Venture Capitals voorspellen ook weer in 2026 miljarden investeringen in AI

De AI-hype was in 2025 volop aanwezig, de miljarden vlogen rond wat leidde tot mega waarderingen van jonge AI startups en angst onder beleggers. Ondanks dat kritiek toeneemt rondom deze mega investeringen, critici vragen zich namelijk af of die miljarden zich wel terug gaan betalen, verwachten Venture Capital firma’s weer een grote hoeveelheid aan kapitaalinjecties in de AI markt in 2026.

Uit een recente survey van TechCrunch onder enterprise gerichte venture capitalists blijkt dat bedrijven in 2026 meer geld willen uitgeven aan AI. Alleen: dat geld wordt heel anders verdeeld dan de afgelopen jaren. Waar eerder breed werd ingezet op tientallen tools tegelijk, verschuift de focus nu naar een kleiner aantal leveranciers. Grotere contracten, minder experimenten.

Volgens Databricks Ventures markeert 2026 het moment waarop bedrijven knopen doorhakken. De fase van “laten we alles eens proberen” loopt ten einde. Veel AI-tools blijken overlappend, moeilijk te integreren of simpelweg niet schaalbaar. Bedrijven willen weten wat werkt, wat waarde oplevert en wat zonder gedoe in de bestaande infrastructuur past. Alles wat daarbuiten valt, verdwijnt geruisloos van de radar.

Daarmee ontstaat een duidelijke tweedeling. Asymmetric Capital Partners spreekt zelfs van een bifurcatie: een klein aantal AI-leveranciers pakt het grootste deel van de budgetten, terwijl de rest te maken krijgt met afvlakkende of dalende omzet. Meer geld in totaal, maar geconcentreerd bij de winnaars.

Opvallend is dat een groot deel van de nieuwe investeringen niet naar flashy AI-features gaat, maar naar randvoorwaarden. Norwest Venture Partners verwacht dat vooral uitgaven aan veiligheid, governance en toezicht toenemen. Bedrijven willen AI grootschalig inzetten, maar alleen als risico’s beheersbaar zijn en beslissingen uitlegbaar blijven. Zonder die basis durft niemand echt op te schalen.

Ook Snowflake Ventures ziet een duidelijke focus ontstaan. Investeringen concentreren zich rond drie thema’s: sterke datafundamenten, optimalisatie van modellen na training en het samenvoegen van losse tools tot geïntegreerde systemen. Minder SaaS-wildgroei, meer overzicht en vooral: aantoonbare ROI.