Umělá inteligence bude funkční a specializovaná v roce 2026

V roce 2026 umělá inteligence opustí slibnou fázi, aby ukázala skutečnou hodnotu. Lehké a specializované modely se prosadí proti velkým LLM, zatímco společnosti budou kombinovat GPU od různých výrobců s pokročilými čipy, aby urychlily nasazení agentní AI. Tento nový rámec umožní rychlou realizaci projektů a umožní vznik průmyslových aplikací na okraji, kde se objeví první inteligentní agenti pracující v kritických prostředích.

1. Malé LLM navržené pro konkrétní účel se začínají konsolidovat

V roce 2026 budou podniky pokračovat ve zkoumání malých odlehčených modelů na podporu agentních iniciativ AI, ačkoli masové zavádění je teprve na začátku a předpoklad, že každé řešení AI se bude točit kolem ChatGPT, Anthropic nebo Perplexity, je chybný. Místo toho se normou stanou menší modely navržené pro specifické úkoly a optimalizované pro odvození, které umožní rychlejší a efektivnější aplikace umělé inteligence.

2. Nová éra heterogenních GPU

Podniky přijmou heterogenní portfolia GPU přizpůsobená každému typu pracovní zátěže, přičemž hlavní základnou budou AMD a NVIDIA, doplněné o specializované čipy od Cerebras, Groq a dalších výrobců. Samotný hardware však ke generování návratnosti (ROI) nestačí a široké přijetí agentních rámců AI, jako je n8n nebo Arize, a inferenčních platforem, jako je Fireworks nebo Baseten, umožňuje iniciativám AI rychle nasadit, iterovat a škálovat. V tomto smyslu rychlejší iterační cykly umožní organizacím testovat více případů použití, začlenit obchodní zpětnou vazbu a urychlit dobu uvedení na trh, čímž se rozmanitost křemíku promění v hmatatelnou obchodní hodnotu.

3. Transformace podnikové AI začne vykazovat reálné výsledky

Společnosti v AI konečně přejdou od strategie k realizaci. Přístupy, jako je platformové inženýrství, povedou k rychlejší integraci, zatímco rozhodování se přesune od analytiků dat k vývojářům, kteří upřednostňují open source nástroje před řešeními „black box“. Otevřené ekosystémy, alternativní hyperscalery a křemíková diverzita zároveň omezí překážky pro přepracování a škálování, čímž se minimalizují rizika a vázání na dodavatele. Poprvé se objeví smysluplné případy použití a skutečné příběhy o úspěchu, které demonstrují hmatatelnou hodnotu umělé inteligence a nabízejí modely, které mohou ostatní organizace následovat.

Tento nový rámec umožní rychlou realizaci projektů a umožní vznik průmyslových aplikací na okraji

4. Přijetí agentské umělé inteligence na okraji se zaměří na konkrétní průmyslová odvětví

Umělá inteligence se bude stále více specializovat podle odvětví a bude podporovat případy použití, které vyžadují hluboké znalosti domény, jako jsou drony, které kontrolují jaderné elektrárny pomocí modelů na zařízení pro detekci v reálném čase. Rozšířené nasazení univerzálních agentů umělé inteligence na okraji zůstane dlouhodobějším cílem, přičemž přijetí bude postupné případ od případu a odvětví od odvětví.

Autor Kevin Cochrane, CMO, Vultr