{ "version": "https:\/\/jsonfeed.org\/version\/1.1", "title": "Yuriy Gavrilov: posts tagged RnD", "_rss_description": "Welcome to my personal place for love, peace and happiness 🤖 Yuiry Gavrilov", "_rss_language": "en", "_itunes_email": "yvgavrilov@gmail.com", "_itunes_categories_xml": "", "_itunes_image": "https:\/\/gavrilov.info\/pictures\/userpic\/userpic-square@2x.jpg?1643451008", "_itunes_explicit": "no", "home_page_url": "https:\/\/gavrilov.info\/tags\/rnd\/", "feed_url": "https:\/\/gavrilov.info\/tags\/rnd\/json\/", "icon": "https:\/\/gavrilov.info\/pictures\/userpic\/userpic@2x.jpg?1643451008", "authors": [ { "name": "Yuriy Gavrilov - B[u]g - for charity.gavrilov.eth", "url": "https:\/\/gavrilov.info\/", "avatar": "https:\/\/gavrilov.info\/pictures\/userpic\/userpic@2x.jpg?1643451008" } ], "items": [ { "id": "303", "url": "https:\/\/gavrilov.info\/all\/ii-v-2025-godu-chemu-nas-nauchili-100-trillionov-tokenov\/", "title": "ИИ в 2025 году: Чему нас научили 100 триллионов токенов?", "content_html": "

Как на самом деле мир использует искусственный интеллект: от смерти чат-ботов к рождению агентов<\/b><\/p>\n

Долгое время наше понимание того, как люди используют нейросети, строилось на опросах и догадках. Компания OpenRouter провела масштабное эмпирическое исследование, проанализировав 100 триллионов токенов<\/b> (единиц информации), прошедших через их платформу за последний год (по декабрь 2025). Эти данные рисуют картину, кардинально отличающуюся от маркетинговых обещаний техногигантов.<\/p>\n

Вот небольшой обзор того, как изменился ландшафт ИИ.<\/p>\n

Ссылка на оригинал исследования:<\/b>
\nState of AI: An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter<\/a><\/p>\n

1. Конец эпохи «Вопрос-Ответ». Наступление эры «Думающих машин»<\/h3>\n

Самый главный сдвиг 2025 года — это переход от простой генерации текста к агентному инференсу<\/b> (agentic inference).<\/p>\n

    \n
  • Если раньше пользователь просил: «Напиши письмо», то теперь запрос звучит как: «Проанализируй эти файлы, напиши код, проверь его и выдай результат».<\/li>\n
  • Доля использования моделей, способных к «рассуждению» (reasoning models, таких как o1, Gemini 2.5, DeepSeek R1), выросла с близких к 0% значений в начале года до более чем 50% к концу 2025-го.<\/li>\n
  • Запросы стали сложнее: средняя длина промпта (входных данных) выросла в 4 раза. ИИ перестал быть собеседником и стал исполнителем, встроенным в сложные цепочки задач.<\/li>\n<\/ul>\n

    2. «Эффект хрустальной туфельки»: почему пользователи хранят верность<\/h3>\n

    Исследование выявило удивительный феномен, названный «Эффектом хрустальной туфельки Золушки»<\/b>.
    \nРынок ИИ характеризуется огромной текучкой: пользователи постоянно пробуют новые модели и бросают их. Однако существуют «фундаментальные когорты» (foundational cohorts) — группы ранних пользователей, которые остаются с конкретной моделью навсегда.<\/p>\n

      \n
    • Это происходит, когда новая модель первой решает конкретную, ранее невыполнимую задачу пользователя (как туфелька, которая подошла только Золушке).<\/li>\n
    • Как только этот «пазл» складывается, пользователь встраивает модель в свои рабочие процессы и перестает искать альтернативы, даже если выходят более дешевые аналоги.<\/li>\n
    • Если модель на старте не находит свою «боль», которую она лечит лучше всех, она обречена на забвение, даже будучи качественной.<\/li>\n<\/ul>\n

      3. Программирование поглощает ИИ<\/h3>\n

      Миф о том, что ИИ — это в первую очередь генератор текстов и картинок, разрушен данными.<\/p>\n

        \n
      • Программирование<\/b> стало доминирующей категорией, превысив 50% от всего объема токенов к концу 2025 года.<\/li>\n
      • Это самая конкурентная сфера: здесь идет ожесточенная битва между Anthropic (Claude), OpenAI и новыми игроками вроде Qwen.<\/li>\n
      • Код — это драйвер сложности: именно задачи по программированию требуют самых длинных контекстов и глубокого рассуждения.<\/li>\n<\/ul>\n

