a16z dự đoán các xu hướng lớn sẽ được công bố đầu tiên vào năm 2026

AI の技術突破はすでにモデル能力からシステム能力へと移行しており、産業のアップグレードの焦点も単点の革新からインフラ、ワークフロー、ユーザーインタラクションの再定義へと同期しています。a16z の4つの投資チームは、インフラ、成長、ヘルスケア、インタラクティブな世界の4つの側面から、2026年に関する重要な洞察を示しました。本稿はa16zが執筆した記事をもとに、BlockBeatsが整理・翻訳・執筆しました。（前回の概要：a16z元パートナーによる重磅テックレポート：AIはどのように世界を飲み込むのか？）（補足背景：a16zが100億ドルの新ファンドを調達、AI、暗号金融、防衛技術に注力） 要約： 過去1年間、AIの突破はモデル能力からシステム能力へと移行しています：長時間シーケンスの理解、一貫性の維持、複雑なタスクの実行、他の知能体との協働。産業のアップグレードの焦点も、単点の革新からインフラ、ワークフロー、ユーザーインタラクションの再定義へと変わっています。 年次『Big Ideas 2026』において、a16zの4つの投資チームは、それぞれインフラ、成長、ヘルスケア、インタラクティブな世界の4つの側面から、2026年の重要な洞察を示しました。 本質的に、これらは共通のトレンドを描いています：AIはもはやツールではなく、環境、システム、そして人類と並行して行動する主体へと進化しています。 以下は、4つのチームによる2026年の構造変革に関する見解です： 投資家として、私たちの仕事はテクノロジー業界のあらゆる角を深く理解し、その運用背景を把握し、次の進展の方向性を判断することです。したがって、毎年12月になると、私たちは各投資チームを招き、彼らが考える来年のテクノロジースタートアップの「大アイデア」について共有してもらいます。 本日は、インフラ、グロース、バイオ＋ヘルス、そしてSpeedrunチームの見解をお届けします。その他のチームの見解は明日に続きますので、ご期待ください。 インフラチーム Jennifer Li：新興企業はマルチモーダルデータの「混沌」を制する 初期段階の企業は、多模態データの「混沌」を制することに挑んでいます。 非構造化、多モードのデータは、企業にとって最大の課題であり、未開拓の宝庫でもあります。各社はPDF、スクリーンショット、動画、ログ、メール、そしてさまざまな半構造化された「データ泥混」 に溺れています。モデルはますます賢くなっていますが、入力はますます混乱しています——これによりRAGシステムは幻覚を生み出し、知能体は微妙かつ高コストな誤りを犯し、重要なワークフローは依然として人工による品質検査に大きく依存しています。 現在のAI企業の真の制約要因はデータのエントロピーです：企業の80％の知識を含む非構造化の世界では、新鮮さ、構造性、真実性が継続的に低下しています。 そのため、非構造化データの「もつれ」を解きほぐすことは、新時代の起業チャンスになっています。企業は、下流のAI負荷を真に活かすために、多モーダルデータの洗浄、構造化、検証、ガバナンスを継続的に行う方法を必要としています。適用シーンは幅広く、契約分析、ユーザー入社、保険金支払い、コンプライアンス、カスタマーサポート、調達、エンジニアリング検索、販売支援、分析パイプライン、そして信頼できるコンテキストに依存するすべての知能体ワークフローです。 文書、画像、動画から構造を抽出し、衝突を調和させ、データパイプラインを修復し、データの鮮度と検索性を維持できるプラットフォーム型のスタートアップは、企業の知識とプロセスの「王国の鍵」を握ることになるでしょう。 Joel de la Garza：AIはネットワークセキュリティチームの採用課題を再構築する 過去10年、CISO（最高情報セキュリティ責任者）が最も頭を悩ませてきたのは採用問題です。2013年から2021年にかけて、世界のサイバーセキュリティ職の不足は100万未満から300万に急増しました。