År 2026 kommer AI att gå från hype till pragmatism | Rebecca Bellan & Ram Iyer, TechCrunch Om 2025 var året då AI fick en vibe-kontroll, kommer 2026 att bli året då tekniken blir praktisk. Fokus skiftar redan från att bygga allt större språkmodeller och mot det hårdare arbetet med att göra AI användbar. I praktiken innebär det att implementera mindre modeller där de passar in, integrera intelligens i fysiska enheter och designa system som integreras smidigt i mänskliga arbetsflöden. De experter TechCrunch talade med ser 2026 som ett övergångsår, ett år som utvecklas från brute-force-skalning till att forska om nya arkitekturer, från flashiga demos till riktade distributioner, och från agenter som lovar autonomi till sådana som faktiskt förstärker hur människor arbetar. Festen är inte över, men branschen börjar nyktra till. Skalningslagar räcker inte År 2012 visade Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever och Geoffrey Hintons ImageNet-artikel hur AI-system kunde "lära sig" att känna igen objekt i bilder genom att titta på miljontals exempel. Metoden var beräkningsmässigt kostsam, men möjlig med GPU:er. Resultatet? Ett decennium av hård AI-forskning där forskare arbetade för att uppfinna nya arkitekturer för olika uppgifter. Det kulminerade runt 2020 när OpenAI lanserade GPT-3, som visade hur det att bara göra modellen 100 gånger större låser upp förmågor som kodning och resonemang utan att kräva explicit träning. Detta markerade övergången till det Kian Katanforoosh, VD och grundare av AI-agentplattformen Workera, kallar "skalningens tidsålder": en period präglad av tron att mer beräkning, mer data och större transformatormodeller oundvikligen skulle driva nästa stora genombrott inom AI. Idag tror många forskare att AI-industrin börjar uttömma gränserna för skalningslagar och återigen kommer att övergå till en forskningstid. Yann LeCun, Metas tidigare chefs-AI-forskare, har länge argumenterat mot det överdrivna beroendet av skalning och betonat behovet av att utveckla bättre arkitekturer. Och Sutskever sade i en nyligen intervju att nuvarande modeller planar ut och att resultaten från förträningen har planat ut, vilket indikerar ett behov av nya idéer. "Jag tror att vi troligen inom de närmaste fem åren kommer att hitta en bättre arkitektur som är en betydande förbättring jämfört med transformatorer," sade Katanforoosh. "Och om vi inte gör det kan vi inte förvänta oss mycket förbättring av modellerna." Ibland är mindre mer Stora språkmodeller är utmärkta på att generalisera kunskap, men många experter säger att nästa våg av företags-AI-adoption kommer att drivas av mindre, mer agila språkmodeller som kan finjusteras för domänspecifika lösningar. "Finjusterade slm:er kommer att vara den stora trenden och bli en stapelvara hos mogna AI-företag under 2026, eftersom kostnads- och prestandafördelarna kommer att driva användningen jämfört med färdiga LLM:er," berättade Andy Markus, AT&Ts datachef, för TechCrunch. "Vi har redan sett att företag i allt högre grad förlitar sig på SLM eftersom de, om de finjusteras korrekt, matchar de större, generaliserade modellerna i noggrannhet för företagsapplikationer och är utmärkta både vad gäller kostnad och hastighet." Vi har sett detta argument tidigare från det franska openweight-AI-startupföretaget Mistral: De hävdar att deras små modeller faktiskt presterar bättre än större modeller på flera benchmarks efter finjustering. "SLM:s effektivitet, kostnadseffektivitet och anpassningsförmåga gör dem idealiska för skräddarsydda applikationer där precision är avgörande," sade Jon Knisley, AI-strateg på ABBYY, ett Austin-baserat företag inom företags-AI. ...