Май 2025, Дания: хакеры зашли в систему водоканала. Обошлось. В этот раз.

Атака на датский водоканал в мае 2025 не привела к катастрофе.
Но вопрос остался: а если бы захотели?
Отключить подачу? Поменять параметры очистки?

Классические слабые места:
• SCADA-системы десятилетней давности
• Открытые RDP-порты “для подрядчиков”
• Контроллеры, про которые забыли после ухода того самого админа

ENISA фиксирует +38% атак на энергосети Европы за 2025 год.

Как реагируют США:
водоканалы с аудиторией >50 тыс. человек обязали:
→ вести полный инвентарь OT-оборудования
→ закрывать легаси-удалёнки
→ проходить регулярные тесты на проникновение

На этом фоне NIS2 (о котором мы писали вчера) перестаёт быть “бюрократией”.
Это страховка. Без неё инфраструктура долго не проживёт.

Источники:
https://www.epa.gov/enforcement/enforcement-alert-drinking-water-systems-address-cybersecurity-vulnerabilities
https://www.enisa.europa.eu/sites/default/files/2025-10/ENISA%20Threat%20Landscape%202025_0.pdf

REAL DIGITAL

#OTsecurity #criticalInfrastructure #NIS2 #RealDigital

Google Gemini нашёл новые антибиотики быстрее, чем учёные успели подать заявку на грант

Раньше цикл исследования выглядел так:
гипотеза → месяцы экспериментов → анализ → новая гипотеза.

Теперь:
Gemini 2.0 делает это за ночь и утром предлагает три новых направления.

В 2025 Google AI co-scientist работает в полную силу:
→ формирует гипотезы на больших массивах данных
→ планирует серии экспериментов
→ находит паттерны, которые человек просто не видит

Реальные кейсы:
• поиск новых антибиотиков через анализ молекулярных графов
• репурпосинг лекарств для онкологии

Пока журналы не разрешают указывать ИИ в соавторах.
Но факт: в некоторых проектах именно он делает половину работы.

Источники:
1. Google Research — “Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientist” (19 февраля 2025) — описание системы на базе Gemini 2.0.
2. Imperial College London — “Google’s AI co-scientist could enhance research” (февраль 2025) — обзор исследователей о возможностях системы.
3. IEEE Spectrum — “Google’s AI Co-Scientist Scores Two Wins in Biology” (сентябрь 2025) — кейсы по репурпозингу препаратов.

REAL DIGITAL

#AIinScience #biotech #Gemini #RealDigital

STATE OF AI IN BUSINESS 2025 (MIT): почему 95% проектов в нуле и что с этим делать

MIT выпустил отчет и обрисовал жёсткую картину: почти все корпоративные GenAI-инициативы проваливаются.
Причина не в моделях, а в том, что большинство систем не учатся, не интегрируются и не влияют на процессы.

Мы приводим для удобства выжимку
из топ 10 идей из отчета по мнению редакции. (на самом деле их больше).

1) 95% проектов дают ноль результата

Действие: брать только процессы с измеримым P&L (цикл, стоимость, ручные часы). Остальное — в стоп-лист.

2) Главная причина — системы не учатся

Действие: требовать от вендора, чтобы AI запоминал историю работы, сохранял правки, автоматически подстраивался под стиль компании и сам подтягивал данные из систем, а не начинал каждый раз с нуля. Без такой памяти внедрение не масштабируется.

3) ChatGPT помогает людям, но не процессам

Действие: посмотреть, как сотрудники используют обычные чат-боты типа ChatGPT для рабочих задач, выбрать 3–5 самых частых и встроить их в официальный процесс с автоматической подстановкой данных.

4) Успех определяется подходом, а не моделью

Действие: сначала выбрать конкретный рабочий процесс, который нужно улучшить; затем подобрать инструмент, который умеет этот процесс автоматизировать; и только потом решать, какая модель внутри нужна.

5) Универсальные продукты проигрывают узким решениям

Действие: строить кастом-агента под один конкретный рабочий цикл — и масштабировать только после успеха.

6) Партнёрства работают в 2 раза чаще, чем внутренние разработки

Действие: не строить платформу внутри. Настраивать вместе с внешним вендором, держать контроль у себя.

7) Самый большой ROI — в бэк-офисе

Действие: AI быстрее всего окупается там, где:
– есть много цифровой рутины,
– мало риска,
– много документов,
– работа стандартизирована,
– раньше платили внешним поставщикам.

