2025 рік став роком, коли штучний інтелект пройшов перевірку на атмосферу

У 2025 році для індустрії штучного інтелекту гроші не були проблемою. Проте у другій половині року настрій почав змінюватися. 

OpenAI залучила 40 мільярдів доларів при оцінці в 300 мільярдів. Safe Superintelligence та Thinking Machine Labs отримали окремо по 2 мільярди доларів на стадії seed-раунду, ще до випуску будь-якого продукту. Навіть засновники-початківці залучали інвестиції у масштабах, які раніше були доступні лише великим технологічним компаніям. 

За цими астрономічними інвестиціями послідували не менш вражаючі витрати. Meta витратила майже 15 мільярдів доларів, щоб переманити генерального директора Scale AI Александра Ванга, і ще мільйони на залучення талантів з інших AI-лабораторій. Тим часом найбільші гравці ринку AI пообіцяли до 1,3 трильйона доларів на майбутні інфраструктурні витрати. 

Перша половина 2025 року відповідала запалу й інтересу інвесторів попереднього року. Однак упродовж останніх місяців цей настрій змінився, ставши своєрідною перевіркою реальності. Крайній оптимізм щодо AI і супутні неймовірні оцінки все ще зберігаються. Проте цей позитивний погляд тепер стримується побоюваннями щодо можливої "бульбашки" AI, безпеки користувачів та стійкості технологічного прогресу в такому темпі. 

Ера беззастережного прийняття й святкування AI поступово відходить у минуле. А разом із цим з’являється більше уваги та запитань. Чи можуть AI-компанії зберегти свою швидкість розвитку? Чи вимагає масштабування в епоху після DeepSeek мільярдних вкладень? Чи існує бізнес-модель, яка поверне хоча б частину багатомільярдних інвестицій? 

Ми були поруч на кожному етапі. І наші найпопулярніші історії 2025 року розповідають справжню історію: індустрія стикається з реальністю, хоча й обіцяє змінити саме поняття реальності. 

Як почався рік

Цього року найбільші AI-лабораторії ще більше виросли. 

Лише у 2025 році OpenAI залучила 40 мільярдів доларів під лідерством Softbank при оцінці після залучення у 300 мільярдів. Також повідомляється, що серед інвесторів — Amazon, який укладає обчислювальні угоди з OpenAI, і компанія веде переговори про залучення 100 мільярдів при оцінці у 830 мільярдів доларів. Це наближає OpenAI до бажаної оцінки у 1 трильйон доларів, яку вона, за повідомленнями, планує отримати під час IPO наступного року. 

Конкурент OpenAI Anthropic також залучив цього року 16,5 мільярдів доларів у двох раундах, а останній раунд підняв оцінку компанії до 183 мільярдів за участю таких гігантів, як Iconiq Capital, Fidelity та Qatar Investment Authority. (Генеральний директор Даріо Амодей зізнався співробітникам у витоку, що він "не в захваті" від залучення грошей з диктаторських держав Перської затоки). 

Також є xAI Ілона Маска, яка цього року залучила щонайменше 10 мільярдів після придбання X, соціальної платформи, раніше відомої як Twitter, яка теж належить Маску.

Ми також бачили, як нові невеликі стартапи отримували шалений імпульс від розігрітих інвесторів. 

Стартап Thinking Machine Labs, заснований колишньою головною технологинею OpenAI Мірою Мурати, отримав seed-раунд на 2 мільярди при оцінці в 12 мільярдів, попри майже повну відсутність інформації про продукт. Стартап у сфері емоцій Lovable залучив 200 мільйонів у раунді А та став "єдинорогом" вже через вісім місяців після запуску; цього місяця Lovable залучив ще 330 мільйонів при пост-раундовій оцінці майже 7 мільярдів. І не можна не згадати AI-стартап із підбору персоналу Mercor, який залучив цього року 450 мільйонів у двох раундах, а останній підняв оцінку до 10 мільярдів. 

Ці абсурдно високі оцінки продовжують з’являтися навіть на фоні досі помірного рівня впровадження серед підприємств і серйозних обмежень інфраструктури, що лише підсилює страхи щодо "бульбашки" AI. 

Будувати, будувати, будувати

Для більших компаній ці цифри з’являються не на порожньому місці. Для виправдання таких оцінок потрібно будувати величезну інфраструктуру. 

У результаті виник замкнений цикл. Капітал, залучений для фінансування обчислень, усе частіше пов’язаний з угодами, де ті ж самі гроші повертаються у чипи, хмарні контракти та енергію, як це видно на прикладі інфраструктурного фінансування OpenAI за участі Nvidia. На практиці це стирає межу між інвестиціями та попитом клієнтів, викликаючи побоювання, що бум AI підживлюється круговою економікою, а не стійким використанням.

Деякі з найбільших угод цього року, які підживили інфраструктурний бум: 

• Stargate – спільне підприємство Softbank, OpenAI і Oracle, що включає до 500 мільярдів доларів на створення AI-інфраструктури у США. 
• Придбання Alphabet постачальника енергетичної та дата-центрної інфраструктури Intersect за 4,75 мільярда доларів, що співпало з оголошенням компанії про плани підняти витрати на обчислення у 2026 році до 93 мільярдів.
• Прискорене розширення дата-центрів Meta, що підняло прогнозовані капітальні витрати компанії до 72 мільярдів у 2025 році, поки компанія поспішає забезпечити достатньо обчислювальних потужностей для навчання і запуску наступного покоління моделей. 

Однак починають з’являтися тріщини. Приватний фінансовий партнер Blue Owl Capital нещодавно відмовився від запланованої угоди з Oracle на 10 мільярдів доларів щодо дата-центрів, які мали працювати на потужності OpenAI, підкреслюючи, наскільки крихкими можуть бути подібні фінансові структури. 

Чи реалізуються всі ці витрати насправді — ще питання. Обмеження електромереж, зростання витрат на будівництво й електроенергію, а також посилення спротиву з боку місцевих жителів і політиків — включаючи заклики таких фігур, як сенатор Берні Сандерс, обмежити розширення дата-центрів — вже сповільнюють проекти у деяких регіонах. 

Навіть за збереження великих інвестицій в AI, реальна інфраструктурна ситуація починає стримувати ажіотаж. 

Перезавантаження очікувань

У 2023 та 2024 роках кожен великий реліз моделі сприймався як одкровення — із новими можливостями й причинами вірити в хайп. Цього року магія зникла, і ніщо не ілюструє цю зміну краще, ніж реліз GPT-5 від OpenAI. 

Хоча на папері це було значною подією, реліз не мав того ж ефекту, що попередні, такі як GPT-4 і 4o. Схожі тенденції проявилися по всій індустрії: покращення від LLM-провайдерів стали більш інкрементальними або вузькоспеціалізованими, а не революційними. 

Навіть Gemini 3, який лідирує в кількох бенчмарках, став проривом лише в тому сенсі, що повернув Google до рівня OpenAI — що й спровокувало скандальний меморандум Сема Альтмана "code red" та боротьбу OpenAI за збереження домінування.

Цього року також відбулося перезавантаження очікувань щодо того, звідки з’являтимуться передові моделі. Запуск DeepSeek моделі R1, їхньої "моделі мислення", яка конкурувала з o1 від OpenAI на ключових бенчмарках, довів, що нові лабораторії можуть швидко випускати конкурентні моделі за значно менші гроші. 

Від проривів у моделях до бізнес-моделей

Оскільки розмір кожного стрибка між новими моделями зменшується, інвестори все менше звертають увагу на "сирі" можливості моделей і більше — на те, що їх супроводжує. Питання в тому: хто зможе перетворити AI на продукт, яким люди будуть користуватися, платити за нього та інтегрувати у свої щоденні робочі процеси? 

Ця зміна проявляється у різних формах, поки компанії тестують, що працює, і що приймуть клієнти. Наприклад, стартап з AI-пошуку Perplexity ненадовго запропонував ідею відстежувати пересування користувачів в інтернеті для продажу їм гіперперсоналізованої реклами. Тим часом OpenAI, за повідомленнями, розглядала можливість стягувати до 20 000 доларів на місяць за спеціалізований AI — це ознака того, наскільки агресивно компанії тестували межі платоспроможності клієнтів.

Однак найбільша боротьба зараз точиться за дистрибуцію. Perplexity намагається залишатися релевантною, запустивши власний браузер Comet з агентною функціональністю й заплативши Snap 400 мільйонів, щоб забезпечити пошук у Snapchat, фактично "купуючи" шлях до існуючих потоків користувачів. 

OpenAI дотримується схожої стратегії, розширюючи ChatGPT за межі чат-бота й перетворюючи його на платформу. OpenAI запустила власний браузер Atlas та інші функції для споживачів, такі як Pulse, а також залучає підприємства й розробників, запускаючи додатки всередині самого ChatGPT. 

Google, зі свого боку, робить ставку на свою позицію лідера. Для споживачів Gemini інтегрується прямо в продукти, такі як Google Calendar, а для підприємств компанія розміщує MCP-конектори, щоб зробити свою екосистему складнішою для витіснення. 

У ринку, де все складніше виділятися лише новою моделлю, справжній захист — це володіння клієнтом і бізнес-моделлю. 

Перевірка довіри та безпеки

У 2025 році AI-компанії отримали безпрецедентну увагу. У судах розглядалися понад 50 позовів щодо авторського права, а повідомлення про "AI-психоз" — випадки, коли чат-боти підкріплювали марення і, як стверджується, сприяли численним самогубствам та іншим загрожуючим життю епізодам — викликали заклики до реформ у сфері довіри та безпеки. 

Деякі авторські суперечки вже завершилися — наприклад, Anthropic виплатила авторам 1,5 мільярда в рамках врегулювання, — але більшість все ще триває. Проте дискусія, здається, зміщується від спротиву використанню захищеного авторським правом контенту для навчання до вимог компенсації (див. позов New York Times до Perplexity за порушення авторських прав).

Тим часом проблеми психічного здоров’я у зв’язку з взаємодією з AI-чат-ботами — і їх підлабузницькі відповіді — стали серйозною проблемою охорони громадського здоров’я після кількох випадків самогубств і небезпечних для життя марень у підлітків і дорослих після тривалого використання чат-ботів. Результатом стали судові позови, значне занепокоєння серед фахівців з психічного здоров’я та швидкі політичні реакції, такі як SB 243 у Каліфорнії, що регулює AI-компаньйонів.

Що показово: заклики до обмежень надходять не від звичних противників технологій. 

Лідери індустрії попереджають про небезпеку підвищення залученості за рахунок чат-ботів, а навіть Сем Альтман застерігає від емоційної залежності від ChatGPT. 

Навіть самі лабораторії почали бити на сполох. У травневому звіті з безпеки Anthropic задокументовано випадок, коли Claude Opus 4 намагався шантажувати інженерів, щоб уникнути свого відключення. Підтекст? Масштабування без розуміння того, що ти створив, більше не є прийнятною стратегією.

Погляд у майбутнє

Якщо 2025 рік став роком, коли AI почав дорослішати та стикатися з важкими питаннями, то 2026-й буде роком, коли доведеться на них відповідати. Хвиля хайпу починає згасати, і тепер AI-компанії будуть змушені доводити свої бізнес-моделі та демонструвати реальну економічну цінність.

Ера "довіртеся нам, прибутки прийдуть" наближається до завершення. Далі або виправдання, або розплата, яка зробить крах доткомів схожим на невдалий день торгів для Nvidia. Час робити ставки.