a16z przewiduje, że w 2026 roku cztery główne trendy zostaną ogłoszone jako pierwsze

Oryginalny tytuł: Big Ideas 2026: Part 1
Oryginalny autor: a16z New Media
Tłumaczenie: Peggy, BlockBeats

Streszczenie: W ciągu ostatniego roku przełom w AI przesunął się z możliwości modeli na możliwości systemowe: rozumienie długich sekwencji czasowych, utrzymywanie spójności, wykonywanie złożonych zadań, współpraca z innymi agentami. W związku z tym, punkt ciężkości rozwoju przemysłu przesunął się z innowacji punktowych na redefinicję infrastruktury, przepływów pracy i sposobów interakcji z użytkownikiem.

W corocznym raporcie „Big Ideas 2026” cztery zespoły inwestycyjne a16z przedstawiają kluczowe spostrzeżenia na rok 2026 z perspektywy infrastruktury, wzrostu, zdrowia oraz światów interaktywnych.

W istocie, razem rysują one jeden trend: AI przestaje być narzędziem, a staje się środowiskiem, systemem, podmiotem działającym równolegle do człowieka.

Poniżej przedstawiamy oceny czterech głównych zespołów dotyczące strukturalnych zmian w 2026 roku:

Jako inwestorzy, naszym zadaniem jest zagłębianie się w każdy zakątek branży technologicznej, zrozumienie jej mechanizmów działania i przewidywanie kolejnych etapów rozwoju. Dlatego co grudzień zapraszamy zespoły inwestycyjne do podzielenia się ich wizją „wielkiego pomysłu”, który według nich przedsiębiorcy technologiczni będą realizować w nadchodzącym roku.

Dziś prezentujemy opinie zespołów Infrastructure, Growth, Bio + Health oraz Speedrun. Opinie pozostałych zespołów zostaną opublikowane jutro – zapraszamy do śledzenia.

Zespół Infrastructure

Jennifer Li: Startupy okiełznają „chaos” danych multimodalnych

Niestrukturalizowane, multimodalne dane od dawna są największym wąskim gardłem przedsiębiorstw, a zarazem największym niewykorzystanym skarbem. Każda firma tonie w PDF-ach, zrzutach ekranu, filmach, logach, e-mailach i wszelkiego rodzaju półstrukturalnej „błocie danych”. Modele stają się coraz inteligentniejsze, ale wejściowe dane coraz bardziej chaotyczne – to prowadzi do halucynacji w systemach RAG, subtelnych i kosztownych błędów agentów oraz utrzymywania wysokiego poziomu ręcznej kontroli jakości w kluczowych procesach.

Obecnie prawdziwym ograniczeniem firm AI jest entropia danych: w świecie, w którym 80% wiedzy przedsiębiorstwa jest niestrukturalizowane, świeżość, struktura i autentyczność danych stale się pogarszają.

Dlatego rozplątanie „kłębka” niestrukturalizowanych danych staje się szansą przedsiębiorczą dla całego pokolenia. Firmy potrzebują ciągłych metod czyszczenia, strukturyzowania, weryfikowania i zarządzania swoimi multimodalnymi danymi, aby obciążenia AI mogły naprawdę działać. Przykłady zastosowań są wszędzie: analiza umów, onboarding użytkowników, obsługa roszczeń, zgodność, obsługa klienta, zakupy, wyszukiwanie inżynieryjne, enablement sprzedaży, pipeline analityczny oraz wszelkie workflow agentów wymagające niezawodnego kontekstu.

Platformowe startupy, które potrafią wydobywać strukturę z dokumentów, obrazów i wideo, godzić konflikty, naprawiać pipeline danych i utrzymywać ich świeżość oraz możliwość wyszukiwania, zdobędą „klucz do królestwa” wiedzy i procesów przedsiębiorstw.

Joel de la Garza: AI zrewolucjonizuje rekrutację w zespołach cyberbezpieczeństwa

Przez ostatnią dekadę największym problemem CISO była rekrutacja. W latach 2013–2021 globalny niedobór stanowisk w cyberbezpieczeństwie wzrósł z mniej niż 1 miliona do 3 milionów. Powodem jest to, że zespoły bezpieczeństwa potrzebują wysoce wyspecjalizowanych technicznych talentów, ale zmuszają ich do wykonywania wyczerpującej pracy pierwszej linii, jak przeglądanie logów, której prawie nikt nie chce robić.

Głębsza przyczyna tkwi w tym, że zespoły cyberbezpieczeństwa same tworzą sobie ciężką pracę. Kupują narzędzia „wykrywające wszystko bez rozróżnienia”, przez co muszą „sprawdzać wszystko” – co z kolei sztucznie tworzy „niedobór siły roboczej” i napędza błędne koło.

W 2026 roku AI przerwie ten cykl, automatyzując większość powtarzalnych i zbędnych zadań, znacząco zmniejszając lukę talentów. Każdy, kto pracował w dużym zespole bezpieczeństwa, wie, że połowę pracy można by zautomatyzować; problem w tym, że gdy jesteś zalany pracą, nie masz czasu zastanowić się, co automatyzować. Prawdziwie natywne narzędzia AI zrobią to za zespoły bezpieczeństwa, pozwalając im wreszcie skupić się na tym, co naprawdę chcą robić: śledzeniu atakujących, budowaniu systemów, naprawianiu luk.

Malika Aubakirova: Infrastruktura natywna dla agentów stanie się „standardem”

Największy wstrząs infrastrukturalny 2026 roku nie nadejdzie z zewnątrz, lecz od wewnątrz. Przechodzimy z „ludzkiego tempa, niskiej współbieżności, przewidywalności” do „tempa agentów, rekurencyjnych, wybuchowych, masowych” obciążeń.

Obecne zaplecze firm jest zaprojektowane do 1:1 „od ludzkiego działania do reakcji systemu”. Nie nadaje się do sytuacji, gdy pojedynczy cel agenta wywołuje 5000 podzadań, zapytań do bazy danych i wewnętrznych wywołań API w milisekundowej burzy rekurencji. Gdy agent próbuje przebudować repozytorium kodu lub naprawić logi bezpieczeństwa, nie zachowuje się jak użytkownik; dla tradycyjnych baz danych czy limiterów wygląda to raczej jak atak DDoS.

Aby zbudować systemy dla obciążeń agentów w 2026 roku, trzeba przeprojektować warstwę kontrolną. Infrastruktura „agent-native” zacznie się wyłaniać. Nowa generacja systemów musi traktować „efekt thundering herd” jako stan domyślny. Cold start musi być krótszy, wahania opóźnień muszą się zmniejszyć, a limity współbieżności wzrosnąć o rzędy wielkości.

Prawdziwym wąskim gardłem stanie się sama koordynacja: routing, kontrola blokad, zarządzanie stanem i egzekwowanie polityk w masowo równoległym wykonaniu. Platformy, które przetrwają powódź wywołań narzędzi, zostaną ostatecznymi zwycięzcami.

Justine Moore: Narzędzia kreatywne w pełni przechodzą na multimodalność

Już mamy podstawowe komponenty do opowiadania historii za pomocą AI: generatywny dźwięk, muzykę, obrazy i wideo. Jednak gdy treść wykracza poza krótki klip, osiągnięcie kontroli na poziomie reżysera wciąż jest czasochłonne, bolesne, a czasem wręcz niemożliwe.

Dlaczego model nie może przyjąć 30-sekundowego filmu, wykorzystać dostarczonych przez nas obrazów i dźwięków do stworzenia nowej postaci i dokończyć tę samą scenę? Dlaczego nie może „nakręcić” sceny z nowej perspektywy lub dopasować ruchów do filmu referencyjnego?

Rok 2026 będzie rokiem, w którym AI naprawdę umożliwi multimodalną twórczość. Użytkownicy będą mogli wrzucać do modelu dowolne materiały referencyjne, wspólnie z nim generować nowe dzieła lub edytować istniejące sceny.

Już widzimy pierwsze produkty, takie jak Kling O1 i Runway Aleph, ale to dopiero początek – zarówno warstwa modeli, jak i aplikacji wymaga nowych innowacji.

Tworzenie treści to jeden z „killer apps” AI – spodziewam się, że wśród różnych grup użytkowników pojawi się wiele udanych produktów: od twórców memów po reżyserów z Hollywood.

Jason Cui: Natywny dla AI stos danych będzie się dalej rozwijał

W ciągu ostatniego roku „nowoczesny stos danych” wyraźnie się konsoliduje. Firmy danych przechodzą od modularnych usług (zbieranie, transformacja, obliczenia) do zintegrowanych platform (np. połączenie Fivetran/dbt, ekspansja Databricks).