8) Сотрудники используют AI каждый по-своему — компания не контролирует качество

Действие: собрать лучшие способы, которыми люди уже пользуются ChatGPT/Claude, и превратить их в корпоративный «стандарт качества»: набор рекомендованных промптов, шаблонов, правил и приёмов.
Это не про автоматизацию процессов, а про то, чтобы все сотрудники пользовались AI одинаково профессионально и безопасно.

9) Окно возможностей — 18 месяцев: рынок ИИ меняется слишком быстро.

Действие: заранее определить архитектурные требования (память, обучение, API-first, лёгкая интеграция) и покупать только те решения, которые им соответствуют.
Цель — чтобы инфраструктуру не пришлось выбрасывать, когда через год появятся новые ИИ-архитектуры.

10) Следующий этап — Agentic Web: AI будет выполнять работу сам, без человека.

Действие: выбрать один простой процесс, разложить его на шаги, назначить роли маленьких агентов (кто собирает данные, кто проверяет, кто записывает в систему) и соединить их через единый API-шлюз. Запустить небольшой пилот, чтобы компания научилась работать с агентами до того, как это станет стандартом отрасли.

GenAI приносит пользу только там, где системы учатся, процессы формализованы, а интеграции убирают ручные костыли. Это уже вопрос архитектуры, а не экспериментов.

REAL DIGITAL

Источники:
MIT — State of AI in Business 2025: The GenAI Divide
https://www.forbes.com/sites/jasonsnyder/2025/08/26/mit-finds-95-of-genai-pilots-fail-because-companies-avoid-friction/

#AI #Analytics
#Enterprise
#Insight
#MIT

AI-браузеры: как интернет перестаёт быть сайтами

Мы привыкли думать, что интернет — это сайты. Но сайты были лишь интерфейсом.
AI-браузеры впервые снимают этот интерфейс — и показывают, что веб может работать без человека между запросом и решением.

AI-браузеры перестали быть экспериментом. Теперь это интерфейсы первого уровня — и конкуренты не Chrome, а самой логике веба.

Контентный веб растворяется в ответах. Львиная доля информационных страниц — обзоры, инструкции, справки — перестаёт быть «местами». Они становятся сырьём для итогового результата.

Сервисный веб (банкинг, госуслуги, e-commerce) остаётся, но AI становится его умным шлюзом: он заполняет формы, сравнивает параметры, проверяет статусы.

Поведение пользователя меняется фундаментально: он больше не ищет — он ставит задачу.
И это новая ментальная модель работы с информацией.

Пример:
Вы пишете: «Найди квартиру в Берлине до €1200, рядом с метро, с балконом».
AI-браузер не открывает Immobilienscout. Не показывает фильтры.
Он выдаёт три варианта и черновики заявок на просмотр.
Веб остаётся за кадром — вы получаете готовое действие.

Технологический сдвиг
Агентность переезжает в устройство: это скорость, приватность, автономность.
Многие операции уже не требуют постоянного обращения к серверу.
Интерфейс становится задачным: «сравни», «оформи», «подготовь».
Поиск как массовое действие умирает.
Браузер перестаёт быть приложением.
Он работает с файлами, отправляет уведомления, ведёт контексты — превращаясь в операционную оболочку вашей цифровой жизни.

Старая модель монетизировала внимание.
Новая монетизирует исход — завершённое действие.

Прежняя логика:
Google зарабатывал, когда вы кликали по рекламе авиабилетов.

Новая логика:
AI-браузер может заработать, когда вы купили билет, даже если не видели ни одного баннера.

Это слом фундаментальной конструкции, на которой держалась веб-экономика последние 25 лет.

Второй пример:
В старой модели продуктом был ваш просмотр.
В новой — ваше действие: бронирование, подбор, оформление.
Стремление платформ выравнивается с интересами пользователя впервые за историю поиска.

Слабые места
Пользователь получает ответ без прозрачного пути.
Доверие к результату растёт быстрее, чем понимание источников — это риск когнитивного перекоса.

Нет единых протоколов.
Каждый AI-браузер тянет веб под себя, формируя собственную «интеллектуальную зону».
Угроза — фрагментация интернета на несовместимые экосистемы.

Ответственность за ошибки размазана.
Если AI неправильно оформит декларацию, купит не тот билет или подаст неверный документ — кто отвечает?
Технической проблемы нет. Есть институциональная пустота.

