ICT.Moscow: в индустрии ИИ ищут пути эволюции LLM

Физический ИИ берет числом, при этом глобальная индустрия ищет пути эволюции LLM. Это следует из результатов опроса, проведенного ICT.Moscow в рамках исследования перспективных технологических тем. 

 

ICT.Moscow опросил более 200 российских специалистов в сфере искусственного интеллекта, чтобы определить, какие не массовые тренды, по данным глобальных прогнозов и анализа популярных тем в отечественных медиа, имеют потенциал к последующему развитию в ближайшее время в России. Респондентам было предложено выбрать несколько перспективных, по их мнению, вариантов из предложенных.

 

Для интерпретации результатов авторами также была составлена визуализация с хронологией возникновения того или иного термина и отнесения его к целевой концепции ИИ, а также прошлому или текущему стеку этой технологии.

 

Среди трендов, исследуемых в опросе, почти половина относится к направлению физического ИИ (Physical AI). В этой группе наиболее приоритетными (43%) стали VLA-модели (Vision-Language-Action Models). Их применяют в робототехнике для объединения компьютерного зрения, обработки естественного языка и управления физическими устройствами. Почти каждый третий проголосовавший (31%) ожидает дальнейшего развития моделей мира (World Models). Еще 23% получили более общие крупные модели действия (Large Action Models), создаваемые для того, чтобы реагировать действиями на получаемую внешнюю информацию. Этот термин применяется как в области робототехники, так и для обозначения ИИ-агентов, не имеющих физической оболочки. Среди ответов, относимых к физическому ИИ (но не ограничивающихся им), пока меньше всего ожиданий (18%) у респондентов связано с крупными поведенческими моделями (Large Behavior Models, LBM), которые нужны для понимания действий человека в физическом мире или виртуальной среде и обучения на их основе, с тем чтобы их моделировать или воспроизводить.

 

Базовые модели (Foundation Models) хоть и находятся уже в списке не самых распространенных в аналитике и новостях понятий, тем не менее собрали 23% оценок у опрошенных. Сам термин во многом уже воспринимают как синоним LLM, и его смысловое наполнение пересматривается по мере развития этого класса моделей.

 

Однако тот факт, что развивавшиеся с 2015 года диффузионные модели (Diffusion Models) переживают новую волну интереса, а также появление моделей взаимодействия (Interaction Models) как нового вида UX в контексте нативных мультимодальных нейросетей, цель которых — сделать более естественным общение человека с моделью, скорее всего, говорят о том, что в индустрии ищут новый виток развития LLM, в том числе в части взаимодействия их с человеком, или даже альтернативы им. В данном опросе за них отдали 23% и 17% голосов соответственно.

 

Отдельное место среди вариантов ответов занимают целевые представления об ИИ, которые многими воспринимаются как финальные точки развития технологии и продолжают сохранять этот статус уже не одно десятилетие. Речь идет об общем (или сильном) искусственном интеллекте (Artificial General Intelligence, AGI) и искусственном сверх- или суперинтеллекте (Artificial Superintelligence, ASI). Тем не менее даже такие пока что гипотетические и отдаленные концепции получили поддержку как имеющие потенциал для развития. За общий ИИ проголосовали 22% участников, а за более отдаленный сверхинтеллект — 12%.

 

Итоги опроса и визуализации — https://ict.moscow/analytics/up-and-coming-ai-trends.

 

Опрос проводился в августе 2026 года в рамках исследовательского проекта Хаба аналитики ICT.Moscow о перспективных технологических трендах и спецпроекта об искусственном интеллекте. В нем приняли участие 246 респондентов, у которых была возможность выбрать несколько вариантов ответа одновременно.