У 2025 році технологічні компанії зосереджуються на розробці платформ штучного інтелекту (ШІ), які відповідають потребам корпоративних клієнтів, з акцентом на оптимізовану продуктивність, рентабельність та безпеку. Ця діяльність передбачає партнерство в рамках екосистеми ШІ, включаючи виробників чіпів, постачальників хмарних послуг та програмних компаній, водночас із вирішенням невизначеностей, пов'язаних з торговими політиками США та обмеженнями ресурсів. Ключові тенденції, що формують ландшафт ШІ, включають розвинене міркування ШІ, розробку спеціалізованих кремнієвих чіпів, міграцію до хмарних рішень, системи вимірювання ефективності для ШІ та бачення агентного майбутнього ШІ. Провідні технологічні компанії розширюють межі застосувань ШІ, зосереджуючись на вдосконаленні можливостей великих мовних моделей (LLMs) у людських аналогах міркувань, обробці природної мови та інтеграції мультимодальних даних. Спроба захопити ринок ШІ підтримується корпоративними інвестиціями, спрямованими на зменшення витрат та підвищення продуктивності. Кейт Классен з Morgan Stanley зазначила важливість підходу, орієнтованого на клієнта, у відкритті нової технологічної основи, яка приносить вигоду бізнесу. Міркування ШІ, що вимагає складних обчислень для ухвалення складних рішень, визначено як основний каталізатор зростаючого попиту на напівпровідники. Керівники чіпових компаній підкреслюють тенденцію до досягнення налаштованих архітектур дата-центрів та дослідження ефективності інтегрованих схем спеціального призначення (ASIC), які пропонують вищу продуктивність для конкретних завдань у порівнянні з універсальними чіпами. Потенційне зростання популярності крайового ШІ в менших пристроях може ще більше підвищити попит на ASIC. Виклики для зростання доходів залишаються через тривалі обмеження на виробництво та невизначеності щодо експортного контролю в США. Компанії, які розробили провідні LLMs, прагнуть використовувати найефективніші чіпи та програмне забезпечення для надання основних послуг ШІ.

Найзначніший невикористаний потенціал полягає у застосуванні міркування ШІ до корпоративних даних, переміщаючись за межі початкових випадків використання для генерації контенту до більш складних застосувань. Сьогодні підприємства використовують LLM для різних функцій, включаючи підтримку клієнтів та генерацію контенту, але також прагнуть можливостей у міркуванні ШІ для стратегічного ухвалення рішень та отримання даних. Галузі, такі як біотехнології та право, можуть побачити суттєві поліпшення продуктивності завдяки спеціалізованим застосуванням ШІ. Безпека даних залишається пріоритетом для підприємств, що спонукає деякі LLM досліджувати механістичну інтерпретованість, яка має на меті прояснити процеси ухвалення рішень моделью — це критично важливо для регульованих секторів. Очікується, що розвинені можливості ШІ дозволять "агентному ШІ" ухвалювати автономні бізнес-рішення з мінімальним втручанням людини. Компанії в галузі даних та хмарної інфраструктури розробляють інструменти для покращення спостережливості системи та вимірювання продуктивності, таким чином забезпечуючи ефективність застосувань ШІ. Співпраця між фірмами даних та LLM має на меті спростити доступ до інформації для користувачів, які не мають великої технічної підготовки. Крім того, "революція озер даних" прагне створити єдині платформи, які поєднують економічну ефективність озер даних зі структурованим управлінням сховищ даних, потенційно через співпрацю з великими корпораціями. Виконавці програмного забезпечення використовують ШІ для збільшення ефективності в маркетингу та інженерії, одночасно уявляючи майбутнє автономного ухвалення рішень ШІ в різних секторах. Рухи в напрямку персоналізованих досвідів стають вирішальними, однак експерти застерігають від нереалістичних очікувань щодо рентабельності в найближчі кілька років, підкреслюючи довгострокову цінність розвитку комплексних систем ШІ. Оскільки компанії з розробки програмного забезпечення прагнуть інтегрувати машинне навчання та алгоритми ухвалення рішень у більші операційні системи, потенціал для суттєвих вигод у різних галузях залишається багатообіцяючим.