Развитие ИИ до 2030 года — как будет развиваться искусственный интеллект следующие 5 лет?

За последние несколько лет индустрия искусственного интеллекта прошла путь от перспективной идеи до передовой технологии, которая в наше время является одним из самых крупных IT-рынков. Все крупные компании придерживаются политики экспансии в этой перспективной нише, с каждым годом предлагая рынку все более и более эффективные языковые модели. С учетом такого бурного роста, сложно представить, что станет с этой индустрией всего лишь через 5 лет. Однако, некоторые компании, тесно связанные с рынком LLM, уже предложили собственное видение на этот счет, показав мировому сообществу собственные дорожные карты развития сектора нейросетей с 2024 по 2030+ годы. В этой статье мы разберем, как компании IBM, Nvidia и OpenAI видят индустрию искусственного интеллекта через 5 лет и каких достижений ИИ-инженеры будут добиваться с каждым годом. Для начала, вернемся в прошлое и коротко расскажем о прогнозах IT-компаний на 2024 и 2025 годы.

2024 год стал началом эпохи бурного роста передовых моделей искусственного интеллекта. Когда компания OpenAI показала своего революционного чат-бота GPT-4, весь мир понял, какой потенциал кроется в нейросетях. Именно тогда компания IBM, Nvidia и OpenAI задумались о том, как будет развиваться эта индустрия. Начнем с разбора видения IBM.

Компания IBM предугадала, что 2024 год станет временем, когда ведущие ИИ-компании массово начнут выпускать нейросети-трансформеры с модульными и мультимодальными функциями. Конечно, мультимодальные LLM появлялись и раньше, например, нейросеть DALL-E 2021 года выпуска для генерации изображений и видео. Однако, в 2024 году появилась целая россыпь мультимодальных LLM — GPT-4 Vision, ImageBind, Fromage, Kosmos, LLaVA и так далее. При этом, IBM также спрогнозировала, что в разработчики LLM будут увеличивать контекстные окна и производительность своих ИИ-решений, при этом снижая затраты на их внедрение и использование. Кроме того, приложения с интегрированным LLM начали расширять сферу своего применения за счет более простой интеграции с вычислительными инфраструктурами корпоративных организаций. Это обуславливается использованием ПО для разработчиков, вроде watsonx от IBM и различных открытых фреймворков вроде PyTorch. По сути, все это означало переход к новому типа искусственного интеллекта — ИИ-агентам. 

Но как обстоят дела с планами Nvidia в 2024 году? Они полностью идентичны прогнозам IBM — фокус на мультимодальность и агентский искусственный интеллект. Экономичность ИИ Nvidia решила не предугадывать, а воплощать в жизнь — в 2024 году компания представила новую архитектуру ИИ-ускорителей Blackwell, которая кратно сокращает энергопотребление ИИ-систем по сравнению с решениями Hooper.

Однако обе перечисленные компании фокусируются на выпуске оборудования для работы с ИИ, но какие прогнозы давала компания OpenAI, которая занимается непосредственно разработкой ИИ-моделей? OpenAI раньше всех знала про интеграцию мультимодальных решений, поэтому прогнозы компании говорили в первую очередь о появлении эффективных ИИ-агентов, таких как GPT-Next.

Переходим к нашему времени. В 2025 году искусственный интеллект начал проникать во все сферы жизни людей — от повседневности до коммерческих проектов. Двигатель развития ИИ уже запущен на полную мощность, лидеры индустрии прочно закрепились на своих позициях, но стартапы не отстают и регулярно выпускают собственные инновационные LLM. Теперь искусственный интеллект не удивляет также сильно, как раньше, поэтому теперь перед разработчиками стоят совершенно другие направления масштабирования этой индустрии. 

IBM в своей дорожной карте поделилась очевидными для многих фактами — специалисты считают, что в 2025 году развитие получат именно нейронные архитектуры, которые станут более экономичными, производительными, а также легко масштабируемыми. Причем, экономия будет затрагивать не только стоимость токенов, но и стоимость владения вычислительными инфраструктурами для развертывания LLM. Обучение нейросетей также претерпевает изменения — если раньше модели обучались “выкармливанием” огромными массивами данных без предварительной обработки, то теперь ИИ учатся с помощью дистилляции, обучения с подкреплением и синтетическиских датасетов.

С этой позицией также согласна компания Nvidia, которая считает, что в 2025 году ИИ-сектор станет намного демократичнее и доступнее, чем когда бы то ни было. К примеру, компания уже представила компактные супекомпьютер Nvidia Digits, который делает высокопроизводительный ИИ доступным для малого бизнеса. ИТ-гигант также продолжает тенденцию развития ИИ-агентов, стимулируя их массовое внедрение в бизнес-процессы компаний разных сегментов рынка., что подтверждается выпуском умных оркестраторов, которые координируют работу сразу нескольких ИИ-агентов в рамках одной системы. 

OpenAI не сильно отличилась видением развития сегмента ИИ-агентов в 2025 году от Nvidia. Компания продвигает использование искусственного интеллекта как личного ассистента, который будет полезен при выполнении повседневных и рабочих задач. Кроме того, в 2025 году OpenAI также задумалась об объединении языковых моделей с разной специализацией в одну, единую систему, чтобы пользователи могли выполнять любые операции без необходимости переключения между моделями. Именно такой вектор намечен для выпуска GPT-5. 

Компания IBM нарекла 2026 год эпохой, когда методы ручного обучения нейросетей канут в лету и искусственный интеллект начнет обучаться самостоятельно. Конечно, уже сейчас существуют методы дистилляции знаний, когда большая модель обучает меньшую, однако этот процесс все еще контролируется человеком и дополняется другими методами ввиду не самой высокой эффективности. В свою очередь IBM считает, что в 2026 году нейросети постепенно начнут самостоятельно генерировать синтетические датасеты, используя их для собственного дообучения, постоянно масштабируя свою производительность и увеличивая скорость обучения ИИ. Конечно, на этом этапе самообучение будет контролироваться людьми, однако основной фокус в 2026 году будет смещен на улучшение умственных способностей нейросетей. Такие системы также смогут проверять достоверность изложенных в ответах фактов и мыслить критически — по сути, нейросети перейдут на новый этап, демонстрируя значительно улучшенные когнитивные функции, что позволит окончательно внедрить их коммерческие проекты, выполняя большую часть бизнес-операций. 

Заявления IBM интересно сопоставляются с планами компании OpenAI на 2026 году. По их видению, 2026 год станет настоящим открытием, поскольку разработчики наконец-то смогут перейти от моделей ANI r полноценным AGI — сверхразумным моделям искусственного интеллекта. AGI будет обладать выдающимися когнитивными способностями на уровне человека, эффективно выполняя все типы задач, которые могут выполнять люди. Помимо этого, AGI также будет обладать практически безграничными возможностями обучения и уже спустя 30 после выпуска первой AGI-модели, она достигнет уровня эффективности при выполнении задач, эквивалентного 100 специалистов высшего уровня. OpenAI одновременно и восхищается, и опасается момента, когда AGI будет создан, поскольку это будет означать, что процесс сверхбыстрого обучения LLM уже начат и искусственный интеллект может легко развиться до той степени, когда его будет невозможно контролировать.

У компании Nvidia свои планы на счет 2026 года. Если IBM в своих прогнозах фокусируется во многом на и так понятных для всех фактах, то Nvidia говорит о совершенно другом векторе развития — физический искусственный интеллект. Как заявляет Nvidia, физический искусственный интеллект — это особые языковые модели, которые благодаря очень длительному обучению (свыше 20 миллионов часов) с аудиофайлами, видеофайлами и текстом, начнут гораздо лучше понимать реальный мир. Это позволит физическим ИИ понимать законы физики, такие как гравитация, термодинамика, химия и другие природных явлений. Компания Nvidia самостоятельно ведет разработку таких языковых моделей с помощью программной платформы Nvidia Cosmos, готовя искусственный интеллект к полноценному внедрению в реальный мир. Другими словами, 2025 год станет основой для того, чтобы начать разрабатывать эффективных ИИ-роботов. На конференции GTC 2025 компания даже представила собственного, полноценного робота на основе языковой модели Isaac GROOT N1.

Компании IBM и Nvidia воспринимают 2027 год как переходный этап, не делая четких прогнозов в этот период — скорее всего, IBM будут масштабировать и улучшать когнитивные функции ИИ-систем, а Nvidia будет продолжать работу над ИИ-роботами. Однако, планы OpenAI на 2027 год невообразимо грандиозны — компания считает, что уже через 2 года свет сможет увидеть первый в мире ASI (искусственный сверхинтеллект). Эта разработка приведет к взрывному развитию ИИ-систем, а возможности самих ASI-моделей будут не просто эквивалентны человеческому интеллекту, а будут многократно его превосходить. Примечательно, что OpenAI даже поделилась собственной статистикой, согласно которой, вероятность появления первой ASI к 2030 году равна 70%, но с учетом текущего бурного развития индустрии, возможен исход, при котором ASI выпустят уже в 2027 году. OpenAI ожидает, что ASI будет способен решать задачи глобального уровня, вроде проблемы глобального потепления, международных конфликтов или топливного кризиса, поскольку его феноменальная вычислительная мощность позволит за считанные секунды анализировать миллиарды сценариев событий и прогнозировать их исход с максимальной точностью. Также ASI запустит процесс беспрецедентного технологического прогресса во всех направлениях — от создания инновационные фармацевтических веществ до покорения космоса. Вокруг искусственного суперинтеллекта кишит множество догадок и споров, например, некоторые пользователи даже считают, что ASI является Великим Фильтром, который уже неоднократно губил разумные формы жизни, которые были способны его создать, не давая им найти других разумных существ. Конечно, это воспринимается как фантастика, но для человеческого сознания появление ASI настолько неестественно, что мы не можем даже представить, на что будет способна эта система. 

2028 год, по мнению IBM, знаменует этап, когда синтетических и заранее предзаписанных данных будет недостаточно для обучения передовых моделей искусственного интеллекта — ИИ начнут получать датасеты прямо из окружающей среды, эффективно адаптируясь к выполнению совершенно новых типов задач, с которыми языковая модель еще не сталкивалась. То есть, ИИ смогут обучаться по тому же принципу, как обучаются люди, впитывая знания и развивая свои навыки. Достичь такого результата, по заявлениям IBM, можно будет достичь благодаря внедрению в нейросети нескольких типов памяти и гибридной архитектуры на основе нейронных механизмов, которые, подобно клеткам головного мозга, будут взаимосвязаны друг с другом. Такой скачок в развитии искусственного интеллекта будет означать, что человечество стоит на пороге создания умных и эффективных роботов на основе ИИ, а возможно и вовсе станет временем, когда эти роботы начнут использоваться на специальных производствах. Пример работы такого автоматизированного объекта, где вмешательство человека полностью не требуется, показала компания Nvidia на конференции GTC 2025 — согласно прогнозам Дженсена Хуанга, роботизированные системы будут выполнять различные производственные операции (от металлургического литья до упаковки товаров и логистики), а контролировать весь этот процесс отдельных, сверхмощный ИИ. 

OpenAI в своих планах на 2028 год также продолжает тему роботов, но более произачино — компания считает, что если в 2027 году человечество не добьется создания ASI, то в 2028 году появятся так называемые наноботы. Эти микроскопические автономные машины, вероятность появления к 2027-2028 годам составляет 30%, будут контролироваться системами искусственного интеллекта и станут переходным этапом к человечным роботам, выход которых, как прогнозирует OpenAI, осуществится в 2029 году. В свою очередь, сами наноботы будут крайне полезны в секторе медицины, интегрируясь непосредственно в организм человека и излечивая даже самые тяжелые заболевания, тем самым продлевая жизнь на десятки лет, а также в сфере производства и восстановлении окружающей среды.

Мы приближаемся к 2030 году, и по прогнозам компании IBM, в то время ИИ-индустрия сможет создать нечто принципиально новое — машину, неделенной не только умом человека, но и человеческими чувствами. Эмпатичные нейросети начнут понимать и адаптироваться к человеческой личности как на индивидуальном, так и на коллективном уровне. ИИ будет опираться на моральные и этические ценности и, следовательно, будет осознавать социальную ответственность в обществе. Это создаст благоприятную почву для того, чтобы привлекать ИИ к выполнению более широкого спектра задач, например, искусству или операциям, в которых требуется прямое взаимодействие с человеком. Впоследствии этот этап приблизит человечество к созданию человекоподобных роботов-андроидов, которые не только думают как люди, но и выглядят как люди. Возможно, подобные системы будут привлекаться даже к таким типам задач, как хирургия, осуществив более естественное и эффективное взаимодействие между ИИ и людьми.

Nvidia не распространяется о конкретике на счет прогнозов к 2030 году, однако очевидно, что в планах компании — всеобщая автоматизация производства с помощью ИИ-систем и создание человекоподобных роботов, способных выполнять задачи на уровне человека во всех сценариях использования. Nvidia не говорит о какой-либо эмпатии или улучшении интеллектуальных способностей, затрагивая лишь масштабирование производительности и интеграции. Возможно, компания подразумевает это как само собой разумеющееся, но уже сейчас можно разглядеть интересную позицию. Компания Nvidia рассматривает ИИ и роботов в первую очередь с коммерческой точки зрения, а не как технологический прорыв — это подтверждается словами Дженсена Хуанга, который называет роботов новой мултри-миллиардной индустрией. 

Заглянуть на более чем 5 лет вперед весьма непросто с учетом огромных темпов развития сектора искусственного интеллекта. Однако, IBM также сделала свои прогнозы о настолько далеком по современным меркам будущем ИИ. На самом деле, вывод IBM весьма очевидны и исходят из всех вышеперечисленных достижений — после 2030 годов нас ждет переход к тесному сотрудничеству между искусственным интеллектом и человеком. Такие модели будут состоять из ряда различных нейросетевых памяти, отвечающих за восприятие, память, эмоции, мышление и действия, что еще больше усилит их социальные и когнитивные способности. Искусственный интеллект подобного уровня будет способен прогнозировать, действовать, планировать и адаптироваться к новым ситуациям и условиям, открыв возможность интегрировать ИИ абсолютно во все сферы деятельности. Эта система также будет поддерживаться совершенно новыми типами кодирования памяти ИИ для различных видов сенсорного восприятия — визуального, обонятельного, тактильного и так далее, что даст искусственному интеллекту возможность оценивать вознаграждения и угрозы, безопасно взаимодействовать с миром и находить оптимальные способы достижения целей. А программы с поддержкой работы различных типов нейронных связей будут оптимизировать передовые ИИ-модели, делая их энергоэффективность эквивалентной биологическому интеллекту — другими словами, искусственный интеллект станет ровней для человека.

С учетом того, что прогнозы компаний на 2024 и 2025 годы действительно сбылись, то хочется верить, что аналитика IBM, Nvidia и OpenAI на следующие 5 лет также будет правдива. Стоит отметить, что скорость развития искусственного интеллекта не только завораживает, но и в некотором роде пугает. Всего за несколько лет сфера ИИ развилась до невероятных масштабов, поэтому уже в наше время все чаще всплывает ряд очень немного но значимых вопросов: что станет с миром, когда появится ASI? как будут сосуществовать роботы и люди? чего ждать к 2040-2050 годам? Пока что на эти вопросы нет ответов, но велика вероятность того, что мы узнаем их уже в ближайшем будущем.