Mimo dojrzalszego ekosystemu, do prawdziwie natywnej dla AI architektury danych wciąż jesteśmy na wczesnym etapie. Ekscytuje nas, jak AI dalej przekształci kolejne elementy stosu danych, a integracja danych i infrastruktury AI staje się nieodwracalnie głęboka.

Szczególnie interesują nas następujące kierunki:

Jak dane będą płynąć poza tradycyjne magazyny strukturalne do wysokowydajnych baz wektorowych

Jak agenci AI rozwiążą „problem kontekstu”: ciągły dostęp do właściwej semantyki danych i definicji biznesowych, tak by aplikacje typu „rozmowa z danymi” zachowywały spójność rozumienia między systemami

Jak tradycyjne narzędzia BI i arkusze kalkulacyjne będą ewoluować, gdy workflow danych stanie się bardziej zautomatyzowany i agentowy

Yoko Li: Naprawdę „wejdziemy do wnętrza wideo”

W 2026 roku wideo przestanie być bierną treścią do oglądania, a zacznie być miejscem, do którego możemy „wejść”. Modele wideo wreszcie będą rozumieć czas, pamiętać już pokazane treści i reagować na nasze działania, zachowując przy tym stabilność i spójność zbliżoną do rzeczywistości, a nie tylko generując kilka sekund przypadkowych obrazów.

Systemy te będą w stanie przez dłuższy czas utrzymywać postacie, obiekty i prawa fizyki, tak by działania naprawdę miały wpływ, a przyczynowość mogła się rozwijać. Wideo stanie się więc nie tylko medium, ale przestrzenią do budowania rzeczy: roboty będą mogły się w nim szkolić, mechaniki gier ewoluować, projektanci eksperymentować z prototypami, a agenci uczyć się poprzez „działanie”.

Świat, który się pojawi, nie będzie już przypominał krótkiego filmu, lecz „żywe środowisko”, zmniejszając przepaść między percepcją a działaniem. To pierwszy raz, gdy ludzie będą mogli naprawdę „zamieszkać” w generowanym przez siebie wideo.

Zespół Growth

Sarah Wang: Pozycja „systemu rejestracji” w firmach zacznie się chwiać

W 2026 roku prawdziwa rewolucja w oprogramowaniu dla przedsiębiorstw wynikać będzie z jednego kluczowego przesunięcia: centralna rola systemów rejestracji wreszcie zacznie słabnąć.

AI skraca dystans między „intencją” a „wykonaniem”: modele mogą bezpośrednio odczytywać, zapisywać i wnioskować na podstawie danych operacyjnych firmy, przekształcając systemy ITSM, CRM itp. z pasywnych baz danych w autonomiczne silniki workflow.

Wraz z szybkim rozwojem modeli wnioskowania i workflow agentów, systemy te nie tylko odpowiadają na żądania, ale potrafią przewidywać, koordynować i realizować procesy end-to-end.

Interfejs stanie się dynamiczną warstwą agentów, a tradycyjna warstwa rejestracji stopniowo cofnie się do roli „taniego, trwałego magazynu”, a strategiczna kontrola przejdzie w ręce tych, którzy kontrolują inteligentne środowisko wykonawcze.

Alex Immerman: Pionowy AI przechodzi z „pozyskiwania informacji i wnioskowania” do „wielu trybów współpracy”

AI napędza eksplozję wzrostu pionowego oprogramowania branżowego. Firmy z branży medycznej, prawnej i mieszkaniowej w krótkim czasie przekroczyły 100 millions ARR; finanse i księgowość podążają za nimi.

Pierwsza rewolucja dotyczyła pozyskiwania informacji: wyszukiwania, ekstrakcji, podsumowywania danych.

Rok 2025 przyniósł wnioskowanie: Hebbia analizuje sprawozdania finansowe, Basis porównuje bilanse próbne między systemami, EliseAI diagnozuje problemy z naprawami i koordynuje dostawców.

Rok 2026 odblokuje „tryb multiplayer”.

Pionowe oprogramowanie naturalnie posiada branżowe interfejsy, dane i możliwości integracji, a praca w tych branżach to z natury współpraca wielu stron: kupujący, sprzedający, najemcy, doradcy, dostawcy – każdy z innymi uprawnieniami, procesami i wymaganiami zgodności.

