Представьте себе совещание в 2026‑м: директор говорит «нам нужен ИИ», а архитектор спокойно отвечает: «а у нас данных — как в шкафу после ремонта: всё есть, но ничего не найти». Добро пожаловать в новый мир, где смысл имеет не столько «магическая модель», сколько скромная, но упрямая инфраструктура данных.

RAG умер? Да нет, просто стал взрослым

Классический RAG — как старый добрый поиск: один вопрос, один ответ, один источник. Логично, что в 2025 его начали массово записывать в некрологи и называть «вчерашним днём» (см., например, разбор Hindsight с «похоронами» RAG: venturebeat.com).

Но вместо смерти случилась эволюция. Snowflake выкатила agentic document analytics — расширенный конвейер, который умеет анализировать тысячи разнородных источников без предварительного структурирования данных. Появились и гибридные подходы вроде GraphRAG, совмещающие графы и вектора для сложных, многосвязных запросов.

Итого: в 2026‑м классический RAG — инструмент для статичного знания, а его «прокачанные» наследники решают сложные многоисточниковые задачи.

Контекстная память: без неё ваш агент — золотая рыбка

Агентный ИИ без памяти — это ассистент, который каждые пять минут спрашивает: «А вы кто?». В 2025‑м выстрелили долгосрочные контекстные системы: Hindsight, A‑MEM (подробно здесь), GAM (двойная архитектура памяти), LangMem, Memobase и другие.

В 2026 году такая память перестаёт быть «фишкой для избранных» и становится стандартом: без неё не получится строить ИИ‑агентов, которые учатся на обратной связи, ведут долгие сессии, помнят историю пользователя и адаптируются под компанию — будь то международный холдинг или амбициозный российский банк, который хочет своего «корпоративного CoPilot».

Векторные базы: меньше пафоса, больше прагматики

Когда начался бум генеративного ИИ, специализированные векторные БД вроде Pinecone и Milvus казались единственным путём к «умному поиску». Но 2025‑й показал: вектора — это прежде всего тип данных, а не религия.

Векторную поддержку встроили в мульти-модельные СУБД: Oracle, сервисы Google, и даже Amazon S3 теперь умеет хранить вектора (подробности). Производительность и индексация всё ещё отличают специализированные движки, но область их применения сужается: они нужны для экстремальных требований, а не для всего подряд.

Для компаний это означает возможность использовать существующие стеки (включая популярные в России PostgreSQL-кластеры или хранилища в облаках) вместо отдельного зоопарка сервисов.

PostgreSQL: старый друг — лучше модной новинки

PostgreSQL в 2026‑м исполняется 40, и он, как хороший русский самовар, внезапно становится центром всей тусовки. В 2025‑м:

  • Snowflake купила Crunchy Data (PostgreSQL‑провайдер) за $250 млн;
  • Databricks приобрела Neon за $1 млрд (анализ сделки);
  • Supabase подняла $100 млн при оценке $5 млрд.

Все эти деньги говорят одно: компании делают PostgreSQL «дефолтной» базой для GenAI-приложений. Открытость, расширяемость, поддержка векторов, огромная экосистема — идеальная почва как для «вайб-кодинга» стартапов, так и для серьёзных корпоративных внедрений, включая российские ИТ-гиганты, которые уже традиционно сильны в open-source‑подходе.

«Решённые» задачи, которые опять придётся решать

PDF уже давно умеют парсить, а SQL вроде как давно пишут из естественного языка. Но практика 2025‑го показала: сделать это масштабно, надёжно и дёшево — вовсе не тривиально.

Databricks представила новый парсер PDF для агентного ИИ (подробности), Mistral и другие тоже выкатывают улучшения. NL‑to‑SQL продолжает активно развиваться (пример у Google Cloud).

Вывод для 2026 года: не относитесь к базовым функциям как к «закрытой теме». Раз в квартал пересматривайте инструменты — новые модели и фреймворки могут внезапно дать двукратный выигрыш в качестве или стоимости.

Деньги, слияния и осторожность

2025‑й залили деньгами: Meta вложила $14,3 млрд в Scale AI (TechCrunch), IBM собирается купить Confluent за $11 млрд, Salesforce забирает Informatica за $8 млрд.

В 2026‑м волна продолжится: крупные игроки осознали, что без сильной дата-платформы никакой ИИ не взлетит. Для предприятий это и шанс (больше интегрированных платформ), и риск — усиление вендор-локина.

Поэтому главный вопрос следующего года звучит не «используем ли мы ИИ», а «выдержит ли наша дата-инфраструктура тот ИИ, который мы хотим». Кто сделает ставку на устойчивые данные, а не только на модные модели и промпты, тот и останется в игре.