a16z «Великі ідеї 2026 року: Частина друга»

Програмне забезпечення поглинуло світ. Тепер воно буде рухати світ уперед.

Автор: a16z New Media

Переклад: Block unicorn

Вчора ми поділилися першою частиною серії «Великі ідеї», яка включала виклики, з якими, на думку наших партнерів з команд інфраструктури, зростання, біо + здоров'я та Speedrun, стартапи зіткнуться у 2026 році.

Сьогодні ми продовжуємо цю серію другою частиною, яка містить внески від American Dynamism (інвестиційної команди, спеціально створеної a16z у 2021 році) та команди додатків.

American Dynamism

David Ulevitch: Створення індустріальної бази, нативної для штучного інтелекту

США перебудовують ті економічні складові, які насправді надають країні силу. Енергетика, виробництво, логістика та інфраструктура знову опинилися в центрі уваги, а найважливішою зміною є поява справді нативної для штучного інтелекту, програмно-орієнтованої індустріальної бази. Ці компанії починають із моделювання, автоматизованого проєктування та операцій, керованих штучним інтелектом. Вони не модернізують минуле, а будують майбутнє.

Це відкриває величезні можливості для таких сфер, як передові енергетичні системи, виробництво важких роботів, нове покоління гірничої справи, біо- та ферментативні процеси (виробництво прекурсорних хімікатів, необхідних для різних галузей). Штучний інтелект може проєктувати чистіші реактори, оптимізувати видобуток, створювати кращі ферменти та координувати автономні кластери машин із глибиною, недосяжною для традиційних операторів.

Така ж трансформація змінює світ і за межами заводів. Автономні сенсори, дрони та сучасні моделі штучного інтелекту тепер можуть здійснювати постійний моніторинг портів, залізниць, ліній електропередач, трубопроводів, військових баз, дата-центрів та інших критичних систем, які раніше були занадто масштабними для повного контролю.

Реальний світ потребує нового програмного забезпечення. Засновники, які створюють це програмне забезпечення, визначать процвітання США на наступне століття.

Erin Price-Wright: Відродження американських фабрик

Перше велике століття США було побудовано на потужній індустріальній силі, але, як відомо, ми втратили більшу частину цієї сили — частково через аутсорсинг, частково через навмисну відсутність конструктивного розвитку. Проте іржаві машини знову запускаються, і ми стаємо свідками відродження американських фабрик із програмним забезпеченням та штучним інтелектом у центрі.

Я вважаю, що до 2026 року ми побачимо, як компанії застосовують фабричне мислення для вирішення викликів у таких сферах, як енергетика, гірнича справа, будівництво та виробництво. Це означає поєднання штучного інтелекту та автоматизації з технічними працівниками, щоб складні, індивідуальні процеси працювали так само ефективно, як і конвеєр. Зокрема:

• Швидко та багаторазово вирішувати складні питання регулювання та отримання дозволів
• Прискорювати цикл проєктування та впроваджувати дизайн для виробництва з самого початку
• Краще управляти координацією масштабних проєктів
• Впроваджувати автономні системи для прискорення завдань, які є складними або небезпечними для людей 

Застосовуючи технології, розроблені Генрі Фордом століття тому, плануючи масштаб і повторюваність із самого початку та інтегруючи останні досягнення штучного інтелекту, ми незабаром зможемо масово виробляти ядерні реактори, будувати житло для всієї країни з неймовірною швидкістю, зводити дата-центри та вступати в нову золоту епоху індустріальної сили. Як сказав Ілон Маск: «Фабрика — це і є продукт».

Zabie Elmgren: Наступна хвиля спостережуваності буде фізичною, а не цифровою

За останнє десятиліття спостережуваність програмного забезпечення змінила наш спосіб моніторингу цифрових систем, зробивши код і сервери прозорими через журнали, метрики та трасування. Така ж трансформація ось-ось охопить і фізичний світ.

З розгортанням понад мільярда підключених камер і сенсорів у великих містах США фізична спостережуваність — тобто реальний час розуміння стану міст, електромереж та іншої інфраструктури — стає як нагальною, так і можливою. Цей новий рівень сприйняття також стане рушієм наступного прориву в робототехніці та автономних технологіях, коли машини покладатимуться на універсальну платформу, яка зробить фізичний світ таким же спостережуваним, як і код.

