Дайджест новин 2025 року: ключові події та тренди в ШІ
Наприкінці 2025 року штучний інтелект завершив свій вирішальний перехід: від експериментальної технології та конкурентної переваги до критично важливої глобальної інфраструктури. Це був рік, коли ШІ остаточно залишив стіни лабораторій і став невід’ємною частиною повсякденного життя, бізнес-процесів, державних послуг та геополітичних стратегій.
Від генеративного ШІ до агентного ШІ
Найважливішим технологічним зрушенням 2025 року став перехід від пасивних генеративних систем до агентного ШІ. Великі мовні моделі (LLM) еволюціонували від розмовних асистентів до автономних систем, здатних планувати і виконувати багатокрокові процеси, а також адаптуватися до мінливих умов з мінімальним втручанням людини.
Ця зміна докорінно змінила підхід організацій до використання штучного інтелекту. Замість того, щоб просто отримувати відповіді, компанії дедалі частіше делегують завдання агентам: дослідження, програмування, закупівлі, підтримку клієнтів та внутрішні операції. Такі технологічні гіганти, як Microsoft, Google, OpenAI та Anthropic, перебудували свої платформи навколо цієї парадигми, інтегрувавши агентне планування в офісні пакети, операційні системи та інструменти для розробників.
З часом дедалі більше корпоративних застосунків пропонуватимуть спеціалізованих ШІ-агентів. Це матиме структурні наслідки: успішні організації перебудують робочі процеси так, щоб ШІ виконував рутинні операції, а люди зосереджувалися на контролі, творчості та складних управлінських рішеннях.
Vibe coding: швидка розробка vs приховані ризики
Паралельно з розвитком агентного ШІ у 2025 році поширилася нова культура розробки – vibe coding. Завдяки все більш потужним моделям програмування розробники (і навіть люди без досвіду) почали створювати програмні продукти, описуючи наміри замість написання логіки. Застосунки збиралися через промпти, з мінімальною перевіркою згенерованого коду.
Хоча вайб-кодинг суттєво знизив поріг входу на ринок та прискорив створення прототипів, він також спричинив системні ризики. Код став непрозорим, крихким і складним в обслуговуванні. Поширилися вразливості безпеки та порушення ліцензій, оскільки розуміння поступилося сліпій довірі до результатів моделі. Наприкінці 2025 року низка гучних збоїв і витоків даних була напряму пов’язана з неперевіреним кодом, згенерованим штучним інтелектом, що повернуло фокус на аудит, тестування та людську відповідальність.
Очікується, що у 2026 році організації відійдуть від вайб-кодинг на користь керованої агентної розробки, де ШІ пише код, але люди залишаються відповідальними за його архітектуру, безпеку та коректність.
Перегони моделей і крихка ієрархія ШІ
2025 рік ознаменувався релізами моделей, які змінили конкурентний ландшафт. Наприклад, моделі Gemini 3.0 від Google та GPT-5.2 від OpenAI зробили акцент на “мисленні на рівні експерта”, автономному програмуванні та розв’язанні складних задач, а не на косметичних покращеннях бенчмарків. Обидві моделі поглибили агентну поведінку в споживчих і корпоративних екосистемах.
Однак найбільш революційний момент відбувся у січні, коли китайська компанія DeepSeek випустила модель R1. Навчена лише за частку вартості провідних західних систем, DeepSeek R1 швидко піднялася в глобальних рейтингах продуктивності. Її відкритий вихідний код змусив індустрію змінити стратегію: вже до середини року OpenAI та Meta поспішали випустити власні open-source моделі, аби зберегти вплив і довіру спільноти розробників.
Цей інцидент чітко показав нову реальність 2025 року: лідерство в галузі ШІ більше не визначається виключно масштабами капіталу, а ефективністю, відкритістю та довірою до екосистеми.
Стрімкий розвиток ШІ генераторів відео
Поточний рік став проривним для сфери генерації відео за допомогою штучного інтелекту, яка еволюціонувала від коротких, непослідовних кліпів до високоякісних роликів тривалістю в десятки секунд (а іноді й хвилини). Нові моделі демонструють реалістичну фізику, цілісність сюжету та, що найважливіше, вбудоване синхронізоване аудіо. Основний фокус змістився на кінематографічний реалізм, стабільність рухів у кадрі та розширені інструменти контролю, що зробило створення відео професійного рівня доступним для креаторів і маркетологів.
Лідерами ринку стали знакові релізи від провідних компаній, таких як Sora від OpenAI, Veo від Google, Gen від Runway та HunyuanVideo від Tencent. Ці досягнення зруйнували бар’єри у виробництві відео, спричинивши вибухове зростання контенту в соціальних мережах, бренд-маркетингу, освітніх матеріалів та швидкого прототипування в різних галузях. Інтеграція нативного аудіо вирішила давню проблему обмежень, а вдосконалена симуляція фізики та сталість персонажів звели до мінімуму візуальні артефакти.
AI slop і криза якості
Разом із масовим впровадженням ШІ ринок заполонив і AI slop – низькоякісний, повторюваний і часто оманливий контент, який генерується у великих обсягах. Інтернет, маркетплейси, соціальні платформи, такі як YouTube і TikTok, і навіть корпоративні бази знань стали переповнені текстами, зображеннями, кодом і, особливо, відео, створеними за допомогою ШІ, які були оптимізовані для обсягу, а не для якості.
Пошукові системи дедалі важче відрізняли сигнал від шуму (signal-to-noise ratio). Дезінформація, створена штучним інтелектом, SEO-спам та синтетичні медіа підірвали довіру та погіршили інформаційне середовище.
У відповідь на це регулятори, видавці та платформи почали надавати пріоритет показникам якості, водяним знакам та перевірці автентичності, сигналізуючи, що наступний етап впровадження штучного інтелекту буде винагороджувати контроль та надійність, а не масове створення контентк. Merriam-Webster навіть визначили слово “Slop” словом 2025 року, що відображає загальну втому суспільства від цього надмірного потоку інформаційного сміття.
Браузери, інтерфейси та кінець пасивного комп’ютингу
Ще однією визначальною тенденцією стало переосмислення веббраузера. Традиційний перегляд вебсторінок: пошук-клік-читання, поступився місцем інтерфейсам на базі штучного інтелекту, здатним діяти від імені користувача. Компанія Perplexity випустила Comet, агентний браузер, який самостійно переглядає вебсайти та виконує транзакції. OpenAI представила Atlas із постійним шаром пам’яті для багатокрокових досліджень, планування та покупок без постійних підказок.
Голосові інтерфейси та ШІ-браузери все частіше замінювали форми, меню та вкладки. Обчислення стали більш діалоговими, цілеспрямованими та невидимими – перші ознаки агентної ери взаємодії людини з машиною.
Перехід ШІ з лабораторій у реальне життя
У 2025 році вплив штучного інтелекту на реальне життя став беззаперечним. У медичній сфері за допомогою ШІ були розроблені молекули, які продемонстрували помітне поліпшення результатів хіміотерапії, а діагностичні моделі навчилися виявляти рідкісні захворювання за допомогою ЕКГ та медичних зображень. Освітні системи зіткнулися з майже повсюдним використанням інструментів штучного інтелекту студентами, що спричинило необхідність масштабної перепідготовки викладачів та перегляду навчальних програм.
Завдяки ШІ-моделям покращилося прогнозування погоди у таких агентствах, як NOAA. Бізнес масово впроваджує мультимодальні агенти, які здатні читати документи, аналізувати зображення, обробляти мову та виконувати дії в різних системах, скоротивши робочі процеси, які раніше вимагали залучення декількох команд.
Водночас довіра суспільства зазнала нових випробувань. Різко зросла кількість атак типу “prompt injection”, галюцинацій моделей та дезінформації, породженої ШІ. Звіт Stanford AI Index 2025 зафіксував зростання кількості реальних інцидентів, що посилило вимоги до стандартів безпеки. Креативні індустрії також почали чинити спротив: актори й митці об’єдналися, щоб запобігти несанкціонованому використанню їхніх зображень та голосів.