К чему это ведёт
1. Контентные сайты низкого качества исчезнут, экспертные и авторские — останутся, но станут машинно-ориентированными.
2. AI-браузеры станут основным интерфейсом к сервисам, а сайты превратятся в бэкенд, скрытый от пользователя.
3. Экономика сместится от внимания к результату: продаётся не клик и не показ, а завершённое действие.
4. Пользователь перейдёт в модель “задача → решение”, а не “запрос → ссылки”.
5. Разрыв между вебом для людей и вебом для машин станет системным.

AI-браузеры — это смена инфраструктурной логики интернета:

от навигации → к исполнению,
от сайтов → к решениям,
от внимания → к результатам.

Интернет перестаёт быть пространством, по которому ходят.
Он становится механизмом, который выполняет.

Источники:
The Browser Company (Arc)
Google Labs (Project Magi)
Microsoft (Bing AI)
OpenAI (ChatGPT browsing mode)
Anthropic (Claude web integration)
a16z — исследования по трансформации веб-экономики

REAL DIGITAL

#AIbrowsers #futureofweb #webeconomics #AI #digitalinfrastructure #userexperience #techinnovation #searchengines #webarchitecture #digitaltrends

Европа просыпается — успеет ли войти в гонку ИИ?

25 ноября в Grand Palais прошёл Adopt AI Summit, где Эмманюэль Макрон выступил уже не как дипломат, а как человек, который видит надвигающееся отставание Европы.

«Мы должны двигаться гораздо быстрее. Франция может стать одной из ведущих наций в области ИИ — если мы сделаем правильный выбор уже сейчас».

Макрон говорит о гонке честно: США и Китай лидируют, и ЕС больше не может позволить себе роскошь бесконечных обсуждений.

1. «Хватит быть наивными»
Прямая цитата, вызвавшая самый сильный резонанс:

«В Китае — китайская исключительность.
В США — американское предпочтение.
ЕС — единственный регион, где де-факто существует не-европейское предпочтение. Это должно измениться».

Его посыл — прост: если есть конкурентное европейское решение — используйте его.

2. Три обязательных шага для Европы

а) Упростить регулирование
«Мы должны демонтировать барьеры, которые сами наложили на собственную экономику».

б) Ускорить инвестиции
Франция и Германия запускают новый IPCEI по искусственному интеллекту — единый проект для финансирования мощностей, исследований и внедрения.

в) Ввести европейское предпочтение
Макрон призвал включать критерии цифрового суверенитета во все крупные госзакупки, инфраструктуру и создание ИИ-гигафабрик.

3. Конкретная цель — ИИ в каждой компании ЕС к 2030
Франция запускает план Osez l’IA:
• 100% крупных компаний,
• 80% МСП,
• 50% малых предприятий

должны использовать ИИ к 2030 году.

4. Франко-германский альянс: Mistral + SAP

Страны создают новое государственно-частное партнёрство, чтобы внедрять европейские ИИ-решения в публичный сектор. Это первая попытка построить реальную альтернативу американским и китайским платформам.

Источники:
🔗 Maddyness
🔗 Science|Business
🔗 Élysée

REAL DIGITAL

#ИИ #AI #Европа #Франция #ИскусственныйИнтеллект #ЦифроваяСуверенность #Tech #Innovation #RealDigital

Маркетплейсы против банков: новая финансовая война в России

В России разворачивается конфликт, который уже прошли десятки стран: крупные маркетплейсы создали собственные банки и начали переманивать клиентов у традиционных финансовых институтов.

Что происходит

Ozon, Wildberries и Яндекс Маркет запустили простую, но эффективную схему: плати нашей картой — получай скидку, плати обычной — покупай по полной цене. Результат предсказуем: миллионы россиян массово оформляют карты маркетплейсов.

Традиционные банки теряют клиентов, комиссии с транзакций и картовые обороты. Их ответ тоже предсказуем: жалобы в ЦБ и правительство с требованием остановить «несправедливую конкуренцию».

Это уже было везде

Европа заставила Apple открыть NFC для всех банков после того, как компания годами держала монополию на бесконтактные платежи через iPhone.

США дважды отказали Walmart в создании собственного банка, а Google Pay и Apple Pay регулярно попадают под антимонопольные расследования.

Китай жёстко прижал Ant Group (владелец Alipay), когда та превратилась в теневой финансовый гигант вне банковского регулирования.

Индия запретила Paytm и Amazon привязывать большие кэшбэки исключительно к своим платёжным инструментам.

Почему регуляторы вмешиваются

Когда платформа с миллионной аудиторией начинает затягивать людей в свою финансовую экосистему через эксклюзивные скидки, рынок перестаёт быть конкурентным. Традиционные банки не могут предложить аналогичные условия — у них нет маржи от продажи товаров, которую можно превратить в скидки.

Регуляторы по всему миру действуют одинаково: запрещают крупным платформам использовать финансовые бонусы как инструмент монополизации рынка.

Что дальше

Россия проходит тот же путь, что Европа, США и Азия — просто с опозданием на несколько лет.
Вопрос не в том, вмешается ли регулятор, а в том, насколько жёстким будет это вмешательство и успеют ли маркетплейсы закрепиться на финансовом рынке до введения ограничений.

История показывает: когда ретейл встречается с финансами, государство неизбежно ставит барьеры. Слишком велики риски для финансовой стабильности и конкуренции.​​​​​​​​​​​​​​​​

REAL DIGITAL

Джеки Чан в шоке: китайский робот PHYBOT M1 впервые сделал идеальное сальто назад — трюк, который до этого не удавался ни одному гуманоиду 😳

Будущее официально стало акробатом 🤖💥

🇰🇿Казахстан создает государственный крипторезерв.

Национальный банк Казахстана делает исторический шаг — формирует специализированный крипторезерв в составе золотовалютных резервов страны с потенциальным лимитом до 300 миллионов долларов. Это первый подобный случай среди центробанков постсоветского пространства.

Ключевые моменты стратегии

Гибкий подход к объемам. Руководство НБ РК подчеркивает, что $300 млн — это не план, а максимальная планка. Реальные инвестиции будут зависеть от качества доступных инструментов и рыночной конъюнктуры. Вложения могут составить и $50 млн, и $250 млн — решения будут приниматься на основе тщательного анализа доходности и рисков. НБ РК делает акцент не на прямой покупке криптовалют, а на цифровых финансовых инструментах.

Структура размещения. Крипторезерв встроен в так называемый альтернативный портфель, который уже включает акции технологических компаний и цифровые финансовые активы. Это логичное продолжение стратегии диверсификации резервов в сторону более доходных, хотя и рискованных инструментов.

Временные рамки. Первые инвестиции могут быть осуществлены уже в 2025 году при условии выявления подходящих активов с приемлемым профилем риска и доходности.

Правовой фундамент.
Решение НБ РК совпало с масштабной либерализацией крипторегулирования: Казахстан недавно легализовал оборот необеспеченных цифровых активов по всей стране, выйдя за рамки специальной финансовой зоны МФЦА в Астане. Это создает инфраструктуру для институциональных игроков.

Это означает, что Казахстан выстраивает последовательную модель интеграции криптоактивов в традиционную финансовую систему: сначала правовая рамка и инфраструктура, затем осторожный вход государственных средств. В отличие от стратегических крипторезервов некоторых стран (например, Сальвадора с его агрессивной биткоин-стратегией), казахстанский подход выглядит прагматичным — регулятор не ставит идеологических задач, а рассматривает криптоактивы как один из инструментов диверсификации с четким фокусом на соотношение риска и доходности.

Учитывая, что золотовалютные резервы Казахстана исчисляются десятками миллиардов долларов, доля крипто даже при максимальном сценарии останется символической (около 1% или менее). Это скорее сигнал рынку о готовности адаптироваться к новым реалиям и привлечь институциональных инвесторов, чем ставка на цифровые активы как основу резервной политики.

НБ РК подчеркивает осторожность подхода: высокая волатильность крипторынка и регуляторные риски требуют тщательного анализа каждого шага. Однако сам факт создания такого резерва — важный прецедент для региона и сигнал о растущей институционализации блокчейн-технологий в государственных финансах.

Источники:

- [Investing.com]
- [Национальный банк Казахстана]
- [Finmarket.ru]
- [Zakon.kz]

REAL DIGITAL

#криптовалюта #Казахстан #НацБанк #крипторезерв #цифровыеактивы #финансы #регулирование #blockchain #ЦентральныйБанк #инвестиции #ЗВР #диверсификация​​​​​​​​​​​​​​​​

Почему сбой Airbus — это не ошибка самолёта, а сигнал для всех сложных систем

В конце ноября 2025 года европейский регулятор EASA выпустил экстренную директиву: обновить ПО системы управления полётом на всех Airbus A320 после инцидента с отказом компьютера ELAC-2.
Когда регулятор потребовал обновить ПО на всём парке, неожиданно выяснилось: часть самолётов физически не может принять новую версию.
Не из-за сбоя в коде — а потому, что их архитектура устарела настолько, что современное ПО туда просто не помещается.

У Airbus проявилась архитектурная сегрегация — раскол парка на два поколения:
• новые машины, готовые к современным алгоритмам;
• старые, где вычислительные блоки, каналы связи и сертификационные ограничения не позволяют перейти на обновлённый софт.

Это редкий случай, когда крупная технологическая система признаёт:
единое обновление всего парка становится невозможным, когда поколений внутри слишком много.

Но важнее другое: это не “ошибка Airbus”.
Такую стадию проходят почти все зрелые инфраструктуры.

Архитектурная сегрегация — универсальный симптом

Когда система живёт 20–30 лет, слои начинают расходиться.
Новые компоненты требуют большей скорости, надёжности, вычислительных мощностей, а старые — уже не тянут.

Такой же эффект виден сегодня в энергетике, медицине, промышленности, банкинге и госСистемах.
Где-то это замедляет развитие, где-то становится фактором риска.

Следующая стадия — лоскутная архитектура

Если сегрегация — это раскол на поколения,
то лоскутная архитектура — это попытка “пришивать” новое поверх старого фундамента.

Самый известный пример — Boeing 737 MAX.
Новые алгоритмы MCAS встроили в платформу 1960-х, и система не справилась с конфликтом режимов — результат известен.
Это не отдельный баг, а типичная проблема, когда слои технологии уже не стыкуются между собой.

Такие же конфликты возникают в телекомах, транспорте, корпоративных ИТ и старых промышленных системах:
чем больше возраст системы, тем выше вероятность скрытых коллизий.

А касается ли это Казахстана? Частично — да

Важно не обобщать.
Мы не повторяем полностью путь старых экономик, но часть структурных рисков у нас уже проявляется.

Где архитектурная сегрегация заметна прямо сейчас
• энергетика: новые цифровые подстанции + оборудование 70–80-х;
• железные дороги: современные цифровые комплексы + релейная база;
• промышленность: ПЛК новых поколений рядом с устаревшими системами управления;
• госсектор: новые API и шины поверх монолитов 2000-х.

Это и есть тот самый “архитектурный зазор” — момент, когда старое и новое уже не стыкуются.

Коротко про госСервисы — тот же принцип слоёв

Новые цифровые сервисы (eGov, eOtinish, НАП, ЦКС) растут быстро,
но вынуждены работать поверх реестров, созданных 15–25 лет назад.
И там тоже появляются два технологических слоя:
один движется вперёд, другой остаётся в прошлом.

А где у Казахстана наоборот — чистое преимущество

Финтех, цифровые услуги, эквайринг и платежная инфраструктура стартовали поздно, уже в эпоху современных технологий.
В результате:
• не было магнитных карт → сразу чипы и бесконтакт;
• новые банкоматы и процессинговые платформы;
• единые API-стандарты;
• высокая цифровизация банков.

Здесь архитектурный долг минимален, и Казахстан движется быстрее многих развитых рынков.

Итого
Сбой Airbus — не про самолёт.
Это про зрелые системы, которые доходят до стадии, где обновление невозможно для части инфраструктуры.
Казахстан затронут этой логикой частично:
в инфраструктуре риски растут,
в цифровых сервисах — наоборот, есть чистый старт и преимущество.

Продолжение — в отдельном посте: о командах, легаси и том, как этим управлять.

Источники:
По Airbus A320 и ELAC-2:
Aviation Week, “EASA Orders Immediate Airbus A320 Flight Control Software Changes”, 1 декабря 2025

По Boeing 737 MAX и платформе 1960-х:
PMC / National Center for Biotechnology Information, “The Boeing 737 MAX: Lessons for Engineering Ethics”


REAL DIGITAL

#технологии #инфраструктура #авиация #Airbus #архитектура #цифровизация #Казахстан #финтех #RealDigital #RD​​​​​​​​​​​

Почему эпоха масштабирования ИИ заканчивается: позиция Ильи Суцкевера и пять внешних подтверждений

В новом большом интервью Илья Суцкевер объясняет: масштабирование моделей — “больше параметров + больше данных” — входит в фазу предела.
Причина не в нехватке GPU, а в том, что текстовая парадигма перестаёт давать новые способности.

