🧠 2026. gadā mākslīgais intelekts no krāšņuma pāries uz pragmatismu ↗
Ierosinājums ir vienkāršs: “skatuves demonstrācijas” ēru pakāpeniski atceļ jautājums “vai tas noturēsies ikdienas lietošanā?”. Enerģija tiek novirzīta no arvien lielākiem modeļiem un tiek virzīta uz mākslīgā intelekta ērtu iekļaušanu sarežģītās, cilvēciskās darbplūsmās.
Tas izpaužas kā mazāki modeļi, kuros tie iederas, vairāk intelekta ierīcēs un mazāk ar roku vicināmas “pilnībā autonomu aģentu” runas — vairāk rīku, kas jēgpilni papildina cilvēkus (beidzot… vai vismaz tā šķiet).
🎧 OpenAI varētu vēlēties, lai lietotāji sāktu mijiedarboties ar mākslīgo intelektu citādā veidā ↗
Tiek ziņots, ka OpenAI reorganizēja komandas, lai spēcīgāk virzītu audio ģenerēšanas modeļus, audio uzskatot par centrālo aspektu gaidāmajās fizisko ierīču ambīcijās. Baumu magnēta detaļa: ekrāna apgaismojuma (vai bezekrāna) vide, kas ir tuvāka balss vadītai skaitļošanai nekā citai lietotņu režģim.
Aprakstītais “pavadoņa” leņķis ir… intensīvs. Iedomājieties ierīci, kas uztver apkārtējo, izmantojot audio un video, un proaktīvi iesaka lietas, kas var sniegt atbalstu, bet arī nedaudz nogurdinoši, ja jums nav vēlmes tikt “optimizētam”
📱 Google ievieš mākslīgo intelektu ierīcēs ↗
Google galvenais vēstījums šeit ir perifērijas mākslīgais intelekts kā noklusējuma slānis, nevis pievilcīgs izvēles režīms. Tikai mākonī esošs mākslīgais intelekts rada latentumu, izmaksas un datu pārsūtīšanas berzi, un šie kompromisi kļūst vēl nepatīkamāki, tiklīdz mākslīgais intelekts tiek integrēts ikdienas programmatūrā.
Tas atsaucas uz Google perifērijas rīkiem un izceļ FunctionGemma, kas ir kompakts ierīces modelis, kas paredzēts dabiskās valodas pārvēršanai izpildāmās darbībās. Mazāk tērzēšanas robota, vairāk “likt manam tālrunim darīt lietu”, kas šķiet interesantāks virziens.
🧰 Jaunumi pakalpojumā Microsoft Marketplace: 2026. gada 2. janvāris ↗
Microsoft ziņo, ka ir publicēti 137 jauni piedāvājumi — mākoņrisinājumi, mākslīgā intelekta lietotnes un aģenti. Tas nav viens grāvējs; tas ir plūdi, līdzīgi kā lietotņu veikala plaukti pēkšņi tiek apzīmēti ar nosaukumu “aģenti”, un visi steidzas papildināt plauktus.
Daži praktiski piemēri: arābu valodas runas un sarunu aģentu platforma, kas paredzēta banku un valdības vajadzībām, kā arī rīki “izveidojiet savu aģentu”, kas pieslēdzas esošajām LLM atslēgām un biznesa datiem. Varbūt ne pārāk glauni. Arī tas ir kaut kas īpašs.
🐷 Microsoft aicina Piggies to vairs nesaukt par mākslīgo intelektu (AI) par skopumu ↗
Satja Nadella iesaistījās argumentā par “mākslīgā intelekta atkritumiem” un aicināja cilvēkus no tā atteikties — nevis izliekoties, ka zemas kvalitātes rezultāti neeksistē, bet gan pārformulējot debates kā produktu dizaina un sabiedrības dizaina problēmu.
Viņš balstās uz “kognitīvā pastiprinātāja” ideju (mākslīgais intelekts kā prāta velosipēda enerģija), kas ir jauka metafora… un arī nedaudz neskaidra, jo tā apiet sarežģīto jautājumu par to, vai rezultāts ir labs, oriģināls un kāda laika vērts.
📈 2026. gads solās būt tehnoloģiju IPO gads. Vai tas būs arī gads, kad plīsīs mākslīgā intelekta burbulis? ↗
Rakstā sīkāk aplūkots, kā lielu mākslīgā intelekta uzņēmumu potenciālie sākotnējie publiskie piedāvājumi (IPO) varētu panākt jaunu pārredzamības līmeni, un līdz ar to arī publiskā tirgus spriedumu par to, kā vispār izskatās mākslīgā intelekta “rentabilitāte”.
