2026 год отторжения и аллергии на AI или почему большинство проектов не полетит

Помните, как пару лет назад повсюду, надо и не надо пихали слова Blockchain, ML? А ранее пихали нанотехнологии? А ещё помните, как все совсем недавно грезили виртуальной реальностью и считали, что все повально будут ходить в очках/шлемах AR/VR, а ещё было олдскульное 3d повсюду. Этот год с высокой вероятностью станет не годом нового AI-рывка, а годом усталости. Не технологической, а инвестиционной. Инвесторы не разочаруются в искусственном интеллекте как таковом. Они разочаруются в стартапах, которые под видом AI годами продают демо, презентации и обещания вместо продуктов.

Рынок уже перенасыщен. Любой второй питч-дек начинается с аббревиатуры "AI", любой третий основатель рассказывает про агентов, автономность и трансформацию индустрии. Именно это обесценивает. Когда все проекты используют одинаковую лексику, одинаковые API и одинаковые аргументы, различия между ними исчезают. Остается только вопрос: где продукт и где деньги.

Аллергия начинается не с провалов. Она начинается с повторяющихся паттернов. Инвесторы в 2026 году будут видеть их с первого слайда.

Одно из ключевых искажений AI-рынка - девальвация понятия MVP. В классическом стартап-мире MVP означал минимальный продукт, который решает реальную проблему пользователя и позволяет проверить бизнес-гипотезу. В AI-мире MVP все чаще означает "что-то, что можно показать".

Работающая модель, красивый интерфейс, убедительный сценарий. Все это отлично смотрится на демо. Однако демо - не продукт. Демо не несет ответственности. Оно не ломается под нагрузкой, не сталкивается с грязными данными, не живет в регуляторной среде и не имеет стоимости ошибки.

Инвесторы в 2023-2024 годах массово принимали демо за MVP. В 2026 году этот фокус сместится. Вопрос "работает ли модель" будет вторичным. Первичным станет вопрос "можно ли это безопасно, стабильно и экономически использовать".

Большинство проектов не смогут на него ответить.

Одна из самых токсичных черт текущего AI-бума - вера в универсальность. Основатели искренне считают, что если модель достаточно умная, она сама "разберется" в юридике, медицине, финансах, логистике или комплаенсе. Это инженерная наивность, замаскированная под технологический оптимизм.

Реальный бизнес устроен иначе. В нем решения принимаются не потому, что они логически оптимальны, а потому что они допустимы. Допустимы с точки зрения риска, ответственности, процедур и человеческого фактора. Большинство AI-проектов не понимают этого уровня реальности, потому что у команды нет доменной экспертизы.

В результате продукт существует в вакууме. Он не встроен в реальные процессы, не учитывает реальные ограничения и не решает реальные боли. Он просто демонстрирует, что "AI может". Но рынок платит не за "может", а за "работает здесь и сейчас".

Следующая точка отторжения – деньги. Точнее, их отсутствие. Экономика AI-продуктов радикально отличается от классического SaaS, но многие стартапы делают вид, что это временная проблема.

Каждый запрос к модели стоит денег. Каждый дополнительный пользователь увеличивает переменные издержки. Любые требования к низкой латентности, приватности или кастомизации делают продукт еще дороже. На этапе демо это незаметно. На этапе попытки масштабирования - смертельно.

Инвесторы в 2026 году будут смотреть не на рост пользователей, а на unit economics. И обнаружат, что у половины AI-стартапов рост выручки линейно увеличивает убытки. Это не инвестиционная история. Это субсидирование чужих GPU.

"Агенты", "автономные системы", "AI заменяет людей". Эти фразы отлично продаются в заголовках, но плохо выдерживают контакт с реальностью. Почти все AI-продукты сегодня работают только потому, что за ними стоит человек. Иногда один. Иногда целая команда.

Человек проверяет, корректирует, перезапускает, интерпретирует и берет ответственность. Без него система либо ошибается, либо останавливается. Эта зависимость редко отражается в презентациях, но именно она разрушает масштабируемость.

Когда проект пытается выйти за пределы лаборатории, выясняется, что "автономность" - это просто дорогая форма ассистирования. А экономика такого ассистирования не сходится.

AI-проекты редко умирают от отсутствия идей. Они умирают от контакта с реальностью. В 2026 году этой реальностью станет регуляция. Не как внезапный запрет и не как репрессивный удар по индустрии, а как финальный фильтр, который безжалостно отсечет все, что было собрано наспех, без архитектуры, ответственности и понимания последствий.

Важно сразу прояснить: регуляция не убивает хорошие AI-продукты. Она добивает плохие. Те, что изначально были сделаны кривыми руками, но долго маскировались под "инновацию".

Большинство AI-стартапов последних лет проектировались в логике демо, а не эксплуатации. Модель должна была отвечать. Интерфейс должен был выглядеть убедительно. Все остальное считалось вторичным. Вопросы ответственности, объяснимости, воспроизводимости решений, контроля качества и данных откладывались "на потом". Это "потом" и есть 2026 год.

Проблема в том, что AI-проекты часто не могут быть "немного" приведены в порядок. Если архитектура изначально не предполагала контроль и интерпретацию, их нельзя просто прикрутить сбоку. Если пайплайн данных непрозрачен, его нельзя быстро легализовать. Если модель ведет себя стохастически и непредсказуемо, никакие документы не сделают ее безопасной для бизнеса.

Регуляция здесь не причина провала, а катализатор. Она ускоряет то, что и так должно было произойти. Стартапы, которые годами игнорировали инженерную дисциплину, внезапно сталкиваются с требованиями, которые невозможно закрыть презентацией.

Особенно болезненным это станет в B2B и enterprise-сегменте. Корпоративные клиенты больше не будут экспериментировать за свой счет. Они будут требовать соответствия стандартам до пилота, а не после. И большинство AI-проектов просто не пройдут входной контроль.

Инвесторы это понимают. Именно поэтому в 2026 году фокус сместится. Вопрос "насколько это умно" уйдет на второй план. Главным станет вопрос "насколько это безопасно, управляемо и юридически допустимо". И здесь выяснится, что значительная часть рынка строилась без плана выхода в легальную реальность.

Регуляция не убьет AI. Она очистит рынок от иллюзий. Она уберет проекты, которые путали скорость с качеством, а интеллект модели с зрелостью продукта. Те, кто выживут, будут выглядеть скучнее, менее громко и гораздо более приземленно. Но именно они и окажутся единственными, кто изначально делал не демо, а систему.

Все остальное добьют не законы. Их добьют собственные кривые руки, просто теперь это станет официально видно.

Важно понимать, что 2026 год не станет годом "краха AI". Он станет годом фильтрации. Аллергия возникнет не на технологию, а на пустые нарративы. Инвесторы будут реже верить словам и чаще смотреть на эксплуатационную реальность.

Проекты, которые действительно понимают свой домен, контролируют экономику, строят надежные системы и честно называют ограничения, выживут. Остальные исчезнут тихо, без громких заголовков.

90% AI-проектов не полетят не потому, что рынок злой или технологии переоценены. А потому, что они никогда не строили продукт. Они строили обещание. И в 2026 году это станет слишком заметно, чтобы продолжать делать вид, что все в порядке.

Модель усложнилась, причем не косметически, а структурно. И это ключевая точка, которую рынок до конца не осознал. Еще недавно можно было взять чужой LLM, обернуть его в примитивный интерфейс, добавить пару промптов, назвать это "AI-продуктом" и пойти калашматить деньги. В 2026 году этот трюк больше не работает.

Популярный ранее индийский вариант - сделать очередную облегченную версию в v0, Lovable, Bolt, Replit или любом другом low-code-слое - перестает давать эффект. Причина проста - лохов больше нет, а сложность ушла вниз по стеку. Она больше не в UI и не в логике сценариев. Она в модели, данных, оркестрации, контроле и ответственности. Эти уровни нельзя упростить no-code инструментами.

Современные модели стали менее предсказуемыми, более контекстными и более чувствительными к данным. Это означает, что простые обертки начинают ломаться при первом же нетиповом кейсе. Они не умеют деградировать корректно, не умеют объяснять ошибки и не умеют работать в условиях реального бизнеса, где данные грязные, требования меняются, а цена ошибки высока.

Раньше можно было продавать иллюзию автоматизации. Теперь рынок требует управляемости. Управляемость требует архитектуры. Архитектура требует инженерии. Здесь заканчивается пространство для "быстро собрали и пошли продавать".

Lovable-подход работал, пока модели были достаточно тупыми, чтобы вести себя предсказуемо. Парадоксально, но рост качества моделей убил этот рынок. Чем умнее система, тем больше она нуждается в ограничениях, наблюдаемости и контроле. Без этого она превращается в источник риска, а не ценности.

Инвесторы это начинают понимать. Стартап, который не контролирует базовый слой, больше не выглядит легким активом. Он выглядит зависимым, хрупким и неремонтопригодным. Особенно когда вся ценность продукта сводится к конфигурации чужой модели.

Деньги больше не зарабатываются на обертках. Они зарабатываются на системах. И именно поэтому эпоха "облегчалок" заканчивается. Не потому, что рынок стал злее, а потому что он стал умнее.