Звісно, ця трансформація несе й реальні ризики: інструменти, здатні виявляти лісові пожежі чи запобігати аваріям на будівництві, можуть також стати причиною антиутопічних кошмарів. Переможцями наступної хвилі стануть ті, хто здобуде довіру суспільства, створить системи, що захищають приватність, є взаємодіючими, нативно підтримують штучний інтелект і підвищують прозорість суспільства без шкоди для громадянських свобод. Той, хто збудує таку довірену платформу, визначить майбутнє спостережуваності на наступне десятиліття.

Ryan McEntush: Архітектура електронної індустрії змінить світ

Наступна індустріальна революція відбудеться не лише на фабриках, а й усередині машин, які живлять ці фабрики.

Програмне забезпечення вже докорінно змінило наші способи мислення, проєктування та спілкування. Тепер воно змінює наші способи пересування, будівництва та виробництва. Досягнення в електрифікації, матеріалах і штучному інтелекті зливаються воєдино, дозволяючи програмному забезпеченню справді керувати фізичним світом. Машини починають відчувати, навчатися та діяти автономно.

Це і є підйом електронного індустріального стеку — комплексної технології, яка живить електромобілі, дрони, дата-центри та сучасне виробництво. Вона з'єднує атоми, що рухають світ, із бітами, що ним керують: від мінералів, очищених до компонентів, енергії, збереженої в батареях, електрики, контрольованої електронікою, до руху, здійснюваного точними моторами — усе це координується програмним забезпеченням. Це невидима основа кожного прориву в автоматизації фізичного світу; вона визначає, чи програмне забезпечення просто викликає таксі, чи справді тримає кермо.

Однак здатність будувати цей стек — від очищення ключових матеріалів до виробництва передових чипів — втрачається. Якщо США хочуть очолити наступну індустріальну епоху, вони повинні виробляти апаратне забезпечення, що її підтримує. Країна, яка опанує електронний індустріальний стек, визначатиме майбутнє промислових і військових технологій.

Програмне забезпечення поглинуло світ. Тепер воно буде рухати світ уперед.

Oliver Hsu: Автономні лабораторії прискорюють наукові відкриття

Зі зростанням можливостей моделей у мультимодальності та постійним підвищенням робототехнічних навичок команди прискорять автономні наукові відкриття. Ці паралельні технології породять автономні лабораторії, здатні замикати цикл наукового відкриття — від формулювання гіпотези до проєктування та виконання експерименту, потім до висновків, аналізу результатів і ітерації майбутніх напрямків досліджень. Команди, що створюють ці лабораторії, будуть міждисциплінарними, інтегруючи експертизу зі штучного інтелекту, робототехніки, фізичних і біологічних наук, виробництва, операцій тощо, забезпечуючи безперервні експерименти та відкриття в різних галузях у безлюдних лабораторіях.

Will Bitsky: Дані як рушійна сила ключових галузей

У 2025 році дух епохи штучного інтелекту визначатиметься обмеженнями обчислювальних ресурсів і будівництвом дата-центрів. А до 2026 року — обмеженнями даних і наступним фронтиром даних — нашими ключовими галузями.

Наші ключові галузі залишаються скарбницею потенційних, неструктурованих даних. Кожен виїзд вантажівки, кожне зняття показників, кожна технічна робота, кожен виробничий цикл, кожне складання, кожне тестування — це матеріал для тренування моделей. Однак такі терміни, як збір даних, розмітка чи тренування моделей, не є звичними для промисловості.

Попит на такі дані невичерпний. Компанії на кшталт Scale, Mercor та лабораторії з дослідження штучного інтелекту наполегливо збирають дані про процеси (не лише «що було зроблено», а й «як це було зроблено»). Вони платять великі гроші за кожен шматок «даних із поту та крові фабрик».

Промислові компанії, які вже мають фізичну інфраструктуру та робочу силу, мають порівняльну перевагу у зборі даних і почнуть її використовувати. Їхні операції генерують величезні обсяги даних, які можна збирати майже без додаткових витрат і використовувати для тренування власних моделей або ліцензування третім сторонам.

Ми також можемо очікувати появи стартапів, які допомагатимуть у цьому. Вони запропонують координаційний стек: програмні інструменти для збору, розмітки та ліцензування; апаратні сенсори та SDK; середовища для навчання з підкріпленням (RL) і тренувальні пайплайни; а зрештою — і власні розумні машини.

Команда додатків (Apps)

David Haber: Штучний інтелект підсилює бізнес-моделі

Найкращі стартапи зі штучного інтелекту не просто автоматизують завдання; вони підсилюють економічний ефект для клієнтів. Наприклад, у праві з оплатою за результатом юридичні фірми отримують дохід лише у разі виграшу справи. Компанії на кшталт Eve використовують власні дані про результати для прогнозування ймовірності успіху справи, допомагаючи фірмам обирати кращі справи, обслуговувати більше клієнтів і підвищувати відсоток перемог.

Штучний інтелект сам по собі може підсилювати бізнес-моделі. Він не лише знижує витрати, а й приносить додатковий дохід. До 2026 року ми побачимо, як ця логіка пошириться на всі галузі, оскільки системи штучного інтелекту глибше інтегруватимуться з мотивацією клієнтів і створюватимуть складні переваги, недосяжні для традиційного програмного забезпечення.

Anish Acharya: ChatGPT стане магазином додатків для штучного інтелекту

Цикл споживчих продуктів вимагає трьох складових для успіху: нової технології, нової поведінки споживачів і нового каналу дистрибуції.

До недавнього часу хвиля штучного інтелекту відповідала першим двом умовам, але бракувало нового нативного каналу дистрибуції. Більшість продуктів розвивалися завдяки існуючим мережам на кшталт X або сарафанному радіо.

Однак із запуском OpenAI Apps SDK, підтримкою міні-додатків від Apple і впровадженням групових чатів у ChatGPT, розробники споживчих продуктів тепер можуть напряму використовувати 900 мільйонів користувачів ChatGPT і зростати завдяки новим мережам міні-додатків на кшталт Wabi. Як останній етап життєвого циклу споживчих продуктів, цей новий канал дистрибуції може у 2026 році започаткувати десятирічну золоту лихоманку споживчих технологій. Ігнорувати це — на власний ризик.

Olivia Moore: Голосові агенти займають своє місце

За останні 18 місяців ідея штучних інтелектуальних агентів, які обробляють реальні взаємодії для бізнесу, перетворилася з наукової фантастики на реальність. Тисячі компаній — від малого до великого бізнесу — використовують голосовий штучний інтелект для запису на прийом, бронювання, опитувань, збору інформації про клієнтів тощо. Ці агенти не лише економлять кошти та створюють додатковий дохід, а й звільняють співробітників для більш цінної — і цікавої — роботи.

Оскільки ця сфера ще на початковому етапі, багато компаній перебувають на стадії «голос як точка входу», пропонуючи лише один або кілька типів дзвінків як окреме рішення. Я з нетерпінням чекаю, коли голосові помічники зможуть розширити свої можливості до обробки цілих робочих процесів (можливо, мультимодальних) і навіть керування повним циклом взаємодії з клієнтом.

Це, ймовірно, означатиме глибшу інтеграцію агентів у бізнес-системи та надання їм свободи для обробки складніших типів взаємодій. З удосконаленням базових моделей — тепер агенти можуть викликати інструменти та працювати між різними системами — кожна компанія має впровадити голосові продукти на основі штучного інтелекту та використовувати їх для оптимізації ключових бізнес-процесів.

Marc Andrusko: Настають проактивні додатки без підказок

У 2026 році масові користувачі попрощаються з полями для підказок. Наступне покоління додатків зі штучним інтелектом взагалі не показуватиме підказок — вони спостерігатимуть за вашими діями та проактивно пропонуватимуть варіанти. Ваш інтегроване середовище розробки (IDE) запропонує рефакторинг ще до того, як ви поставите питання. Ваша система управління відносинами з клієнтами (CRM) автоматично створить follow-up лист після дзвінка. Ваш інструмент для дизайну генеруватиме варіанти під час роботи. Чат-інтерфейс — лише допоміжний інструмент. Тепер штучний інтелект стане невидимим каркасом кожного робочого процесу, активованим намірами користувача, а не командами.