Tam ir arī nervozs zemteksts: aizrautība ir paveikusi lielu darbu, un IPO pieteikumi parasti aizstāj vibrācijas ar skaitļiem. Ja debijas norit labi, nauda turpina plūst; ja tās notiek ar viltus plāniem, liela daļa mākslīgā intelekta izdevumu pēkšņi varētu šķist… diskrecionāri.
Bieži uzdotie jautājumi
Ko nozīmē tas, ka mākslīgais intelekts 2026. gadā pāriet no izrādes uz pragmatismu?
Tas iezīmē atteikšanos no glaunām skatuves demonstrācijām un pievēršanos rīkiem, kas iztur ikdienas darbu. Tā vietā, lai visu liktu uz arvien lielākiem modeļiem vai "pilnībā autonomiem aģentiem", uzmanība tiek pievērsta mākslīgajam intelektam, kas atbilst nepilnīgām cilvēku darbplūsmām un pastāvīgi atbalsta cilvēkus. Praksē tas bieži izpaužas kā šaurāks spēju kopums, ciešāka integrācija un asākas cerības attiecībā uz ieguldījumu atdevi.
Kāpēc pēkšņi tik liela uzmanība tiek pievērsta mazākiem modeļiem un ierīcē iebūvētajam mākslīgajam intelektam?
Mazāki modeļi var būt “pietiekami labi” mērķtiecīgiem uzdevumiem, vienlaikus saglabājot zemākas cenas un vienkāršāku izvietošanu. Ierīcē iebūvētais mākslīgais intelekts arī samazina latentumu, atkārtotus mākoņpakalpojumu izdevumus un pastāvīgo datu pārvietošanas problēmu. Tā kā mākslīgais intelekts kļūst par noklusējuma slāni ikdienas programmatūrā, šie kompromisi sāk būt tikpat svarīgi kā neapstrādāta modeļa lielums.
Kas ir perifērijas mākslīgais intelekts un kāda jēga no kaut kā tāda kā FunctionGemma?
Edge AI nozīmē AI funkciju palaišanu tieši ierīcēs, nevis paļaušanos uz mākoņa resursiem katrā mijiedarbībā. Tiek solīts ātrāks atbildes laiks, zemākas izmaksas un mazāk galvassāpju ar datu apstrādi. FunctionGemma tiek pozicionēts kā kompakts ierīces modelis, kas koncentrējas uz dabiskās valodas pārvēršanu izpildāmās darbībās — mazāk “tērzēšanas”, vairāk “likt manam tālrunim darīt lietu”
Kā jūs vērtējat “aģentu” rīkus, kas pārpludina tirgus, piemēram, Microsoft?
Izturieties pret tām kā pret biznesa programmatūru, nevis kā pret maģiju: sāciet ar darbplūsmu, ko tās apgalvo, ka uzlabo, pēc tam kartējiet, kādi dati tām ir nepieciešami, kādām sistēmām tās pieskaras un kā tiek risinātas kļūmes. Daudzi piedāvājumi izskatās praktiski, piemēram, runas un sarunu platformas, kas izveidotas regulētām nozarēm, vai komplekti “izveidojiet savu aģentu”, kas izveido savienojumu ar esošajām LLM atslēgām un biznesa datiem. Pirms mērogošanas izmēģiniet tās ar drošības barjerām.
Vai audio vai ekrāna apgaismojuma mākslīgā intelekta ierīces ir vērtīgas vai vienkārši nogurdinošas?
Balss vadīta “pavadošā” ierīce var sniegt atbalstu, ja tā novērš berzi un palīdz ātri rīkoties. Taču, ja tā vienmēr klausās, vēro un sniedz proaktīvus ieteikumus, tā var šķist arī uzmācīga vai nenogurstoši koncentrēta uz jūsu optimizāciju, kad jūs to nevēlaties. Daudzos iestatījumos izšķirošie faktori ir privātuma kontrole, caurspīdīgums un tas, cik viegli to var izslēgt.
Vai mākslīgā intelekta IPO 2026. gadā atklās, vai mākslīgā intelekta uzplaukums ir burbulis?
Potenciālie IPO pieteikumi var piespiest veidot publiskāku, uz skaitļiem balstītu skatījumu uz mākslīgā intelekta biznesa modeļiem, īpaši attiecībā uz izmaksu struktūru un rentabilitāti. Šī redzamība varētu attaisnot izdevumus, ja ekonomika izskatās stabila, vai arī likt noteiktiem budžetiem šķist diskrecionāriem, ja tie tāda nav. Vērojiet, kā uzņēmumi skaidro peļņas normas, aprēķinu izmaksas un ilgstošu pieprasījumu, ne tikai izaugsmes naratīvus.