Аналитический обзор от АНО «Новое время».
«Тренды цифровизации 2025. Как ИИ изменил все»
Оглавление
1.Тренды цифровизации 20242
2.Тренды 20253
1. Рост ИТ-рынок за счет ИИ-инфраструктуры3
2. Переход от чат-ботов к ИИ-агентам4
3. Управление ИИ как обязательный элемент ИТ-архитектуры5
4. Регулирование ИИ - от добровольных принципов к обязательным требованиям6
5. Как ИИ меняет разработку программного обеспечения7
6. Внутренние ИИ-платформы и platform engineering8
7. Инфраструктура ИИ: ЦОДы, ускорители, память и энергопотребление9
9. Кибербезопасность в эпоху ИИ10
10. Постквантовая криптография12
Тренды цифровизации 2024
Еще в декабре 2024 года ПАО «Ростелеком» представил очередной интегральный рейтинг ИТ-трендов в ежегодном исследовании «Moнитopинг глoбaльныx тpeндoв цифpoвизaции 2024».
Тренд Artificial intelligence (Искусственный интеллект, ИИ) 6-ый год подряд занимает уверенное первое место в рейтинге технологических трендов, во многом благодаря значительному росту популярности генеративного искусственного интеллекта. Отмечается, что лидирующая позиция этого тренда в интегративном рейтинге Ростелекома обусловлена лидерством сразу по трем источникам исследования: научные публикации, патентная активность и новостные сообщения.
В России инвестиции в развитие ИИ составили за год $54 млн, но нам есть, куда расти, США инвестировали $ 90 800 млн, Китай $9 500 млн, Индия $ 4 400 млн.
В топ-3 трендов вошли E-health и Computational Biology, вытеснив из тройки лидеров Mobile Networks и Data Mining.
В интегральном рейтинге Ростелекома тренд Cloud (Облачные вычисления) продолжил рост и поднялся с 17-й на 16-ю позицию, в том числе за счет связанности тренда с внедрением передовых технологий (ИИ) в промышленное применение.
Инвестиции в решения на основе облачных технологий в 2023 году составили $114 млрд. Снижение объемов и количества инвестиций более чем в 2 раза после пикового значения в 2021 году с $296 млрд помимо общего падения инвестиционной активности обуславливается, в том числе, наращиванием внутренних компетенций внутри компаний.
На горизонте до 2030 года развитие ряда направлений, в том числе цифровой медицины, БПЛА, умных городов, приведет к значительному росту объемов облачных вычислений.
Тренды 2025
1. Рост ИТ-рынок за счет ИИ-инфраструктуры
2025 год стал переломным для мировой ИТ-индустии: основным драйвером инвестиций стали не просто цифровизация, облака или автоматизация, а инфраструктура и программные решения, необходимые для масштабного внедрения искусственного интеллекта. Мировые ИТ-расходы за 2025 год оценивались в 5,56 трлн долл., что соответствует росту на 10,5% к 2024 году. Наиболее быстро росли расходы на системы дата-центров (по оценке Gartner - 505,6 млрд долл., рост на 51,6%). Это отражает резкое увеличение спроса на серверы, ускорители, системы хранения, сетевую инфраструктуру и инфраструктуру для ИИ-нагрузок.
Наиболее заметным изменением стало то, что генеративный ИИ перестал восприниматься как отдельная экспериментальная технология и начал встраиваться в базовые ИТ-расходы организаций. Gartner прогнозировал, что мировые расходы на GenAI в 2025 году достигнут 643,9 млрд долл., увеличившись на 76,4% по сравнению с 2024 годом. При этом около 80% расходов на GenAI приходилось на аппаратную составляющую: серверы, ПК, смартфоны и другие устройства с ИИ-возможностями.
В обзоре технологических трендов 2025 года McKinsey отмечает, что искусственный интеллект становится сквозным фактором развития ИТ. В связи с этим ранее самостоятельные направления такие, как прикладной искусственный интеллект, генеративный искусственный интеллект, промышленное внедрение машинного обучения и новое поколение разработки программного обеспечения объединены в более широкую категорию «искусственный интеллект». Дополнительно в перечень ключевых трендов включены агентные ИИ-системы и специализированные полупроводники для конкретных вычислительных задач. Это показывает, что рынок смещается от универсальных ИИ-инструментов к более сложным системам, способным автономно планировать и выполнять действия, а также к специализированной аппаратной инфраструктуре для ИИ-нагрузок. Таким образом, ключевая характеристика 2025 года — переход от «цифровизации процессов» к формированию ИИ-центричной технологической архитектуры, где ИИ влияет на разработку ПО, корпоративные платформы, данные, инфраструктуру, кибербезопасность, энергопотребление и организационные модели.
