Новую модель Anthropic не выпустят публично. Она нашла 10 000+ уязвимостей за месяц.

Anthropic опубликовала первые результаты Project Glasswing.

В основе — закрытая модель Claude Mythos Preview, которую дали ограниченному кругу партнёров для поиска уязвимостей в ПО.

Результаты за один месяц:

▶️Cloudflare — 2000 уязвимостей, 400 из них критические;
▶️Mozilla — 271 ошибка в Firefox, значительно больше, чем находили предыдущие версии Claude;
▶️1000 open source-проектов — 6200 критических угроз из 23 000 найденных недочётов;
▶️исследователи нашли способ взломать macOS.

Публичного релиза не будет — Anthropic прямо говорит: боятся, что злоумышленники используют модель раньше, чем появятся надёжные механизмы защиты.

Это прямое продолжение темы, которую мы уже неоднократно разбирали:

🔴Т-Банк натравил собственный ИИ на свою инфраструктуру и нашёл уязвимости в 1300 сервисах.

🔴Google зафиксировал первую кибератаку, написанную нейросетью от начала до конца.

🔴Регуляторы уже напряглись из-за новой модели Anthropic после апрельского релиза.

Теперь Anthropic показывает, что специализированная модель находит тысячи критических дыр за месяц.

Атакующий ИИ развиваются быстрее, чем индустрия успевает реагировать.

🦾 AI для бизнеса

«Элемент» строит цифровой контур для микроэлектроники

ГК «Элемент» собирается создать единую систему управления производством электронных компонентов на базе ИИ — «цифровой контур микроэлектроники».

⬛️Цель — увеличить производство на 15%.

Связано с отраслевой проблемой: предприятий отрасли разная цифровая зрелость, разнородные системы, данные не складываются в единую картину.

План такой:

▶️2026–2030 — стандартизация IT-среды, формирование цифровой базы, пилоты на собственных площадках;

▶️2030–2036 — масштабирование цифровых двойников и ИИ после подтверждения производственного эффекта.

Впечатляет и одновременно пугает горизонт планирования до 2036 года.

Там, где ритейл внедряет ИИ за месяцы, микроэлектроника планирует на десятилетия.

🦾 AI для бизнеса

Контур.Толк опросил более 1000 представителей среднего и крупного бизнеса

Картина — в двух словах: рынок разделился на тех, кто внедрил и считает результат, и тех, кто до сих пор теряет деньги на хаотичных коммуникациях.

▶️29% компаний терпят финансовые потери из-за сломанных процессов. 26% — теряют клиентов.

▶️При этом 63% уже тестируют нейросети или используют их для точечных задач.

Экономический эффект фиксирует каждый второй руководитель, но больше половины рынка не используют KPI для оценки внедрения — результат оценивают субъективно или не оценивают вообще.

❗️И только у 19% компаний есть чёткая политика использования ИИ.

Это, кстати, хорошо бьется с данными ВТБ с ЦИПР: 80% внедрили, 5–7% увидели реальный эффект. Считать результат и управлять внедрением — разные навыки.

Пока большинство не умеет ни того, ни другого.

🦾 AI для бизнеса

ИИ перестраивает мировое судостроение

Крупнейшие верфи перешли к перестройке производственной архитектуры.

🔴HD Hyundai развивает проект Future of Shipyard: цель — сократить сроки строительства на 30% и поднять производительность до 40%. В основе — цифровые двойники производственных линий и систем управления загрузкой верфи.

🔴Samsung Heavy Industries внедряет компьютерное зрение для автоматического выявления дефектов сварки и производственных отклонений в реальном времени. Человек физически не может отслеживать качество на таком масштабе — ИИ может.

🔴Fincantieri строит цифровые платформы управления жизненным циклом судов — от проектирования до эксплуатации. Navantia реализует Shipyard 4.0: ИИ, Big Data и роботизированное производство в одном контуре.

❗️По данным IBM, такие решения сокращают аварийные остановки примерно на 50%.

Общие цифры по эффекту от McKinsey:

▶️простои оборудования — минус 30–50%;
▶️расходы на обслуживание техники — минус 10–40%;
▶️производственные потери — минус 15–20%.

