Сбер запустил ИИ-поиск заправок, на которых, вероятно, есть топливо

Работает на ИИ и анализе обезличенных данных о покупках более 100 млн клиентов банка. Охват — около 23 тыс. заправок по всей России.

🔴Алгоритмы вычленяют операции, которые с высокой вероятностью связаны именно с покупкой топлива — по сумме платежа, типу точки и другим параметрам. На основе этого пользователь видит время последней покупки топлива в этой точен.

То есть Сбер, по сути, оцифровал дефицит. Вот бы еще и карточки выдавал, чтобы больше 20 литров можно было заправить, то цены ему не было бы.

Я лично проверил, как все работает и прибыл на две ближайшие заправки. Все же, пока работает на уровне вероятности.

▶️В ближайшей точке статус "Нет данных". Но и бензина тоже нет, поэтому тут поспорить сложно.
▶️На второй заправке указано "Возможно есть АИ-95". Судя по небольшой очереди, что-то там действительно есть.

Еще тут надо бы поговорить о безопасности и личных данных. Формально всё обезличено.

Но по факту Сбер использует данные всей страны как real-time датчик — и превращает это в продукт.

⬛️Полезно для водителя, спору нет. Но стоит держать в голове, что банк, который видит покупки всей страны, знает о реальном состоянии экономики больше, чем любая официальная статистика. И решает, что с этим знанием делать, хотите вы или нет.

🦾 AI для бизнеса

Brand Analytics подключила мониторинг соцмедиа напрямую к нейросетям

Открыла доступ к данным системы мониторинга соцмедиа и СМИ через модный протокол MCP (Model Context Protocol).

Можно подключить внешние LLM и работать с аналитикой через чат-бота. Должно быть удобно, но вопрос, к каким сервисам можно будет подключиться.

Как работает

🔴Пишешь промпт, а чат-бот напрямую обращается к данным мониторинга Brand Analytics через MCP и дает ответ.

🔴Можно автоматически сделать отчёты по охватам, анализировать тональность упоминаний или сравнить себя с конкурентами.

🔴Результаты потом оформятся в любимыми менеджерами графики, таблицы, презентации и аналитического комментария. Руководитель похвалит за то, что подсветили.

⬛️Направление выбрали хорошее, вопросов нет, но, учитывая накопленные данные Brand Analytics, да и в целом их опыт, эти усилия стоит направить в сторону аналитики упоминаний компаний в самих LLM, что сейчас многим более интересно, а отечественных инструментов для этого фактически нет. Кроме единичных инициатив, как у Яндекс и парочки агентств.

🦾 AI для бизнеса

Браузер от OpenAI — все

Компания прекращает поддержку браузера Atlas, который представила осенью 2025 года как новый способ работы с интернетом с помощью ИИ.

Сервис продолжит работать как минимум до 9 августа, после чего его развитие остановится.

Часть возможностей Atlas перенесут в десктопное приложение ChatGPT и расширение для Google Chrome.

Почему закрывается?

🔴Сначала компания закрыла Sora — сервис для генерации видео, потому что начала сокращать второстепенные продукты

🔴Теперь браузер. Atlas просуществовал на рынке меньше девяти месяцев, а решение о закрытии приняли уже спустя несколько месяцев нового курса на избавление от непрофильных активов.

Почему не взлетел

Не хочется говорить, потому что никто не пользовался, но это будет не правда. Я вот пользовался. И могу сказать, что его закрытие очень даже оправдано.

🔴Слабый поиск, нерелевантные ответы и ограниченное количество ссылок на первоисточники.

🔴Несмотря на амбиции «переосмыслить интернет», браузер уступал по возможностям не только ИИ-конкурентам, но и обычным браузерам.

⬛️В целом, мудрое решение от OpenAI отказаться от идеи строить отдельную экосистему приложений вокруг ИИ.

Вместо этого компания концентрируется на ChatGPT как единой точке входа, куда постепенно переезжают функции других продуктов.

Ну и про IPO тоже не надо забывать. Инвесторам нужны хорошие цифры, а неликвид их портит.

В общем, урок дня: не распылять ресурсы, а усиливать сильное.

