В 2023-2024 годах генеративный искусственный интеллект перестал быть чем-то удивительным и поражающим воображение. Волшебство закончилось, и люди стали повсеместно внедрять ИИ в качестве рабочего и творческого помощника, а также эффективного бизнес-инструмента. В 2025 году стремительная трансформация продолжилась, и нейросети осваивают роль новой инфраструктуры. Все чаще фундаментальные модели ИИ, такие как ChatGPT, Claude, Gemini и Grok сравнивают с электричеством – это уже не конечный продукт, а движущая сила и акселератор для создания и усовершенствования новых и более продвинутых приложений и технологий. А главные изменения происходят не на уровне «ботов» и «чатов», а глубже – в архитектуре самих моделей, в их применении и интеграции в рабочие процессы.
Редакция Er10.media собрала самые главные тренды ИИ в 2025 году.
Фундаментальные модели и прикладной слой
Крупные ИИ-разработчики, такие как OpenAI, Anthropic и xAI все больше концентрируются на создании фундаментальных ИИ-моделей. Именно они становятся некими операционными экосистемами, которые другие компании встраивают в свои приложения.
Так появляется промежуточный слой – application layer. Например, в знаменитый ИИ-помощник Cursor встроены ИИ-модели от OpenAI и Anthropic. Именно здесь сегодня происходит настоящая технологическая революция. Нейросеть понимает, над чем ты работаешь, и не требует объяснять с нуля каждую задачу. Это уже не чат с ИИ, а полноценный компаньон в рабочем процессе.
ИИ уходит в интеграцию
2025 год – это год интеграции. ИИ больше не отдельное окно в браузере. Он живет внутри сред разработки (IDE), офисных приложений, систем управления проектами и корпоративных платформ.
Microsoft Copilot встроен в Excel, Word и PowerPoint. Notion AI помогает в написании документов и планировании. И таких примеров все больше. Мы не открываем отдельное приложение ИИ, мы просто работаем, и он незаметно помогает.
От генерации к мышлению: развитие reasoning-моделей (LRM)
Если раньше ИИ-модели были в первую очередь болтливыми собеседниками (и немного помощниками), то в 2025 году на первый план вышли так называемые reasoning-модели – ИИ, способные рассуждать, строить логические цепочки и решать задачи поэтапно.
Модель OpenAI o3-pro показывает, что новая гонка – не за скорость или объем данных, а за глубину мышления. Эти ИИ уже не просто отвечают – они умеют объяснять, анализировать и аргументировать. Особенно заметно это в таких сферах, как математика, программирование, образование и наука.
Впрочем, пока эта технология далека от идеала. Специалисты компании Apple утверждают, что нынешнее поколение LRM пока остается ненадежным.
Мультимодальные модели ИИ становятся стандартом
Эпоха, когда ИИ фокусировался только на одном типе данных (текст, изображение или звук), уходит в прошлое. В 2025 году мы увидим серьезный прогресс в мультимодальных ИИ-системах. Это значит, что нейросети смогут обрабатывать и генерировать информацию, используя одновременно текст, изображения, аудио и видео. Такие системы будут способны понимать более сложные вопросы и выполнять задачи, требующие интегрированного восприятия, например, описывать видеоролики, генерировать изображения по текстовому описанию с учетом эмоционального тона, или создавать интерактивные обучающие материалы. Это откроет новые горизонты для создания более интуитивных и мощных ИИ-приложений.
Демократизация ИИ через открытые модели
ИИ-модели с открытым исходным кодом, такие как Llama, становятся все более популярными. Тренды ИИ движутся и в этом направлении. Это позволяет малым и средним компаниям внедрять ИИ без необходимости значительных инвестиций. В 2025 году мы видим рост числа платформ, предлагающих доступ к мощным моделям ИИ через API, что упрощает их интеграцию в приложения и сервисы.
Ускоренное развитие и внедрение специализированных малых языковых моделей (SLM)
В то время как крупные языковые модели (LLM) продолжают впечатлять своими возможностями, однако сегодня наступает время специализированных малых языковых моделей (SLM). Эти модели, обученные на узконаправленных наборах данных, будут обладать высокой эффективностью и точностью в конкретных областях, таких как юриспруденция, медицина, финансы или инженерия. SLM будут значительно дешевле в обучении и эксплуатации, а также потребуют меньше вычислительных ресурсов, что сделает их доступными для широкого круга компаний и позволит создавать высокоточные решения для специфических задач.
