Од експериментисања до економске исплативости: Deeptech 2026 као одлучујућа прекретница

Крај четботова? Хоће ли аутономни АИ агенти преузети глобалну економију од 2026. године па надаље?

Док су године од 2023. до 2025. године обележене глобалном хајпом око генеративне вештачке интелигенције, четботова и теоријских могућности, 2026. година означава фундаменталну промену: DeepTech напушта сферу научне радозналости и трансформише се у чврсту економску инфраструктуру. Ера „доказа концепта“ је завршена; сада почиње фаза индустријског скалирања, у којој се технологија више не процењује по својој новости, већ немилосрдно по својој економској исплативости.

Ову трансформацију покреће тиха, али радикална револуција: прелазак са асистивне интелигенције на аутономне агенте. Системи вештачке интелигенције више нису само алати који чекају људски унос, већ постају независни играчи на тржишту који доносе одлуке, преговарају о ресурсима и оптимизују процесе – често ефикасније од било ког човека. Међутим, ова нова аутономија мења правила игре за целу индустрију. Она помера фокус са чисте рачунарске снаге на енергетску ефикасност, чини електричну енергију највреднијим ресурсом и подиже „поверење“ са меког фактора на технички проверљиву нужност.

За Европу као пословну локацију, а посебно за немачка мала и средња предузећа, овај сценарио представља нестабилну мешавину ризика и могућности. Стегнуте између прогресивних прописа попут Закона о вештачкој интелигенцији и недостатка суверене хардверске инфраструктуре, компаније сада морају да одлуче како да се такмиче у свету где суверенитет података и доступност енергије одређују лидерство на тржишту. Следећи текст детаљно анализира како ће се ова динамика одвијати 2026. године и зашто је DeepTech кључна полуга за будућу конкурентност.

Од лабораторије до биланса стања: Зашто ће DeepTech наметнути радикалан помак ка профитабилности 2026. године

ДипТек, или „дубока технологија“, односи се на класу компанија и иновација заснованих на фундаменталним научним открићима и револуционарним инжењерским иновацијама. За разлику од дигиталних пословних модела, који често оптимизују постојеће процесе (као што је нова апликација за испоруку), ДипТек има за циљ да створи фундаментално нове технолошке могућности. Ове иновације, које често карактеришу дуги развојни циклуси, високи капитални захтеви и снажан фокус на интелектуалну својину као што су патенти, имају потенцијал да револуционишу читаве индустрије и реше велике друштвене изазове у областима као што су здравље, клима и енергија.

Одличан пример динамике и значаја DeepTech-а је вештачка интелигенција (ВИ). Међутим, овде је кључна јасна разлика: DeepTech у контексту ВИ значи унапређење саме основне технологије – било да се ради о развоју нових алгоритама, обуци основних модела (као што је GPT) или стварању специјализованог хардвера. Ово је у супротности са пуком применом ВИ, где се постојећи модели користе за креирање одређеног производа, као што је четбот за корисничку подршку. Иако су оба вредна, суштина DeepTech-а лежи у стварању основне, револуционарне технологије која помера границе могућег.

Последња граница пре масовне производње: Аутономни системи као прави пословни играчи

Предстојећа година, 2026, обележава прелазак индустрије из фазе теоријских могућности у фазу оперативне нужности. Након година пилот имплементација и фрагментираних испитивања, вештачка интелигенција, високо специјализоване рачунарске архитектуре и децентрализовани инфраструктурни системи сада се конвергирају како би створили нови ниво производних капацитета. Ера лабораторијских експеримената и доказивања концепата се завршава – почиње ера скалирања.

Централна прекретница лежи у фундаменталној трансформацији система вештачке интелигенције: они престају да буду асистенти и постају аутономни доносиоци одлука. Ови системи више не преговарају према унапред дефинисаним правилима, већ доносе одлуке на основу контекстуалних информација, воде сложене преговоре и потпуно независно оркестрирају процесе. Стручњаци ово називају преласком са реактивне интелигенције на проактивну агентику. Ова трансформација почива на три стуба: поузданим механизмима за верификацију података, новоствореним архитектурама поверења и екстремној ефикасности хардвера.

