Легко читаемый разбор четырёх ключевых AI‑трендов 2026 года — непрерывного обучения, мировых моделей, оркестровки и рефаймента — и того, как они превращают модные демо в надёжные корпоративные системы.
Как RAG «умирает и воскресает», контекстная память становится стандартом, PostgreSQL выходит на первый план, а векторные базы и слияния гигантов перекраивают рынок данных и корпоративного ИИ в 2026 году.
JPMorgan разогнал добровольное внедрение ИИ до десятков тысяч сотрудников, сделав ставку не на «самую умную модель», а на архитектуру connectivity-first: коннекторы к системам, зрелый RAG и платформу, где ассистентов можно собирать под любую роль.
Новый бенчмарк FACTS от Google и Kaggle показывает: даже топ‑модели застряли ниже 70% точности. Поиск и привязка к источникам — спасение, мультимодальность — зона повышенного риска. Что это значит для архитектуры RAG и корпоративных продуктов — разбираемся простыми словами.
Хайп вокруг векторных баз сменился ремеслом: рынок ушёл от «серебряной пули» к гибридным retrieval-стекам и GraphRAG. Почему «единорога» так и не нашли, где работают векторы, а где спасают графы и ключевые слова — и что это значит для следующего витка ИИ-инфраструктуры.