От экспериментов к экономической целесообразности: Deeptech 2026 как решающий поворотный момент

Конец чат-ботам? Захватят ли автономные агенты искусственного интеллекта мировую экономику с 2026 года?

Если период с 2023 по 2025 год характеризовался глобальным ажиотажем вокруг генеративного ИИ, чат-ботов и теоретических возможностей, то 2026 год знаменует собой фундаментальный сдвиг: DeepTech выходит за рамки научного любопытства и превращается в реальную экономическую инфраструктуру. Эра «проверки концепции» закончилась; теперь начинается фаза промышленного масштабирования, в которой технология оценивается уже не по новизне, а по экономической целесообразности.

Эта трансформация обусловлена ​​тихой, но радикальной революцией: переходом от вспомогательного интеллекта к автономным агентам. Системы ИИ больше не являются просто инструментами, ожидающими вмешательства человека, а становятся независимыми участниками рынка, принимающими решения, распределяющими ресурсы и оптимизирующими процессы — зачастую более эффективно, чем любой человек. Однако эта новая автономия меняет правила игры для всей отрасли. Она смещает акцент с чистой вычислительной мощности на энергоэффективность, делает электроэнергию самым ценным ресурсом и поднимает «доверие» с уровня «мягкого фактора» до технически проверяемой необходимости.

Для Европы как деловой среды, и особенно для немецких МСП, этот сценарий представляет собой взрывоопасное сочетание рисков и возможностей. Находясь в затруднительном положении между прогрессивными нормативными актами, такими как Закон об искусственном интеллекте, и отсутствием суверенной аппаратной инфраструктуры, компании теперь должны решить, как конкурировать в мире, где суверенитет данных и доступность энергии определяют лидерство на рынке. В данном тексте подробно анализируется, как будут развиваться эти процессы в 2026 году и почему DeepTech является решающим рычагом для будущей конкурентоспособности.

От лаборатории до баланса: почему DeepTech в 2026 году приведет к радикальному переходу к прибыльности

DeepTech, или «глубоко продвинутые технологии», — это класс компаний и инноваций, основанных на фундаментальных научных открытиях и новаторских инженерных разработках. В отличие от цифровых бизнес-моделей, которые часто оптимизируют существующие процессы (например, новое приложение для доставки), DeepTech стремится создать принципиально новые технологические возможности. Эти инновации, часто характеризующиеся длительными циклами разработки, высокими капиталовложениями и сильным акцентом на интеллектуальную собственность, такую ​​как патенты, потенциально способны произвести революцию в целых отраслях и решить основные социальные проблемы в таких областях, как здравоохранение, климат и энергетика.

Ярким примером динамизма и важности DeepTech является искусственный интеллект (ИИ). Однако здесь крайне важно четкое различие: DeepTech в контексте ИИ означает развитие самой базовой технологии — будь то разработка новых алгоритмов, обучение фундаментальных базовых моделей (таких как GPT) или создание специализированного оборудования. Это контрастирует с простым применением ИИ, когда существующие модели используются для создания конкретного продукта, например, чат-бота для обслуживания клиентов. Хотя оба подхода ценны, суть DeepTech заключается в создании основополагающей, революционной технологии, которая расширяет границы возможного.

Последний рубеж перед массовым производством: автономные системы как полноценные участники бизнеса

Наступающий 2026 год знаменует собой переход отрасли от фазы теоретических возможностей к фазе практической необходимости. После многих лет пилотных внедрений и фрагментарных испытаний искусственный интеллект, узкоспециализированные компьютерные архитектуры и децентрализованные инфраструктурные системы сходятся, создавая новый уровень производственных мощностей. Эпоха лабораторных экспериментов и проверки концепций заканчивается – начинается эра масштабирования.

Ключевой поворотный момент заключается в фундаментальной трансформации систем искусственного интеллекта: они перестают быть помощниками и становятся автономными лицами, принимающими решения. Эти системы больше не ведут переговоры по заранее определенным правилам, а принимают решения на основе контекстной информации, проводят сложные переговоры и организуют процессы полностью независимо. Эксперты называют это переходом от реактивного интеллекта к проактивной агентности. Эта трансформация опирается на три столпа: надежные механизмы проверки данных, новые архитектуры доверия и исключительную эффективность аппаратного обеспечения.

