2026 Tech Forecast: The Industry Shifts from Training Wars to an Inference-First Reality
По мере того как утихает шквал генеративного ИИ (Generative AI) 2025 года, сектор технологий стоит на пороге решающего переломного момента. Гонка за созданием крупнейших фундаментальных моделей (foundation models) уступает место более прагматичной и коммерчески критичной фазе: борьбе за эффективный и масштабируемый вывод (inference). Новые прогнозы на 2026 год подчеркивают драматическую реструктуризацию корпоративной инфраструктуры, вызванную удешевлением обучения моделей и массовой миграцией в сторону открытых систем и Kubernetes.
Сдвиг, возможно, лучше всего иллюстрирует недавний стратегический маневр Nvidia — сделка на 20 миллиардов долларов по лицензированию и приобретению команды у Groq. Этот громкий шаг служит однозначным сигналом рынка о том, что внимание отрасли сместилось за пределы капиталоемкой фазы обучения к прибыльному, высокоскоростному миру вывода.
The Inference Wars Have Begun
За последние несколько лет главной темой были огромные капитальные затраты, требуемые для обучения фундаментальных моделей. Однако 2026 год знаменует конец эпохи «доминирования обучения». Поскольку фундаментальные модели во многом стали товаром, новое конкурентное преимущество заключается в том, насколько эффективно компании могут запускать эти модели.
«Войны за вывод» заставят организации полностью переосмыслить свою инфраструктуру. Хотя обучение по-прежнему может выполняться на крупных централизованных кластерах, выполнение — или вывод — этих моделей смещается ближе к пользователю. Ожидается, что компании будут использовать меньшие, более быстрые модели, которые обеспечивают высокую точность при доле затрат.
Этот переход продиктован проблемой «последней мили». Предоставление генеративных ИИ-опытов требует молниеносной скорости и низкой задержки, что централизованные массивные модели с трудом обеспечивают рентабельно. Следовательно, гибридная и переносимая инфраструктура уже не роскошь, а необходимость для выживания. Компании, которые не адаптируют свою архитектуру для распределённого вывода, рискуют устареть из‑за задержек и неэффективности затрат.
The Imperative of Open Infrastructure
Чтобы выдержать требования нового ландшафта, ориентированного на вывод, предприятия вынуждены отказываться от закрытых устаревших систем в пользу открытой инфраструктуры. Жёсткость проприетарных систем оказывается несовместимой с необходимостью высокоскоростной оркестрации приложений и данных.
Прогноз на 2026 год звучит резко: «Будь открыт или умри». Устаревшие системы, которые запирают данные в дорогие, громоздкие силосы, становятся обузой. Эру открытых систем вводит необходимость бесконечной эластичности и масштабируемости без драм. По мере того как стоимость поддержки закрытых систем растёт, а их полезность снижается, открытая инфраструктура становится эталоном для организаций, стремящихся конкурировать в экономике ИИ.
Kubernetes: The Unified Control Plane
Один из наиболее значительных структурных сдвигов, прогнозируемых на 2026 год, — массовое принятие Kubernetes в качестве единой плоскости управления для предприятия. Эта тенденция ускоряется по мере того, как компании из Global 2000 активно ищут альтернативы устаревшим виртуализационным решениям, таким как VMware.
Последние данные свидетельствуют о том, что значительная доля крупных предприятий — почти треть — планируют прекратить использование VMware для своих нагрузок виртуальных машин (VM). На её месте Kubernetes выходит как «швейцарский армейский нож» современного дата‑центра, способный бесшовно управлять VM, контейнерами и оркестрацией ИИ.
Table: The Shift from Legacy Virtualization to Unified Kubernetes
| Feature | Legacy Virtualization (VMware) | Modern Kubernetes Platform |
|---|---|---|
| Primary Focus | Virtual Machines (VMs) only | Unified control for VMs, Containers, and AI |
| Scalability | Vertical, often hardware-bound | Horizontal, elastic, and on-demand |
| AI Readiness | Limited native orchestration | Native support for AI/ML workflows |
| Cost Structure | High licensing fees (High TCO) | Open-source foundation with optimized cost |
| Infrastructure | Siloed management | Hybrid and portable across cloud/edge |
Это сближение обусловлено самим генеративным ИИ. По мере того как вывод становится основной вычислительной нагрузкой, эластичность и оперативность по требованию, присущие Kubernetes, делают его идеальной платформой для развёртывания ИИ‑приложений наряду с традиционными рабочими нагрузками.
The Renaissance of Edge Computing
После лет, в течение которых это было второстепенной темой, периферийные вычисления (edge computing) снова выходят на передний план ИТ‑стратегии. Возрождение стимулируется стыком двух ключевых технологий: продвинутой связи (5G/6G) и генеративного ИИ.
Спрос на «мгновенные» ИИ‑опыты означает, что обработка данных не всегда может возвращаться в центральное облако. Чтобы достичь эффекта «вау» в реальном времени, вычислительные, хранилищные и выводные мощности должны быть перенесены на периферию. В 2026 году ожидается значительное увеличение инвестиций в инфраструктуру на периферии, что обеспечит цифровым рабочим нагрузкам будущего скорость и локализацию, требуемые современными пользователями.
Rise of Specialized AI Agents
В то время как 2025 год ознаменовался нормализацией ассистентов по кодированию на основе ИИ, 2026 год принесёт новую волну высокоспециализированных агентов ИИ. Это будут не просто универсальные боты, а виртуальные работники экспертного уровня, предназначенные для проникновения в и усиления конкретных функций предприятия.
Мы ожидаем появления специализированных агентов в таких ролях, как:
- DevSecOps: автоматизация соответствия требованиям безопасности и обнаружение угроз в конвейере.
- SDETs (Software Development Engineers in Test): автономные агенты тестирования, обеспечивающие качество программного обеспечения на высокой скорости.
- SREs (Site Reliability Engineers): агенты ИИ, способные предсказывать сбои и автоматизировать их устранение.
Эти агенты трансформируют команды инфраструктуры, значительно повышая их возможности и позволяя человеческим инженерам сосредоточиться на стратегии высокого уровня вместо повторяющихся задач по обслуживанию.
Conclusion
Прогнозы на 2026 год рисуют ясную картину зрелой индустрии ИИ. «Дикий запад» обучения моделей превращается в дисциплинированную, высокооборотную битву за эффективность вывода. Для предприятий путь вперёд включает тщательную модернизацию инфраструктуры — отход от закрытой устаревшей виртуализации в сторону открытых, унифицированных платформ на базе Kubernetes. По мере того как специализированные агенты берут на себя более сложные роли, а периферийные вычисления обеспечивают взаимодействие в реальном времени, организации, которые примут это открытое и гибкое будущее, определят следующее десятилетие технологий.
