Что произошло с ИИ в 2025 году: восемь главных трендов
Разбираем ключевые тренды уходящего года — от кодовых ассистентов и опенсорсных LLM до ИИ‑агентов и применения ML в информационной безопасности.
- В 2025 году искусственный интеллект в российском бизнесе сделал качественный скачок: компании повсеместно внедряют генеративные модели и ИИ-агентов, получая реальные результаты.
- Произошёл бум ИИ-агентов — автономных систем, которые планируют задачи, выполняют цепочки действий и работают с внешними системами.
- Платформа Yandex AI Studio показала пятикратный рост потребления: годовой повторяющийся доход достиг 1,2 млрд рублей, а количество клиентов — 40 тысяч. К концу 2025 года клиенты использовали на платформе более 200 агентских решений.
- ИИ-ассистентов успешно применяют в бизнесе: например, «Лемана ПРО» сократила нагрузку на операторов контакт-центра на 30%, Яндекс Недвижимость улучшила качество обслуживания, Московский метрополитен сократил количество письменных обращений на 35%.
- В 2025 году распространились новые ML-модели. В Yandex AI Studio есть доступ более чем к 20 моделям, среди которых — Qwen3-235b и Alice AI LLM.
- Технология LoRA в Yandex AI Studio помогает быстро дообучать модели под специфику бизнеса. Например, компания Presentsimple.ai с её помощью снизила стоимость генерации презентаций в шесть раз.
- Термин «вайб-кодинг» стал словом года по версии словаря Collins. На платформе SourceCraft представлен агентский режим — первое в России решение, где ИИ-агент встроен в полный цикл разработки.
- Model Context Protocol (MCP) стал стандартом интеграции ИИ-агентов с внешними системами. Yandex AI Studio и SourceCraft получили поддержку MCP.
- Развиваются ИИ-фабрики — дата-центры с большим числом GPU для обучения и запуска ML-моделей. Yandex Cloud анонсировал новый дата-центр во Владимирской области.
- Растёт количество кибератак с использованием ИИ-моделей. Для противодействия атакам также используется ИИ: например, мультиагентная система в SOC автоматизирует 39% рутины и сокращает обработку ложных срабатываний на 86%. Также был представлен AI-SAFE Framework — руководство по безопасной разработке ИИ-агентов на основе практик OWASP®, NIST и MITRE ATT&CK®.
В 2025 году искусственный интеллект в российском бизнесе сделал качественный скачок. Если раньше компании в основном экспериментировали с машинным обучением, то теперь они повсеместно внедряют генеративные модели и ИИ‑агентов в прикладные сценарии и получают реальные результаты: рост конверсии, сокращение времени обработки заявок, снижение нагрузки на сотрудников.
Эти изменения чувствуются во всей индустрии. 24 сентября мы провели конференцию Yandex Neuro Scale, собравшую более 20 тыс. офлайн- и онлайн‑участников. Само название отражает главную тенденцию: нейросети пронизывают все направления — от инфраструктуры и данных до безопасности и разработки. ИИ перестал быть экспериментом и стал рабочим инструментом. Разбираем восемь трендов, которые влияли на развитие технологий и бизнеса в этом году.
ИИ‑агенты: от первых пилотов к массовому внедрению
В 2025 году случился бум ИИ‑агентов — автономных систем, которые не просто отвечают на вопросы, а планируют задачи, выполняют цепочки действий и работают с внешними системами. Так, OpenAI представила ChatGPT Agent для автоматизации рутины, Google выпустил Antigravity — программу для создания кода с фокусом на агентную разработку, а Яндекс — своего первого специализированного помощника Нейроюриста.
Этот тренд отразился и на российском корпоративном рынке. В феврале мы представили платформу Yandex AI Studio — решение для создания и внедрения ИИ‑агентов, которое позволяет бизнесу быстро запускать автоматизацию без глубоких технических знаний. С начала года платформа показала пятикратный рост потребления: годовой повторяющийся доход достиг 1,2 млрд рублей, а количество клиентов — 40 тыс.
В сентябре Yandex AI Studio получила масштабное обновление: low‑code‑интерфейс для создания агентов, поддержку голосовых помощников, мультиагентные системы и умный поиск через AI Search. К концу декабря клиенты используют на платформе более 200 агентских решений.
Как бизнес применяет ИИ‑помощников
Новые ML‑модели: разнообразие как преимущество
Универсальной модели на все случаи жизни не существует — разные задачи требуют разных инструментов. 2025‑й стал годом широкого распространения новых ML‑моделей. Часть этих моделей выкладывают в опенсорс. Китайские компании активно выпускают открытые модели — например, DeepSeek и Qwen, — которые легко становятся доступны с помощью облачных платформ.
В Yandex AI Studio есть доступ более чем к 20 моделям. По статистике, на модели Яндекса приходится 62,7% потребления, на Qwen3 — 30,9%, на GPT‑OSS — 5,7%. В июле на платформе появилась Qwen3‑235b — модель с 235 млрд параметров, контекстным окном на 256 тыс. токенов и поддержкой 119 языков.
Главным событием ноября стал запуск семейства Alice AI и открытие доступа к Alice AI LLM в облаке — флагманская модель на 60% лучше DeepSeek V3.1 и Qwen3‑235b в бизнес‑сценариях, а оптимизированная токенизация для кириллицы делает работу модели с русским языком в 1,5–2 раза дешевле.
Наши модели применяют в разных сценариях: «Золотое Яблоко» персонализировала дизайн подарочных карт через AI Studio и повысила средний чек на 8%, а страховая компания «Ренессанс Жизнь» с помощью сервиса сократила обработку документов с нескольких дней до 20–30 секунд.
Кроме того, на платформе Yandex AI Studio есть технология LoRA, которая помогает быстро дообучать модели под специфику бизнеса. Более 100 клиентов уже протестировали её, среди них — компания Presentsimple.ai, которая с помощью дообученной модели снизила стоимость генерации презентаций в шесть раз.
Вайб‑кодинг: когда ИИ пишет код
В феврале Андрей Карпатый, сооснователь OpenAI и бывший директор по искусственному интеллекту в Tesla, предложил термин «вайб‑кодинг», который позже стал словом года по версии словаря Collins. И кодовые ассистенты действительно популярны: GitHub Copilot используют более 20 млн разработчиков, Cursor — 1 млн ежедневно.
Мы в свою очередь добавили кодового ассистента на платформу SourceCraft — с момента запуска он помог написать более миллиона строк кода. Главный прорыв — агентский режим, представленный в сентябре: первое решение в России, где ИИ-агент встроен в полный цикл разработки. Разработчик даёт один запрос — система создает репозиторий, пишет код, генерирует автотесты, проверяет безопасность и запускает развёртывание.
В этой статье:
- ИИ‑агенты: от первых пилотов к массовому внедрению
- Новые ML‑модели: разнообразие как преимущество
- Вайб‑кодинг: когда ИИ пишет код
- MCP‑протокол: экосистема для агентов
- Self‑service аналитика: данные для всех
- ИИ‑фабрики: инфраструктура масштабируется
- Искусственный интеллект для защиты от ИИ‑атак
- Безопасная разработка ИИ
- Что дальше?
«Наша цель — на 30% сократить время разработки. Мы сместили фокус с автоматизации написания кода на ускорение всего жизненного цикла — от планирования задач до тестирования, развёртывания и эксплуатации систем».
За третий квартал 2025 года использование кодового ассистента SourceCraft выросло на 50%.
MCP‑протокол: экосистема для агентов
Model Context Protocol (MCP) стал стандартом интеграции ИИ‑агентов с внешними системами. Anthropic представила его в конце 2024 года, а весной 2025‑го его приняли все крупные международные игроки — OpenAI, Google DeepMind и Google Cloud, Microsoft и AWS.
Наша платформа Yandex AI Studio также получила поддержку MCP. Уже доступны интеграции с amoCRM, «Контур.Фокус», Яндекс Поиск и Трекер.
Self‑service аналитика: данные для всех
В 2025 году работа с данными перестала быть прерогативой аналитиков. Пользователи без IT‑знаний могут самостоятельно создавать отчёты с помощью ИИ. Power BI в ноябре интегрировал Copilot для генерации визуализаций по запросу — и к этому движутся все конкуренты.
В России мы в июле анонсировали Нейроаналитика — ИИ‑агента в Yandex DataLens. Вместо кода пользователь пишет запрос на естественном языке, например «покажи продажи по регионам за последний квартал». В ноябре у агента появился режим аналитики большого объёма данных для обработки 10–20 графиков одновременно. Сервисом пользуются более 1,5 тыс. компаний, включая «Магнит», Lamoda и «Петрович».
«Нейроаналитик — это первый шаг к автономной аналитике, где агенты не только отвечают на вопросы, но и координируются между собой для решения комплексных задач. Следующий этап — проактивный мониторинг: системы будут сами обнаруживать аномалии, прогнозировать проблемы и предлагать решения до того, как бизнес задаст вопрос».
ИИ‑фабрики: инфраструктура масштабируется
ИИ‑фабрика — это дата‑центр с большим числом GPU, созданный для обучения и запуска ML‑моделей. Nvidia строит в Европе 20 таких центров с планом на 50 лет, аналогичные проекты запускают Google, Microsoft и Anthropic.
В нашей компании потребление vCPU за первое полугодие 2025 года выросло на 29,6%. На конференции Yandex Neuro Scale мы анонсировали новый дата‑центр во Владимирской области мощностью более 40 МВт — он обеспечит задержку менее 1 мс между зонами и пропускную способность до 25,6 Тбит/с. Показатель энергоэффективности PUE 1,1 — на 27% лучше мировых стандартов благодаря технологии фрикулинга.
Для компаний, которым нужна собственная инфраструктура, в октябре мы также анонсировали Yandex Cloud Stackland — интегрированную платформу, которая позволяет за несколько часов развернуть готовую инфраструктуру для управления ИИ‑нагрузками.
Новая зона доступности и сервис для развёртывания ИИ‑сервисов будут запущены в 2026 году.
Искусственный интеллект для защиты от ИИ‑атак
Осенью компания Anthropic зафиксировала первую масштабную кибератаку с использованием ИИ‑модели Claude — хакеры автоматизировали 90% этапов взлома. Появились вредоносные программы с ИИ‑функциями, которые работают как «хакер с помощником». Нападения на российские компании с использованием ИИ выросли на 48%.
Для противодействия атакам тоже помогает ИИ. В декабре мы внедрили в SOC мультиагентную систему, которая автоматизирует 39% рутины и сокращает обработку ложных срабатываний на 86%. Модуль ML WAF в сервисе Yandex Smart Web Security блокирует атаки через анализ паттернов поведения. SourceCraft автоматически сканирует код на конфиденциальные данные.
Безопасная разработка ИИ
Развитие ИИ‑технологий требует новых подходов к безопасности на всех этапах — от разработки до эксплуатации. Компании внедряют защитные механизмы, фильтры контента и системы контроля за использованием моделей.
В сентябре мы представили AI‑SAFE Framework — руководство по безопасной разработке ИИ‑агентов на основе практик OWASP®, NIST и MITRE ATT&CK. Это первый в России комплексный подход к защите агентских систем, который охватывает весь жизненный цикл разработки.
«Поскольку агенты опираются на данные от пользователей, среди которых могут быть и злоумышленники, существует набор рисков, на которые нужно обращать внимание при разработке и внедрении ИИ‑агентов. Мы сами активно используем агентную систему в собственных сервисах, непрерывно работаем над методологией защиты и делимся своими наработками с ИБ‑сообществом».
Что дальше?
Эти восемь трендов показывают: ИИ развивается очень быстро. То, что ещё год назад казалось экспериментом, сегодня стало реальностью — по данным исследования Яндекса и «Яков и Партнёры», 88% крупных российских компаний уже запустили пилоты с использованием ИИ‑технологий. Мы превратили нейросети в набор готовых инструментов — от агентов и моделей до инфраструктуры и защиты.
В 2026 году нас, вероятно, ждёт новый скачок. Запуск ИИ‑фабрик масштабирует вычислительные мощности. Развитие мультиагентности и углубление MCP‑экосистемы сделают агентов ещё более автономными. А новые модели продолжат появляться — причем всё быстрее.
Компании, которые внедрили ИИ в 2025 году, получили преимущество. В 2026‑м это может стать базовым требованием рынка. Так что будет интересно — следите за обновлениями!
