ШІ у 2026: Що реально змінилося за останні 12 місяців?

Велике охолодження очікувань

Останні дванадцять місяців у tech-секторі відчувалися зовсім інакше. Шалена енергія попередніх років поступилася місцем тверезому усвідомленню: побудувати модель набагато простіше, ніж побудувати реальний бізнес. Ми пройшли фазу постійного захоплення і перейшли до періоду жорсткої прагматичності. Це був рік, коли індустрія перестала теревенити про те, що *може* статися, і почала розгрібати те, що *вже* сталося. Епоха, коли запуск нової моделі міг зупинити світ на день, офіційно закінчилася. Натомість ми побачили повільну інтеграцію цих систем в інфраструктурні нутрощі інтернету. Найгучніші історії минулого року були не про бенчмарки, а про енергомережі, зали судів та тиху смерть традиційних пошуковиків. Це був момент, коли індустрія проміняла свій хайп на місце за столом глобальної інфраструктури. Таке охолодження очікувань — це не провал технології, а ознака її зрілості. Ми більше не живемо у світі спекулятивних прогнозів. Ми живемо у світі інтегрованих систем, де ефект новизни нарешті зник.

Консолідація когнітивної потужності

Головною зміною останнього року став зсув у тому, де саме зосереджена влада. Ми побачили масову консолідацію, де найбільші гравці стали ще більшими. Мрія про тисячі маленьких моделей, що конкурують на рівних, розвіялася. Натомість ми побачили домінування базового рівня, де лише кілька компаній можуть дозволити собі витрати на електрику та чіпи, необхідні для гри. Ці гіганти перестали фокусуватися на тому, щоб зробити моделі «розумнішими» в загальному сенсі, і зосередилися на їхній надійності. Тепер моделі краще виконують інструкції та рідше галюцинують. Це було досягнуто не одним проривом, а тисячами дрібних оптимізацій у тому, як чистяться дані та як тюняться системи. Зміна фокусу чітко простежується в нещодавньому аналізі індустрії ШІ, де акцент змістився з розміру моделі на її корисність. Також ми побачили зліт малих мовних моделей, які працюють прямо на smartphone-ах та ноутбуках. Ці крихітки не мають таких глибоких знань, як їхні cloud-родичі, зате вони швидкі та приватні. Цей поділ між гігантськими хмарними мізками та локальними edge-пристроями визначив технічну архітектуру року. Індустрія відмовилася від ідеї, що одна гігантська модель робитиме все. Це був рік, коли ефективність стала важливішою за сиру потужність. Компанії зрозуміли, що менша модель, яка права у 99% випадків, набагато цінніша за монстра, який вгадує лише у 90%.

Тертя та зліт суверенних систем

У глобальному масштабі минулий рік пройшов під знаком тертя. Медовий місяць між тех-гігантами та урядами закінчився. Євросоюз почав активно впроваджувати AI Act, що змусило компанії бути прозорішими щодо своїх навчальних даних. Це створило світ «двох швидкостей», де деякі фішки доступні в США, але заблоковані в Європі. Водночас боротьба за авторське право досягла точки кипіння. Великі видавництва та митці вибили значні поступки або підписали дорогі ліцензійні угоди. Це повністю змінило економіку галузі: безкоштовно збирати дані з усього інтернету для створення продукту більше не вийде. Згідно зі звітами Reuters, ці юридичні битви змусили розробників переглянути свої стратегії збору даних. Ми також побачили появу *суверенного ШІ*, коли такі країни, як Франція, Японія та Саудівська Аравія, почали будувати власні обчислювальні кластери. Вони усвідомили, що покладатися на кілька фірм із Кремнієвої долини у питаннях когнітивної інфраструктури — це ризик для національної безпеки. Цей рух за локальний контроль фрагментував глобальний тех-ринок. Зараз уряди зосереджені на трьох напрямках регулювання:

• Вимоги до прозорості навчальних наборів, щоб переконатися, що дані отримані законно.
• Суворі обмеження на застосунки високого ризику, як-от розпізнавання облич у громадських місцях.
• Обов’язкове маркування синтетичного контенту для запобігання дезінформації.

