2025 год – один из наиболее знаковых в истории развития искусственного интеллекта. Языковая модель DeepSeek стала самым скачиваемым бесплатным приложением в американском App Store, власти Китая объявили о создании государственного венчурного фонда объемом 138 млрд долларов США для инвестиций в искусственный интеллект и другие передовые технологии, а компания Nvidia первой среди публичных компаний достигла рекордной рыночной капитализации в 4 трлн долларов. Темпы развития ИИ-технологий продолжают опережать формирование сопутствующей инфраструктуры – систем оценки моделей, правового регулирования и обучения кадров. 

Как за прошедший год изменилась инвестиционная активность в сфере ИИ? Какие трансформации ожидают рынок труда? С какими вызовами столкнутся специалисты в ближайшие годы? На эти и другие вопросы отвечает девятый выпуск AI Index Report 2026, подготовленный Институтом человеко-ориентированного искусственного интеллекта Стэнфордского университета. Ниже представлены ключевые выводы доклада.

ИИ стремительно превращается в инструмент массового использования

За последние три года генеративный искусственный интеллект (ГИИ) продемонстрировал беспрецедентные темпы внедрения. Уровень его использования среди населения достиг 53%, превысив скорость распространения персональных компьютеров и интернета на аналогичных этапах их развития. 

На сегодняшний день генеративный ИИ используется по крайней мере в одной бизнес-функции в 70% организаций по всему миру. Помимо информационных технологий наиболее высокий уровень внедрения наблюдается в сфере бизнес-, юридических и профессиональных услуг (58%). Несколько ниже этот показатель в маркетинге и розничной торговле (51%).

Данные существенно различаются между странами и коррелируют с ВВП на душу населения. Большинство экономик с высоким уровнем дохода находятся в диапазоне между 25% и 45% внедрения, при этом средние показатели по Европе и Северной Америке достигают приблизительно 27% и 22% соответственно. Более низкий уровень использования отмечается в Южной Азии и Африке к югу от Сахары. 

Тем не менее пропорциональная зависимость между ВВП и показателями внедрения искусственного интеллекта не является универсальным правилом. Например, в Объединенных Арабских Эмиратах и Сингапуре уровень использования технологии существенно выше, чем можно было бы ожидать с учетом их ВВП на душу населения (54% и 61% соответственно). 

Распространение генеративного искусственного интеллекта уже приводит к заметным изменениям цифровой среды. С момента запуска ChatGPT в ноябре 2022 года высказывались предположения, что интернет вскоре будет наводнен сгенерированным ИИ контентом. Согласно исследованию Graphite, с января 2025 года более половины недавних онлайн-публикаций действительно были созданы с помощью ИИ. Ожидается, что в 2026 году это значение продолжит расти.

Результаты опросов свидетельствуют о том, что генеративный искусственный интеллект используют четыре из пяти студентов университетов. Интерес к технологии не ограничивается повседневной учебной практикой: среди молодых исследователей также растет внимание к этой области научного знания. С 2022 по 2024 год количество новых PhD в области ИИ в США и Канаде увеличилось на 22%.

Число экспертов в области ИИ стремительно растет, самые высокие темпы демонстрируют Индия и страны Ближнего Востока

Среди пользователей LinkedIn в 2025 году самая высокая доля экспертов в области ИИ была зафиксирована в Израиле (2,1%). За ним следуют Сингапур (1,8%) и Люксембург (1,6%). При этом наиболее быстрый рост числа ИИ-специалистов показали Объединенные Арабские Эмираты, Индия и Саудовская Аравия: в каждой из этих стран показатель увеличился более чем на 100% в период с 2019 по 2025 год. За тот же период доля экспертов в области ИИ выросла как минимум на 75% во всех странах выборки.

На сегодняшний день Китай лидирует по объему публикаций, посвященных ИИ, цитируемости и количеству выданных патентов, в то время как сравнительно небольшие государства, такие как Швейцария и Сингапур, занимают первое место по количеству исследователей искусственного интеллекта на душу населения.

Выдающиеся достижения современных ИИ-технологий в отдельных областях сочетаются с неожиданно низкой эффективностью в других

Несмотря на то, что некоторые из представленных в 2025 году моделей превосходят человека в ответах на вопросы уровня PhD и решении математических задач, ИИ продолжает демонстрировать крайне неравномерный уровень владения разными навыками. Так, модель Gemini Deep Think, получившая золотую медаль на Международной математической олимпиаде (IMO), правильно определяет время по аналоговым часам только в половине случаев.

Кроме того, недавние исследования показали, что улучшение одного аспекта ИИ – например, безопасности – нередко сопровождается ухудшением другого, например точности. 

Ограничения современных систем особенно заметны при анализе функционирования автоматических устройств в физическом пространстве. Разрыв между успехами роботов в контролируемых лабораторных условиях и их работой в непредсказуемой среде остается значительным: если в лаборатории они демонстрируют высокую эффективность, то при решении большинства бытовых задач по-прежнему терпят неудачи, успешно выполняя только 12% операций.

При этом совершенствование ИИ-технологий неизбежно увеличивает их экологический след. Выбросы при обучении модели Grok 4 компании xAI достигли 72 816 тонн эквивалента CO₂. Мощность центров обработки данных для ИИ выросла до 29,6 ГВт, что сопоставимо с пиковым потреблением электроэнергии штатом Нью-Йорк, а годовой расход воды, обеспечивающий работу GPT-4o только на этапе генерации ответов пользователям, может превышать количество жидкости, необходимое для поддержания нормального водно-солевого баланса 12 миллионов человек.

