Использование ИИ на работе резко упало в США
Использование искусственного интеллекта на рабочих местах неожиданно снизилось, свидетельствуют новые данные Бюро переписи населения США.
Использование искусственного интеллекта на рабочих местах неожиданно снизилось, свидетельствуют новые данные Бюро переписи населения США.
Использование искусственного интеллекта на рабочих местах неожиданно снизилось, свидетельствуют новые данные Бюро переписи населения США.
Согласно оценке The Economist, в октябре доля работников крупных компаний, использующих ИИ для создания товаров и услуг, составила лишь 11% — на один процентный пункт меньше, чем двумя неделями ранее.
Падение отмечается и в общей динамике. В компаниях численностью 100–249 сотрудников доля тех, кто не использовал ИИ в последние две недели, выросла с 74,1% в марте до 81,4% осенью. Среди корпораций с численностью более 250 человек ответ «нет» также увеличился — до 68,6% по сравнению с минимумом 62,4% в феврале.
Тренд вызывает обеспокоенность на фоне планов индустрии инвестировать около $5 триллионов в инфраструктуру ИИ до 2030 года. Рост доходов от корпоративного и потребительского использования технологий ИИ пока не оправдывает ожиданий. Опросы, на которые ссылается The Economist, показывают схожую картину: ИИ остается скорее экспериментальным инструментом, чем реальным драйвером производительности.
Исследователи Стэнфорда, отслеживающие применение генеративного ИИ, также фиксируют снижение: доля работников, использующих такие системы, упала с 46% в июне до 37% в сентябре. Аналитика финтех-компании Ramp показывает, что всплеск корпоративного интереса к ИИ в начале 2025 года сменился стагнацией.
Спад интереса происходит на фоне разочарования в новых моделях, включая GPT-5, чьи улучшения оказались меньше ожидаемых. Признаки «усталости от ИИ» в компаниях начали появляться еще в конце 2024 года: в опросе EY половина топ-менеджеров призналась, что не справляется с задачей внедрения ИИ.



Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Правильно. Вместо того, чтобы улучшать качество решения моделями задач, - улучшают «эмоциональное вовлечение». А тем временем опенсорс уже вполне догнал по качеству и стоит намного дешевле. Ну и усё. Скоро модели будет выгоднее на своём железе запустить для малых и средних фирм, чем платить охреневшие ценники, которые ломят на enterprise планах
Догнал в чем? Для использования в простых агентах - да, возможно. Для кодинга - по-моему, не очень. Я перепробовал Cline/Roo Code с большим количеством моделей - все выходило хуже, чем Sonnet. В этом году OpenAI и Google подтянулись и догнали Anthropic со своими codex, gemini-cli, anti-gravity. Там не только модели, но и оптимизация инструментов. Anti-gravity шустро переключается между кодом и браузером по многу раз. Cline уже каким-то старьем ощущается на этом фоне. Claude Code позволяет переключить его на любую модель - возможно комбо с GLM будет давать хорошие результаты. Но я не уверен, что это будет дешевле. Для компании, которая не использует ИИ в своих продуктах, хостить большую модель и скейлить на всех не очень-то просто. Плюс ее нужно интегрировать во все, тогда как приватные компании уже это сделали продают вместе с интеграцией в документы, джиру и пр. Лично мне эта интеграция не нужна, но я вижу, что менеджеры ее очень хотят.
Для большой - нет. Для малой или средней вполне возможно. Да, тот же GLM, вполне себе подойдёт. Качество там вполне себе нормальное и стоимость генерации. Ну, и дальше - это же предсказуемость расходов, пусть и с некоторыми потерями в потенциале масштабирования. Но да, независимость и предсказуемость, - это дорогое удовольствие. Хотя, у меня есть определённые надежды на DGX Spark - массив из 3-4 машинок вполне себе потянет малую компанию
Пользователь отредактировал комментарий 4 декабря 2025, 21:51
Настоящая веселуха начнётся, когда вычислительных возможностей будет хватать для взращивания моделей уровня хотя бы GPT-3.5 в домашних условиях.
Дак уже можно. DGX Spark + GPT Oss:120b. Тот вроде даже до о4-mini дотягивает. Сам девайс $5к стоит.
Пользователь отредактировал комментарий 5 декабря 2025, 00:19
только с денежной стороны смысла в этом никакого, учитывая насколько дешевы подписки.
Если речь только про рантайм, то сейчас много маленьких моделей до 30B, которые вполне на уровне GPT-3.5 и запускаются на домашних видюхах за $600-800. Все, что нужно, - это гигов 16 видеопамяти. Упомянутая выше Oss:120b не влезет, но ее младший брат Oss:20b - вполне. Эти маленькие модели хорошо разговаривают, могут работать с инструментами, поддаются расцензуриванию. Вполне неплохо, когда хочется собственный ИИ дома, который не скажет "нет" и не сольет логи.