# ToTheMoon: «2026 станет годом смерти бенчмарков»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=PV1rzQCnZv0
Канал: ToTheMoon — AI-подкаст из Кремниевой Долины
Опубликовано: 31.12.2025

---

## Итоги эпохи AI: прорывы, провалы и ожидания от 2026 года
[[JUMP:00:50]]

Завершающийся год в мире искусственного интеллекта ознаменовался технологическим скачком, однако массовое внедрение инструментов остается ограниченным, не превышая 10% среди пользователей и бизнеса. В специальном выпуске подкаста «ToTheMoon» ведущие анализируют, почему, несмотря на появление мощных reasoning-моделей и инновационных функций, индустрия сталкивается с проблемами адаптации, провалами интерфейсов и миграцией пользователей между платформами.

### 🧠 Reasoning-модели: главный технологический сдвиг
[[JUMP:02:30]]

Оба собеседника сошлись во мнении, что ключевым технологическим изменением года стали **reasoning-модели** (модели рассуждения). 

* **DeepSeek R1:** По словам ведущих, публикация DeepSeek R1 в январе стала «моментом DeepSeek», когда модель стала топ-скачиваемым приложением в App Store.
* **Технологический фундамент:** Хотя OpenAI первыми предоставили массовый доступ к O1, алгоритмы reasoning (например, GRPO) были заложены в наработки DeepSeek еще годом ранее.
* **Тренды:** Развитие идет по пути увеличения количества токенов, выделяемых на процесс «мышления» модели.

### 🔍 Deep Research: революция для профи
[[JUMP:04:33]]

Функция **Deep Research**, запущенная в феврале, изменила подход к поиску информации, однако ее реальное использование остается нишевым.

* **Сценарии использования:** Deep Research незаменим при глубоком анализе территорий, поиске нишевых товаров или сложных бытовых задач (например, изучение питания для питомца), где требуется обработка большого массива документов.
* **Барьеры:** Основная проблема — психология пользователя. Люди избалованы мгновенными ответами и не готовы ждать результат исследования 15 минут, даже если это необходимо для качественного решения сложной задачи.

### 🏢 Enterprise и потребительский рынок
[[JUMP:10:54]]

Ведущие констатируют, что прошедший год стал «годом потребителя» (consumer AI), в то время как корпоративный сектор (Enterprise) практически не внедряет технологии.

* **Отсутствие реальных кейсов:** Количество компаний из списка Fortune 500, открыто заявляющих об измеримых результатах внедрения AI, остается крайне малым.
* **CRM-системы:** Несмотря на прогресс AI, инструменты автоматизации бизнеса (ERP, CRM) остаются примитивными, напоминая «работу с Excel 30-летней давности».
* **Финансы:** Сотни миллиардов долларов стали нормой оценки для таких компаний, как OpenAI, Anthropic и xAI, однако бизнес-модели внедрения остаются туманными.

### 🇨🇳 Китай против США: стратегия внедрения
[[JUMP:24:23]]

По мнению участников, Китай совершил колоссальный рывок, который часто недооценивают из-за фокуса США на бенчмарках.

* **Реальные технологии:** В Китае ИИ активно интегрируется в государственную логистику, управление и работу автономной техники (например, беспилотных тракторов).
* **Контраст:** Америка делает упор на капитализацию и тесты производительности (бенчмарки), в то время как Китай фокусируется на масштабном внедрении в реальные сектора экономики.

### 📱 Провалы агентов и Apple Intelligence
[[JUMP:27:30]]

Большинство экспериментов с AI-браузерами и агентами в прошедшем году ведущие оценили как сырые.

* **Провал Apple:** Apple Intelligence был назван провалом года из-за невыполнения обещаний по запуску и плохой интеграции с остальной инфраструктурой, включая ChatGPT.
* **Проблемы интерфейсов:** Попытки создания «автономных агентов» (например, «Манус» в марте) выглядели впечатляюще в презентациях, но оказались неработоспособными в повседневных задачах.

### 🏁 Смерть бенчмарков и ожидания от 2026 года
[[JUMP:37:15]]

Ведущие прогнозируют, что 2026 год станет «годом смерти бенчмарков», так как цифры в тестах перестали отражать реальную ценность продуктов для пользователей.

* **Смена фокуса:** Компаниям придется переходить от демонстрации абстрактных «попугаев» к наглядным коммерческим кейсам (case studies) и масштабной рекламе (например, билборды, объясняющие решение конкретных проблем).
* **Миграция:** Участники отметили личный переход на использование Gemini 3.0 Pro и Cursor вместо ChatGPT, так как модели OpenAI стали казаться пользователям «неприятными» и перегруженными.