Как изменился подход к постановке задач для ИИ, почему агенты должны брать у вас интервью, и зачем индустрии мощности на тераватт.
3 мин
Индустрия искусственного интеллекта переживает важный переходный этап. С одной стороны, меняются сами паттерны взаимодействия пользователей с нейросетями: агенты становятся более проактивными. С другой стороны, крупнейшие игроки рынка анонсируют беспрецедентные инвестиции в физическую инфраструктуру, чтобы обеспечить вычислительные мощности для следующего поколения моделей.
Долгое время главной задачей пользователя было написание идеального запроса. Люди сталкивались с синдромом «чистого листа», пытаясь сформулировать объемные инструкции, чтобы дать модели правильный контекст. Однако реальность такова, что зачастую мы сами до конца не знаем, какой именно результат хотим получить, пока не начнем процесс работы.
Параллельно с этим разработчики систем искусственного интеллекта уперлись в ограничения существующих вычислительных мощностей. Для создания по-настоящему автономных систем, способных работать долгое время без вмешательства человека, требуются совершенно иные масштабы дата-центров и энергообеспечения.
Изображение из источника
Один из самых эффективных новых подходов в работе с ИИ — это делегирование сбора контекста самому агенту. Вместо того чтобы писать длинное техническое задание, пользователю достаточно попросить модель провести с ним интервью. Запрос может звучать так: «Твоя задача — взять у меня интервью и получить всю информацию, необходимую для выполнения [задачи]. Задавай по одному вопросу за раз». Это заставляет систему анализировать пробелы в собственных знаниях и вытягивать из пользователя нужные детали.
В это же время на рынке появляются инструменты для создания долгосрочных агентов. Anthropic добавила в Claude Code возможность планировать повторяющиеся задачи и разрешила модели использовать компьютер пользователя для выполнения действий в других приложениях. Проект Factory Missions представил агентов, способных автоматизировать крупные задачи по разработке программного обеспечения от начала до конца.
На уровне инфраструктуры происходят тектонические сдвиги. Компании SpaceX, Tesla и xAI анонсировали TERAFAB — крупнейшую фабрику по производству чипов с энергопотреблением в один тераватт в год. Одновременно с этим появились сообщения о том, что Джефф Безос планирует собрать фонд в размере 100 миллиардов долларов для покупки производственных компаний и их автоматизации с помощью искусственного интеллекта.
Среди других важных новостей: агент Hermes самостоятельно написал роман объемом почти 80 тысяч слов, используя цикл «модификация-оценка», а Cursor выпустил новую модель Composer 2, что вызвало споры в сообществе из-за неявного использования открытой модели Kimi 2.5.
Изображение из источника
Мы наблюдаем расслоение индустрии на два ключевых направления. Первое — это прикладной уровень, где фокус смещается с написания кода на управление системами (steering). Умение направлять агентов, корректировать их курс и предоставлять им правильный контекст становится более ценным навыком, чем знание синтаксиса языков программирования.
Второе направление — это капиталоемкая инфраструктура. Инвестиции Илона Маска и Джеффа Безоса показывают, что следующий этап развития ИИ будет тесно связан с физическим миром: производством, логистикой и энергетикой. Гонка алгоритмов постепенно превращается в гонку цепочек поставок и мегаватт.
В ближайшем будущем концепция программного обеспечения претерпит изменения. Приложения перестанут быть просто набором функций и превратятся в экосистемы агентов, которые работают в фоновом режиме.
Пользователям придется адаптироваться к роли менеджеров, чья главная задача — отвечать на уточняющие вопросы машин и принимать стратегические решения. А успех технологических гигантов будет зависеть не только от архитектуры их нейросетей, но и от способности обеспечить эти сети непрерывным питанием и вычислительными мощностями.
Индустрия ИИ одновременно развивает автономность агентов и строит колоссальную физическую инфраструктуру для их работы.
Главной проблемой при работе с ИИ становится не качество модели, а синдром «чистого листа» у пользователя. Передача инициативы агенту полностью решает эту проблему.
