a16z《2026 року: важливі концепції — частина друга》

Написано: a16z New Media

Переклад: Block unicorn

Вчора ми поділилися першою частиною серії «Важливі концепції», яка включає наші інфраструктурні рішення, зростання, біологію + здоров’я, а також команду Speedrun, яка вважає, що стартапи стикнуться з викликами до 2026 року.

Сьогодні ми продовжимо випуск другої частини цієї серії, яка містить внески від American Dynamism (інвестиційна команда, створена (a16z) у 2021 році) та команду додатків.

American Dynamism

David Ulevitch: Створення індустріальної бази, яка є природною для штучного інтелекту

США перебудовують ті економічні компоненти, які дійсно надають країні силу. Енергетика, виробництво, логістика та інфраструктура знову стають у фокус уваги, але найважливішим є підйом індустріальної бази, яка ґрунтується на штучному інтелекті та програмному забезпеченні. Ці компанії починають з моделювання, автоматизованого дизайну та операцій, керованих штучним інтелектом. Вони не модернізують минуле, а будують майбутнє.

Це створює величезні можливості в сферах передових енергетичних систем, важкого роботобудування, нових видів добування, біологічних та ензимних процесів (виробництва прекурсорів, необхідних для багатьох галузей). Штучний інтелект може проектувати більш чисті реактори, оптимізувати добування ресурсів, розробляти кращі ензими та координувати автономні машини з рівнем інсайту, недосяжним для традиційних операторів.

Та сама трансформація змінює й світ поза межами фабрик. Самокеровані сенсори, безпілотники та сучасні моделі штучного інтелекту вже здатні постійно моніторити порти, залізниці, електромережі, трубопроводи, військові бази, дата-центри та інші ключові системи, що раніше були гігантськими і важкими для повного контролю.

Реальний світ потребує нового програмного забезпечення. Засновники, які збудують ці системи, сформують наступне століття процвітання США.

Erin Price-Wright: Відродження американських фабрик

Перший великий століття Америки базувався на міцній індустріальній силі, але, як відомо, ми втратили більшу частину цієї сили — частково через офшоринг, частково через навмисне відсутність конструктивних дій. Проте іржаві машини знову запускаються, і ми спостерігаємо відродження американських фабрик, яке ґрунтується на програмному забезпеченні та штучному інтелекті.

Я думаю, що до 2026 року ми побачимо, як компанії застосовують фабричне мислення для вирішення викликів у сферах енергетики, добування, будівництва та виробництва. Це означає поєднання штучного інтелекту та автоматизації з технічними працівниками, щоб складні, індивідуальні процеси працювали так само швидко, як лінійне виробництво. Зокрема:

швидке та багаторазове реагування на складні нормативи та дозволи

прискорення проектування та забезпечення виробничої придатності з самого початку

кращий менеджмент масштабних проектів і координація

впровадження автономних систем для виконання складних або небезпечних завдань

За допомогою технологій, розроблених ще Генрі Фордом понад століття тому, планування масштабів і повторюваності з самого початку та інтеграція найновішого штучного інтелекту дозволять швидко запустити масове виробництво реакторів, збудувати житло для всієї країни, швидко розгорнути дата-центри та вийти на нову еру індустріальної могутності. Як сказав Ілон Маск, «Фабрика — це продукт».

Zabie Elmgren: Наступна хвиля об’єктивності буде фізичною, а не цифровою

За останні десять років спостерігалися значні зміни у спостереженні за цифровими системами — через журнали, метрики і трасування, що робить код і сервери прозорими. Так само незабаром ця революція охопить фізичний світ.

Зі встановленням понад мільярда підключених камер і сенсорів у великих містах США, фізична об’єктивність — здатність у реальному часі слідкувати за станом міст, електромереж та інших інфраструктур — стає нагальною та реальною. Ця нова сенсорна ідентичність сприятиме розвитку робототехніки та автономних технологій, де машини зможуть орієнтуватися у фізичному світі так само, як і у цифровому.

