Habr опубликовал практический гид по выбору AI/ML-стека, раскрывающий ключевые проблемы и тенденции отрасли. По данным McKinsey, использование AI выросло с 50% до 72% за год, что усилило конкуренцию и ускорило смену технологий. Современный ML-стек описан как семиуровневая система: от данных и инфраструктуры до мониторинга и MLOps.

На уровне данных наблюдается рост значения инструментов для версионирования (ClearML, Weights & Biases) и оптимизации обработки (Polars на Rust). Для моделирования закрепилось доминирование PyTorch (47 победных решений из 53), в то время как LoRA и квантизация стали стандартными техниками оптимизации. NVIDIA продолжает монополию в вычислениях: более 80% решений используют её GPU, особенно A100 и H100.

Выделяются разные типы стеков: Python AI Stack для исследовательских задач, Modern Full-Stack AI Stack для быстрого прототипирования, JavaScript AI Stack для браузера, Enterprise AI Stack для корпоративных систем, Cloud-Native для масштабирования, Edge AI для устройств и MLOps Stack для индустриализации ML. Главный акцент делается на том, что качество данных важнее архитектуры моделей, а баланс между стабильностью и инновациями становится ключом к успеху.

Будущее связывают с ростом AI-агентов и автоматизации: модели уже работают автономно часами, умеют редактировать код и закрывать задачи. Одновременно набирают силу AutoML, Edge AI, объяснимый AI и внутренние корпоративные RAG-модели. Авторы подчеркивают: успешный проект определяется не хайповыми технологиями, а правильным выбором стека под реальные задачи и ресурсы команды.