Изображение сгенерировал ChatGPT
Мы привыкли думать об искусственном интеллекте как об инструменте для повышения продуктивности. И обычно под работой с ИИ подразумевается, что кто-то генерируют код, пишет деловые письма или резюмирует документы. Но что, если в реальности люди используют AI совсем не так, как мы привыкли думать?
Исследование OpenRouter показало реальное поведение пользователей. Команда проанализировала более 100 триллионов токенов — это миллиарды диалогов и запросов к большим языковым моделям вроде ChatGPT, Claude и десятков других. И выводы оказались неожиданными.
OpenRouter — это платформа, которая распределяет запросы между более чем 300 AI-моделями от 60+ провайдеров: от OpenAI и Anthropic до open-source решений вроде DeepSeek и LLaMA от Meta.
Среди клиентов платформы — миллионы разработчиков по всему миру. Это делает данные особенно ценными: они показывают, как ИИ используют в разных странах, сценариях и профессиях.
Важно и то, что исследование работало только с метаданными, сами тексты диалогов не анализировались. Конфиденциальность пользователей была полностью сохранена, а поведенческие паттерны при этом стали хорошо заметны.
Ролевая революция, которую никто не ожидал
Самое неожиданное открытие: больше половины использования open-source AI вообще не связано с продуктивностью. Основной сценарий — ролевая игра и творческое сторителлинг-общение.
Пока руководители компаний меняют бизнес с помощью ИИ, значительная часть пользователей проводит большую часть времени в диалогах с персонажами, интерактивных историях и игровых сценариях.
Более 50% всех запросов к open-source моделям относятся именно к этому формату, и он сильно обгоняет даже помощь с программированием.
Речь не о простых переписках. Данные показывают, что пользователи используют ИИ как полноценный движок для ролевых сценариев. Около 60% таких запросов приходится на игровые и писательские контексты. Это огромный и во многом невидимый рынок, который уже меняет то, как AI-компании думают о своих продуктах.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросети DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
Взрывной рост программирования
Если ролевая игра лидирует среди open-source моделей, то программирование стало самым быстрорастущим сценарием использования ИИ в целом.
В начале 2025 года кодинг занимал всего 11% всех запросов. К концу года — уже более 50%.
ИИ все глубже встраивается в разработку. Средняя длина запросов по программированию выросла в четыре раза: с 1 500 до более чем 6 000 токенов. А некоторые запросы превышают 20 000 токенов — это почти как загрузить в модель целый набор файлов с исходным кодом.
Сегодня разработчики часто используют ИИ не для отдельных фрагментов кода, а для сложных задач: отладки, архитектурных решений и многошагового анализа.
Большую часть этого рынка в 2025 году заняли модели Claude от Anthropic — более 60% всех программных запросов. Но конкуренция усиливается: свои позиции наращивают Google, OpenAI и open-source решения.
Китайский рывок в искусственном интеллекте
Еще одно важное наблюдение: китайские AI-модели теперь обеспечивают около 30% мирового использования. Для сравнения — в начале 2025 года их доля была всего 13%.
DeepSeek, Qwen от Alibaba и Moonshot AI быстро набрали популярность. Один только DeepSeek обработал 14,37 триллиона токенов за период исследования.
Эра агентного ИИ
Исследование вводит еще одно важное понятие — «агентное» поведение AI. Это означает, что модели больше не просто отвечают на одиночные вопросы, а выполняют цепочки действий: планируют шаги, используют внешние инструменты и работают с контекстом в длинных диалогах.
Доля таких «рассуждающих» запросов выросла с почти нуля в начале 2025 года до более чем 50% к концу года.
Проще говоря, мы переходим от ИИ-генератора текста к ИИ-помощнику, который умеет действовать.
Теперь запрос выглядит не как «напиши функцию», а как «разберись в этом коде, найди узкое место и предложи решение». И модель действительно может это сделать.
Эффект «хрустальной туфельки»
Один из самых любопытных выводов связан с удержанием пользователей. Исследователи назвали его эффектом «хрустальной туфельки».
Если модель первой из других ИИ успешно решает важную проблему пользователя, она надолго остается в его рабочем процессе. Такие пользователи возвращаются заметно чаще и дольше.
Например, пользователи, которые начали работать с Gemini 2.5 Pro от Google сразу после релиза в июне 2025 года, сохраняли активность на уровне около 40% даже через пять месяцев. У более поздних пользователей этот показатель был заметно ниже.
Вывод простой: важно не просто быть первым на рынке, а первым реально решить ценную задачу.
Цена не так важна, как кажется
Еще один неожиданный результат: использование ИИ слабо зависит от цены. Снижение стоимости на 10% дает рост использования всего на 0,5–0,7%.
Дорогие модели от Anthropic и OpenAI стоят от 2 до 35 долларов за миллион токенов и при этом остаются популярными.
На рынке AI пользователи выбирают баланс между ценой, качеством рассуждений, надежностью и возможностями.
Что все это значит?
Исследование OpenRouter показывает: реальное использование ИИ гораздо сложнее и разнообразнее, чем принято считать.
Да, ИИ активно меняет программирование и профессиональную работу. Но параллельно он создает новые форматы общения и творчества. География рынка расширяется, технологии становятся более автономными, а лояльность пользователей формируется через реальные решения, а не маркетинг.
Авторы отчета отмечают: «То, как люди используют LLM, часто не совпадает с ожиданиями и сильно отличается от страны к стране и от задачи к задаче».
Понимание этих реальных сценариев (а не только красивых демо и бенчмарков) становится ключевым.
- Освой нейросеть Perplexity и узнай, как пользоваться функционалом остальных ИИ в одном
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Расскажем, как получить подписку
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросеть DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
