Jeśli rok 2025 był rokiem adopcji — kiedy organizacje gorączkowo integrowały chatboty i eksperymentowały z narzędziami generatywnymi — to 2026 zapowiada się jako rok działania. Na początku stycznia 2026 krajobraz sztucznej inteligencji uległ fundamentalnej zmianie. Nowość „rozmawiania” z maszyną wyblakła, zastąpiona bezwzględnym naciskiem na zwrot z inwestycji (ROI) i namacalną użyteczność. Skończyły się czasy traktowania AI jak zabawki; weszliśmy w erę „Autonomicznego Przedsiębiorstwa”.
W minionym roku nastąpiło ukonkretnienie kilku technologii, które zaledwie 18 miesięcy temu były wyłącznie koncepcjami teoretycznymi. Byliśmy świadkami wzrostu modeli „rozumowania”, które zatrzymują się, by pomyśleć, zanim odpowiedzą; pierwszych rzeczywistych wdrożeń agentów autonomicznych zdolnych wykonywać złożone przepływy pracy bez prowadzenia za rękę przez człowieka; oraz utwardzenia ram regulacyjnych od Brukseli po Kalifornię.
Nasza platforma, CometAPI, dostarczy Ci narzędzia AI niezależnie od potrzeb — obraz, wideo, muzyka, generowanie treści lub inne zadania.
Dlaczego 2026 jest inny: technologia + ekonomia + regulacje
W 2026 zbiegają się trzy siły, które czynią AI fundamentem, a nie eksperymentem:
- Modele czołowe są bardziej zdolne i tańsze w działaniu (współprojektowanie modelu i infrastruktury). Główni dostawcy nadal wypuszczają nowe wydania „frontier” i iteracyjne ulepszenia, które przenoszą multimodalne rozumowanie, kodowanie i zdolności wyszukiwania do praktycznych narzędzi. Te wydania modeli są łączone z inicjatywami infrastrukturalnymi ukierunkowanymi na duże obniżki kosztu na token i kosztu pojedynczej inferencji.
- Sprzęt i podaż pamięci przekształcają ekonomię jednostkową. Popyt na HBM, zaawansowaną pamięć i obliczenia centrów danych gwałtownie wzrósł; dostawcy i fabryki intensywnie inwestują, aby zwiększyć podaż oraz współprojektować układy i systemy ograniczające zużycie energii i koszt inferencji. To zmienia, które obciążenia mają ekonomiczny sens w skali.
- Regulacje i polityka krajowa przechodzą od wskazówek do egzekwowania. Kamienie milowe wdrożeniowe Aktu o sztucznej inteligencji UE oraz niedawne krajowe działania wykonawcze w USA i innych regionach oznaczają, że zgodność, przejrzystość i inżynieria bezpieczeństwa to dziś kwestie na poziomie zarządu, a nie tylko obszar B+R.
Razem te siły sprawiają, że 2026 nie dotyczy jedynie lepszych demonstracji — chodzi o mainstreamową adopcję w IT przedsiębiorstw, urządzeniach konsumenckich, ochronie zdrowia, produkcji i usługach sektora publicznego.
1. Agentic AI: Narodziny „Service-as-Software”
Najważniejsza zmiana w 2026 to przejście od Generative AI (maszyny tworzące treści) do Agentic AI (maszyny wykonujące zadania).
Kontekst 2025:
W 2025 dostrzegliśmy ograniczenia modelu „copilot”. Choć pomocne, kopiloty nadal wymagają ludzkiego kierowcy. Użytkownicy zmęczyli się ciągłym podpowiadaniem, by uzyskać wartościowy efekt. Odpowiedzią branży był rozwój „Agentów” — systemów zdolnych do percepcji, planowania i użycia narzędzi.
Co się zmienia: Systemy „agentyczne” — agenci AI, którzy planują, realizują wieloetapowe przepływy, łączą narzędzia i koordynują działania z ludźmi lub innymi agentami — dojrzewają z eksperymentów do produkcyjnej automatyzacji. Połączenie frameworków agentów, modeli multimodalnych, lepszej integracji wykonywania kodu i wzmocnionego pobierania informacji sprawia, że praktyczne staje się automatyzowanie złożonych zadań, takich jak przegląd umów, obsługa wyjątków w łańcuchu dostaw, synteza badań czy iteracyjne cykle projektowe. Liderzy opinii coraz częściej przewidują, że produktywność pracowników zostanie przekształcona przez dedykowanych asystentów AI dla każdego pracownika wiedzy.