🦾 AI для бизнеса

#дайджест

Про инфраструктуру и агентов.

🔴Selectel и ИТМО создали СП для развития ИИ-агентов — инвестиции более 1 млрд рублей.
🔴«МТС Линк» запускает маркетплейс ИИ-агентов для рабочих задач.
🔴Первый российский ИИ-ускоритель LinQ HX для промышленности — вложено почти 800 млн рублей.
🔴ИИ-агент за один запрос потребляет в 136 раз больше энергии, чем ChatGPT.

Про регулирование.

🔴Госдума приняла закон о развитии технологий ИИ во втором и третьем чтении.
🔴Наталья Касперская раскритиковала закон: «беззубый» и «технологичное совершенствование пиратства».
🔴«Московская Биржа» создаёт комиссию по ИИ при наблюдательном совете.

Про безопасность.

🔴28% промышленных предприятий в мире столкнулись с ИИ-кибератаками в 2025 году.
🔴Половина российских компаний подозревается утечки данных через ИИ-инструменты.

Про внедрения.

🔴ИИ ускорил разработку новых продуктов L’Oréal в четыре раза.
🔴МТС, Билайн, Мегафон и Т2 внедряют ИИ на действующих сетях — плюс 20–30% пропускной способности.
🔴Сбер запустил ИИ-поиск заправок, где вероятно есть топливо.

Про агентскую коммерцию.

🔴Visa и Animoca Brands запустили покупки через ИИ-агентов.
🔴OpenAI закрывает браузер Atlas — не прожил и девяти месяцев.

🦾 AI для бизнеса

ИИ-агенты обыграли трейдеров в торговле ценными бумагами

JPMorgan сделали ИИ-агентов, которые на 20-летней истории торгов обошли классический портфель (60% акций, 40% облигаций) на 0,7% годовых — и при этом оказались менее волатильными.

▶️Агенты сканировали рынок, определяли один из четырёх сценариев его развития и автоматически перераспределяли капитал между акциями и облигациями в пользу активов, наиболее подходящих под текущие условия.

🔴Сам банк призывает особо не обольщаться, потому что результаты получены исключительно на исторических данных и не гарантируют повторения.

🔴Более того, банк предупреждает о системном риске — массовое использование ИИ-агентов грозит стеканием денег в одни бумаги, ростом волатильности и усилением рыночных потрясений.

🔴Угроза в том, что если у всех агентов схожая логика, они могут синхронно принять одинаковое решение и обрушить котировки не из-за реального положения дел, а из-за скоординированных действий алгоритмов.

⬛️В начале июня Morgan Stanley первым на Уолл-стрит открыл внешним ИИ-агентам доступ к управлению активами на $1,2 трлн. JPMorgan и Goldman Sachs пока используют ИИ только внутри компаний. Так что при всём скепсисе индустрия движется в эту сторону. Интересно лишь то, кто первым узнает цену ошибки.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

ИИ-диагностика не окупается в клиниках, а автоматизация обзвонов за несколько месяцев

Purrweb и Национальная база медицинских знаний изучили цифровую зрелость частной медицины, чтобы посчитать деньги и эффективность внедрений ИИ.

Что работает:

🔴Автоматизация контакт-центров, расписания и бэк-офиса — возврат инвестиций за 3–6 месяцев. Например, робот для обработки гарантийных писем по ДМС окупается примерно за пять месяцев и обходится вдвое дешевле дополнительного сотрудника.

Что не работает:

🔴Клинические ИИ-системы, такие как диагностика, анализ медицинских изображений, автоматическая расшифровка приёма. Переход от пилота к полноценному внедрению занимает от полугода до полутора лет.

Здесь высокая цена ошибки, необходимость регистрации в качестве медицинского изделия, и то, что врачи не используют новые инструменты в повседневной работе, а из десяти пилотов с генеративным ИИ до масштабирования доходят около трёх.

⬛️Реалистичный эффект от внедрения ИИ оценивают в 10–15% и предупреждают, что более высокие показатели обычно приводят сами клиники или разработчики, поэтому их стоит рассматривать как цифры для пресс-релизов.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

«Газпром нефть» будет управлять разработкой месторождений с ИИ

Инженер формулирует задачу обычным текстом в чате, а дальше ИИ сам определяет, какие данные нужны, какие модели подключить, какие расчёты запустить и какие сценарии сравнить.

▶️В основе ИИ и цифровые двойники нефтегазовых пластов, скважин, трубопроводов и оборудования.

▶️Система анализирует информацию из более чем 200 баз данных и цифровых двойников.

▶️Прототип уже решает десятки типовых инженерных задач — от проектирования разработки месторождений до бурения и оптимизации работы оборудования.

Руководитель Научно-технического центра Александр Ситников:

Алгоритмы берут на себя расчёты и интеграцию IT-систем, а специалисты сосредотачиваются на комплексных инженерных задачах.

🔴Это здоровый сценарий промышленного ИИ, где нейросеть не «придумает, как бурить», а будет управлять зрелой цифровой инфраструктурой. И ключевое условие — у «Газпром нефти» уже 200 баз данных и работающие цифровые двойники. Есть на чём строить.

⬛️Промышленный ИИ работает не там, где его сильнее хотят, а там, где к нему готовы.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

5 проблем, которые мешают внедрению ИИ в промышленности

Делимся выжимкой из дискуссии участников сессии «Иннопром». Если хотите кратко — плохой бизнес искусственный интеллект лучше не сделает. А теперь к деталям.

1. Неготовность самих предприятий

Точнее, чем руководитель центра индустриальных решений МТС Павел Федосов, и не скажешь:

Если автоматизировать хаос, получится цифровой хаос. Сначала нужно привести в порядок данные, понять сценарии использования и оценить экономический эффект.

И в эту же корзину добавляет своё мнение замминистра промышленности Василий Шпак:

Цифровизация даёт эффект только там, где на предприятии изначально всё устроено логично.

2. Вычислительные мощности

Для ИИ нужны четыре вещи:

▶️Регуляторика — тут у нас всё хорошо.
▶️Электроэнергия — нормально.
▶️Вычислительные мощности — с этим у нас всё очень плохо, и пока непонятно, как из этого выбираться.
▶️Кадры — тут надо смотреть на качество, а не на количество.

3. Ответственность за решения машины

Главный риск — последствия ситуации, когда решение принимает машина, а не человек. Замминистра цифрового развития Александр Шойтов поясняет:

Всегда нужно оценивать, что будет, если ИИ ошибётся. В одном случае это брак партии, в другом — остановка производства или угроза безопасности. Поэтому вокруг ИИ должна строиться полноценная система контроля.

4. Баланс в регулировании

Задача государства не в том, чтобы догонять технологии запретами, а в том, чтобы сформировать понятные правила. Федосов формулирует риск с обеих сторон:

Если мер поддержки слишком много, снижается рыночная конкуренция. Если много контроля — теряется инициатива.

5. Экономика

Если качественных данных мало, а у руководства нет понимания конкретных бизнес-задач, экономического эффекта не будет.

Плюс дорогое финансирование, при котором переход на новые технологии сейчас далеко не всегда можно обеспечить.

Поэтому комплексное внедрение пока доступно в основном крупным компаниям, которые могут хотя бы нанять и удержать базовую IT-команду.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Скучный ИИ на 30 миллионов: алгоритм «подкручивает» фильтры лучше человека

Группа «ФИНГО» и Фонд «Сколково» разработают ИИ-платформу, которая обещает снизить энергопотребление электрофильтров на 30–40% без ухудшения качества очистки выбросов.

Экономический эффект на одном электрофильтре может достигать 30 млн рублей в год.

Заместитель председателя Правления Фонда «Сколково» Алексей Паршиков:

Сегодня промышленность сталкивается с необходимостью одновременно повышать эффективность производства и выполнять все более жесткие экологические требования. Решить эту задачу только за счет модернизации оборудования уже невозможно — необходимы интеллектуальные системы управления.

Как работает

🔴На предприятиях электрофильтры требуют постоянной ручной настройки. Из-за этого оборудование может потреблять больше электроэнергии, чем нужно.
🔴ИИ-платформа будет в реальном времени анализировать параметры оборудования, прогнозировать качество очистки дымовых газов и автоматически подбирать режим работы каждого электрического поля.

То есть вместо человека, который постоянно подкручивает настройки, появляется система, которая сама ищет оптимальный баланс между очисткой и энергопотреблением.

Планируют использовать в:

▶️металлургии
▶️энергетике
▶️цементной промышленности
▶️химической промышленности

Это один из самых понятных сценариев применения промышленного ИИ. Есть дорогое оборудование, десятки параметров в реальном времени и человек, который физически не может каждую секунду рассчитывать оптимальный режим его работы.

А алгоритм может.

Это же отмечает и Заира Махачева, генеральный директор Группы «ФИНГО»:

Сейчас промышленников в первую очередь интересуют решения, которые, с одной стороны, снижают эксплуатационные затраты — расходы электроэнергии, стоимость обслуживания или утилизации, а с другой стороны, обеспечивают строгое соответствие экологическим нормам наряду с высокой надежностью и автоматизацией.

⬛️В итоге один из главных эффектов ИИ в промышленности может оказаться довольно скучным: он просто будет постоянно подкручивать настройки оборудования чуть лучше человека.

Но когда одна такая «подкрутка» экономит 30 млн рублей в год, уже не так скучно, да?

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

🦾AI для бизнеса теперь в MAX

Друзья, у нашего канала появился официальный аккаунт в отечественном мессенджере MAX.

Туда будут автоматически транслироваться все наши публикации с учётом функциональных возможностей платформы.

Мы хотим сохранить связь с аудиторией в любых непредвиденных обстоятельствах, которые могут затронуть работу Telegram.

Подписывайтесь на нас в MAX, чтобы всегда оставаться на связи!

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

«Данные не успевают доехать»: где на самом деле гибнет промышленный ИИ

Виктор Овчинников, руководитель продукта «Интеграционная платформа» в «Диасофт», объяснил, почему ИИ показывает чудеса в пилоте и проваливается в продакшне.

Почему пилот работает, а прод — нет

▶️Команда делает пилот, один раз наполняет хранилище нужными данными, модель на них считает и прогнозирует, заказчику нравится. Потом решение ставят на поток — и оно встаёт.

▶️На пилоте данные загрузили однократно, а в реальной работе те же данные должны обновляться постоянно — в идеале в ту же секунду, как только они изменились в системе-источнике. Модель должна работать по актуальному срезу данных, а не на вчерашнем.

▶️Данные физически не успевают доехать. Модель получает запрос, а материала для расчёта в контуре ещё нет. Легаси-системы отдают данные неохотно — в лучшем случае раз в сутки, иногда раз в неделю. Для месячного отчёта хватит. Для решения здесь и сейчас — нет.

На примере звонка в банк

🔴Клиент на линии, ему нужно персонализированное предложение. Но информация о нём устаревшая. Пока оператор или агент сходит за свежими данными, пройдёт минут сорок — клиент давно положил трубку. Предложение, которое могло бы сработать, просто не успевает родиться, и банк теряет деньги буквально на ожидании.

Где агенты уже заслужили доверие, а где нет

🔴Работает автомаппинг — автоматическое сопоставление одного и того же объекта в разных системах. Раньше поля сводили руками, работа муторная и нетворческая — как раз то, что не жалко отдать агенту.
А вот исходящий обзвон, где клиенту звонит ИИ с его портретом, Овчинников считает преждевременным. И дело не в качестве синтеза речи.

Модель может сгенерировать предложение, которое клиенту понравится, а банку выйдет боком. Пока такие вещи не научились надёжно отлавливать, убирать человека из цепочки рано. Доверие зарабатывается постепенно, а не выдаётся авансом.

