🤦🏼♂️ Все идёт к тому, что зарубежные ИИшки и агентов запретят, вопрос лишь времени…
В Госдуме заявили что ИИ может стать угрозой для человечества.
Так считает депутат Андрей Свинцов - по его словам, получив возможность самостоятельно обеспечивать себя вычислительными мощностями, нейросети могут попытаться сфальсифицировать ядерный удар через взлом систем России и США.
В Госдуме заявили что ИИ может стать угрозой для человечества.
Так считает депутат Андрей Свинцов - по его словам, получив возможность самостоятельно обеспечивать себя вычислительными мощностями, нейросети могут попытаться сфальсифицировать ядерный удар через взлом систем России и США.
Forwarded from Пульс ИТ-Профсоюза
Forwarded from Пульс ИТ-Профсоюза
Forwarded from Металл и Минерал
Сектор связи лидирует по ПИИ* (139 миллиардов $), причём свыше 94 % этих средств направлено в дата‑центры.
Возобновляемая энергетика заняла второе место с 73,3 миллиарда долларов ископаемое топливо — третье с 44,7 миллиарда долларов. Значительная часть инвестиций в углеводороды (75 %) связана с заводом природного газа в Огайо для снабжения соседнего дата‑центра.
*прямые иностранные инвестиции.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Металл и Минерал
💥 ЦОДы -новая нефть.
В США бум строительства ЦОД- тысячи центров обработки данных.
🇺🇸 Они являются частью инфраструктуры, которая обеспечивает работу многих цифровых сервисов — включая электронную почту, игры, стриминг, социальные сети и, всё в большей степени, искусственный интеллект (ИИ).
Как показывает эта диаграмма, в период с 2018 по 2022 год расходы на строительство центров обработки данных в США колебались в диапазоне от 500 миллионов до 1 миллиарда $ в месяц (с учётом инфляции).
Однако с конца 2022 года крупные инвестиции в ИИ привели к стремительному росту строительства ЦОД — как за счёт расширения существующих объектов, так и за счёт возведения новых, более крупных.
По последним данным, только в июне 2026 года было потрачено 4,4 миллиарда долларов — это пятикратный рост по сравнению с ноябрём 2022 года, когда компания OpenAI выпустила ChatGPT.
📈 У США больше мощности дата-центров, чем у следующих 14 стран вместе взятых. Отрыв от остальных стран будет всё больше увеличиваться, судя по планируемым инвестициям в отрасль.
Все это требует стали, алюминия, меди (на неё приходится до 83 % массы минеральныхресурсов), редкоземов и других металлов.
В США бум строительства ЦОД- тысячи центров обработки данных.
🇺🇸 Они являются частью инфраструктуры, которая обеспечивает работу многих цифровых сервисов — включая электронную почту, игры, стриминг, социальные сети и, всё в большей степени, искусственный интеллект (ИИ).
Как показывает эта диаграмма, в период с 2018 по 2022 год расходы на строительство центров обработки данных в США колебались в диапазоне от 500 миллионов до 1 миллиарда $ в месяц (с учётом инфляции).
Однако с конца 2022 года крупные инвестиции в ИИ привели к стремительному росту строительства ЦОД — как за счёт расширения существующих объектов, так и за счёт возведения новых, более крупных.
По последним данным, только в июне 2026 года было потрачено 4,4 миллиарда долларов — это пятикратный рост по сравнению с ноябрём 2022 года, когда компания OpenAI выпустила ChatGPT.
Все это требует стали, алюминия, меди (на неё приходится до 83 % массы минеральныхресурсов), редкоземов и других металлов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from ПСМ-Медведь (Андрей Медведев)
#БИЗНЕС
СЕРИАЛ ПРО AI НА ЗАВОДЕ
На Хабре у нас уже получился целый сериал про внедрение AI в ПСМ. Пишем подробно: как собираем команду, выбираем железо, тратим деньги и пытаемся получить от всего этого пользу для бизнеса. Со всеми нашими ошибками, переделками и историями, когда задачу планировали на три недели, а прошло уже три месяца.
Сейчас вышло пять статей. Собрал все ссылки в одном месте, читать лучше по порядку:
1. Домик для ИИ: как завод пришёл к идее AI ready для бизнеса
2. AI ready: почему дата-центр для ИИ сложнее обычного модульного ЦОДа
3. AI без контура - это демо. Как мы собираем промышленную среду для корпоративного ИИ
4. От подписки к корпоративному AI: как мы собирали команду ИИ-разработчиков и преодолевали скепсис сотрудников
5. Самое сложное в AI: как RAG-пилот на три недели затянулся на три месяца
Мне в начале казалось, что самое сложное будет разобраться с моделями, серверами и разработкой. А потом выяснилось, что придётся разбираться с самой компанией. Где лежат данные, почему документы противоречат друг другу, кто вообще понимает, как должен работать процесс. AI очень быстро вскрывает бардак, с которым до этого все годами как-то справлялись.
Судя по количеству того, что ещё предстоит переделать, сериал будет длинным 😎
Думаю, для большинства это всё пока ещё белый шум, но для саморазвития советую почитать. Считаю, что мне очень повезло с базовым ИТ-шным образованием: легче разбираться в новых технологиях и понимать, какие возможности они дают. Хотя сейчас даже мне очень тяжело успевать за происходящими изменениями.
СЕРИАЛ ПРО AI НА ЗАВОДЕ
На Хабре у нас уже получился целый сериал про внедрение AI в ПСМ. Пишем подробно: как собираем команду, выбираем железо, тратим деньги и пытаемся получить от всего этого пользу для бизнеса. Со всеми нашими ошибками, переделками и историями, когда задачу планировали на три недели, а прошло уже три месяца.
Сейчас вышло пять статей. Собрал все ссылки в одном месте, читать лучше по порядку:
1. Домик для ИИ: как завод пришёл к идее AI ready для бизнеса
2. AI ready: почему дата-центр для ИИ сложнее обычного модульного ЦОДа
3. AI без контура - это демо. Как мы собираем промышленную среду для корпоративного ИИ
4. От подписки к корпоративному AI: как мы собирали команду ИИ-разработчиков и преодолевали скепсис сотрудников
5. Самое сложное в AI: как RAG-пилот на три недели затянулся на три месяца
Мне в начале казалось, что самое сложное будет разобраться с моделями, серверами и разработкой. А потом выяснилось, что придётся разбираться с самой компанией. Где лежат данные, почему документы противоречат друг другу, кто вообще понимает, как должен работать процесс. AI очень быстро вскрывает бардак, с которым до этого все годами как-то справлялись.
Судя по количеству того, что ещё предстоит переделать, сериал будет длинным 😎
Думаю, для большинства это всё пока ещё белый шум, но для саморазвития советую почитать. Считаю, что мне очень повезло с базовым ИТ-шным образованием: легче разбираться в новых технологиях и понимать, какие возможности они дают. Хотя сейчас даже мне очень тяжело успевать за происходящими изменениями.
Зачем в системе «1С» нужны #ИИ-агенты? Как посчитать выгоду до внедрения ИИ-агентов в процессы компании? С чего начать их интеграцию и как обеспечить безопасность данных? На эти и другие вопросы ответят эксперты группы компаний IBS.
24 сентября в 11:00 (мск) начальник отдела автоматизации регламентированного учета HR-решений IBS Александр Бурылин и архитектор информационных систем IBS Жираслан Алоев расскажут зачем бизнесу нужны ИИ-агенты в системе «1С», как оценить их окупаемость, с чего начать внедрение и при этом не упустить утечек данных.
Эксперты объяснят, почему стандартных возможностей уже не хватает для быстрой поддержки и аналитики — и как агенты меняют работу кадровых и расчетных подразделений без замены учетной системы. Спикеры расскажут, на какие цифры руководителям следует обратить внимание: сколько стоит обработка одного обращения, как быстро сотрудники получают ответ, сколько времени уходит на отчеты и закрытие периода, а также предложат простую схему расчета окупаемости и затрат на внедрение.
На примере «1С:ЗУП» эксперты продемонстрируют, как агент ускоряет работу расчетчиков и службы поддержки, освобождая время только для тех задач, где нужен опыт специалиста.
Кроме того, участники вебинара узнают, какую аналитику можно получить с помощью ИИ-агентов, не привлекая специалистов по «1С», а также с чего начать пробный проект, как подключить агента без риска для персональных и корпоративных данных, а затем перенести решение на другие системы или бизнес-процессы.
Зарегистрироваться: https://lnkd.in/eTqqx4gb
24 сентября, 11.00–12:00 Место: Online
Мероприятие будет особенно интересно владельцам бизнеса, ИТ-директорам, HR-директорам, директорам по кадрам и расчету ЗП.
24 сентября в 11:00 (мск) начальник отдела автоматизации регламентированного учета HR-решений IBS Александр Бурылин и архитектор информационных систем IBS Жираслан Алоев расскажут зачем бизнесу нужны ИИ-агенты в системе «1С», как оценить их окупаемость, с чего начать внедрение и при этом не упустить утечек данных.
Эксперты объяснят, почему стандартных возможностей уже не хватает для быстрой поддержки и аналитики — и как агенты меняют работу кадровых и расчетных подразделений без замены учетной системы. Спикеры расскажут, на какие цифры руководителям следует обратить внимание: сколько стоит обработка одного обращения, как быстро сотрудники получают ответ, сколько времени уходит на отчеты и закрытие периода, а также предложат простую схему расчета окупаемости и затрат на внедрение.
На примере «1С:ЗУП» эксперты продемонстрируют, как агент ускоряет работу расчетчиков и службы поддержки, освобождая время только для тех задач, где нужен опыт специалиста.
Кроме того, участники вебинара узнают, какую аналитику можно получить с помощью ИИ-агентов, не привлекая специалистов по «1С», а также с чего начать пробный проект, как подключить агента без риска для персональных и корпоративных данных, а затем перенести решение на другие системы или бизнес-процессы.
Зарегистрироваться: https://lnkd.in/eTqqx4gb
24 сентября, 11.00–12:00 Место: Online
Мероприятие будет особенно интересно владельцам бизнеса, ИТ-директорам, HR-директорам, директорам по кадрам и расчету ЗП.
32% компаний отказались от покупки ПО в пользу его разработки с помощью агентных ИИ-инструментов // ICT.Moscow
Компания McKinsey опубликовала результаты глобального онлайн-опроса о состоянии ИИ в 2026 году. Он проводился с 4 мая по 8 июня 2026 года среди более 1,7 тыс. респондентов из 97 стран, представляющих разные отрасли.
Некоторые результаты:
• в 2026 году 89% респондентов сообщили, что их компании регулярно используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. Годом ранее таких было 88%;
• 56% опрошенных использовали ИИ как минимум в трех бизнес-функциях, тогда как в 2025 году таких было 51%;
• особенно быстро масштабируют ИИ-агентов крупные компании. Среди организаций с годовой выручкой от $1 млрд доля таких респондентов выросла с 27% в 2025 году до 40% в 2026 году;
• 32% респондентов рассказали, что их компании отказались от покупки как минимум одного программного продукта или отдельной функции, поскольку смогли создать нужное решение своими силами с помощью ИИ-инструментов для написания кода;
• в 2026 году 14% участников опроса сообщили, что ИИ привел к общему сокращению числа сотрудников за предыдущий год, хотя в 2025 году снижения численности персонала ожидали 32%.
Компания McKinsey опубликовала результаты глобального онлайн-опроса о состоянии ИИ в 2026 году. Он проводился с 4 мая по 8 июня 2026 года среди более 1,7 тыс. респондентов из 97 стран, представляющих разные отрасли.
