a16z прогнозує: 2026 року AI перетвориться з «інструменту» на «нову економічну інфраструктуру»

Автор: a16z crypto

Переклад: Deep潮 TechFlow

Оригінал: a16z：2026 року три основні тенденції штучного інтелекту

Цього року AI візьме на себе більше суттєвих дослідницьких завдань

Як математико-економіст, ще в січні 2025 року мені було важко змусити споживчі AI-моделі зрозуміти мій робочий процес; однак до листопада 2025 року я вже міг давати AI-моделям абстрактні команди так само, як і аспірантам… і іноді вони повертали нові та правильні відповіді. Окрім мого особистого досвіду, AI ширше застосовується у дослідницькій сфері, особливо у сфері логіки. Ці моделі не лише безпосередньо допомагають у процесі відкриття, а й здатні самостійно вирішувати складні задачі, наприклад, проблему Патнема (можливо, найскладніший у світі університетський математичний іспит).

Поки що невідомо, у яких сферах ця допомога буде найбільш корисною і як саме її реалізувати. Однак я очікую, що цього року дослідження AI сприятимуть і винагороджуватимуть новий стиль досліджень — так званий «багатофункціональний» підхід: він більше зосереджений на побудові зв’язків між ідеями і здатний швидко робити висновки з більш гіпотетичних відповідей.

Ці відповіді можуть бути не зовсім точними, але вони все ж можуть спрямовувати дослідження у правильному напрямку (принаймні у певній топологічній структурі). Іронічно, але це схоже на використання сили «галюцинацій» моделей: коли модель «достатньо розумна», надаючи їй абстрактний простір для стимуляції мислення, можна отримати безглузді результати — але іноді це призводить до проривних відкриттів, подібно до того, як люди, що не дотримуються лінійного мислення або чітких напрямків, можуть бути найкреативнішими.

Такий спосіб логіки вимагає нового стилю роботи з AI — не просто «агент проти агента», а складної співпраці «агентів-агентів у глибокій ієрархії». У цій моделі різні рівні моделей допомагають дослідникам оцінювати початкові пропозиції і поступово витягати найцінніше. Я вже використовую цей підхід для написання статей, інші ж займаються пошуком патентів, створенням нових форм мистецтва і навіть (на жаль) відкривають нові способи атак на смарт-контракти.

Однак для управління цими складними системами з вкладених агентів потрібно покращити взаoperableність моделей і розробити методи визначення і належної компенсації внеску кожної — і ці питання, можливо, зможе допомогти вирішити блокчейн-технологія.

— Scott Kominers (@skominers), член дослідницької команди a16z crypto, професор Гарвардської бізнес-школи

Від «знай свого клієнта» (KYC) до «знай свого агента» (KYA): зміна у верифікації особистості

Проблема у сфері агентської економіки переходить від інтелектуальної до ідентифікаційної. У фінансових послугах кількість «нелюдських» ідентичностей вже перевищила у 96 разів кількість людських працівників — однак ці «ідентичності» залишаються «привидами», що не мають доступу до банківських послуг.

Ключова інфраструктура, якої бракує, — це «знай свого агента» (KYA, Know Your Agent). Так само, як людині потрібен кредитний рейтинг для отримання позики, агентам потрібні криптографічні підписи для здійснення транзакцій — ці підтвердження пов’язують агента з його суб’єктом, обмеженнями і відповідальністю. Поки ця інфраструктура не буде створена, продавці продовжуватимуть блокувати таких агентів на фаєрволах.

За останні десятиліття галузь створення інфраструктури KYC (знай свого клієнта) має всього кілька місяців, щоб дослідити, як реалізувати KYA.

— Sean Neville (@psneville), співзасновник Circle, архітектор USDC; CEO Catena Labs

Вирішення проблеми «невидимих податків» у відкритій мережі: економічні виклики епохи AI

Зростання AI-агентів створює «невидимий податок» на відкритих мережах, що руйнує їхню економічну основу. Це руйнування викликане посиленням розриву між «контекстним рівнем» (Context layer) і «виконавчим рівнем» (Execution layer): наразі AI-агенти витягують дані з сайтів, що підтримуються рекламою (контекстний рівень), забезпечуючи зручність користувачам, але систематично обходячи джерела доходу для контенту (такі як реклама і підписки).

Щоб запобігти поступовому занепаду відкритої мережі і захистити різноманітний контент, що живить AI, потрібно масштабне впровадження технологічних і економічних рішень. Це можуть бути нові моделі спонсорованого контенту, системи мікроплатежів або інші нові форми фінансування. Однак існуючі протоколи авторизації AI вже довели свою фінансову незбалансованість: вони здатні лише частково компенсувати втрати доходів від зменшення трафіку.

Мережі потребують нової техніко-економічної моделі, яка дозволить автоматично перетікати цінність. У найближчому році ключовим стане перехід від статичних моделей авторизації до систем компенсацій на основі реального використання. Це означає тестування і розширення таких систем — можливо, з використанням блокчейн-підтримуваних наноплатежів (nanopayments) і складних стандартів атрибуції — для автоматичного винагородження кожної сутності, що успішно виконує завдання для AI-агента.

— Liz Harkavy (@liz_harkavy), команда інвестицій у криптовалюти a16z