Регулювання: від теорії до практики
Після багаторічних дискусій регулювання перейшло від обговорень до етапу примусового виконання. У 2025 році розпочалося поетапне впровадження Закону ЄС про штучний інтелект (EU AI Act): у лютому набули чинності юридично обов’язкові заборони на системи ШІ з “неприйнятним ризиком”. А у серпні поточного року почали діяти зобов’язання для постачальників моделей ШІ загального призначення, які включають вимоги до прозорості: технічну документацію, дотримання авторського права та надання звітів про дані, використані для навчання. Ці заходи вже вплинули на розробку кодексів практики та аналогічних ініціатив за межами Європи.
Поки ЄС посилював контроль, Сполучені Штати та Велика Британія надавали перевагу “м’якшим” підходам, орієнтованим на інновації. Транснаціональні компанії були змушені підтримувати паралельні моделі управління та впровадження, що збільшило операційну складність, але водночас прискорило розвиток внутрішніх систем управління ризиками ШІ.
Заглядаючи в майбутнє, у середині 2026 року набудуть чинності зобов’язання ЄС щодо систем “високого ризику”, які охоплюватимуть аудити, документацію та енергоефективність. Подібні нормативні бази зараз розглядаються і в інших країнах світу.
Синтетичні дані та пріоритет приватності в ШІ
На тлі посилення правил регулювання даних і зростання очікувань щодо приватності, синтетичні дані стали частиною мейнстриму. Організації все частіше покладаються на синтетичні набори даних для навчання та валідації моделей, що дозволяє не розкривати конфіденційну інформацію та уникати посилення упереджень. Цей підхід виявився особливо цінним у сферах охорони здоров'я, оборони та гуманітарної допомоги, де доступ до високоякісних даних є водночас критично важливим і суворо обмеженим.
Синтетичні дані стали ключовим фактором для розробки відповідного законодавству та масштабованого ШІ, знижуючи юридичні ризики та водночас розширюючи інноваційний потенціал.
Інфраструктура, енергетика та розквіт “зеленого ШІ”
Оскільки моделі ставали дедалі масштабнішими, а попит на обчислення (інференс) стрімко зростав, ігнорувати фізичну реальність ШІ стало неможливо. Енергоспоживання дата-центрів перетворилося на стратегічне обмеження. У відповідь на це найбільші технологічні компанії оголосили про безпрецедентні інвестиції в енергетичну інфраструктуру, включаючи відновлення роботи ядерних електростанцій та розробку малих модульних реакторів (SMR) для підтримку потужностей ШІ.
“Зелений ШІ” (Green AI) став одним із ключових показників ефективності. Стартапи, що зосередилися на малих мовних моделях (SLM) – енергоефективних системах, здатних працювати на ноутбуках та мобільних пристроях, набули популярності як економічно вигідна та конфіденційна альтернатива великим хмарним моделям. Сталий розвиток перетворився з маркетингового слогана на питання, що турбує вище керівництво компаній
Прогноз у 2026 рік
На порозі 2026 року штучний інтелект перебуває у точці перелому. Впровадження технології вже стало поширеним явищем: опитування свідчать, що понад половина організацій використовують ШІ в тій чи іншій формі. Проте очікування зміщуються: від експериментів ринок переходить до вимірюваної окупності. Зростання вартості обчислень, дефіцит енергії та регуляторний тиск можуть призвести до консолідації ринку, мега-поглинень компаній та вибіркову корекцію рин
Експерти одностайно прогнозують, що 2026-й стане “роком агентів”, коли автономні системи перетворяться на звичайних колег на робочому місці. Розвиватиметься і “фізичний ШІ”: очікується стрімке масштабування роботаксі, сервісних роботів та автоматизації складів, що ставить нові питання щодо безпеки, відповідальності та витіснення людської праці.
Головним викликом майбутнього стає узгодження (alignment). ШІ більше не є дефіцитним ресурсом – він всюдисущий. Автономні агенти дедалі сильніше впливають на фінансові системи, інфраструктуру та інформаційні потоки. Забезпечення прозорості, сталості та відповідності цих систем людським цінностям визначить наступний етап розвитку галузі.