Исследование платформы для выполнения многомодельных задач искусственного интеллекта OpenRouter, приоткрыло завесу тайны над реальным использованием ИИ, проанализировав более 100 триллионов токенов (по сути, миллиарды разговоров и взаимодействий с крупными языковыми моделями, такими как ChatGPT, Claude и десятками других). Полученные результаты ставят под сомнение многие предположения о революции в области ИИ.

Более 50% использования платформы приходится на страны за пределами США, и ею пользуются миллионы разработчиков по всему миру. Таким образом, платформа предлагает уникальный срез того, как ИИ фактически внедряется в различных географических регионах, сценариях использования и среди разных типов пользователей. 

Согласно исследованию OpenRouter, более половины всех моделей ИИ с открытым исходным кодом используются вовсе не для повышения производительности. Они предназначены для ролевых игр и творческого повествования. В то время как руководители технологических компаний расхваливают потенциал ИИ для трансформации бизнеса, пользователи проводят большую часть своего времени, участвуя в диалогах с персонажами, интерактивной литературе и игровых сценариях.

Хотя ролевые игры доминируют в использовании открытого исходного кода, согласно исследованию OpenRouter, программирование стало самой быстрорастущей категорией среди всех моделей ИИ. В начале 2025 года запросы, связанные с программированием, составляли всего 11% от общего объема использования ИИ. К концу года эта цифра выросла до более чем 50%. Этот рост отражает углубляющуюся интеграцию ИИ в разработку программного обеспечения. Средняя длина запросов для задач программирования увеличилась в четыре раза, с примерно 1500 токенов до более чем 6000, при этом некоторые запросы, связанные с кодом, превышают 20 000 токенов — примерно эквивалентно загрузке всей кодовой базы в модель ИИ для анализа.

Еще одним результатом исследования OpenRouter стало выявление того, что на китайские модели искусственного интеллекта сейчас приходится примерно 30% мирового использования — почти втрое больше, чем их доля в 13% в начале 2025 года. Модели от DeepSeek, Qwen (Alibaba) и Moonshot AI быстро набирают популярность: только DeepSeek обработала 14,37 триллиона токенов за исследуемый период. Это свидетельствует о фундаментальном сдвиге в глобальном ландшафте ИИ, где западные компании больше не обладают неоспоримым доминированием.

В исследовании OpenRouter представлена концепция, которая определит следующий этап развития ИИ: агентный вывод. Это означает, что модели ИИ больше не просто отвечают на отдельные вопросы — они выполняют многоэтапные задачи, используют внешние инструменты и рассуждают в рамках продолжительных диалогов.

Доля взаимодействий с ИИ, классифицируемых как «оптимизированные с точки зрения логического мышления», подскочила с почти нуля в начале 2025 года до более чем 50% к концу года. Это отражает фундаментальный сдвиг от ИИ как генератора текста к ИИ как автономному агенту, способному к планированию и выполнению.

О реальной картине использования ИИ рассказывает доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянова Наталия Юрьевна:

Исследование OpenRouter демонстрирует картину реального использования ИИ, которая гораздо сложнее, чем предполагают отраслевые представления. Да, ИИ трансформирует программирование и профессиональную работу. Но он также создает совершенно новые категории взаимодействия человека и компьютера посредством ролевых игр и творческих приложений.

Рынок становится географически диверсифицированным, и Китай превращается в крупную силу. Технология развивается от простого генерирования текста до сложных, многоступенчатых логических вычислений. А лояльность пользователей зависит не столько от того, чтобы быть первыми на рынке, сколько от того, чтобы первыми действительно решили проблему.

О важности результатов исследования OpenRouter рассказывает профессор кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянов Виталий Александрович:

Понимание этих реальных закономерностей — а не просто результатов тестов или маркетинговых заявлений — будет иметь решающее значение по мере того, как ИИ все больше внедряется в повседневную жизнь. Разрыв между тем, как мы думаем об использовании ИИ, и тем, как он используется на самом деле, гораздо больше, чем многие осознают. Это исследование помогает сократить этот разрыв.