Тревога вокруг ИИ не препятствуют росту позитивных ожиданий от новейших технологий

Несмотря на некоторые тревожные тенденции, глобальный оптимизм в отношении ИИ вырос в 2025 году. Однако ожидания от его применения заметно различаются в зависимости от группы респондентов: 73% экспертов рассчитывают на положительный эффект от моделей, используемых сотрудниками для решения повседневных задач, тогда как среди широкой публики этот показатель составляет только 23%. Аналогичный разрыв наблюдается и в оценках предполагаемых последствий внедрения ИИ в отрасли экономики и систему здравоохранения.

Уровень доверия к государственному регулированию искусственного интеллекта существенно различается между странами. Среди опрошенных государств самый низкий уровень доверия населения к собственному правительству зафиксирован в США (31%). При этом жители ЕС в большей степени, чем жители Соединенных Штатов и Китая, считают, что их регион способен обеспечить эффективное правовое регулирование новейших технологий.

Развитие ИИ сопровождается снижением прозрачности процесса разработки моделей

Крупнейшие технологические компании – такие как OpenAI, Anthropic и Google – перестали раскрывать технические характеристики нейронной сети. Независимые инструменты, используемые для оценки генеративных моделей, теперь далеко не всегда могут подтвердить то, о чем сообщают разработчики.

За последние несколько лет баланс между открытыми и закрытыми моделями существенно изменился в пользу последних. Если в 2020 году их количество было примерно одинаковым, то к 2023 году большинство программных систем стали проприетарными, и этот разрыв продолжает увеличиваться. В 2025 году из 95 наиболее значимых моделей только четыре были опубликованы с открытым исходным кодом. 

Сфера ИИ привлекает рекордные объемы инвестиций

В 2025 году объем инвестиций в сферу ИИ достиг 581,69 млрд долларов, что ознаменовало рост на 129,9% по сравнению с предыдущим годом. Наибольшую долю инвестиционной активности составили частные инвестиции – 344,66 млрд долларов, что на 127,5% превышает уровень 2024 года. 

При этом на проекты по разработке генеративного ИИ пришлось 170,9 млрд долларов от общей суммы, что составляет почти половину всех частных инвестиций и означает рост более чем на 200% по сравнению с показателями позапрошлого года. 

Хотя абсолютное количество вновь профинансированных технологических компаний выросло в 2025 году (рост на 70,8% в годовом исчислении), основная инвестиционная активность по-прежнему концентрируется вокруг небольшого числа крупных сделок. 

Несмотря на опасения, массовых потерь рабочих мест в данных о занятости пока не наблюдается

Ожидаемые сокращения наиболее высоки в сфере обслуживания, в цепочках поставок и в разработке программного обеспечения. Тем не менее почти во всех отраслях ожидаемый уровень сокращений остается значительно выше фактически наблюдаемого.

По оценкам экспертов, само по себе влияние ИИ, по-видимому, не является движущей силой недавних тенденций в безработице, однако оно играет определенную роль в более широких макроэкономических процессах и организационных изменениях.

Спрос на сотрудников, обладающих ИИ-компетенциями, выходит за пределы технологического сектора

Спрос на специалистов в области ИИ в 2025 году вырос во всех секторах экономики, однако его интенсивность существенно различалась между странами. В 2025 году Сингапур занял первое место: 4,69% всех вакансий требовали навыков в области ИИ. За ним следуют Гонконг (3,5%), Люксембург (3,4%) и Испания (3,3%). Соединенные Штаты достигли показателя 2,6%, далее следуют Чили (2,4%) и Великобритания (1,9%).

Самая высокая доля вакансий, требующих соответствующих навыков, зафиксирована в секторе информационных технологий: владение ИИ-инструментами упоминается в 13,2% вакансий. Среди других секторов, где работодатели чаще требуют наличие необходимых для работы с ИИ компетенций, – финансы и страхование (5,3%) и обрабатывающая промышленность (4,7%).

В 2025 году найм в сфере ИИ расширился также в секторах с исторически низким уровнем внедрения. Так, транспорт и логистика, операции с недвижимостью и сфера образования показали заметный рост по сравнению с предыдущим годом, что свидетельствует о том, что распространение технологии выходит за пределы традиционных технологически ориентированных отраслей.

Влияние ИИ на производительность оказалось неоднозначным 

Принято считать, что использование ИИ способствует росту производительности. Результаты исследований показали, что сотрудники службы поддержки, использующие диалоговые ИИ-ассистенты, действительно решали на 14–15% больше обращений в час; разработчики программного обеспечения выполняли на 26% больше задач; а маркетинговые команды, использующие мультимодальный ИИ для создания рекламы, также демонстрировали рост производительности на 50% в расчете на одного сотрудника. 

Тем не менее в работе, требующей более основательных рассуждений, ИИ-инструменты приносят мало пользы или даже замедляют специалистов. Сотрудники исследовательского института METR (Model Evaluation & Threat Research) установили, что опытные разработчики открытого кода становились на 19% медленнее при использовании ИИ-помощника, причем наблюдалось расхождение между тем, насколько полезными специалисты считали эти инструменты, и их реальной производительностью.

Многие глобальные прогнозы по ИИ уже стали реальностью

Многие прогнозы о развитии искусственного интеллекта уже подтвердились. По мере развития ИИ появляются новые серьезные вызовы, связанные с надежностью моделей, прозрачностью их разработки, воздействием на окружающую среду и трансформацией рынка труда. Последствия этих изменений еще только предстоит оценить.