Цифровые двойники по данным Siemens сокращают время вывода продукта на рынок до 50% и снижают количество инженерных ошибок.

⬛️За пределами судостроения мировой рынок промышленного ИИ приближается к $190–200 млрд. Тяжёлая промышленность и судостроение — одни из крупнейших потребителей.

При этом отрасль работает в условиях глобального дефицита инженерных кадров и перегруженности верфей заказами.

ИИ закрывает физическую невозможность масштабироваться через найм. Людей просто нет в нужном количестве.

Для России это особенно острый вопрос: отечественные верфи работают под санкциями, с ограниченным доступом к западным технологиям и собственным кадровым дефицитом.

Пока Hyundai и Samsung перестраивают архитектуру под ИИ — разрыв в производительности будет только расти.

🦾 AI для бизнеса

ОАК проектирует самолёты с GigaChat

Вадим Бадеха, гендиректор ОАК, объявил о пилоте по проектированию самолётов с использованием GigaChat. Что именно проектировали и какая конструкторская задача решена — не уточнил.

Что известно:

▶️около 4000 рабочих мест оснащено российской ИИ-платформой;
▶️реализовано более 2000 технических требований в рамках замещения девяти ключевых модулей;
▶️следующий шаг — использование ИИ при расчётах на прочность и аэродинамику.

Российский авиапром — одна из наиболее пострадавших от санкций отраслей.

🔴МС-21, который должен был летать ещё в 2021–2022 годах, эксплуатанты до сих пор не увидели. Импортозамещённый самолёт пока тяжеловат — поставки возможны в следующем году, но в компоновке с минимальным количеством кресел.

🔴S7 подписала меморандум на Ту-214 — самолёт разработки середины 1980-х с трёхчленным экипажем, который сейчас выпускают примерно по одному в год. Поставки — с 2029-го.

На фоне этого — дефицит реальных инженеров, сложности внутриотраслевой кооперации и анонс пилота без конкретики.

Справится ли с этим GigaChat — пока не ясно. Но вопрос поставлен оптимистично.

🦾 AI для бизнеса

Как Pegatron пересобирает свои заводы с помощью ИИ.

🔽 Пока российской промышленности не хватает специалистов для цифровой трансформации и работы с ИИ, мы решили рассмотреть реальные #кейсы и узнать, как внедрение искусственного интеллекта происходит "у них". Сегодня - на примере компании Pegatron.

Тайваньская Pegatron - один из крупнейших производителей комплектующих для электроники. И она не просто внедрила цифровые решения на производстве, а пересмотрела подход к самому созданию производственных линий.

🔼 До внедрения новых технологий планирование сборочных линий было, по сути, игрой в угадайку. Инженеры полагались на собственный опыт, без точных прогнозов, и общая эффективность оборудования оценивалась только после запуска и траты миллионных инвестиций на оснастку и перепланировку.

Решение номер один: цифровые двойники.

🔽 Используя NVIDIA Omniverse, Pegatron создал "цифровые двойники" своих площадок. ПО позволяет проигрывать сценарии работы конвейера ещё до того, как первый станок будет установлен на площадке. PEGAVERSE вычисляет время циклов, находит узкие места и позволяет оптимизировать компоновку завода до его строительства.

Компания параллельно развернула 6 виртуальных заводов рядом с реальными, что позволило сократить время строительства нового предприятия на 40%.

Решение номер два: ИИ-агенты для сборки.

🔽 Затем Pegatron запустил фабрику ИИ - PEGA AI, позволяющую создавать, обучать и развёртывать различные ИИ-агенты. А на сборочных линиях были внедрены системы компьютерного зрения, анализирующие процесс сборки в реальном времени и выявляющие отклонения, которые человеческий глаз может пропустить.

⏺️ за последние четыре года PEGA AI ускорила разработку ИИ-агентов в масштабах всей компании на 400%
⏺️ автоматизация позволила добиться снижения дефектов на 67%
⏺️ а также сократить трудозатраты на каждой линии на 7%

Например, был создан ИИ-агент, помогающий роботам-дозаторам клея динамически адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды, таким как вязкость клея или температура в помещении. ИИ изучает правила дозирования клея и отрабатывает их в смоделированной вселенной PEGAVERSE.

