От генерации контента ИИ перейдет к действиям в физическом мире. Технологии мультимодальности и робототехники станут центром развития отрасли. Уже сейчас формируются новые профессии, меняются подходы к инвестированию
Об авторе: Владислав Куренков, руководитель группы «Адаптивные агенты» в Институте AIRI.
Супертренд: робототехника и модели Vision Language Action
Один из ключевых технологических векторов 2026 года — переход к мультимодальности. Искусственный интеллект (ИИ) выходит за пределы работы только с текстом и графикой: новые системы объединяют компьютерное зрение, понимание естественного языка и возможность действовать по ситуации без четких инструкций.
Такие модели называют Vision Language Action (VLA). Они способны не просто анализировать и советовать что-то в режиме цифрового помощника, но и выполнять физические задачи: взять предмет, открыть ящик, переместить объект. Мультимодальные подходы стали следующим шагом после больших языковых (LLM) и визуально-языковых моделей (VLM). Теперь ИИ учится понимать окружающую среду и действовать в ней.
Этот переход уже виден в робототехнике. Covariant, стартап, основанный выпускниками лаборатории UC Berkeley, стал одним из примеров коммерческой реализации «мозгов» для промышленных роботов. Весной 2024 года компания представила модель RFM-1, а в августе того же года Amazon получила неэксклюзивную лицензию на технологии Covariant и пригласила трех основателей в свою команду робототехники.
Параллельно развивается Ambi Robotics, которая создает роботов, способных самостоятельно сортировать и упаковывать посылки с помощью камер и нейросетей. В январе 2025 года Ambi представила два решения: AmbiStack, систему упаковки для складов, и PRIME-1 — промышленную фундаментальную модель для роботов, обученную на более чем 20 млн изображений и 200 тыс. часов операций. Роботы Ambi уже работают на сортировочных линиях у крупных операторов, включая Pitney Bowes.
Следующий шаг — появление домашних роботов, способных выполнять полезные задачи в быту. В октябре 2025 года норвежский стартап 1X представил домашнего гуманоида NEO. Он умеет убирать помещения, расставлять вещи на полках, складывать белье, включать свет, встречать гостей, общаться и обучаться новому. Может, например, заглянуть в холодильник и предложить варианты того, что приготовить на ужин, ориентируясь на прошлый опыт и привычки владельца. Робот доступен как для покупки, так и по подписке за $499 в месяц с доставкой в 2026-м. Опыт этих проектов показывает, что со временем таких вариантов будет больше.
Тренды по индустриям: транспорт, города, энергетика, образование
Логистика и транспорт
Робототехника уже закрепилась в логистике и городских сервисах. Роверы-доставщики «Яндекса» в Москве помогают решать задачу последней мили, доставляя заказы от даркстора до квартиры без участия курьера. В 2026 году развитие логистики ускорится. Основное внимание сместится на «суперпоследнюю милю» — этап, когда доставка выполняется буквально за несколько минут на очень коротких дистанциях. Роботы-гуманоиды, роверы, дроны смогут доcтавлять заказ не только до подъезда, но и прямо до офиса или квартиры. Сейчас такие решения проходят испытания в ряде стран. Например, FedEx вместе с QuikBot Technologies тестируют в Сингапуре автономных роботов, которые будут работать внутри крупных офисных центров и заниматься доставкой с этажа на этаж.
Развитие автономного транспорта идет параллельно. В США Aurora Innovation запустила рейсы с грузовиками без водителя между Далласом и Хьюстоном. Китайская Baidu заключила партнерство со Swiss PostBus и готовится запустить беспилотные автобусы в Швейцарии. Тестирование началось в декабре 2025 года, регулярные пассажирские перевозки запланированы не позднее первого квартала 2027 года.
Свой коммерческий беспилотный транспорт развивают и в России. Стартап Navio в 2024 году представил полностью автономный грузовик L5, в котором даже не предусмотрено место для водителя. Такие беспилотники уже передвигаются между Москвой и Санкт-Петербургом и доставляют заказчикам реальные грузы. Тестируются и маршруты между Санкт-Петербургом и Казанью.
Развитие автономного такси продолжает «Яндекс». В 2026 году компания планирует вывести на улицы Москвы первую сотню беспилотных автомобилей на новой архитектуре, если проект получит одобрение дептранса. Такси будут доступны обычным пассажирам.
Образование, финтех и медиа
Финтех и медиа развиваются поступательно. В финансовом секторе алгоритмы глубоко встроены в антифрод и скоринг, в медиа — в анализ трендов и генерацию контента. С 2025 года к сферам с глубоким внедрением ИИ присоединилось и образование: здесь появились персональные ассистенты и адаптивные платформы, которые выстраивают индивидуальные траектории обучения, выступают спарринг-партнерами в изучении иностранных языков и выполняют другие задачи. В 2026 году университеты, корпоративные академии и образовательные сервисы продолжат интегрировать ИИ в программы цифрового обучения.
Энергетика
Пока энергетика остается на ранней стадии внедрения ИИ. Причина в устройстве отрасли. На предприятиях часто работают системы 20-летней давности: надежные, но сложные для интеграции с современными решениями. Чтобы внедрить ИИ, нужно либо перестраивать инфраструктуру, либо собирать новые машины с нуля, что требует затрат и времени. Сейчас ИИ используется в основном для прогнозирования спроса, но задачи оптимизации сетей, управления зарядными станциями и контроля утечек остаются актуальными. Со временем энергетика может стать одним из приоритетных направлений автоматизации.
Здравоохранение и биология
Медицина остается под строгим регулированием, поэтому внедрение ИИ идет медленно. Зато в фармацевтике и биотехе изменения происходят быстрее: нейросети помогают анализировать молекулы, моделировать взаимодействия и ускорять разработку новых препаратов. На стыке этих направлений формируется запрос на новые профессии, что влияет на ландшафт рынка труда.
Тренды по профессиям: кто будет востребован в 2026 году
Рынок труда меняется вслед за развитием технологий. Опасения, что ИИ вытеснит человека, не оправдываются. На практике он становится инструментом, который усиливает компетенции и повышает эффективность. Конкурировать в ближайшие годы будут не человек и машина, а специалисты, умеющие работать с нейросетями, и те, кто этим навыком не владеет. Согласно исследованиям, производительность сотрудников с большим опытом применения ИИ выше на треть.
В 2026 году модели-ассистенты станут более специализированными. Формат одной нейросети на все случаи жизни уступит место узкопрофильным ИИ-системам, заточенным под конкретные задачи — от программирования и аналитики до языкового обучения или подбора персонала. Это меняет характер работы: специалист получает цифрового напарника, который дополняет его навыки и еще больше подсвечивает разницу по сравнению с тем, кто ИИ не владеет.
Параллельно формируются новые профессии. В инженерии и науке появляются AI safety engineers — специалисты, отвечающие за надежность и устойчивость моделей. Развиваются направления vision language action engineering, где специалисты создают симуляторы и обучающие среды для роботов. В фармацевтике и биотехнологиях востребованы специалисты с навыками AI-driven drug design — разработчики лекарств, использующие ИИ для моделирования молекул и прогнозирования их свойств.
Тренды по инвестициям: инфраструктура вместо денег
Затраты на обучение ИИ-моделей продолжают расти. По расчетам аналитиков, стоимость обучения крупнейших моделей увеличивается примерно в 2,4 раза в год. Счет идет на десятки миллионов долларов за цикл тренировки. Главная статья расходов — вычислительные мощности, так как 80% всех инвестиций в развитие ИИ-компаний тратится на обеспечение GPU-инфраструктуры, энергию и обслуживание дата-центров.
На этом фоне формируется новый тип сделок. Инвесторы предлагают не деньги, а доступ к облачным мощностям в обмен на долю в проекте. Например, OpenAI и NVIDIA объявили о партнерстве с объектом в 10 ГВт инфраструктуры и инвестициях до $100 млрд, а Alibaba Group cистемно предоставляет свои ресурсы быстрорастущим стартапам за акционерный капитал. В этом смысле вычислительная мощность становится новой валютой рынка ИИ, и этот тренд сохранится в 2026-м.
На фоне стремительного роста инвестиций и вычислительных мощностей усиливается внимание к регулированию. В 2026 году начнут действовать отдельные положения Европейского AI Act — первого масштабного закона, вводящего обязательные требования к прозрачности и безопасности моделей общего назначения. На этом фоне страны развивают суверенные ИИ-инициативы — собственные стандарты и комплаенс-системы, которые формируют рамки безопасного внедрения технологий.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.