2026: Рік, коли витрати на штучний інтелект змусять кожну компанію переглянути свою стратегію

За останні кілька років я бачив на власні очі, як швидко змінюється ландшафт даних та штучного інтелекту, особливо коли підприємства намагаються модернізувати складні архітектури, одночасно забезпечуючи надійну продуктивність у глобальному масштабі. Тиск на лідерів зростає, оскільки очікування щодо штучного інтелекту прискорюються, а розрив між тим, чого хочуть досягти організації, та тим, чого може реально підтримувати їх інфраструктура, розширюється. Це напруження змінює пріоритети галузі та готує сцену для того, що буде далі. На основі мого досвіду в галузі та керівництва компанією Teradata через кілька трансформацій, ось мої три передбачення того, чого ми можемо очікувати в 2026 році.

1. Прорив у виробництві агентного штучного інтелекту

2026 рік стане роком, коли підприємства нарешті перейдуть від пілотних проектів до виробництва агентного штучного інтелекту у великому масштабі. Хоча 2025 рік побачив парадокс штучного інтелекту, коли 92% підприємств збільшували інвестиції в штучний інтелект, але лише 1% досягли зрілості, 2026 рік відокремить переможців від тих, хто програє. Бутлянка виробництва штучного інтелекту ніколи не була пов’язана з будівництвом моделей чи генерацією ідей; це було пов’язано з розгортанням штучного інтелекту у масштабі підприємства з довірою, контекстом та економічною ефективністю.

Наступного року ми побачимо, як взаємодія між агентами стане масовою в至少 одній великій галузі B2B, незалежно від того, чи це закупівлі, ланцюжки постачання чи обслуговування клієнтів. Організації, які підготуються до величезних обчислювальних вимог агентного штучного інтелекту, вийдуть так далеко вперед, що конкуренти будуть знайти майже неможливим догнати їх. На відміну від традиційних застосунків, які роблять кілька запитів на хвилину, системи агентного штучного інтелекту з потенціалом запитів 24/7 генерують 25 разів більше запитів до бази даних і споживають 50-100 разів більше обчислювальних ресурсів, оскільки вони розглядають проблеми, збирають контекст та виконують завдання.

Це не просто більші числа; вони представляють фундаментальну зміну того, як інфраструктура підприємства повинна працювати. Виклик інфраструктури глибокий і вимагає масово паралельної обробки архітектури – підходу до обчислень, який використовує численні процесори для виконання обчислень одночасно на різних частинах великого набору даних – який може обробляти змішані робочі навантаження у великому масштабі. Коли підприємства розгортають потенційно тисячі цих агентів, які оцінюють мільйони відносин по тисячі таблиць, щоб прийняти одне рішення, мілісекунди починають мати значення. Ми вже не говоримо про ізольовані помічники штучного інтелекту; ми говоримо про цілі екосистеми спеціалізованих агентів, які працюють разом, кожний з яких запитує дані, розглядає варіанти та координує з іншими агентами в реальному часі. Компанії, які розберуться, як обробити цей об’єм ефективно з передбачуваними витратами, домінуватимуть, тоді як ті, хто буде спійманий зненацька зростаючими витратами на інфраструктуру, будуть боротися.

До кінця 2026 року я очікую кількісні історії про ROI, виміряні сотнями мільйонів, а не просто сповнені надії прогнози. Ранні виробничі розгортання продемонструють конкретну бізнес-цінність, яка переходить від підвищення продуктивності до справжньої трансформації бізнесу. Це не будуть прості чат-боти або підсумовувачі документів; це будуть інтелектуальні системи, які фундаментально змінюють, як робота виконується по всьому підприємству.

2. Війни платформ знань: Коли мілісекунди стають мільйонами

У 2026 році підприємства виявлять, що їхні агенти штучного інтелекту такі ж розумні, як і їхня інфраструктура даних швидка. Коли агентна система робить 10 000 запитів, щоб відповісти на одне питання клієнта, різниця між 100 мілісекундами та 10 мілісекундами часу відповіді на запит не тільки досвід користувача: це різниця між щомісячним рахунком за інфраструктуру в розмірі 50 000 доларів та 5 мільйонів доларів.

Галузевий аналіз даних підтверджує цей зсув. IDC’s FutureScape 2026 прогнозує, що до 2028 року 45% взаємодій з продуктами та послугами IT будуть використовувати агентів як основний інтерфейс для постійних операцій. McKinsey’s state of AI in 2025 survey показав, що де потенціал проникнення штучного інтелекту високий, агентні системи швидко трансформують, як організації споживають технології. Ранні виробничі розгортання показують, що агентні робочі процеси генерують 25 разів більше запитів до бази даних, ніж традиційні застосунки. Одне взаємодія з клієнтом, яке раніше вимагало трьох API-звів, тепер викликає тисячі контекстних запитів, оскільки агент розглядає варіанти, валідує інформацію та синтезує відповіді.

Традиційні хмарні склади даних, оптимізовані для пакетної аналітики, піддаються реальним вимогам агентних платформ. Постійно активна природа агентних платформ фундаментально конфліктує з динамічними обчислювальними середовищами, призначеними для запуску для запланованих робочих навантажень та зупинки для збереження витрат. MIT’s NANDA initiative виявила, що 95% пілотних програм штучного інтелекту не можуть забезпечити вимірний вплив на P&L, не через якість моделі, а через “прографічний розрив”, де системи не можуть адаптуватися досить швидко до робочих процесів підприємства. Коли затримка інфраструктури посилює цей розрив, навіть найскладніші агенти стають неефективними. Організації зрозуміють, що оптимізація запитів – раніше вважалася розв’язаною проблемою, делегованою адміністраторам баз даних – стала критичною бутлянкою ROI штучного інтелекту.

Це місце, де платформи, побудовані на масово паралельній обробці архітектури, зустрічають майбутнє штучного інтелекту. Системи, побудовані з нуля для змішаних робочих навантажень (обробки операційних запитів та аналітичних робочих навантажень одночасно без погіршення продуктивності), відокремлять переможців від тих, хто відстає. Коли кожна мілісекунда продуктивності запиту безпосередньо впливає на інтелект агента, якість відповіді та бізнес-результати, рішення щодо інфраструктури стають стратегічними імперативами.

Ми вже бачимо це у клієнтів, які розгортають агентів штучного інтелекту у виробництві. Вони шоковані, виявивши, що їхній “сучасний” хмарний склад даних додає 2-3 секунди до кожної взаємодії агента, роблячи штучний інтелект повільним та непослідовним. Помножте цю затримку на тисячі щоденних взаємодій, і досвід користувача стане неприйнятним. До кінця 2026 року продуктивність запиту стане основним критерієм для рішень щодо інфраструктури штучного інтелекту, витісняючи витрати на зберігання та масштабованість як основні проблеми.

Динаміка сили змінюється драматично, коли компанії можуть розгортати штучний інтелект безпосередньо проти оптимізованої інфраструктури даних з десятилітнім досвідом аналізу рішень, закладеним у неї. Натомість того, щоб бути обмеженими архітектурами постачальників, які не можуть обробляти об’єм запитів агентів, вони мають гнучкість інновувати в темпі штучного інтелекту, забезпечувати реактивний досвід агентів та уникати нічмарів продуктивності, які походять від невідповідності інфраструктури робочому навантаженню.

Цей зсув змусить підприємства переглянути інфраструктуру даних. Постачальники, які виживуть, будуть тими, хто зможе довести, що їхні архітектури були побудовані для цього моменту: де час відповіді на запит менше секунди у великому масштабі не є функцією, а основою інтелектуальної автоматизації

3. Гібридний ренесанс: суверенітет даних стає стратегічним

Маятник розгойдується назад до гібридних середовищ, оскільки підприємства розуміють, що це не тільки вибір між хмарою та локальною інфраструктурою. Це про ефективну роботу в обох, щоб задовольнити різні бізнес-потреби. У 2026 році суверенітет даних доведе, що це не тільки питання відповідності, а й стратегічна конкурентна перевага та, все частіше, питання економічного виживання.

Економіка непоправна: коли агентний штучний інтелект стимулює експоненційний об’єм запитів, хмарні витрати будуть стрімко зростати. Gartner прогнозує, що до 2030 року компанії, які не оптимізують середовище обчислень штучного інтелекту, заплатять понад 50% більше, ніж ті, хто це зробить, тоді як 50% хмарних обчислювальних ресурсів будуть присвячені робочим навантаженням штучного інтелекту до 2029 року, у порівнянні з менше 10% сьогодні – п’ятикратне збільшення робочих навантажень, пов’язаних зі штучним інтелектом. Організації розуміють, що гібридне середовище не є застарілим; це прагматичний шлях вперед. Ми бачимо відродження гібридних розгортань, яке відображає зростаюче розуміння того, як підприємства можуть оптимізувати витрати, одночасно стратегічно використовуючи можливості локальної інфраструктури та хмари.

Математика переконлива. Коли ви запускаєте тисячі агентів штучного інтелекту, які роблять мільйони запитів щодня, різниця між хмарними та локальними витратами стає приголомшливою. Розумні організації вже зараз моделюють ці сценарії та розуміють, що стратегічне гібридне розгортання не тільки бажане, а й необхідне для сталого функціонування штучного інтелекту. Коли штучний інтелект стає диференціатором, організації зрозуміють, що їхні стратегії даних та галузеві знання надто цінні, щоб повністю передати їх публічним постачальникам хмарних послуг. Вони хочуть контролювати та володіти своїми даними, знати, де вони географічно, та керувати економікою штучного інтелекту у великому масштабі.

Ми бачитимемо цю тенденцію найбільш вираженою на міжнародному рівні та в галузях, що підлягають регулюванню, таких як фінансові послуги та охорона здоров’я, але імперіатив витрат спонукатиме прийняття у всіх секторах. Компанії, які пропонують справжню гнучкість розгортання, з консистентними даними, обчисленнями, моделями, робочими навантаженнями, результатами та досвідом у гібридних середовищах, переможуть. Організації будуть вимагати можливість запускати передові можливості штучного інтелекту, включаючи моделі мови та векторну обробку, за своїми брандмауерами, одночасно зберігаючи той же темп інновацій, як і хмарні конкуренти, не розоряючись.

Майбутнє належить платформам, які дозволяють швидкість та масштаб штучного інтелекту, незалежно від того, де розташовані дані, у публічній хмарі, локальній інфраструктурі або приватній хмарі, дозволяючи організаціям приймати економічно раціональні рішення про розміщення робочих навантажень, коли агентний штучний інтелект змінює структури витрат. Це не про повернення до старих способів мислення; це про прийняття більш складного підходу, який розглядає інфраструктуру як стратегічний портфель, де різні робочі навантаження працюють у найбільш відповідному середовищі на основі продуктивності, витрат, безпеки та вимог до відповідності.

2026 рік – це коли агентний штучний інтелект переходить від словесного маркетингу до операційної реальності, фундаментально змінюючи, як підприємства конкурують, будують програмне забезпечення та керують своєю інфраструктурою. Компанії, які освоять розгортання у великому масштабі, збережуть контроль над своїми даними та контекстом та архітектурою для гібридної гнучкості, встановлять переваги, які стануть майже неможливими для подолання.