Стремительное развитие искусственного интелекта и больших языковых моделей достигло таких масштабов, что волны его влияния сегодня доходят уже до каждого. У ИИ светлые перспективы на ближайший год, вера в него как никогда сильна, и “пузырь” не думает лопаться. Какие тренды нейросети зададут в 2026 году, и как это может повлиять на экономику и нас с вами — обсудим в этом материале.
Инфраструктурный бум и выход ИИ в физический мир
2026 год может стать поворотным моментом — в руках технологических гигантов произойдёт беспрецедентная концентрация капитала и инфраструктуры, в то время как компании помельче ищут способы практического применения ИИ в физическом мире, через роботов и автономных агентов.
По данным информационного агентства Bloomberg, четвёрка крупнейших технологических компаний США — Alphabet (материнская компания Google), Microsoft, Amazon и Meta* — планируют потратить в 2026 году в совокупности $650 млрд на строительство новых центров обработки данных и оборудование для них. Этот ошеломляющий поток денег, сравнимый с бюджетом целых государств, превысит их траты за последние три года, вместе взятые, и будет рекордным для любой отдельной корпорации за последние десять лет.
* — Признана в РФ экстремистской организацией и запрещена
Каждый из гигантов делает ставку на то, чтобы выйти победителем из гонки и получить всё, и никто не хочет уступать конкурентам. Неизвестно пока, получится ли у них реализовать свои амбиции. Рынок отреагировал на авантюру со скепсисом — в общей сложности акции этих четыре компаний потеряли более $950 млрд рыночной стоимости после публикации последних отчетов о прибылях и перспективах.
Тем не менее, эта гонка стала мощнейшим катализатором для экономики в целом. Если раньше тех-гиганты только зарабатывали деньги, а их траты шли в основном на зарплаты инженеров, то сейчас они вкладываются в крупные инфраструктурные проекты и их монструозные капиталы реализуются в реальном, живом мире.
Тренд на развитие робототехники
Сам же искусственный интеллект в 2026 году тоже начинает “выходить из Матрицы”. Компании помельче вовсю разрабатывают визуально-языковые модели (Vision Language Action, VLM), которые выходят за пределы работы с текстом и графикой. Получая задачи без чётких инструкций, эти ИИ способны объединить понимание языка и компьютерное зрение для выполнения работы в физическом мире.
Языковые модели позволяют роботам предсказывать изменения реальности в результате их действий, и даже генерировать видео реализации сценария. Основатели Covariant, стартапа по коммерческому внедрению ИИ в промышленных роботов, сейчас работают на Amazon, запуская модель RFM-1 на механические руки Blue Jay. Теперь им можно говорить “переложи все красные яблоки в другую коробку”, и робот поймёт. Более того, если он столкнётся с трудностями, то может попросить совета или предложить свой способ решения.
В январе 2025 года появились и роботы-упаковщики от Ambi Robotics, которые самостоятельно сортируют и пакуют посылки с помощью камер и нейросетевого “мозга”. А роботы-доставщики, которые уже перестали вызывать удивление на улицах мегаполисов, потихоньку учатся доставлять заказы прямо до двери и вручать их — решение от QuikBot Technologies сейчас тестируется компанией FedEx в Сингапуре.
По мере удешевления производства и улучшения отказоустойчивости бытовые роботы станут появляться на улицах всё чаще и чаще. Ведётся и работа над гуманоидными роботами-помощниками, способными заниматься уборкой с расставлением вещей, гладить бельё и общаться. В 2026 мы можем увидеть первые функционирующие модели таких “дворецких”, как например NEO от стартапа 1X — хотя эта конкретная модель будет иметь оператора-человека, который подключится для обучения ИИ и помощи в выполнении сложных задач.
Перераспределение рынка комплектующих и гонка за «кремниевый суверенитет»
В конце 2025 года резко взлетели цены на оперативную память — ИИ-индустрия заранее “застолбила” под себя около двух третей мощностей по производству передовых модулей ОЗУ в мире. Дата-центры, которые строят бигтех-корпорации, нуждаются в дорогой и сложной памяти (HBM). Один такой сервер потребляет столько же ресурсов, сколько десятки обычных ПК. Крупнейшие производители оперативной памяти (Micron, SK Hynix, Samsung) переориентировались на этих корпоративных клиентов, и забросили выпуск массовых чипов для ПК, ноутбуков и смартфонов.
В большом плюсе осталась и NVIDIA, однако, 2026 год будет последним для монополии универсальных графических карт. Всё та же “большая тройка” из Google, Amazon и Microsoft, не желая платить “налог на Нвидия”, стала одними из самых искушенных в мире разработчиков полупроводников.
