2025 року три великі прориви в моделях ШІ розкрито, Джек Хуанг на форумі у Давосі окреслює новий напрямок

Хуанг Женьхун підсумував на форумі у Давосі три головні прориви у шарі AI-моделей за минулий рік: зрілість агентського AI, процвітання екосистеми відкритих моделей та значний прогрес у фізичному AI. Ці прориви ознаменовують перехід AI від етапу підтвердження концепції до широкого застосування, а також відображають глибокі трансформації у всій галузі.

Три головні прориви у AI-моделях

Агентський AI: від галюцинацій до надійного логічного висновку

На ранніх етапах розвитку AI-моделей існувала серйозна проблема “галюцинацій”, але Хуанг Женьхун зазначив, що за минулий рік ця проблема суттєво покращилася. Що важливіше, ці моделі тепер можна застосовувати у дослідницькій сфері, вони здатні робити висновки, планувати та відповідати на запитання без спеціального тренування у конкретній галузі. Це і є основна здатність агентського AI (Agentic AI) — модель може самостійно виконувати багатоступінчасті завдання, а не просто пасивно відповідати.

Цей прорив означає, що AI перейшов від інструменту до помічника. Він більше не потребує людського керівництва крок за кроком, а здатен розуміти цілі, планувати та виконувати завдання самостійно.

Відкриті моделі: поворотний момент у демократизації AI

Хуанг Женьхун назвав запуск DeepSeek першою відкритою моделлю для логічних висновків як “значною подією”. Після цього екосистема відкритих моделей для логічних висновків почала активно розвиватися, багато компаній, дослідницьких та освітніх закладів отримали можливість використовувати відкриті моделі для інновацій.

Що це означає? AI більше не є привілеєм великих корпорацій. Малі та середні підприємства, стартапи, дослідницькі інститути та навіть освітяни мають можливість створювати власні застосунки на базі відкритих моделей. Це значно знижує поріг входу у застосування AI та прискорює його проникнення у різні галузі.

Фізичний AI: від віртуального до реального світу

Третій прорив — фізичний AI, це досить нова, але дуже перспективна сфера. Фізичний AI не лише розуміє мову, а й здатен розуміти закони фізичного світу — включно з біологічними білками, хімією, фізикою та іншими галузями. У фізиці AI може аналізувати гідродинаміку, часткову фізику, квантову фізику.

Цей прорив означає, що сфера застосування AI розширилася з обробки інформації до наукових досліджень та інженерії. Відкриття нових ліків, матеріалознавство, моделювання клімату — все це може отримати нові інструменти завдяки фізичному AI.

Реальність галузі за цими проривами

Зв’язки повідомляють, що ціна оренди GPU зросла через зростання попиту, а Хуанг Женьхун підкреслив, що AI потребує інфраструктури на десятки трильйонів доларів. Це відображає явище: підвищення можливостей AI безпосередньо стимулює зростання попиту на обчислювальні ресурси.

Три прориви разом спрямовані у одному напрямку — AI рухається від лабораторії до виробничого середовища. Агентський AI підвищує автономність моделей, відкриті моделі знижують бар’єри входу, фізичний AI розширює сфери застосування. Ці досягнення у сукупності сприяють новій хвилі інвестицій у інфраструктуру.

Підсумки

Три головні прориви, підсумовані Хуанг Женьхуном, відображають три ключові напрямки розвитку AI-індустрії. Агентський AI вирішує проблему надійності моделей, підвищуючи їх до статусу помічника; відкриті моделі руйнують монополію у галузі AI, дозволяючи більшій кількості учасників долучатися до інновацій; фізичний AI розширює застосування AI з інформаційної сфери на науку та інженерію.

Ці прориви не існують ізольовано, а взаємодіють між собою. Підвищення можливостей моделей вимагає більше обчислювальних ресурсів, процвітання відкритої екосистеми ще більше стимулює попит на обчислювальну потужність. Очікується, що у 2026 році розвиток AI-індустрії зосередиться навколо цих трьох напрямків, а будівництво та інвестиції у інфраструктуру залишатимуться ключовими драйверами галузі.