Экономический потенциал этой трансформации исключительно велик. Аналитики исследовательской компании Gartner прогнозируют, что к 2028 году девять из десяти деловых транзакций между компаниями будут инициироваться и выполняться автономными системами искусственного интеллекта — совокупный объем бизнеса, превышающий 15 триллионов долларов, будет полностью управляться машинами. В результате сокращения транзакционных издержек и потерь на трения, к 2027 году в сервисно-ориентированных бизнес-моделях может быть достигнута экономия не менее 50 процентов. Это критически важный сигнал для немецкой промышленности и европейского экономического пространства: компании, которые не смогут развить эти автономные возможности, будут вытеснены с рынка из-за конкуренции.

Революция в области автономности обусловлена ​​несколькими параллельными экономическими сдвигами. Первый – это переосмысление понятия «экономическая эффективность». Эпоха больших универсальных моделей закончилась – не потому, что они устарели, а потому, что стали неэкономичными. Важным экономическим показателем является «стоимость на единицу операции» или «стоимость на вывод», а не «размер модели». Стоимость вывода для языковых моделей на уровне производительности GPT-3.5 снизилась более чем в 280 раз в период с ноября 2022 года по октябрь 2024 года. Это резкое снижение стоимости стало результатом не одного прорывного момента, а скорее сочетанием повышения эффективности оборудования на 30 процентов в год и повышения энергоэффективности на 40 процентов в год.

Второй важный момент — это демонтаж «облачно-централизованной парадигмы». Инфраструктура искусственного интеллекта становится распределенной. Вместо выполнения всех вычислений в огромных мегацентрах обработки данных появляются специализированные аппаратные архитектуры, позволяющие осуществлять вычисления вблизи источника данных. Рынок периферийного ИИ (интеллекта на периферии сетей) растет в среднем на 21,84% в год и, по прогнозам, увеличится с нынешних почти 9 миллиардов долларов до более чем 66 миллиардов долларов к 2035 году. Это гораздо больше, чем просто тенденция в области аппаратного обеспечения — это фундаментальная перестройка того, как мировая экономика обрабатывает данные.

Третий сдвиг — это перераспределение власти внутри самой инфраструктуры. Модель гиперцентрализованного облака, существовавшая десятилетиями и доминируемая несколькими мегакорпорациями, такими как Amazon Web Services, Google Cloud и Microsoft Azure, будет дополнена и частично заменена децентрализованными, региональными и национальными моделями, начиная с 2026 года. Организации сейчас активно инвестируют в географически распределенные центры обработки данных, решения по размещению оборудования в своих регионах и локально управляемую инфраструктуру искусственного интеллекта. Это не чисто техническая или чисто экономическая мотивация — это геополитическое заявление. Эта трансформация материализуется в правовых рамках, таких как Закон ЕС об искусственном интеллекте и готовящийся к принятию Закон о развитии облачных технологий и искусственного интеллекта, которые требуют суверенитета над данными и инфраструктурой.

Уровень доверия: новый рынок для старых проблем

В то время как предыдущие этапы развития индустрии ИИ были сосредоточены на масштабировании параметров моделей и ускорении вычислительных процессов, в 2026 году встает другой, экзистенциальный вопрос: как можно доверять системе, которую даже ее создатель не может полностью понять?

Это не философский вопрос — это насущная деловая необходимость. Автономная система, принимающая неверные решения или поддающаяся манипуляциям, представляет собой риск, а не преимущество. Именно поэтому появляются совершенно новые уровни инфраструктуры, которые технически закрепляют доверие. Эта инфраструктура доверия включает в себя системы автоматической проверки контента, сгенерированного ИИ, протоколы криптографической аутентификации идентификаторов устройств и математические доказательства целостности потоков данных. В деловой реальности этот уровень доверия становится новой экономической основой.

В настоящее время компании активно инвестируют в инфраструктуры открытых ключей (PKI), децентрализованные системы управления идентификацией и механизмы аутентификации на основе блокчейна. Это не экзотика — это насущная оперативная необходимость. Компании, занимающиеся вопросами безопасности, отмечают, что традиционные механизмы аутентификации на основе паролей вполне подходят для автономных систем искусственного интеллекта, работающих на машинной скорости. Искусственный интеллект, способный обнаруживать систематические уязвимости в аутентификации, может осуществлять горизонтальное перемещение по сетям с экспоненциально большей скоростью.

Европейское регулирование стало движущей силой этого развития – и не случайно. Закон ЕС об искусственном интеллекте обязывает системы высокого риска полностью соответствовать требованиям с августа 2026 года, предъявляя длинный список требований: техническая надежность, кибербезопасность высшего уровня, доказанная точность и постоянный человеческий контроль. Для систем общего назначения – то есть больших языковых моделей – с августа 2025 года будут применяться особые требования к прозрачности и обязательства по отчетности, как только будут выявлены системные риски. Это регулирование не просто создает бремя соблюдения требований – оно создает новые рынки. Компании, предлагающие инфраструктуру доверия – системы управления сертификатами, аутентификации данных и проверки целостности моделей – становятся критически важными поставщиками.

В то же время появляются альтернативные модели финансирования ИИ, основанные на децентрализованных системах и технологиях блокчейна. Такие платформы, как SingularityNET и другие, позволяют торговать моделями ИИ, вычислительными ресурсами и наборами данных на открытых децентрализованных рынках, координируемых смарт-контрактами и вознаграждаемых криптовалютными токенами. Эти системы пока не получили широкого распространения и имеют существенные технические недостатки, но они отвечают растущему рыночному спросу: доступ к специализированному ИИ без зависимости от американских или китайских платформ.

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Сама инфраструктура становится экономическим узким местом

Неожиданное, но крайне важное явление формирует ближайшее будущее: хотя полупроводниковые чипы доступны в изобилии, электроэнергия становится важнейшим ресурсом. Для следующего поколения моделей ИИ требуется экспоненциальный рост вычислительной мощности. Обучение одной большой языковой модели уже потребляет несколько мегаватт электроэнергии в день. Для обработки данных в реальном времени миллионами пользователей требуется стабильное, непрерывное и масштабное электроснабжение.

Это уже приводит к географической перестройке глобальной инфраструктуры. Компании переносят свои кластеры ИИ в регионы с надежным и доступным электроснабжением. Технологические фирмы заключают прямые контракты с атомными электростанциями или закупают энергетические мощности у ветровых электростанций. Это развитие имеет не только технические, но и макроэкономические последствия. Рентабельность операций с ИИ напрямую связана со стоимостью электроэнергии. Страны или регионы с обильным и недорогим электроснабжением становятся глобальными сверхдержавами в области ИИ, в то время как другие оказываются на периферии.

Техническое решение — гетерогенные вычисления. Вместо однородных кластеров графических процессоров, где все вычисления выполняются на идентичных графических процессорах, компании объединяют специализированное оборудование: центральные процессоры для традиционных вычислений, графические процессоры для параллельной обработки, тензорные процессоры для специализированных задач и специализированные ускорители для отдельных типов моделей. Это максимизирует эффективность и минимизирует энергопотребление на операцию. Но это требует совершенно новых систем оркестрации, новых моделей программирования и новых экспертных знаний. Рынок программного обеспечения для инфраструктуры ИИ — инструментов для оркестрации гетерогенных ресурсов — стремительно вырос и сам по себе стал критическим узким местом.

Один конкретный случай заслуживает упоминания: вывод результатов в искусственном интеллекте. После обучения универсальных языковых моделей их необходимо использовать миллионы раз в день. Традиционно это делается на графических процессорах (GPU) — тех же процессорах, которые используются для обучения. Но для чистого вывода результатов GPU неэффективны. Они потребляют слишком много энергии для фактической вычислительной работы. Аналитики показывают, что центральные процессоры (CPU) — обычные процессоры — часто обеспечивают на 19 процентов большую пропускную способность для вывода результатов в ИИ, используя при этом всего 36 процентов энергии системы на базе GPU. Это может показаться технической деталью, но это представляет собой фундаментальное изменение экономики инфраструктуры. На вывод результатов, а не на обучение, приходится 85 процентов всех рабочих нагрузок ИИ. Переход к выводу результатов на базе CPU будет иметь глобальные энергетические последствия.

Суверенитет, регулирование и децентрализованная экономика

За последние 18 месяцев европейская и немецкая нормативно-правовая база претерпела значительные изменения. Законы о защите данных, первоначально предназначенные для пользовательских данных — GDPR, NIS-2 и готовящийся к принятию Закон о развитии облачных технологий и искусственного интеллекта — теперь становятся нормативными актами в сфере инфраструктуры. По сути, эти законы гласят: вы не можете хранить свою инфраструктуру ИИ в «черных ящиках», которые контролируют вас. Вы должны знать, где находятся ваши данные, как они обрабатываются и кто имеет к ним доступ.