Ironwood от “Гугл”, Trainium3 от “Амазон” и Maia 200 от “Майкрософт” — новые чипы, созданные специально для работы с ИИ, которые справляются с ней быстрее, дешевле и производительнее, снижая как необходимые объёмы памяти для обучения нейросетей, так и энергопотребление в процессе их рассуждения. NVIDIA тоже не остаётся в стороне и на выставке CES 2026 представила архитектуру Vera Rubin, специализированную для ИИ-фабрик, и сохранит своё лидерство по крайней мере на фронте обучения.
Все эти чипы тоже специализируются — уже есть готовые решения для зрения, для рассуждений, для обучения и для переферийных рабочих процессов. Благодаря этому в 2026 году высокопроизводительный ИИ станет дешевле, а стартапы смогут арендовать конкретные адаптированные модели и не переплачивать за вычисления, которые не используют. Отрасль искусственного интелекта станет похожа на авиакосмическую промышленность по структуре — диполией, в которой от нескольких крупнейших компаний зависит всё остальное.
Оперативная память же, а следом за ней ПК, ноутбуки, смартфоны и даже автомобили так и продолжат дорожать — имеющиеся сейчас мощности по производству чипов являются “бутылочным горлышком”, ограничивающим взрывной рост ИИ. По прогнозам финансистов, компьютеры в 2026 году подорожают на 10-30%.
Причина, по которой оперативная память подорожала в четыре раза, заключается в том, что огромное количество ещё не произведённой оперативной памяти было куплено на несуществующие деньги для установки в GPU, которые тоже ещё не произведены, чтобы разместить их в дата-центрах, которые ещё не построены, питаемых инфраструктурой, которая, возможно, никогда не появится, чтобы удовлетворить спрос, которого вообще не существует, и получить прибыль, которая математически невозможна
Интернет-шутка, близкая к реальности
Новый рубеж, покоряемый нейросетями — контекстная память
Такая “прожорливость” ИИ-индустрии до “оперативки” объясняется тем, что фокус инженеров ИИ смещается с создания крупных моделей на улучшение их памяти. ИИ-модели уже прочесали по сути весь интернет, а также синтезировали новые данные для своего обучения. Однако непосредственный контекст, доступный моделям (всё то, что они помнят из предыдущих обсуждений и поставленных задач), остался относительно невелик.
Развитие текстовых нейросетей движется в сторону увеличения контекстного окна, чтобы меньше путаться и предоставлять гораздо более индивидуальные и персонализированные ответы. Это повлияет на всю индустрию в целом:
- Разработка персональных агентов — крепкая память с учётом контекста позволит ИИ-агентам делать то, что мы сейчас делаем сами в приложениях, автоматически. Например, если рейс отменен из-за погоды, ИИ-агент сам перебронирует билет, перенесет встречи и закажет еду (поскольку рестораны будут закрыты);
- Влияние на рынок (ИИ-агенты, как услуга) — компании тоже будут переходить на решение задач с помощью операторов, управляющих целым “флотом” агентов. Счета клиентам будут выставляться уже не на основе почасовой оплаты труда своих сотрудников, а на основе потреблённых командами из машин и людей токенов — единиц данных, используемых моделями ИИ;
- Обучаемость, как самый важный навык работника — преуспеют те эксперты, которые готовы адаптироваться к новым условиям. Прогнозируется многократный рост рабочих мест для специалистов в области ИИ. Рабочие места не пропадут, но людям придётся переосмыслить многие аспекты своей работы так же, как это произошло с повсеместным внедрением персональных компьютеров.
Что дальше?
После того, как рынок адаптируется к новым реалиям оценки стоимости труда и требованиям техногигантов к комплектующим, следующим “узким местом” для развития ИИ станет энергетика. Доступ к энергосетям уже сейчас имеет едва ли не большее значение, чем наличие капитала для строительства дата-центров, и корпорации даже строят планы по адаптации старых энергетических установок с атомных крейсеров для питания своих ЦОДов.
Аналитический отдел банка Goldman Sachs прогнозирует увеличение потребления электричества дата-центрами на 175% к 2030 году. Та масштабная инфраструктура, которую планируют возвести в 2026 году техногиганты, упрётся в “гигаваттный потолок” и обострит потребность в энергии. Это может выразиться в росте цен, подобном росту цен на оперативную память, и сказаться уже на каждом человеке в мире — потому что цены на энергоносители (в первую очередь природный газ) уже влияют и на мировую политику.
