Разочарование было неизбежным. После трех лет головокружительной гонки, когда каждый новый релиз преподносился как прорыв к искусственному общему интеллекту, 2025-й стал годом коррекции ожиданий. Технология, безусловно, впечатляет, но магия первых «вау-эффектов» постепенно рассеивается, обнажая фундаментальные ограничения и экономические реалии. Индустрия сталкивается с вопросом: что делать, когда хайп стихает, а обещанные революции в бизнесе и науке остаются в пилотных проектах?
Пробуксовка внедрения и «эра смартфонов» для ИИ
Руководители ведущих AI-компаний обещали, что генеративный ИИ заменит офисных работников, откроет эру изобилия и совершит научные открытия. Однако, как показывают исследования, внедрение инструментов ИИ в бизнесе тормозится. Многие проекты так и застревают на стадии пилота, не получая широкого распространения. Без массового внедрения по всей экономике непонятно, как крупные игроки окупят колоссальные инвестиции в эту гонку.
Символом смены тренда стал запуск GPT-5 в августе 2025 года. Компания OpenAI, задававшая тон всему буму, месяцами нагнетала ожидания, обещая модель уровня PhD-эксперта в любой области. Однако релиз оказался скорее эволюционным, чем революционным. «Эпоха прорывных достижений закончилась», — заявил в своем видео AI-исследователь Янник Килчер. Многие начали проводить аналогию со смартфонами: новые модели выходят, но для большинства пользователей они почти не отличаются от прошлогодних.
Это естественный и даже здоровый процесс. Мы прошли фазу иррационального восторга, когда ИИ видели панацеей от всех проблем. Сейчас наступает время прагматизма. Технология не ударилась в потолок — она просто входит в фазу зрелости, где ценность определяется не количеством параметров, а реальной пользой, надежностью и интеграцией в существующие процессы. Проблема не в том, что ИИ «перестал развиваться», а в том, что маркетинговая шумиха наконец-то догоняется технической реальностью.
Четыре ключевых тренда коррекции хайпа
К концу 2025 года можно выделить четыре четких вектора, по которым происходит переоценка роли и возможностей ИИ.
1. Большие языковые модели — это еще не ИИ
Становится очевидным, что LLM — не дверь к искусственному общему интеллекту (AGI). Даже такие его убежденные сторонники, как Илья Суцкевер, сооснователь OpenAI, а ныне главный научный сотрудник Safe Superintelligence, подчеркивают фундаментальные ограничения моделей, в создании которых он сам сыграл огромную роль.
В интервью Суцкевер отметил, что LLM отлично обучаются выполнению множества конкретных задач, но, похоже, не усваивают принципы, лежащие в их основе. Это разница между обучением решению тысячи разных алгебраических задач и обучением решению любой алгебраической задачи. «Самое фундаментальное, на мой взгляд, заключается в том, что эти модели как-то обобщают информацию кардинально хуже, чем люди», — заявил он.
2. Фокус смещается на специализированные модели и агентов
Вместо погони за все более крупными и универсальными моделями растет интерес к созданию более узких, эффективных и дешевых систем, решающих конкретные бизнес-задачи. Примером может служить Nano Banana Pro от Google DeepMind — модель генерации изображений, способная превратить главу книги в инфографику и доступная бесплатно на смартфоне. Параллельно развивается направление AI-агентов — автономных систем, которые могут выполнять последовательности действий, а не просто генерировать текст или картинки.
3. Вопрос экономики и устойчивости выходит на первый план
Колоссальные затраты на обучение и эксплуатацию гигантских моделей, как финансовые, так и экологические, заставляют задуматься об их долгосрочной устойчивости. Инвесторы начинают требовать не просто технологических демонстраций, а четких путей монетизации и возврата вложений. Это создает давление на стартапы и вынуждает крупные компании искать более эффективные архитектуры и подходы к обучению.
4. Регулирование догоняет технологию
В 2025 году продолжилось ужесточение регуляторного ландшафта вокруг ИИ. В разных юрисдикциях принимаются законы, касающиеся авторских прав на обучающие данные, прозрачности алгоритмов, ответственности за контент и защиты приватности. Это добавляет сложностей и издержек для разработчиков, но также создает более предсказуемую среду для бизнеса, который опасался правовых рисков от внедрения «сырых» технологий.
Итог года — не крах, а взросление. Генеративный ИИ не исчезнет, но перестанет быть магическим кристаллом, в котором все видят свое будущее. Он становится инструментом, причем очень мощным, но со своими ограничениями, стоимостью и областью применения. Великая коррекция хайпа 2025-го — это не конец истории, а начало ее следующей, куда более прагматичной главы.
По материалам MIT Technology Review.