Trend 2026:
W 2026 obserwujemy schyłek tradycyjnego modelu SaaS (Software as a Service) i narodziny „Service-as-Software”. Zamiast kupować licencję dla człowieka do korzystania z narzędzia (np. Salesforce), firmy zaczynają kupować sam rezultat (np. agenta AI, który autonomicznie kwalifikuje leady i aktualizuje CRM).
Prognoza: Do końca 2026 podstawowa metryka sukcesu AI przesunie się z „wygenerowanych tokenów” na „wykonane zadania”. Przewidujemy, że 40% aplikacji korporacyjnych będzie zawierać wbudowanych agentów autonomicznych, w porównaniu z mniej niż 5% w 2025. Spowoduje to jednak także pierwsze poważne „Agentic Outages”, w których kaskadowe błędy między komunikującymi się agentami wywołają znaczne zakłócenia operacyjne, wymagając nowych protokołów monitorowania „Agent Ops”.
Autonomia z uprawnieniami: W przeciwieństwie do poprzedników z 2025, agenci w 2026 otrzymują „ograniczoną sprawczość”. Mają uprawnienia do wykonywania wywołań API, wysyłania e‑maili i przenoszenia danych między silosami aplikacji bez ludzkiej akceptacji każdego kroku. Ta zdolność orkiestracji pozwala im działać jako ostateczni agregatorzy API, zszywając rozfragmentowane ekosystemy oprogramowania.
„Blue Collar” AI: Obserwujemy rozbieżność między „Agentami kreatywnymi” (marketingowe treści, projektowanie) a „Agentami operacyjnymi” (logistyka, wprowadzanie danych, ticketing IT). Te drugie, często zasilane wyspecjalizowanymi, mniejszymi modelami, szybko automatyzują żmudną „pracę klejową” nowoczesnego przedsiębiorstwa.
2. „Myślące” maszyny: modele rozumowania i test-time compute
Wydania modeli takich jak seria o OpenAI i iteracje Google Gemini 3 Pro wprowadzają nowy paradygmat: Myślenie Systemu 2 dla AI.
Kontekst 2025:
Przez lata duże modele językowe (LLM) działały w trybie „Systemu 1” — szybkim, intuicyjnym i podatnym na halucynacje. Nie „wiedziały”, co mówią; po prostu przewidywały następny statystycznie prawdopodobny token. Pod koniec 2025 przełom „test-time compute” pozwolił modelom „pomyśleć” (przetworzyć łańcuchy logiki) przed udzieleniem odpowiedzi.
Trend 2026:
2026 będzie rokiem, w którym zdolności rozumowania staną się skomodytyzowane i wyspecjalizowane.
- Jakość ponad szybkość: W zadaniach wysokiej stawki — architektura kodu, analiza prawna, generowanie hipotez naukowych — użytkownicy akceptują wyższą latencję (czasy oczekiwania 10–60 sekund) w zamian za znacząco lepszą dokładność. „Wyścig do najniższej latencji” dla tych segmentów dobiegł końca; rozpoczął się „wyścig o głębię”.
- Gospodarka „Łańcucha myślenia”: Pojawia się nowy model cenowy. Zamiast płacić wyłącznie za tokeny wejścia/wyjścia, przedsiębiorstwa będą płacić za „czas myślenia”. Ta zmiana sprzyja złożonemu rozwiązywaniu problemów zamiast prostego pobierania informacji.
- Sąd i analiza: Te modele nie tylko pobierają informacje; one je oceniają. W 2026 spodziewamy się interfejsów API „Reasoning-as-a-Service”, w których deweloperzy mogą odciążać złożone pętle logiki — takie jak debugowanie kodu czy optymalizacja trasy łańcucha dostaw — na te „wolno myślące” ciężkie modele.
- Prognoza: „Inżynieria podpowiedzi” ewoluuje w „Inżynierię kontekstu”. Ponieważ modele rozumowania potrafią się samokorygować i planować, rola użytkownika przesuwa się z tworzenia idealnego zdania na dostarczenie pełnego, nieuporządkowanego kontekstu oraz jasnego celu. Model zajmuje się „jak”.
3. Małe, ale potężne: boom Edge AI i SLM
W kontrtrendzie do masywnych modeli rozumowania, 2026 jest także rokiem Small Language Model (SLM). „Mniejsze jest mądrzejsze” to nowe credo oszczędnych CTO.
Kontekst 2025:
Uruchamianie modelu klasy GPT‑4 dla każdej interakcji z klientem jest finansowo rujnujące. Pod koniec 2025 modele open‑weight (jak warianty Llama i Mistral) oraz własne SLM (jak Phi Microsoftu) zaczęły pokazywać, że parametry to nie wszystko — liczy się jakość danych.