その原因は、セキュリティチームが高度な専門技術者を必要としながらも、日誌の翻訳や一級のセキュリティ作業に従事させられることにあります。ほとんどの人はこの仕事をやりたがりません。 問題の根本的な原因は、セキュリティチーム自体が難題を生み出している点にあります。彼らは「無差別検知をすべて」に買収し、そのため「すべてを審査」しなければならなくなり、これが人為的な「労働力不足」を引き起こし、悪循環を生んでいます。 2026年には、AIはこの循環を打破し、大部分の繰り返し作業と冗長作業を自動化することで、顕著に人材不足を解消します。大規模なセキュリティチームにいたことがある人なら、半分の作業は完全に自動化できると知っています。しかし、日々の仕事に追われていては、自動化すべきことを考える余裕はありません。本物のAIネイティブツールは、セキュリティチームのこれを実現し、彼らが本当にやりたいこと—攻撃者の追跡、システムの構築、脆弱性の修復—に集中できるようにします。 Malika Aubakirova：知能体ネイティブのインフラは「標準装備」になる 2026年最大のインフラの揺らぎは外部からではなく内部からやってきます。私たちは、「人間の速度、低同時実行性、予測可能性」のトラフィックから、「知能体の速度、再帰、爆発的、多量」の負荷へとシフトしています。 現在の企業のバックエンドは、「人間の動作からシステム応答」までを前提とした設計になっています。しかし、これは、単一の「目標」のトリガーによって5000のサブタスク、データベースクエリ、内部API呼び出しをミリ秒級の再帰的な暴風雨に巻き込む知能体には適していません。知能体がコードベースを再構築したり、安全ログを修復したりしようとする場合、それはユーザーではありません。伝統的なデータベースやレートリミッターにとっては、むしろDDoS攻撃のようです。 2026年の知能体負荷に対応したシステムを構築するには、制御プレーンを再設計する必要があります。「知能体ネイティブ(エージェントネイティブ)」インフラが台頭し始めます。新世代のシステムは、「驚きの群発効果」をデフォルトに設定しなければなりません。コールドスタート時間を短縮し、遅延の変動を収束させ、同時実行上限を数的に引き上げる必要があります。 真のボトルネックは、調整そのものでしょう。大規模並列実行においてルーティング、ロック制御、状態管理、戦略の実行を行うことです。ツール呼び出しの洪水の中で生き残れるプラットフォームだけが、最終的な勝者となるのです。 Justine Moore：創造ツールはマルチモーダルへ全面移行 現在、私たちはAIを用いたストーリーテリングの基本的な構成要素を持っています：生成音声、音楽、画像、動画です。しかし、コンテンツが短いだけならまだしも、監督レベルのコントロールに近づくには、依然として時間と労力、時には不可能です。 なぜ、モデルに30秒の動画を入力し、提供した参考画像や音声をもとに新しいキャラクターを作り、同じシーンを続けて撮影させられないのでしょうか？ なぜ、モデルに新たな角度から「リシーン」させたり、動きと参考動画をマッチさせたりできないのでしょうか？ 2026年は、AIによるリアルなマルチモーダル創作の年になるでしょう。ユーザーは任意の形式の参考コンテンツをモデルに渡し、新しい作品を共同生成したり、既存のシーンを編集したりできます。 初期の製品例としてKling O1やRunway Alephが登場していますが、それは始まりに過ぎません。モデル層とアプリケーション層の両方で新たな革新が必要です。 コンテンツ創作はAIの「キラーアプリ」の一つです。私は、さまざまなユーザー層から成功例が複数現れると予測しています—ミームクリエイターからハリウッドの監督まで。 Jason Cui：AIネイティブのデータスタックは進化を続ける 過去1年、「モダンデータスタック」は明らかに統合が進んでいます。データ企業は、収集、変換、計算などのモジュール化されたサービスから、Fivetran/dbtの合併やDatabricksの拡大など、バンドルと統一プラットフォームへと進化しています。 エコシステムは成熟していますが、真のAIネイティブなデータアーキテクチャにはまだ早期段階にあります。