Sa nakalipas na ilang taon, sinusubukan at pinapilot ng mga negosyo ang iba’t ibang AI tools upang malaman kung ano ang magiging estratehiya nila sa pag-adopt nito. Naniniwala ang mga mamumuhunan na matatapos na ang panahong ito ng eksperimento.
Kamakailan, nagsurvey ang TechCrunch sa 24 na enterprise-focused na mga VC at karamihan sa kanila ay nagpredikta na magtataas ang mga negosyo ng kanilang budget para sa AI sa 2026 — ngunit hindi para sa lahat ng bagay. Karamihan sa mga mamumuhunan ay nagsabing magiging concentrated ang pagtaas ng budget na ito, at maraming negosyo ang gagastos ng mas maraming pondo sa mas kaunting kontrata.
Ipinagpalagay ni Andrew Ferguson, bise presidente sa Databricks Ventures, na ang 2026 ang magiging taon kung kailan magsisimulang i-consolidate ng mga negosyo ang kanilang mga investment at pipili ng mga “winners”.
“Sa ngayon, sinusubukan ng mga negosyo ang maraming tools para sa iisang use case, at mayroong pagdagsa ng mga startup na nakatuon sa ilang buying centers gaya ng [go-to-market], kung saan napakahirap matukoy ang pagkakaiba kahit sa [proof of concepts],” sabi ni Ferguson. “Kapag nakita ng mga negosyo ang tunay na ebidensya ng AI, bawasan nila ang budget para sa eksperimento, aayusin ang mga magkakapatong na tools at ilalaan ang natipid na iyon sa mga AI na napatunayang epektibo.”
Sumang-ayon si Rob Biederman, managing partner sa Asymmetric Capital Partners. Pinaniniwalaan niyang hindi lang kokonsentra ang paggastos ng mga negosyo, kundi ang kabuuang enterprise landscape ay magfofocus din ng AI spending sa ilang piling vendors sa buong industriya.
“Tataas ang budget para sa limitadong bilang ng AI products na malinaw na nagbibigay ng resulta at bababa naman nang malaki para sa lahat ng iba pa,” sabi ni Biederman. “Inaasahan naming magkakaroon ng pagkakahati kung saan ang iilang vendors ay makakakuha ng hindi katumbas na bahagi ng enterprise AI budgets habang ang marami ay makakaranas ng pagkapantay-pantay o pagbaba ng kita.”
Nakatuong pamumuhunan
Naniniwala si Scott Beechuk, partner sa Norwest Venture Partners, na magtataas ang paggastos ng mga negosyo sa mga tool na ginagawang ligtas ang paggamit ng AI sa mga enterprise.
Sumali sa Disrupt 2026 Waitlist
Ilagay ang sarili mo sa Disrupt 2026 waitlist para ikaw ang una kapag naging available ang Early Bird tickets. Sa nakaraang Disrupts, dinala nito ang Google Cloud, Netflix, Microsoft, Box, Phia, a16z, ElevenLabs, Wayve, Hugging Face, Elad Gil, at Vinod Khosla sa entablado — bahagi ng 250+ lider ng industriya na nagpatakbo ng 200+ sessions na dinisenyo para sa iyong paglago at paghasa ng iyong kakayanan. Dagdag pa, makilala ang daan-daang startup na nag-iinnovate sa bawat sektor.
Sumali sa Disrupt 2026 Waitlist
Ilagay ang sarili mo sa Disrupt 2026 waitlist para ikaw ang una kapag naging available ang Early Bird tickets. Sa nakaraang Disrupts, dinala nito ang Google Cloud, Netflix, Microsoft, Box, Phia, a16z, ElevenLabs, Wayve, Hugging Face, Elad Gil, at Vinod Khosla sa entablado — bahagi ng 250+ lider ng industriya na nagpatakbo ng 200+ sessions na dinisenyo para sa iyong paglago at paghasa ng iyong kakayanan. Dagdag pa, makilala ang daan-daang startup na nag-iinnovate sa bawat sektor.
“Napagtanto na ngayon ng mga negosyo na ang tunay na pamumuhunan ay nasa mga safeguard at oversight layers na ginagawang maaasahan ang AI,” sabi ni Beechuk. “Habang nagiging mature at nababawasan ang risk ng mga kakayahang ito, magiging kumpiyansa ang mga organisasyon na lumipat mula sa pilots papunta sa scaled deployments, at tataas ang mga budget.”
Ipinagpalagay ni Harsha Kapre, director sa Snowflake Ventures, na gagastos ang mga negosyo sa AI sa tatlong natatanging aspeto sa 2026: pagpapatibay ng data foundations, model post-training optimization, at konsolidasyon ng mga tools.
“Aktibong binabawasan ng mga [chief investment officers] ang pagkalat ng [software-as-a-service] at tumutungo sa unified, intelligent systems na nagpapababa ng integration costs at naghahatid ng nasusukat na [return on investment],” sabi ni Kapre. “Ang mga AI-enabled na solusyon ang malamang na makikinabang nang malaki sa pagbabagong ito.”
Magkakaroon ng epekto ang paglilipat mula sa eksperimento papunta sa konsentrasyon sa mga startup. Hindi pa malinaw kung paano.
Posible na marating ng mga AI startup ang parehong punto ng pagkakabigo na naranasan ng mga SaaS startup ilang taon na ang nakalipas.
Ang mga kumpanyang may mga produktong mahirap kopyahin, tulad ng vertical solutions o iyong nakabase sa proprietary data, ay malamang na patuloy na lalago. Ang mga startup na may mga produktong kahalintulad ng mga inaalok ng malalaking enterprise suppliers gaya ng AWS o Salesforce, ay maaaring magsimulang makaranas ng pagkaubos ng pilot projects at pondo.
Nakikita rin ito ng mga mamumuhunan. Nang tanungin kung paano nila nalalaman na may “moat” ang isang AI startup, ilang VC ang nagsabing ang mga kumpanyang may proprietary data at mga produktong hindi madaling kopyahin ng mga tech giant o ng malalaking language model company ang pinaka-defensible.
Kung totoo ang mga prediksyon ng mga mamumuhunan at talagang magsisimulang ikonsentra ng mga negosyo ang kanilang paggasta sa AI sa susunod na taon, posibleng ang 2026 ang taon na tataas nga ang enterprise budgets ngunit hindi lalaki ang bahagi ng maraming AI startup.