Trend 2026:
W 2026 nie myślimy już o „tylko chmurze” vs. „urządzeniu” jako niszowym kompromisie: podstawowe modele na urządzeniu i hybrydowa orkiestracja chmura/urządzenie są mainstreamem. Strategia modeli podstawowych Apple — połączenie małego modelu na urządzeniu dostrojonego pod latencję i prywatność ze skalowalnymi modelami serwerowymi do cięższych zadań — ilustruje ruch w kierunku rozproszonych wdrożeń, które priorytetyzują prywatność, responsywność i zdolność offline. Podobnie, producenci urządzeń zapowiadają zintegrowanych asystentów AI na PC i urządzeniach wearables, z inferencją na urządzeniu do lokalnej personalizacji i zadań wrażliwych na opóźnienia.
- Złoty środek 3B–7B parametrów: Modele w zakresie 3–7 miliardów parametrów stały się „wystarczająco dobre” dla 80% określonych zadań (streszczanie, podstawowe kodowanie, klasyfikacja). Są tanie w treningu, błyskawiczne w działaniu i mogą działać na urządzeniu.
- Prywatność i suwerenność: Uruchamianie AI lokalnie na laptopie lub smartfonie to ostateczna gwarancja prywatności. Dla branż takich jak zdrowie i finanse wysyłanie wrażliwych danych do chmury nie wchodzi w grę. Edge AI to rozwiązuje.
4. Generatywne wideo AI i media immersyjne
Wreszcie, 2026 to rok, w którym Generative Video trafia na „prime time”. Dolina niesamowitości jest przekraczana.
Kontekst 2025:
Sora, Runway i inni zachwycili nas demami w 2024 i 2025, ale spójność i kontrola były problemem. „Glitchowe” prawa fizyki i zmieniające się dłonie były powszechne.
Trend 2026:
- Od „Prompt-to-Video” do „Director Mode”: Narzędzia 2026 oferują granularną kontrolę. Twórcy mogą sterować ujęciami kamery, oświetleniem i spójnością postaci między ujęciami. To przekształca GenAI z „jednorękiego bandyty” (nadzieja na dobry wynik) w profesjonalne narzędzie produkcyjne.
- Syntetyczni celebryci i influencerzy: Obserwujemy wzrost hiperrealistycznych awatarów AI, nieodróżnialnych od ludzi podczas rozmów wideo lub w mediach społecznościowych. Tworzy to nową gospodarkę „mediów syntetycznych”, w której marki licencjonują wizerunek celebryty, aby AI generowała nieskończone, lokalizowane reklamy.
5. Ogólne modele multimodalne wchodzą do głównego nurtu
Wykraczając poza tekst i obrazy, postęp techniczny 2025 uczynił skalowalną percepcję wideo i generowanie tekst‑do‑wideo realnymi. To otwiera zupełnie nowe klasy produktów — od zautomatyzowanej edycji wideo i monitoringu zgodności po bogatszych asystentów, którzy potrafią rozumować nad spotkaniami, webinarami i CCTV.
Wideo jest trudniejsze niż statyczny tekst czy obrazy, ponieważ wymaga rozumowania temporalnego, zestrojenia audio‑wizualnego i umiejętności spójnego streszczania długich sekwencji. Zysk jest jednak ogromny: klienci korporacyjni zapłacą za oszczędność czasu i nowe wglądy (np. zespoły compliance skanujące godziny materiału; zespoły marketingu generujące lokalizowane warianty kreacji).
Kontekst 2025:
Co się zmienia: najlepsze modele w latach 2025–26 nie są tylko większe; są bardziej ogólne. Zamiast osobnych systemów dla tekstu, obrazów, kodu i rozumowania, czołowi dostawcy dostarczają zunifikowane modele, które akceptują i rozumieją wiele modalności, wywołują zewnętrzne narzędzia (API, bazy danych, środowiska wykonywania kodu) i decydują, czy dostarczyć szybką odpowiedź, czy „pomyśleć dłużej” (wewnętrzne wieloetapowe rozumowanie). Ogłoszenia OpenAI dotyczące GPT‑5 i iteracyjne ulepszenia w linii GPT‑5 ilustrują ten kierunek: poprawiona percepcja wizualna, lepsze rozumowanie kodu i adaptacyjne tryby inferencji. Seria Google Gemini nadal rozwija multimodalne rozumowanie i cechy agentyczne (niedawne wzmianki o „Gemini 3 Flash” podkreślają ulepszone rozumowanie wizualno‑przestrzenne i agentyczne możliwości kodowania). Te możliwości są szybko produktowane w wyszukiwarce, narzędziach deweloperskich i korporacyjnych kopilotach.