Это приводит к переосмыслению понятия «облачные вычисления». Чисто публичные облачные решения — делегирование всех задач AWS или Google Cloud — становятся для многих компаний нормативно невозможными. Вместо этого появляются гибридные облачные модели: конфиденциальные данные остаются локально или в европейской инфраструктуре; менее конфиденциальные рабочие нагрузки могут быть переданы на аутсорсинг в глобальное облако. Компании сейчас инвестируют в развитие внутренних возможностей в области искусственного интеллекта, строят небольшие центры обработки данных и сотрудничают с европейскими облачными провайдерами.

Это приводит к повышению рентабельности специализированных языковых моделей. Универсальная, широкая языковая модель крайне неэффективна и дорога для специализированных приложений — финансов, медицины, юриспруденции. Модель, специально обученная на медицинских данных, более точна, дешевле, проще в мониторинге и классификации для целей регулирования. Gartner прогнозирует, что к 2028 году более 50 процентов всех генеративных моделей ИИ, используемых компаниями, будут специализированными. Это представляет собой переход от централизованных, универсальных инноваций к децентрализованному, специализированному созданию ценности.

Реальность автономии в промышленности и торговле

В течение многих лет заводы и складские помещения служили полигоном для испытаний автономных систем. К 2026 году пилотные проекты станут стандартной практикой. Беспилотные транспортные системы – автоматизированные транспортные средства (AGV) и автономные мобильные роботы (AMR) – уже миллионы развёрнуты на складах и заводах. Промышленные роботы с системами машинного зрения, управляемыми искусственным интеллектом, выполняют сложные сборочные задачи. Совокупные инвестиции в роботизированную автоматизацию процессов и коллаборативную робототехнику уже приносят измеримые экономические результаты.

Однако более существенные преобразования носят более тонкий характер: автономная оптимизация самих производственных процессов становится реальностью. Интеллектуальные системы управления производством (MES) анализируют данные в реальном времени с машин, складов и цепочек поставок и динамически корректируют производственные планы. Машинное обучение на основе производственных данных позволяет осуществлять прогнозируемое техническое обслуживание (техническое обслуживание выполняется до возникновения поломок), оптимальное использование мощностей и значительное снижение уровня брака. Компании уже сообщают о повышении эффективности на 10-15 процентов и сокращении незапланированных простоев оборудования на 20-30 процентов.

В розничной торговле происходят аналогичные преобразования. Интеллектуальные системы управления запасами больше не полагаются на исторические данные о продажах, а используют сигналы в реальном времени — местные события, погодные условия, скорость спроса — для оптимизации уровня запасов. Крупные розничные сети уже внедрили системы распределения на основе искусственного интеллекта, которые рассчитывают персонализированный уровень запасов для каждого отдельного магазина. Розничные торговцы сообщают о значительном снижении затрат на складирование, уменьшении дефицита товаров и сокращении потерь от устаревания запасов.

Сама экономическая модель меняется. Традиционная автоматизация требует огромных капиталовложений – заводы необходимо перестраивать под роботов, складскую логистику – перепроектировать. Это ограничивает доступ к автоматизации для крупных компаний. Но новые модели – робототехника как услуга (RaaS) – превращают капиталовложения в операционные расходы. Средние компании теперь могут арендовать роботов вместо того, чтобы покупать их, и тестировать автоматизацию без долгосрочных обязательств. Это демократизирует автоматизацию и открывает ранее недоступные сегменты рынка.

Геополитический и энергетический контекст

Одна из упускаемых из виду экономических реалий: будущая конкурентоспособность не ограничивается мощностью графических процессоров — чипов достаточно. Она ограничивается электроэнергией. Это не теория, это уже практическая реальность. Поставщики облачных услуг сообщают, что у них есть тысячи возможностей для покупки новых кластеров графических процессоров, но нет места для их подключения из-за перегрузки местных электросетей.

