ИИ в 2025 году: Тренды и будущее искусственного интеллекта
В последние годы мир искусственного интеллекта переживает бурное развитие. Такие гиганты, как OpenAI, Google и Meta, выпустили всё более мощные модели, регулярно обновляя их. Эти достижения стали настоящей революцией, превратив ИИ из технологической любопытности в ключевой ресурс для бизнеса, профессионалов и потребителей.
Однако с середины 2024 года гонка за техническими рекордами начала замедляться. Если раньше каждая новая версия языковой модели приносила настоящие прорывы, то улучшения между версиями стали более постепенными. "Эффект вау" уходит, и акцент смещается с рекордных результатов на успешную интеграцию ИИ в рабочие процессы, производственные системы и повседневную жизнь.
Сейчас мы вступаем в фазу консолидации, когда, хотя прорывных языковых моделей не будет каждый месяц, мы увидим рост в таких направлениях, как многоканальное использование, более зрелые интерфейсы и интегрированные решения. Цель — сделать генеративный ИИ неотъемлемой частью цифровой инфраструктуры бизнеса, личной продуктивности и даже физических систем.
В этой статье, адаптированной с нашего недавнего вебинара, мы исследуем новые тенденции в области генеративного ИИ в период стабилизации и зрелости технологий.
Тренд ИИ 2025: многоканальность — первая великая граница
Многоканальность становится основным ориентиром этой новой эпохи. Пока взаимодействие с ИИ было почти исключительно текстовым, сегодня мы видим стремительное расширение ландшафта. Концепция «канала» уже выходит за пределы текста и включает голос, изображения, видео, прямые действия на экране и многое другое. ИИ больше не ограничивается одним форматом ввода-вывода, он становится операционным инструментом, доступным в любой среде.
Реальные API — основа мгновенного взаимодействия
Реальные API обеспечивают плавное, малозадержанное взаимодействие, обрабатывая входные данные и генерируя вывод за миллисекунды. Это особенно важно для голосовых каналов, где ранее процесс включал несколько этапов: преобразование речи в текст, обработку текста и затем текст в речь. Благодаря реальным API и более совершенным моделям мы приближаемся к прямому голосовому взаимодействию, исключая промежуточные этапы.
Этот шаг выходит за рамки традиционных IVR-систем, позволяя вести более естественные, оперативные и персонализированные беседы. Ожидается, что к 2025 году голос станет одним из главных каналов взаимодействия.
Gemini 2.0 — к моделям больших действий (LAM)
Ещё один важный аспект многоканальности — это способность ИИ взаимодействовать с цифровой экосистемой пользователя через текст или голос. Это ведет к концепции моделей больших действий (LAM), где ИИ не просто интерпретирует контент, а непосредственно действует через интерфейсы и системы.
Gemini 2.0 — это многомодульный пакет, который может обрабатывать данные в реальном времени из текста, изображений, видео и даже делиться экраном. ИИ становится активным участником выполнения задач, таких как заполнение таблиц, навигация по файлам или использование веб-приложений.
Anthropic Computer Use — ИИ на «посту» за вашим компьютером
Если Gemini 2.0 закладывает основу, то Anthropic Computer Use выводит эту концепцию на новый уровень. Это не просто передача экрана ИИ, а предоставление ему «контроля» над интерфейсом. Пользователи могут поручить ИИ выполнение сложных задач, таких как организация данных или оформление документов. ИИ становится не просто помощником, а полноценным соавтором, показывая каждый шаг своего взаимодействия с системой.
Проект Mariner — интеграция в пользовательский опыт
Проект Mariner от Google предлагает аналогичный подход, но прямо в браузере Chrome. ИИ уже не будет сторонним инструментом — он станет встроенной функцией, анализируя, реорганизуя и создавая контент, взаимодействуя с веб-страницами и облачными приложениями в единой среде.
Runner H — ключ к эффективности
Проект Runner H обращает внимание на важность эффективности инструментов. ИИ должен не только выполнять действия, но и делать это максимально быстро, минимизируя шаги и оптимизируя рабочие процессы. Конкуренция теперь идет не только по принципу «делать лучше», но и «делать быстрее и с меньшими затратами».
NotebookLM — к сложному созданию контента
Многоканальные возможности также расширяют творческий потенциал ИИ. Google NotebookLM позволяет вводить документы или тексты, и модель будет работать с ними креативно. Это не просто извлечение информации или резюмирование, но создание сложных выходных данных, например, эпизодов подкастов, где ИИ генерирует разговор между собеседниками, обсуждающими содержание исходного документа.
Мультимодальность — интеграция различных типов данных
Пока многоканальность фокусируется на том, «где» и «как» ИИ взаимодействует с пользователем, мультимодальность касается того, «какие» данные ИИ может обрабатывать и генерировать — текст, изображения, аудио, видео и даже действия на интерфейсах. Задача состоит в том, чтобы интегрировать различные форматы в единую целостную систему, обеспечивая плавный переход между ними.
Sora — подход OpenAI к генеративному видео
OpenAI представила Sora — модель, предназначенную для создания видеоконтента. Sora может превращать текст или статические изображения в короткие анимационные клипы, предлагая инструменты для редактирования и настройки.
Veo 2 — подход Google к созданию видеоконтента
Google выпустила Veo 2 — мультимодальную модель, которая может генерировать реалистичные видео с впечатляющей физической достоверностью, включая настройку камеры и сложные движения.
Kling — оживление статичных изображений
Китайская модель Kling может добавлять движение к статическим изображениям. Например, фотография машины может быть преобразована в видеоролик, где она начинает двигаться, с подвижными колесами и меняющимися отражениями.
Мультисенсорность — от виртуального интеллекта к взаимодействию с физическим миром
После интеграции ИИ в несколько каналов и работу с различными типами данных, следующим шагом становится мультисенсорность — возможность ИИ взаимодействовать не только с текстом, изображениями и звуком, но и с физическим миром.
Genie 2 — создание виртуальных агентов в симулированных мирах
Genie 2 — это платформа для создания виртуальных агентов в 3D-средах, где ИИ учится взаимодействовать с объектами и персонажами, решать задачи и работать в динамических условиях.
Diamond — тактильный интеллект и решение проблем
Diamond обучает ИИ воспринимать и реагировать на тактильные стимулы, учит различать формы и плотность объектов, а также правильно с ними взаимодействовать.
Worldlabs — интегрированное обучение в сложных виртуальных мирах
Worldlabs — это платформа для создания мультирсенсорных цифровых миров, где ИИ учится взаимодействовать с полноценной экосистемой, включая животных, растения и материалы с различными физическими свойствами.
Экономическая устойчивость: от исследований к производству
Модели ИИ достигли плато производительности. Если раньше каждый новый релиз был значительным шагом вперёд, то сегодня улучшения становятся более постепенными и ориентированными на интеграцию и устойчивость.
Главное внимание теперь уделяется не «созданию всё лучшего», а созданию стабильных и экономически устойчивых продуктов. Это включает в себя превращение прототипов и демонстрационных версий в законченные, стабильные решения с устойчивыми бизнес-моделями.
Заключение
В ближайшие годы эволюция ИИ будет характеризоваться стабилизацией производительности и важным переходом от чисто исследовательских проектов к созданию интегрированных и устойчивых продуктов. Многоканальность, мультимодальность, мультисенсорность и экономическая устойчивость станут основными двигателями инноваций, превращая ИИ из технологического фронтира в неотъемлемую часть повседневной жизни, бизнеса и глобальной экономики.
Однако с середины 2024 года гонка за техническими рекордами начала замедляться. Если раньше каждая новая версия языковой модели приносила настоящие прорывы, то улучшения между версиями стали более постепенными. "Эффект вау" уходит, и акцент смещается с рекордных результатов на успешную интеграцию ИИ в рабочие процессы, производственные системы и повседневную жизнь.
Сейчас мы вступаем в фазу консолидации, когда, хотя прорывных языковых моделей не будет каждый месяц, мы увидим рост в таких направлениях, как многоканальное использование, более зрелые интерфейсы и интегрированные решения. Цель — сделать генеративный ИИ неотъемлемой частью цифровой инфраструктуры бизнеса, личной продуктивности и даже физических систем.
В этой статье, адаптированной с нашего недавнего вебинара, мы исследуем новые тенденции в области генеративного ИИ в период стабилизации и зрелости технологий.
Тренд ИИ 2025: многоканальность — первая великая граница
Многоканальность становится основным ориентиром этой новой эпохи. Пока взаимодействие с ИИ было почти исключительно текстовым, сегодня мы видим стремительное расширение ландшафта. Концепция «канала» уже выходит за пределы текста и включает голос, изображения, видео, прямые действия на экране и многое другое. ИИ больше не ограничивается одним форматом ввода-вывода, он становится операционным инструментом, доступным в любой среде.
Реальные API — основа мгновенного взаимодействия
Реальные API обеспечивают плавное, малозадержанное взаимодействие, обрабатывая входные данные и генерируя вывод за миллисекунды. Это особенно важно для голосовых каналов, где ранее процесс включал несколько этапов: преобразование речи в текст, обработку текста и затем текст в речь. Благодаря реальным API и более совершенным моделям мы приближаемся к прямому голосовому взаимодействию, исключая промежуточные этапы.
Этот шаг выходит за рамки традиционных IVR-систем, позволяя вести более естественные, оперативные и персонализированные беседы. Ожидается, что к 2025 году голос станет одним из главных каналов взаимодействия.
Gemini 2.0 — к моделям больших действий (LAM)
Ещё один важный аспект многоканальности — это способность ИИ взаимодействовать с цифровой экосистемой пользователя через текст или голос. Это ведет к концепции моделей больших действий (LAM), где ИИ не просто интерпретирует контент, а непосредственно действует через интерфейсы и системы.
Gemini 2.0 — это многомодульный пакет, который может обрабатывать данные в реальном времени из текста, изображений, видео и даже делиться экраном. ИИ становится активным участником выполнения задач, таких как заполнение таблиц, навигация по файлам или использование веб-приложений.
Anthropic Computer Use — ИИ на «посту» за вашим компьютером
Если Gemini 2.0 закладывает основу, то Anthropic Computer Use выводит эту концепцию на новый уровень. Это не просто передача экрана ИИ, а предоставление ему «контроля» над интерфейсом. Пользователи могут поручить ИИ выполнение сложных задач, таких как организация данных или оформление документов. ИИ становится не просто помощником, а полноценным соавтором, показывая каждый шаг своего взаимодействия с системой.
Проект Mariner — интеграция в пользовательский опыт
Проект Mariner от Google предлагает аналогичный подход, но прямо в браузере Chrome. ИИ уже не будет сторонним инструментом — он станет встроенной функцией, анализируя, реорганизуя и создавая контент, взаимодействуя с веб-страницами и облачными приложениями в единой среде.
Runner H — ключ к эффективности
Проект Runner H обращает внимание на важность эффективности инструментов. ИИ должен не только выполнять действия, но и делать это максимально быстро, минимизируя шаги и оптимизируя рабочие процессы. Конкуренция теперь идет не только по принципу «делать лучше», но и «делать быстрее и с меньшими затратами».
NotebookLM — к сложному созданию контента
Многоканальные возможности также расширяют творческий потенциал ИИ. Google NotebookLM позволяет вводить документы или тексты, и модель будет работать с ними креативно. Это не просто извлечение информации или резюмирование, но создание сложных выходных данных, например, эпизодов подкастов, где ИИ генерирует разговор между собеседниками, обсуждающими содержание исходного документа.
Мультимодальность — интеграция различных типов данных
Пока многоканальность фокусируется на том, «где» и «как» ИИ взаимодействует с пользователем, мультимодальность касается того, «какие» данные ИИ может обрабатывать и генерировать — текст, изображения, аудио, видео и даже действия на интерфейсах. Задача состоит в том, чтобы интегрировать различные форматы в единую целостную систему, обеспечивая плавный переход между ними.
Sora — подход OpenAI к генеративному видео
OpenAI представила Sora — модель, предназначенную для создания видеоконтента. Sora может превращать текст или статические изображения в короткие анимационные клипы, предлагая инструменты для редактирования и настройки.
Veo 2 — подход Google к созданию видеоконтента
Google выпустила Veo 2 — мультимодальную модель, которая может генерировать реалистичные видео с впечатляющей физической достоверностью, включая настройку камеры и сложные движения.
Kling — оживление статичных изображений
Китайская модель Kling может добавлять движение к статическим изображениям. Например, фотография машины может быть преобразована в видеоролик, где она начинает двигаться, с подвижными колесами и меняющимися отражениями.
Мультисенсорность — от виртуального интеллекта к взаимодействию с физическим миром
После интеграции ИИ в несколько каналов и работу с различными типами данных, следующим шагом становится мультисенсорность — возможность ИИ взаимодействовать не только с текстом, изображениями и звуком, но и с физическим миром.
Genie 2 — создание виртуальных агентов в симулированных мирах
Genie 2 — это платформа для создания виртуальных агентов в 3D-средах, где ИИ учится взаимодействовать с объектами и персонажами, решать задачи и работать в динамических условиях.
Diamond — тактильный интеллект и решение проблем
Diamond обучает ИИ воспринимать и реагировать на тактильные стимулы, учит различать формы и плотность объектов, а также правильно с ними взаимодействовать.
Worldlabs — интегрированное обучение в сложных виртуальных мирах
Worldlabs — это платформа для создания мультирсенсорных цифровых миров, где ИИ учится взаимодействовать с полноценной экосистемой, включая животных, растения и материалы с различными физическими свойствами.
Экономическая устойчивость: от исследований к производству
Модели ИИ достигли плато производительности. Если раньше каждый новый релиз был значительным шагом вперёд, то сегодня улучшения становятся более постепенными и ориентированными на интеграцию и устойчивость.
Главное внимание теперь уделяется не «созданию всё лучшего», а созданию стабильных и экономически устойчивых продуктов. Это включает в себя превращение прототипов и демонстрационных версий в законченные, стабильные решения с устойчивыми бизнес-моделями.
Заключение
В ближайшие годы эволюция ИИ будет характеризоваться стабилизацией производительности и важным переходом от чисто исследовательских проектов к созданию интегрированных и устойчивых продуктов. Многоканальность, мультимодальность, мультисенсорность и экономическая устойчивость станут основными двигателями инноваций, превращая ИИ из технологического фронтира в неотъемлемую часть повседневной жизни, бизнеса и глобальной экономики.