2. Переход от чат-ботов к ИИ-агентам
Одним из главных трендов 2025 года стал переход от генеративного ИИ как инструмента подготовки текстов и ответов к агентным ИИ-системам. Gartner включил агентныые ИИ-системы в перечень десяти стратегических технологических трендов 2025 года. Под агентными ИИ-системама понимаются системы, которые способны автономно планировать действия и выполнять их для достижения заданных пользователем целей. В отличие от классического чат-бота, такой ИИ не просто отвечает на вопрос, а может разложить задачу на шаги, вызвать внешние инструменты, обработать данные, инициировать действия и контролировать выполнение. Gartner прогнозирует, что к 2028 году не менее 15% повседневных рабочих решений будут приниматься автономно с использованием агентных ИИ-систем.
В 2025 году это направление начало влиять и на организационные модели. Microsoft в Work Trend Index 2025 описывает появление роли «agent boss» - сотрудника, который управляет ИИ-агентами, делегирует им задачи и контролирует результат. По данным Microsoft, 28% менеджеров уже рассматривают найм специалистов по управлению гибридными командами людей и агентов, а 32% — специалистов по проектированию и оптимизации ИИ-агентов в ближайшие 12–18 месяцев.
3. Управление ИИ как обязательный элемент ИТ-архитектуры
Рост ИИ-применений в 2025 году резко повысил значение управления ИИ-системами, их рисками, качеством, безопасностью и соответствием требованиям. Gartner выделяет платформы управления ИИ-системами как один из стратегических технологических трендов 2025 года. Такие платформы рассматриваются как часть подхода AI TRiSM — AI Trust, Risk and Security Management. Их задача - помогать организациям управлять юридическими, этическими и операционными рисками ИИ, задавать политики использования, обеспечивать прозрачность работы систем и формировать доверие к результатам. Gartner прогнозирует, что организации, внедрившие комплексные платформы управления ИИ, к 2028 году смогут сократить количество этических инцидентов, связанных с ИИ, на 40% по сравнению с организациями без таких систем.
В 2025 году управление ИИ-системами перестало быть абстрактной темой из раздела «ответственное использование технологий» и стало практическим требованием для промышленного внедрения ИИ. Это связано с несколькими факторами: ростом числа ИИ-инструментов внутри организаций, распространением теневого ИИ, использованием внешних LLM-сервисов, рисками утечки данных через запросы, ошибками моделей, дискриминационными выводами и регуляторными требованиями.
IBM в отчете Cost of a Data Breach Report 2025 прямо указывает на «AI oversight gap»: ИИ внедряется быстрее, чем появляются механизмы безопасности и управления. По данным IBM, 97% организаций, столкнувшихся с инцидентов безопасности, касающимся ИИ, не имели корректного протокола контроля доступа ИИ-систем, а 63% организаций не имели политик управления ИИ для предотвращения распространения теневого использования ИИ.
Для организаций это означает, что ИИ нельзя внедрять только как набор удобных пользовательских инструментов, требуется разработка управленческая и технического контура: реестр ИИ-систем и моделей, классификация рисков, правила обработки данных, контроль доступа, оценка качества ответов, аудит действий, журналирование, контроль поставщиков и понятная ответственность за результат.
4. Регулирование ИИ - от добровольных принципов к обязательным требованиям
В 2025 году регулирование ИИ стало одним из факторов, определяющих ИТ-стратегии организаций. Особенно важен Европейский союз, где AI Act вступил в силу 1 августа 2024 года, а в 2025 году начали применяться отдельные его положения. С 2 февраля 2025 года начали применяться требования к повышению грамотности сотрудников и пользователей в области ИИ, а также запреты на отдельные недопустимые практики его использования. С 2 августа 2025 года вступили в применение правила управления ИИ и обязательства для поставщиков моделей ИИ общего назначения. Полное применение AI Act запланировано на 2 августа 2026 года, а для отдельных высокорисковых ИИ-систем предусмотрен более длительный переходный период до 2 августа 2027 года.
С точки зрения ИТ-управления это означает, что ИИ-проекты должны проектироваться с учетом соблюдения регуляторных требований на этапе проектирования. Для регулируемых отраслей и организаций, работающих с персональными данными, критической инфраструктурой, государственными сервисами или социально значимыми решениями, уже недостаточно просто подключить модель через API. Необходимо понимать, к какой категории риска относится система, какие данные она обрабатывает, как объясняются результаты, кто несет ответственность за использование, как фиксируются действия и как выполняются требования к обучению сотрудников.
5. Как ИИ меняет разработку программного обеспечения
Еще один важный тренд 2025 года - переход к ИИ-ориентированная разработке программного обеспечения. Gartner описывает этот тренд как встраивание ИИ во все этапы жизненного цикла разработки ПО: от проектирования и написания кода до тестирования, развертывания, сопровождения и контроля качества. По прогнозу Gartner, к 2028 году 90% корпоративных разработчиков программного обеспечения будут использовать ИИ-ассистентов для разработки кода, тогда как в начале 2024 года их доля составляла менее 14%. Это отражает изменение роли разработчика: акцент смещается от непосредственного написания кода к постановке требований, проектированию решений, управлению ИИ-инструментами, проверке сгенерированного результата и обеспечению качества программных систем. Это означает, что в 2025 году ИИ начал менять не только пользовательские сервисы, но и саму производственную функцию ИТ. ИИ-ассистенты все шире используются в разработке программного обеспечения: для генерации программного кода, анализа и объяснения устаревших систем, подготовки тестов, поиска ошибок, документирования, переноса кода на новые технологические платформы, проверки качества кода и ускорения адаптации новых разработчиков. При этом результативность таких инструментов напрямую зависит от зрелости инженерных процессов. При отсутствии качественных требований, архитектурных стандартов, автоматизированного тестирования, процедур непрерывной интеграции и развертывания, контроля безопасности и регулярной проверки кода ИИ-инструменты могут не сократить, а ускорить накопление технического долга.
Отдельно Gartner выделяет развитие приложений и ИИ-агентов на базе больших языковых моделей, а также создание внутренних платформ для промышленного применения генеративного ИИ в разработке программного обеспечения. По прогнозу Gartner, к 2027 году не менее 55% команд разработки будут активно создавать функции и сервисы на базе больших языковых моделей, а 70% организаций, где существуют внутренние платформенные команды, будут включать возможности генеративного ИИ во внутренние платформы для разработчиков.
6. Внутренние ИИ-платформы и platform engineering
В 2025 году усилился тренд на создание внутренних платформенных сервисов для работы с ИИ. Смысл такого подхода не позволять каждой команде самостоятельно выбирать модель, подключать API, хранить ключи, настраивать безопасность и придумывать собственные правила. Вместо этого организация создает единый управляемый слой: каталог моделей, API-доступ, шаблоны приложений, guardrails, мониторинг, оценку качества, контроль стоимости, журналирование и правила безопасности.
Этот тренд является частью более широкой эволюции платформенного подхода к разработке программного обеспечения. Согласно Gartner, внутренние платформы для промышленного применения генеративного ИИ должны обеспечивать разработчикам безопасный и стандартизированный доступ к ИИ-возможностям, необходимым для создания приложений. Такой подход означает переход от разрозненного и стихийного использования ИИ-инструментов к управляемой модели, в которой генеративный ИИ встроен во внутреннюю технологическую платформу организации.
Для крупных организаций, особенно государственных и регулируемых, такой подход критически важен. Он позволяет избежать многообразия ИИ-инструментов, снизить дублирование разработки, обеспечить контроль данных, унифицировать подходы к безопасности и быстрее тиражировать успешные сценарии.
7. Инфраструктура ИИ: ЦОДы, ускорители, память и энергопотребление
Одной из главных особенностей 2025 года стало возвращение физической инфраструктуры в центр ИТ-стратегии. Для развития ИИ необходимы сервера, GPU/NPU/ASIC-ускорителей, высокоскоростная память, сети, хранение, электроэнергия и охлаждение. Это не отменяет необходимость облачных вычислений, но делает вопрос наличия вычислительных ресурсов стратегическим.
Согласно прогнозу Gartner, рост мировых ИТ-расходов во многом связан с устойчивым спросом на инфраструктуру для искусственного интеллекта и высокопроизводительную память. Расходы на системы дата-центров, по оценке Gartner, в 2025 году достигли 505,6 млрд долл., а в 2026 году могут увеличиться до 788 млрд долл. Таким образом, инфраструктура для ИИ остается одним из наиболее быстрорастущих сегментов ИТ-рынка. Дополнительным фактором роста выступает спрос со стороны крупнейших облачных провайдеров, которые наращивают инвестиции в серверное оборудование и дата-центры. Uptime Institute в Global Data Center Survey 2025 также фиксирует, что индустрия ЦОДов сталкивается с ростом затрат, ухудшением ограничений по доступной мощности и вызовами, связанными с ИИ-нагрузками. Операторы вынуждены расширять и модернизировать инфраструктуру, чтобы соответствовать требованиям по мощности, плотности размещения, доступности, цепочкам поставок и новым технологическим нагрузкам.
