2026 Прогнози: Від комодітізації великих мовних моделей до епохи агентної пам’яті

На початку 2025 року я передбачив комодітізацію великих мовних моделей.

Когда ціни на токени впали, а підприємства перейшли від експериментів до виробництва, це передбачення швидко стало реальністю, змінивши спосіб побудови та управління системами штучного інтелекту на шляху до 2026 року.

Що 2025 рік зробив правильно

Деякі тенденції, які здавалися невизначеними минулого року, тепер матеріалізувалися.

По-перше, великі мовні моделі стали фундаментальною інфраструктурою штучного інтелекту. Зниження вартості та покращення інференційних трубопроводів змусили багато завдань перейти у виробництво, особливо для простіших завдань, таких як видобуток сутностей, класифікація та підсумовування. Тепер питання для підприємств вже не “яку модель використовувати?”, а “як спроєктувати системи, які можуть виживати при зміні моделей?”

По-друге, агенти довели, що можуть споживати величезні об’єми корпоративного тексту. Лідери продовжували стикатися з хаосом, який приносить документація з питань дотримання законодавства при бажанні витягнути дані для інформування рішень. Дані про спілкування, які раніше ігнорувалися в електронних листах, квитанціях та журналах чату, тепер активно використовуються агентами для надання висновків та рекомендацій. Це нагадує першу велику хвилю великих даних на початку 2010-х років, коли доступне сховище та нові інструменти розблокували сплячі набори даних.

По-третє, символічні знання тихо повернулися. Графи знань, які раніше вважалися дорогими та хрупкими, знайшли нове життя завдяки GraphRAG та агентно-орієнтованому видобутку. Недосконалі графи виявилися корисними. Тепер ітерація має більше значення, ніж первинна досконалість. Це не просто ребрендинг, а справжня зміна того, як символічні та статистичні системи працюють разом.

Нарешті, настройка знову набула значення. Коли навчання в контексті зіштовхнулося з обмеженнями для задач, чутливих до затримки та важких для висновку, менші спеціалізовані моделі знову стали привабливими. Індустрія відкрила стару правду: не кожна проблема потребує гігантської універсальної моделі.

Хоча ці тенденції стали важливими, справжній переломний момент відбудеться у 2026 році.

Агентна пам’ять стає фундаментальною

У 2026 році агенти перестануть бути безстанними інструментами та почнуть поводитися як системи з пам’яттю.

Це місце, де з’являється концепція агентної пам’яті. Хоча це спокушає описати це як ребрендинг графів знань, така інтерпретація не втримує суть. Агентна пам’ять – це еволюція. Вона поєднує структуровані символічні представлення з можливістю агентів висновувати, оновлювати та діяти з часом.

Пам’ять – це те, що перетворює агентів з реактивних реагентів на системи, які приймають рішення. Без неї агенти повторюють роботу, галлюцинують контекст та не вчаться на минулих діях. З нею підприємства можуть будувати системи штучного інтелекту, які накопичують інституційне знання, а не відкидають його при кожному запиті.

Об’єднання моделей замінює поклоніння моделям

Одним з найменш обговорюваних розробок є зростання об’єднання моделей та розподіленого навчання. Замість навчання монолітних моделей з початку до кінця дослідники все частіше розбивають проблему. Менші спеціалізовані моделі тренуються незалежно, а потім об’єднуються.

Цей підхід спочатку з’явився в дослідницьких змаганнях та експериментальних викликах. У 2025 році він дозрів до повноцінних навчальних програм та готових до виробництва трубопроводів. Публічні приклади, включаючи розподілене навчання експериментів від Cohere, сигналізують про ширший зсув.

До 2026 року ми побачимо справжній ринок менших мовних моделей, які підприємства можуть володіти, складати та адаптувати. Центр тяжіння переміщається від “хто має найбільшу модель” до “хто може зібрати найефективнішу систему”.

Штучний інтелект для науки виходить з лабораторії

Штучний інтелект для науки вже не просто дослідницька цікавість. У 2025 році фізичні, біологічні та матеріалознавчі семінари на великих конференціях зібрали несподівану публіку. Багаті фонди та приватні донори почали фінансувати великомасштабні наукові зусилля штучного інтелекту. Стартапи з’явилися з чітким фокусом на відкритті ліків, проектуванні матеріалів та симуляції.

У 2026 році буде створено цінність. Якщо штучний інтелект прискорить відкриття нового антибіотику, лікування раку чи нового матеріалу, повернення перевищує обчислювальні витрати. Це робить науковий штучний інтелект одним з найбільш економічно обґрунтованих застосувань у галузі.

Однак штучний інтелект не магічно створить нові фізичні закони. AlphaFold вдалося тому, що проблема була добре визначена. Фізика все ще не має свого моменту Гільберта, чіткого та спільного визначення основних проблем для вирішення. Визначення правильних проблем залишається людською задачею.

Докази створення контенту зростають у важливості

Одним з найбільш несподіваних висновків минулого року стала не технологічна, а соціологічна складова.

Найбільший ризик генерації штучного інтелекту не полягає у втраті робочих місць. Це розмивання доказів. Доказів авторства. Доказів роботи. Доказів автентичності. Доказів людяності.

Когда штучно створений контент заповнює кожен засіб масової інформації, суспільства будуть вимагати нових механізмів для верифікації того, хто створив що. Це місце, де ідеї з криптографії та блокчейнів знову входять у розмову, не як спекулятивні активи, а як інфраструктура для атрибуції та верифікації.

Штучний інтелект може стати каталізатором, який нарешті дасть цим системам справжню мету.

Агенти вчаться через інструменти, а не текст

Великі мовні моделі, оснащені інструментами, фундаментально відрізняються від чат-ботів. Найважливішим інструментом для агентів сьогодні є термінал.

Бенчмарки, такі як Terminal Bench, формалізують цей зсув. Агенти, які можуть взаємодіяти з командними рядками, API та середовищами, вчаться, роблячи. Лабораторії на передньому краї тепер витрачають сотні мільйонів доларів на придбання висококваліфікованих даних завдань для навчання цих агентів.

Набори даних приватні та фрагментовані, що має важливий побічний ефект. Моделі перестануть думати однаково. Коли дані для навчання розходяться, моделі на передньому краї розвиватимуть різні навички та стилі висновків. Гомогенність була тимчасовим артефактом спільних даних. Розмаїття повертається.

Когда асистенти з кодуванням, такі як Claude Code та OpenAI Codex, покращуються день у день, ми люди витягуюємо знання з них у вигляді програмного забезпечення. По суті, це починає нагадувати те, що деякі називають软件ними дистиляціями, де великі моделі допомагають проектувати системи, які потім дистилюються у дешевше, спеціалізоване програмне забезпечення, яке обчислювально дешевше запускати на ЦП, ніж виконувати безпосередньо моделями на передньому краї. Якщо генерація токенів стане значно дешевшою, а асистенти з кодуванням достатньо розвинені, програмне забезпечення само по собі може стати реліктом минулого, оскільки людям може не бути потрібним бути у циклі.

Огляд вперед

Якщо 2025 рік був роком, коли великі мовні моделі стали дешевими, 2026 рік буде роком, коли інтелект стане структурованим.

Переможцями не будуть ті, хто має найбільші моделі, а ті, хто будує системи, які пам’ятають, висновують, атрибутують та еволюціонують. Штучний інтелект вже не так сильно пов’язаний з сирими можливостями, як з архітектурою.

І саме там відбуватимуться наступні справжні досягнення.