Это приводит к новой географической логике. Центры обработки данных располагаются там, где есть надежное и экономичное электроснабжение. Исландия, обладающая обильными запасами геотермальной энергии, а также Норвегия и Швеция, имеющие гидроэнергетические ресурсы, становятся глобальными центрами искусственного интеллекта. Страны с нестабильными или дорогостоящими энергосетями вытесняются из глобальной конкуренции в сфере инфраструктуры ИИ. Это имеет глубокие геополитические последствия: энергетический сектор теперь является инфраструктурой ИИ.

США вкладывают значительные средства в энергетическую инфраструктуру и региональные кластеры центров обработки данных. Китай делает то же самое. Европа фрагментирована. Германия и континентальная Европа обладают концептуальными преимуществами — высокими нормативными стандартами, технической экспертизой, существующей промышленной базой, — но имеют существенный структурный недостаток: фрагментированную энергетическую инфраструктуру, высокие затраты на электроэнергию и отсутствие централизованного планирования потребностей в вычислениях для ИИ. Это проблема, которую технологические компании не могут решить сами — для ее решения необходима национальная и европейская стратегия.

Европейско-германская позиция: регулирование без власти

Германия и Европа оказались в парадоксальной стратегической ситуации. Европейский союз принял первую в мире всеобъемлющую нормативно-правовую базу для ИИ — Закон об ИИ. Эта база устанавливает высокие стандарты безопасности, прозрачности и подотчетности. Данное регулирование создает потенциальные конкурентные преимущества — европейские компании, способные соответствовать этим стандартам, станут «лидерами доверия» на мировых рынках. Предприятия и потребители, стремящиеся к доверию к системам ИИ, могут предпочесть европейские решения.

Однако без соответствующей инфраструктуры это преимущество ограничено и нестабильно. В Европе отсутствуют сопоставимые поставщики инфраструктуры для ИИ, такие как AWS, Google Cloud, Alibaba Cloud или новые китайские аналоги. Европейские компании полагаются на внешнюю инфраструктуру — в основном, на американских или китайских облачных провайдеров. Это означает, что европейским компаниям не хватает физического контроля для обеспечения соответствия стандартам, требуемым европейскими нормативными актами. Это создает настоящий парадокс доверия.

Стратегическое решение: европейские заводы по производству ИИ и суверенная инфраструктура ИИ. Существуют инициативы, направленные на сокращение этого разрыва — программа ЕС по вычислительным мощностям в области ИИ, объявление о создании европейских заводов по производству микросхем, инвестиции Германии и Франции в национальные центры обработки данных. Но время имеет решающее значение. 2026 год будет решающим. Если 2026 год пройдет без ввода в эксплуатацию значительной части европейской инфраструктуры ИИ, Европа еще больше отстанет как в технологическом, так и в стратегическом плане.

Для немецких малых и средних предприятий открывается важная возможность. Большинство компаний среднего размера не могут инвестировать в независимую глобальную инфраструктуру ИИ. Однако они могут развертывать агентов ИИ на собственном оборудовании или в европейской облачной инфраструктуре, соответствующей нормативным требованиям. Это требует совершенно новых категорий услуг – предоставление возможностей ИИ для небольших команд, консультации по вопросам суверенитета данных и индивидуальное обучение моделей на собственных данных – которые пока не существуют в таком виде.

Позиция перемен: Quo Vadis Deeptech в 2026 году

Вкратце: 2026 год – это год, когда глубокие технологические преобразования переходят из лабораторий и пилотных проектов в массовое производство и рыночные масштабы. Технологии, экспериментировавшие в период с 2023 по 2025 год, сейчас внедряются в массовом масштабе. Экономические показатели резко снижаются. Повышение эффективности автономных систем перерастает из теоретического в измеримые экономические улучшения на практическом уровне.

В то же время становятся очевидными критические узкие места. Дело не в оборудовании — чипов предостаточно. Дело не в программном обеспечении — модели ИИ становятся все более доступными. Узкими местами являются: электроэнергия (где будет размещена следующая инфраструктура), инфраструктура доверия (как будет гарантирована надежность ИИ) и суверенитет данных (как я смогу сохранить контроль). Эти вопросы меняют подходы к планированию инфраструктуры, разработке регулирования и стратегическим инвестициям компаний в ИИ.

2026 год станет годом, когда автономия станет нормой. Это уже не спекуляции или научная фантастика – это станет новой операционной и экономической основой глобальной экономики.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

 

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц