In 2026 zal AI van hype naar pragmatisme gaan | Rebecca Bellan & Ram Iyer, TechCrunch Als 2025 het jaar was waarin AI een vibe-check kreeg, zal 2026 het jaar zijn waarin de technologie praktisch wordt. De focus verschuift al van het bouwen van steeds grotere taalmodellen naar het moeilijkere werk van het bruikbaar maken van AI. In de praktijk houdt dat in dat kleinere modellen worden ingezet waar ze passen, intelligentie wordt ingebed in fysieke apparaten en systemen worden ontworpen die naadloos integreren in menselijke workflows. De experts met wie TechCrunch sprak, zien 2026 als een jaar van transitie, een jaar dat evolueert van brute kracht naar het onderzoeken van nieuwe architecturen, van flashy demo's naar gerichte implementaties, en van agenten die autonomie beloven naar agenten die daadwerkelijk de manier waarop mensen werken aanvullen. Het feest is nog niet voorbij, maar de industrie begint nuchter te worden. Schaalwetten zullen niet volstaan In 2012 toonde het ImageNet-artikel van Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever en Geoffrey Hinton aan hoe AI-systemen "leren" objecten in afbeeldingen te herkennen door miljoenen voorbeelden te bekijken. De aanpak was computationeel duur, maar mogelijk gemaakt met GPU's. Het resultaat? Een decennium van hardcore AI-onderzoek terwijl wetenschappers werkten aan het uitvinden van nieuwe architecturen voor verschillende taken. Dat culmineerde rond 2020 toen OpenAI GPT-3 lanceerde, dat aantoonde hoe simpelweg het model 100 keer groter maken, vaardigheden zoals coderen en redeneren ontgrendelt zonder expliciete training. Dit markeerde de overgang naar wat Kian Katanforoosh, CEO en oprichter van het AI-agentplatform Workera, de "tijdperk van schaling" noemt: een periode die wordt gekenmerkt door de overtuiging dat meer rekencapaciteit, meer data en grotere transformer-modellen onvermijdelijk de volgende grote doorbraken in AI zouden aandrijven. Tegenwoordig denken veel onderzoekers dat de AI-industrie de grenzen van schaalwetten begint uit te putten en opnieuw zal overgaan naar een tijdperk van onderzoek. Yann LeCun, de voormalige chief AI-wetenschapper van Meta, heeft al lang gepleit tegen de overmatige afhankelijkheid van schaling en benadrukt de noodzaak om betere architecturen te ontwikkelen. En Sutskever zei in een recent interview dat huidige modellen aan het afvlakken zijn en dat de resultaten van voortraining zijn gestabiliseerd, wat wijst op de noodzaak voor nieuwe ideeën. "Ik denk dat we waarschijnlijk in de komende vijf jaar een betere architectuur gaan vinden die een significante verbetering op transformers is," zei Katanforoosh. "En als we dat niet doen, kunnen we niet veel verbetering van de modellen verwachten." Soms is minder meer Grote taalmodellen zijn geweldig in het generaliseren van kennis, maar veel experts zeggen dat de volgende golf van enterprise AI-adoptie zal worden aangedreven door kleinere, meer wendbare taalmodellen die kunnen worden afgestemd op domeinspecifieke oplossingen. "Afgestemde SLM's zullen de grote trend zijn en een basis worden die door volwassen AI-ondernemingen in 2026 wordt gebruikt, aangezien de kosten- en prestatievoordelen het gebruik zullen stimuleren boven kant-en-klare LLM's," vertelde Andy Markus, chief data officer van AT&T, aan TechCrunch. "We hebben al gezien dat bedrijven steeds meer afhankelijk zijn van SLM's omdat, als ze goed zijn afgestemd, ze de grotere, gegeneraliseerde modellen in nauwkeurigheid voor enterprise zakelijke toepassingen evenaren en superieur zijn qua kosten en snelheid." We hebben dit argument eerder gehoord van de Franse open-weight AI-startup Mistral: zij beweren dat hun kleine modellen daadwerkelijk beter presteren dan grotere modellen op verschillende benchmarks na afstemming. "De efficiëntie, kosteneffectiviteit en aanpasbaarheid van SLM's maken ze ideaal voor op maat gemaakte toepassingen waar precisie van groot belang is," zei Jon Knisley, een AI-strateeg bij ABBYY, een op Austin gebaseerde enterprise AI-onderneming. Terwijl Markus denkt dat SLM's cruciaal zullen zijn in het agentische tijdperk, zegt Knisley dat de aard van kleine modellen betekent dat ze beter zijn voor implementatie op lokale apparaten, "een trend die wordt versneld door vooruitgang in edge computing." Leren door ervaring Mensen leren niet alleen door taal; we leren door te ervaren hoe de wereld werkt. Maar LLM's begrijpen de wereld niet echt; ze voorspellen gewoon het volgende woord of idee. Daarom geloven veel onderzoekers dat de volgende grote sprong zal komen van wereldmodellen: AI-systemen die leren hoe dingen bewegen en interageren in 3D-ruimtes, zodat ze voorspellingen kunnen doen en acties kunnen ondernemen. Tekenen dat 2026 een groot jaar zal zijn voor wereldmodellen nemen toe. LeCun verliet Meta om zijn eigen wereldmodel-lab te starten en zoekt naar verluidt een waardering van $5 miljard. Google’s DeepMind heeft hard gewerkt aan Genie en lanceerde in augustus zijn nieuwste model dat real-time interactieve algemene wereldmodellen bouwt. Naast demo's van startups zoals Decart en Odyssey, heeft Fei-Fei Li's World Labs zijn eerste commerciële wereldmodel, Marble, gelanceerd. Nieuwkomers zoals General Intuition hebben in oktober een seedronde van $134 miljoen gescoord om agenten ruimtelijk redeneren te leren, en video-generatie startup Runway heeft in december zijn eerste wereldmodel, GWM-1, uitgebracht. Terwijl onderzoekers op lange termijn potentieel zien in robotica en autonomie, zal de impact op korte termijn waarschijnlijk eerst zichtbaar zijn in videogames. PitchBook voorspelt dat de markt voor wereldmodellen in gaming kan groeien van $1,2 miljard tussen 2022 en 2025 tot $276 miljard tegen 2030, aangedreven door de mogelijkheid van de technologie om interactieve werelden en levensechte niet-spelerpersonages te genereren. Pim de Witte, oprichter van General Intuition, vertelde TechCrunch dat virtuele omgevingen niet alleen gaming kunnen hervormen, maar ook kritieke testgronden kunnen worden voor de volgende generatie fundamentmodellen. Agentische natie Agenten hebben in 2025 niet aan de hype voldaan, maar een grote reden daarvoor is omdat het moeilijk is om ze te verbinden met de systemen waar het werk daadwerkelijk gebeurt. Zonder een manier om toegang te krijgen tot tools en context, zaten de meeste agenten vast in pilotworkflows. Anthropic’s Model Context Protocol (MCP), een "USB-C voor AI" dat AI-agenten in staat stelt te communiceren met externe tools zoals databases, zoekmachines en API's, bleek de ontbrekende verbindingsschakel te zijn en wordt snel de standaard. OpenAI en Microsoft hebben MCP publiekelijk omarmd, en Anthropic heeft het onlangs gedoneerd aan de nieuwe Agentic AI Foundation van de Linux Foundation, die tot doel heeft open-source agentische tools te standaardiseren. Google is ook begonnen met het opzetten van zijn eigen beheerde MCP-servers om AI-agenten te verbinden met zijn producten en diensten. Met MCP dat de wrijving vermindert om agenten met echte systemen te verbinden, is 2026 waarschijnlijk het jaar waarin agentische workflows eindelijk van demo's naar dagelijkse praktijk verhuizen. Rajeev Dham, een partner bij Sapphire Ventures, zegt dat deze vooruitgangen zullen leiden tot agent-first oplossingen die "system-of-record rollen" op zich nemen in verschillende sectoren. "Naarmate spraakagenten meer end-to-end taken zoals intake en klantcommunicatie afhandelen, zullen ze ook beginnen de onderliggende kernsystemen te vormen," zei Dham. "We zullen dit zien in verschillende sectoren zoals thuisdiensten, proptech en gezondheidszorg, evenals horizontale functies zoals verkoop, IT en ondersteuning." Versterking, geen automatisering Hoewel meer agentische workflows zorgen kunnen oproepen dat ontslagen kunnen volgen, is Katanforoosh van Workera daar niet zo zeker van: "2026 zal het jaar van de mensen zijn," zei hij. In 2024 voorspelde elk AI-bedrijf dat ze banen zouden automatiseren uit de noodzaak van mensen. Maar de technologie is er nog niet, en in een onzekere economie is dat niet echt een populaire retoriek. Katanforoosh zegt dat we volgend jaar zullen realiseren dat "AI niet zo autonoom heeft gewerkt als we dachten," en het gesprek zal meer gericht zijn op hoe AI wordt gebruikt om menselijke workflows te versterken, in plaats van ze te vervangen. "En ik denk dat veel bedrijven gaan beginnen met het aannemen van personeel," voegde hij eraan toe, daarbij opmerkte dat hij verwacht dat er nieuwe rollen zullen zijn in AI-governance, transparantie, veiligheid en datamanagement. "Ik ben behoorlijk optimistisch over een werkloosheid van gemiddeld onder de 4% volgend jaar." "Mensen willen boven de API zijn, niet eronder, en ik denk dat 2026 een belangrijk jaar hiervoor is," voegde de Witte eraan toe. Fysiek worden Vooruitgangen in technologieën zoals kleine modellen, wereldmodellen en edge computing zullen meer fysieke toepassingen van machine learning mogelijk maken, zeggen experts. "Fysieke AI zal in 2026 mainstream worden, aangezien nieuwe categorieën van AI-gestuurde apparaten, waaronder robotica, AV's, drones en wearables, de markt beginnen te betreden," vertelde Vikram Taneja, hoofd van AT&T Ventures, aan TechCrunch. Hoewel autonome voertuigen en robotica voor de hand liggende gebruikstoepassingen zijn voor fysieke AI die ongetwijfeld zal blijven groeien in 2026, zijn de training en implementatie die nodig zijn nog steeds duur. Wearables daarentegen bieden een goedkopere instap met consumentenacceptatie. Slimme brillen zoals de Ray-Ban Meta beginnen assistenten te verzenden die vragen kunnen beantwoorden over wat je bekijkt, en nieuwe vormfactoren zoals AI-gestuurde gezondheidsringen en smartwatches normaliseren altijd-aan, on-body inferentie. "Connectiviteitsproviders zullen werken aan het optimaliseren van hun netwerk infrastructuur om deze nieuwe golf van apparaten te ondersteunen, en degenen met flexibiliteit in hoe ze connectiviteit kunnen aanbieden, zullen het beste gepositioneerd zijn," zei Taneja.

China's EV-giganten bundelen de krachten voor een project met een capaciteit van 25 ton vaste-elektrolyten | Bojan Stojkovski, Interesting Engineering China versnelt de inspanningen om de technologie van vaste-stofbatterijen te bevorderen met een nieuw pilotproject in Beijing. Officieel genaamd het "All-Solid-State Electrolyte Pilot Production and Testing Validation Capability Construction Project", wordt het project geleid door het Guolian Automotive Power Battery Research Institute. Het initiatief richt zich op het onderzoek, de testing en de validatie van vaste-stof elektrolytmateriaal, de sleutelcomponenten die de prestaties en veiligheid van all-solid-state batterijen bepalen. Achter het project staat een consortium dat een centrale staatsbedrijf omvat, en de Chinese giganten CATL en SAIC Motor als aandeelhouders telt. Deze inspanning maakt deel uit van een bredere industrie-impuls die wordt ondersteund door opkomende nationale normen en groeiende industriële investeringen in batterijtechnologieën van de volgende generatie. Pilotfaciliteit voor vaste-stof elektrolyten Het project zal worden gevestigd in de Yanqi Economic Development Zone in het Huairou District van Beijing, gebruikmakend van een bestaand industrieel gebouw dat is omgebouwd voor laboratorium- en pilot-schaal operaties. De plannen omvatten een experimentele lijn voor vaste-stof batterijmaterialen, uitgerust met hoogprecisie karakteriseringsinstrumenten en intelligente controlesystemen, met 103 stuks apparatuur die in de planning staan voor aanschaf. De faciliteit wordt verwacht een onderzoeks- en pilotoutput van ongeveer 25 ton vaste-stof elektrolytmateriaal per jaar te bereiken. Ontworpen als een pilot- en validatieplatform in plaats van een massaproductiefabriek, zal het project helpen om China's industriële expertise en toeleveringsketen voor vaste-stofbatterijen op te bouwen, zelfs als volledige commerciële inzet nog enkele jaren weg is, schrijft CarNewsChina. Vaste-stof elektrolyten worden gezien als een sleutelcomponent voor de volgende generatie all-solid-state batterijen, die vaste materialen gebruiken in plaats van traditionele vloeibare elektrolyten. Hoewel deze batterijen worden beschouwd als de toekomst van autokracht systemen, hebben ze nog niet de grote commerciële productie bereikt. Er blijven echter aanzienlijke technische uitdagingen bestaan, waaronder hoge weerstand bij vaste-vaste interfaces, de vorming van lithiumdendrieten en mechanische stress die zich opbouwt tijdens herhaalde laad- en ontlaadcycli. China intensifieert zijn inspanningen voor infrastructuur voor vaste-stofbatterijen De industriële toeleveringsketen voor all-solid-state batterijen bevindt zich nog in de beginfase, en de productiekosten blijven relatief hoog. China heeft onlangs een consultatiedocument uitgegeven voor zijn eerste nationale standaard voor vaste-stofbatterijen, wat aangeeft dat regelgevende en beleidskaders beginnen de industrie te ondersteunen. Daarom weerspiegelt het onlangs goedgekeurde pilotproject in Beijing een bredere impuls binnen China's batterijsector om gedeelde infrastructuur voor onderzoek, pilot-schaal testing en validatie van vaste-stof batterijmaterialen op te zetten. Dergelijke initiatieven zijn gericht op het versterken van de industriële kennisbasis en het voorbereiden van de markt op toekomstige grootschalige productie. Bouwend op deze industrie-impuls verenigt het Guolian Automotive Power Battery Research Institute centraal en lokaal staatskapitaal, grote autofabrikanten en belangrijke batterijleveranciers. De aandeelhouders omvatten de Youyan Technology Group, volledig eigendom van de centrale overheid van China, samen met FAW Group, Dongfeng Motor, BAIC Group, Changan Automobile, GAC Group, Yutong Bus, Huachen (Brilliance Auto), CATL, BTR, Neusoft Reach en Tianjin Lishen. Een andere aandeelhouder, het Huading New Power Fund, wordt gesteund door lokale staatsbedrijven zoals de Nanning Industrial Investment Group en de Sichuan Energy Group. Guolian heeft lange tijd gefungeerd als een samenwerkingsplatform voor innovatie, waarbij het deelneemt aan nationale en lokale programma's om China's batterijtechnologie te bevorderen en samenwerking in de industrie te stimuleren.