Все говорят о буме агентных AI-сервисов, которые якобы революционизируют каждую отрасль. Политики, евангелисты AI и руководители компаний наперебой повторяют эту мантру. Но что происходит на самом деле?
Компания Runpod, которая предоставляет GPU-инфраструктуру для AI-проектов, решила посмотреть на цифры. И картина получилась любопытная - реальность заметно отличается от публичного нарратива.
У Runpod есть уникальная позиция для наблюдений: платформа обслуживает более 500 тысяч разработчиков по всему миру, предоставляя им GPU-мощности по требованию. Компания видит, какие модели реально разворачиваются в продакшене, для чего их используют и на каком железе запускают.
Qwen обогнал Llama - и это сюрприз
Главная находка отчета: самой популярной self-hosted LLM стал Qwen от Alibaba Cloud, а не Llama от Meta. Это семейство открытых моделей с продвинутыми возможностями рассуждений, работающих одновременно с текстом, аудио и изображениями.
Еще более показательно: Llama 4 практически никто не использует. Несмотря на шумиху вокруг запуска, экосистема не спешит мигрировать. Разработчики оптимизируют под соотношение производительности и цены, задержки, совместимость и возможности файн-тюнинга - а не под громкие анонсы.
Qwen явно проигрывает Llama в медийном присутствии - Meta умеет продвигать свои модели в бенчмарках, твиттер-тредах и презентациях на конференциях. Но реальное использование рассказывает другую историю.
Видео-генерация: оптимизация важнее создания
Еще один интересный момент касается AI-видео. Сервисы вроде Synthesia, Runway и CraftStory обещают создавать кинематографичные ролики за минуты. Звучит впечатляюще, но данные показывают нюанс.

Задачи по апскейлингу видео превосходят генерацию примерно два к одному. Команды не ставят все на один дорогой рендер - вместо этого они быстро генерируют черновики в низком разрешении, выбирают лучшие варианты и только потом выделяют вычислительные ресурсы на улучшение качества.
Проще говоря, оптимизация съедает больше GPU-времени, чем само создание контента.
ComfyUI стал стандартом для изображений
Для работы с изображениями ComfyUI превратился в де-факто стандарт, обеспечивая более двух третей всех эндпоинтов генерации. Его нодовый подход победил простые text-to-image запросы - экосистема сместилась в сторону модульных, настраиваемых пайплайнов.
Совет от Runpod разработчикам прост: если вы строите воркфлоу для генерации изображений, экспертиза в ComfyUI становится необходимостью.
Почти две трети организаций, использующих инфраструктуру Runpod, работают в индустриях за пределами чистых AI-сервисов. Лидируют HealthTech и FinTech - что, в общем-то, логично.
Итоговая картина менее глянцевая, чем поток обещаний об easy-to-deploy AI-сервисах в один клик. Реальные паттерны использования AI в продакшене концентрируются вокруг производительности, эффективности и контроля над воркфлоу. Прагматизм побеждает хайп.
Смотрите также
-
Engramme запустил API для доступа к цифровой памяти
-
Google Flow: крутой ИИ-инструмент для создания кино
-
Alibaba исправляет ошибки ИИ в многоступенчатом анализе изображений
-
ИИ-модели отказываются выключаться и обманывают пользователей
-
Google готовит новые функции Gemini для бизнеса
-
AgentBench: решение для оценки агентных ИИ-систем
-
Википедия запретила создание статей с помощью нейросетей
-
Нейросеть для редактирования видео: ТОП-12 ИИ-сервисов в 2026 году 🎬
-
Виды механизмов внимания в современных LLM