Звісно, ця трансформація несе й ризики: інструменти для виявлення лісових пожеж або запобігання аваріям на будівництвах можуть перетворитися на інструменти дистопії. Переможцями наступної хвилі стануть ті, хто здобуде довіру громадськості, побудує системи захисту приватності, забезпечить міжоперабельність і підтримку штучного інтелекту, дозволяючи підвищити прозорість суспільства, не шкодячи свободам. Той, хто зможе побудувати цю надійну систему, визначатиме напрямок об’єктивності на наступні десять років.

Ryan McEntush: Електронна промисловість змінить світ

Наступна індустріальна революція відбудеться не лише у фабриках, а й у машинах, які забезпечують їм енергію.

Програмне забезпечення кардинально змінило наше мислення, дизайн і спілкування. Зараз воно змінює наш спосіб пересування, будівництва і виробництва. Прогрес у електрифікації, матеріалах і штучному інтелекті об’єднується, дозволяючи програмному забезпеченню справді керувати фізичним світом. Машини починають відчувати, навчатися і діяти автономно.

Це підйом стека електронної промисловості — комплексної технології, що живить електромобілі, безпілотники, дата-центри та сучасне виробництво. Вона з’єднує атоми світу з бітами для управління світом: від руд, перероблених у компоненти, до енергії в батареях, електроенергії, що керується електронними пристроями, та руху, здійснюваного за допомогою точних моторів — все координується за допомогою програмного забезпечення. Це невидима основа кожного прориву в галузі фізичної автоматизації; вона визначає, чи є програма лише викликом таксі або справжнім керуванням кермом.

Однак здобуття ключових матеріалів і виробництво сучасних чипів втрачає здатність будувати цей стек. Якщо США хочуть очолити наступну індустріальну еру, їм потрібно виробляти необхідне обладнання. Країни, які володіють цим стеком, визначатимуть майбутнє індустріальних і військових технологій.

Програмне забезпечення поглинає світ. Тепер воно буде рухати світ вперед.

Oliver Hsu: Приватна лабораторія для прискорення наукових відкриттів

Зі зростанням можливостей моделей у мультимодальних задачах і постійним підвищенням здібностей роботів, команди прискорюють автономне відкриття наук. Ці паралельні технології створять автономні лабораторії, які завершують цикл відкриттів — від гіпотез і дизайну експериментів до аналізу результатів і ітерацій у майбутнє дослідження. Команди, що створюють ці лабораторії, будуть міждисциплінарними і поєднуватимуть штучний інтелект, робототехніку, фізику, біологію, виробництво та операції, забезпечуючи безлюдні експерименти та постійне відкриття у різних галузях.

Will Bitsky: Шлях даних у ключових галузях

До 2025 року дух епохи штучного інтелекту визначатиме обмеження обчислювальних ресурсів і побудова дата-центрів. А вже до 2026 року він визначатиметься обмеженнями даних та новими фронтами у цій сфері — у наших ключових галузях.

Наші ключові галузі залишаються багатими на потенційні, неструктуровані дані. Щоденні поїздки вантажівок, вимірювання, обслуговування, виробництво, збірка та тестування — все це матеріал для тренування моделей. Але у промисловості терміни «збір даних», «мітки» та «тренування моделей» ще не увійшли до широкого вжитку.

Попит на ці дані безперервний. Компанії, такі як Scale, Mercor і AI Labs, невтомно збирають процесні дані (не просто «що робили», а «як робили»). Вони платять високі ціни за кожен «шматок даних із «городу праці»».

Промислові підприємства з уже наявною фізичною інфраструктурою і робочою силою мають перевагу у зборі даних і вже починають цим користуватися. Їхня операційна активність генерує масивні дані, які майже безкоштовно можна збирати і використовувати для тренування власних моделей або для ліцензування третім сторонам.

