiketissä ja keskustelulokeissa, agentit käyttävät nyt aktiivisesti oivallusten ja suositusten tarjoamiseen. Tämä muistuttaa 2010-luvun alun ensimmäistä big data -aaltoa, jolloin edullinen tallennustila ja uudet työkalut avasivat uinuvia datajoukkoja.

Kolmanneksi, symbolinen tieto palasi hiljaa. Tietograafit, joita aiemmin pidettiin kalliina ja hauraina, ovat löytäneet uuden elämän GraphRAG ja agenttilähtöinen tiedonkeruu. Epätäydelliset graafit ovat osoittautuneet hyödyllisiksi. Iteraatio on nyt tärkeämpää kuin täydellinen alku. Tämä ei ole vain uudelleenbrändäys, vaan todellinen muutos siinä, miten symboliset ja tilastolliset järjestelmät toimivat yhdessä.

Lopuksi, hienosäätö on saanut takaisin merkityksensä. Kun kontekstissa tapahtuva oppiminen kohtasi rajoituksia latenssiherkissä ja päättelykykyä vaativissa tehtävissä, pienemmät erikoistuneet mallit ovat jälleen tulleet houkutteleviksi. Alan toimiala löysi uudelleen vanhan totuuden: kaikki ongelmat eivät tarvitse jättimäistä yleiskäyttöistä mallia.

Vaikka näistä trendeistä on tullut olennaisia, todellinen käännekohta tapahtuu vuonna 2026.

Agenttisesta muistista tulee perustavanlaatuinen

Vuonna 2026 agentit lakkaavat olemasta tilattomia työkaluja ja alkavat käyttäytyä kuin järjestelmät, joilla on muisti.

Tässä kohtaa ajatus siitä, agenttinen muisti ilmenee. Vaikka on houkuttelevaa kuvailla tätä tietograafien uudelleenbrändäyksenä, tuo rajaus ei ymmärrä pointtiaan. Agenttinen muisti on evoluutio. Se yhdistää strukturoidut symboliset representaatiot agenttien kykyyn päätellä, päivittää ja toimia ajan kuluessa.

Muisti muuttaa agentit reaktiivisista vastaajista päätöksentekojärjestelmiksi. Ilman sitä agentit toistavat työtään, hallusinoivat kontekstia eivätkä opi aiemmista teoistaan. Sen avulla yritykset voivat rakentaa tekoälyjärjestelmiä, jotka keräävät institutionaalista tietoa sen sijaan, että hylkäisivät sen joka kerta.

Mallien yhdistäminen korvaa mallien palvonnan

Yksi aliarvostetuimmista kehitysaskeleista on mallien yhdistämisen ja hajautetun koulutuksen lisääntyminen. Monoliittisten mallien kouluttamisen sijaan tutkijat yhä enemmän purkavat ongelmaa osiin. Pienempiä erikoistuneita malleja koulutetaan itsenäisesti ja yhdistetään sitten.

Tämä lähestymistapa esiintyi ensimmäisen kerran tutkimuskilpailuissa ja kokeellisissa haasteissa. Vuonna 2025 se kypsyi täysimittaisiksi tutoriaaleiksi ja tuotantovalmiiksi kehitysputkiksi. Julkiset esimerkit, mukaan lukien Coheren hajautetut koulutuskokeet, viestivät laajemmasta muutoksesta.

Vuoteen 2026 mennessä näemme todelliset markkinat pienemmille kielimalleille, joita yritykset voivat omistaa, koota ja mukauttaa. Painopiste siirtyy "kuka pystyy kokoamaan tehokkaimman mallin" -kysymyksestä "kuka pystyy kokoamaan tehokkaimman järjestelmän".

Tieteen tekoäly poistuu laboratorioista

Tieteen tekoäly ei ole enää vain tutkimusaiheinen kuriositeetti. Vuonna 2025 fysiikan, biologian ja materiaalitieteen työpajat suurissa konferensseissa vetivät puoleensa odottamattomia väkijoukkoja. Varakkaat säätiöt ja yksityiset lahjoittajat alkoivat rahoittaa laajamittaisia ​​tieteellisiä tekoälyhankkeita. Startup-yrityksiä syntyi, ja niiden selkeä painopiste oli lääkekehityksessä, materiaalisuunnittelussa ja simuloinnissa.

