Куда a16z планирует вложить деньги в 2026: 13 ставок крупнейшего фонда Долины Andreessen Horowitz опубликовали прогноз на 2026. Вот самые интересные поинты: 1. Данные - главный барьер AI. 80% корпоративной информации - мусор: PDF, записи созвонов, куски переписок. ИИ-модели умнеют, но входные данные становятся всё хаотичнее, из-за чего системы RAG галлюцинируют, агенты ломаются, а процессы сильно зависят от человеческого контроля. Кто научится чистить, структурировать, проверять и управлять своими мультимодальными данными, получит ключ к enterprise-рынку. 2. Узкоспециализированные модели. LLM общего назначения уступают моделям, обученным на данных конкретной отрасли: медицина, биология, финансы, юриспруденция. Компании переходят от "универсального ИИ" к "ИИ, который знает контекст домена". 3. Новый способ работы агентов. Агенты начинают все лучше выполнять не один запрос, а многошаговые цепочки действий: поиск, анализ, принятие решений. Это превращает ИИ из ассистента в исполнителя реальных задач. 4. Переход от одного агента к мультиагентным системам. Вместо одного ИИ появляются команды агентов, распределяющих роли и задачи. 5. Инфраструктура под агентов станет новой отраслью. Один агент может сгенерировать тысячи подзадач за миллисекунды. Legacy-инфраструктура, построенная под схему «1 пользователь → 1 запрос», этого не выдерживает. Будут появляться новые протоколы очередей, транзакций, наблюдаемости и оркестрации. 6. AI-native стек данных. Данные начинают проектировать так, чтобы их могли эффективно читать модели: векторные базы, эмбеддинги, семантические слои, системы управления знаниями. Данные и ИИ становятся одной архитектурой. 7. Интерфейсы для машин, а не людей. Приложения должны быть оптимизированы под AI-агентов: структурированные данные, machine-readable API. Человек может игнорировать информацию на пятой странице документа, ИИ - нет. 8. Мультимодальный креатив. Генерация текста, изображений, музыки и видео объединяется. ИИ может продолжить сцену, изменить персонажа, перестроить сюжет по короткому референсу. Это новый цикл создания контента. 9. Генеративные миры. AI способен превращать текстовые описания в 3D-среды и игровые миры. Появляется «генеративный Minecraft», где вселенные конструируются голосом. 10. Конец screen time. Высокая ценность AI-продуктов достигается при минимальном времени в интерфейсе. Новые KPI: продуктивность, качество решений, удовлетворённость пользователя. 11. Healthy MAU. Новый сегмент в healthtech: люди, которые не болеют, но хотят регулярно следить за здоровьем. AI снижает стоимость доставки, подписочные модели делают сервис доступным. 12. AI-университет. Образовательные программы обновляются каждый день. Расписание, материалы, задания адаптируются под студента. Студентов оценивают не по тому, избегают ли они AI, а по тому, насколько хорошо используют. 13. AI в биологии. ИИ ускоряет открытия: моделирование белков, поиск лекарств, анализ биомолекулярных структур. Генеративная биология становится реальным R&D-инструментом. Обсудим?) #КФУТренды