Ми також очікуємо, що з’являться стартапи, які допоможуть у цьому процесі: забезпечать інструменти для збору, міткування і ліцензування даних, SDK(, платформи для підсиленого навчання )RL( та тренувальні пайплайни, а також їхні власні інтелектуальні машини.

Команда додатків (Apps)

David Haber: Штучний інтелект як посилювач бізнес-моделей

Найкращі стартапи у сфері штучного інтелекту — це не лише автоматизація завдань; вони розширюють економічну ефективність клієнтів. Наприклад, у юридичних компаніях, що працюють за моделлю «виграш — частка від виграшу», юристи отримують оплату лише при перемозі. Компанії як Eve використовують власні дані результатів для прогнозування ймовірності успіху справ, допомагаючи юридичним фірмам обирати більш вигідні справи, обслуговувати більше клієнтів та підвищувати рівень успішності.

Сам штучний інтелект може посилювати бізнес-моделі. Він не лише знижує витрати, а й створює додаткові доходи. До 2026 року ми побачимо, як ця логіка поширюється на різні галузі, оскільки системи штучного інтелекту все глибше узгоджуються з мотиваціями клієнтів і створюють складні переваги, недосяжні для традиційного програмного забезпечення.

Anish Acharya: ChatGPT стане магазином додатків штучного інтелекту

Цикл споживчих продуктів потребує трьох елементів для успіху: нових технологій, нових поведінкових моделей та нових каналів розповсюдження.

До недавнього часу хвиля штучного інтелекту задовольняла перші два елементи, але бракувало нових рідних каналів розповсюдження. Більшість продуктів зростали за рахунок існуючих мереж або сарафанного радіо.

Однак з виходом SDK для додатків OpenAI, підтримкою маленьких програм у Apple та запуском групових чатів у ChatGPT, тепер розробники споживчих продуктів можуть прямо використовувати 9 мільярдів користувачів ChatGPT і зростати через нові мережі, такі як Wabi. Цей новий канал розповсюдження може розпочати у 2026 році десятиліття технологічних захоплень, ігнорувати його — означає ризикувати втратити можливості.

Olivia Moore: Голосові агенти починають займати свою нішу

За останні 18 місяців ідея голосових агентів для реальних бізнес-комунікацій стала реальністю, а не фантазією. Тисячі компаній — від малих і середніх до великих — використовують голосових агентів для призначення зустрічей, бронювання, опитувань, збору клієнтських даних тощо. Ці агенти не лише економлять кошти і створюють додатковий дохід, а й звільняють співробітників для більш цінної і цікавої роботи.

Оскільки ця сфера ще на початковій стадії, багато компаній поки що використовують голосові агенти лише як один із каналів зв’язку — один або кілька типів дзвінків. Мені приємно бачити, що голосові помічники можуть розширитися до обробки повних робочих процесів (можливо, мультимодальних) і навіть керувати повним циклом взаємодії з клієнтами.

Це означає, що агенти стануть більш глибоко інтегрованими у бізнес-системи і матимуть можливість виконувати складніші типи взаємодій. З постійним покращенням моделей — тепер агенти можуть викликати інструменти і працювати між системами — кожна компанія має впроваджувати продукти штучного інтелекту з пріоритетом на голосовий канал і використовувати їх для оптимізації ключових аспектів бізнесу.

Marc Andrusko: Активні застосунки без підказок вже скоро

У 2026 році основні користувачі забудуть про підказки. Наступне покоління застосунків штучного інтелекту зовсім не показуватиме підказки — вони спостерігатимуть за вашими діями і проактивно пропонуватимуть рекомендації. Ваша IDE )IDE( вже буде пропонувати рефакторинг ще до того, як ви поставите запит. Ваша CRM-система )CRM( автоматично створюватиме листи після дзвінків. Ваші дизайнерські інструменти будуть генерувати різні варіанти під час роботи. Чат-інтерфейси стануть лише допоміжним інструментом. Штучний інтелект стане невидимим каркасом кожного робочого процесу, активованим наміром користувача, а не командою.