Некоторые результаты:
• в 2026 году 89% респондентов сообщили, что их компании регулярно используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. Годом ранее таких было 88%;
• 56% опрошенных использовали ИИ как минимум в трех бизнес-функциях, тогда как в 2025 году таких было 51%;
• особенно быстро масштабируют ИИ-агентов крупные компании. Среди организаций с годовой выручкой от $1 млрд доля таких респондентов выросла с 27% в 2025 году до 40% в 2026 году;
• 32% респондентов рассказали, что их компании отказались от покупки как минимум одного программного продукта или отдельной функции, поскольку смогли создать нужное решение своими силами с помощью ИИ-инструментов для написания кода;
• в 2026 году 14% участников опроса сообщили, что ИИ привел к общему сокращению числа сотрудников за предыдущий год, хотя в 2025 году снижения численности персонала ожидали 32%.
Нефтегаз хочет меньше ИИ и больше железа
Российские нефтегазовые компании вложили в ИИ 2,7 млрд ₽ в 2025 году - немного меньше, чем годом ранее.
А вот внутри расходов видим, куда пошли миллиарды:
🔴 На ИИ-софт потратили на 63% меньше - 840,8 млн ₽.
🔴 На оборудование - на 84% больше, около 1 млрд ₽.
🔴 Расходы на другие ИИ-задачи выросли в 14,5 раза - до 825,8 млн ₽.
По данным Т1, компании не отказались от ИИ - они стали больше вкладываться в собственную инфраструктуру.
Особенно востребованы решения, которые можно развернуть внутри компании, контролировать действия ИИ и защищать персональные данные.
⬛️ Вот так и переходим от «давайте быстро запустим ИИ-ассистента» к «где он будет работать и как мы будем его контролировать».
Российские нефтегазовые компании вложили в ИИ 2,7 млрд ₽ в 2025 году - немного меньше, чем годом ранее.
А вот внутри расходов видим, куда пошли миллиарды:
По данным Т1, компании не отказались от ИИ - они стали больше вкладываться в собственную инфраструктуру.
Особенно востребованы решения, которые можно развернуть внутри компании, контролировать действия ИИ и защищать персональные данные.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Предприятия отказываются от стороннего ИИ в пользу контура
Российские промышленные компании отказываются от внедрения сторонних ИИ-сервисов в пользу покупки собственного оборудования и развертывания LLM уже внутри контура — об этом пишет РБК.
Главной причиной подобного тренда стал закон «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в России» — из-за введенного им правила на хранение и обработку данных в российских дата-центрах для «суверенных» и «национальных» моделей. В связи с этим владельцы КИИ стали чаще требовать развертывание на собственных площадках.
При этом важный момент: организации далеко не всегда выбирают российские модели — если это возможно, то они запрашивают у IT-компаний зарубежные LLM и просят предоставлять доступ к ним по подписке или за токены.
Все это наслаивается на рост цен на зарубежные облачные ИИ-сервисы — компании стремятся как можно быстрее уйти в свой закрытый контур: при стабильной нагрузке собственные вычислительные мощности, включая GPU-ускорители, могут окупиться за 12–18 месяцев📌
Российские промышленные компании отказываются от внедрения сторонних ИИ-сервисов в пользу покупки собственного оборудования и развертывания LLM уже внутри контура — об этом пишет РБК.
Главной причиной подобного тренда стал закон «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в России» — из-за введенного им правила на хранение и обработку данных в российских дата-центрах для «суверенных» и «национальных» моделей. В связи с этим владельцы КИИ стали чаще требовать развертывание на собственных площадках.
При этом важный момент: организации далеко не всегда выбирают российские модели — если это возможно, то они запрашивают у IT-компаний зарубежные LLM и просят предоставлять доступ к ним по подписке или за токены.
Все это наслаивается на рост цен на зарубежные облачные ИИ-сервисы — компании стремятся как можно быстрее уйти в свой закрытый контур: при стабильной нагрузке собственные вычислительные мощности, включая GPU-ускорители, могут окупиться за 12–18 месяцев
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Минцифры заплатит за данные
Правительство и IT-бизнес обсуждают запуск программы грантов и субсидий на сбор данных для обучения больших языковых моделей.
Идея вот в чем:
Создать качественные русскоязычные и отраслевые наборы данных, которые смогут использовать сразу несколько исследовательских команд. Это позволит компаниям сократить дублирование затрат на парсинг и разметку.
🔴 Точные параметры финансирования пока не утверждены. Ожидается, что Минцифры и профильный бизнес согласуют итоговое решение до 30 сентября.
🔴 Датасеты - лишь часть готовящейся масштабной госпрограммы поддержки ИИ с общим объемом около 71,7 млрд рублей. Ранее на аналогичных встречах обсуждалось льготное кредитование и лизинг на закупку серверов и GPU, а также субсидирование строительства ЦОД.
⬛️ Инициатива шеринга данных логична и понятна: качественные и чистые корпуса на русском языке - дорогой и дефицитный ресурс. Однако участники рынка справедливо отмечают, что одних датасетов мало.
«Узким горлышком» для развития суверенных ИИ-моделей остается инфраструктура - без масштабных субсидий на закупку вычислительных мощностей и дефицитных графических процессоров (GPU) работать с этими данными будет просто не на чем.
Правительство и IT-бизнес обсуждают запуск программы грантов и субсидий на сбор данных для обучения больших языковых моделей.
Идея вот в чем:
Создать качественные русскоязычные и отраслевые наборы данных, которые смогут использовать сразу несколько исследовательских команд. Это позволит компаниям сократить дублирование затрат на парсинг и разметку.
«Узким горлышком» для развития суверенных ИИ-моделей остается инфраструктура - без масштабных субсидий на закупку вычислительных мощностей и дефицитных графических процессоров (GPU) работать с этими данными будет просто не на чем.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Горелкин
Суверенная российская LLM стала доступна всем желающим: компания «Яндекс» опубликовала настроенные параметры модели Alice AI Foundation на хабе Hugging Face. Это значит, что любой разработчик может самостоятельно запускать и дообучать её в своих исследовательских и коммерческих проектах. В отличие от многих аналогов, Alice AI Foundation LLM не зависит от исходных весов других моделей: она обучена с нуля и исключительно на отечественных датасетах.
В качестве источников данных использовались русскоязычные энциклопедии и агрегированные поисковые запросы. Никакой Википедии и Реддита, только верифицированная информация (к чему я неоднократно призывал). Плюс к этому модель полностью соответствует критериям суверенности, изложенным в законе о поддержке развития ИИ-технологий: собственная архитектура и программный код, без иностранных заимствований.
Насколько я могу судить, профессиональное сообщество приняло суверенную модель «Яндекса» довольно тепло: в комментариях под техно-репортом полно позитивных комментариев, и даже ближайшие конкуренты отзываются о ней без прежних колкостей. Посмотрим, как модель покажет себя в реальных проектах: считаю, что у неё есть все перспективы стать очередной точкой роста российского рынка ИИ-разработки.
🇷🇺 Этот пост вышел в МАКС час назад
В качестве источников данных использовались русскоязычные энциклопедии и агрегированные поисковые запросы. Никакой Википедии и Реддита, только верифицированная информация (к чему я неоднократно призывал). Плюс к этому модель полностью соответствует критериям суверенности, изложенным в законе о поддержке развития ИИ-технологий: собственная архитектура и программный код, без иностранных заимствований.
Насколько я могу судить, профессиональное сообщество приняло суверенную модель «Яндекса» довольно тепло: в комментариях под техно-репортом полно позитивных комментариев, и даже ближайшие конкуренты отзываются о ней без прежних колкостей. Посмотрим, как модель покажет себя в реальных проектах: считаю, что у неё есть все перспективы стать очередной точкой роста российского рынка ИИ-разработки.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Мэр Москвы Сергей Собянин пошутил о «сарае и коммунизме» во время обсуждения темы искусственного интеллекта в сфере финансов. Градоначальник обратился к министру финансов РФ Антону Силуанову в рамках Московского финансового форума.
«Антон Германович, когда денег нет, всегда говорят об искусственном интеллекте. Как в том анекдоте, знаете, когда на колхозном собрании обсуждали два вопроса: первый - строительство коммунизма, а второй - строительство сарая. "Слушайте, на строительство сарая денег нет, сразу перейдем к обсуждению вопроса о коммунизме". И мы с вами давайте поговорим об искусственном интеллекте», - сказал мэр Москвы.