Vuonna 2026 arvonluonti alkaa näkyä. Jos tekoäly nopeuttaa uuden antibiootin, syöpähoidon tai uuden materiaalin löytämistä, tuotto ylittää laskentakustannukset. Tämä tekee tieteellisestä tekoälystä yhden alan taloudellisesti kannattavimmista sovelluksista.

Tekoäly ei kuitenkaan tuota uusia fysiikan lakeja taianomaisesti. AlphaFold onnistui, koska ongelma oli hyvin määritelty. Fysiikasta puuttuu edelleen Hilbertin momentti, selkeä ja yhteinen määritelmä ratkaistavista ydinongelmista. Oikeiden ongelmien määrittely on edelleen ihmisen tehtävä.

Sisällöntuotannon todisteiden merkitys kasvaa

Yksi kuluneen vuoden yllättävimmistä oivalluksista ei tullut teknologiayrittäjiltä vaan sosiologeilta.

Generatiivisen tekoälyn suurin riski ei ole työpaikkojen menetys. Se on todisteiden mureneminen. Tekijyyden todisteet. Työn todisteet. Aitouden todisteet. Inhimillisyyden todisteet.

Tekoälyn tuottaman sisällön tulviessa jokaiselle medialle yhteiskunnat vaativat uusia mekanismeja sen varmistamiseksi, kuka on luonut mitäkin. Tässä kohtaa kryptografiasta ja lohkoketjuista tulevat ideat palaavat keskusteluun, eivät spekulatiivisina resursseina vaan attribuutio- ja varmennusinfrastruktuurina.

Tekoälystä voi tulla katalyytti, joka antaa näille järjestelmille lopulta todellisen tarkoituksen.

Agentit oppivat työkalujen, eivät tekstin, avulla

Työkaluilla varustetut oikeustieteen maisterit (LLM) eroavat perustavanlaatuisesti chatboteista. Agenttien tärkein työkalu nykyään on terminaali.

Vertailutestit, kuten Terminal Bench, virallistavat tämän muutoksen. Agentit, jotka pystyvät vuorovaikuttamaan komentorivien, API-rajapintojen ja ympäristöjen kanssa, oppivat tekemällä. Frontier-laboratoriot käyttävät nyt satoja miljoonia dollareita hankkiakseen korkean osaamistason tehtävädataa näiden agenttien kouluttamiseksi.

Datajoukot ovat yksityisiä ja pirstaloituneita, millä on tärkeä sivuvaikutus. Mallit lakkaavat ajattelemasta samalla tavalla. Kun koulutusdata eroaa toisistaan, eturintamassa olevat mallit kehittävät erilaisia ​​taitoja ja päättelytyylejä. Homogeenisuus oli jaetun datan väliaikainen artefakti. Monimuotoisuus on palaamassa.

Kun koodausavustajat, kuten Claude Code ja OpenAI Codex, kehittyvät päivä päivältä, me ihmiset tislaamme niistä tietoa ohjelmistojen muodossa. Käytännössä tämä alkaa muistuttaa sitä, mitä jotkut kutsuvat ohjelmistojen tislaamoksi, jossa suuret mallit auttavat suunnittelemaan järjestelmiä, jotka sitten tislataan halvemmaksi, tehtäväkohtaiseksi ohjelmistoksi, joka on laskennallisesti halvempaa ajaa suorittimilla kuin suoraan eturintamassa olevien mallien suorittama. Jos tokenien generointi tulee merkittävästi halvemmaksi ja koodausavustajat ovat paljon kehittyneempiä, ohjelmistoista itsestään voi tulla menneisyyttä, koska ihmisten on ehkä oltava ajan tasalla. Tämä ajatus kuulostaa epäuskottavalta tänään, mutta niin olisi ajatus siitä, että miljardit transistorit voisivat jonain päivänä mahtua matkapuhelimeen 1960-luvulla.

Katse eteenpäin

Jos oikeustieteen maisteriohjelmat halpenivat vuonna 2025, niin älykkyydestä tulee strukturoitua vuonna 2026.

Voittajia eivät ole ne, joilla on suurimmat mallit, vaan ne, jotka rakentavat järjestelmiä, jotka muistavat, päättelevät, määrittävät ja kehittyvät. Tekoäly ei ole enää niinkään raakoja ominaisuuksia kuin arkkitehtuuria.

Ja siinä seuraavat todelliset edistysaskeleet tapahtuvat.