Согласно отчету Deloitte «TMT Predictions 2026», в следующем году движущей силой трансформации предприятий станут агенты искусственного интеллекта и центры обработки данных, готовые к использованию ИИ. Результаты исследования показывают, что ИИ вступает в свою наиболее практическую стадию, поскольку результаты работы ИИ наконец-то начинают соответствовать амбициям предприятий, сообщает портал BigDATAwire.

Deloitte описывает этот сдвиг как два основных тренда, развивающихся одновременно. Один из них — просто взрывной рост рабочих нагрузок инференса. Это поглощает бóльшую часть вычислительного бюджета и вынуждает компании инвестировать в более мощные чипы, локальные ИИ-серверы и дата-центры, которые могут круглосуточно обрабатывать ИИ-нагрузку. Другой — это стремительный рост систем, управляемых агентами, которые располагаются поверх этого оборудования и начинают трансформировать способы выполнения повседневной работы. Эти тренды определяют, как команды составляют бюджет и даже как устанавливаются цены на продукты и как принимаются решения в компании.

Авторы отчета предполагают, что эта комбинация масштабируемой инфраструктуры и скоординированных агентов заставит предприятия переосмыслить всю свою технологическую архитектуру. В мультиагентных системах возникает потребность в новом управлении и оптимизированных рабочих процессах. В отчете это называется переломным моментом: от автоматизации на основе ПО к оркестрации на основе агентов.

Следующий этап развития корпоративного ИИ определяется удивительным открытием, которое Deloitte называет «прогнозом антиэффективности»: спрос на вычисления растет быстрее, чем выигрыш от оптимизации. Инференс затмевает обучение, а стоимость запуска моделей становится ключевым фактором давления.

Согласно анализу Deloitte, следующий этап развития ИИ, скорее всего, потребует больше вычислительной мощности, а не меньше. «Мир переходит от только обучения моделей генеративного ИИ (GenAI) к их масштабному использованию, — отмечают авторы отчета. — Многие считают, что это означает больше периферийных вычислений на стороне потребителя и меньше вычислений в дата-центрах. Ни то, ни другое вряд ли произойдет в 2026 г.».

Это не то гладкое и беспроблемное будущее, которое многие себе представляли. Это этап, требующий большого количества оборудования и большего расхода энергии, что заставляет предприятия модернизировать свою физическую инфраструктуру для поддержки ИИ в масштабе. В результате возникает то, что Deloitte описывает как «суперцикл дата-центров». Организации расширяют оптимизированные для ИИ ресурсы и развертывают локальные вычислительные узлы. Они также интегрируют передовые системы охлаждения и энергоснабжения для обработки непрерывных (и часто беспрецедентных) рабочих нагрузок.

Deloitte также отмечает структурную слабость экосистемы: передовые цепочки поставок полупроводников остаются узкими (и политизированными). Небольшая группа регионов контролирует производство передовых чипов, превращая вычислительные возможности в стратегический ресурс. Это становится ключевым фактором, ограничивающим масштабируемость ИИ.

Наряду с вычислительным аспектом Deloitte выделяет ряд трендов, связанных с данными. Компания прогнозирует, что GenAI, встроенный в поисковые системы, превзойдет автономные модели в повседневном использовании. Большинство пользователей будут пассивно взаимодействовать с ИИ в рамках привычных интерфейсов. Поиск станет синтетическим уровнем, на котором сходятся извлечение, ранжирование и инференс. Это придаст новое значение качеству данных, актуальности индекса, отслеживанию происхождения и управлению. Это логично, поскольку модель не может превзойти по производительности конвейер, который ее питает.

В отчете также прогнозируется более активное продвижение суверенных вычислительных ресурсов и суверенной инфраструктуры данных. Правительства будут рассматривать облачные регионы и обучение моделей внутри страны как стратегические приоритеты. Для глобальных предприятий это означает необходимость нахождения баланса, когда они должны соблюдать региональную фрагментацию, сохраняя при этом единые внутренние системы. Развертывание ИИ зависит не только от технических возможностей, но и от гибкости нормативного регулирования.

«Стремление к суверенитету не ново, но переход к технологическому суверенитету, вероятно, ускорится в 2026 г., — отмечается в отчете. — В течение следующего десятилетия значительные инвестиции будут направлены в облачные вычисления, полупроводники, дата-центры, модели ИИ, подключение и спутниковую связь. Во взаимосвязанном мире полный суверенитет вряд ли будет достигнут какой-либо страной или регионом, но многие стремятся стать по крайней мере более суверенными».

По мере расширения инфраструктуры на физическом уровне, программный уровень также претерпевает изменения. Здесь на первый план выходит агентный ИИ. Deloitte описывает переход от систем с одной моделью к сетям автономных агентов, которые принимают решения в сложных рабочих процессах. Компания считает, что 2026-й станет годом, когда эти системы выйдут за рамки контролируемых демонстраций и будут внедрены в производственные среды.

Этот тренд коренным образом меняет программную среду. Агентные фреймворки теперь интегрируются прямо в SaaS-платформы поставщиков. Ценообразование переходит от модели, основанной на количестве рабочих мест, к модели, основанной на использовании или даже на результатах. По мере того как агенты начинают взаимодействовать в реальных системах, эти рабочие процессы требуют новых уровней управления: наблюдаемости, контролируемости и защитных ограждений.

Агенты не заменят существующие инструменты, но будут находиться над ними, действуя как уровень оркестрации, который связывает данные и выполнение по всему предприятию.

Deloitte подчеркивает, что агенты быстро переходят от экспериментов к рабочим нормам. Поэтому сейчас основное внимание уделяется следующим вопросам. Сколько агентов необходимо для рабочего процесса? Как измерять производительность? Где должен осуществляться надзор? Эти будущие корпоративные автономные системы требуют более прозрачных стандартов, протоколов связи и механизмов аудита.

Такое развитие соответствует «гравитационному» прогнозу Deloitte: по мере того, как агенты становятся более дееспособными, они притягивают к себе больше логики, превращая ПО из конечной цели в оболочку, через которую они действуют. Это повышает скорость, но создает новую сложность координации. Следующий этап будет связан не столько с внедрением ИИ, сколько с его масштабированием.