Облако вышло из списка передовых технологий: McKinsey назвала технотренды 2026 года
Исчезновение облака из списка не означает, что технология теряет значение. В McKinsey объясняют решение проще: облачные и периферийные вычисления стали зрелыми и широко распространенными. При этом инновации в этой области продолжаются, но по уровню активности они уже уступают более молодым технологиям.
За год изменилась классификация ИИ. Если в прошлогоднем отчете McKinsey говорила об ИИ как отдельном технологическом направлении, теперь этот тренд называется «инфраструктура ИИ и архитектуры моделей». Внимание смещается от факта существования ИИ к тому, что необходимо для его масштабирования.
Всего в новом отчете четыре направления непосредственно связаны с искусственным интеллектом. Помимо инфраструктуры и архитектур моделей, McKinsey выделяет агентный ИИ, агентную разработку ПО и ИИ для научных открытий и инженерии. При этом ИИ пронизывает и остальные десять трендов — от робототехники и кибербезопасности до полупроводников и новых технологий энергетики.
От экранов — к физическому миру
Главное изменение технологической картины McKinsey описывает, как переход ИИ из цифровой среды в физический мир. Системы начинают не только генерировать текст, изображения или код, но и воспринимать окружающую среду, принимать решения и действовать самостоятельно.
Эксперты компании приводят в пример робототехнику. ИИ позволяет создавать машины, которые учатся работать в реальной среде и выполнять более сложные задачи без постоянного управления человеком. Первые применения сосредоточены в производстве и логистике, где экономический эффект проще посчитать. Дальше, по оценке McKinsey, технология может распространиться на медицину, строительство, сельское хозяйство и городскую инфраструктуру.
Еще один новый тренд — ИИ для научных открытий и инженерии. Такие системы используются для поиска новых лекарственных соединений, материалов и инженерных решений. McKinsey отмечает, что ИИ уже способен генерировать тысячи потенциальных кандидатов там, где раньше исследователи могли получить лишь несколько. Ограничением становится уже не поиск вариантов, а их проверка в лабораториях и последующие испытания.
Похожая ситуация складывается в разработке ПО. ИИ способен создавать код быстрее, чем компании успевают его проверять, тестировать и безопасно внедрять. Агентные системы могут самостоятельно выполнять последовательность задач в процессе разработки, переходя от отдельных операций к целым рабочим процессам.
ИИ уперся в электричество
Технологическая гонка становится все более материальной. По данным McKinsey, инвестиции в инфраструктуру ИИ удвоились всего за один год. Энергетические технологии в 2025 году получили почти $200 млрд инвестиций — один из крупнейших объемов капитала среди технологических направлений.
Проблема в том, что вычислительным мощностям требуется все больше электроэнергии. McKinsey прогнозирует, что к 2030 году дата-центры в США, работающие с ИИ-нагрузками, могут потреблять столько электричества, сколько сегодня потребляет штат Калифорния.
При этом строительство самих дата-центров может идти быстрее, чем создание необходимой для них энергетической инфраструктуры. Не хватает не только генерации, но и линий электропередачи, подстанций и трансформаторов.
Меняется и рынок чипов. Для обучения моделей и их использования нужны специализированные процессоры, оптимизированные под конкретные ИИ-нагрузки. McKinsey отмечает, что инференс — выполнение уже обученной модели — становится доминирующей нагрузкой по сравнению с обучением.
McKinsey проанализировала инвестиции за первую половину 2026 года и на их основе оценила динамику на весь год. Пять из 14 направлений идут к тому, чтобы получить в этом году вдвое больше инвестиций, чем годом ранее. Это агентная разработка ПО, инфраструктура ИИ и архитектуры моделей, ИИ для научных открытий и инженерии, космические технологии и робототехника. McKinsey отмечает рост финансирования почти по всем направлениям. Единственным исключением стали технологии передовой связи.
в Telegram канале
Другие статьи