Angela Strange: Штучний інтелект зрештою оновить банківську та страхову інфраструктуру

Багато банків і страхових компаній вже інтегрували функції штучного інтелекту, такі як імпорт документів і голосові агенти, у свої традиційні системи, але лише перебудова інфраструктури під штучний інтелект справді змінить фінансові послуги.

До 2026 року ризик не модернізуватися та не використати штучний інтелект повною мірою перевищить ризик невдачі, і ми побачимо, як великі фінансові установи відмовляються від контрактів із традиційними постачальниками на користь нових, нативних для штучного інтелекту рішень. Ці компанії позбудуться обмежень минулого, ставши платформами, які централізують, нормалізують і збагачують дані з традиційних систем і зовнішніх джерел.

Який результат?

• Робочі процеси будуть значно спрощені та паралелізовані. Більше не потрібно перемикатися між різними системами та екранами. Уявіть: ви бачите й обробляєте сотні завдань у системі ініціювання іпотеки (LOS) одночасно, а агенти виконують найрутинніші з них.
• Звичні категорії об'єднаються у більші. Наприклад, дані KYC клієнта, відкриття рахунку та моніторингу транзакцій тепер можна зберігати на єдиній платформі управління ризиками.
• Переможці в цих нових категоріях будуть у 10 разів більшими за старі компанії: категорії ширші, а ринок програмного забезпечення поглинає робочу силу.

Майбутнє фінансових послуг — це не застосування штучного інтелекту поверх старих систем, а створення абсолютно нової операційної системи на основі штучного інтелекту.

Joe Schmidt: Прогресивні стратегії принесуть штучний інтелект 99% компаній

Штучний інтелект — найзахопливіший технологічний прорив нашого життя. Однак досі більшість вигод від нових стартапів отримували ті 1% компаній Кремнієвої долини — або ті, що фізично розташовані в Bay Area, або є частиною її великої мережі. Це не дивно: підприємці хочуть продавати продукти знайомим і доступним компаніям, чи то особисто, чи через венчурних інвесторів у раді директорів.

До 2026 року це зміниться докорінно. Бізнес усвідомить, що переважна більшість можливостей штучного інтелекту знаходиться поза Кремнієвою долиною, і ми побачимо нові стартапи, які використовують прогресивні стратегії для виявлення прихованих можливостей у великих традиційних вертикалях. У традиційних консалтингових і сервісних галузях (наприклад, системних інтеграторах і впроваджувальних компаніях), а також у повільніших галузях, таких як виробництво, приховано величезний потенціал штучного інтелекту.

Seema Amble: Штучний інтелект створює нові координаційні рівні та ролі у Fortune 500

До 2026 року компанії ще більше перейдуть від ізольованих інструментів штучного інтелекту до мультиагентних систем, які працюють як скоординовані цифрові команди. Оскільки агенти починають управляти складними, взаємозалежними робочими процесами (наприклад, спільне планування, аналіз і виконання), компанії повинні переосмислити структуру роботи та те, як контекст передається між системами. Ми вже бачимо, як компанії на кшталт AskLio та HappyRobot впроваджують цю зміну, розгортаючи агентів на всьому процесі, а не лише на окремих завданнях.

Компанії Fortune 500 відчують цю трансформацію найглибше: вони володіють найбільшими обсягами ізольованих даних, інституційних знань і складних операцій, більшість із яких зберігається в головах співробітників. Перетворення цієї інформації на спільну базу для автономних працівників відкриє швидше прийняття рішень, коротші цикли та end-to-end процеси без постійного людського мікроменеджменту.

