ИИзумительный год: как нейросети за короткий срок стали самой значимой технологией
Для генеративного искусственного интеллекта (ИИ) минувший год выдался без преувеличений фантастически богатым. Технология из стадии «игрушки для гиков», позволяющей побаловаться и примерно понять, как она работает, доросла до серьезного инструмента. Причем предназначенного буквально для всех: профессионалов, бизнеса и массового пользователя, что обеспечило ей беспрецедентные объемы финансирования ($22,2 млрд, по довольно консервативной Grand View Research). «Профиль» напоминает, как и за счет чего это случилось, а также оценивает ожидания на 2026 год.
Уже под конец 2024-го было понятно: главным трендом 2025 года станут ИИ-агенты – алгоритмы на базе генеративных нейросетей, способных не просто создавать текст или изображения, но и выполнять действия. Какие? Распознавать запрос пользователя и переводить его в команды, понимать контекст (необходимость работы с веб-страницами или оценка данных из реального мира по скриншотам либо по кадрам с камер), находить нужные инструменты для выполнения (веб-браузер, текстовый редактор, пользовательские файлы и так далее), использовать их (вводить ссылку, нажимать кнопки и прочее), оценивать результат, корректировать действия (по необходимости) и возвращаться к пользователю с результатом.
Трендсеттером стала OpenAI – главный законодатель мод на рынке: уже в январе 2025-го компания своего первого агента Operator. Это сдвинуло парадигму всего технологического сегмента, и к концу года он изменился до неузнаваемости. Но прежде чем углубляться в детали – два слова о технологическом фундаменте, который тоже заметно преобразился.
[embed]https://profile.ru/scitech/umnye-i-pushistye-roboty-ii-kompa...[/embed]
Прошлые несколько лет разработчики гнались за количеством: каждое новое поколение моделей росло в масштабе (больше логических связей), но эксплуатировало плюс-минус одни и те же архитектуры. В 2025-м это поменялось. В том числе за счет ограничений: в мире банально перестало хватать мощностей для бесконечного масштабирования. Что вылилось в ощутимый «кризис памяти», когда производителям стало выгоднее продавать плашки памяти ИИ-вендорам по завышенным ценам, нежели конечным потребителям.
Обозначился дефицит дата-центров: новые активно строятся (возведение самого амбициозного проекта – 500-миллиардного Stargate – уже ), но запускаться они будут постепенно. Наконец, закончились данные: абсолютно все знания, доступные в открытом доступе, были «скормлены» ИИ-моделям для обучения.
И тогда разработчики переключились со «сколько» на «как» и принялись изобретать новые способы объединить несколько нейросетей в единый эффективно работающий «под капотом» механизм. Та же OpenAI превратила набор разношерстных моделей в единый GPT-5, который работает в разных режимах, определяемых преимущественно автоматически. Внутри подобных систем мультимодальная архитектура: нейросети, работающие параллельно с текстом, изображениями, звуками, а сверху надстраиваются агентные функции, доступные и действительно полезные для массового пользователя.
К началу 2025-го стремительный рост ChatGPT и аналогичных сервисов замедлился: интерес к простому общению с нейросетью начал иссякать. Пора было предлагать пользователям что-то действительно полезное – и разработчики с этим справились.
Прежде всего поиск информации: функция и раньше пользовалась спросом, но теперь стала действительно массовой (эксперты даже заговорили об угрозе монополии Google, но, видимо, преждевременно). Нейросети избавились от значительной части «галлюцинаций» – ошибочных ответов. А также научились понимать контекст пользователя – хочет ли он простой или подробный ответ, зачем спрашивает и даже кто он такой – на основе предыдущих диалогов. Ответы формируются в зависимости от этих факторов.
[embed]https://profile.ru/scitech/agenty-rasshiryajut-realnost-samy...[/embed]
Представленные в первом полугодии агентные системы и заточенные под них ИИ-модели «выстрелили» во второй половине 2025-го. OpenAI, Google и другие игроки начали представлять соответствующие функции для массовых пользователей, в частности возможность подключать сторонние сервисы. Теперь через чат-боты ChatGPT, Perplexity, «Алисы» можно читать почтовый ящик, искать информацию в своих облачных документах, планировать туры (разумеется, сразу с бронированием билетов и отелей) и тому подобное.
