Если бы в 2025 году искусственный интеллект вел дневник, в нем соседствовали бы восторженные записи о прорывах и тревожные признания в собственной ограниченности. С одной стороны, он научился рассуждать и действовать. С другой — его мощь натолкнулась на неприступные барьеры: от цифрового неравенства людей до разочарования бизнеса, который вкладывает в технологию деньги, но не видит отдачи. Четыре исследования в области ИИ показали: системы машинного обучения в 2025-м прошли путь трансформации и столкнулись с суровой проверкой на прочность.

Microsoft: ИИ упрется в стену на пути к четырем миллиардам человек

В ноябре Институт экономики ИИ Microsoft (AI Economy Institute) опубликовал отчет о распространении искусственного интеллекта — AI Diffusion Report. Аналитики изучили, какие страны активно применяют и разрабатывают интеллектуальные системы, а также отметили тренды ИИ 2025: стремительный рост популярности технологии и серьезное неравенство в доступе к ней.

В историю человечества искусственный интеллект вошел как самая быстро распространяющаяся технология: за 3 года им начали пользоваться более 1,2 млрд человек. Даже интернету и смартфонам потребовалось больше времени, чтобы достичь такого же охвата.

Однако экспансия ИИ идет крайне неравномерно. В странах «глобального Севера» к нему обращаются почти в два раза чаще, чем на «глобальном Юге». При этом разрыв резко увеличивается в тех государствах, где ВВП на душу населения ниже $20 тыс.

Особенно популярен искусственный интеллект в ОАЭ и Сингапуре — здесь им пользуются почти 60% взрослого населения. В то же время в ряде африканских государств и некоторых частях Азии этот показатель менее 10%. В России охват еще ниже, согласно отчету Microsoft: всего 7,6% (73-я строчка в рейтинге).

Главными причинами цифрового разрыва в сфере ИИ стали:

⦿ отсутствие базовой инфраструктуры — электричества, интернета, дата-центров;

⦿ дефицит цифровых навыков;

⦿ языковой барьер: ИИ хуже работает с малоресурсными языками, что ограничивает доступ к технологии для миллионов людей.

Аналитики представили три ключевых индекса:

✓ AI Frontier Index — оценивает передовые модели ИИ. В лидерах: США, Китай, Южная Корея, Франция, Великобритания, Канада, Израиль.

✓ AI Infrastructure Index — измеряет инфраструктурную готовность стран к ИИ. По данным Microsoft, 86% мощностей дата-центров сосредоточены в США и Китае. В Африке и Латинской Америке их почти нет.

✓ AI Diffusion Index — показывает уровень распространения ИИ. В топ-5 попали: ОАЭ (59,4%), Сингапур (58,6%), Норвегия (45,3%), Ирландия (41,7%), Франция (40,9%).

Аналитики Института экономики ИИ предупредили: без целенаправленных усилий разрыв в сфере искусственного интеллекта будет расти между странами. Следующий миллиард пользователей ИИ придет относительно легко, но затем темп замедлится — мы упремся в структурные барьеры: отсутствие электричества, интернета и цифровых навыков почти у 4 млрд человек.

OpenRouter: нейросети пишут код и участвуют в ролевых играх

В декабре 2025-го платформа для доступа к множеству нейросетей OpenRouter и венчурный фонд a16z (Andreessen Horowitz) представили исследование State of AI. Состояние искусственного интеллекта определили путем анализа более 100 трлн токенов — реальных запросов пользователей к большим языковым моделям (LLM) через платформу OpenRouter в период до ноября 2025 года.

Анализ запросов к нейросетям показал тенденции ИИ:

1. Модели с открытым исходным кодом (open source) забирают треть рынка, а Китай становится глобальным игроком

Проприетарные модели вроде GPT и Claude (с закрытым исходным кодом) по-прежнему обрабатывают большинство запросов пользователей, но доля open source стабильно росла и к концу 2025 года достигла порядка 30%.

Аналитики отметили взлет китайских моделей open source, таких как DeepSeek и Qwen. В конце 2024-го посетители OpenRouter очень редко выбирали эти нейросети среди прочих, но за год модели нарастили свою долю в общем объеме токенов до 13% в среднем, а в отдельные недели — до 30%.

2. Нейросети заняты ролевыми игры и программированием

Любопытно распределение задач, которые решают нейросети. Модели open source чаще всего используют для:

⦿ ролевых игр (около 52% всего трафика) — от непринужденной беседы до сторителлинга и сложных сценариев;

⦿ программирования (15-20% трафика) — модели вроде Qwen Coder стали незаменимыми помощниками в генерации и отладке кода.

При этом в китайском сегменте ИИ с открытым исходным кодом картина меняется: совместная доля программирования и технологических задач (39%) обгоняет ролевые игры (33%).

3. Эра агентного мышления: ИИ учится рассуждать и взаимодействовать с интерфейсами

2025 год стал переломным благодаря появлению и массовому внедрению рассуждающих моделей (способных к многошаговым размышлениям, как o1 от OpenAI). Их доля в общем объеме токенов стремительно выросла и к ноябрю превысила 50%.

Параллельно расширяется зона использования ИИ-агентов: модели все чаще не просто генерируют текст, а планируют и выполняют действия, работая с внешними программными интерфейсами (API).

Средняя длина промптов выросла в 4 раза, а диалогов — в 3 раза. Это прямое следствие усложнения задач, особенно в программировании, которое стало основным драйвером повышения сложности запросов.

4. География и язык: рынок глобализируется, но английский доминирует

Аналитики из OpenRouter подсчитали: на их платформе число пользователей из Азии за год увеличилось с 13% до 31%. Крупнейшим рынком пока остается Северная Америка, но ее доля снизилась ниже 50%.

Английский язык доминирует (почти 83% запросов), однако китайский (около 5%), русский (примерно 2,5%) и испанский (порядка 1,5%) формируют видимый «хвост».

5. «Эффект хрустальной туфельки»: пользователи верны той модели, которая первой им подошла

Исследователи заметили интересный феномен — «эффект хрустальной туфельки». Пользователи, которым новая модель идеально подошла для решения конкретной, ранее нерешаемой задачи, демонстрируют аномально высокую долгосрочную лояльность. Если нейросеть «села по ноге», то на другие модели, даже более современные, они переходят очень неохотно. Это делает первенство в решении насущной проблемы ключевым конкурентным преимуществом на рынке ИИ.

McKinsey: ИИ есть у всех компаний, но настоящую пользу приносит единицам

Компании по всему миру активно экспериментируют с искусственным интеллектом, но до получения реальной финансовой выгоды в масштабах всей организации доходят лишь немногие. Такой вывод следует из глобального исследования McKinsey: опрос о состоянии ИИ проведен в июне-июле 2025 года среди почти 2000 респондентов из 105 стран.

Ключевые цифры и тренды в ИИ в 2025 году:

⦿ Практически повсеместное внедрение ИИ, но отсутствие масштаба. В 2025 году 88% организаций применяют ИИ как минимум в одной бизнес-функции (годом ранее было 78%). Однако две трети корпораций все еще находятся на стадии экспериментов или пилотов. На всестороннее внедрение перешли лишь около трети, а среди малого бизнеса (с выручкой менее $100 млн) — и вовсе 29%.

⦿ Бум AI-агентов. Согласно исследованию, 62% организаций уже проверяют на деле системы, способные планировать и выполнять многошаговые задачи. При этом 23% компаний начали масштабировать агентный искусственный интеллект в отдельных функциях. Лидеры по обращению к ИИ-агентам — секторы технологий, медиа, телекоммуникаций и здравоохранения.

⦿ Выгода от ИИ есть, но она точечная. Только 39% респондентов видят влияние ИИ на операционную прибыль (EBIT) всей компании, и чаще всего эффект от внедрения технологии не превышает 5%. Однако на уровне конкретных задач польза ИИ очевидна.

⦿ Неоднозначное воздействие на кадровую политику. Ожидания варьируются: 32% респондентов прогнозируют уменьшение штата на 3% и более в 2026 году из-за ИИ, 13% — расширение коллектива. При этом большинство компаний, особенно крупных, в 2024-м нанимали специалистов по ИИ (востребованы разработчики ПО и инженеры данных). Фактическое сокращение сотрудников в отдельных функциях пока отмечают менее 20% респондентов.

⦿ Риски, связанные с ИИ, становятся реальностью, и их начинают контролировать. С негативными последствиями от использования ИИ уже столкнулись 51% организаций. Самые частые проблемы — неточность выводов ИИ и нарушения прав интеллектуальной собственности.

Как выяснили аналитики McKinsey, лишь 6% опрошенных работают в «высокоэффективных» компаниях, которые получают от ИИ значительную ценность.

Аналитики McKinsey пришли к выводу, что успех приходит к тем компаниям, которые рассматривают ИИ не как инструмент для точечного улучшения процессов, а как катализатор трансформации бизнеса, готовы инвестировать в ИИ и перестраивать под него процессы, а также ставить амбициозные стратегические цели при поддержке топ-менеджмента.

Gartner: «рабочие лошадки» в 2025 году — ИИ-агенты и подготовленные данные

Аналитическая компания Gartner обновила свой «Цикл хайпа вокруг искусственного интеллекта» (Hype Cycle for AI) на 2025 год. Это исследование показывает уровень зрелости и коммерческий потенциал технологий. Согласно последнему отчету, выпущенному в августе, именно AI-агенты и готовые для ИИ данные (AI-ready data) в 2025-м оказались на пике ажиотажа и завышенных ожиданий.

В Gartner прогнозируют, что в ближайшие пять лет в мейнстрим также попадут:

⦿ Мультимодальный ИИ: модели, обученные одновременно на тексте, изображениях, видео и аудио. Они способны лучше понимать сложный контекст.

⦿ AI TRiSM (Artificial Intelligence Trust, Risk and Security Management): набор технологий и практик для управления доверием, рисками и безопасностью ИИ.

По результатам исследования ИИ Gartner, 2025 год — это время, когда бизнес переходит от экспериментов с генеративным ИИ к построению устойчивой архитектуры для его внедрения. На первый план выходят «рабочие лошадки» — ИИ-агенты и качественные данные, а вместе с ними — критически важные вопросы безопасности и управления рисками.

Обобщая картину 2025 года, мы видим, что языковые модели учатся размышлять, технологии open source бросают вызов гигантам рынка, а ИИ-агенты становятся новой нормой. Однако ИИ как зеркало наших глобальных проблем отражает разрыв между странами, нехватку инфраструктуры и стремление к быстрым результатам, которые могут оказаться поверхностными. Будущее технологии теперь зависит от коллективной воли — нужно преодолеть стену неравенства и научиться извлекать ценность в масштабе.

Наталья ТРАВОВА

Материал подготовлен с помощью ИИ

Изображения: Freepik

Подписывайтесь на каналы Let AI be в Telegram и «ВКонтакте» — оставайтесь в курсе главных новостей в сфере искусственного интеллекта!