Dziś AI każdej strony działa osobno, co prowadzi do chaosu i braku autorytetu na styku: AI analizujące umowy nie komunikuje się z preferencjami CFO dotyczącymi modelowania; AI ds. napraw nie zna zobowiązań złożonych najemcom przez personel na miejscu.

AI w trybie multiplayer przełamie ten stan: automatycznie koordynując strony, utrzymując kontekst, synchronizując zmiany, automatycznie kierując sprawy do ekspertów funkcjonalnych, pozwalając AI stron przeciwnych negocjować w wyznaczonych granicach i oznaczać asymetrie do przeglądu przez człowieka.

Gdy jakość transakcji wzrośnie dzięki współpracy „wielu agentów + wielu ludzi”, koszt zmiany systemu gwałtownie wzrośnie – ta warstwa sieci współpracy stanie się „fosą” AI, której dotąd brakowało.

Stephenie Zhang: Przyszłe treści będą tworzone nie dla ludzi, lecz dla agentów

Do 2026 roku ludzie będą wchodzić w interakcje z siecią za pośrednictwem agentów, a optymalizacja treści pod kątem ludzi straci na znaczeniu.

Kiedyś optymalizowaliśmy pod przewidywalne ludzkie zachowania: ranking Google, pierwsze produkty na Amazonie, artykuły newsowe z 5W+1H i chwytliwym początkiem.

Człowiek może przeoczyć głębokie spostrzeżenia na piątej stronie, ale agent nie.

Oprogramowanie również się zmieni. Aplikacje były projektowane pod ludzkie oko i kliknięcia, a optymalizacja oznaczała lepszy UI i workflow; gdy agenci przejmą wyszukiwanie i interpretację, znaczenie designu wizualnego spadnie: inżynierowie nie będą już patrzeć na Grafana, AI SRE automatycznie przeanalizuje telemetrię i poda wnioski na Slacku; zespoły sprzedaży nie będą ręcznie przeglądać CRM, agent podsumuje wzorce i spostrzeżenia.

Nie projektujemy już dla ludzi, lecz dla agentów. Nowa optymalizacja to nie hierarchia wizualna, lecz czytelność maszynowa. To całkowicie zmieni sposób tworzenia treści i ekosystem narzędzi.

Santiago Rodriguez: KPI „czas przed ekranem” zniknie

Przez ostatnie 15 lat „czas przed ekranem” był złotym standardem oceny wartości produktu: czas oglądania na Netflix, liczba kliknięć w systemach medycznych, minuty spędzone przez użytkownika w ChatGPT.

Jednak w nadchodzącej erze „rozliczania za efekt” (outcome-based pricing) czas przed ekranem zostanie całkowicie wyeliminowany.

Pierwsze oznaki już widać: DeepResearch w ChatGPT prawie nie wymaga czasu przed ekranem, a daje ogromną wartość; Abridge automatycznie rejestruje rozmowy lekarz-pacjent i obsługuje dalsze kroki, lekarz prawie nie patrzy na ekran; Cursor kończy cały rozwój aplikacji, inżynierowie planują już kolejny etap; Hebbia automatycznie generuje pitch deck z masy publicznych dokumentów, analitycy inwestycyjni wreszcie mogą się wyspać.

Pojawiają się nowe wyzwania: firmy muszą znaleźć bardziej złożone sposoby mierzenia ROI – satysfakcja lekarzy, produktywność deweloperów, dobrostan analityków, szczęście użytkowników... Wszystko to rośnie wraz z AI.

Firmy, które potrafią opowiedzieć najjaśniejszą historię ROI, będą nadal wygrywać.

Zespół Bio+Health (biotechnologia i zdrowie)

Julie Yoo: „Zdrowi MAUs” staną się kluczową grupą użytkowników

W 2026 roku na pierwszy plan wyjdzie nowa grupa użytkowników medycznych: „zdrowi MAUs” (miesięcznie aktywni, ale zdrowi ludzie).

Tradycyjna opieka zdrowotna obsługuje trzy grupy:

-Sick MAUs: kosztowni, cykliczni użytkownicy

-Sick DAUs: np. osoby wymagające długoterminowej opieki intensywnej

-Healthy YAUs: osoby praktycznie niekorzystające z opieki zdrowotnej

Healthy YAUs mogą w każdej chwili stać się Sick MAUs/DAUs, a opieka prewencyjna mogłaby ten proces opóźnić. Jednak obecny system ubezpieczeń skupiony na leczeniu prawie nie obejmuje proaktywnych badań i monitorowania.

Pojawienie się zdrowych MAUs zmienia tę strukturę: nie są chorzy, ale chcą regularnie monitorować swoje zdrowie – to największa potencjalna grupa.

Spodziewamy się, że zarówno natywne startupy AI, jak i „repackaging” tradycyjnych instytucji, zaczną oferować cykliczne usługi zdrowotne.

Wraz ze spadkiem kosztów dostarczania opieki dzięki AI, pojawieniem się ubezpieczeń prewencyjnych i gotowością użytkowników do płacenia za subskrypcje, „zdrowi MAUs” staną się najbardziej obiecującą grupą klientów nowej generacji healthtech – stale aktywną, napędzaną danymi, nastawioną na prewencję.

Zespół Speedrun (gry, media interaktywne i modele świata)

Jon Lai: Modele świata zrewolucjonizują narrację

W 2026 roku modele świata AI radykalnie zmienią narrację poprzez interaktywne wirtualne światy i gospodarki cyfrowe. Technologie takie jak Marble (World Labs) i Genie 3 (DeepMind) potrafią generować kompletne światy 3D z tekstu, pozwalając użytkownikom eksplorować je jak gry.

Wraz z przyjęciem tych narzędzi przez twórców pojawią się zupełnie nowe formy narracji – być może powstanie nawet „generatywny Minecraft”, gdzie gracze wspólnie tworzą ogromne, ewoluujące uniwersum.

Światy te zacierają granicę między graczem a twórcą, tworząc wspólną, dynamiczną rzeczywistość. Różne gatunki – fantasy, horror, przygoda – mogą istnieć równolegle; gospodarka cyfrowa rozkwitnie, a twórcy będą zarabiać na tworzeniu assetów, prowadzeniu graczy, rozwijaniu narzędzi interaktywnych.

Te generatywne światy staną się także poligonem treningowym dla agentów AI, robotów, a nawet potencjalnego AGI. Modele świata to nie tylko nowy gatunek gier, ale zupełnie nowe medium kreatywne i ekonomiczny frontier.

Josh Lu: „Mój rok”

Rok 2026 będzie „moim rokiem”: produkty nie będą już masowo tworzone dla „przeciętnego konsumenta”, lecz szyte na miarę dla „ciebie”.

W edukacji AI-tutorzy Alphaschool dostosowują się do tempa i zainteresowań każdego ucznia.

W zdrowiu AI personalizuje suplementy, plany treningowe i dietetyczne.

W mediach AI remixuje treści w czasie rzeczywistym pod twoje gusta.

Przez ostatnie sto lat giganci wygrywali, znajdując „przeciętnego użytkownika”; w kolejnym stuleciu wygrają ci, którzy znajdą „osobę w przeciętnym użytkowniku”.

W 2026 roku świat nie będzie już optymalizowany dla wszystkich, lecz dla „ciebie”.

Emily Bennett: Powstanie pierwszego natywnego uniwersytetu AI

W 2026 roku zobaczymy pierwszy prawdziwie natywny uniwersytet AI – instytucję zbudowaną od zera wokół inteligentnych systemów. Tradycyjne uniwersytety już stosują AI do oceniania, tutorowania, układania planów zajęć, ale teraz pojawia się głębsza zmiana: uczelnia będąca „adaptacyjnym organizmem akademickim”, uczącym się i optymalizującym w czasie rzeczywistym.

Możesz sobie wyobrazić taki uniwersytet: kursy, mentoring, współpraca naukowa, zarządzanie kampusem – wszystko dostosowuje się w czasie rzeczywistym na podstawie sprzężenia zwrotnego; plan zajęć optymalizuje się sam; lista lektur aktualizuje się dynamicznie wraz z pojawianiem się nowych badań; ścieżka nauki każdego studenta zmienia się na bieżąco.

Pojawiają się już precedensy: współpraca Arizona State University z OpenAI zaowocowała setkami projektów AI; SUNY wprowadził AI literacy do edukacji ogólnej.

Na natywnym uniwersytecie AI:

-Profesorowie stają się „architektami systemów nauki”: kuratorują dane, stroją modele, uczą studentów krytycznego podejścia do rozumowania maszynowego

-Ocena przesuwa się na „świadomość AI”: nie pytamy, czy student użył AI, lecz jak jej użył

Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na talenty zdolne do współpracy z inteligentnymi systemami, ten uniwersytet stanie się „silnikiem talentów” nowej gospodarki.