В течение прошедшего года многие считали, что классическое обучение ИИ, ставшее основой для ChatGPT, окончательно утратило свою значимость. Основное внимание уделялось обучению с подкреплением, которое, казалось, определяет будущее искусственного интеллекта. Однако, как выяснилось, это мнение было ошибочным. Классические методы, такие как предварительное обучение, готовятся к новому ренессансу, который ожидается в 2026 году.

Существует два подхода для улучшения ИИ: увеличение размеров моделей и продление времени их обучения. Современные трансформеры, на которых основаны все большие языковые модели, используют слои внимания для связи слов и слои долгосрочной памяти для доступа к знаниям.

Новый акцент на предварительном обучении повлияет на рынок, требуя больше вычислительных мощностей и увеличивая спрос на дата-центры. В 2026 году ожидается рост значимости оптических технологий, что приведет к пересмотру стоимости компаний в этой сфере. В условиях низких процентных ставок, инвестиции в ИИ продолжат расти, несмотря на неопределенности.