2026: Год, когда затраты на ИИ заставят каждую компанию пересмотреть свою стратегию

За последние несколько лет я на собственном опыте увидел, насколько быстро меняется сфера данных и искусственного интеллекта, особенно когда предприятия пытаются модернизировать сложные архитектуры и одновременно обеспечивать надёжную работу в глобальном масштабе. Давление на руководителей усиливается по мере роста ожиданий от ИИ и расширения разрыва между тем, чего организации хотят достичь, и тем, что их инфраструктура реально способна поддержать. Это напряжение меняет приоритеты отрасли и формирует условия для следующего этапа. Основываясь на своём опыте в индустрии и руководстве Teradata в ходе нескольких трансформаций, я предлагаю три прогноза на 2026 год.

1. Прорыв агентного ИИ в промышленную эксплуатацию

2026 год станет временем, когда предприятия наконец преодолеют пропасть между пилотными проектами и полномасштабной эксплуатацией агентного ИИ. В 2025 году мы наблюдали парадокс ИИ: 92% предприятий увеличивали инвестиции в ИИ, но зрелости достиг лишь 1%. В 2026 году определятся победители и проигравшие. Узким местом никогда не были создание моделей или генерация идей; им было развёртывание ИИ в масштабе предприятия с необходимыми доверием, контекстом и экономической эффективностью.

В следующем году взаимодействие между агентами станет массовым как минимум в одной крупной отрасли B2B — возможно, в закупках, цепочках поставок или обслуживании клиентов. Организации, которые подготовятся к огромным вычислительным требованиям агентного ИИ, уйдут вперёд настолько, что конкурентам будет почти невозможно их догнать. Традиционные приложения выполняют несколько запросов в минуту, тогда как постоянно активные агентные системы способны генерировать в 25 раз больше запросов к базам данных и потреблять в 50–100 раз больше вычислительных ресурсов, рассуждая над задачами, собирая контекст и выполняя действия.

Это не просто более крупные цифры, а фундаментальное изменение принципов работы корпоративной инфраструктуры. Проблема чрезвычайно серьёзна и требует архитектур массовой параллельной обработки — подхода, при котором множество процессоров одновременно выполняют вычисления над различными частями большого набора данных. Когда предприятия развернут потенциально тысячи агентов, оценивающих миллионы связей в тысячах таблиц ради одного решения, значение приобретут миллисекунды. Речь уже не об отдельных ИИ-помощниках, а о целых экосистемах специализированных агентов, совместно работающих в реальном времени: каждый запрашивает данные, оценивает варианты и координируется с другими. Доминировать будут компании, способные эффективно обрабатывать такой объём при предсказуемых расходах; застигнутые врасплох растущей стоимостью инфраструктуры будут испытывать трудности.

К концу 2026 года я ожидаю увидеть измеримые истории окупаемости, исчисляемые сотнями миллионов, а не одни оптимистичные прогнозы. Первые промышленные внедрения продемонстрируют конкретную ценность, выходящую за рамки роста производительности и превращающуюся в подлинную трансформацию бизнеса. Это будут не простые чат-боты или инструменты краткого пересказа документов, а интеллектуальные системы, которые принципиально изменят выполнение работы во всей организации.

2. Войны платформ знаний: когда миллисекунды превращаются в миллионы

В 2026 году предприятия поймут, что интеллект их ИИ-агентов напрямую зависит от скорости инфраструктуры данных. Если агентная система выполняет 10 000 запросов, чтобы ответить на один вопрос клиента, разница между временем отклика в 100 и 10 миллисекунд влияет не только на пользовательский опыт. Это может быть разница между ежемесячным счётом за инфраструктуру в 50 тысяч и 5 миллионов долларов.

Отраслевые данные подтверждают этот сдвиг. IDC FutureScape 2026 прогнозирует, что к 2028 году в 45% взаимодействий с ИТ-продуктами и услугами агенты станут основным интерфейсом повседневных операций. Исследование McKinsey о состоянии ИИ в 2025 году показало: там, где потенциал проникновения ИИ высок, агентные системы быстро меняют способ потребления технологий организациями. Первые промышленные внедрения свидетельствуют, что агентные процессы создают в 25 раз больше запросов к базам данных, чем традиционные приложения. Одно обслуживание клиента с помощью ИИ, прежде требовавшее трёх вызовов API, теперь запускает тысячи контекстных запросов, пока агент рассматривает варианты, проверяет сведения и формирует ответ.

Традиционные облачные хранилища данных, оптимизированные для пакетной аналитики, не выдержат таких агентных нагрузок в реальном времени. Постоянно активная природа агентных платформ фундаментально противоречит динамическим вычислительным средам, которые запускаются для плановых задач и отключаются ради экономии. Инициатива NANDA Массачусетского технологического института установила, что 95% пилотных программ ИИ не дают измеримого влияния на прибыль и убытки не из-за качества моделей, а из-за «разрыва в обучении», при котором системы не успевают адаптироваться к корпоративным процессам. Когда задержки инфраструктуры усугубляют этот разрыв, даже самые совершенные агенты становятся неэффективными. Организации осознают, что оптимизация запросов, которую считали решённой задачей администраторов баз данных, превратилась в главное препятствие на пути к окупаемости ИИ.

Именно здесь платформы с архитектурой массовой параллельной обработки соответствуют будущему ИИ. Системы, изначально построенные для смешанных нагрузок и способные одновременно выполнять операционные запросы и аналитические задачи без снижения производительности, отделят лидеров от отстающих. Если каждая миллисекунда выполнения запроса непосредственно влияет на интеллект агента, качество ответа и деловые результаты, решения об инфраструктуре становятся стратегически важными.

Мы уже видим это у клиентов, использующих ИИ-агентов в промышленной эксплуатации. Они с удивлением обнаруживают, что их «современное» облачное хранилище добавляет две-три секунды к каждому взаимодействию, из-за чего ИИ кажется медленным и неотзывчивым. Умножьте эту задержку на тысячи ежедневных взаимодействий — и пользовательский опыт становится неприемлемым. К концу 2026 года производительность запросов станет главным критерием выбора инфраструктуры ИИ, вытеснив стоимость хранения и масштабируемость с первых позиций.

Баланс сил резко меняется, когда компании могут запускать ИИ непосредственно поверх оптимизированной инфраструктуры данных, в которую встроены десятилетия опыта аналитики решений. Вместо ограничений архитектурами поставщиков, неспособными обрабатывать объёмы агентных запросов, они получают свободу внедрять инновации со скоростью ИИ, обеспечивать быстрый отклик агентов и избегать проблем производительности, возникающих при несоответствии инфраструктуры нагрузке.

Этот сдвиг заставит весь рынок платформ данных пройти переоценку. Выживут поставщики, способные доказать, что их архитектуры были созданы именно для этого момента, когда отклик менее чем за секунду в огромном масштабе является не дополнительной функцией, а основой интеллектуальной автоматизации.

3. Возрождение гибридного подхода: суверенитет данных становится стратегическим

Маятник снова движется в сторону гибридных сред, поскольку предприятия понимают, что вопрос больше не сводится к выбору между облаком и локальной инфраструктурой. Необходимо эффективно работать в обеих средах, удовлетворяя различные потребности бизнеса. В 2026 году суверенитет данных окажется не только требованием соответствия нормам, но и стратегическим конкурентным преимуществом, а всё чаще — условием экономического выживания.

Экономика не оставляет сомнений: поскольку агентный ИИ экспоненциально увеличивает число запросов, расходы на облако стремительно вырастут. Gartner прогнозирует, что к 2030 году компании, которые не оптимизируют базовую вычислительную среду ИИ, будут платить более чем на 50% больше тех, кто это сделает. К 2029 году половина облачных вычислительных ресурсов будет направлена на нагрузки ИИ против менее 10% сегодня — пятикратный рост. Организации обнаруживают, что гибридная модель не является пережитком прошлого, а представляет собой прагматичный путь вперёд. Возрождение гибридных развёртываний отражает растущее понимание того, как предприятия могут оптимизировать расходы, стратегически используя и локальные, и облачные возможности.

Расчёты убедительны. Когда тысячи ИИ-агентов ежедневно выполняют миллионы запросов, разница в стоимости облачных и локальных ресурсов становится колоссальной. Разумные организации уже моделируют такие сценарии и понимают, что стратегическое гибридное развёртывание не просто желательно, а необходимо для устойчивой эксплуатации ИИ. По мере превращения ИИ в фактор конкурентного отличия компании осознают, что их стратегии данных и отраслевые знания слишком ценны, чтобы полностью передавать их поставщикам публичных облаков. Они захотят контролировать данные и владеть ими, знать их географическое местонахождение и управлять экономикой ИИ в масштабе.

Ярче всего тенденция проявится на международном уровне и в регулируемых отраслях, таких как финансовые услуги и здравоохранение, однако необходимость контролировать затраты ускорит внедрение во всех секторах. Победят компании, предлагающие подлинную гибкость развёртывания с согласованными данными, вычислениями, моделями, рабочими нагрузками, результатами и пользовательским опытом в гибридных средах. Организации потребуют возможности запускать передовые функции ИИ, включая языковые модели и векторную обработку, за собственными межсетевыми экранами, сохраняя темп инноваций облачных конкурентов и не разоряясь на этом.

Будущее принадлежит платформам, которые обеспечивают скорость и масштаб ИИ независимо от местонахождения данных — в публичном облаке, локальной среде или частном облаке. Это позволит организациям принимать экономически рациональные решения о размещении нагрузок по мере того, как агентный ИИ меняет структуру затрат. Речь не о возврате к старому мышлению, а о более зрелом подходе, рассматривающем инфраструктуру как стратегический портфель, где каждая нагрузка выполняется в наиболее подходящей среде с учётом производительности, стоимости, безопасности и нормативных требований.

В 2026 году агентный ИИ превратится из модного термина для совета директоров в операционную реальность и коренным образом изменит то, как предприятия конкурируют, создают программное обеспечение и управляют инфраструктурой. Компании, которые освоят промышленное развёртывание, сохранят контроль над своими данными и контекстом и спроектируют гибкую гибридную архитектуру, получат преимущества, которые будет почти невозможно преодолеть.