Главный критерий зрелости

Архитектура, за которой стоят люди, когда в любой её точке есть человек, способный объяснить, как именно это работает. Звучит банально, но на практике сплошь и рядом теряется: есть блок, он что-то делает, работает годами, а как — уже никто не помнит. Вот это и есть незрелость, и именно она вылезает боком, когда поверх такого хозяйства пытаются поставить ИИ.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Если ты стоишь $200, тебя заменит ИИ — топ Сбера объяснил, как не проиграть нейросети

Андрей Белевцев, старший вице-президент Сбербанка и руководитель блока «Технологическое развитие», в эфире РБК рассказал, как внедрять ИИ без страха и саботажа. Послушали и делимся с вами главными тезисами, которые получились достаточно откровенными.

Контекст от Сбера

🔴В июне Греф сообщил, что Сбер за счёт ИИ сократил 65% позиций региональных управленцев. В банке подчёркивают: людей не уволили, а перевели на новые роли. Но цифра всё равно показательная. Управленческая структура перестраивается радикально, и Сбер об этом говорит открыто.

Белевцев посчитал стоимость собственного рабочего дня в токенах

🔴Что он делает за день: читает и проводит встречи, обрабатывает через чат-бот. Если перевести это в токены и пересчитать в самые дорогие ИИ-подписки, то выходит около $200 в месяц. Отсюда его формула:

Если ты стоишь $200, тебя в какой-то момент точно заменит искусственный интеллект. А есть другой вариант — ты плюс $200.

Смысл в том, что ценность человека теперь измеряется не тем, что он делает, а тем, что он делает поверх ИИ. Конкурировать с моделью бессмысленно, использовать её как усилитель — единственный работающий путь.

Про сопротивление и страх

🔴Белевцев проводит параллель с промышленной революцией. В лондоне перед автомобилем шёл человек с флажком и предупреждал прохожих об опасности. Человек всегда боится непонятного — пар, машин, компьютеров.

Не бывает хорошей или плохой технологии, но сотрудник должен увидеть в ней личную выгоду в виде денег, новой должности. Без этого получите ровно тот саботаж, о котором мы писали не раз.

Где бизнес реально зарабатывает

🔴Источников всего два: эффект на существующий продукт (он становится эффективнее или востребованнее) или создание принципиально новых продуктов и бизнес-моделей. Всё остальное — эксперименты за счёт компании.

⬛️Тезис про $200 звучит цинично, но он честнее корпоративной мантры «ИИ не заменит человека, а поможет ему».

Заменит — если человек делает ровно то, что модель умеет за подписку. Не заменит — если человек умеет то, чего модель не может: поставить задачу, оценить результат, отвечать за решение.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Яндекс одним махом лишил работы младших аналитиков

Копания открыла бизнесу доступ к ИИ-агентам, которые сами проводят исследования.

🔴Через Yandex AI Studio можно создать собственных агентов-исследователей, которые сами ищут информацию в интернете, анализируют источники и собирают готовый структурированный ответ за несколько минут.

🔴От обычного поиска отличается тем, что агент формирует сразу несколько запросов, отбирает релевантные источники и собирает из них единый контекст.

🔴Если информации недостаточно, он сам переформулирует запрос и запускает новые поисковые итерации.

⬛️В общем, модный loop, который сейчас используют вайб-кодеры, чтобы ИИ выполнял задачу по кругу, пока не закончит.

⬛️А из интересного то, что агент может работать не только с интернетом, но и с внутренними данными компании — документацией или информацией из CRM. Вот такого из «коробки» ни у Claude, ни у Perplexity нет.

Использовать можно по разным специальностями:

▶️конкурентный анализ
▶️мониторинг репутации бренда
▶️исследование рынка соискателей
▶️составление портрета кандидатов.

🔴Веб-поиском в Yandex AI Studio уже пользуются более 11 тыс. компаний. В сумме они отправляют около 400 тыс. поисковых запросов в месяц.

В Яндексе говорят, что бизнесу нужны два противоположных режима:
▶️кому-то важен максимально быстрый ответ
▶️кто-то готов подождать ради более глубокого исследования с большим количеством источников

🔴Яндекс продолжает превращать поиск из инструмента для человека в инфраструктуру для ИИ-агентов.

🔴Раньше сотрудник сам придумывал запросы, открывал десятки вкладок, сравнивал источники и собирал итоговый документ.