Trend 2026:
Produktizacja: Oczekuj pierwszych szeroko przyjętych funkcji „rozumienia wideo” w mainstreamowych produktach SaaS (przeszukiwalne archiwa spotkań, QA wideo, automatyczne highlighty).
Bezpieczeństwo i nadużycia: Postępy tekst‑do‑wideo zwiększą ryzyko deepfake’ów i dezinformacji — regulatorzy i platformy będą forsować narzędzia pochodzenia treści i detekcji. Prace UE z 2025 nad etykietowaniem treści wskazują na to.
Implikacje dla biznesu i deweloperów:
- Produktizacja: Modele multimodalne redukują liczbę integracji potrzebnych do budowy funkcji takich jak inspekcja wizualna, rozumienie dokumentów i generowanie kodu. Mapy drogowe produktów przyspieszają.
- Kompromisy koszt/latencja: Modele ogólne mogą być kosztowne obliczeniowo. Praktyczne wdrożenia używają rodziny modeli (flash/szybkie vs. wolne/wysokiej jakości) oraz podejść z wzmocnionym pobieraniem.
- Nowe wzorce UX: Rozmowy mieszające głos, obraz, diagram i tekst — gdzie system działa jako płynny współpracownik — stają się powszechne, przesuwając projektowanie interfejsów od pojedynczych pól tekstowych.
6. Ogólne modele multimodalne wchodzą do głównego nurtu
Kontekst 2025:
Dostawcy sprzętu sygnalizowali platformy zaprojektowane, by drastycznie obniżyć koszt inferencji (ogłoszenie Rubin i powiązane komunikaty), podczas gdy zespoły chmurowe i urządzeń skupiły się na personalizacji na urządzeniu lub blisko krawędzi w zapowiedziach produktów. Badania nad destylacją, kwantyzacją i wnioskowaniem wzbogaconym o pobieranie dojrzały.
Główni dostawcy ujawnili ambitne plany sprzętowe. AMD zapowiedziało architektury „yotta‑scale” w skali szaf oraz platformę Helios zaprojektowaną, by dostarczać wielo‑exaflopowe szafy do trenowania modeli z bilionami parametrów w pojedynczej szafie. Hiperskalerzy i producenci układów uruchomili nowe podejścia do pakowania i współprojektowania, by przyspieszyć trening w mieszanej precyzji i obciążenia obliczeń rzadkich. Na CES 2026 firmy zobowiązały się do układów zoptymalizowanych pod robotykę i układów edge AI.
Trend 2026:
W 2026 pojawiają się znaczące ogłoszenia platform, których celem jest obniżenie kosztu uruchamiania dużych modeli — zarówno dzięki szybszemu krzemowi, jak i współprojektowaniu na poziomie systemowym. Wiodący dostawcy GPU i systemów AI ujawnili na CES 2026 platformy obiecujące dramatyczne redukcje kosztu inferencji poprzez „ekstremalne współprojektowanie” krzemu, sieci i stosów oprogramowania. Raporty branżowe pokazują także rosnący popyt na pamięć (HBM) i odnowioną rentowność dostawców wraz z rozszerzającym się rynkiem obliczeń centrów danych. Łącznie te rozwój zmienia równanie kosztów dla hostingu i dostrajania modeli na dużą skalę.
Namacalne skutki:
- Niższy koszt na token odblokowuje szersze przypadki niskiej latencji i wysokiej przepustowości (np. personalizacja w czasie rzeczywistym, obsługa klienta o wysokiej wolumenowości).
- Nowe cechy systemowe (np. tkaniny przyspieszające inferencję, biblioteki MLOps zoptymalizowane pod nowe hardware) upraszczają wdrożenia i redukują całkowity koszt posiadania.
- Kontinuum od krawędzi do chmury: Dzięki bardziej efektywnym platformom inferencji część obciążeń wraca do scentralizowanych centrów danych dla efektów skali; inne pozostają na krawędzi z uwagi na latencję/prywatność.
7. Regulacja AI, zarządzanie i egzekwowalne standardy dojrzewają
Rok 2025 był rokiem, w którym „miękkie prawo” się utwardziło. Firmy, które traktowały zgodność jako sprawę drugorzędną, mierzą się z kosztami doposażenia: śledzenie, dokumentacja, znakowanie wodne i wykazywalne oceny ryzyka stają się niepodlegającymi negocjacjom wymaganiami, zwłaszcza dla produktów sprzedawanych na rynku UE.
Kontekst 2025:
Akt o sztucznej inteligencji UE wszedł w życie (1 sierpnia 2024 r.) z kluczowymi kamieniami milowymi w zakresie zarządzania przypadającymi na 2025 i pełną stosowalnością zbliżającą się w 2026; FDA opublikowała w styczniu 2025 projekt wytycznych dotyczących zarządzania cyklem życia dla oprogramowania urządzeń wspieranych przez AI. To bezpośrednie sygnały, że inżynieria zgodności musi zostać zoperacjonalizowana. Regulacje zmieniają wymagania produktów — od wyjaśnialności i ocen ryzyka po pochodzenie danych i dokumentację. Dla firm sprzedających międzynarodowo dotrzymanie harmonogramów Aktu o AI UE to praktyczna konieczność, a nie opcjonalny dodatek.
W USA administracja federalna wydała dokumenty strategiczne i ramy polityk na poziomie wykonawczym, mające koordynować zarządzanie AI i zamówienia federalne. Organizacje branżowe i doradcy prawni odpowiedziały w podobnym tonie, publikując szkice i mapy drogowe zgodności.
Trend 2026:
- Obowiązki przejrzystości UE (w tym etykietowanie treści i zgodność GPAI) zbliżą się do egzekwowalnych standardów; firmy działające w UE będą mocno inwestować w dokumentację, znakowanie wodne i oceny zgodności.
- USA będą kontynuować podejście sektorowe (zdrowie, finanse, obrona) i używać dźwigni zamówień federalnych do wymagania audytowalnych, solidnych systemów AI. Oczekuj kolejnych zarządzeń wykonawczych lub wytycznych wiążących wykonawców federalnych.
- Zespoły produktowe muszą wdrażać praktyki „regulacji‑by‑design”: przedpremierową klasyfikację ryzyka, wersjonowaną dokumentację i mechanizmy pochodzenia treści.
- Działy prawne i zgodności powinny być częścią bramek wydawniczych modeli.
Tematy przekrojowe: co łączy siedem trendów
- Rodziny modeli, nie pojedyncze monolity. Praktyczne wdrożenia użyją spektrum modeli (maleńkich na urządzeniu, średnich dla przedsiębiorstw, czołowych w chmurze) połączonych z pobieraniem i użyciem narzędzi; wzorce architektoniczne wspierające to podejście rodzinne wygrają.
- Koszt kształtuje adopcję możliwości. Innowacje sprzętowe i platformowe, które materialnie redukują koszt inferencji (ogłoszone systemy na CES 2026 i trendy podaży pamięci), determinują, które przypadki użycia będą opłacalne.
- Regulacje będą kształtować projekt, nie tylko zgodność. Zasady będą kierować architekturą, inżynierią podpowiedzi i oczekiwaniami logowania — organizacje, które „projektują z myślą o zgodności”, prześcigną te, które doklejają ją później.
- Zespoły człowiek + AI przewyższają każdą stronę z osobna. Automatyzacja agentyczna i kopiloty mnożą produktywność ludzi, gdy role, granice i weryfikacja są jasne.
Ostateczna ocena: ostrożny optymizm z pracą domową
Rok 2026 nie będzie jednym „być albo nie być” dla AI; będzie rokiem profesjonalizacji ekosystemu. Postęp techniczny w 2025 odblokował możliwości (modele multimodalne, szybsze układy), a jednocześnie podmioty polityczne i rynkowe zaczęły domagać się odpowiedzialnych, audytowalnych wdrożeń. Efekt netto: szybsza produktizacja, ale bardziej rozsądne ograniczenia — kombinacja, która powinna zwiększyć realną wartość przy ograniczeniu lekkomyślnych eksperymentów.
Do 2026 jest przewidywalne i pewne, że sztuczna inteligencja odegra znaczącą rolę w życiu ludzi, a AI dla wszystkich będzie nieuniknionym trendem. Nasz produkt, CometAPI — platforma agregacji API AI — umożliwia dostęp do najnowocześniejszych technologii AI, dając Ci przewagę nad konkurencją.
Aby zacząć, poznaj możliwości My Most intelligent AI API（Such as GPT 5.2, Gemini 3 Pro）w Playground i zajrzyj do API guide po szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowano się do CometAPI i uzyskano klucz API. CometAPI oferuje cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić integrację.
Ready to Go?→ Free trial of AI !