Чтобы пользователю было еще проще, ИИ-агентов начали встраивать в веб-браузеры. «Яндекс», давно развивающий собственный продукт, в числе первых на мировом рынке интегрировал «Алису» (правда, пока с ограниченными агентными функциями). Во второй половине 2025-го один за другим выходили в массы: Comet (решение от Perplexity), Atlas (давно ожидаемый браузер от OpenAI), Chrome со встроенными Gemini от Google, Edge с Copilot-режимом от Microsoft. Сами по себе все они доступны бесплатно, но продвинутые функции требуют ежемесячных подписок.
Так технология сделала уверенный шаг из ниши «развлечений для гиков» в по-настоящему массовый сегмент с более-менее понятной окупаемостью. А на рынке наметилось очередное противостояние техногигантов.
История ИИ-конкуренции на самом деле довольно любопытна. Началась она с партнерства Microsoft и OpenAI (2022 год), позже переросшего в подковерное противостояние. Корпорация, создавшая Windows, захотела контролировать ведущего ИИ-разработчика, что тому ожидаемо не понравилось. Разрешить конфликт удалось в 2025-м: ИТ-гиганты договорились о разделении бизнесов и дальнейшем независимом развитии. Microsoft приступила к выпуску собственных больших ИИ-моделей, а OpenAI получила возможность самостоятельно масштабироваться в коммерческом секторе.
Но в нем ее ждет отнюдь не простая конкуренция. Да, первой агентные функции внедрила Microsoft еще в 2023-м, и пока они работают на моделях от OpenAI. Однако добиться значимых успехов за полтора года работы Copilot-режима в операционной системе Windows корпорации так и не удалось (компании даже пришлось прорабатывать возможность его полного удаления). OpenAI уверенно расправляла плечи: начав внедрять агентные функции лишь в первой половине 2025-го, компания смогла нарастить базу еженедельных пользователей примерно с 400 млн более чем до 800 млн.
Microsoft не представляла особой угрозы, Google, казалось бы, тоже: в начале года он считался аутсайдером на рынке. Но к декабрю ситуация изменилась, и настолько, что глава OpenAI объявил «красную тревогу»: Google ощутимо наступал на пятки. Отстав на старте, корпорация начала активно реализовывать свои главные козыри. По сути, основное, что могут предложить пользователям OpenAI, Perplexity и другие игроки, – веб-сервис и мобильные приложения. В то время как Google работает на другом уровне, имея самые популярные в мире поисковый сервис, веб-браузер Chrome, мобильную ОС Android.
И постепенно корпорация монетизирует свои возможности. Начала с ИИ-выжимки поисковых запросов в поисковике, вместе с партнерами активно внедряет ИИ-функции в Chrome и Android (конференция Google I/O второй год подряд почти полностью посвящается только им). А в основе – собственные модели Gemini, которые получили несколько больших обновлений в 2025-м и теперь уверенно конкурируют с GPT-5 и другими.
В России OpenAI не работает, а сервисы Google, Microsoft, Perplexity хотя и не заблокированы, официальной поддержки не имеют. Это оставляет для отечественных разработчиков много возможностей. Активнее других ими пользуется «Яндекс», который ближе к концу года провел небольшой ребрендинг голосового ассистента «Алиса» в «Алису AI», оснастил ее передовой моделью YandexGPT и постепенно стал внедрять агентные функции в веб- и мобильные приложения и устройства умного дома («Станции» и «ТВ Станции»).
Специфичные требования, характерные для различных профессиональных областей, актуальное поколение ИИ-моделей тоже научилось отрабатывать на весьма высоком уровне.
В начале 2025-го для разработчиков были доступны разве что ИИ-ассистенты, помогающие писать простые скрипты, находить ошибки, оптимизировать код. К концу года эти функции превратились в полноценных компаньонов, которые способны взять на себя некоторые рутинные задачи (допустим, настройка программы для развертывания на сервере), написание сложных фрагментов и даже целых программ, например веб-страниц или аналитических дашбордов. В этом им помогают сервисы типа Lovable или Wren AI. В некоторых случаях пользоваться такими сервисами могут и обычные пользователи (не программисты), формулируя запросы простыми словами «хочу получить то и то».
Один из самых популярных инструментов разработки (IDE) на базе ИИ Cursor к концу года получил версию 2.0. Его авторы полностью изменили подход: вместо того чтобы генерировать код в отдельных файлах, система теперь самостоятельно создает проект со структурой, взаимосвязями и результатом, видимым программистом в реальном времени. Работать такие алгоритмы могут часы и даже десятки часов, но по итогу выдают вполне жизнеспособный результат.
Для креативных индустрий в 2025-м тоже было представлено немало «вкусностей». Главное нововведение – запоминание ИИ-моделями контекста: корректируя сцену на фотографии, нейросеть не пересоздает ее с нуля, а именно меняет изображенную, заодно позволяя генерировать новые иллюстрации с теми же объектами. Этот функционал получили многие инструменты, включая Adobe Photoshop, в который встроили полноценный набор ИИ-инструментов.
В целом генеративные модели доросли до создания неотличимых от реальности изображений и даже коротких видеороликов. Разработчики «продают» эту идею как возможность создавать клипы, фильмы с помощью тех же текстовых запросов обычным человеческим языком (больше не надо владеть навыками съемки и монтажа). Результат мы все уже успели увидеть: соцсети и видеосервисы заполонил нейрослоп – нелепые сгенерированные ролики, представляющие мало смысла и ценности.
Помимо обычных пользователей и специалистов, изучал новые возможности генеративного ИИ и любой мало-мальски технологичный бизнес. В целом удалось сформировать пул конкретных сценариев и функциональных возможностей: поиск регламентной информации, создание типовых документов по шаблону и другое. Главное, что стало ясно: получение реальных экономических эффектов требует новой стратегии технологического развития и переосмысления многих привычных бизнес-процессов.
[embed]https://profile.ru/scitech/glavnoe-ob-ii-agenty-zahvatili-br...[/embed]
Конечно, для корпоративных задач автоматически встает вопрос надежности: любые ошибки могут стоить компании миллионы. Но если сбои, вызванные технологическим несовершенством, еще понятны (новая технология, неотработанные механики и прочее), то инфраструктурные риски должны отрабатываться сразу.
Поэтому компании предпочитают разворачивать ИИ-модели на собственных серверах без прямого доступа к Сети. Это автоматически приводит к необходимости искать баланс: «большие» и умные модели требуют слишком много ресурсов (зачастую фирмы не могут себе такого позволить), а небольшие слишком глупы для решения бизнес-задач.
И в этом направлении также наблюдается существенный прогресс. ИИ-разработчики научились «ужимать» нейросети достаточно эффективно, чтобы и запускать их на внутренних серверах, и решать корпоративные проблемы. Собственно, процесс «ужимания» был одним из ключевых в минувшем году и по другой причине: ИИ-вендоры очень заинтересованы в том, чтобы установить нейросети не только на серверы компаний, но и на конечные устройства пользователей – ноутбуки и даже смартфоны.
Вероятно, именно этому в первую очередь и будет посвящен 2026-й. Прямо сейчас крупнейшие ИИ-вендоры заняты поиском новых архитектурных решений для своих моделей. Их задача – максимально эффективно использовать те ресурсы, которые у них есть: построенные дата-центры и пользовательские устройства.
[embed]https://profile.ru/scitech/glavnoe-ob-ii-nejroseti-sozdajut-...[/embed]
Потенциально интересный подход представил Telegram, запустивший под конец года распределенную сеть Cocoon. Нейросети в ней используют ресурсы пользовательских видеокарт, которые доступны в данный момент. Схожий принцип лежит в основе Apple Intelligence, только вычисления в нем проводятся не на пользовательских устройствах, а на серверах самой компании по строго защищенным протоколам.
К слову, об Apple: 2026-й должен стать для нее временем «камбэка». Весной, спустя почти два года после первого анонса, она планирует наконец полноценно запустить собственные ИИ-сервисы для пользователей одной из самых популярных ИТ-экосистем в мире. Работать они поначалу будут на базе Google Gemini, о чем корпорации уже официально сообщили. Возможно, это последний шанс для Apple выбиться в лидеры по данному направлению.
Соперники точно дремать не будут: OpenAI, Google, Microsoft и целый сонм компаний поменьше уже как пираньи вгрызлись в миллиардный рынок, и просто так заработанных тяжелых трудом лояльных пользователей не отпустят. А значит, очередной год готовит нам новую волну конкуренции, в рамках которой нас ждет еще большая лавина анонсов, ИИ-новинок, перепридуманных функций, сервисов и, возможно, даже операционных систем.