Ідеї щодо майбутнього розвитку AI: підсумки 2025 і що очікувати далі

Літо — традиційно повільний час у світі технологій. OpenAI теж не виняток: їхній відкритий модельний реліз “займає трохи більше часу”, а запуск GPT-5 постійно відкладається. Такі події точно стануть топ-темою, але навряд чи раніше серпня.

Отже, поки хвиля нових випусків трохи вщухла, час підбити підсумки та подивитися, куди рухаємось. Ось найголовніше, що варто знати.

1.o3 — технічний прорив за межами масштабування

Головна історія про модель o3 — це “масштабування обчислень для навчання з підкріпленням”, що породило новий тип проблем з перенавчанням. Це правда, але головне — o3 по-справжньому крутий у пошуку інформації.

Уявіть: o3 при звичайному запиті може “пройти” десятки сайтів, немов натренований мисливський пес, що не відпускає слід. Поки що жодна інша лабораторія не показала нічого схожого — і це відбувається за кілька місяців після релізу в квітні 2025 року. У світі, де релізи OpenAI та Google часто дзеркальні, цей “пошуковий драйв” o3 виглядає унікальним.

Ключове питання: коли інші лабораторії покажуть щось подібне? Якщо так триватиме до кінця літа, це буде підтвердженням серйозного технічного прориву OpenAI у надійності пошуку і використання інструментів у моделях.

2.Агенти — розвиток з великим розривом, але швидкий

Продукт Claude Code, особливо у версії Claude 4, вразив усіх — це майже ідеальне поєднання продуктивності і користувацького досвіду. Проте більшість із нас не є професійними розробниками, тому глибоких гайдів чи “відчуття ШІ” бракує.

Основна новина про LLM-агентів у тому, що вони працюють комплексно: кілька викликів моделей, різні конфігурації, управління пам’яттю та середовищем. Проблеми бувають двох типів:

• Модель не може виконати завдання зовсім, або
• Модель падає на окремих дрібницях.

Для агентів, що вже працюють (Claude Code, Deep Research), здебільшого другий тип помилок — і він швидко виправляється через посттренінгові оновлення. Тож покращення будуть не рівномірними, а стрибкоподібними — іноді просто невеликі зміни зроблять агенти неймовірно надійними.

3.Масштабування параметрів у споживчих моделях сповільниться

У 2025 році великі AI-моделі майже перестали збільшуватися за кількістю параметрів. Ціни на API не ростуть, а релізи стають більш “дрібними” і менш гучними.

GPT-5, ймовірно, буде збільшуватися не завдяки просто більшій кількості параметрів, а за рахунок масштабування під час інференсу — тобто складнішої архітектури та кращого використання ресурсів у реальному часі.

Розвиток галузі більше не залежить від “хто більший”, а від ефективності, стабільності і продуктового досвіду.

Висновок: літо — час переосмислень. Цей період спокою — ідеальний для того, щоб зрозуміти, що зроблено, і готуватися до нових трендів.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело