ИИ в 2025 году: Чему нас научили 100 триллионов токенов?

Sat, 13 Dec 2025 00:02:25 +0300

Как на самом деле мир использует искусственный интеллект: от смерти чат-ботов к рождению агентов

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

Вот небольшой обзор того, как изменился ландшафт ИИ.

Ссылка на оригинал исследования:
State of AI: An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter

1. Конец эпохи «Вопрос-Ответ». Наступление эры «Думающих машин»

Самый главный сдвиг 2025 года — это переход от простой генерации текста к агентному инференсу (agentic inference).

Если раньше пользователь просил: «Напиши письмо», то теперь запрос звучит как: «Проанализируй эти файлы, напиши код, проверь его и выдай результат».
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.
Запросы стали сложнее: средняя длина промпта (входных данных) выросла в 4 раза. ИИ перестал быть собеседником и стал исполнителем, встроенным в сложные цепочки задач.

2. «Эффект хрустальной туфельки»: почему пользователи хранят верность

Исследование выявило удивительный феномен, названный «Эффектом хрустальной туфельки Золушки».
Рынок 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.

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

3. Программирование поглощает ИИ

Миф о том, что ИИ — это в первую очередь генератор текстов и картинок, разрушен данными.

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

4. Скрытая жизнь Open Source: Ролевые игры и Китай

Рынок четко разделился на две части: закрытые модели (Closed Source) и открытые (Open Source).

Баланс сил:** Открытые модели теперь занимают около 30% рынка.
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.
Для чего используют Open Source? Более 50% трафика открытых моделей приходится на **Roleplay (Ролевые игры). 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.

5. Размер имеет значение: «Средний» — это новый стандарт

В 2024 году рынок состоял из гигантских дорогих моделей и маленьких слабых. В 2025 году сформировался класс «Medium» (от 15 до 70 миллиардов параметров).

Маленькие модели вымирают.
Средние модели (например, Qwen Coder 32B) стали «золотой серединой»: они достаточно умны для сложных задач, но достаточно дешевы для массового использования.

6. Цена больше не определяет спрос

Анализ показал слабую эластичность спроса.

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

7. Глобализация интеллекта

ИИ перестает быть «западной» технологией.

Доля Азии в потреблении ИИ выросла с 13% до 31%.
Азия теперь не только потребляет, но и производит передовые модели, которые конкурируют на равных с Кремниевой долиной.

Основные выводы и тренды

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

Итог

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.

Yuriy Gavrilov: posts tagged RnD