Согласно отчету Menlo Ventures «2025 Mid-Year LLM Market Update», внедрение больших языковых моделей (LLM) на предприятиях растет, и в некоторых секторах их использование по сравнению с прошлым годом увеличилось почти на 150%. Тем не менее приток денег в инфраструктуру резко замедляется, и инвестиции в новую инфраструктуру сократились более чем наполовину по сравнению с прошлым годом, сообщает портал AIwire.

Эти изменения являются частью более масштабных изменений, отмеченных в отчете Menlo Ventures — венчурной компании, специализирующейся на искусственном интеллекте, инфраструктуре и корпоративном ПО. Нынешний отчет основан на данных о состоянии рынка за первую половину 2025 г., в нем подробно рассматривается, как меняются инвестиционные схемы, стратегии продуктов и внедрения на предприятиях по мере того, как экосистема LLM переходит в следующую фазу.

В отчете представлен основанный на опросе технических руководителей предприятий взгляд на то, как развивается сфера генеративного искусственного интеллекта (GenAI): от моделей общего назначения и ранних экспериментов с агентами организации постепенно переходят к более целенаправленным приложениям, специализированным рабочим процессам и уделению большего внимания достижению бизнес-результатов.

Одним из самых значительных изменений, которые выделяет Menlo, является сокращение инвестиций в инфраструктуру. В 2024 г. модельные платформы для обучения, инструменты оркестрации и векторные базы данных привлекали значительные средства. По состоянию на середину 2025 г. объем сделок в этих областях сократится более чем наполовину.

Открытые модели, такие как Mixtral, Claude и LLaMA 3, быстро совершенствуются, что упрощает и удешевляет использование существующих систем вместо того, чтобы изобретать новый стек. Расходы на API моделей также выросли, увеличившись почти в четыре раза за последний год, что еще больше сократило потребность компаний в создании или эксплуатации собственных базовых моделей. В результате конкурентные преимущества, связанные с инфраструктурой, ослабевают, и возможности обслуживать или точно настраивать модель уже недостаточно, чтобы выделиться.

Вместо этого больше ценности извлекают компании, которые напрямую подключаются к реальным рабочим процессам, предоставляют свои собственные данные или сосредотачиваются на решении проблем в определенных областях. Авторы отчета отмечают, что наиболее успешные игроки не пытаются перестроить весь стек. Они используют лучшие из доступных инструментов и сосредотачивают свои усилия там, где это наиболее важно, на прикладном уровне, где пользователи действительно видят результат.

Как поясняется в отчете, «рынок переходит от горизонтальных платформ к вертикальным стекам». Самые сильные стартапы «решают задачи для конкретного пользователя в конкретной области» и объединяют «специфичные для предметной области UX, рабочие процессы, данные и интеграции».

Эти игроки набирают обороты быстрее, демонстрируя «более сильное соответствие продукта рынку и более эффективное продвижение на рынок», особенно в сочетании с такими технологиями, как генерация с расширенным поиском (RAG). В этой среде «стартапы, которые контролируют дистрибуцию или данные, гораздо более защищены, чем те, которые создают чистую инфраструктуру».

В отчете также отмечается, что разработка агентов становится все более целенаправленной и практичной. После периода ажиотажа вокруг универсальных агентов, которые часто обещали широкие возможности, но не отличались надежностью, рынок переключается на инструменты, предназначенные для повторяемых задач. К ним относятся такие сценарии использования, как обобщение документов, генерация лидов и извлечение структурированных данных.

Авторы отчета отмечают, что повышенное внимание к надежности меняет подход к оценке ИИ-стартапов. Инвесторы теперь более внимательно следят за основными показателями бизнеса, такими как скорость создания продукта, уровень рентабельности и наличие реальных клиентов. В ответ на это многие стартапы сужают сферу своей деятельности, объединяют свои услуги или упрощают способы продажи.

Традиционные компании-разработчики ПО также выходят на этот рынок. В отчете отмечается, что более крупные платформы в настоящее время добавляют функции LLM в продукты, которыми уже пользуются их клиенты. Это дает им преимущество, поскольку у них уже есть пользователи, доверие и охват, которые новые ИИ-стартапы еще только пытаются создать.

Авторы отчета ожидают, что это приведет к большей консолидации рынка и уменьшению числа компаний, пытающихся владеть полным стеком. В то же время корпоративные покупатели становятся более зрелыми в том, как они внедряют GenAI. Многие из них находятся на втором или третьем этапе развертывания и в настоящее время отдают предпочтение безопасным, стабильным и управляемым решениям, а не экспериментальным.

Несмотря на это, в отчете указано на несколько областей, которые набирают обороты. К ним относятся наблюдаемость агентов, системы, созданные для обеспечения соответствия нормативным требованиям, автоматические RAG-конвейеры и платформы синтетических данных. Авторы отчета рассматривают их как ключевые составляющие того, что приведет к следующей волне корпоративного GenAI.

Этот сдвиг также проявляется в том, как компании выбирают себе LLM. OpenAI по-прежнему является наиболее часто используемым API, но за последние два года его доля снизилась с 80 до 59%. Claude и Mistral набирают обороты, особенно в секторах, которые больше заботятся о стоимости или соответствии нормативным требованиям.

Использование также становится все более распределенным. Вместо того, чтобы полагаться на одного поставщика, многие команды объединяют и подбирают варианты, исходя из цены, производительности и соответствия задаче. Только Claude за год увеличила количество корпоративных пользователей с всего лишь 3 до 16%.

Авторы отчета также отмечают растущий интерес к Open Source. Открытые модели быстро совершенствуются, и это дает компаниям больше возможностей для разработки без привязки к одному поставщику. Эта гибкость приобретает все большее значение, поскольку команды начинают внедрять модели в реальных производственных средах.

В то же время ожидания меняются. Около 70% компаний заявляют, что они уже приступили ко второй или третьей фазе развертывания LLM. Покупатели больше не гонятся за яркими демонстрациями. Теперь они хотят стабильности, контроля и четкой бизнес-ценности. Авторы отчета называют это признаком растущей «усталости» рынка. Последние данные за середину года свидетельствуют о том, что рынок переходит в более практичную фазу, когда покупатели принимают решения, основываясь на реальных потребностях, а продавцы корректируют свои стратегии, чтобы соответствовать им.