ИИ на периферии (Edge AI) и децентрализация
Стремление к снижению задержек и повышению конфиденциальности данных приведет к дальнейшему развитию ИИ на периферии (Edge AI). Все больше вычислительных задач ИИ будет выполняться непосредственно на устройствах – смартфонах, датчиках, промышленных машинах – а не в облаке. Это позволит устройствам принимать решения быстрее, работать в условиях ограниченного подключения к сети и обеспечивать более высокий уровень защиты персональных данных. Децентрализация ИИ также будет способствовать появлению новых архитектур, где обработка данных распределена между множеством узлов, что повысит устойчивость и масштабируемость систем.
Повышение этичности и объяснимости ИИ
По мере того как ИИ становится все более интегрированным в критически важные системы, вопросы этичности, прозрачности и объяснимости его решений выходят на первый план. В 2025 году регуляторы, разработчики и пользователи будут требовать более глубокого понимания того, как ИИ-модели приходят к тем или иным выводам. Развитие Explainable AI (XAI) будет направлено на создание инструментов и методов, позволяющих интерпретировать работу сложных моделей, выявлять их предвзятости и обеспечивать ответственность за принимаемые ими решения. Это станет ключевым фактором для внедрения ИИ в такие чувствительные области, как здравоохранение, юриспруденция и кредитование.
Крупные компании наконец начинают осознавать важность безопасности ИИ. Так, в Anthropic выяснили, что нейросети умеют и готовы шантажировать если им грозит опасность отключения, а ученые заявили, что не знают, как заставить ИИ не давать вредные ответы.
ИИ как инструмент для научных открытий и исследований
Искусственный интеллект уже активно используется в научных исследованиях, но в 2025 году его роль значительно возрастает. ИИ применяются для ускорения открытия новых материалов, разработки лекарств, анализа сложных биологических данных и моделирования климатических изменений. Генеративный ИИ будет использоваться для создания гипотез и дизайна экспериментов, а усиленное обучение (Reinforcement Learning) – для оптимизации процессов и поиска нетривиальных решений. Это позволит значительно сократить время и ресурсы, необходимые для проведения научных исследований, и (теоретически) приведет к прорывным открытиям в различных областях.
Углубление интеграции ИИ в кибербезопасность
С ростом угроз в киберпространстве, тренды ИИ смещаются в эту сферу. ИИ станет незаменимым инструментом для защиты данных и систем. В 2025 году мы увидим, как ИИ-системы для кибербезопасности станут еще более сложными и адаптивными. Они будут способны в режиме реального времени выявлять аномалии, прогнозировать атаки, автоматизировать реакции на угрозы и даже самостоятельно генерировать контрмеры. ИИ будет использоваться для анализа больших объемов данных о сетевом трафике, поведения пользователей и уязвимостей, что позволит предотвращать кибератаки до того, как они нанесут ущерб. Впрочем, он станет и мощным орудием нападения для киберпреступников. Остается только надеяться, что ИИ на службе добра окажется сильнее оппонента, используемого для темных делишек.
Персонализация и контекстуальный ИИ
ИИ становится более адаптивным, учитывая индивидуальные предпочтения пользователей. В 2025 году нейросети активно используют контекстуальные данные – местоположение, историю взаимодействий, биометрические показатели – для предоставления персонализированных рекомендаций и услуг. Это особенно заметно в e-commerce, образовании и маркетинге.
Интеграция ИИ с квантовыми вычислениями
Хотя квантовые компьютеры пока находятся на ранней стадии развития, в 2025 году мы видим первые практические применения квантовых алгоритмов в ИИ. Это ускоряет обучение моделей и решение сложных задач, таких как оптимизация логистики или моделирование молекул в фармацевтике.
Таковы главные тренды ИИ. Искусственный интеллект в 2025 году – это не революция, а динамичное переустройство окружающей цифровой реальности. Нейросети перестают быть модным дополнением и становятся базовой логикой приложений, интерфейсов и решений. В этом и заключаются главные тренды ИИ. Это не история замены людей. Это про то, как мы будем жить и работать вместе с ним.
