7 КЛЮЧЕВЫХ ПРОГНОЗОВ ПО ИИ ОТ GOLDMAN SACHS

Изображение: rawpixel.com/Freepik

2026 год станет моментом, когда искусственный интеллект окончательно выйдет из «экрана монитора» в реальный мир. Как отметил  главный информационный директор Goldman Sachs Марко Ардженти, модели ИИ становятся чем-то большим, чем просто чат-ботами — важный шаг в их эволюции, который будет иметь последствия для всей мировой экономики. При этом главная гонка 2026 года будет не за размером модели, а за её «памятью». Модели научатся помнить всё, что вы обсуждали ранее, и выдавать максимально персонализированные ответы. Компании начнут продавать не часы работы сотрудников, а результат работы «флотов» из ИИ-агентов, выставляя счета за использованные токены. В то же время ИИ становится игрой гигантов. Рынок будет напоминать авиастроение, где доминируют всего несколько сверхмощных игроков. Главным дефицитом станет не программный код и даже не деньги, а доступ к электросетям. Энергия превращается в ключевой капитал.

ИИ стал критически важным драйвером для финансовых рынков и, потенциально, для экономики в целом. Аналитики Уолл-стрит, которые постоянно недооценивали объём инвестиций в ИИ, ожидают, что крупнейшие гипермасштабируемые облачные компании в 2026 году направят на капитальные расходы более полутриллиона долларов. По данным Goldman Sachs Research, на семь крупнейших технологических компаний сейчас приходится более 30% рыночной капитализации индекса S&P 500 и примерно четверть прибыли индекса.

За мои 40 лет в сфере технологий 2025 год принёс самые масштабные изменения, которые я видел в своей карьере, — говорит Марко Ардженти, — И самое безумное в том, что мы ещё ничего не видели — на самом деле, я предсказываю, что 2026 год станет годом ещё более значимых перемен.

Прогнозы капитальных затрат на 2026 год были пересмотрены в сторону повышения

Ардженти, бывший вице-президент по технологиям Amazon Web Services, отмечает, что ИИ перестраивает всё — от традиционной рабочей силы до классического стека программного обеспечения. Он делает семь прогнозов о том, как ИИ может развиваться в ближайшем будущем.

1.Модели ИИ станут новой операционной системой

Традиционная парадигма разработки ПО меняется: вместо того чтобы функционировать как одномерные приложения, модели ИИ становятся операционными системами, которые самостоятельно обращаются к инструментам для выполнения задач.

В свою очередь, вычисления эволюционируют от статической, жёстко закодированной логики к ориентированным на результат помощникам, которые перепрограммируют сами себя. Это делает ИИ-агентов гораздо более способными в решении сложных проблем. В результате те, кто владеет моделями, будут владеть новыми операционными системами, на которых работают ИИ-агенты.

2.Контекст — это новый рубеж

Фокус инженеров ИИ сместится с создания «более крупных моделей» на «лучшую память». Подумайте об этом так: модели были построены на огромных массивах данных — они прочесали практически весь интернет и даже больше в виде синтетических данных для обучения. Однако текущий контекст, доступный моделям — то, что они помнят из предыдущих обсуждений и задач — относительно мал. Уже сейчас некоторые новые модели способны рассуждать и внедрять гораздо более широкие контексты в процессы, чтобы предоставлять куда более индивидуальные и адаптированные ответы.

3.Расцвет персональных агентов

Появятся персональные ИИ-агенты — то, к чему компании стремились с разной степенью успеха. То, что мы сейчас делаем с помощью приложений — вручную и по частям — скоро будет выполняться автоматически. Например, если рейс отменён из-за погоды, ИИ-агент поймёт, что нужно перебронировать билет, перенести встречи и заказать еду на вечер (так как рестораны будут закрыты). Это вполне возможно с ИИ, обладающим агентными способностями.

4.Экономика «агент как услуга»

Компании перейдут от использования персонала, ориентированного на людей, к управлению флотами специализированных команд из нескольких агентов под руководством человека. Вместо расчёта стоимости по отработанным часам, эти гибридные команды людей и машин будут выставлять счета клиентам исходя из количества потреблённых токенов — единиц данных, используемых моделями ИИ.

5.Обучение становится самым важным навыком

Преуспеют те работники, которые обладают экспертными знаниями и при этом максимально готовы адаптироваться. Для таких сотрудников главным отличительным фактором станет способность переосмыслить то, чем они занимались многие годы, в эпоху, когда ИИ будет помогать им выполнять их работу. Недавний прецедент уже был: с появлением компьютеров людям пришлось переосмыслить многие аспекты своей деятельности. ИИ вызывает изменения такого же масштаба, что делает умение учиться самым важным навыком.

6.Мега-партнёрства по принципу «победитель получает почти всё»

ИИ — это игра масштабов, и здесь возникнет сетевой эффект от формирования очень крупных партнёрств на всех этапах цепочки создания стоимости. Громкие партнёрства и стратегические альянсы беспрецедентного масштаба изменят ландшафт ИИ. Эти сети создадут самоподдерживающийся цикл, в котором конкурировать смогут лишь несколько крупных игроков. Таким образом, индустрия ИИ может стать похожей на сложные крупные отрасли, такие как авиакосмическая промышленность, для которых характерны дуополии.

7.Энергия — это новый капитал

Масштабирование для удовлетворения спроса на ИИ будет зависеть не только от капитала, но и от доступа к электросетям. Базовый сценарий Goldman Sachs Research предполагает, что потребление энергии центрами обработки данных к 2030 году подскочит на 175% по сравнению с уровнем 2023 года (предыдущий прогноз аналитиков составлял 165%). Ограничения мощностей — от доступа к новым газотурбинным электростанциям до подключения к электросетям — означают, что доступ к электроэнергии потребует правильных связей.

Огромный масштаб инфраструктуры, необходимой для дата-центров ИИ, многолетний цикл ввода в эксплуатацию новых энергетических объектов и быстрая эволюция моделей ИИ усилят потребность в энергии в 2026 году, что приведёт к возникновению «гигаваттного потолка». Компании будут одержимы идеей распределения каждого мегаватта энергии на задачи с максимальной отдачей.