Ця трансформація також змусить лідерів переосмислити ролі та програмне забезпечення. З'являться нові функції, такі як дизайнер робочих процесів штучного інтелекту, менеджер агентів і керівник з управління та перевірки цифрових працівників. Окрім існуючих систем запису, компаніям знадобляться координаційні системи: нові рівні для управління мультиагентною взаємодією, визначення контексту та забезпечення надійності автономних робочих процесів. Люди зосередяться на вирішенні крайових випадків і найскладніших ситуацій. Поява мультиагентних систем — це не просто ще один крок у процесі автоматизації; це перебудова способу роботи компаній, прийняття рішень і створення цінності.

Bryan Kim: Споживчий штучний інтелект переходить від «допоможи мені» до «зрозумій мене»

2026 рік стане віхою, коли функції основних споживчих продуктів зі штучним інтелектом перейдуть від підвищення продуктивності до посилення міжособистісних зв'язків. Штучний інтелект більше не просто допомагає вам виконувати роботу — він допомагає краще розуміти себе та будувати міцніші стосунки.

Варто зазначити: це нелегко. Багато соціальних продуктів зі штучним інтелектом вже запускалися, але зазнавали невдачі. Проте завдяки мультимодальним контекстним вікнам і зниженню вартості інференсу продукти зі штучним інтелектом тепер можуть навчатися з усіх аспектів вашого життя, а не лише з того, що ви повідомляєте чат-боту. Уявіть, що ваша галерея на телефоні відображає справжні емоційні моменти, особисті та групові чати змінюються залежно від співрозмовника, а ваші щоденні звички змінюються під впливом стресу.

Як тільки ці продукти з'являться, вони стануть частиною нашого повсякденного життя. Загалом, продукти типу «зрозумій мене» мають кращу утримуваність користувачів, ніж продукти типу «допоможи мені». Продукти «допоможи мені» монетизуються через високу готовність користувачів платити за певні завдання та прагнуть підвищити утримання. Продукти «зрозумій мене» монетизуються через постійну щоденну взаємодію: готовність платити нижча, але утримання вище.

Люди завжди обмінюють дані на цінність: питання лише в тому, чи варті отримані вигоди. І відповідь незабаром стане відомою.

Kimberly Tan: Нові примітиви моделей породжують безпрецедентні компанії

До 2026 року ми станемо свідками появи компаній, які просто не могли б існувати до проривів у сфері інференсу, мультимодальності та комп'ютерних застосунків. Дотепер багато галузей (наприклад, право чи підтримка клієнтів) використовували покращені технології інференсу для посилення існуючих продуктів. Але лише зараз ми починаємо бачити компанії, чия основна функціональність принципово залежить від цих нових примітивів моделей.

Прогрес у сфері інференсу може породити нові можливості для оцінки складних фінансових претензій або дій на основі щільних академічних чи аналітичних досліджень (наприклад, вирішення суперечок щодо рахунків). Мультимодальні моделі дозволяють витягувати приховані відеодані з фізичного світу (наприклад, із камер на виробництві). Комп'ютерні застосунки дають змогу автоматизувати великі галузі, цінність яких раніше стримувалася настільним ПЗ, поганими API та фрагментованими робочими процесами.

James da Costa: Стартапи зі штучного інтелекту масштабуються, продаючи продукти іншим стартапам зі штучного інтелекту

Ми перебуваємо на порозі безпрецедентної хвилі створення компаній, яку переважно рухає поточний цикл продуктів зі штучним інтелектом. Але, на відміну від попередніх циклів, існуючі компанії не залишаються осторонь; вони також активно впроваджують штучний інтелект. То як же стартапам перемогти?

Один із найефективніших і недооцінених способів обійти існуючі компанії в каналах дистрибуції — це обслуговувати їх із самого початку: тобто працювати для новостворених «зелених» компаній. Якщо ви зможете залучити всі нові компанії та рости разом із ними, то з розвитком ваших клієнтів ви самі станете великою компанією. Stripe, Deel, Mercury, Ramp — усі дотримувалися цієї стратегії. Насправді багато клієнтів Stripe навіть не існували, коли Stripe тільки з'явився.

У 2026 році ми побачимо, як стартапи, що починають із нуля, масштабуються у багатьох сферах корпоративного ПЗ. Їм потрібно лише створити кращий продукт і повністю зосередитися на нових клієнтах, яких ще не захопили існуючі гравці.