a16z prognostiziert für 2026, dass vier große Trends zuerst bekannt gegeben werden

Originaltitel: Big Ideas 2026: Teil 1
Originalautor: a16z New Media
Übersetzung: Peggy, BlockBeats

Zusammenfassung: Im vergangenen Jahr haben sich die Durchbrüche im Bereich KI von den Modellfähigkeiten hin zu Systemfähigkeiten verlagert: Verständnis für lange Zeitreihen, Konsistenz, Ausführung komplexer Aufgaben und Zusammenarbeit mit anderen Agenten. Der Schwerpunkt der industriellen Aufrüstung hat sich daher von punktuellen Innovationen hin zur Neudefinition von Infrastruktur, Arbeitsabläufen und Nutzerinteraktionen verschoben.

Im jährlichen Bericht „Big Ideas 2026“ geben die vier Investmentteams von a16z aus den Bereichen Infrastruktur, Wachstum, Gesundheit und Interaktive Welten jeweils zentrale Einblicke für das Jahr 2026.

Im Kern zeichnen sie gemeinsam einen Trend: KI ist nicht mehr nur ein Werkzeug, sondern eine Umgebung, ein System, ein Akteur, der parallel zum Menschen agiert.

Im Folgenden die Einschätzungen der vier Teams zu den strukturellen Veränderungen im Jahr 2026:

Als Investoren ist es unsere Aufgabe, in jede Ecke der Technologiebranche einzutauchen, ihre Funktionsweise zu verstehen und die nächste Entwicklung vorherzusagen. Deshalb laden wir jedes Jahr im Dezember die Investmentteams ein, ihre Meinung zu einer „großen Idee“ zu teilen, die Technologieunternehmer im kommenden Jahr angehen sollten.

Heute präsentieren wir die Ansichten der Teams Infrastructure, Growth, Bio + Health und Speedrun. Die Meinungen der anderen Teams werden morgen veröffentlicht – bleiben Sie dran.

Infrastructure Team

Jennifer Li: Start-ups werden das „Chaos“ multimodaler Daten zähmen

Unstrukturierte, multimodale Daten sind seit jeher der größte Engpass für Unternehmen – und zugleich der größte unerschlossene Schatz. Jedes Unternehmen wird von PDFs, Screenshots, Videos, Protokollen, E-Mails und allerlei halbstrukturiertem „Datenschlamm“ überschwemmt. Die Modelle werden immer intelligenter, aber die Eingaben immer chaotischer – das führt dazu, dass RAG-Systeme Halluzinationen erzeugen, Agenten auf subtile und teure Weise Fehler machen und kritische Arbeitsabläufe weiterhin stark von manueller Qualitätskontrolle abhängen.

Der eigentliche Engpass für KI-Unternehmen ist heute die Datenentropie: In einer Welt, in der 80 % des Unternehmenswissens unstrukturiert sind, nehmen Aktualität, Struktur und Authentizität kontinuierlich ab.

Deshalb wird das Entwirren des „Knotens“ unstrukturierter Daten zu einer unternehmerischen Chance für eine ganze Generation. Unternehmen benötigen eine kontinuierliche Methode, um ihre multimodalen Daten zu bereinigen, zu strukturieren, zu validieren und zu steuern, damit nachgelagerte KI-Workloads wirklich funktionieren. Die Anwendungsfälle sind allgegenwärtig: Vertragsanalyse, Onboarding, Schadensabwicklung, Compliance, Kundenservice, Einkauf, Engineering-Suche, Sales Enablement, Analyse-Pipelines und alle agentengesteuerten Workflows, die auf zuverlässigen Kontext angewiesen sind.

Plattform-Start-ups, die in der Lage sind, aus Dokumenten, Bildern und Videos Strukturen zu extrahieren, Konflikte zu harmonisieren, Datenpipelines zu reparieren und Daten aktuell und auffindbar zu halten, werden den „Schlüssel zum Königreich“ des Unternehmenswissens und der Prozesse besitzen.

Joel de la Garza: KI wird das Recruiting-Dilemma von Cybersecurity-Teams neu gestalten

In den letzten zehn Jahren war das größte Problem für CISOs das Recruiting. Zwischen 2013 und 2021 stieg die globale Lücke bei Cybersecurity-Stellen von weniger als 1 Million auf 3 Millionen. Der Grund: Sicherheitsteams benötigen hochspezialisierte technische Talente, setzen sie aber für ermüdende Level-1-Sicherheitsaufgaben wie Protokollanalyse ein – Aufgaben, die kaum jemand machen möchte.

Die tiefere Ursache: Die Cybersecurity-Teams schaffen sich ihre Mühsal selbst. Sie kaufen Tools, die „alles unterschiedslos erkennen“, weshalb das Team „alles überprüfen“ muss – das wiederum erzeugt künstlichen „Fachkräftemangel“ und einen Teufelskreis.

2026 wird KI diesen Kreislauf durchbrechen, indem sie den Großteil der sich wiederholenden und redundanten Aufgaben automatisiert und so die Talentlücke deutlich verkleinert. Jeder, der in einem großen Sicherheitsteam gearbeitet hat, weiß, dass die Hälfte der Arbeit automatisiert werden könnte; das Problem ist, dass man, wenn man im Tagesgeschäft untergeht, gar nicht dazu kommt, zu überlegen, was automatisiert werden sollte. Wirklich KI-native Tools werden diese Aufgabe für die Sicherheitsteams übernehmen, sodass sie sich endlich wieder auf das konzentrieren können, was sie eigentlich tun wollen: Angreifer verfolgen, Systeme bauen, Schwachstellen beheben.

Malika Aubakirova: Agent-native Infrastruktur wird zum „Standard“

Der größte Infrastrukturschock 2026 wird nicht von außen, sondern von innen kommen. Wir bewegen uns von „menschlicher Geschwindigkeit, niedriger Parallelität, Vorhersehbarkeit“ hin zu „Agenten-Geschwindigkeit, rekursiv, explosionsartig, massenhaft“.

Die heutigen Unternehmens-Backends sind für 1:1-Interaktionen von „menschlicher Aktion zu Systemreaktion“ ausgelegt. Sie sind nicht dafür gemacht, dass ein Agent mit einem einzigen „Ziel“ 5.000 Subtasks, Datenbankabfragen und interne API-Aufrufe in einer millisekundenschnellen Rekursionswelle auslöst. Wenn ein Agent versucht, einen Code-Bestand zu refaktorieren oder Sicherheitsprotokolle zu reparieren, verhält er sich nicht wie ein Nutzer; für traditionelle Datenbanken oder Rate Limiter ähnelt das eher einem DDoS-Angriff.

Um Systeme für Agenten-Workloads im Jahr 2026 zu bauen, muss die Steuerungsebene neu gestaltet werden. „Agent-native“ Infrastruktur wird aufkommen. Die neue Systemgeneration muss den „Thundering Herd“-Effekt als Normalzustand betrachten. Kaltstarts müssen verkürzt, Latenzschwankungen eingegrenzt und Parallelitätsgrenzen um Größenordnungen erhöht werden.

Der eigentliche Engpass wird die Koordination selbst sein: Routing, Lock-Management, Statusverwaltung und Policy-Ausführung bei massiver Parallelität. Nur Plattformen, die in der Flut von Tool-Aufrufen überleben, werden am Ende gewinnen.

Justine Moore: Kreativtools werden vollständig multimodal

Wir verfügen bereits über die Grundbausteine für KI-Storytelling: generative Stimmen, Musik, Bilder und Videos. Aber sobald Inhalte mehr als nur einen kurzen Clip umfassen, ist es immer noch zeitaufwendig, schmerzhaft oder sogar unmöglich, eine Kontrolle auf Regie-Niveau zu erreichen.

Warum kann ein Modell nicht einen 30-Sekunden-Clip nehmen, mit unseren Referenzbildern und -sounds einen neuen Charakter erschaffen und die Szene fortsetzen? Warum kann das Modell nicht aus einer neuen Perspektive „neu drehen“ oder Bewegungen an ein Referenzvideo anpassen?

2026 wird das Jahr, in dem KI wirklich multimodale Kreation ermöglicht. Nutzer können beliebige Referenzinhalte an das Modell geben, um gemeinsam neue Werke zu schaffen oder bestehende Szenen zu bearbeiten.

Wir sehen bereits erste Produkte wie Kling O1 und Runway Aleph, aber das ist erst der Anfang – sowohl auf Modell- als auch auf Anwendungsebene sind neue Innovationen nötig.

Content Creation ist eine der „Killer-Apps“ für KI. Ich erwarte, dass in verschiedenen Nutzergruppen erfolgreiche Produkte entstehen werden – von Meme-Machern bis zu Hollywood-Regisseuren.

Jason Cui: KI-native Daten-Stacks werden weiter iterieren

Im vergangenen Jahr hat sich der „moderne Daten-Stack“ deutlich konsolidiert. Datenunternehmen entwickeln sich von modularen Diensten wie Erfassung, Transformation und Berechnung hin zu gebündelten, einheitlichen Plattformen (z. B. Fivetran/dbt-Fusion, Expansion von Databricks).

Obwohl das Ökosystem ausgereifter ist, sind wir noch in einer frühen Phase einer wirklich KI-nativen Datenarchitektur. Wir sind gespannt, wie KI weiterhin verschiedene Teile des Daten-Stacks transformiert, und sehen bereits, dass Daten- und KI-Infrastruktur unaufhaltsam zusammenwachsen.

Wir konzentrieren uns besonders auf folgende Richtungen:

Wie Daten über traditionelle strukturierte Speicher hinaus in leistungsstarke Vektordatenbanken fließen

Wie KI-Agenten das „Kontextproblem“ lösen: kontinuierlicher Zugriff auf die richtigen Daten-Semantiken und Geschäftsdefinitionen, sodass Anwendungen wie „Konversation mit Daten“ systemübergreifend einheitliches Verständnis behalten

Wie sich traditionelle BI-Tools und Tabellenkalkulationen weiterentwickeln, wenn Daten-Workflows agentenbasierter und automatisierter werden

Yoko Li: Wir werden wirklich „in das Innere von Videos eintreten“

Im Jahr 2026 werden Videos nicht mehr nur passiv konsumierte Inhalte sein, sondern zu Orten, in die wir „eintreten“ können. Videomodelle werden endlich Zeit verstehen, sich merken, was bereits gezeigt wurde, und auf unsere Handlungen reagieren – und dabei eine Stabilität und Kohärenz nahe der realen Welt bewahren, statt nur ein paar Sekunden zusammenhangloser Bilder zu liefern.

Diese Systeme können über längere Zeiträume hinweg Charaktere, Objekte und physikalische Gesetze aufrechterhalten, sodass Handlungen echte Auswirkungen haben und Kausalität sich entfalten kann. Video wird so von einem Medium zu einem Raum, in dem Dinge gebaut werden können: Roboter können darin trainieren, Spielmechaniken sich weiterentwickeln, Designer Prototypen testen und Agenten durch „Tun“ lernen.

Die entstehenden Welten ähneln nicht mehr kurzen Clips, sondern „lebendigen Umgebungen“, die die Kluft zwischen Wahrnehmung und Handlung verringern. Zum ersten Mal kann der Mensch wirklich „in seinen eigenen generierten Videos wohnen“.

