Согласно новому отчету аналитической компании CB Insights, предприятия ускоряют внедрение автономных ИИ-агентов, однако сталкиваются с фундаментальной проблемой: 40% руководителей не могут отследить или не знают о реальной отдаче от инвестиций (ROI). Опрос 59 топ-менеджеров в конце 2025 года показал, что, несмотря на то, что 80% считают внедрение агентов стратегическим приоритетом, существует критический разрыв между энтузиазмом и измеримыми результатами по мере перехода от пилотов к полноценным производственным средам.
Этот дисбаланс стимулирует спрос на специализированную инфраструктуру, и на рынке выделяются три перспективных сегмента с низкой коммерческой зрелостью, но высоким инновационным потенциалом: наблюдаемость и оценка (observability & evaluation), управление памятью (memory management) и программное обеспечение для управления затратами на ИИ.
Рынок наблюдаемости и оценки в настоящее время является наиболее динамичным в сфере генеративного ИИ по версии CB Insights. В нем активно действуют более 75 компаний, многие из которых находятся на ранних стадиях и поддерживаются Y Combinator. Их задача — бороться с «тихими сбоями», когда агенты работают неэффективно без обнаружения. Крупные платформы, такие как Salesforce, Microsoft и Google, предлагают базовый мониторинг, но предприятиям требуется более продвинутая, кросс-системная видимость. Недавние приобретения, включая покупку Invariant Labs компанией Snyk и Aporia компанией Coralogix, подчеркивают интерес крупных игроков. Среди перспективных стартапов — Braintrust (автоматизация оценок), Vijil (обучение с подкреплением на ошибках) и Coval (сценарное тестирование для диалоговых агентов).
Управление памятью решает проблему отсутствия постоянного контекста, из-за которого стандартные агенты дают сбои в сложных многоэтапных процессах. Этот зарождающийся рынок насчитывает 19 специализированных вендоров, причем 84% из них были основаны после 2022 года. Решения позволяют интеллектуально сжимать историю разговоров, автономно редактировать память и создавать многоуровневые системы воспоминаний. Ключевые игроки, такие как Mem0, Letta (обслуживающая клиентов вроде Bilt Rewards) и Mastra, создают контекстно-ориентированных агентов, снижая барьеры для интеграции.
Программное обеспечение для управления затратами на ИИ призвано закрыть разрыв между техническими расходами и бизнес-результатами. Согласно опросу, предприятия в основном измеряют успех через повышение эффективности: рост производительности (63%), снижение затрат (58%) и экономию времени (58%). При этом влияние на выручку отслеживают лишь 25% организаций. Инструменты от таких компаний, как Pay-i (с партнерствами AWS и Microsoft) и Revenium, напрямую связывают активность агентов с ключевыми показателями эффективности (KPI), помогая компаниям ориентироваться в разрозненной системе биллинга от разных провайдеров моделей.
Параллельно, как показывает отчет CB Insights о ранних трендах (Early-Stage Trends Report), основанный на анализе более 2500 сделок с ранним финансированием в декабре 2025 и январе 2026 годов, формируется новая волна стартапов, решающих «побочные эффекты» масштабирования ИИ. Среди ключевых тем — безопасность автономных агентов, ускорение научных открытий, управление рисками в ИИ-кодинге и нейроморфные вычисления для снижения энергопотребления.
В частности, в сфере безопасности для автономных агентов аналитики отследили 21 стартап. Средняя вероятность их поглощения (M&A) составляет 55% против базовых 21,6%, что указывает на ожидаемый ажиотаж со стороны крупных игроков. Лидером здесь является компания 7AI (Mosaic score 799), основанная бывшим руководителем Cybereason Лиором Дивом.
В фармацевтике ИИ-«ученые» сокращают сроки НИОКР. Стартап Edison Scientific привлек $70 млн в seed-раунде при оценке в $250 млн. Другая компания, Boltz, уже сотрудничает с Pfizer.
Для рынка в целом сохраняются такие вызовы, как разрозненность данных, нехватка кадров и непредсказуемость затрат на инференс (вывод моделей). Однако новые инфраструктурные решения, обеспечивающие информацию о производительности в реальном времени, устойчивый контекст и экономику, привязанную к результатам, позволяют предприятиям масштабировать агентов более уверенно. CB Insights прогнозирует ускорение автоматизации тестирования, развитие более автономных систем памяти и появление сложных платформ анализа «затраты-ценность». Инвестиции в измерительную инфраструктуру сегодня становятся ключевым фактором, отделяющим успешные внедрения от дорогостоящих экспериментов.