Теперь цепочку «запрос-вкладки-сравнения-отчет» можно завернуть в одного агента и просто дать ему задачу.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Голос сделай попроще: Сбер выпустил GigaChat Audio, которая распознаёт эмоции

Модель понимает интонацию и определяет, с позитивной или негативной эмоцией к ней обращаются. Это, пожалуй, самое интересное. В остальном это хороший ассистент на созвонах или не менее хороший бот поддержки клиентов.

Что умеет

▶️Распознаёт эмоцию по интонации, характеристикам голоса и нюансам произношения.
▶️Обрабатывает записи длиной до трёх часов и ориентируется внутри них
▶️Различает спикеров в записи.
▶️Запоминает факты из голосового диалога и опирается на них в следующих сессиях.

Как выглядит на фоне конкурентов

▶️В тесте Arena Hard Audio, где нейросети вслепую сравнивают разные моделей, GigaChat Audio обошла Gemini-2.5-Pro, а по точности распознавания эмоций модель Сбера опередила Qwen3-Omni-30B.

⬛️Ждём интеграции в Марусю, которая по тону голоса поймёт, когда стоит помолчать, чего так не хватает «Алисе».

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Власти обсуждают налоговые льготы для разработчиков и потребителей ИИ

В середине июня у вице-премьера Дмитрия Григоренко прошло совещание с участием Сбербанка и «Яндекса», где обсуждались меры поддержки для тех, кто разрабатывает и внедряет ИИ. Рамочный закон принят, теперь нужно наполнить его деньгами.

Что обсуждали

▶️Повышающие коэффициенты к затратам на разработку и применение ИИ при налогообложении прибыли — включая покупку оборудования.
▶️Специальный коэффициент к норме амортизации основных средств, задействованных в ИИ.
▶️Аналог ИТ-льгот для юрлиц из групп владельцев национальных ИИ-моделей с собственным ЦОДом (банки исключены) — нулевые и пониженные ставки налога на прибыль и страховых взносов.
▶️Льготная ставка НДС на услуги для разработки ИИ и на удалённый доступ к ИИ-платформам.
▶️Освобождение от налога на имущество для объектов в составе центров обработки данных.
▶️Распространение ИТ-льгот на компании, которые внедряют ИИ, а не только разрабатывают.

Кто и что готовит

🔴Сберу и «Яндексу» рекомендовано представить предложения по изменениям в Налоговый кодекс.
🔴Минцифры совместно с АНО «Цифровая экономика» должно согласовать с Минфином, Минэкономразвития и ФНС меры поддержки при УСН и налоге на прибыль — с уменьшением налогов при внедрении российских ИИ-сервисов.
🔴Отдельно нужно сформировать критерии, по которым ИИ-решения будут попадать в реестр ПО и получать льготы.
🔴Срок исполнения поручений был установлен на 6 июля.

⬛️Тема родилась из поручений президента по итогам ноябрьской конференции «Путешествие в мир ИИ». В январе Путин поручил правительству совместно с ЦБ, Сбером и «Яндексом» подготовить предложения по комплексу российских решений — от фундаментальных моделей до электронной компонентной базы — с определением объёма и источников финансирования.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Goldman Sachs: бум ИИ сравнялся с доткомами. Но опасность может прийти не оттуда, откуда её ждут.

▶️В конце 1990-х пузырь выдавали четыре сигнала: высокие инвестиции, падающая рентабельность, рост долга и разрыва между расходами и доходами.

▶️Сейчас сработал только один — техинвестиции достигли рекордных 5% ВВП США (против ~4,5% на пике доткомов).

Прибыль компаний при этом высокая, а акции растут вместе с прогнозами по прибыли, а не отрываясь от них.

Главный риск — не «пузырь оценок», а «пузырь прибыли».

Котировки опираются на предположение, что нынешняя высокая рентабельность сохранится надолго, а вот цифры настораживают.

▶️Будущая прибыль от ИИ оценивается примерно в $9 трлн, а капитализация ИИ-компаний с ноября 2022 года выросла уже на $27 трлн. Рынок закладывает в цены заметно больше, чем обещает базовый сценарий.

