Компания ABI Research в декабре 2024 года опубликовала обзор, посвященный ключевым технологическим трендам на 2025 год. Документ выделяет 53 тренда, которые окажут реальное влияние — от интеграции ИИ до экологичных технологий — а также 48 направлений, которые не оправдают ожиданий. Особое внимание уделяется изменениям в телекоммуникациях, производстве и развитии искусственного интеллекта, вопросам устойчивости, дефициту кадров и экономическим рискам.

Ключевые тренды:

• в 2025 году телеком-операторы столкнутся с изменением структуры трафика из-за появления новых устройств, таких как умные очки, которые активно передают видео и другие данные в сеть. Эти гаджеты почти не загружают сеть входящим трафиком, но требуют гораздо больше исходящего, что заставляет операторов переосмысливать, как строить и настраивать свои сети;
• ИИ-компьютеры станут новой нормой: вместо дорогой «опции» они превратятся в стандартную комплектацию большинства моделей. Их массовое распространение будет связано с запуском Windows 12, встроенной поддержкой ИИ-задач и ростом интереса к технологиям вроде ChatGPT в повседневной работе. Особенно активно такие устройства начнут внедрять компании, ожидая роста продуктивности сотрудников, при этом конкуренция между производителями будет способствовать удешевлению и ускорению перехода к новому поколению ПК;
• рынок инструментов для машинного обучения (ML) ждет волна слияний, покупок и активных инвестиций: узкоспециализированные MLOps-компании окажутся перед выбором — расти, объединяться или уйти с рынка. Разработчики все чаще требуют удобных, комплексных решений, и те, кто не может их предложить, теряют клиентов. Крупные игроки с ресурсами — такие как NVIDIA, Google и Microsoft — будут активно скупать перспективные стартапы, особенно в областях оптимизации ИИ, управления данными и автоматизации MLOps;
• компании будут активно инвестировать в данные — особенно в решение проблем с неструктурированной и разрозненной информацией, которая мешает эффективному внедрению ИИ. Популярными станут синтетические данные, отраслевые открытые датасеты и платформы, способные обрабатывать сложные типы данных. Умение работать с данными станет ключом к успеху на рынке корпоративного ИИ;
• компании будут осторожнее относиться к ГенИИ, осознав его высокие риски и частые неудачи — до 90% пилотных проектов оказываются неэффективными. На фоне этого интерес сместится в сторону традиционного ИИ, который проще внедрять и дешевле обслуживать;
• в 2025 году повсеместно начнутся испытания и пилотные проекты ИИ-агентов, ориентированных на конкретные отрасли и задачи бизнеса. Крупные компании уже создают собственные «ИИ-фабрики», позволяющие обучать модели на своих данных, а малый и средний бизнес будет сотрудничать с узкоспециализированными вендорами для создания кастомизированных решений. Такой подход заменяет универсальные ИИ-инструменты более точными и полезными агентами, адаптированными под реальные бизнес-потребности;
• предприятия начнут активнее переходить на публичные облачные сервисы, даже для хранения критически важной и чувствительной информации. Это станет возможным благодаря улучшенной безопасности, соблюдению требований регулирования и удобной интеграции между облачными платформами. На фоне сокращения ИТ-бюджетов компании будут искать более экономичные решения, а современные облачные сервисы уже предлагают высокий уровень защиты, способный удовлетворить даже самые требовательные отрасли;
• промышленность сделает ставку на ИИ-симуляторы как ключевой инструмент оптимизации производства: крупные игроки продолжат поглощать разработчиков таких решений. Технология будет применяться для двух основных задач — ускорения проектирования через виртуальный подбор оптимальных параметров и предотвращения производственных дефектов с помощью предиктивной аналитики. Особый упор сделают на интеграцию ГенИИ и промышленной метавселенной, где цифровые двойники предприятий позволят тестировать сценарии в реальном времени без остановки производства;
• ИИ будет массово внедряться в системы цифровой безопасности, став обязательным компонентом защиты данных. Это поможет автоматизировать сложные процессы: управление криптографическими ключами, проверку сертификатов и выявление угроз. Особенно востребованы такие решения будут в медицине и промышленности, где важно быстро обнаруживать атаки на оборудование.

Расскажите знакомым: