Większość ludzi myśli, że wyścig AI dotyczy IQ modeli. Patrzą na niewłaściwy wynik. Do 2026 roku zwycięzcy nie będą pochodzić z "najmądrzejszego modelu", ale z tych, którzy kontrolują moc, dane i przepływy pracy. Oto dlaczego. 🧵

/2 Wciąż traktujemy „inteligencję” jak rzadki zasób. Ale koszty szkolenia i wnioskowania wciąż spadają, szybko. Gdy IQ staje się tanie, przestaje być przeszkodą i zaczyna zachowywać się jak elektryczność. Obfite, w niższej cenie, wszędzie.

/3 Jedno pytanie kierowało naszą mapą na 2026 rok, co pozostaje rzadkie, gdy myślenie staje się tanie? Odpowiedź, rzeczy, których kod nie może wydrukować na żądanie, gigawaty, podłączenia do sieci, chłodzenie i fizyczny ślad potrzebny do uruchamiania modeli na dużą skalę.

/4 Analogia, która do nas trafiła, modele są nutami. Moc i wdrożenie to sala koncertowa. Większość zespołów rywalizuje o lepsze nuty, a potem zdaje sobie sprawę, że nie mogą zarezerwować sceny lub nie stać ich na światła.

/5 Drugim wąskim gardłem są firmy, przepływy pracy i dane zastrzeżone. W miarę jak wagi stają się łatwiejsze do skopiowania, wartość przechodzi do tego, kto posiada „zamkniętą pętlę”, dane wejściowe, działania, wyniki oraz logi, które poprawiają system z czasem.

/6 Agenci zmieniają model biznesowy. Jeśli oprogramowanie wykonuje pracę, ceny za „miejsca” przestają mieć sens. Wyniki stają się jednostką. To również zmienia matematyczne podejście do ryzyka, tania praca, drogie zobowiązania. Ślady audytowe zaczynają mieć większe znaczenie niż pokazy.

/7 Dlatego „inżynieria podpowiedzi” zanika. Inżynieria kontekstu wygrywa, to, co system widzi, co może dotknąć i jak się kontroluje. @tengyanAI dobrze to uchwycił w swojej mapie z 2026 roku, przepływy pracy pokonują sprytne podpowiedzi.