Аналитический центр red_mad_robot подготовил обзор прогнозов развития рынка генеративного ИИ в 2025 году. На основе различных источников (McKinsey, Gartner, Synoptek, Salesforce, Deloitte и др.) авторы изучили состояние и архитектуру рынка ГенИИ, составили топ глобальных событий за первые месяцы 2025 года, привели прогнозы его развития. В документе приведены 10 мировых трендов развития генеративного ИИ. Отдельно аналитики рассмотрели влияние ИИ-трансформации на рынок труда, а также обозначили новые технологические направления, которые могут принести эффект в будущем.

Ключевые наблюдения:

• мировой рынок ГенИИ к 2030 году достигнет $356 млрд, ключевую роль в развитии рынка будут играть США, Европа и Азия;
• к 2030 году объем рынка ГенИИ в России прогнозируется на уровне $4,15 млрд со среднегодовым ростом 25%;
• молодое поколение будет активнее работать с ИИ, а ценность специалистов с наличием ИИ-навыков возрастет. Большинство сотрудников потребуется обучать работе в среде с ИИ-агентами. Сформируется новая многоуровневая система управления, включающая чередующиеся уровни контроля: людей над людьми, людей над машинами, машин над людьми и машин над машинами;
• к новым направлениям, которые могут принести эффект в ближайшем будущем, авторы документа относят: оптимизацию инференса (Inference, вычислений в момент вывода), комбинирование моделей (Model Merging), создание нейросетей для обнаружения галлюцинаций, развитие рассуждающих моделей (Reasoning Models), а также обучение моделей методом обучения с подкреплением на основе обратной связи от искусственного интеллекта (RLAIF, Reinforcement Learning with AI Feedback).

Тренды на 2025 год:

• мультиагентные системы (Multi-Agent Systems). Аналитики отмечают, что ИИ-рынок движется в сторону агентного подхода: автономных ИИ-агентов, мультиагентных систем и агентов пользовательского интерфейса. После него может появиться суперинтеллект или физический ИИ;
• RAG (Retrieval-Augmented Generation, добавление в контекст запроса к большой языковой модели дополнительной информации) становится базовой концепцией. В 2024 году RAG подтвердил свою эффективность, а в 2025 году останется основным методом для поиска и генерации информации;
• развитие малых специализированных языковых моделей (SLM). По мнению аналитиков, тренд на самообучающиеся модели ускорит развитие и внедрение отраслевых SLM, снижая затраты на их создание;
• модели самообучения. Они, как пишут авторы отчета, могут удешевить процесс создания нейросетей. Новые методы, такие как контекстное самообучение (ContextSSL), позволяют нейросетям адаптировать представления к разным задачам;
• данные как продукт. Данные становятся продуктом с выделенными командами и стратегиями монетизации. Компании стремятся разрабатывать доменно-специфичных ИИ-агентов на основе уникальных данных, а рынок движется к формированию ИИ-маркетплейсов, где такие агенты будут интегрироваться с платформами разных поставщиков;
• AI-Driven UX (переосмысление пользовательского опыта с помощью ИИ). Появляется больше новых форм взаимодействия пользователя с интерфейсом;
• ИИ-агенты и копилоты в физических устройствах. Ожидается появление новых массовых ИИ-гаджетов на принципе AI-First; 
• развитие платформ для управления ИИ (AI Governance Platforms). Такие платформы помогают компаниям контролировать юридические, этические и операционные аспекты работы ИИ-систем. Этот тренд, как отмечают аналитики, широко обсуждается в США и Европе, но в России пока остается на периферии внимания;
• гибридные архитектуры. Современные вычисления переходят к гибридным архитектурам, которые объединяют CPU, GPU, устройства периферийных вычислений, а также нейроморфные, квантовые и фотонные системы. Такой подход позволяет использовать сильные стороны каждой технологии, повышая производительность и снижая энергопотребление;
• синтетические данные. Они позволяют компаниям безопасно разрабатывать и тестировать ИИ-модели, не нарушая регуляторные нормы.