Самый важный отчет венчурного текущем состоянии и тенденциях в области ИИ 2025 года - UPROGER

Венчурный фонд Innovation Endeavors, основанный Эриком Шмидтом (ex-CEO Google) опубликовал 126-страничный отчет о текущем состоянии и тенденциях в области фундаментальных ИИ-моделей в 2025 году.

🟢Отчет называет 2025 год точкой, когда генеративный ИИ стал по-настоящему массовым.

Примерно каждый 8 работник в мире пользуется инструментами ИИ хотя бы раз в месяц, а 90% роста пользователей пришлись на последние полгода. Многие из «ИИ-приложений” уже приносят индустрии миллиарды долларов ежегодно. ИИ внедряется практически во все профессиональные области – от инженерии и дизайна до бухгалтерии и юриспруденции.

🟠Структура команд меняется под давлением ИИ.

Выяснилось, что функции «узких» специалистов часто уходят к универсалам с ИИ-ассистентам, а профессии уровня “middle management” вымирают.

🟠По всем техническим метрикам масштаб моделей растет экспоненциально.

Производительность, интеллект и окна контекста увеличиваются более чем в 10× каждый год. Например, окна контекста выросли примерно с 8 тысяч до миллиона токенов, а стоимость генерации одного токена на крупных моделях упала почти в 1000 раз за пару лет. Средняя «длительность» задачи, которую модель может завершить сама, удваивается примерно каждые 7 месяцев.

🟠LLM уже обходят людей на сложных тестах.

Современные языковые модели превосходят врачей по целому ряду диагностических задач и решают олимпиадную геометрию лучше, чем 99 % людей.

Самое неожиданное: если дать небольшой модели время подумать, то она может обойти гораздо более крупную – эксперименты показали, что 3B-модель с reasoning-механизмом обойдет 70B-модель.

…🟠Экспертное мнение: «умные модели сначала думают, а потом говорят».

Модели рассуждения, обученные через CoT, дают новый путь к масштабированию и требуют активного посттренинга (RL с reward-моделями). Возможно, скоро именно дообучение станет важнее предобучения.

🟠Экономика фундаментальных моделей оказалась… запутанной.

Самые крупные игроки оперируют сотнями миллионов в выручке, но на тренировку топовых моделей уходят даже больше: LLaMA 4 требует ≳$300M, GPT‑4 ~$100M, а у OpenAI на обучение вместе с данными уходит около $3 млрд. в год. При этом свежая модель устаревает за 3 недели: конкуренция так жестока, что опенсорсные проекты почти сравнялись с «закрытыми» платформами.

🟠Технологии создают новые продуктовые парадигмы.

ИИ-ассистенты и агентные системы наконец заработали на реальных кейсах, но дизайн их интеграции все еще в зачаточном состоянии. Кажется, продуктовая архитектура для ИИ-приложений строится «с нуля», а разработчики учатся направлять агентов вместо ручного программирования (возникает перезагрузка всего цикла разработки).

🟠Новый стандарт интеграции: MCP.

Model Context Protocol связывает модели с популярными сервисами (почта, дизайн-инструменты, чат и т. д.). Причем «потребителем» таких систем часто становится другой ИИ: крупные CRM и базы данных сами настраивают себя через ИИ-агентов.

🟠Железо и инфраструктура не отстают.

В ИИ-среде GPU-облака устроены иначе, чем CPU. Провайдеры GPU продают прежде всего «сырой» вычислительный цикл, и дополнительное время GPU всегда выгоднее покупать, чем сложное ПО.

NVIDIA и сопутствующая экосистема остаются гарантированными победителями: отчёт Q1 показал 10× рост генерации токенов на инференсе за год. Появилась новая волна стартапов, выпускающих трансформер-ориентированные чипы — теперь переписывать ИИ-софт под новое железо стало того стоить, потому что вычислительные затраты многократно превосходят зарплаты инженеров.

🟠Капиталы хлынули в ИИ.

Доля венчурных инвестиций, идущих на ИИ, выросла от ничтожных значений в 2020 до 10% в 2024 и уже свыше 50% в 2025. Стартапы фундаментальных моделей сообщают о многомиллиардных ARR: Anthropic перешагнул отметку $2 млрд. в годовых доходах после удвоения показателя предыдущего периода.

При этом мультипликаторы заоблачны – компании оцениваются по ~30× годового дохода (средний ~29× при росте ~200%). Неудивительно, что рядом звучат предостережения о «мыльном пузыре»: фундаментальные модели сейчас приносят деньги быстрее, чем в них успевают вложить. Некоторые даже умудряются проходить seed-фазы, даже не имея MVP.

🟠Осторожно с трендами.

75% фото-приложений на ИИ потеряли основную часть выручки всего за 6 месяцев после пика популярности. Это служит напоминанием, что не всякий тренд = устойчивый бизнес. Особенно в нынешних условиях, где модели устаревают быстрее, чем документация к ним .

🧠 Главный инсайт:
45% разработчиков с 10+ годами опыта имеют меньше 3 лет опыта в AI.
Даже самые «сеньоры» сейчас — новички в этой области.
Вывод: не бойтесь задавать «глупые» вопросы про AI.
Скорее всего, даже ваш самый опытный коллега совсем недавно сам с этим разбирался.

🎙 Audio — следующий прорыв
37% респондентов планируют внедрение аудио-интерфейсов в ближайшее время. Это самый высокий показатель среди всех модальностей.
Если думаете над продуктом — всерьёз рассмотрите voice-интерфейсы.
Конкуренция пока небольшая, а спрос активно растёт.

📏 Evaluation — главная боль
20% считают, что самая сложная часть AI-инженерии — это оценка качества (evals).
Это больше, чем опасения по поводу быстрого развития или стоимости GPU.
Если строите AI-продукт — заложите систему оценки с самого начала. Это сэкономит вам массу нервов позже.

🤖 Агенты: пока рано, но уже интересно
Лишь 20% считают, что агенты сейчас работают хорошо (против 80% для обычных LLM).
Но при этом:

большинство production-агентов имеют write-доступ, пусть и с человеком в цикле
13% уже действуют автономно, без участия человека
Получается, что агенты пока «сырые», но им уже доверяют реальные действия.

📊 Что ещё интересного:
• Популярные фреймворки: LangChain, LlamaIndex, Vercel AI SDK
• 65% используют отдельные векторные БД, а не расширения к обычным
• Большинство верит, что open-source модели догонят проприетарные по качеству
• 70% применяют RAG (retrieval-augmented generation) в том или ином виде
• В отчёте есть списки лучших рассылок и подкастов, за которыми следят разработчики

😂 Забавный факт
Респонденты считают, что 26% поколения Z будут встречаться с AI-девушками/парнями. 🤖💔

🔜 Читать отчет полностью или посмотреть доклад на Youtube…