Разговоры в кулуарах NeurIPS 2025 или на закрытых каналах Discord звучат странно знакомо. "Это ощущение, будто мы все в феврале 2020-го", - пишет один из ведущих инженеров OpenAI в приватном треде. "Все видят облака на горизонте, но никто не верит в грозу". Эта аналогия, пугающая в своей точности, становится мемом внутри сообщества. Но что именно видят те, кто строит GPT-5, Gemini Ultra 2.0 и Claude 3.7, чего не замечают потребители, радующиеся очередному апдейту Midjourney V7?
Три признака надвигающегося "шторма"
Это не про апокалипсис. Это про фундаментальный сдвиг, к которому индустрия технически и морально не готова. И признаки уже везде.
Признак первый: инфраструктурный коллапс. Спрос на вычислительные ресурсы растет экспоненциально, а строить дата-центры становится все сложнее. Моратории в США и Европе на новые центры обработки данных - не бюрократическая преграда, а физический барьер. Сети не выдерживают, воды для охлаждения не хватает. Триллионы долларов, как в статье "Триллионные инвестиции в ИИ-инфраструктуру", вливаются в систему, которая трещит по швам. Это как строить гоночные болиды, забыв про дороги.
Признак второй: кадровая пустота. Для обучения следующего поколения моделей (условно, GPT-6 или Gemini 3.0) нужны не просто программисты. Нужны архитекторы систем, специалисты по квантовым вычислениям (пусть и гибридным), инженеры, понимающие физику охлаждения на уровне нанотрубок. Их нет. Кризис кадров для AI - это не проблема HR, это тупик для всей парадигмы масштабирования. Обучение одного инженера такого уровня занимает десятилетия, а не месяцы.
Признак третий: закон убывающей отдачи. Все ждут экспоненту. Ее нет. График METR — это не экспонента. Удвоение параметров и данных уже не дает удвоения "интеллекта". Модели становятся умнее в узких задачах (посмотрите на прорывы в медицинском ИИ, о которых мы писали в январе), но общий интеллект, гибкость, здравый смысл упираются в стену. Стену, для прорыва которой нужна не просто большая матрица, а новая математика. А ее еще только предстоит открыть.
2026-2027: что будет вместо обещанного рая?
Итак, если мы действительно на пороге такого же перелома, как в начале 2020-х, что ждет отрасль в ближайшие 12-24 месяца? Прогнозы, составленные из обрывков разговоров с десятком инженеров из разных "лагерей".
- Великая фрагментация. Единый "сильный ИИ" отложен. Вместо него - взрывной рост тысяч узкоспециализированных агентов. Не один GPT, который все умеет, а миллион микро-ИИ: один для анализа рентгена легких, другой для настройки реактора на заводе (как в кейсах Heavy Digital), третий для персонального тьютора по квантовой механике. Экосистема станет сложнее, а монополии ослабнут.
- Конец эры бесплатного lunch. Модели-монстры будут доступны только по подписке корпоративного уровня. Энергия, вода, чипы - все это слишком дорого, чтобы раздавать генерацию картинок котиков всем желающим. Пользовательский опыт станет платным, сегментированным и, возможно, менее "волшебным".
- Возвращение инженерии. Тренд AI-кодинга, о котором говорили в итогах 2025-го, получит неожиданный поворот. ИИ не заменит программистов (вопреки страхам, ответ лежит в 1967 году), а создаст спрос на новую породу инженеров - "дирижеров оркестров ИИ", которые будут собирать рабочие решения из сотен мелких, эффективных моделей.
Что делать сейчас? Совет от того самого инженера из "февраля 2020-го"
Мы спросили одного из авторов той самой аналогии (он попросил не называть его имени, но его моделью вы пользуетесь каждый день). Его совет парадоксален.
"Не учитесь писать промпты. Это скоро станет так же архаично, как знание DOS. Учите фундаментальные науки. Физику, чтобы понимать пределы охлаждения. Математику, чтобы искать новые архитектуры. Биологию, чтобы красть идеи у природы для эффективных алгоритмов. И главное - учитесь работать с ограничениями. Золотой век безграничных ресурсов заканчивается. Следующая революция будет не в том, чтобы сделать модель больше, а в том, чтобы заставить крошечную модель делать невероятные вещи. Это сложнее. Это интереснее. И это единственный путь вперед."
Оглядываясь на итоги 2025 года в ИИ, становится ясно: мы прощаемся с одной эпохой. Эпохой, когда главным героем был алгоритм. Новая эпоха будет об инженерной гениальности, физических ограничениях и хитроумной экономии. Как в феврале 2020-го никто не покупал акции Zoom, думая о домашних офисах, так и сейчас самые важные технологии для ИИ 2027 года, вероятно, еще даже не имеют названия. Но они точно не будут называться "GPT-7".