Growth Team

Sarah Wang: Die Rolle des „Systems of Record“ in Unternehmen wird ins Wanken geraten

2026 wird die wahre Revolution in Unternehmenssoftware von einem zentralen Wandel ausgehen: Die Vormachtstellung des Systems of Record beginnt zu sinken.

KI verkürzt die Distanz zwischen „Intention“ und „Ausführung“: Modelle können direkt auf Unternehmensdaten zugreifen, sie schreiben und darauf schlussfolgern, sodass ITSM-, CRM- und ähnliche Systeme von passiven Datenbanken zu autonomen Workflow-Engines werden.

Mit dem rasanten Fortschritt von Reasoning-Modellen und Agenten-Workflows reagieren diese Systeme nicht mehr nur auf Anforderungen, sondern können End-to-End-Prozesse vorhersagen, koordinieren und ausführen.

Die Benutzeroberfläche wird zu einer dynamischen Agenten-Schicht, während die traditionelle System-of-Record-Schicht zu einem „günstigen persistenten Speicher“ degradiert wird. Die strategische Kontrolle geht an die Akteure, die die intelligente Ausführungsumgebung beherrschen.

Alex Immerman: Vertikale KI steigt von „Informationsbeschaffung und Reasoning“ auf „Mehrpersonen-Kollaborationsmodus“ auf

KI treibt das explosive Wachstum vertikaler Branchensoftware voran. Unternehmen im Gesundheitswesen, Recht und Wohnungswesen haben in kurzer Zeit 100 Millionen Dollar ARR erreicht; Finanz- und Buchhaltungsunternehmen folgen dicht dahinter.

Die erste Revolution war die Informationsbeschaffung: Suchen, Extrahieren, Zusammenfassen von Informationen.

2025 brachte Reasoning: Hebbia analysiert Finanzberichte, Basis gleicht Probe-Salden zwischen Systemen ab, EliseAI diagnostiziert Wartungsprobleme und koordiniert Lieferanten.

2026 wird den „Multiplayer“-Modus freischalten.

Vertikale Software verfügt von Natur aus über branchenspezifische Schnittstellen, Daten und Integrationsfähigkeiten, und vertikale Branchenarbeit ist im Kern Mehrparteien-Kollaboration: Käufer, Verkäufer, Mieter, Berater, Lieferanten – alle mit unterschiedlichen Berechtigungen, Prozessen und Compliance-Anforderungen.

Heute arbeiten die KI-Systeme der Parteien isoliert, was zu chaotischen Übergabepunkten ohne Autorität führt: Die KI, die Verträge analysiert, kann nicht mit den Modellierungspräferenzen des CFO kommunizieren; die Wartungs-KI weiß nicht, was das Personal dem Mieter zugesagt hat.

KI im Multiplayer-Modus wird dies ändern: Sie koordiniert automatisch zwischen den Parteien, hält den Kontext aufrecht, synchronisiert Änderungen, leitet Aufgaben an Fachexperten weiter, lässt die KI der Gegenseite innerhalb der Grenzen verhandeln und markiert Asymmetrien für menschliche Überprüfung.

Wenn die Qualität von Vorgängen durch „Multi-Agenten- + Multi-Menschen“-Kollaboration steigt, explodieren die Wechselkosten – dieses Kollaborationsnetzwerk wird zum langfristigen „Burggraben“ für KI-Anwendungen.

Stephenie Zhang: Die Zielgruppe der Kreation wird in Zukunft nicht mehr der Mensch, sondern der Agent sein

Bis 2026 werden Menschen über Agenten mit dem Netz interagieren, und Optimierungsstrategien für menschliche Zielgruppen werden ihre Bedeutung verlieren.

Wir haben einst für vorhersehbares menschliches Verhalten optimiert: Google-Rankings, die ersten Produkte bei Amazon, Nachrichtenartikel mit 5W+1H und aufmerksamkeitsstarken Einleitungen.

Menschen übersehen vielleicht tiefe Erkenntnisse auf Seite fünf – Agenten tun das nicht.

Auch Software wird sich ändern. Anwendungen wurden für menschliche Augen und Klicks entwickelt, Optimierung bedeutete bessere UI und Abläufe; wenn Agenten Suche und Interpretation übernehmen, sinkt die Bedeutung von visueller Gestaltung: Ingenieure starren nicht mehr auf Grafana, KI-SRE analysiert Telemetrie und gibt Einblicke in Slack; Vertriebsteams müssen CRM nicht mehr manuell durchsuchen, Agenten fassen Muster und Erkenntnisse automatisch zusammen.

Wir designen nicht mehr für Menschen, sondern für Agenten. Die neue Optimierung ist nicht mehr visuelle Hierarchie, sondern Maschinenlesbarkeit. Das wird die Art der Inhaltserstellung und die Tool-Landschaft grundlegend verändern.

Santiago Rodriguez: Die KPI „Screen Time“ wird verschwinden

In den letzten 15 Jahren war „Screen Time“ der Goldstandard zur Messung von Produktwert: Netflix-Sehdauer, Klicks im Gesundheitssystem, Minuten, die Nutzer bei ChatGPT verbringen.

Doch im kommenden Zeitalter der „ergebnisbasierten Abrechnung“ wird Screen Time vollständig abgeschafft.

Die Anzeichen sind schon da: DeepResearch-Anfragen bei ChatGPT benötigen kaum Screen Time, bieten aber enormen Wert; Abridge protokolliert Arzt-Patienten-Gespräche automatisch und erledigt Folgeaufgaben, Ärzte müssen kaum auf den Bildschirm schauen; Cursor entwickelt komplette Anwendungen, Ingenieure planen schon die nächste Phase; Hebbia erstellt automatisch Pitch Decks aus öffentlichen Dokumenten, Investmentbanker können endlich schlafen.

Die Herausforderung: Unternehmen müssen komplexere ROI-Messungen finden – Arztzufriedenheit, Entwicklerproduktivität, Analystenwohl, Nutzerzufriedenheit … all das steigt mit KI.

Unternehmen, die die klarste ROI-Story erzählen können, werden weiterhin gewinnen.

Bio+Health Team (Biologie und Gesundheit)

Julie Yoo: „Gesunde MAUs“ werden zur Kernzielgruppe

2026 wird eine neue Nutzergruppe im Gesundheitswesen ins Rampenlicht treten: „Gesunde MAUs“ (monatlich aktive, aber nicht kranke Menschen).

Traditionelle Medizin bedient hauptsächlich drei Gruppen:

-Sick MAUs: Kostenintensive, periodische Nutzer

-Sick DAUs: z. B. Langzeitpflegefälle

-Healthy YAUs: Menschen, die kaum medizinische Versorgung in Anspruch nehmen

Healthy YAUs können jederzeit zu Sick MAUs/DAUs werden, und präventive Versorgung könnte diesen Wandel verzögern. Doch das aktuelle, behandlungsorientierte Versicherungssystem deckt proaktive Untersuchungen und Monitoring kaum ab.

Das Aufkommen gesunder MAUs verändert diese Struktur: Sie sind nicht krank, möchten aber regelmäßig ihre Gesundheit überwachen – die größte potenzielle Nutzergruppe.

Wir erwarten, dass KI-native Start-ups und traditionelle Institutionen mit neuen Angeboten für regelmäßige Gesundheitsdienste einsteigen werden.

Mit sinkenden Kosten für medizinische Leistungen durch KI, dem Aufkommen präventionsorientierter Versicherungsprodukte und der Bereitschaft der Nutzer, für Abonnements zu zahlen, werden „gesunde MAUs“ zur vielversprechendsten Kundengruppe der nächsten Generation von Health-Tech – dauerhaft aktiv, datengetrieben, präventionsorientiert.

Speedrun Team (Games, Interactive Media & World Models)

Jon Lai: Weltmodelle werden die Art des Erzählens neu gestalten

2026 werden KI-Weltmodelle durch interaktive virtuelle Welten und digitale Ökonomien das Storytelling grundlegend verändern. Technologien wie Marble (World Labs) und Genie 3 (DeepMind) können aus Text vollständige 3D-Welten generieren, die Nutzer wie in einem Spiel erkunden können.

Mit der Verbreitung dieser Tools durch Kreative werden völlig neue Erzählformen entstehen – vielleicht sogar eine „generative Version von Minecraft“, in der Spieler gemeinsam riesige, sich entwickelnde Universen erschaffen.

Diese Welten werden die Grenzen zwischen Spielern und Schöpfern verwischen und eine geteilte, dynamische Realität schaffen. Verschiedene Genres wie Fantasy, Horror, Abenteuer können nebeneinander existieren; die digitale Ökonomie darin wird florieren, Kreative können durch Asset-Erstellung, Spieler-Coaching und Entwicklung interaktiver Tools Einkommen erzielen.

Diese generativen Welten werden auch Trainingsfelder für KI-Agenten, Roboter und potenziell AGI sein. Weltmodelle bringen nicht nur eine neue Spielekategorie, sondern ein völlig neues kreatives Medium und eine wirtschaftliche Avantgarde.

Josh Lu: „Mein Jahr“

2026 wird das „Jahr des Individuums“: Produkte werden nicht mehr für den „Durchschnittskonsumenten“ in Massen produziert, sondern für „dich“ maßgeschneidert.

Im Bildungsbereich passen die KI-Tutoren von Alphaschool das Tempo und die Interessen an jeden Schüler an.

Im Gesundheitswesen erstellt KI individuelle Nahrungsergänzungsmittel, Trainingspläne und Ernährungsprogramme.

In den Medien remixt KI Inhalte in Echtzeit nach deinem Geschmack.

Die Giganten des letzten Jahrhunderts gewannen, indem sie den „Durchschnittsnutzer“ fanden; die Giganten des nächsten Jahrhunderts werden gewinnen, indem sie das „Individuum im Durchschnittsnutzer“ finden.

2026 wird die Welt nicht mehr für alle optimiert, sondern für „dich“.

Emily Bennett: Die erste KI-native Universität wird entstehen

2026 werden wir die erste wirklich KI-native Universität sehen – eine Institution, die von Grund auf um intelligente Systeme herum aufgebaut ist. Traditionelle Universitäten nutzen KI bereits für Bewertung, Tutoring und Stundenplanung, aber jetzt entsteht eine tiefgreifendere Veränderung: eine „adaptive akademische Lebensform“, die in Echtzeit lernt und sich selbst optimiert.

Man kann sich eine solche Universität vorstellen: Lehrpläne, Betreuung, Forschung und Campusbetrieb werden in Echtzeit durch Feedbackschleifen angepasst; Stundenpläne optimieren sich selbst; Leselisten werden mit neuen Forschungsergebnissen dynamisch aktualisiert; der Lernweg jedes Studierenden verändert sich in Echtzeit.

Es gibt bereits Vorbilder: Die Zusammenarbeit der Arizona State University mit OpenAI hat Hunderte KI-Projekte hervorgebracht; die State University of New York hat KI-Kompetenz in die Allgemeinbildung aufgenommen.

In einer KI-nativen Universität:

-Professoren werden zu „Architekten von Lernsystemen“: Sie kuratieren Daten, justieren Modelle und lehren Studierende, maschinelles Reasoning zu hinterfragen

-Bewertungen werden sich auf „KI-Bewusstsein“ konzentrieren: Es geht nicht mehr darum, ob Studierende KI nutzen, sondern wie sie sie nutzen

Da alle Branchen dringend Talente benötigen, die mit intelligenten Systemen zusammenarbeiten können, wird diese Universität zum „Talentmotor“ der neuen Wirtschaft.