🔽 Кейс Pegatron уникален тем, что ИИ здесь работает не как заплатка для старых проблем, а как инструмент проектирования будущего. Сокращая время строительства почти вдвое, компания получает колоссальное конкурентное преимущество в скорости вывода новых мощностей.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

«Группа Астра» купила долю в ИИ-разработчике у своего бывшего директора.

Компания приобрела 26% компании AiB. Сумму сделки оценивают на уровне 100 млн рублей. По итогам работы компании «Астра» может довести долю до контрольной.

❗️Планируется новое направление «Астра ИИ», с фокусом на мультиагентные системы, машинное обучение, предиктивная аналитика, оптимизация LLM и прикладное ПО.

Вероятно, что «Астра ИИ» будут ориентированы на работу внутри корпоративного периметра и совместимость с отечественным инфраструктурным ПО.

По заявлению компании, направление должно стать единым центром компетенций по искусственному интеллекту.

⬛️Задача — развивать свою линейку продуктов, и встраивать ИИ-функции в существующие решения.

Отдельно будут адаптировать ИИ-решения под процессоры Baikal.

Не конкуренция с GigaChat или YandexGPT, ИИ-слой поверх российского enterprise-стека.

⬛️26% выкупили у ООО «АИБ», генеральным директором и учредителем (с долей почти 50%) которого является Владимир Нелюб, ранее работавший директором по науке и ИИ в «Группе Астра».

Компания фактически выкупила команду, которую сама же вырастила.

🦾 AI для бизнеса

Gartner: в 2026 году мир потратит на ИИ $2,59 трлн — на 47% больше, чем год назад.

Пока это деньги технологических компаний и гиперскейлеров — они строят инфраструктуру под будущий спрос.

Корпоративный бизнес ещё не начал тратить по-настоящему.

❗️Gartner называет 2026 год переломным: именно сейчас предприятия начнут наращивать ИИ-бюджеты всерьёз.

Но с оговоркой.

Пока компании выбирают тактику: точечное улучшение процессов, а не трансформацию бизнеса.

CIO не могут доказать совету директоров реальную отдачу от ИИ-инвестиций — и предпочитают не рисковать крупными ставками.

⬛️Быстрее всего растут расходы на ИИ-модели — плюс 110% за год. Агентные сценарии встраиваются в корпоративные процессы, мультишаговые workflows становятся стандартом.

🦾 AI для бизнеса

«Яндекс» запускает сервис для создания сайтов по описанию

В июне выходит новый продукт: описываешь идею текстом — получаешь сайт, CRM, трекер, онлайн-игру или веб-приложение. Без навыков программирования, за несколько часов.

Как и все схожие сервисы, компания позиционирует его как что-то между конструктором и заказной разработкой.

Код каждого проекта будет доступен в репозитории, чтобы при необходимости передать его разработчику для доработки.

⬛️«Яндекс» здесь не первый: похожие продукты есть у «Точки», Google и ряда западных стартапов. А аналгичный проект Lovable стал самым быстрорастущим стартапом в сфере ПО в истории, достигнув $200 млн выручки в год за несколько месяцев.

Но у «Яндекса» есть то, чего нет у остальных — поисковик и рекламная инфраструктура.

Создать сайт просто. Получить на него трафик — другой вопрос. И именно здесь у «Яндекса» структурное преимущество: ИИ-конструктор плюс готовый канал привлечения пользователей.

🦾 AI для бизнеса

Папа римский потребовал «разоружить» ИИ

Лев XIV выпустил первую энциклику — 200-страничный документ Magnifica Humanitas.

Среди прочего — про ИИ.

Математик по образованию, папа заявляет:

Разоружение ИИ означает дискредитацию предположения о том, что техническая мощь автоматически даёт право управлять.

Три тезиса вне религиозного контекста:

🔴Монополия на ИИ недопустима.

Алгоритмы, данные, платформы и цифровая инфраструктура — «блага, предназначенные для всех». Нескольким субъектам нельзя управлять этим в одиночку.

🔴ИИ в войне — отдельная тема.

«Ни один алгоритм не может сделать войну морально приемлемой». Технологии делают конфликт быстрее и обезличеннее — и снижают моральный порог для его начала.

🔴Эффективность не может быть единственной ценностью.

Когда технологии «начинают диктовать, что важно», люди превращаются в «винтики системы, стремящейся к постоянно возрастающей эффективности».

⬛️Любопытно, что самый резонансный текст про концентрацию власти в ИИ написал не регулятор, не исследователь и не конгрессмен — а папа римский.

Человечество стоит перед выбором: воздвигнуть новую Вавилонскую башню или построить город, где Бог и человечество будут жить вместе.

Метафора, конечно. Но вопрос по существу.

🦾 AI для бизнеса

Верховный суд РФ обязал раскрывать использование ИИ в судебных доказательствах.

Пленум Верховного суда принял новое постановление о подготовке гражданских дел к судебному разбирательству.

⬛️Среди прочего — один принципиальный пункт про ИИ.

Если сторона представила в суд сведения о фактах, полученных с
использованием технологий ИИ — она обязана сообщить об этом суду.

Это нужно для того, чтобы суд мог оценивать происхождение доказательств.

❗️ИИ-сгенерированный анализ, выводы нейросети, данные из автоматизированных систем — всё это теперь нужно маркировать.

Для бизнеса, который использует ИИ в аналитике, due diligence, оценке рисков и подготовке документов — это звоночек.

Если материалы могут оказаться в суде, происхождение данных придётся объяснять.

Пока регулирование ИИ только настраивается, но кто-то уже получает за это штрафы.

🦾 AI для бизнеса

Microsoft открыла инструменты для безопасной разработки ИИ-агентов

Два инструмента, оба под MIT License, бесплатны для коммерческого использования.

🔴RAMPART — фреймворк для тестирования агентов перед продом. Проверяет prompt injection, контролирует опасные вызовы инструментов, встраивается в CI/CD.

🔴Clarity Agent — «адвокат дьявола» на старте проекта. Помогает найти архитектурные дыры и сбои ещё до написания кода.

Все своевременно.

ИИ-агенты опасны не только галлюцинациями. Они могут отправить данные, изменить файл, запустить процесс. Это другой уровень риска.

⬛️Это уже новая дисциплина — AgentSecOps. Пока о ней говорят не много, и не часто.

🦾 AI для бизнеса

МТС будет строить ИИ-инфраструктуру с российским производителем серверов

МТС и «Айти Дивижен» договорились вместе создавать серверную инфраструктуру для ИИ-сервисов, облачных платформ и региональных цифровых проектов оператора.

⬛️Российский ИИ сейчас ограничен не только моделями и данными, но и инфраструктурой. Без доступных серверов и GPU-кластеров сложно быстро запускать новые продукты, держать пиковые нагрузки и развивать облачные ИИ-сервисы.

Смысл партнёрства не только в поставке железа.

Компаниям нужно закрыть сразу два разных сценария:

🔴тяжёлое обучение больших языковых моделей
🔴прикладные задачи в реальном времени — видеоаналитику, распознавание речи, рекомендательные системы.

Тут у нас попытка собрать универсальную платформу под разные типы ИИ-нагрузок.

Рынок упёрся в дефицит вычислительных мощностей, особенно под ИИ, а рассчитывать на быстрый доступ к западному оборудованию всё сложнее.

🦾 AI для бизнеса

#мнение Защищаться нужно не от ИИ, а от скорости, которую ИИ дал атакующим.

Технический директор по развитию отрасли Positive Technologies Алексей Сидорюк в интервью «AI для бизнеса» поделился пятью советами о том, как бизнесу защититься от атак ИИ.

Фишинг стал персонализированным, разведка — быстрой, вредоносный код — дешевле, а атаки — массовее и адаптивнее.

5 шагов для защиты:

🔴Проверять защиту на практике
Пентесты, red team, bug bounty и киберучения нужны не для отчёта, а чтобы увидеть, где реально ломаются инфраструктура, процессы и команда.

🔴Управлять активами и уязвимостями
Старые VPN, забытые серверы, legacy-системы и неактуальные библиотеки — идеальные точки входа. Без инвентаризации и быстрого закрытия критичных дыр ИИ просто быстрее найдёт слабое место.

🔴Защищать сотрудников от новой социальной инженерии
Фишинг превращается в диалоговую атаку: бот подстраивается под ответы, использует контекст компании и давит на доверие. Нужны не только обучения, но и технические меры защиты.

🔴Контролировать использование ИИ внутри компании
Shadow AI уже стал риском: сотрудники загружают в публичные модели договоры, код, персональные данные и коммерческую тайну. Нужны правила, DLP и понятные ограничения.

🔴Использовать ИИ в защите
ИИ может помогать SOC, ускорять триаж, искать аномалии, анализировать инциденты и генерировать правила детекции. Но только как часть процесса, где финальное решение остаётся за человеком.

❗️Атакующие выбирают путь наименьшего сопротивления. Задача бизнеса — перестать быть этим путём.

🦾 AI для бизнеса

#мнение Альфа-Банк будет продавать ИИ внешним заказчикам

Недавно мы рассказывали о новом продукте банка — GPU-as-aS. А теперь поговорили с директором по Gen AI Альфа-Банка Святославом Соловьевым и выяснили, что за продукт и зачем он банку.

🔴Про масштаб
Количество используемых GPU — коммерческая тайна, но Альфа входит в российский топ-5 по GPU-ресурсам. За 2025 год кластер вырос в 2 раза. За 2026-й вырастет в 3 раза.

🔴Про утилизацию
В 2025 году GPU жёстко закреплялись за конкретными проектами. В 2026-м перешли на коммунальные кластеры моделей, которые обслуживают множество заказчиков одновременно.

Внутренние заказчики получают биллинг в токенах. Централизация появилась именно для решения проблемы утилизации.

🔴Про дефицит GPU
Дефицит ощущается. Multi-cloud — это в том числе ответ на него: диверсификация рисков и ускорение time-to-market.

Облачные GPU-провайдеры приравниваются к on-premise с точки зрения кибербезопасности.

🔴Про MCP
Сейчас идёт пилот по защищённому доступу доверенных партнёров к внутренним MCP-серверам. Политики безопасности там строже, чем при доступе по классическим API.

По словам Святослава, MCP это полноценная платформа, которая дала возможность связывать ИИ-агентов.

🔴Про вендорские амбиции
Неожиданный поворот, но Альфа готова выходить на рынок и продавать свои продукты. Уже внедряет их стратегическим партнёрам, ведёт переговоры с новыми.

🦾 AI для бизнеса

Страховая компания подключила ИИ к своим процессам и теперь обрабатывает заявки за 2 часа.

⬛️ИИ-система от «Абсолют Страхование» анализирует данные по страховому случаю и сразу выдаёт направление — без визита в офис и ожидания эксперта.

Момент истины в страховании наступает тогда, когда происходит страховой случай. Именно там клиент ощущает реальную ценность полиса и уровень поддержки со стороны страховой компании.

Игорь Люкин, заместитель генерального директора компании «Абсолют Страхование

Несколько важных цифр:

▶️60% страховых случаев уже урегулируются дистанционно;

▶️лимит без справок из органов — до 300 тыс. рублей;

▶️CSI в блоке урегулирования — выше 90%.

🦾 AI для бизнеса

«Яндекс» выпустил быструю и дешевую LLM-модель для массовых бизнес-задач.

Почти 60% всех B2B-запросов к моделям «Яндекса» — это работа с текстами и документами.

Что умеет Alice AI LLM Flash:

▶️модерация контента
▶️классификация обращений
▶️диалог с клиентом
▶️бработка больших объемов данных

Быстро и почти в 5 раз дешевле предыдущих решений.

🔴По качеству — в 56% случаев превосходит GPT-5.4 mini на бизнес-задачах
🔴В диалоговых сценариях — лучше в 73% случаев
🔴в обобщении текста — в 66%
🔴в поиске по файлам и базам знаний — в 61%

❗️Логика go-to-market простая: не каждая задача требует флагманской модели. Там, где нужна скорость и объем — классификация тысяч обращений, модерация потока контента, типовые диалоги — тяжелая модель избыточна и дорога.

Flash закрывает именно этот слой.

Целевая аудитория очевидна — все у кого много однотипных запросов и критична скорость ответа: банки, ритейл, телеком.

🦾 AI для бизнеса

«ЭвоКарго» обновила ИИ-модель для беспилотных грузовиков — теперь они лучше видят в снег, туман и дождь.

Главная проблема автономного транспорта в реальных условиях — не алгоритмы, а среда.

❗️Большинство существующих решений заточены под универсальные сценарии.

Например, обычный лидар в снегопад начинает путать атмосферные помехи с реальными объектами.

⬛️Обновленная модель обучена отличать одно от другого — на данных с реальных промышленных площадок, от ливней до песчаных бурь.

Это не результат на бенчмарках, а продуктовое решение, которое уже работает у клиентов.

🔴Среди них — «Сибур», «Евраз», Wildberries, «Азбука вкуса», «Спортмастер», «Детский мир», Spar.

🦾 AI для бизнеса

Anthropic обогнала OpenAI и стала первой ИИ-компанией с оценкой почти в $1 трлн

🔴С февраля этого года оценка Anthropic выросла почти втрое — тогда она составляла $380 млрд.
🔴Компания закрыла раунд серии H на $65 млрд.
🔴Оценка выросла до $965 млрд.

Для сравнения: OpenAI в конце марта оценивалась в $852 млрд после рекордного раунда на $122 млрд.

⬛️Главный виновник торжества — Claude Code. Годовая выручка достигла $47 млрд против $30 млрд в начале года и $10 млрд годом ранее.

Параллельно с закрытием раунда компания выпустила Claude Opus 4.8 и анонсировала для ограниченного круга компаний Claude Mythos Preview — модель с расширенными возможностями в кибербезопасности.

Это та самая модель, о которой мы уже писали — ее не выпускали публично именно из-за рисков злоупотребления.

Деньги в ИИ продолжают идти почти в геометрической прогрессии. $65 млрд в одном раунде — это не венчур, это ставки уровня национальных инфраструктурных проектов.

❗️А продуктом, который двигает оценку, оказался инструмент для разработчиков, а не потребительский чат-бот. Это важно для понимания того, где реально создается стоимость в ИИ прямо сейчас.

Также важно вспомнить (или узнать) историю подозрительно похожих лопнувших пузырей, как крах доткомов и кризис недвижимости 2008 года.

🦾 AI для бизнеса

74% топ-менеджеров плохо умеют работать с ИИ-агентами.

СберУниверситет и Ассоциация менеджеров опросили 400+ российских управленцев выяснили, что топ-менеджеры тоже имеют слабые места.

Местами даже слабее, чем линейного персонала, но тут уже рассудит ИИ. Все там будем.

Самые слабые компетенции топ-менеджеров:

▶️интеграция ИИ-агентов в рабочие процессы — 74% оценили себя плохо;
▶️создание процессов с учётом ИИ и кибербезопасности — 71%;
▶️эффективное использование ИИ-инструментов в управлении — 68%;
▶️применение LLM в работе — 66%.

При этом все понимают, что это надо менять: 62% ожидают роста спроса на навыки внедрения ИИ-агентов в ближайшие три года.

⬛️Освоить ChatGPT — не то же самое, что уметь ставить задачу ИИ и оценивать ценность результата.

Проректор СберУниверситета Алексей Суханов заявил, что:

Главное — не сам дефицит навыков, а то, что руководители его уже видят. Закрыть его одним освоением инструментов не получится.

🦾 AI для бизнеса

«Пятёрочка» тестирует компьютерное зрение на полках

Что умеет:

▶️Следить за выкладкой товаров и ценниками в реальном времени — без выездных проверок.

▶️Сканировать стеллажи по расписанию, фиксировать пустоты и ошибки на ценниках, ставить задачи сотрудникам с точной навигацией: номер стеллажа, полка, фото.

▶️Анализировать складские остатки и формировать рекомендации по пополнению.

Для X5 это еще один ИИ-пилот. Представитель компании заявляет:

Нейросеть ещё обучается, точность зависит от обратной связи сотрудников, которые подтверждают или корректируют её решения

🦾 AI для бизнеса