Энергетический аспект стал отдельной частью ИТ-повестки. Международное энергетическое агентство указывает, что в 2024 году дата-центры потребляли около 415 ТВт·ч, или примерно 1,5% мирового потребления электроэнергии, а к 2030 году в базовом сценарии потребление дата-центров может примерно удвоиться и достичь около 945 ТВт·ч. При этом ИИ ускоряет внедрение высокопроизводительных серверов с повышенной плотностью энергопотребления.
Позднее IEA уточняло, что в 2025 году глобальный спрос дата-центров на электроэнергию вырос на 17%, а потребление электроэнергии в дата-центах, специализирующихся на ИИ - на 50%.
8. Переход от одной универсальной LLM к специализированным моделям
В 2025 году усилился тренд на использование не только крупных универсальных моделей, но и малых, специализированных, дообученных или открытых моделей. Deloitte в Tech Trends 2025 указывает, что развитие ИИ смещается от универсальных моделей к меньшим и более специализированным системам, ориентированным на конкретные задачи, эффективность, стоимость и практическую применимость.
Это не означает, что крупные модели перестают быть нужны. Скорее, рынок переходит к мультимодельной архитектуре: разные модели используются для разных классов задач. Крупные модели применяются для сложного рассуждения, генерации, анализа и агентных сценариев; малые и специализированные модели — для классификации, извлечения сущностей, поиска, типовых обращений, локального развертывания и сценариев с ограничениями по стоимости, задержке или безопасности.
Для организаций это означает необходимость развивать функции выбора и маршрутизации модели под задачу, данные, риск, стоимость и требования к размещению. Иначе можно использовать дорогую большую модель там, где достаточно маленькой классификационной модели.
9. Кибербезопасность в эпоху ИИ
В 2025 году кибербезопасность стала одним из ключевых направлений ИТ-трансформации.
Злоумышленники все активнее используют ИИ для повышения убедительности фишинговых сообщений, голосовых мошеннических звонков и атак социальной инженерии. Отдельный риск связан с созданием поддельных аудио-, видео- и изображений, которые могут применяться для мошенничества, кражи личности и обхода процедур идентификации.
Проблема состоит не только в том, что атакующие используют ИИ для генерации более качественных писем или голосовых сообщений. ИИ снижает стоимость масштабирования атак: можно быстрее создавать персонализированные фишинговые кампании, имитировать стиль общения, генерировать вредоносный код, автоматизировать разведку и создавать поддельный контент. Отдельной темой становится защита от дезинформации, подмены личности, поддельного контента и манипуляций доверием. Gartner включил защиту от дезинформации в стратегические технологические тренды 2025 года и прогнозирует, что к 2028 году 50% предприятий начнут внедрять продукты или функции для таких сценариев.
Одновременно ИИ применяется и в защитных системах: для анализа инцидентов, выявления аномалий, приоритизации уязвимостей, автоматизации SOC-процессов и помощи аналитикам. Однако это не отменяет базовых требований к кибергигиене: управление идентичностями, MFA, сегментация, резервное копирование, реагирование на инциденты, защита цепочек поставки ПО и контроль доступа к данным.
В 2025 году особое значение приобрела защита самого ИИ-контура. К числу новых рисков относятся внедрение вредоносных инструкций в запросы к модели, попытки обхода встроенных ограничений безопасности, утечки данных при обработке запросов, компрометация подключаемых инструментов, небезопасные программные интерфейсы, неконтролируемые действия ИИ-агентов и использование несанкционированных облачных ИИ-сервисов. В связи с этим кибербезопасность должна распространяться не только на классическую ИТ-инфраструктуру, но и на модели, пользовательские запросы, контекст, слой поиска и извлечения данных, действия ИИ-агентов и правила принятия решений.
10. Постквантовая криптография
Постквантовая криптография в 2025 году перешла в категорию практической инфраструктурной подготовки. В августе 2024 года NIST выпустил первые три финализированных стандарта постквантового шифрования: FIPS 203, FIPS 204 и FIPS 205. Они предназначены для защиты обмена информацией и цифровых подписей от будущих атак с использованием квантовых компьютеров.
Для организаций это не означает немедленную замену всей криптографии в 2025 году, но означает необходимость начать инвентаризацию. Нужно понимать, где используются TLS, VPN, PKI, цифровые подписи, долгосрочное хранение зашифрованных данных, электронные архивы и критичные интеграции. Особенно важен риск перехвата данных сегодня и их расшифровка позже, когда появятся достаточно мощные квантовые вычисления.