Від експериментів до економічної доцільності: Deeptech 2026 як вирішальний поворотний момент

Кінець чат-ботів? Чи захоплять автономні агенти зі штучним інтелектом світову економіку з 2026 року?

Хоча роки з 2023 по 2025 рік характеризувалися глобальним ажіотажем навколо генеративного штучного інтелекту, чат-ботів та теоретичних можливостей, 2026 рік знаменує собою фундаментальний зсув: DeepTech залишає сферу наукової цікавості та перетворюється на жорстку економічну інфраструктуру. Ера «підтвердження концепції» закінчилася; тепер починається фаза промислового масштабування, в якій технології більше не оцінюються за їхньою новизною, а безжально за їхньою економічною життєздатністю.

Ця трансформація зумовлена ​​тихою, але радикальною революцією: переходом від допоміжного інтелекту до автономних агентів. Системи штучного інтелекту вже не є просто інструментами, що очікують на людський внесок, а стають незалежними гравцями ринку, які приймають рішення, домовляються про ресурси та оптимізують процеси — часто ефективніше, ніж будь-яка людина. Однак ця нова автономія змінює правила гри для всієї галузі. Вона зміщує фокус з чистої обчислювальної потужності на енергоефективність, робить електроенергію найціннішим ресурсом і піднімає «довіру» з несуттєвого фактора до технічно перевіреної необхідності.

Для Європи як місця ведення бізнесу, і особливо для німецьких малих і середніх підприємств, цей сценарій являє собою нестабільне поєднання ризиків і можливостей. Затиснуті між прогресивним регулюванням, таким як Закон про штучний інтелект, та відсутністю суверенної апаратної інфраструктури, компанії тепер повинні вирішити, як конкурувати у світі, де суверенітет даних та доступність енергії визначають лідерство на ринку. У наступному тексті детально аналізується, як ця динаміка розвиватиметься у 2026 році та чому DeepTech є вирішальним важелем майбутньої конкурентоспроможності.

Від лабораторії до балансу: Чому DeepTech призведе до радикального переходу до прибутковості у 2026 році

DeepTech, або «глибокі технології», стосується класу компаній та інновацій, заснованих на фундаментальних наукових проривах та новаторських інженерних розробках. На відміну від цифрових бізнес-моделей, які часто оптимізують існуючі процеси (наприклад, новий додаток для доставки), DeepTech прагне створювати принципово нові технологічні можливості. Ці інновації, які часто характеризуються тривалими циклами розробки, високими вимогами до капіталу та сильним акцентом на інтелектуальну власність, таку як патенти, мають потенціал для революціонізування цілих галузей та вирішення основних суспільних проблем у таких сферах, як охорона здоров'я, клімат та енергетика.

Яскравим прикладом динамізму та важливості DeepTech є штучний інтелект (ШІ). Однак тут важливо чітко розрізняти: DeepTech у контексті ШІ означає розвиток самої основної технології – будь то шляхом розробки нових алгоритмів, навчання фундаментальних базових моделей (таких як GPT) чи створення спеціалізованого обладнання. Це контрастує з простим застосуванням ШІ, де існуючі моделі використовуються для створення конкретного продукту, такого як чат-бот для обслуговування клієнтів. Хоча обидва є цінними, суть DeepTech полягає у створенні базової, новаторської технології, яка розширює межі можливого.

Останній рубіж перед масовим виробництвом: автономні системи як справжні бізнес-гравці

Наступний 2026 рік знаменує перехід галузі від фази теоретичних можливостей до фази операційної необхідності. Після років пілотних впроваджень та фрагментарних випробувань, штучний інтелект, високоспеціалізовані комп'ютерні архітектури та децентралізовані інфраструктурні системи тепер об'єднуються, створюючи новий рівень виробничих потужностей. Ера лабораторних експериментів та перевірок концепцій закінчується – починається ера масштабування.

Центральний поворотний момент полягає у фундаментальній трансформації систем штучного інтелекту: вони перестають бути помічниками та стають автономними особами, що приймають рішення. Ці системи більше не ведуть переговори за заздалегідь визначеними правилами, а приймають рішення на основі контекстної інформації, проводять складні переговори та повністю самостійно керують процесами. Експерти називають це переходом від реактивного інтелекту до проактивної агентики. Ця трансформація ґрунтується на трьох основах: надійних механізмах перевірки даних, новостворених архітектурах довіри та надзвичайній апаратній ефективності.

Економічний потенціал цієї трансформації надзвичайно величезний. Аналітики дослідницької компанії Gartner прогнозують, що до 2028 року дев'ять із десяти бізнес-транзакцій між компаніями будуть ініційовані та виконані автономними системами штучного інтелекту – сукупний обсяг бізнесу перевищить 15 трильйонів доларів, повністю адміністрований машинами. Отримане зниження транзакційних витрат та втрат від тертя може призвести до економії щонайменше 50 відсотків у бізнес-моделях, орієнтованих на послуги, до 2027 року. Це критично важливий сигнал для німецької промисловості та європейської економічної зони: компанії, які не зможуть розвинути цю автономну здатність, будуть конкурентно витіснені.

Цю революцію автономії рухають кілька паралельних економічних зрушень. Перший — це переоцінка того, що означає «економічна ефективність». Вік великих моделей загального призначення закінчився — не тому, що вони застаріли, а тому, що вони неекономічні. Важливим економічним показником є ​​«вартість на операційну одиницю» або «вартість на вивід», а не «розмір моделі». Вартість виводу для мовних моделей на рівні продуктивності GPT-3.5 впала більш ніж у 280 разів між листопадом 2022 року та жовтнем 2024 року. Це різке падіння витрат було результатом не одного проривного моменту, а радше поєднання підвищення ефективності обладнання на 30 відсотків на рік та підвищення енергоефективності на 40 відсотків на рік.

Друга — це демонтаж «хмарно-централізованої парадигми». Інфраструктура штучного інтелекту стає розподіленою. Замість виконання всіх обчислень у величезних мегацентрах обробки даних з'являються спеціалізовані апаратні архітектури, що дозволяють виконувати обчислення поблизу джерела даних. Ринок периферійного штучного інтелекту (інтелекту на межі мереж) зростає із середньорічним темпом 21,84 відсотка і, за прогнозами, зросте з поточної вартості трохи менше 9 мільярдів доларів до понад 66 мільярдів доларів до 2035 року. Це набагато більше, ніж просто апаратний тренд — це фундаментальна реструктуризація того, як світова економіка обробляє дані.

Третя зміна – це перерозподіл влади всередині самої інфраструктури. Десятирічна модель гіперцентралізованої хмари, в якій домінує кілька мегакорпорацій, таких як Amazon Web Services, Google Cloud та Microsoft Azure, буде доповнена та частково замінена децентралізованими, регіональними та національними моделями, починаючи з 2026 року. Зараз організації значно інвестують у географічно розподілені центри обробки даних, рішення для колокації у власних регіонах та локально керовану інфраструктуру штучного інтелекту. Це не є ні суто технічною, ні суто економічною мотивацією – це геополітична заява. Ця трансформація матеріалізується в таких правових рамках, як Закон ЄС про штучний інтелект та майбутній Закон про розвиток хмарних технологій та штучного інтелекту, які вимагають суверенітету над даними та інфраструктурою.

Довірчий рівень: новий ринок для старих проблем

Хоча попередні фази розвитку індустрії штучного інтелекту були зосереджені на масштабуванні параметрів моделі та прискоренні обчислювальних процесів, 2026 рік стосується іншого екзистенційного питання: як можна довіряти системі, яку навіть її творець не може повністю зрозуміти?

Це не філософське питання — це нагальна бізнес-необхідність. Автономна система, яка приймає неправильні рішення або якою можна маніпулювати, є ризиком, а не перевагою. Саме тому виникають абсолютно нові рівні інфраструктури, які технічно закріплюють довіру. Ця інфраструктура довіри включає системи для автоматизованої перевірки контенту, згенерованого штучним інтелектом, протоколи для криптографічної автентифікації ідентифікаційних даних пристроїв та математичні докази цілісності потоків даних. Бізнес-реальність така, що цей рівень довіри стає новим економічним фундаментом.

Зараз компанії значно інвестують в інфраструктури відкритих ключів (PKI), децентралізовані системи управління ідентифікацією та механізми автентифікації на основі блокчейну. Це не екзотика — це нагальна операційна необхідність. Охоронні компанії зазначають, що традиційні механізми автентифікації на основі паролів цілком адекватні для автономних систем штучного інтелекту, що працюють зі швидкістю машини. Штучний інтелект, здатний виявляти систематичні слабкі місця в автентифікації, може виконувати горизонтальні переміщення по мережах з експоненціально вищими швидкостями.

Європейське регулювання стимулювало цей розвиток – і не ненавмисно. Закон ЄС про штучний інтелект вимагає повного дотримання вимог для систем високого ризику з серпня 2026 року, з довгим переліком вимог: технічна надійність, кібербезпека найвищого рівня, перевірена точність та постійний людський нагляд. Для систем загального призначення, тобто моделей великих мов, – спеціальні вимоги до прозорості та зобов’язання щодо звітності застосовуватимуться з серпня 2025 року, щойно будуть виявлені системні ризики. Це регулювання не просто створює тягар дотримання вимог – воно створює нові ринки. Компанії, які пропонують інфраструктуру довіри – системи управління сертифікатами, автентифікації даних та перевірки цілісності моделей – стають критично важливими постачальниками.

Водночас з'являються альтернативні моделі фінансування ШІ, засновані на децентралізованих системах та технологіях блокчейн. Такі платформи, як SingularityNET та інші, дозволяють торгувати моделями ШІ, обчислювальними ресурсами та наборами даних на відкритих, децентралізованих ринках, координованих за допомогою смарт-контрактів та винагороджуваних криптотокенами. Ці системи ще не є мейнстрімними та мають значні технічні недоліки, але вони задовольняють зростаючий ринковий попит: доступ до спеціалізованого ШІ без залежності від американських чи китайських платформ.

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Сама інфраструктура стає економічним вузьким місцем

Нелогічний, але вирішальний феномен формує найближче майбутнє: хоча напівпровідникових чипів удосталь, електроенергія стає найважливішим ресурсом. Наступне покоління моделей штучного інтелекту вимагає експоненціального збільшення обчислювальної потужності. Навчання однієї великої мовної моделі вже споживає кілька мегават електроенергії на день. Виведення даних у реальному часі для мільйонів користувачів вимагає стабільного, безперервного та потужного джерела живлення.

Це вже призводить до географічної перебудови глобальної інфраструктури. Компанії переміщують свої кластери штучного інтелекту до регіонів з надійною та доступною електроенергією. Технологічні фірми укладають прямі контракти з атомними електростанціями або купують енергетичні потужності вітрових електростанцій. Цей розвиток має не лише технічні, а й макроекономічні наслідки. Прибутковість операцій зі штучним інтелектом безпосередньо пов'язана з витратами на електроенергію. Країни чи регіони з великою кількістю недорогої електроенергії стають світовими наддержавами штучного інтелекту, тоді як інші маргіналізуються.

Технічна відповідь полягає в гетерогенних обчисленнях. Замість гомогенних кластерів графічних процесорів, де всі обчислення виконуються на однакових графічних процесорах, компанії поєднують спеціалізоване обладнання: центральні процесори для традиційних обчислень, графічні процесори для паралельної обробки, процесори TPU для спеціалізованих завдань та спеціалізовані прискорювачі для окремих типів моделей. Це максимізує ефективність та мінімізує споживання енергії на операцію. Але це вимагає абсолютно нових систем оркестрації, нових моделей програмування та нещодавно розроблених знань. Ринок програмного забезпечення для інфраструктури штучного інтелекту — інструментів для оркестрації гетерогенних ресурсів — вибухнув і сам став критичним вузьким місцем.

Варто згадати один конкретний випадок: логічний висновок на основі штучного інтелекту. Після навчання загальних мовних моделей їх потрібно використовувати мільйони разів на день. Традиційно це робиться на графічних процесорах — тих самих процесорах, що використовуються для навчання. Але для чистого логічного висновку графічні процесори неефективні. Вони споживають забагато енергії для фактичної обчислювальної роботи. Аналітики показують, що центральні процесори — звичайні процесори — часто забезпечують на 19 відсотків кращу пропускну здатність для логічного висновку на основі штучного інтелекту, використовуючи лише 36 відсотків потужності системи на основі графічного процесора. Це може здатися технічною деталлю, але це являє собою фундаментальне переосмислення економіки інфраструктури. Логічний висновок, а не навчання, становить 85 відсотків усіх робочих навантажень штучного інтелекту. Перехід до логічного висновку на основі процесора матиме глобальні енергетичні наслідки.

Суверенітет, регулювання та децентралізована економіка

За останні 18 місяців європейський та німецький регуляторний ландшафт змінився. Закони про захист даних, спочатку призначені для даних користувачів — GDPR, NIS-2 та майбутній Закон про розвиток хмарних технологій та штучного інтелекту — тепер стають нормативними актами щодо інфраструктури. По суті, ці закони стверджують: ви не можете зберігати свою інфраструктуру штучного інтелекту в чорних скриньках, які контролюють вас. Ви повинні знати, де знаходяться ваші дані, як вони обробляються та хто має до них доступ.

Це призводить до реструктуризації поняття «хмарні обчислення». Чисто публічні хмарні рішення — делегування всього AWS або Google Cloud — стають регуляторно неможливими для багатьох компаній. Натомість з’являються гібридні хмарні моделі: конфіденційні дані залишаються локально або в інфраструктурі, розміщеній у Європі; менш чутливі робочі навантаження можуть бути передані на аутсорсинг до глобальної хмари. Зараз компанії інвестують у внутрішні можливості штучного інтелекту, будують невеликі центри обробки даних та співпрацюють з європейськими постачальниками хмарних послуг.

Це призводить до прибутковості моделей мов програмування, орієнтованих на певну предметну область. Загальноцільова модель широкого програмування є вкрай неефективною та дорогою для спеціалізованих застосувань — фінансів, медицини, права. Модель, спеціально навчена на медичних даних, є точнішою, дешевшою, легшою для моніторингу та простішою для класифікації для регуляторних цілей. Gartner очікує, що до 2028 року понад 50 відсотків усіх генеративних моделей штучного інтелекту, що використовуються компаніями, будуть орієнтованими на певну предметну область. Це являє собою перехід від централізованих інновацій загального призначення до децентралізованого, спеціалізованого створення цінності.

Реальність автономії в промисловості та торгівлі

Роками фабрики та управління складами були випробувальним майданчиком для автономних систем. До 2026 року пілотні проекти стануть стандартною експлуатацією. Безпілотні транспортні системи – автоматизовані керовані транспортні засоби (AGV) та автономні мобільні роботи (AMR) – вже розгорнуті мільйонами на складах і фабриках. Промислові роботи з системами зору, керованими штучним інтелектом, виконують складні складальні завдання. Сукупні інвестиції в автоматизацію роботизованих процесів та колаборативну робототехніку тепер дають вимірні економічні результати.

Але більш суттєва трансформація є більш тонкою: автономна оптимізація самих виробничих процесів стає оперативною. Інтелектуальні системи управління виробництвом (MES) аналізують дані в режимі реального часу з машин, складів і ланцюгів поставок і динамічно коригують виробничі плани. Машинне навчання на основі виробничих даних дозволяє проводити прогнозне технічне обслуговування (технічне обслуговування виконується до виникнення поломок), оптимальне використання потужностей і значне зниження рівня браку. Компанії вже повідомляють про підвищення ефективності від 10 до 15 відсотків і скорочення незапланованих простоїв машин від 20 до 30 відсотків.

Роздрібний сектор переживає аналогічні трансформації. Інтелектуальні системи управління запасами більше не покладаються на історичні дані про продажі, а радше на сигнали в режимі реального часу – місцеві події, погодні умови, швидкість попиту – для оптимізації рівня запасів. Великі роздрібні мережі вже мають системи розподілу на основі штучного інтелекту, які розраховують персоналізовані рівні запасів для кожного окремого магазину. Роздрібні торговці повідомляють про значно нижчі витрати на зберігання, меншу кількість дефіцитів (брак товарів) та зменшення втрат запасів через старіння.

Сама економічна модель змінюється. Традиційна автоматизація вимагає величезних капітальних витрат – заводи необхідно перебудовувати для роботів, складську логістику необхідно перепроектувати. Це обмежує доступ до автоматизації для великих компаній. Але нові моделі – Робототехніка як послуга (RaaS) – перетворюють капітальні витрати на операційні витрати. Середня компанія тепер може орендувати роботів замість того, щоб купувати їх, і може тестувати автоматизацію без довгострокових зобов'язань. Це демократизує автоматизацію – і відкриває сегменти ринку, які раніше були недоступні.

Геополітичний та енергетичний контекст

Одна з недооцінених економічних реалій: майбутня конкурентоспроможність не обмежується потужністю графічних процесорів — чипів достатньо. Вона обмежена електроенергією. Це не теоретично — це вже операційна реальність. Постачальники хмарних технологій повідомляють, що мають тисячі можливостей придбати нові кластери графічних процесорів, але не мають місця для їх підключення, оскільки місцеві електромережі перевантажені.

Це призводить до нової географічної логіки. Центри обробки даних розташовані там, де доступне безпечне та економічне енергопостачання. Ісландія з її рясною геотермальною енергією, а також Норвегія та Швеція з їх гідроенергетикою стають глобальними центрами штучного інтелекту. Країни з нестабільними або дорогими енергомережами витісняються з глобальної конкуренції за інфраструктуру штучного інтелекту. Це має глибокі геополітичні наслідки: енергетичний сектор тепер є інфраструктурою штучного інтелекту.

США значно інвестують в енергетичну інфраструктуру та регіональні кластери центрів обробки даних. Китай робить те саме. Європа фрагментована. Німеччина та континентальна Європа мають концептуальні переваги — високі регуляторні стандарти, технічну експертизу, існуючу промислову базу, — але й суттєвий структурний недолік: фрагментовану енергетичну інфраструктуру, високі витрати на електроенергію та відсутність централізованого планування потреб у обчисленнях штучного інтелекту. Цю проблему не можуть вирішити технологічні компанії — вона вимагає національної та європейської стратегії.

Європейсько-німецька позиція: регулювання без влади

Німеччина та Європа опинилися в парадоксальній стратегічній ситуації. Європейський Союз ухвалив першу у світі комплексну регуляторну базу для штучного інтелекту – Закон про штучний інтелект. Ця база встановлює високі стандарти безпеки, прозорості та підзвітності. Це регулювання створює потенційні конкурентні переваги – європейські компанії, які зможуть відповідати цим стандартам, стануть «лідерами довіри» на світових ринках. Бізнес та споживачі, які прагнуть довіри до систем штучного інтелекту, можуть віддати перевагу європейським рішенням.

Але без відповідної інфраструктури ця перевага обмежена та нестабільна. Європі бракує порівнянних постачальників інфраструктури штучного інтелекту, таких як AWS, Google Cloud, Alibaba Cloud або нові китайські альтернативи. Європейські компанії покладаються на зовнішню інфраструктуру — здебільшого американських або китайських постачальників хмарних послуг. Це означає, що європейським компаніям бракує фізичного контролю, щоб гарантувати дотримання стандартів, яких вимагають європейські правила. Це створює справжній парадокс довіри.

Стратегічна відповідь: європейські фабрики штучного інтелекту та суверенна інфраструктура штучного інтелекту. Існують ініціативи — програма ЄС з виробництва обчислень у сфері штучного інтелекту, оголошення про європейські фабрики з виробництва мікросхем, німецькі та французькі інвестиції в національні центри обробки даних — спрямовані на подолання цього розриву. Але час має вирішальне значення. 2026 рік буде вирішальним. Якщо 2026 рік пройде без введення в експлуатацію значної потужності європейської інфраструктури штучного інтелекту, Європа ще більше відстане, як технологічно, так і стратегічно.

Для німецьких малих і середніх підприємств відкривається важлива можливість. Більшість середніх компаній не можуть інвестувати в незалежну глобальну інфраструктуру штучного інтелекту. Однак вони можуть розгортати агентів штучного інтелекту на власному обладнанні або в європейській хмарній інфраструктурі, що відповідає нормативним вимогам. Це вимагає абсолютно нових категорій послуг – забезпечення можливостей штучного інтелекту для невеликих команд, консультування щодо суверенітету даних та індивідуальне навчання моделей на захищених даних – яких ще немає в такому вигляді.

Позиція змін: Quo Vadis Deeptech у 2026 році

Підсумовуючи: 2026 рік – це рік переходу глибоких технологій від лабораторій та пілотних проектів до масового виробництва та ринкового масштабу. Технології, з якими експериментували між 2023 і 2025 роками, тепер впроваджуються у великих масштабах. Економічні орієнтири різко падають. Підвищення ефективності від автономних систем перетворюється з теоретичних на операційні, вимірювані економічні покращення.

Водночас стають очевидними критичні вузькі місця. Це не апаратне забезпечення — чіпів предостатньо. Це не програмне забезпечення — моделі штучного інтелекту стають дедалі доступнішими. Вузькими місцями є: електроенергія (де буде розташована наступна інфраструктура), інфраструктура довіри (як буде гарантована надійність штучного інтелекту) та суверенітет даних (як мені підтримувати контроль). Ці питання змінюють те, як планується інфраструктура, як розробляється регулювання та як компанії здійснюють свої стратегічні інвестиції у штучний інтелект.

2026 рік стане роком, коли автономія стане нормою. Це вже не спекуляції чи наукова фантастика – це буде нова операційна та економічна основа світової економіки.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

 

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць