Искусственный интеллект перестал быть технологией будущего — он стал новой энергосетью мировой экономики. Государства выстраивают суверенные вычислительные системы, корпорации взмывают к десяткам миллиардов ARR, а дефицит электроэнергии превращается в главный тормоз прогресса. «Компьютерра» изучила отчет State of AI Report 2025 и выяснила, как развивается ИИ в 2025 году, и как его эволюция влияет на экономику, науку и общество.
Научные прорывы: шаги к более «разумному» ИИ
В 2025 году ИИ продвинулся в области моделей с рассуждениями и агентных систем. Так, OpenAI выпустила модель o1-preview, которая умеет масштабировать вычисления и решать сложные задачи в программировании и науке. А китайская компания DeepSeek представила серию моделей R1, отличившихся высокой точностью на международных конкурсах. Они используют новый подход к обучению, который делает процесс проще, дешевле и эффективнее.
Ключевым направлением стало развитие архитектур, которые могут одновременно проверять несколько вариантов решения и выбирать лучший результат. Такой подход снижает вероятность ошибок и делает использование вычислительных ресурсов более эффективным. Параллельно усилилось внимание к мультимодальным системам, объединяющим восприятие, речь и действия. Это шаг на пути к ИИ, способному взаимодействовать с физическим миром.
Генеративные ИИ-системы тоже становятся «умнее». Появились научные агенты, которые помогают ученым выдвигать и проверять гипотезы. Например, по данным отчета, AlphaEvolve находит новые алгоритмы и помогает оптимизировать ресурсы. А модели UMA и MatterGen создают новые молекулы и материалы, предсказывая их свойства с высокой точностью. Раньше на это уходили месяцы экспериментов.
ИИ как двигатель экономики
В 2025 году искусственный интеллект перестал быть экспериментом и стал приносить реальные деньги. Сейчас 41% лучших частных компаний — это ИИ-стартапы, тогда как три года назад их было только 16%. Крупные игроки уже зарабатывают более $18,5 млрд в год, а новые проекты выходят на многомиллионные обороты всего за первый год работы.
Рост ускоряется: компании, основанные после 2022 года, выходят на $5 млн ARR в 4,5 раза быстрее стартапов предыдущих поколений. В корпоративном сегменте ИИ-внедрение — это уже не просто «пилотные проекты». Доля компаний, платящих за ИИ, выросла с 5% до 43,8% за два года, а средний контракт — с $39 тыс. до $530 тыс. и в 2026-м приблизится к $1 млн.
ИИ все глубже проникает в бизнес-процессы — от медицинских систем до автономных дронов и производственных платформ. NVIDIA стала символом этой эпохи, превысив капитализацию в $4 трлн и удерживая лидирующие позиции в исследованиях. На ее решения приходится около 90% всех публикаций по ИИ.
Энергия как новая валюта искусственного интеллекта
Если раньше узким местом были чипы, теперь — электричество. По оценке отчета, к 2030 году лидирующий суперкомпьютер ИИ потребует 2 млн чипов, $200 млрд инвестиций и 9 ГВт мощности — как девять ядерных реакторов. Ограничение смещается из кремния в энергетику: без расширения энергосистем планы по ИИ просто остановятся.
Глобальная гонка перерастает в борьбу энергосистем. Китай в 2024 году ввел 429 ГВт новых мощностей — в десять раз больше США. Штаты же столкнулись с неожиданной преградой в виде протестов против дата-центров. Жители блокируют стройки, опасаясь роста нагрузки на сеть и экологических рисков. Из-за этого сегодня заморожены проекты на $64 млрд.
Чтобы разрядить ситуацию, администрация США пошла на беспрецедентные меры: ослабление экологических норм, использование ИИ для ускорения разрешительных процедур и упор на энергетику, включая газ и атом.
Исследовательская гонка и автономные агенты
Если предыдущие революции вычислительной техники создавали инструменты, то текущая — создает исполнителей. Государственные агентства США, по данным отчета, уже рассматривают стратегию «полной агентизации» многих функций: от логистики до разработки программного обеспечения. Важно, что это уже не лабораторные эксперименты. Прототипы тестируются на реальных данных и в рабочих процессах.
ИИ-агенты перестают быть чат-ботами, превращаясь в сущности, которым можно поручить задачу «управляй — и отчитывайся». Они планируют, пишут код, исправляют собственные ошибки, взаимодействуют с внешними системами и людьми.
Медицинские исследования
В медицине ИИ теперь может сам создавать молекулы без участия ученых из институтов. Вместо этого работают специальные ИИ-лаборатории, где нейросети выполняют роли исследователей, проверяют гипотезы, проводят виртуальные эксперименты и быстро передают результаты настоящим ученым.
Такой подход помогает быстрее находить новые лекарства и изучать болезни, экономя много времени и усилий. Например, системы типа DeepMinds Co-Scientist изучают и проверяют потенциальные препараты для лечения рака или иных заболеваний, в том числе с доказанной в лабораториях эффективностью.
Военная сфера
В военной области обсуждается возможность запуска автономных разведывательных миссий с минимальным человеческим контролем. Системы на базе ИИ используются для координации роев дронов, которые могут эффективно взаимодействовать и выполнять сложные тактические задачи коллективно.
Такие технологии позволят создавать более устойчивые и адаптивные разведывательные операции, где дроны могут самостоятельно принимать решения по маршрутам и распределять задачи внутри роя. При этом ведется работа над прозрачностью и мониторингом таких автономных систем, чтобы минимизировать риски неожиданного поведения или ошибок.
Экономика
В экономическом секторе корпорации все чаще создают так называемые «цифровые отделы». Сотрудники в них — это ИИ-модели, обученные на внутренних данных компании и бизнес-процессах.
Такие цифровые сотрудники способны выполнять рутинные задачи, принимать решения на основе накопленного опыта и данных, тем самым повышая эффективность работы и сокращая издержки. Подход делает традиционные отделы и структуры более гибкими и масштабируемыми, поскольку модели могут быстро адаптироваться и обучаться новым корпоративным процессам и требованиям.
Безопасность: прогресс и тень угроз
ИИ вступил в этап, когда рост его возможностей сопровождается повышением потенциальных рисков. Если раньше все обсуждали гипотетические угрозы, то теперь речь идет о зафиксированных кейсах. В 2024-2025 годах мир увидел реальные примеры того, как генеративные системы применяются в кибероперациях: коды вредоносных инструментов, сценарии проникновений и автоматизация атак перестали быть уделом узкого круга специалистов.
В отчете фиксируется тревожный скачок: возможности ИИ-моделей по взлому систем и социальной инженерии растут быстрее, чем механизмы защиты. Способность лабораторий предсказывать, каким оружием станет их собственная технология, ограничена — и это создает новую многоуровневую проблему.
Общий объем финансирования внешней ИИ-безопасности остается смешным на фоне масштабов индустрии. В отчете подчеркивается: $133 млн — это бюджет всей экосистемы, тогда как ведущие ИИ-лаборатории расходуют сопоставимые суммы буквально за сутки. Дисбаланс очевиден: мы создаем системы, способные влиять на биологическую безопасность и инфраструктуру государств, при этом контрольные механизмы финансируются по принципу «как-нибудь потом».
Примечательно, что именно открытые модели становятся полигоном риска. Их число растет, и вместе с этим растет доступ злоумышленников к «технологическому оружейному шкафу». Прагматизм победил идеализм: публичность кода сегодня воспринимается не как демократизация технологий, а как вектор потенциальной катастрофы.
Отраслевые тренды и образы будущего
Согласно отчету, привычки пользователей ИИ-приложений отличаются от традиционного поискового опыта. Люди проводят с чат-ботами больше времени, что говорит о росте интереса к ИИ.
Искусственный интеллект окончательно занимает место нового «интеллектуального операционного слоя» в интернете — умные браузеры и ассистенты теперь не просто дополняют поисковики, а превращают их в интеллектуальную платформу.
В сегменте роботов и автономных агентов заметен рост, но настоящих массовых внедрений пока нет — многое остается в пилотных проектах и лабораторных тестах. Инвестиции в гуманоидных роботов выросли вдвое, но сложности с рынком и адаптацией еще остаются.
В сфере чипов и системного обеспечения сильнейшее влияние сохраняет NVIDIA, однако партнеры вроде Broadcom, AMD и китайские производители начинают активно расширять влияние. Разнообразие поставщиков блоков и контрактные схемы помогают рынку становиться более устойчивым, хоть и возникает множество новых рисков и теневых практик.
Социальные сдвиги
Общество только начинает понимать масштабы изменений. На политической арене ИИ впервые стал причиной массовых протестов. В Европе люди выходят с плакатами «Мы не голосовали за ChatGPT». Это реакция на признание премьер-министра в том, что он ежедневно использует ИИ в работе. Это не просто недоверие к технологии, а тревога, что человеческая ответственность в управлении государством может исчезнуть.
И на рынке труда напряжение нарастает. Если еще недавно обсуждалась цифровая трансформация офисных профессий, то теперь ИИ-фотограф, врач-диагност, аналитик данных или политтехнолог перестал быть фантазией. Отчет подчеркивает: лидерские модели уже на 20% превосходят GPT-4o в профессиональных заданиях, а это значит, что первые волны реального вытеснения людей с престижных позиций — впереди.
Но есть и другая сторона: ИИ становится инструментом мобильности. Раньше для доступа к экспертным знаниям приходилось учиться или искать информацию самостоятельно, теперь же ИИ позволяет быстро получать ответы и рекомендации. Так возникает новая форма «цифровой грамотности»: умение правильно ставить задачи ИИ становится столь же важным, как когда-то умение читать и писать. Труд человека превращается из источника знаний в источник направления и контроля.
Выводы
State of AI 2025 отражает начало новой эпохи. ИИ становится частью инфраструктуры, влияет на энергопотребление и оказывает значительное воздействие на политику. Он приносит миллиарды и формирует новые экономические и технологические границы.
Прогресс больше не зависит только от алгоритмов — он связан с энергоресурсами, геополитикой, доверием, регулированием и новым общественным договором. Искусственный интеллект развивается семимильными шагами, а вместе с ним меняется и мир вокруг. Людям придется учиться работать в этих новых условиях и адаптироваться к ним.