Czy 2026 będzie rokiem, w którym firmy wreszcie zaczną wydawać więcej na AI… ale u mniejszej liczby dostawców? Krótka odpowiedź inwestorów: tak. Dłuższa: budżety urosną, ale eksperymenty się kończą, a „lista płac” dostawców się skraca.
Po trzech latach pilotaży i demo-dni w salkach konferencyjnych korporacje mają dość serii POC-ów. Według sondaży TechCrunch wśród 24 VC, rok 2026 przyniesie większe budżety na AI – skoncentrowane na niewielkiej grupie narzędzi, które dowiozły wyniki. Inwestorzy mówią wprost: zwycięzcy wezmą większość, reszta wyjdzie z rozmów o odnowieniu licencji z pustymi rękoma.
Dlaczego to ważne?
Kończy się era „spróbujmy wszystkiego”. Jednocześnie Menlo Ventures wylicza, że wydatki na genAI skoczyły w 2025 r. do 37 mld dol. (z 11,5 mld dol. rok wcześniej), a większość przypadków użycia firmy już kupują, nie budują. Ten rozjazd między ostrożnym ROI a realnym przepływem gotówki musiał skończyć się konsolidacją.
Od sandboxu do selekcji zwycięzców
„Dziś firmy testują po kilka narzędzi do jednego use case’u i trudno odróżnić je nawet na etapie POC” – mówi Andrew Ferguson z Databricks Ventures. „W 2026 zobaczymy, jak obcinają budżety na eksperymenty, porządkują nakładające się zestawy narzędzi i kierują oszczędności do technologii, które dowiodły wartości.” Jeszcze ostrzej stawia sprawę Rob Biederman z Asymmetric Capital Partners: „Budżety wzrosną dla wąskiego zestawu produktów AI, a reszta zobaczy spadki. Nieliczni zagarną nieproporcjonalnie dużą część tortu.” [1]
Co dostanie pieniądze
Tu także jest konsensus. Scott Beechuk (Norwest) obstawia warstwę bezpieczeństwa i nadzoru – wszystko, co sprawia, że AI w korporacji jest przewidywalna, zgodna i audytowalna. Harsha Kapre (Snowflake Ventures) wskazuje trzy koszyki: wzmocnienie fundamentów danych, post-training optimization modeli i… konsolidację narzędzi. CIO tną SaaS-owy rozrost i przechodzą na zintegrowane systemy, które obniżają koszty integracji i dowożą ROI.
Pieniądze płyną inaczej
Dane Menlo pokazują, że aplikacyjna warstwa AI przyciąga największą część wydatków (19 mld z 37 mld dol. w 2025 r.) – od modelowych API (Anthropic, OpenAI, Google) po dojrzałe rozwiązania w sprzedaży, wsparciu klienta czy kodowaniu. Zmieniła się też logika zakupów: jeśli w 2024 r. firmy budowały 47% rozwiązań wewnętrznie, dziś 76% przypadków użycia jest kupowanych. Co ważne, „AI-deale” wchodzą do produkcji w 47% przypadków, prawie dwa razy częściej niż tradycyjny SaaS. To nie jest już zabawa w laboratorium.
ROI reality check, czyli „pokażcie pieniądze”
„2026 to rok ‘show me the money’ dla AI” – mówi Venky Ganesan z Menlo Ventures (tak, tego Menlo). To atmosfera, w której gadka o „copilotach wszędzie” zamienia się w pytania o liczby. Kirby Winfield (Ascend) studzi oczekiwania: LLM-y to nie srebrna kula; na znaczeniu zyskają fine-tuning, ewaluacje, obserwowalność, orkiestracja i suwerenność danych. Część startupów AI – dodaje Molly Alter (Northzone) – przestawi się z czystego produktu na model „AI consulting”, dosztukowując klientom konkretne przepływy z własnymi zespołami „forward-deployed”. [2]
Kto wygra, kto zniknie
Na rynku szykuje się bifurkacja: z jednej strony hiperskalery i duże laboratoria schodzące coraz bardziej do aplikacji, z drugiej – pionowe rozwiązania oparte na trudno kopiowalnych danych. Środek, czyli „jeszcze jeden copilot do wszystkiego”, zostanie wypłukany. W branżach o wysokiej stawce – jak zdrowie – inwestorzy otwarcie mówią, że „czarne skrzynki” są nieinwestowalne; budżety pójdą w „glass boxy”: dowodliwość decyzji, ścieżka audytu, jakość danych. Brzmi nudno? To właśnie tam jest budżet.
A co z M&A i lock-inem?
Konsolidacja dostawców prawie zawsze pieczętuje się przejęciami. Jeśli w 2026 r. budżety rzeczywiście się skupią, zobaczymy aktywniejsze przejęcia: duzi będą doklejać brakujące funkcje, mali z dobrym ROI wyjdą na „feature” w większym pakiecie. Ryzyko dla kupujących? Uzależnienie od kilku platform. W zamian – prostsza zgodność, mniej integracyjnych kosztów i krótsza droga z POC do produkcji. Jak zwykle: coś za coś.
Co to znaczy dla CIO już dziś
- Zatrzymaj serię POC-ów. Zamiast 10 narzędzi do jednego procesu zostaw 1-2, które bronią się danymi.
- Finansuj warstwę governance: polityki danych, ewaluacje, monitoring driftu. To akcelerator, nie hamulec.
- Negocjuj modułowość i eksport danych. Konsolidacja nie może oznaczać pełnego lock-inu.
- Mierz po staremu: czas cyklu, NPS, recovery dollars, deflection rate. Jeśli AI nie poprawia metryk, to nie AI, tylko koszt.
Podsumowanie
Rok 2026 zapowiada się jak rozliczenie po trzech latach wdrożeń. Będzie więcej pieniędzy na AI, ale popłyną do węższej grupy dostawców. Dla startupów to ultimatum: albo stajesz się „must-have” z mierzalnym wynikiem, albo stajesz się linią w raporcie „koszty eksperymentów”. Dla korporacji – test dojrzałości: czy potrafisz odróżnić efektowne demo od narzędzia, które naprawdę zmienia Twój P&L? No to która z Twoich umów AI przetrwa w 2026?
FAQ
Czy budżety na AI w 2026 wzrosną w firmach?
Tak, większość VC przewiduje wzrost budżetów, ale skoncentrowany na mniejszej liczbie dostawców. Pieniądze dostaną produkty z udowodnionym ROI, reszta zobaczy cięcia.
Dlaczego wydatki będą koncentrować się na mniejszej liczbie dostawców?
Ponieważ kończy się etap eksperymentów i POC-ów, a firmy chcą ograniczyć SaaS-owy rozrost i koszty integracji. Konsolidacja upraszcza zgodność, bezpieczeństwo i rozliczalność.
Jakie obszary AI dostaną najwięcej środków w 2026?
Priorytet dostaną warstwy bezpieczeństwa i nadzoru, fundamenty danych oraz optymalizacja modeli po treningu. Wzrośnie też udział gotowych aplikacji z mierzalnym wpływem na procesy.
Czy firmy będą częściej kupować czy budować własne rozwiązania AI?
Kupować – obecnie ok. 76% przypadków użycia to zakupy, nie budowa wewnętrzna. Gotowe rozwiązania szybciej trafiają do produkcji i łatwiej bronią ROI.
Jak konsolidacja wpłynie na startupy AI w 2026?
Wygrają gracze z twardymi dowodami wartości lub przewagą w danych i pionie branżowym, pozostali mogą zostać wchłonięci albo zobaczyć spadek przychodów. Część firm przesunie się w stronę usług wdrożeniowych.
Źródła
- [1] https://techcrunch.com/2025/12/30/vcs-predict-enterprises-will-spend-more-on-ai-in-2026-through-fewer-vendors/
- [2] https://www.businessinsider.com/tech-trends-to-watch-in-startups-venture-capital-2026
- [3] https://www.uktech.news/funding/vc-funding/vcs-predict-2026-for-the-tech-industry-20251229
- [4] https://menlovc.com/perspective/2025-the-state-of-generative-ai-in-the-enterprise/
- [5] https://techcrunch.com/2025/12/29/vcs-predict-strong-enterprise-ai-adoption-next-year-again/
- [6] https://www.businessinsider.com/healthcare-vc-predictions-2026-more-ai-acquisitions-few-ipos-2025-12
To nie jest ozdobnik. To ślad po procesie: ile informacji było szumem, ile stało się wiedzą i jak wyglądał research, zanim powstał ten tekst.
1. Zbieranie sygnałów (discovery)
- Znaleziono materiałów
- 80
- Wybrane do analizy
- 50
- Odrzucone
- 30
- Duplikaty
- 0
- Klastry (wątki)
- 48
2. Selekcja i filtrowanie
- Odrzucono po tytule
- 33
- Odrzucono semantycznie
- 12
3. Wyszukiwanie i wzbogacanie
- Zapytania wyszukiwawcze
- 12
- Unikalne wyniki
- 83
- Kandydaci
- 16
- Dodane z wyszukiwania
- 4
- Przeskanowano URL-i (seed)
- 2
4. Finalny kontekst
- Źródła użyte w tekście
- 6
- Źródła (domeny)
- 4
- Wikipedia - kontekst
- nie
- Expansion - kontekst
- nie
- Wyłuskane liczby
- 1




