Реальность корпоративного ИИ: почему 2026 год может действительно отличаться

После трех лет энтузиазма, вызванного ChatGPT, корпоративный ИИ столкнулся с реальностью. Опрос MIT показал, что 95% предприятий не видят значимых результатов от инвестиций в ИИ. Но 24 венчурных капиталиста считают, что 2026 год станет точкой перелома — когда компании наконец перейдут от пилотных проектов к реальному получению ценности от внедрения ИИ.

Где потекут настоящие деньги

Инвестиционная стратегия значительно эволюционировала. Венчурные инвесторы больше не гоняются за универсальными решениями ИИ. Вместо этого они делают ставки на специализированные категории, где ИИ расширяет существующие преимущества институтов, а не просто автоматизирует задачи.

Инфраструктура и ИИ в физическом мире привлекают серьезное внимание. Речь идет не только о охлаждении дата-центров и оптимизации вычислений — хотя это важно, поскольку потребность в мощности GPU достигает границ глобальных энергетических ресурсов. Настоящий потенциал заключается в переходе от реактивных к предиктивным системам в производстве, инфраструктуре и мониторинге климата. Некоторые венчурные инвесторы, включая управляющих директоров, таких как Jaffe из frontier инвестиционных фирм, наблюдают за тем, как frontier-лаборатории поставляют готовые приложения прямо в производство в сферах финансов, права, здравоохранения и образования.

Голосовой ИИ и специализированные рабочие процессы представляют следующий фронт. Голос становится более естественным интерфейсом взаимодействия человека и машины, чем экраны и клавиатуры. В то же время вертикальные корпоративные программные решения — особенно в регулируемых отраслях с сложной операционной средой — создают защиту за счет proprietary workflows и data moats, которые горизонтальные решения не могут воспроизвести.

Квантовые вычисления набирают обороты, хотя прорывы в программном обеспечении еще годы впереди. Производительность аппаратного обеспечения должна преодолеть критический порог, прежде чем произойдет следующая волна прорывов.

Смерть универсальных AI-продуктов

Предприятия понимают, что LLM — не панацея. Индивидуальные модели, тонкая настройка, наблюдаемость и суверенитет данных важнее, чем просто производительность модели. Некоторые компании, специализирующиеся на AI-продуктах, уже переключаются на консультации по ИИ и кастомную реализацию — по сути, становясь командами инженеров, развернутыми у клиента.

Вопрос о moat стал фундаментальным. Венчурные инвесторы все больше скептически относятся к преимуществам, основанным только на производительности модели или prompting — такие преимущества исчезают за несколько месяцев. Вместо этого они ищут:

• Data moats: где каждый взаимодействие с клиентом делает продукт лучше (проще в построении в вертикальных категориях, таких как производство или здравоохранение)
• Workflow moats: глубокое понимание того, как задачи проходят через отрасль
• Integration moats: компании, глубоко интегрированные в корпоративные процессы с высокими затратами на смену поставщика

Испытание Series A

Чтобы привлечь инвестиции Series A в 2026 году, стартапам в области корпоративного ИИ нужны две вещи: убедительный рассказ о том, почему именно сейчас (обычно связанный с GenAI, создающим новые поверхности атак или возможности для рабочих процессов) И конкретные доказательства внедрения. $1-2 миллиона ARR — это базовый уровень, но критически важна реальная критическая масса внедрения, а не только выручка.

Порог уже изменился. Доходы от пилотных проектов больше не считаются преимуществом — важна уверенность клиента. Основатели должны показывать реальные договорные соглашения (на 12+ месяцев), продукты, которые действительно радуют пользователей, и способность привлекать топ-таланты, уводя их у гиперскалеров.

AI-агенты: все еще рано, но уже слияние трендов

AI-агенты останутся в ранней стадии внедрения до 2026 года, несмотря на хайп. Технические и нормативные барьеры сохраняются, стандартов для коммуникации между агентами пока нет. Однако траектория ясна: сегодняшние изолированные агенты (отдельные SDR-агенты, службы поддержки и т. д.) объединятся в единые агенты с общим контекстом и памятью.

Победители найдут баланс между автономией и контролем, рассматривая агентов как совместное дополнение, а не полную замену. Знаниеработники все чаще будут иметь AI-коллег; распространение таких решений практически ничего не стоит после разработки.

Увеличатся ли бюджеты?

Вот нюанс: да, но концентрация важна. Общие расходы на корпоративный ИИ будут расти, но распределение станет крайне неравномерным. Небольшой набор проверенных AI-продуктов захватит значительную долю бюджета, в то время как другие покажут стагнацию или сокращение доходов. CIO в 2026 году начнут рационализировать разрозненную инфраструктуру — сокращая экспериментальные бюджеты и объединяя пересекающиеся инструменты в проверенные решения.

Компании с наиболее устойчивыми моделями удержания решают задачи, которые усложняются с углублением внедрения ИИ. Сильное удержание достигается за счет трех факторов: критичности для производственных процессов, накопления proprietary контекста и решения проблем, которые растут с ростом внедрения, а не разовых кейсов.

Точка перелома 2026: разные или déjà vu?

Корпоративные венчурные инвесторы уже предсказывали этот «год перелома». Но структурные сдвиги предполагают, что 2026 год действительно может принести:

• Инфраструктура достаточно зрелая для надежных слоев приложений
• Специализированные модели достаточно стабильны для ежедневных рабочих процессов
• Контроль и нормативы достаточно улучшены для корпоративных рисков
• Явный ROI появляется у первых пользователей (становятся кейсами для отстающих)

Разница не в том, что ИИ внезапно заработал — он уже работает у ведущих предприятий. Разница в том, что средний рынок и отстающие предприятия наконец-то перейдут от вопроса «стоит ли?» к вопросу «как масштабировать?»