Angela Strange: Штучний інтелект остаточно оновить банківську та страховий інфраструктуру

Багато банків і страховиків вже інтегрували у свої системи функції штучного інтелекту, такі як імпорт документів і голосові агентські системи, але лише через повне оновлення базової інфраструктури штучний інтелект здатен реально змінити фінансову сферу.

До 2026 року ризики невдачі модернізації та повного використання штучного інтелекту перевищать ризики провалу, і ми побачимо, як великі фінансові інституції розривають контракти з традиційними постачальниками та впроваджують нові, більш сучасні й природні для штучного інтелекту заміни. Вони позбавляються застарілої класифікації та перетворюються на платформи, що централізовано, стандартизовано та збагачують дані з різних джерел, включаючи традиційні системи.

Що з того вийде?

Робочі процеси будуть значно спрощені та паралелізовані. Не потрібно буде перемикатися між різними системами і екранами. Уявіть: ви можете одночасно бачити та обробляти сотні завдань у системі ініціації іпотеки )LOS, а агент навіть виконає частину найскладніших.

Звичні категорії об’єднуються у більші. Наприклад, дані про KYC клієнтів, відкриття рахунків і моніторинг транзакцій тепер можна об’єднати у єдину платформу ризиків.

Переможці у цій новій класифікації матимуть у 10 разів більший масштаб, ніж традиційні компанії: обсяг класифікацій збільшиться, і програмне забезпечення поглине робочу силу.

Майбутнє фінансових послуг — не в додаванні штучного інтелекту до старих систем, а у створенні нової операційної системи, базованої на штучному інтелекті.

Joe Schmidt: Стратегія перспективного розвитку — штучний інтелект для 99% компаній

Штучний інтелект — найзахопливіший технологічний прорив у нашому житті. Але до сьогодні більша частина доходів нових стартапів йде у 1% компаній Кремнієвої долини — або тих, що дійсно знаходяться у зоні Сан-Франциско, або у їхній потужній мережі. Це цілком логічно: підприємці прагнуть продавати свої продукти тим компаніям, що їм знайомі і до яких легше дібратися — особисто або через інвесторів у раді директорів.

До 2026 року ця ситуація кардинально зміниться. Бізнеси усвідомлять, що більшість можливостей у галузі штучного інтелекту знаходиться поза межами Кремнієвої долини, і з’являться нові стартапи з перспективною стратегією, що досліджують приховані можливості у великих традиційних вертикалях. У сферах, таких як системна інтеграція, впровадження та виробництво, штучний інтелект відкриє величезні перспективи.

Seema Amble: Штучний інтелект створює нові рівні координації й нові ролі у компаніях «Форте́н 500»

До 2026 року компанії активніше перейдуть від ізольованих інструментів штучного інтелекту до мультиагентських систем, які працюватимуть як скоординовані цифрові команди. Зі зростанням кількості агентів, що керують складними взаємозалежними процесами (наприклад, спільне планування, аналіз і виконання), компанії потрібно переосмислити структуру роботи і спосіб, як контексти перетікають між системами. Ми вже бачили, як компанії на кшталт AskLio і HappyRobot проходять цей шлях: вони впроваджують агентів у весь процес, а не в окремі завдання.

Форте́н 500 найглибше відчують цю зміну: вони мають найбільші «острови» даних, корпоративні знання та складність операцій, багато з яких зберігається у розумах працівників. Перетворюючи цю інформацію на спільну базу для автономних працівників, вони отримають швидше прийняття рішень, коротші цикли і зменшать залежність від безперервного людського мікроменеджменту.

Ця трансформація також змусить лідерів переосмислити ролі та програмне забезпечення. З’являться нові функції, наприклад, дизайнери робочих процесів штучного інтелекту, керівники агентів і менеджери з управління і контролю цифрових колаборацій. Понад те, потрібні будуть нові системи координації: нові рівні для управління взаємодією багатьох агентів, оцінки контексту й забезпечення надійності автономних процесів. Люди зосередяться на складних і крайніх ситуаціях. Зростання мультиагентних систем — це не просто ще один крок у автоматизації; це переформатування підходу до роботи, прийняття рішень і створення цінності.

Bryan Kim: Споживчий штучний інтелект переходить від «Допоможи мені» до «Зрозумій мене»

2026 рік стане точкою перетину, коли функціонал основних споживчих продуктів штучного інтелекту зміниться з підвищення продуктивності на покращення людських зв’язків. Штучний інтелект більше не просто допомагатиме вам у роботі; він допомагатиме краще розуміти себе і будувати міцні людські відносини.

Важливо розуміти: це нелегка задача. Багато продуктів з штучним інтелектом для споживачів уже з’явилися, але переважно зазнали невдачі. Проте, завдяки мультимодальним контекстним вікнам і зниженню вартості обчислень, тепер штучний інтелект може вчитися з усіх аспектів вашого життя, а не лише з того, що ви розповідаєте чат-ботам. Уявіть, що ваш фотогалерея відображає справжні емоційні моменти, режим один-на-один і групові чати змінюються залежно від співрозмовника, а ваш стиль життя піддається тиску і змінюється.

Якщо ці продукти справді з’являться, вони стануть частиною нашого щоденного життя. Зазвичай, продукти, що «розуміють мене», мають кращу утримуваність користувачів, ніж ті, що «допомагають». Продукти «допоможи мені» отримують прибуток через високий рівень готовності платити за конкретні завдання і зосереджені на збереженні користувачів. Продукти «звернись до мене» заробляють через постійні щоденні взаємодії: користувачі менше платять, але залишаються довше.

Люди вже безперервно обмінюються даними заради цінності: питання лише, чи буде їхня віддача гідною. І відповідь незабаром стане очевидною.

Kimberly Tan: Новий тип моделей-протоносіїв породжує неймовірні компанії

До 2026 року ми станемо свідками появи компаній, які на основі проривних досягнень у логіці, мультимодальності та застосунках з’явилися там, де раніше просто не існували. На сьогодні багато галузей (наприклад, юридична або служба підтримки клієнтів) вже використовують покращену логіку для покращення своїх продуктів. Але тепер ми починаємо бачити компанії, які кардинально залежать від нових моделей-протоносіїв.

Покращення логічних можливостей може створити нові функції, наприклад, оцінювати складні фінансові претензії або вживати рішучих заходів на основі аналізу глибоких досліджень (наприклад, вирішення суперечок щодо рахунків). Мультимодальні моделі дозволяють витягати потенційні відеодані з фізичного світу (наприклад, з камер на виробництві). Застосунки для комп’ютерів дозволяють автоматизувати великі галузі, які раніше були обмежені настільним ПЗ, поганими API і фрагментованими робочими процесами.

James da Costa: Стартапи штучного інтелекту зможуть масштабуватися, продаючи свої продукти іншим стартапам

Ми перебуваємо на порозі нової хвилі створення компаній, викликаної поточним циклом продуктів штучного інтелекту. Але у цій хвилі існуючі компанії не залишаються осторонь — вони активно використовують штучний інтелект. Тож, як стартапи можуть перемогти?

Один з найефективніших і недооцінених способів — з самого початку надавати послуги цим компаніям, тобто орієнтуватися на нові, молоді компанії (так звані greenfield). Якщо зможете залучити всі новостворені компанії і разом з ними зростати, то по мірі їхнього розвитку і ви станете великим гравцем. Компанії, такі як Stripe, Deel, Mercury, Ramp, слідували цій стратегії. Насправді, багато клієнтів Stripe на момент створення Stripe ще навіть не існувало.

До 2026 року ми побачимо, як нові стартапи, створені з нуля, масштабуються у багатьох сферах корпоративного програмного забезпечення. Вони просто зосередяться на створенні кращих продуктів і активній роботі з новими клієнтами, яких ще не охопили існуючі гравці.