2026 Voorspellingen: Van LLM-Commoditisatie tot de Tijdperk van Agente Geheugen

Aan het begin van 2025 voorspelde ik de commoditisatie van grote taalmodellen.

Toen de tokenprijzen ineenstortten en ondernemingen van experimenten naar productie gingen, werd die voorspelling snel werkelijkheid, waardoor de manier waarop AI-systemen worden gebouwd en beheerd veranderde in de aanloop naar 2026.

Wat 2025 goed deed

Verschillende trends die vorig jaar nog onzeker leken, hebben zich nu gematerialiseerd.

Ten eerste werden LLM’s fundamenteler AI-infrastructuur. Kostverlagingen en verbeterde inferentiepijpleidingen hebben veel workloads in productie gebracht, met name voor eenvoudigere taken zoals entiteitsextractie, classificatie en samenvatting. De vraag voor bedrijven is niet langer “welk model moeten we gebruiken?”, maar “hoe ontwerpen we systemen die modelveranderingen kunnen overleven?”

Ten tweede hebben agenten bewezen dat ze enorme hoeveelheden ondernemingsTekst kunnen verwerken. Leiders bleven worden uitgedaagd door de chaos die compliancedocumentatie met zich meebrengt wanneer ze gegevens willen extraheren om beslissingen te nemen. Communicatiegegevens die eerder werden genegeerd in e-mails, tickets en chatlogs worden nu actief gebruikt door agenten om inzichten en aanbevelingen te bieden. Dit lijkt op de eerste grote gegevensgolf van de vroege jaren 2010, toen betaalbare opslag en nieuwe tools slapende datasets ontgrendelden.

Ten derde is symbolische kennis stilzwijgend teruggekeerd. Kennisgrafieken, die eerder als duur en broos werden beschouwd, hebben door GraphRAG en agent-gedreven extractie een nieuw leven gekregen. Onvolmaakte grafieken hebben zich als nuttig bewezen. Iteratie is nu belangrijker dan voorafgaande perfectie. Dit is geen rebranding, maar een echte verschuiving in hoe symbolische en statistische systemen samenwerken.

Ten slotte heeft fijntunen zijn belangrijkheid teruggekregen. Toen in-context leren beperkingen ondervond voor latentiegevoelige en redeneringszware taken, werden kleinere gespecialiseerde modellen weer aantrekkelijk. De industrie herontdekte een oude waarheid: niet elk probleem heeft een reusachtig algemeen model nodig.

Hoewel deze trends essentieel zijn geworden, zal de echte keerpunt plaatsvinden in 2026.

Agente geheugen wordt fundamenteler

In 2026 zullen agenten ophouden staatloze tools te zijn en zich gaan gedragen als systemen met geheugen.

Dit is waar het idee van agente geheugen ontstaat. Hoewel het verleidelijk is om dit te beschrijven als een rebranding van kennisgrafieken, mist deze framing het punt. Agente geheugen is een evolutie. Het combineert gestructureerde symbolische representaties met de mogelijkheid voor agenten om te redeneren, bij te werken en te handelen in de loop van de tijd.

Geheugen is wat agenten van reactieve responders in beslissingsystemen verandert. Zonder het herhalen ze werk, hallucineren ze context en leren ze niet van eerdere acties. Met het kunnen ondernemingen AI-systemen bouwen die institutionele kennis accumuleren in plaats van deze bij elke prompt te verwijderen.

Modelsamenvoeging vervangt modelverering

Een van de minst besproken ontwikkelingen is de opkomst van modelsamenvoeging en gedistribueerde training. In plaats van monolithische modellen van einde tot einde te trainen, ontleedden onderzoekers het probleem steeds vaker. Kleinere gespecialiseerde modellen werden onafhankelijk getraind en vervolgens samengevoegd.

Deze aanpak verscheen eerst in onderzoekscompetities en experimentele uitdagingen. In 2025 rijpte het tot volledige tutorials en productieready pijpleidingen. Openbare voorbeelden, waaronder gedistribueerde trainingsexperimenten van Cohere, geven een bredere verschuiving aan.

In 2026 zullen we een echte markt zien voor kleinere taalmodellen die ondernemingen kunnen bezitten, samenstellen en aanpassen. Het zwaartepunt verschuift van “wie heeft het grootste model” naar “wie kan het meest effectieve systeem samenstellen”?

AI voor wetenschap verlaat het lab

AI voor wetenschap is niet langer alleen een onderzoekscuriositeit. In 2025 trokken workshops over natuurkunde, biologie en materiaalkunde op grote conferenties onverwachte menigten. Rijke stichtingen en particuliere donateurs begonnen grote wetenschappelijke AI-inspanningen te financieren. Startups ontstonden met een duidelijke focus op geneesmiddelontdekking, materiaalontwerp en simulatie.

In 2026 zal waardecreatie beginnen te verschijnen. Als AI de ontdekking van een nieuw antibioticum, een kankerbehandeling of een nieuw materiaal versnelt, overtreft de terugverdiening de computationele kosten. Dit maakt wetenschappelijke AI een van de meest economisch verdedigbare toepassingen in het veld.

AI zal echter geen nieuwe natuurkundige wetten produceren. AlphaFold slaagde omdat het probleem goed gedefinieerd was. Fysica ontbreekt nog aan zijn Hilbert-moment, een duidelijke, gedeelde definitie van de centrale problemen die moeten worden opgelost. Het definiëren van de juiste problemen blijft een menselijke taak.

Bewijs van inhoudscreatie groeit in belang

Een van de meest verrassende inzichten van het afgelopen jaar kwam niet van technologieën, maar van sociologen.

Het grootste risico van generatieve AI is niet banenverlies. Het is de erosie van bewijs. Bewijs van auteurschap. Bewijs van werk. Bewijs van authenticiteit. Bewijs van menselijkheid.

Terwijl AI-gegenereerde inhoud elke medium overspoelt, zullen samenlevingen nieuwe mechanismen eisen om te verifiëren wie wat heeft gemaakt. Hier komen ideeën uit cryptografie en blockchains weer in het gesprek, niet als speculatieve activa, maar als infrastructuur voor toewijzing en verificatie.

AI kan de katalysator worden die deze systemen eindelijk een echte doel geeft.

Agenten leren door middel van tools, niet tekst

LLM’s die zijn uitgerust met tools zijn fundamenteel anders dan chatbots. Het belangrijkste instrument voor agenten vandaag is de terminal.

Benchmarks zoals Terminal Bench formaliseren deze verschuiving. Agenten die kunnen communiceren met commandoregels, API’s en omgevingen leren door te doen. Frontier labs geven nu honderden miljoenen dollars uit om hoge vaardigheidstaakgegevens te verwerven om deze agenten te trainen.

De datasets zijn privé en gefragmenteerd, wat een belangrijk neveneffect heeft. Modellen zullen ophouden op dezelfde manier te denken. Naarmate de trainingsgegevens divergeren, zullen frontiermodellen unieke vaardigheden en redeneerstijlen ontwikkelen. Homogeniteit was een tijdelijk artifact van gedeelde gegevens. Diversiteit keert terug.

Terwijl coding-assistenten zoals Claude Code en OpenAI Codex elke dag verbeteren, destilleren wij mensen kennis uit hen in de vorm van software. In feite begint dit te lijken op wat sommigen software-distilleerderijen noemen, waar grote modellen helpen bij het ontwerpen van systemen die vervolgens worden gedistilleerd in goedkopere, taak-specifieke software, die computationeel goedkoper is om uit te voeren op CPU’s dan rechtstreeks door frontiermodellen. Als token generatie aanzienlijk goedkoper wordt en coding-assistenten veel geavanceerder, kan software zelfs een ding van het verleden worden, aangezien mensen misschien in de lus moeten zitten. Dit idee klinkt onwaarschijnlijk vandaag, maar zo zou het idee dat miljarden transistors ooit in een mobiele telefoon zouden passen in de jaren 60 ook hebben geklonken.

Kijken naar de toekomst

Als 2025 het jaar was waarin LLM’s goedkoop werden, zal 2026 het jaar zijn waarin intelligentie gestructureerd wordt.

De winnaars zullen niet degene zijn met de grootste modellen, maar degene die systemen bouwen die onthouden, redeneren, toewijzen en evolueren. AI gaat niet langer over ruwe capaciteiten, maar over architectuur.

En dat is waar de volgende echte vooruitgang zal plaatsvinden.

2026 zal het jaar zijn waarin intelligentie gestructureerd wordt. De winnaars zullen niet degene zijn met de grootste modellen, maar degene die systemen bouwen die onthouden, redeneren, toewijzen en evolueren. AI is niet langer over ruwe capaciteiten, maar over architectuur. En dat is waar de volgende echte vooruitgang zal plaatsvinden.