Від чат-ботів до автономних агентів

Реальний вплив найкраще помітний у переході від простих чатів до агентів. Раніше вам доводилося крок за кроком пояснювати комп’ютеру, що робити. Тепер системи спроектовані так, щоб брати ціль і виконувати її самостійно. Уявіть день логіст-менеджера: зранку її асистент уже просканував 500 імейлів і відсортував їх за терміновістю. Він помітив затримку вантажу з Сінгапуру і підготував три варіанти вирішення на основі погоди та даних з портів. Вона не «чатиться» з машиною — вона просто схвалює або відхиляє пропозиції. Під час обіду вона використовує інструмент, щоб стиснути чотиригодинне засідання міськради у п’ятихвилинний аудіо-брифінг. Після обіду система сама керує її календарем, переносячи зустрічі через кризу з доставкою, поки менеджерка навіть не торкається мишки. Це і є **агентний** зсув. ШІ — це вже не інструмент, яким ви користуєтеся, а працівник, яким ви керуєте. Проте цей зсув створив і нові стреси. Швидкість роботи зросла, а здатність людини її перетравлювати залишилася незмінною. Працівники помічають: поки машина робить нудну частину, завдання, що залишилися, стають інтенсивнішими та потребують постійних складних рішень. Це призвело до нового виду вигорання, коли кількість рішень на годину подвоїлася. Ми бачимо цей тренд у всіх професійних секторах, як зазначає The Verge у своїх дослідженнях робочих місць. Машина обробляє дані, але відповідальність все одно несе людина. Це створює психологічний тиск, який індустрія ще не навчилася долати.

Питання без відповідей в епоху машин

Ми маємо запитати: хто насправді виграє від цього прискорення? Якщо працівник може робити вдвічі більше за день, чи подвоїться його зарплата, чи компанія просто звільнить половину штату? Приховані витрати стає все важче ігнорувати. Кожен запит до топової моделі потребує величезної кількості води для охолодження дата-центрів. Оскільки ці системи стають частиною кожного пошуку та кожного листа, екологічний слід зростає швидше, ніж можливості зеленої енергетики. Також є питання суверенітету даних. Колон агент керує вашим життям, він знає ваш графік, уподобання та приватні розмови. Куди йдуть ці дані? Навіть із шифруванням метадані нашого життя збираються для навчання наступних поколінь систем. Ми міняємо приватність на зручність у масштабах, порівняно з якими ера соцмереж здається дрібницею. Чи варта ефективність втрати індивідуальної автономії? Ми будуємо світ, де звичайне життя вимагає підписки у тех-гіганта. Це створює новий цифровий розрив для тих, хто не може дозволити собі преміальних агентів. Крім того, залежність від цих систем створює єдину точку відмови. Якщо великий провайдер вийде з ладу, цілі галузі можуть зупинитися. Ми перейшли від світу різноманітного софту до світу, де всі залежать від одних і тих самих нейромереж. Економісти лише починають вивчати цю концентрацію ризиків. Довгостроковий вплив на когнітивні здібності людини також невідомий. Якщо ми перестанемо самі писати листи та планувати свій час, що станеться з нашою здатністю робити це самостійно?

Архітектура локального впровадження

Для просунутих користувачів минулий рік був роком технічної начинки. Ми побачили, як можливості Retrieval Augmented Generation витискаються на максимум. Фокус змістився з самої моделі на рівень оркестрації. Тепер розробники витрачають більше часу на векторні бази даних та довгі контекстні вікна, ніж на промпт-інжиніринг. Серйозний зсув стався і в локальному зберіганні. Замість того, щоб відправляти кожен біт даних у cloud, ми бачимо гібридний інференс, де прості завдання обробляються локально, а складні — у кластері. API ліміти стали новим вузьким місцем для бізнесу. Компанії бачать, що не можуть масштабувати робочі процеси, бо обмеження топових моделей занадто жорсткі. Дослідження MIT Technology Review свідчать, що наступна фаза зростання залежатиме від ефективності заліза, а не від розміру моделей. Ми також побачили тренд на fine-tuning менших моделей на власних даних компаній. Модель на 7 мільярдів параметрів, навчена на внутрішніх документах фірми, часто працює краще за загального монстра на 1 трильйон. Це викликало бум попиту на локальне залізо. Технічна спільнота зараз зосереджена на кількох ключових метриках:

• Обмеження пропускної здатності пам’яті на споживчому залізі для локального інференсу.
• Бенчмарки токенів за секунду для квантованих моделей на мобільних чіпах.
• Управління контекстним вікном при аналізі довгих документів та мультимодальних завданнях.

Прийняття нової нормальності

Суть у тому, що за останній рік ШІ став нудним, і це його найбільший успіх. Коли технологія стає фоном, це означає, що вона справді прийшла надовго. Ми пройшли еру магічних фокусів і увійшли в еру промислового застосування. Влада консолідувалася в руках тих, хто володіє чіпами та електростанціями, але користь розійшлася по всіх куточках професійного світу. Ризики реальні — від екології до втрати приватності, але цей рух уже не зупинити. Ми більше не чекаємо на прихід майбутнього. Ми зайняті тим, що намагаємося керувати тим майбутнім, яке вже збудували. Надалі фокус залишиться на тому, щоб зробити ці системи непомітними та надійними. Наступні дванадцять місяців будуть не про нові моделі, а про те, як ми навчимося жити з тими, що вже маємо.

Примітка редактора: Ми створили цей сайт як багатомовний центр новин та посібників зі штучного інтелекту для людей, які не є комп'ютерними гіками, але все ще хочуть зрозуміти штучний інтелект, використовувати його з більшою впевненістю та стежити за майбутнім, яке вже настає.