2025 был годом отрезвления. 2026 станет годом нового безумия.
После 2025 года, который мы в своей статье назвали "проверкой на прочность", индустрия переварила реальность. Цены на память взлетели на 300%, корпорации начали требовать ROI, а гиганты вроде OpenAI и Google перестали гнаться за триллионами параметров ради самих параметров.
Теперь все готовы к следующему этапу. Вот что нас ждет.
1Генеративные миры: когда ИИ строит реальности
Забудьте про статические картинки DALL-E. В 2026 главным станет создание целых интерактивных сред. Проекты вроде Genie 3 от Google уже сейчас генерируют не просто текстуры, а физически правдоподобные миры с которыми можно взаимодействовать.
Представьте: вы описываете "постапокалиптический город с работающими лифтами в полуразрушенных небоскребах". ИИ не просто рисует картинку. Он создает 3D-сцену с коллапсирующей физикой, разрушаемыми объектами, NPC которые ведут себя соответственно контексту.
# Примерный API Genie-подобной системы (гипотетический)
from generative_worlds import WorldEngine
# Создание мира по текстовому описанию
world = WorldEngine.prompt(
"Постапокалиптический мегаполис, 2150 год. "
"Небоскребы частично разрушены, но инфраструктура "
"еще работает. Есть подземные убежища и летающие "
"транспортные средства."
)
# Генерация интерактивных NPC с поведением
world.populate_npcs(
count=50,
behavior_profile="survivors_hostile",
has_individual_goals=True
)
# Экспорт в игровой движок или симулятор
export = world.export(format="unity", physics="realistic")Почему это важно? Потому что это убивает сразу несколько индустрий. Игровую разработку — где создание контента занимает 70% бюджета. Архитектурную визуализацию. Обучение в виртуальных средах. Даже киноиндустрию — предпродакшн можно делать за минуты вместо месяцев.
Проблема в деталях. Системы типа Genie отлично генерируют макросреду, но страдают на микроуровне. Дверные ручки оказываются без механизма открывания. Лестницы ведут в никуда. В 2026 году именно эти "мелочи" станут полем битвы.
2Reasoning models: когда ИИ перестает быть попугаем
GPT-5 и Gemini Ultra 2.0 уже показали — следующий барьер не в знаниях, а в умении рассуждать. В 2026 году reasoning станет главным маркетинговым термином. Все будут кричать "У нас есть reasoning!", даже если под капотом обычная цепочка мыслей (Chain of Thought).
Но настоящие reasoning models будут отличаться одним — они смогут работать с неполной информацией. Не как нынешние LLM, которые либо знают ответ, либо галлюцинируют. А как человек: "У меня нет данных по этому конкретному случаю, но исходя из аналогий и физических законов, вероятно..."
| Тип модели | Как работает | Пример в 2026 |
|---|---|---|
| Традиционная LLM | Ищет паттерны в тренировочных данных | "На основе 1000 похожих случаев, ответ X" |
| Reasoning модель | Строит логические цепочки с нуля | "Даже если я не видел такой ситуации, принципы A+B приводят к C" |
| Нейросимвольная система | Комбинирует нейросети с формальной логикой | Gemini Deep Think для математических доказательств |
Практическое применение? Медицинская диагностика где симптомы не укладываются в стандартные схемы. Юридические консультации по уникальным прецедентам. Научные гипотезы — именно то, о чем мы писали в материале про Gemini Deep Think и олимпиадные задачи.
3ИИ для науки: AlphaFold 2.0 и не только
Если в 2025 году научный ИИ был уделом гигантов вроде DeepMind, то в 2026 он станет массовым инструментом. Модели типа EXAONE 236B от LG показывают — открытые веса для научных моделей это не благотворительность, а стратегия.
Что изменится? Вместо одного AlphaFold для белков появятся десятки специализированных моделей:
- Материаловедение — предсказание свойств новых сплавов и полимеров
- Климатическое моделирование — с разрешением в разы выше текущего
- Квантовая химия — без необходимости запускать дорогие вычисления на суперкомпьютерах
Но главное — эти модели начнут работать вместе. Система предскажет новый материал для батарей, другая система смоделирует его производственный процесс, третья — оценит экономическую целесообразность. Полный цикл от гипотезы до коммерциализации сократится с лет до месяцев.
4Битва за чипы: Nvidia против всех (и против самой себя)
В 2025 мы наблюдали "железный голод ИИ", как описывали в отдельном материале. В 2026 ситуация станет абсурднее. Nvidia выпустит Rubin всего через 90 дней после Blackwell — и мы уже писали почему.
Но настоящая драма развернется в другом. Круговая порука, о которой мы говорили в статье про Nvidia, OpenAI и AMD, достигнет пика. Каждая компания будет инвестировать в конкурентов, чтобы те покупали ее железо.
# Абсурд 2026 года в одном пайплайне
# Nvidia инвестирует в OpenAI
# OpenAI закупает чипы у AMD (чтобы не зависеть от Nvidia)
# AMD использует оборудование Nvidia для разработки своих чипов
# Profit для всех, кроме тех, кто платит по счетамРезультат? Цены продолжат расти. Blackwell уже стоит как квартира в Москве. Rubin будет стоить как квартира в центре Москвы. А малые компании окажутся полностью вытеснены с рынка аппаратного обеспечения.
Единственный выход — специализированные чипы для конкретных задач. Не универсальные GPU за $40k, а узкоспециализированные процессоры за $5k которые делают одно дело, но делают его идеально.
5Корпоративный перелом: прибыль или смерть
2026 станет годом, когда корпорации либо начнут зарабатывать на ИИ, либо закроют проекты. Как мы обсуждали в прогнозе на 2026, период экспериментов закончился.
Что это значит на практике? Три сценария:
- Массовые увольнения ИИ-отделов которые не показали ROI за 2-3 года. Мы уже видели 55 тысяч уволенных в 2025 — в 2026 будет больше.
- Переход на аутсорсинговые модели. Зачем содержать команду из 50 инженеров, если можно купить API у OpenAI и трех специалистов для интеграции?
- Хардкорная автоматизация бизнес-процессов. Не чат-боты для поддержки, а полноценные агенты как в нашем материале про ИИ-агентов, которые заменяют целые отделы.
Самый опасный тренд — AI-мошенничество в корпоративной среде. После истории с DoorDash и сгенерированными фото доставок, компании столкнутся с сотрудниками, которые используют ИИ для симуляции работы. Как отличить реальный отчет от сгенерированного? В 2026 году это станет ежедневной головной болью для менеджеров.
Что делать прямо сейчас
Если вы разработчик — учитесь работать с reasoning models и генеративными средами. Спрос на эти навыки взлетит к середине 2026.
Если вы бизнес — перестаньте экспериментировать ради экспериментов. Выберите один бизнес-процесс, который можно автоматизировать полностью, а не частично. И внедряйте там.
Если вы инвестор — смотрите на компании которые решают конкретные проблемы 2025 года: удешевление инференса, энергоэффективность, detection of AI-generated content.
И главное — готовьтесь к тому, что в 2026 все устанут от ИИ. После трех лет непрерывного хайпа наступит фаза раздражения. "Опять этот ваш ИИ", "Давайте уже без нейросетей", "Может хватит".
И именно в этот момент технологии станут по-настоящему полезными. Когда про них перестанут писать каждую неделю, они начнут работать.
P.S. Самый точный прогноз на 2026? Кто-то из нынешних гигантов (OpenAI, Anthropic, Cohere) либо будет куплен, либо обанкротится. Три года безумных инвестиций без прибыли — это предел для любого инвестора. Даже самого терпеливого.
