Inwestorzy venture capital twierdzą, że przedsiębiorstwa skoncentrują budżety na AI na kilku sprawdzonych dostawcach w 2026 roku
Venture capitaliści ankietowani przez TechCrunch — w tym partnerzy z Databricks Ventures, Asymmetric Capital, Norwest i Snowflake Ventures — oczekują, że większość przedsiębiorstw zwiększy wydatki na AI w 2026 roku, ale skoncentruje budżety na niewielkiej liczbie sprawdzonych produktów o wysokim ROI. Respondenci (24 VC skoncentrowanych na przedsiębiorstwach) przewidują przesunięcie od szerokich eksperymentów w kierunku celowego wdrażania i racjonalizacji narzędzi. Kluczowe tematy wydatków: fundamenty danych, optymalizacja modeli po treningu, zarządzanie i zabezpieczenia, aby uczynić AI bezpieczną w produkcji, oraz konsolidacja dostawców. VC ostrzegają, że ta redystrybucja może ograniczyć finansowanie i adopcję wielu startupów AI, szczególnie ofert skomodytyzowanych lub łatwych do skopiowania oraz tych bezpośrednio konkurujących z dużymi dostawcami (np. AWS, Salesforce). Jednak startupy z trudnymi do skopiowania produktami wertykalnymi lub danymi własnościowymi mogą nadal przyciągać kapitał. Ankieta wskazuje, że VC zainwestowali rekordowe 192,7 mld USD w startupy AI w 2025 roku, co świadczy o silnym ogólnym zainteresowaniu, nawet jeśli wydatki w 2026 roku będą skoncentrowane. Dla traderów kryptowalut: zmiana faworyzuje ugruntowaną infrastrukturę AI i dostawców skoncentrowanych na przedsiębiorstwach, a także firmy oferujące zarządzanie, platformy danych lub narzędzia optymalizacyjne — obszary pokrywające się z projektami blockchain dostarczającymi rozwiązania danych dla przedsiębiorstw lub orkiestrację AI. Skomodytyzowane narzędzia AI lub małe startupy bez obronnych fos mogą stanąć w obliczu problemów z finansowaniem, co zmniejszy aktywność M&A lub partnerstwa powiązane z tokenami.
Neutral
Wiadomość sygnalizuje utrzymujące się silne zainteresowanie AI (rekordowe inwestycje VC w 2025), ale przesunięcie w 2026 w kierunku skoncentrowanych wydatków przedsiębiorstw na sprawdzonych dostawców, governance i platformy danych. Dla kryptowalut i projektów powiązanych z crypto wpływ jest mieszany. Czynniki pozytywne (bycze): popyt na narzędzia AI klasy enterprise i infrastrukturę danych może przynieść korzyści projektom blockchain oferującym bezpieczne rozwiązania danych, tożsamość lub usługi orkiestracji AI, i może pobudzić partnerstwa lub umowy integracyjne wspierające użyteczność tokenów. Czynniki negatywne (niedźwiedzie): ograniczenie finansowania dla mało wyróżniających się startupów zmniejsza prawdopodobieństwo szerokich inwestycji spekulacyjnych, emisji tokenów czy M&A małych projektów, które często napędzają krótkoterminowy hype w crypto. Ogólnie wpływ na ceny aktywów kryptowalutowych prawdopodobnie będzie neutralny, ponieważ zyski niektórych projektów zorientowanych na przedsiębiorstwa mogą zostać zrównoważone przez mniejszą aktywność wielu małych projektów. Krótkoterminowo: zwiększona selektywność może zmniejszyć przepływy spekulacyjne i zmienność mniej znanych tokenów. Długoterminowo: silniejsze przyjęcie zweryfikowanych platform AI/danych przez przedsiębiorstwa może być korzystne dla projektów blockchain, które wypracują obronne nisze korporacyjne, potencjalnie wspierając stopniowy wzrost wartości tych tokenów. Traderzy powinni zwiększać udział jakościowych projektów, partnerstw i on-chain projektów z jasno określonymi przypadkami użycia dla przedsiębiorstw, unikając jednocześnie skomodytyzowanych tokenów bez integracji lub unikalnych przewag danych.