        4. Скрытая жизнь Open Source: Ролевые игры и Китай<\/h3>\n

        Рынок четко разделился на две части: закрытые модели (Closed Source) и открытые (Open Source).<\/p>\n

          \n
        • Баланс сил:** Открытые модели теперь занимают около 30% рынка.<\/li>\n
        • Китайский прорыв:** Модели из Китая (DeepSeek, Qwen) совершили рывок с 1.2% до почти 30% доли рынка в пиковые недели. Они обновляются невероятно быстро, предлагая качество уровня GPT-4 бесплатно или очень дешево.<\/li>\n
        • Для чего используют Open Source? Более 50% трафика открытых моделей приходится на **Roleplay (Ролевые игры)<\/b>. Люди используют их для создания персонажей, интерактивных историй и развлечений, где важна свобода от цензуры и творческая гибкость. В то же время, закрытые модели (Claude, GPT) доминируют в бизнесе и программировании.<\/li>\n<\/ul>\n

          5. Размер имеет значение: «Средний» — это новый стандарт<\/h3>\n

          В 2024 году рынок состоял из гигантских дорогих моделей и маленьких слабых. В 2025 году сформировался класс «Medium»<\/b> (от 15 до 70 миллиардов параметров).<\/p>\n

            \n
          • Маленькие модели вымирают.<\/li>\n
          • Средние модели (например, Qwen Coder 32B) стали «золотой серединой»: они достаточно умны для сложных задач, но достаточно дешевы для массового использования.<\/li>\n<\/ul>\n

            6. Цена больше не определяет спрос<\/h3>\n

            Анализ показал слабую эластичность спроса.<\/p>\n

              \n
            • Пользователи делятся на два лагеря. Одни готовы платить любые деньги (30-40$ долларов за миллион токенов) за премиум-интеллект<\/b> (модели OpenAI, Anthropic) для критически важных задач.<\/li>\n
            • Другие выбирают «эффективных гигантов» (DeepSeek, Google Flash), где цена стремится к нулю, для обработки огромных массивов данных.<\/li>\n
            • Просто «быть дешевым» недостаточно. Дешевые модели без уникальных способностей игнорируются рынком.<\/li>\n<\/ul>\n

              7. Глобализация интеллекта<\/h3>\n

              ИИ перестает быть «западной» технологией.<\/p>\n

                \n
              • Доля Азии в потреблении ИИ выросла с 13% до 31%.<\/li>\n
              • Азия теперь не только потребляет, но и производит передовые модели, которые конкурируют на равных с Кремниевой долиной.<\/li>\n<\/ul>\n
                \n

                Основные выводы и тренды<\/h3>\n
                  \n
                1. Смерть «простого чат-бота»:<\/b> Будущее за агентами, которые умеют планировать, писать код и использовать инструменты (браузер, терминал).<\/li>\n
                2. Дуополия задач:<\/b> Рынок кристаллизовался вокруг двух мега-сценариев — Программирование<\/b> (для работы) и Ролевые игры<\/b> (для развлечения). Все остальное (перевод, юриспруденция, наука) занимает нишевые доли.<\/li>\n
                3. Битва экосистем:<\/b> Нет «одной нейросети, чтоб править всеми». Разработчики комбинируют закрытые дорогие модели для «мозгов» и открытые дешевые модели для рутины.<\/li>\n
                4. Удержание важнее хайпа:<\/b> Успех модели теперь измеряется не пиком скачиваний, а способностью создать «фундаментальную когорту» пользователей, чью уникальную проблему она решила первой.<\/li>\n<\/ol>\n

                  Итог<\/h3>\n

                  Данные за 2025 год показывают, что индустрия перешла от фазы экспериментов к фазе прагматичной интеграции. Мы больше не спрашиваем ИИ «кто президент США?». Мы поручаем ему: «Напиши приложение, исправь баги и разверни его на сервере». ИИ стал новой вычислительной инфраструктурой, где код и креативность являются главными валютами.<\/p>\n", "date_published": "2025-12-13T00:02:25+03:00", "date_modified": "2025-12-13T00:02:47+03:00", "tags": [ "Agents", "AI", "RnD" ], "_date_published_rfc2822": "Sat, 13 Dec 2025 00:02:25 +0300", "_rss_guid_is_permalink": "false", "_rss_guid": "303", "_rss_enclosures": [], "_e2_data": { "is_favourite": false, "links_required": [], "og_images": [] } } ], "_e2_version": 4171, "_e2_ua_string": "Aegea 11.4 (v4171e)" }