Оценка 18 прогнозов об ИИ за 2024-2025 годы. Узнайте, какие предсказания сбылись, а какие провалились. Читайте практические выводы.
В марте 2025 года Дарио Амодеи заявил, что ИИ будет писать 90% кода через три-шесть месяцев, а через год — практически весь код. Срок прошёл, но почти никто не вернулся к проверке. Это странный этикет ИИ-прогнозирования: громкие обещания с датами, произнесённые с полной уверенностью, а потом — все переключаются на следующее. Я решил создать табло результатов и оценить 18 датированных прогнозов за 2024-2025 годы, используя первоисточники и уже наступившие дедлайны. Правило оценки простое: прогноз оценивается по тому, что было обещано, и к указанному сроку. Если обещали 90% к сентябрю, а получили 30% — это не «в итоге», это провал.
Альтман предсказал, что в 2025 году первые ИИ-агенты «присоединятся к рабочей силе» и существенно изменят результаты компаний. Проект MIT NANDA в августе 2025 года обнаружил, что 95% корпоративных пилотов генеративного ИИ не дали измеримого влияния на прибыль. В Карнеги-Меллоне создали фиктивную компанию из ИИ-агентов: лучшая модель выполнила лишь 30,3% задач. Сотрудник с такой эффективностью не присоединяется к команде, а вылетает после испытательного срока. Единственное исключение — внутри IT-компаний кодинг-агенты действительно изменили результаты. Оценка: C-.
Salesforce к началу 2026 года сообщила о примерно 29 000 сделок Agentforce, превысив $1 млрд годовой выручки. Это реальный бизнес, но в 34 000 раз меньше обещанного, если считать сделки, а не агентов. Забавная деталь: теперь Salesforce отчитывается о «выполненных единицах агентной работы» (3,8 млрд) вместо количества агентов. Когда не можешь достичь числа — меняй единицу измерения. Оценка: F.
Klarna заявила, что её ИИ-ассистент выполняет работу 700 штатных агентов. В мае 2025 года CEO Себастьян Сиемятковски развернулся и начал нанимать людей обратно: «Мы слишком сосредоточились на эффективности и стоимости. Результат — низкое качество». ИИ оставили рутинные запросы, а людей вернули для всего важного. Плюс за публичный эксперимент и признание ошибки. Оценка: C.
Направление было верным, но знаменатель — нет. Google сообщает, что 75% нового кода создаётся с помощью ИИ (на середину 2026), хотя люди всё ещё проверяют перед деплоем. Отраслевые оценки начала 2026 года — 25-41%. Итог: 90% всего кода за шесть месяцев — нет, «практически весь» за год — близко не было. Исторический сдвиг в написании кода — да, но все цифры оказались неверными. Оценка: C+ за 90%, F за «практически весь».
Шмидт предсказал, что в течение года большинство программистов заменят ИИ-программисты. Год прошёл, программисты в основном остались на местах. Реальный ущерб уже иной: по данным Stanford и ADP, занятость среди 22-25-летних в профессиях, наиболее подверженных ИИ, снизилась на 16% с конца 2022 года и продолжает падать. Удар пришёлся по новичкам, а «большинство» сохранило работу, получив лицензии Copilot. Оценка: F.
И цифра, которую никто не предсказал: Cursor вырос с $100 млн до $4 млрд годовой выручки за 17 месяцев, а 14 августа SpaceX закрыла сделку по покупке компании за $60 млрд — крупнейшее поглощение стартапа в истории. Ни в одном списке прогнозов на 2024 год такого не было.
В подкасте Джо Рогана Цукерберг заявил, что в 2025 году Meta будет иметь ИИ, который сможет работать как мидл-инженер. Позже добавил: Meta AI станет ведущим ассистентом с миллиардом пользователей, а Llama — самой продвинутой моделью. Ничего из этого не случилось: Llama 4 провалилась, Gemini 3 заняла первенство в ноябре 2025. Meta потратила $14,3 млрд на половину Scale AI, платила исследователям $100-450 млн, затем сократила 600 человек в лаборатории сверхинтеллекта и уволила 8000 в мае 2026. Meta предсказала ИИ, который кодит как мидл-инженер, а вместо этого установила мировой рекорд по цене на человеческих инженеров. Оценка: F.
Маск обещал, что ИИ будет «умнее любого человека примерно к концу следующего года». К концу 2025 флагманская модель xAI — Grok 4 — набрала 25,4% на бенчмарке «Последний экзамен человечества». Заявление не пережило контакта с экзаменом. Оценка: F.
Мурати предсказала интеллект уровня PhD «для конкретных задач» примерно через 18 месяцев. Для математики это почти сбылось: Deep Think от Google DeepMind получил сертифицированное золото на Международной математической олимпиаде 2025. Оговорка «для конкретных задач» — ключевая, и именно её избегали громкие коллеги. Осторожная версия сбылась. Неосторожная, с брендингом GPT-5 как «PhD-уровень» в августе 2025, провалилась настолько, что Альтман признал: OpenAI «полностью облажались» с запуском. Оценка: B-.
Гэри Маркус опубликовал 25 датированных прогнозов 1 января 2025. Отрасль в основном закатывает глаза. Оценим проверяемые утверждения: «Мы не увидим AGI в этом году» — верно. «Агенты будут бесконечно разрекламированы, но ненадёжны» — верно, см. первую секцию. «Прибыль от ИИ-моделей останется скромной или нулевой» — выручка взорвалась, но прибыли нет, лаборатории жгут деньги. Верно по букве. «Не будет консенсусного скачка уровня GPT-5 в 2025» — GPT-5 вышел, но скачка не было. Верно по духу. Оценка: A-.
Минус за то, чего в списке нет: ничего о $4B категории кодинг-инструментов, золоте IMO или агентах в домене, где результат проверяем. Лучший прогнозист 2025 предсказал все провалы и пропустил все успехи. И второй неудобный факт: его правота не принесла ему ничего. Инвесторы, которые поставили против его мировоззрения, оценили Cursor в $60 млрд. Точность прогнозов и финансовые результаты — разные табло, и только одно из них капитализируется.
Разделите 18 прогнозов на две кучи — и шум исчезнет. Прогнозы о возможностях (что модели смогут делать) старели хорошо и иногда сбывались раньше срока. Длина задач, которые агенты могут выполнять, удваивается каждые 4-7 месяцев по данным METR, и тренд держится. Прогнозы о внедрении (что организации позволят ИИ делать) провалились почти все: агенты в workforce, миллиардные платформы, замена программистов — всё упёрлось в качество, ответственность, стоимость интеграции и тот факт, что система с 30% задач — это демо, а не сотрудник.
Альтман говорил, что агенты присоединятся к рабочей силе. Они присоединились к IDE, потому что IDE — единственное рабочее место, где ошибка ловится компилятором, а не клиентом. Вот моё правило принятия решений, когда на кону мои деньги: слышите прогноз о возможностях — воспринимайте серьёзно, даже безумные, потому что тренды выигрывают. Слышите прогноз о внедрении с датой — удвойте срок и проверьте, что продаёт говорящий.
Прямо сейчас: возьмите три прогноза об ИИ, которые вы слышали за последний год, и проверьте их по первоисточникам. Оцените, что сбылось, а что нет. Используйте правило двух куч: возможности против внедрения. И помните: прогнозы о возможностях часто сбываются, о внедрении — почти никогда в срок. Применяйте это в своей работе: если планируете проект на основе ИИ-прогноза, закладывайте двойной срок на внедрение. И не верьте цифрам без контекста — проверяйте, что именно измеряется.
Хочешь закрепить знания на практике?
Решай задачи на Algolit — интерактивная платформа для обучения
Начать бесплатно →