Рынок корпоративного искусственного интеллекта переживает заметный сдвиг: фокус инвесторов смещается с гонки за созданием более крупных моделей на финансирование инфраструктурных решений, которые позволяют внедрять и масштабировать ИИ в реальных бизнес-процессах. Ярким примером этой тенденции стал раунд финансирования стартапа Lyzr, занимающегося платформой для создания AI-агентов.
Агентный ИИ-стартап Lyzr закрыл раунд финансирования под руководством Accenture, в результате чего его оценка выросла в пять раз — до $250 млн. Компания из Нью-Йорка привлекла $14,5 млн от группы инвесторов, включая Rocketship VC. Это пятикратный рост капитализации с октября прошлого года. Основанная в 2023 году, Lyzr предоставляет программное обеспечение, позволяющее компаниям создавать AI-агентов, сохраняя свои данные в собственных системах, а не передавая их внешним облачным провайдерам.
«Агентный ИИ представляет собой следующий рубеж в усилиях финансовых компаний по внедрению и масштабированию ИИ, — заявил Кеннет Салданья, глобальный руководитель практики Accenture в страховой отрасли. — Платформа Lyzr позволяет компаниям создавать безопасных, объяснимых и соответствующих требованиям AI-агентов, которые могут автоматизировать решения в рабочих процессах, помогая модернизировать медленные ручные процессы и повысить операционную эффективность».
Этот раунд происходит на фоне беспрецедентных инвестиций в ИИ-инфраструктуру в целом. По прогнозам, основанным на отчетах о прибылях и убытках, гиперскейлеры планируют потратить почти $700 млрд на проекты центров обработки данных только в 2026 году. Amazon прогнозирует расходы в размере $200 млрд (по сравнению со $131 млрд в 2025 году), а Google оценивает их в диапазоне от $175 до $185 млрд (против $91 млрд в 2025 году). Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг оценил, что к концу десятилетия на ИИ-инфраструктуру будет потрачено от $3 до $4 трлн.
Однако параллельно с этим бумом возникает ключевой вопрос: кто построит слой, который позволит предприятиям реально использовать эту вычислительную мощность? Ответом становится новое поколение венчурных стартапов, сосредоточенных на оркестровке агентов, управлении и инфраструктуре развертывания. Например, провайдер вычислительной инфраструктуры Nscale привлек $2 млрд в раунде финансирования серии C для расширения своих мощностей ЦОД и GPU.
Финансовые стратегии технологических гигантов также меняются. Alphabet (материнская компания Google) 10 февраля 2026 года выпустила облигаций на $20 млрд для финансирования ИИ-инфраструктуры, включая 100-летнее предложение, что является самым долгосрочным долговым выпуском компании. Это сигнализирует о том, что ИИ-инфраструктура рассматривается как поколенческие капитальные вложения, а не как квартальные операционные расходы.
Для крипторынка этот масштабный переток капитала, талантов и вычислительных ресурсов в ИИ-инфраструктуру имеет двойственное значение. С одной стороны, это может отвлекать ресурсы, которые в ином случае могли бы быть направлены на криптопроекты. С другой стороны, на стыке двух технологий возникают новые возможности, такие как децентрализованные ИИ-вычислительные сети или интеграция AI-агентов в криптопространство, что создает как проблемы безопасности, так и инфраструктурные перспективы.
Аналитики с Уолл-стрит повысили консенсус-прогноз по капитальным затратам группы гиперскейлеров на 2026 год до $527 млрд с $465 млрд в начале сезона отчетности за третий квартал. Однако инвесторы становятся более избирательными, отдавая предпочтение компаниям, демонстрирующим четкую связь между капитальными затратами и доходами. Рынок созревает: ценность создают те, кто решает проблему «последней мили» — делают ИИ-системы надежными, управляемыми и экономически жизнеспособными в производственной среде.
