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

За последние несколько лет я сталкивался с тем, как быстро меняется ландшафт данных и ИИ, особенно когда предприятия работают над модернизацией сложных архитектур, одновременно обеспечивая надежную производительность на глобальном уровне. Давление на лидеров растет, поскольку ожидания от ИИ ускоряются, и разрыв между тем, чего хотят достичь организации, и того, что может реально поддержать их инфраструктура, расширяется. Это напряжение меняет приоритеты отрасли и создает предпосылки для того, что будет дальше. Основываясь на моем опыте в отрасли и руководстве Терадатой через несколько трансформаций, я делаю три прогноза на то, чего мы можем ожидать в 2026 году.

1. Прорыв в производстве агентного ИИ

2026 год станет годом, когда предприятия наконец перейдут от пилотных проектов к производству агентного ИИ. Хотя в 2025 году мы наблюдали парадокс ИИ, когда 92% предприятий увеличили инвестиции в ИИ, но только 1% достигли зрелости, 2026 год разделит победителей и проигравших. Проблема с производством ИИ никогда не заключалась в построении моделей или генерации идей; она заключалась в развертывании ИИ в масштабе предприятия с доверием, контекстом и экономической эффективностью.

В следующем году мы увидим, как взаимодействия между агентами станут мейнстримом в至少 одной крупной отрасли B2B, будь то закупки, цепочка поставок или обслуживание клиентов. Организации, которые подготовятся к огромным вычислительным требованиям агентного ИИ, так далеко обгонят конкурентов, что те найдут почти невозможным догнать. В отличие от традиционных приложений, которые делают несколько запросов в минуту, системы агентного ИИ с потенциалом всегда включенного запроса генерируют 25 раз больше запросов к базе данных и потребляют 50-100 раз больше вычислительных ресурсов, когда они рассуждают через проблемы, собирают контекст и выполняют задачи.

Это не просто большие числа; они представляют собой фундаментальный сдвиг в том, как должна работать инфраструктура предприятия. Проблема инфраструктуры глубока и требует массово-параллельных вычислительных архитектур – подхода к вычислениям, который использует много процессоров для выполнения вычислений одновременно на разных частях большой базы данных – которые могут обрабатывать смешанные рабочие нагрузки в масштабе. Когда предприятия развертывают потенциально тысячи этих агентов, оценивающих миллионы отношений через тысячи таблиц, чтобы принять одно решение, миллисекунды начинают иметь значение. Мы больше не говорим об изолированных помощниках ИИ; мы говорим об целых экосистемах специализированных агентов, работающих вместе, каждый из которых запрашивает данные, рассуждает через варианты и координирует с другими агентами в реальном времени. Компании, которые разберутся, как эффективно обрабатывать этот объем с предсказуемыми затратами, доминируют, а те, кто будет застигнут врасплох растущими затратами на инфраструктуру, будут бороться.

К концу 2026 года я ожидаю количественные истории о ROI, измеряемые сотнями миллионов, а не просто надеющиеся прогнозы. Ранние производственные развертывания продемонстрируют конкретную бизнес-ценность, которая выходит за рамки повышения производительности и переходит в真正е трансформацию бизнеса. Это не будут простые чат-боты или суммирователи документов; это будут интеллектуальные системы, которые фундаментально меняют то, как работа выполняется во всем предприятии.

2. Войны платформ знаний: когда миллисекунды становятся миллионами

В 2026 году предприятия обнаружат, что их агенты ИИ так же умны, как и их инфраструктура данных быстра. Когда агентный системе необходимо сделать 10 000 запросов, чтобы ответить на один вопрос клиента, разница между 100 мс и 10 мс времени ответа запроса не только в пользовательском опыте, но и в том, что это разница между ежемесячным счетом за инфраструктуру в 50 000 долларов и 5 миллионов долларов.

Отраслевые данные подтверждают этот сдвиг. IDC’s FutureScape 2026 прогнозирует, что к 2028 году 45% взаимодействий с продуктами и услугами IT будут использовать агентов в качестве основного интерфейса для текущих операций. McKinsey’s state of AI in 2025 survey показал, что там, где потенциал проникновения ИИ высок, агентные системы быстро меняют то, как организации потребляют технологии. Ранние производственные развертывания показывают, что агентные рабочие процессы генерируют 25 раз больше запросов к базе данных, чем традиционные приложения. Одно взаимодействие с клиентом, которое ранее требовало трех вызовов API, теперь запускает тысячи контекстных запросов, когда агент рассуждает через варианты, проверяет информацию и синтезирует ответы.

Традиционные облачные хранилища данных, оптимизированные для пакетной аналитики, рухнут под этими агентными требованиями в реальном времени. Постоянно включенный характер агентных платформ фундаментально конфликтует с динамическими вычислительными средами, предназначенными для запуска для запланированных рабочих нагрузок и остановки для экономии затрат. MIT’s NANDA initiative обнаружил, что 95% пилотных программ ИИ не могут обеспечить измеримое влияние на P&L, не из-за качества модели, а из-за “пробела в обучении”, когда системы не могут адаптироваться достаточно быстро к рабочим процессам предприятия. Когда задержка инфраструктуры усугубляет этот пробел, даже самые сложные агенты становятся неэффективными. Организации осознают, что оптимизация запросов – когда-то считавшаяся решенной проблемой, переданной базам данных, – стала критической瓶