2026 год: Год, когда затраты на ИИ заставят каждую компанию переосмыслить свою стратегию.

За последние несколько лет я воочию убедился, как быстро меняется ландшафт данных и искусственного интеллекта, особенно в условиях, когда предприятия стремятся модернизировать сложные архитектуры, сохраняя при этом надежную производительность в глобальном масштабе. Давление на руководителей растет по мере того, как ожидания в отношении ИИ усиливаются, а разрыв между тем, чего организации хотят достичь, и тем, что их инфраструктура может реально поддерживать, увеличивается. Это напряжение меняет приоритеты отрасли и закладывает основу для того, что нас ждет в будущем. Основываясь на своем отраслевом опыте и опыте руководства компанией Teradata в ходе многочисленных трансформаций, я предлагаю три прогноза на 2026 год.

1. Прорыв в производстве с использованием агентного ИИ.

2026 год станет годом, когда предприятия наконец преодолеют пропасть от пилотных проектов к внедрению агентного ИИ в производственных масштабах. В то время как 2025 год ознаменовался парадоксом ИИ, 92% предприятий увеличивают инвестиции в ИИ, но только 1% достигают зрелости.2026 год определит победителей и проигравших. Проблема с внедрением ИИ в производство никогда не заключалась в создании моделей или генерации идей; она заключалась в развертывании ИИ в масштабах предприятия с обеспечением доверия, контекста и экономической эффективности.

В следующем году мы увидим, как взаимодействие между агентами станет мейнстримом как минимум в одной крупной отрасли B2B, будь то закупки, цепочка поставок или обслуживание клиентов. Организации, которые подготовятся к огромным вычислительным требованиям агентного ИИ, настолько опередят конкурентов, что им будет практически невозможно их догнать. В отличие от традиционных приложений, которые выполняют всего несколько запросов в минуту, агентные системы ИИ с возможностью круглосуточной обработки запросов генерируют в 25 раз больше запросов к базе данных и потребляют в 50-100 раз больше вычислительных ресурсов, анализируя проблемы, собирая контекст и выполняя задачи.

Это не просто увеличение цифр; это фундаментальный сдвиг в том, как должна функционировать корпоративная инфраструктура. Задача по созданию инфраструктуры масштабна и требует архитектур массовой параллельной обработки — вычислительного подхода, использующего множество процессоров для одновременного выполнения вычислений над различными частями большого набора данных, — способных обрабатывать смешанные рабочие нагрузки в больших масштабах. По мере того, как предприятия развертывают потенциально тысячи таких агентов, оценивающих миллионы взаимосвязей в тысячах таблиц для принятия единого решения, миллисекунды начнут иметь значение. Мы говорим уже не об изолированных ИИ-помощниках; мы говорим о целых экосистемах специализированных агентов, работающих вместе, каждый из которых запрашивает данные, анализирует варианты и координирует свои действия с другими агентами в режиме реального времени. Компании, которые найдут эффективный способ обработки такого объема данных с предсказуемыми затратами, будут доминировать, в то время как те, кто оказался застигнут врасплох стремительным ростом затрат на инфраструктуру, будут испытывать трудности.

К концу 2026 года я ожидаю получить измеримые показатели рентабельности инвестиций, исчисляемые сотнями миллионов, а не просто оптимистичные прогнозы. Первые этапы внедрения в производство продемонстрируют конкретную бизнес-ценность, которая выйдет за рамки повышения производительности и перерастет в настоящую трансформацию бизнеса. Это будут не просто чат-боты или программы для составления сводок документов; это будут интеллектуальные системы, которые коренным образом изменят подход к работе во всей организации.

2. Война платформ знаний: когда миллисекунды превращаются в миллионы

В 2026 году предприятия обнаружат, что интеллект их ИИ-агентов зависит от скорости их инфраструктуры данных. Когда агентная система выполняет 10 000 запросов для ответа на один вопрос клиента, разница между временем ответа на запрос в 100 мс и 10 мс — это не просто разница в удобстве использования: это разница между ежемесячными расходами на инфраструктуру в 50 000 долларов и 5 миллионов долларов.

Данные отраслевой статистики подтверждают эту тенденцию. Прогноз IDC на 2026 год (FutureScape 2026) Прогнозируется, что к 2028 году 45% взаимодействий с ИТ-продуктами и услугами будут использовать агентов в качестве основного интерфейса для текущих операций. Опрос McKinsey о состоянии ИИ в 2025 году Выявлено, что там, где потенциал проникновения ИИ высок, агентные системы быстро меняют способы использования технологий организациями. Первые внедрения в производство показывают, что агентные рабочие процессы генерируют в 25 раз больше запросов к базе данных, чем традиционные приложения. Одно взаимодействие с клиентом через систему ИИ, которое ранее требовало трех вызовов API, теперь запускает тысячи контекстных запросов, поскольку агент анализирует варианты, проверяет информацию и синтезирует ответы.

Традиционные облачные хранилища данных, оптимизированные для пакетной аналитики, не справятся с требованиями агентных платформ, работающих в режиме реального времени. Постоянная доступность агентных платформ принципиально противоречит динамическим вычислительным средам, предназначенным для запуска в работу при запланированных нагрузках и остановки для экономии средств. Инициатива NANDA Массачусетского технологического института Исследование показало, что 95% пилотных программ по внедрению ИИ не приносят измеримого влияния на прибыль и убытки не из-за качества моделей, а из-за «пробела в обучении», когда системы не могут достаточно быстро адаптироваться к корпоративным рабочим процессам. Когда задержка в инфраструктуре усугубляет этот пробел, даже самые сложные агенты становятся неэффективными. Организации поймут, что оптимизация запросов — когда-то считавшаяся решенной проблемой, относящейся к компетенции администраторов баз данных, — стала критическим узким местом в рентабельности инвестиций в ИИ.

Здесь платформы, построенные на архитектуре массовой параллельной обработки, встречаются с будущим искусственного интеллекта. Системы, разработанные с нуля для смешанных нагрузок (одновременная обработка оперативных запросов и аналитических задач без снижения производительности), определят победителей и тех, кто отстанет. Когда каждая миллисекунда производительности запроса напрямую влияет на интеллектуальные возможности агента, качество ответа и результаты бизнеса, решения в области инфраструктуры становятся стратегическими приоритетами.

Мы уже наблюдаем это на примере клиентов, использующих ИИ-агентов в производственных условиях. Они с удивлением обнаруживают, что их «современное» облачное хранилище данных добавляет 2-3 секунды к каждому взаимодействию с агентом, из-за чего ИИ работает медленно и не реагирует должным образом. Умножьте эту задержку на тысячи ежедневных взаимодействий, и пользовательский опыт станет неприемлемым. К концу 2026 года производительность запросов станет основным критерием оценки при принятии решений об инфраструктуре ИИ, вытеснив из числа главных приоритетов стоимость хранения и масштабируемость.

Динамика распределения сил кардинально меняется, когда компании могут развертывать ИИ непосредственно на оптимизированной инфраструктуре данных, в которую заложен многолетний опыт анализа решений. Вместо того чтобы быть ограниченными архитектурами поставщиков, которые не могут обрабатывать объемы запросов от агентов, они получают гибкость для внедрения инноваций со скоростью ИИ, обеспечения быстрой работы агентов и избегания проблем с производительностью, возникающих из-за несоответствия инфраструктуры рабочей нагрузке.

Этот сдвиг приведет к переосмыслению ландшафта платформ обработки данных. Выживут те поставщики, которые смогут доказать, что их архитектуры были созданы для этого момента: когда время ответа на запросы менее секунды в масштабах огромного количества данных — это не просто функция, а основа интеллектуальной автоматизации.

3. Гибридный ренессанс: суверенитет данных приобретает стратегическое значение.

Маятник качнулся обратно в сторону гибридных сред, поскольку предприятия осознали, что речь идет уже не просто о выборе между облаком и локальными ресурсами. Речь идет об эффективной работе в обеих средах для удовлетворения разнообразных потребностей бизнеса. В 2026 году суверенитет данных окажется не просто вопросом соответствия нормативным требованиям, но и стратегическим конкурентным преимуществом, а все чаще и вопросом экономического выживания.

Экономическая целесообразность неоспорима: по мере того, как агентный ИИ приводит к экспоненциальному росту объемов запросов, стоимость облачных услуг резко возрастет. Gartner прогнозирует, что к 2030 г.Компании, которые не оптимизируют базовую вычислительную среду для ИИ, будут платить более чем на 50% больше, чем те, кто это делает, а к 2029 году 50% облачных вычислительных ресурсов будут выделены под рабочие нагрузки ИИ, по сравнению с менее чем 10% сегодня — пятикратное увеличение облачных рабочих нагрузок, связанных с ИИ. Организации обнаруживают, что гибридные решения — это не пережиток прошлого, а прагматичный путь вперед. Мы наблюдаем возрождение гибридных развертываний, отражающее растущее понимание того, как предприятия могут оптимизировать затраты, стратегически используя как локальные, так и облачные возможности.

Математические расчеты убедительны. Когда тысячи агентов ИИ ежедневно обрабатывают миллионы запросов, разница между облачными и локальными решениями становится ошеломляющей. Умные организации уже моделируют эти сценарии и понимают, что стратегическое гибридное развертывание — это не просто желательное, а необходимое условие для устойчивой работы ИИ. По мере того, как ИИ становится конкурентным преимуществом, организации поймут, что их стратегии работы с данными и отраслевые знания слишком ценны, чтобы полностью передавать их публичным облачным провайдерам. Они захотят контролировать и владеть своими данными, знать их географическое местоположение и управлять экономикой ИИ в масштабе.

Эта тенденция будет наиболее ярко выражена на международном уровне и в регулируемых отраслях, таких как финансовые услуги и здравоохранение, но фактор стоимости будет стимулировать внедрение во всех секторах. Компании, предлагающие истинную гибкость развертывания, с согласованными данными, вычислительными ресурсами, моделями, рабочими нагрузками, результатами и пользовательским опытом в гибридных средах, одержат победу. Организации будут требовать возможности запускать передовые возможности ИИ, включая языковые модели и векторную обработку, за собственными брандмауэрами, сохраняя при этом ту же скорость инноваций, что и у конкурентов, использующих облачные технологии, без чрезмерных затрат.

Будущее принадлежит платформам, которые обеспечивают скорость и масштабируемость ИИ независимо от места хранения данных — в публичном облаке, локально или в частном облаке, позволяя организациям принимать экономически обоснованные решения о размещении рабочих нагрузок, поскольку агентный ИИ меняет структуру затрат. Речь идёт не о возвращении к старым способам мышления, а о принятии более сложного подхода, рассматривающего инфраструктуру как стратегический портфель, где различные рабочие нагрузки выполняются в наиболее подходящей среде на основе требований к производительности, стоимости, безопасности и соответствию нормативным требованиям.

2026 год – это год, когда агентный ИИ перейдет из разряда модных терминов в практической реальности, коренным образом изменив подход предприятий к конкуренции, разработке программного обеспечения и управлению инфраструктурой. Компании, которые освоят развертывание в масштабах производства, сохранят контроль над своими данными и контекстом, а также разработают архитектуру, обеспечивающую гибкость гибридных решений, получат преимущества, которые станет практически невозможно преодолеть.