Економски потенцијал ове трансформације је изузетно огроман. Аналитичари фирме за истраживање тржишта Гартнер предвиђају да ће до 2028. године девет од десет пословних трансакција између компанија бити покренуто и извршено аутономним системима вештачке интелигенције – кумулативни обим пословања од преко 15 билиона долара, којим ће у потпуности управљати машине. Резултирајуће смањење трансакционих трошкова и губитака услед трења могло би генерисати уштеде од најмање 50 процената у пословним моделима оријентисаним на услуге до 2027. године. Ово је кључни сигнал за немачку индустрију и европски економски простор: компаније које не успеју да развију ову аутономну способност биће конкурентски истиснуте.

Неколико паралелних економских промена покреће ову револуцију аутономије. Прва је поновна процена шта значи „економска ефикасност“. Доба великих модела опште намене је завршено – не зато што су застарели, већ зато што су неекономични. Економска метрика која је важна је „трошак по оперативној јединици“ или „трошак по инференцији“, а не „величина модела“. Трошкови инференције за језичке моделе на нивоу перформанси GPT-3.5 пали су више од 280 пута између новембра 2022. и октобра 2024. Овај драматичан пад трошкова није био резултат једног прекретничког тренутка, већ комбинације повећања ефикасности хардвера од 30 процената годишње и побољшања енергетске ефикасности од 40 процената годишње.

Друго је демонтажа „парадигме централизоване у облаку“. Инфраструктура вештачке интелигенције постаје дистрибуирана. Уместо да се сва прорачунавања обављају у огромним мега-центрима података, појављују се специјализоване хардверске архитектуре, које омогућавају прорачуне близу извора података. Тржиште за edge AI (интелигенцију на ивицама мрежа) расте просечном годишњом стопом од 21,84 процента и предвиђа се да ће порасти са тренутне вредности од нешто мање од 9 милијарди долара на преко 66 милијарди долара до 2035. године. Ово је много више од хардверског тренда – то је фундаментално реструктурирање начина на који глобална економија рукује подацима.

Трећа промена је прерасподела моћи унутар саме инфраструктуре. Деценијама стар модел хиперцентрализованог облака, којим доминира шачица мегакорпорација попут Amazon Web Services, Google Cloud и Microsoft Azure, биће допуњен и делимично замењен децентрализованим, регионалним и националним моделима почев од 2026. године. Организације сада улажу велика средства у географски дистрибуиране центре података, колокациона решења унутар сопствених региона и локално управљану инфраструктуру вештачке интелигенције. Ово није ни чисто техничка нити чисто економска мотивација – то је геополитичка изјава. Ова трансформација се материјализује у правним оквирима као што су Закон ЕУ о вештачкој интелигенцији и предстојећи Закон о развоју облака и вештачке интелигенције, који захтевају суверенитет над подацима и инфраструктуром.

Слој поверења: Ново тржиште за старе проблеме

Док су се претходне фазе индустрије вештачке интелигенције фокусирале на скалирање параметара модела и убрзавање рачунарских процеса, 2026. се бави другачијим егзистенцијалним питањем: Како можете веровати систему који чак ни његов творац не може у потпуности да разуме?

Ово није филозофско питање – то је непосредна пословна нужност. Аутономни систем који доноси погрешне одлуке или се може манипулисати представља ризик, а не предност. Зато се појављују потпуно нови слојеви инфраструктуре, који технички учвршћују поверење. Ова инфраструктура поверења укључује системе за аутоматизовану верификацију садржаја генерисаног вештачком интелигенцијом, протоколе за криптографску аутентификацију идентитета уређаја и математичке доказе интегритета токова података. Пословна реалност је да овај слој поверења постаје нови економски темељ.

Компаније сада улажу велика средства у инфраструктуре јавних кључева (PKI), децентрализоване системе за управљање идентитетом и механизме аутентификације засноване на блокчејну. Ово није егзотично – то је непосредна оперативна неопходност. Безбедносне фирме истичу да су традиционални механизми аутентификације засновани на лозинкама сасвим адекватни за аутономне системе вештачке интелигенције који раде брзином машине. Вештачка интелигенција способна да детектује систематске слабости у аутентификацији може да обавља бочне покрете кроз мреже експоненцијално већим брзинама.

Европска регулатива је покренула овај развој – не ненамерно. Закон ЕУ о вештачкој интелигенцији налаже потпуну усклађеност за системе високог ризика од августа 2026. године па надаље, са дугачком листом захтева: техничка робусност, сајбер безбедност највишег нивоа, доказана тачност и континуирани људски надзор. За системе опште намене – тј. велике језичке моделе – специфични захтеви за транспарентност и обавезе извештавања примењиваће се од августа 2025. године чим се идентификују системски ризици. Ова регулатива не само да ствара терет усклађености – она ствара нова тржишта. Компаније које нуде инфраструктуру поверења – системе за управљање сертификатима, аутентификацију података и верификацију интегритета модела – постају кључни добављачи.

Истовремено, појављују се алтернативни модели финансирања вештачке интелигенције, засновани на децентрализованим системима и блокчејн технологијама. Платформе попут SingularityNET-а и других омогућавају трговину моделима вештачке интелигенције, рачунарским ресурсима и скуповима података на отвореним, децентрализованим тржиштима, координисаним паметним уговорима и награђеним крипто токенима. Ови системи још увек нису мејнстрим и имају значајне техничке слабости, али се баве растућом потражњом на тржишту: приступом специјализованој вештачкој интелигенцији без зависности од америчких или кинеских платформи.

Нова димензија дигиталне трансформације са „Управљаном вештачком интелигенцијом“ – платформа и B2B решење | Xpert Consulting - Слика: Xpert.Digital

Овде ћете сазнати како ваша компанија може брзо, безбедно и без високих баријера за улазак имплементирати прилагођена решења за вештачку интелигенцију.

Управљана AI платформа је ваше свеобухватно и безбрижно решење за вештачку интелигенцију. Уместо да се бавите сложеном технологијом, скупом инфраструктуром и дуготрајним процесима развоја, добијате готово решење прилагођено вашим потребама од специјализованог партнера – често у року од само неколико дана.

Кључне предности на први поглед:

⚡ Брза имплементација: Од идеје до апликације спремне за употребу за дане, а не месеци. Нудимо практична решења која стварају тренутну додату вредност.

🔒 Максимална безбедност података: Ваши осетљиви подаци остају код вас. Гарантујемо безбедну и усклађену обраду без дељења података са трећим лицима.

💸 Без финансијског ризика: Плаћате само за резултате. Велика почетна улагања у хардвер, софтвер или особље су потпуно елиминисана.

🎯 Фокусирајте се на свој основни посао: Концентришите се на оно што најбоље радите. Ми се бринемо о целокупној техничкој имплементацији, раду и одржавању вашег вештачке интелигенције.

📈 Спремно за будућност и скалабилно: Ваша вештачка интелигенција расте са вама. Обезбеђујемо континуирану оптимизацију и скалабилност и флексибилно прилагођавамо моделе новим захтевима.

Више информација овде:

• Решење за управљану вештачку интелигенцију - Индустријске услуге вештачке интелигенције: Кључ конкурентности у секторима услуга, индустрије и машинства

Сама инфраструктура постаје економско уско грло

Контраинтуитивна, али кључна појава обликује блиску будућност: Иако полупроводничких чипова има у изобиљу, електрична енергија постаје најкритичнији ресурс. Следећа генерација вештачке интелигенције захтева експоненцијално повећање рачунарске снаге. Обука једног великог језичког модела већ троши неколико мегавата електричне енергије дневно. Закључивање у реалном времену за милионе корисника захтева стабилно, континуирано и масивно напајање.

Ово већ ствара географско преусмеравање глобалне инфраструктуре. Компаније пресељавају своје кластере вештачке интелигенције у регионе са поузданом и приступачном електричном енергијом. Технолошке фирме склапају директне уговоре са нуклеарним електранама или купују енергетске капацитете из ветроелектрана. Овај развој догађаја има не само техничке већ и макроекономске последице. Профитабилност операција вештачке интелигенције директно је повезана са трошковима електричне енергије. Земље или региони са обилном и јефтином електричном енергијом постају глобалне суперсиле вештачке интелигенције, док су други маргинализовани.

Технички одговор је хетерогено рачунарство. Уместо хомогених кластера графичких процесора (GPU) – где се сва рачунања извршавају на идентичним графичким процесорима – компаније комбинују специјализовани хардвер: CPU за традиционално рачунарство, GPU за паралелну обраду, TPU за специјализоване задатке и специјализоване акцелераторе за појединачне типове модела. Ово максимизира ефикасност и минимизира потрошњу енергије по операцији. Али то захтева потпуно нове системе оркестрације, нове моделе програмирања и новоразвијену стручност. Тржиште софтвера за вештачку интелигенцију (AI) инфраструктуру – алата за оркестрирање хетерогених ресурса – је експлодирало и само по себи је постало критично уско грло.

Један посебан случај заслужује помен: закључивање помоћу вештачке инференције. Када се модели општег језика обучавају, потребно их је користити милионе пута дневно. Традиционално, ово се ради на графичким процесорима (GPU) – истим процесорима који се користе за обуку. Али за чисто закључивање, графички процесори (GPU) су неефикасни. Они троше превише енергије за стварни рачунарски рад. Аналитичари показују да централни процесори (CPU) – конвенционални процесори – често пружају 19 процената бољи проток за закључивање помоћу вештачке инференције, док користе само 36 процената снаге система заснованог на GPU-у. Ово може звучати као технички детаљ, али представља фундаментално преобликовање економије инфраструктуре. Закључивање, а не обука, чини 85 процената свих радних оптерећења вештачке инференције. Прелазак на закључивање засновано на CPU-у имао би глобалне енергетске импликације.

Суверенитет, регулација и децентрализована економија

Европски и немачки регулаторни пејзаж се трансформисао у последњих 18 месеци. Закони о заштити података који су првобитно били намењени корисничким подацима – GDPR, NIS-2 и предстојећи Закон о развоју облака и вештачке интелигенције – сада постају прописи о инфраструктури. У суштини, ови закони кажу: Не можете чувати своју вештачку интелигенцију инфраструктуру у црним кутијама које вас контролишу. Морате знати где се ваши подаци налазе, како се обрађују и ко има приступ њима.

Ово доводи до реструктурирања онога што значи „клауд рачунарство“. Чисто јавна решења у облаку – делегирање свега AWS-у или Google Cloud-у – постају регулаторно немогућа за многе компаније. Уместо тога, појављују се хибридни модели облака: осетљиви подаци остају локално или у инфраструктури хостованој у Европи; мање осетљива радна оптерећења могу се пренети на глобални облак. Компаније сада улажу у интерне могућности вештачке интелигенције, граде мале центре података и удружују се са европским добављачима услуга у облаку.

Ово доводи до профитабилности језичких модела специфичних за домен. Модел опште намене, широког језика, веома је неефикасан и скуп за специјализоване примене – финансије, медицину, право. Модел посебно обучен за медицинске податке је тачнији, јефтинији, лакши за праћење и једноставнији за класификацију у регулаторне сврхе. Гартнер очекује да ће до 2028. године више од 50 процената свих генеративних модела вештачке интелигенције које користе компаније бити специфични за домен. Ово представља прелазак са централизованих, општих иновација на децентрализовано, специјализовано стварање вредности.

Реалност аутономије у индустрији и трговини

Годинама су фабрике и управљање складиштима били полигони за тестирање аутономних система. До 2026. године, пилот пројекти ће постати стандардни рад. Системи транспорта без возача – аутоматизовано вођена возила (AGV) и аутономни мобилни роботи (AMR) – већ су распоређени у милионима у складиштима и фабрикама. Индустријски роботи са системима вида контролисаним вештачком интелигенцијом обављају сложене задатке монтаже. Кумулативна улагања у аутоматизацију роботских процеса и колаборативну роботику сада дају мерљиве економске резултате.

Али значајнија трансформација је суптилнија: аутономна оптимизација самих производних процеса постаје оперативна. Интелигентни системи за извршење производње (MES) анализирају податке у реалном времену из машина, складишта и ланаца снабдевања и динамички прилагођавају планове производње. Машинско учење на подацима о производњи омогућава предиктивно одржавање (одржавање се врши пре него што дође до кварова), оптимално искоришћење капацитета и масовно смањење стопе отпада. Компаније већ пријављују повећање ефикасности између 10 и 15 процената и смањење непланираних застоја машина између 20 и 30 процената.

Малопродајни сектор пролази кроз сличне трансформације. Интелигентни системи управљања залихама више се не ослањају на историјске податке о продаји, већ на сигнале у реалном времену – локалне догађаје, временске обрасце, брзину потражње – како би оптимизовали нивое залиха. Велики малопродајни ланци већ имају дистрибутивне системе вођене вештачком интелигенцијом који израчунавају персонализоване нивое залиха за сваку појединачну продавницу. Трговци на мало пријављују значајно ниже трошкове складиштења, мање несташица (недостатак залиха) и смањене губитке због застаревања залиха.

Сам економски модел се мења. Традиционална аутоматизација захтева огромна капитална улагања – фабрике морају бити обновљене за роботе, складишна логистика мора бити редизајнирана. Ово ограничава приступ аутоматизацији великим компанијама. Али нови модели – Роботика као услуга (RaaS) – трансформишу капитална улагања у оперативне трошкове. Средња компанија сада може да изнајми роботе уместо да их купује и може да тестира аутоматизацију без дугорочних обавеза. Ово демократизује аутоматизацију – и отвара тржишне сегменте који су раније били недоступни.

Геополитички и енергетски контекст

Једна од занемарених економских реалности: Будућа конкурентност није ограничена капацитетом графичких процесора – има довољно чипова. Ограничена је електричном енергијом. Ово није теоретски – то је већ оперативна реалност. Добављачи услуга у облаку извештавају да имају хиљаде могућности за куповину нових кластера графичких процесора, али немају простора за њихово повезивање јер су локалне електроенергетске мреже преоптерећене.

То доводи до нове географске логике. Центри података се налазе тамо где је доступно сигурно и економично снабдевање електричном енергијом. Исланд, са својом обилном геотермалном енергијом, и Норвешка и Шведска, са својим хидроенергијама, постају глобални центри вештачке интелигенције. Земље са нестабилним или скупим електроенергетским мрежама бивају истиснуте из глобалне конкуренције за инфраструктуру вештачке интелигенције. Ово има дубоке геополитичке импликације: енергетски сектор је сада инфраструктура вештачке интелигенције.

САД улажу велика средства у енергетску инфраструктуру и кластере регионалних центара података. Кина ради исто. Европа је фрагментирана. Немачка и континентална Европа имају концептуалне предности – високе регулаторне стандарде, техничку стручност, постојећу индустријску базу – али и велики структурни недостатак: фрагментирану енергетску инфраструктуру, високе трошкове електричне енергије и недостатак централизованог планирања за потребе вештачке интелигенције. Ово није проблем који технолошке компаније могу да реше – то захтева националну и европску стратегију.

Европско-немачки став: Регулација без моћи

Немачка и Европа налазе се у парадоксалној стратешкој ситуацији. Европска унија је усвојила први свеобухватни регулаторни оквир за вештачку интелигенцију на свету – Закон о вештачкој интелигенцији. Овај оквир поставља високе стандарде безбедности, транспарентности и одговорности. Ова регулатива ствара потенцијалне конкурентске предности – европске компаније које могу да испуне ове стандарде постаће „лидери поверења“ на глобалним тржиштима. Предузећа и потрошачи који траже поверење у системе вештачке интелигенције могу преферирати европска решења.

Али без одговарајуће инфраструктуре, ова предност је ограничена и нестабилна. Европи недостају упоредиви добављачи вештачке интелигенције као што су AWS, Google Cloud, Alibaba Cloud или нове кинеске алтернативе. Европске компаније се ослањају на спољну инфраструктуру – углавном америчке или кинеске добављаче услуга у облаку. То значи да европске компаније немају физичку контролу која би гарантовала усклађеност са стандардима које захтевају европски прописи. Ово ствара прави парадокс поверења.

Стратешки одговор: Европске фабрике вештачке интелигенције и суверена инфраструктура вештачке интелигенције. Постоје иницијативе – програм ЕУ за рачунарство у области вештачке интелигенције, најава европских фабрика чипова, немачка и француска улагања у националне центре података – усмерене на смањење овог јаза. Али време је од суштинског значаја. 2026. година ће бити кључна. Ако 2026. прође без покрењања значајних капацитета европске инфраструктуре вештачке интелигенције, Европа ће додатно заостајати, како технолошки тако и стратешки.

Важна прилика се отвара за немачка мала и средња предузећа. Већина средњих компанија не може да инвестира у независну, глобалну инфраструктуру вештачке интелигенције. Међутим, могу да примене агенте вештачке интелигенције на сопственом хардверу или у европској, регулаторно усклађеној cloud инфраструктури. Ово захтева потпуно нове категорије услуга – омогућавање могућности вештачке интелигенције за мале тимове, консултације о суверенитету података и прилагођено обучавање модела на власничким подацима – које још увек не постоје у овом облику.

Позиција промене: Quo Vadis Deeptech 2026. године

Укратко: 2026. је година у којој дубока технологија прелази из лабораторија и пилот пројеката у масовну производњу и тржишне размере. Технологије са којима је експериментисано између 2023. и 2025. године сада се примењују у масовним размерама. Економски показатељи драматично опадају. Побољшања ефикасности аутономних система преводе се са теоријских на оперативна, мерљива економска побољшања.

Истовремено, критична уска грла постају очигледна. Није у питању хардвер – чипова има у изобиљу. Није у питању софтвер – модели вештачке интелигенције су све доступнији. Уска грла су: електрична енергија (где ће се налазити следећа инфраструктура), инфраструктура поверења (како ће се гарантовати поузданост вештачке интелигенције) и суверенитет података (како да одржим контролу). Ова питања мењају начин на који се планира инфраструктура, како се дизајнира регулација и како компаније остварују своја стратешка улагања у вештачку интелигенцију.

2026. ће бити година у којој ће аутономија постати норма. Ово више није спекулација или научна фантастика – то ће бити нова оперативна и економска основа глобалне економије.

☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки

☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!

Konrad Wolfenstein

Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде или једноставно позовите на +49 89 89 674 804 ( Минхен) . Моја имејл адреса је: [email protected]

Радујем се нашем заједничком пројекту.

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или реорганизација дигиталне стратегије и дигитализације

☑️ Проширење и оптимизација међународних продајних процеса

☑️ Глобалне и дигиталне B2B платформе за трговање

☑️ Пионирски развој пословања / Маркетинг / Односи с јавношћу / Сајмови

Искористите предности Xpert.Digital-овог опсежног, петоструког стручног знања у свеобухватном пакету услуга | Истраживање и развој, XR, односи с јавношћу и оптимизација дигиталне видљивости - Слика: Xpert.Digital

Xpert.Digital поседује дубинско знање у различитим индустријама. То нам омогућава да развијемо прилагођене стратегије прецизно усклађене са захтевима и изазовима вашег специфичног тржишног сегмента. Континуираном анализом тржишних трендова и праћењем развоја у индустрији, можемо деловати проактивно и понудити иновативна решења. Комбинација искуства и стручности ствара додатну вредност и пружа нашим клијентима одлучујућу конкурентску предност.

Више информација овде:

• Искористите предности 5 области стручности компаније Xpert.Digital у једном пакету – већ од 500 евра месечно