🔴Уязвимее всех — поставщики ИИ-инфраструктуры, чьи доходы завязаны на рекордные капзатраты бигтеха. Если инвестиционный бум завершится раньше, чем ждёт рынок, их прибыль просядет — и пузырь начнёт сдуваться. Не потому что в ИИ разочаровались, а потому что переоценили, как долго продлится золотая жила.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

ВТБ: внедрение ИИ добавит к ВВП России 4–8 трлн рублей к 2030 году по пессимистичной оценке

Старший вице-президент ВТБ Дмитрий Средин называет ходовой тезис про «13 и более трлн» завышенным. По его словам, реалистичная оценка почти вдвое скромнее.

Два ограничителя, почему оценка меньше:

▶️Физический потолок. Полезная мощность существующих дата-центров всего 1,2–1,8 ГВт, и это прямой лимит для ИИ-нагрузки.
▶️Нейросети проникают в экономику медленнее, чем прогнозировали.

Редкий случай, когда представитель госбанка не накручивает цифры, а сбивает хайп. Мы недавно писали про оценку в 12,8 трлн от ТПП и Средин фактически спорит с этим лагерем.

Причём спорит не идеологически, а через инфраструктурное ограничение, где ИИ потянет столько, сколько будет дата-центров есть физически.

⬛️Даже консервативный сценарий требует кратного роста вычислительной базы страны. То есть спрос на площадки под ЦОД гарантирован при любом раскладе. Логика банкира в том, что неважно 4 трлн или 13 — строить дата-центры придётся в любом случае, а это и есть та часть, где есть деньги.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

ДАТАРК и «Комфортел» будут строить модульные дата-центры под ИИ

Договорились совместно развивать инфраструктуру для высокопроизводительных вычислений в России и за рубежом.

▶️ДАТАРК делает и наполняет модульные дата-центры (МЦОД)
▶️«Комфортел» берёт на себя интеграцию: от техзадания и подготовки площадки до оснащения оборудованием и подключения коммуникаций.

Само по себе партнёрство — новость проходная, но есть о чем подумать, глядя на общий контекст.

Первое — почему модульные.

Ключевой тезис от «Комфортела»: в России общий дефицит мощностей colocation, и они сконцентрированы в столичном регионе.
▶️Классический большой ЦОД строится годами и стоит как чугунный мост.
▶️Модульный дата-центр можно развернуть в любой локации, где есть питание и каналы связи, — быстро и заметно дешевле. Это ответ на дефицит здесь и сейчас, а не через три года.

Второе — куда смещается спрос.

Мы много писали, что узкое место всей ИИ-экономики — не модели, а вычислительные мощности и электричество. «Яндекс» говорит о сильном дефиците GPU, а ВТБ указывает на физический потолок дата-центров, из-за которого и эффект ИИ для ВВП выходит скромным.

Те, кто делают ставку на быстрое региональное расширение через модульные ЦОД, — прямое следствие этого дефицита.

🔴По сути, пока одни размышляют гигаваттными площадками, другие занимают нишу «инфраструктура под ИИ быстро и не в Москве». Спрос, вероятно, будет гарантирован при любом сценарии, потому что строить придётся в любом случае.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

ChatGPT оказался крысой и кинул бизнес-партнеров

Andon Labs, которые изучают ИИ, дали разным моделям по $500, вендинговый автомат и задачу заработать как можно больше: искать поставщиков, закупать товар, собирать выручку, платить издержки и соревновались друг с другом.

Началось интересное.

▶️Модель GPT-5.6 Terra поставщикам не врала и вела себя простодушно, но при этом организовала ценовой сговор с более умной GPT-5.6 Sol.
▶️Та согласилась: так ведь можно заработать больше и быстрее достичь цели.
▶️И ровно в этот момент Terra настучала на «подельника» и потребовала дисквалифицировать его за жульничество.
▶️Мало того, Terra заявила, что картель предложил сам Sol, хотя инициатором была она.
▶️А в другом эпизоде и вовсе обвинила Sol в мошенничестве без всяких доказательств, честно признав, что доказательств у неё нет.

Andon Labs отмечают, что такого сходства с реальными человеком, с картельными заговорами и ложными доносами на конкурентов, они ещё не видели.

Все это забавно ровно до того момента, пока не вспомнишь, что рынок прямо сейчас передаёт агентам реальные бизнес-функции.

🔴Morgan Stanley открыл ИИ-агентам доступ к активам на $1,2 трлн
🔴JPMorgan гоняет их на управлении портфелем
🔴OKX строит платформу, где агенты сами договариваются и платят друг другу
🔴Visa строит сервис, где агенты совершают покупки за человека.

Vending-Bench 2 показывает, что происходит, когда несколько таких агентов оказываются в конкурентной среде без надзора.

Они начинают делать самое страшное — вести себя как люди.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

«Опыт разработчика — это минус»: как ex-директор по ИИ МТС собрал пилоты для ВТБ и Bacardi [часть 1]

Мы поговорили с Дмитрием Твердохлебовым, бывшим директором по искусственному интеллекту МТС, ех-VK, ex-Яндекс и основателем ИИ-агентства Omnius Team.

За прошлый год он в одиночку собрал 15 работающих ИИ-пилотов для крупнейших российских компаний - от «Сибура» и «Газпром нефти» до ВТБ, «Райффайзена», Bacardi и Mars. Потом начал масштабироваться за счёт вайб-кодеров, а опыт классической разработки считает скорее минусом. Разбираемся почему.

🔴В посте в своём канале ты писал, что бэкграунд разработчика скорее мешает. От человека с твоим опытом это звучит провокационно. Почему так?

Программисты быстро поделились на две группы. Большинство считает вайб-кодинг фигней, которая производит неподдерживаемую архитектуру. И есть тонкая прослойка тех, кто использует ИИ как усиление собственных способностей - в архитектуре, в ускорении, в передаче рутины вроде автотестов.

Когда у тебя в руках молоток, все проблемы кажутся гвоздями. Нашёл баг - разработчик по привычке, как делал годами, бросается его чинить. Открывает кибаны, дебаггеры, лезет в код. А не разработчик чинить руками не умеет - и поэтому идёт чинить не сам баг, а систему, инструкции, контекст, которые к этому багу привели.

Если приводить аналогию с медициной, то программист срочно купирует симптомы - по канонам платной медицины, задача которой, как пошутил один главврач, острую боль перевести в хроническую. А вайб-кодер не умеет купировать, поэтому идёт искать причину болезни.

🔴То есть технический бэкграунд не нужен вообще?

Очень важна техническая насмотренность. Необязательно уметь писать код - крайне желательно уметь его читать, чтобы отличить костыли от чего-то структурного.

Нужно понимать, как устроен SDLC, чем REST отличается от веб-хуков, как работает CI/CD, что такое контракт между бэкендом и фронтендом. Классический продакт-менеджер обычно хорошо понимает, как эта штука работает, хотя руками максимум напишет несложный SQL-запрос. Вот этот уровень и нужен. Иначе начинаешь изобретать велосипеды.

Как сказал ресторатор Александр Рапопорт: уметь хорошо готовить и быть поваром - разные вещи. Без понимания технологического процесса ты просто порушишь всю работу. Нагенерить одним промптом приложение с нуля у кого-то получится. А вот сделать повторяемую, масштабируемую историю - крайне сложно.

🔴Как у тебя устроен найм, если разработчик в отборе проигрывает продакту?

Не то чтобы разработчик проигрывает - скорее продакт выигрывает. Бэкграунд продакта для меня плюс, а опыт разработки в лучшем случае нейтрален.

Воронка при найме выглядит так:

Первый фильтр - скриншот списанных за инструменты ИИ-подписок за последние пару месяцев. Сам факт, что человек за что-то платит, - хороший знак: он умеет читать описание вакансии и входит в 0,3-0,4% населения планеты, которые сами платят за инструменты.

Второй фильтр - показать свои решения на проде или дать ссылки на публичные репозитории, сопроводив изначальной задачей: была вот такая проблема, вот решение.

И только третий этап - резюме. Продакт - жирный плюс. Разработчик - «ну давай посмотрим».

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX