Три незручні правди про AI наприкінці 2025 року

Anhelina Kalashnikova
30 груд. 2025 р.
Читати 2 хв

Минуло три роки з моменту публічного запуску ChatGPT. Очікування ринку та реальність розвитку штучного інтелекту дедалі більше розходяться.

У статті Capria Ventures Three Hard Truths About AI to End 2025 автор системно розкладає вплив штучного інтелекту на ринок праці, інвестиції та бізнес-очікування.

1️⃣ Робочі місця: змінюються повільно, але ризик нікуди не зник

Що бачимо зараз:

• Масових звільнень через штучний інтелект поки що немає.

• Більшість скорочень офісних працівників пов’язані з економічною ситуацією, а не з автоматизацією.

Але важливий нюанс:

• Geoffrey Hinton попереджає: керівники ще не усвідомили, що означає заміна інтелектуальної праці в економіці, де попит і так обмежений.

• Прогнози про швидкі звільнення не справдилися, але ризик залишається, коли саме і в яких масштабах – незрозуміло.

Штучний інтелект – це технологія повільної дії. Він не «ламає» ринок праці одразу, але може змінити його поступово і нерівномірно.

2️⃣ Інвестиції в AI ростуть швидше, ніж реальні доходи

Факти за 2025 рік:

• 344 млрд доларів інвестували Microsoft, Amazon, Alphabet і Meta в AI (у 2024 році було 228 млрд доларів).

• Щоб ці інвестиції окупилися, AI має приносити 320–480 млрд доларів доходу щороку.

Що відбувається на практиці:

• Більшість AI-функцій включені в продукти «за замовчуванням» або взагалі безкоштовні для користувачів.

• OpenAI навіть оголосила режим підвищеної тривоги через конкуренцію з Gemini 3.

Дані McKinsey:

• 88% компаній вже використовують AI.

• Лише 39% бачать реальний вплив на прибуток.

• У більшості компаній AI додає менше 5% до фінансового результату.

Типова картина:

запустили → протестували → не змогли масштабувати → не отримали очікуваної цінності.

DeepSeek 3.2 у 25–30 разів дешевший, ніж GPT-5 і Gemini. Це ставить під питання, чи виправдані нинішні дорогі рішення.

Yann LeCun прямо говорить: "Такі моделі не ведуть до рівня людського мислення."

Висновок автора простий:

забагато інвестицій + повільні доходи + невизначене майбутнє технологій = ризик перегрітого ринку.

3️⃣ Мовні моделі корисні, але це не «універсальний інтелект»

Що змінилося в думках експертів:

• Gary Marcus пропонує не гнатися за універсальним штучним інтелектом. Замість цього – створювати практичні, перевірювані інструменти.

Ilya Sutskever визнає: "Просто нарощувати потужності більше не працює."

Куди рухається бізнес:

Компанії все частіше обирають менші моделі, заточені під конкретні задачі: вони дешевші, безпечніші та краще підходять для середовищ, де помилки неприпустимі.