В 2025 году искусственный интеллект (ИИ) демонстрирует признаки застоя, несмотря на значительные инвестиции и высокие ожидания. Запуск GPT-5, который должен был стать значительным шагом вперед, не привел к ожидаемым улучшениям в производительности моделей. Эксперты отмечают, что увеличение вычислительной мощности и размерности моделей уже не обеспечивает качественных прорывов. Одной из главных причин этого является истощение доступных высококачественных данных для обучения ИИ, что приводит к увеличению использования синтетических данных, создаваемых другими системами, и, как следствие, снижению точности и росту ошибок. Также наблюдается увеличение энергопотребления и экологической нагрузки, что ставит под сомнение устойчивость текущих подходов. Крупные игроки в индустрии сталкиваются с техническими и экономическими трудностями. Все больше специалистов акцентируют внимание на необходимости разработки новых методик и узкоспециализированных систем, которые могут помочь преодолеть данный кризис и повысить эффективность ИИ.