Что говорит Суцкевер

1) Качественные данные почти исчерпаны — дальнейший рост идёт за счёт повторов и слабых источников.
2) Модели переобучились на эвал-тесты — стандартные наборы задач для оценки качества.
➡️ На эвалах модель “гений”, а в реальных многошаговых задачах ломается.

(Эвалы (evals) — это стандартные тестовые наборы задач, на которых измеряют качество моделей: логика, код, математика, знания, reasoning. На тестовых наборах модель показывает очень высокие баллы, иногда даже выше, чем средний человек или специалист в этой области но эти тесты предсказуемы и ограничены и модели начинают “угадывать” эти паттерны)

3) Новые способности не появляются от увеличения параметров — нужны другие типы обучения.
4) RL (обучение с подкреплением) даёт агентность, но он дорогой, нестабильный и почти не масштабируется.
5) Следующий этап — “эпоха исследований”: новые алгоритмы и модели, которые учатся как человек.

Пять независимых подтверждений, что масштабирование упирается в потолок

DeepMind: данные перестают улучшать обобщение — diminishing returns.
Anthropic: модели подгоняют ответы под эвал-тесты, но не под новые задачи.
OpenAI: рост параметров уже почти не даёт новых когнитивных способностей (Сэм Альтман, 2025).
Meta: высококачественные интернет-данные структурно насыщены — текстовая вселенная не даёт новых сигналов.
NVIDIA: “capability per FLOP” падает — модель становится дороже, но не умнее.

Вывод :

Масштабирование всё ещё работает, но перестало открывать новые уровни интеллекта.
Суцкевер, DeepMind, Meta, OpenAI, Anthropic и NVIDIA сходятся:
дальше рост — не в данных, а в новом принципе обучения, ближе к человеческому опыту.

Будущее — не «ещё больше текстов», а модели, которые действуют, учатся в мире и обобщают как люди.

REAL DIGITAL

Большое интервью с Илья Суцкевер здесь

Фото из интервью обработано GROK

Нужен ли Казахстану второй крупный локальный маркетплейс?

Казахстанский рынок электронной коммерции растёт рекордными темпами. На площадках торгуют сотни тысяч продавцов, миллионы покупателей оформляют заказы ежедневно, а логистические цепочки тянутся через Россию, Китай и Центральную Азию.

Но главный вопрос звучит всё чаще:
достаточно ли одного крупного локального игрока или рынку нужен второй?

Текущая структура: один локальный центр и множество зарубежных экосистем

Сегодня на рынке одновременно работают локальные и международные платформы.

Kaspi — единственный полноформатный казахстанский игрок

Он объединяет маркетплейс, банк, платежи, логистику и сервисы для продавцов. Это уникальная модель, и её масштаб вырос за последние годы быстрее, чем у любых конкурентов.

Российские платформы

Wildberries и Ozon активно инвестируют в склады, расширяют сеть выдачи заказов и привлекают казахстанских продавцов.

Китайские платформы

Temu, AliExpress, Shein усиливают конкуренцию в ценовом сегменте с массовыми товарами и прямыми поставками.

Формально конкурентов много. По факту же — значимая часть инфраструктуры e-commerce контролируется нерезидентами. Этим и объясняется новый интерес к вопросу о втором локальном игроке.

Где формируются точки уязвимости?

Важно подчеркнуть: проблема не в размерах Kaspi.
Проблема в дисбалансе инфраструктуры, где большая её часть уходит в трансграничные экосистемы.

1. Внешние логистические риски

Трансграничная доставка зависит от каналов через Россию и Китай. Любой сбой мгновенно отражается на ценах и сроках.

2. Отток стоимости из страны

Часть оборота e-commerce уходит через зарубежные сервера, платежные шлюзы и маркетплейсы — без реинвестиций в локальную экономику.

3. Ограниченная конкуренция на уровне инфраструктуры

Новые казахстанские проекты сталкиваются с тем, что:
• логистические цепочки заняты,
• платежи стандартизированы под чужие системы,
• программные экосистемы закрыты.

4. Уязвимость продавцов

Когда несколько крупных зарубежных платформ определяют условия — это создаёт зависимость для малого и среднего бизнеса, который не может влиять на изменения комиссий или правил.

Нужен ли рынку второй локальный игрок?

Аналитически — да.
Не как “конкурент Kaspi”, а как второй независимый центр инфраструктуры, который усиливает устойчивость всей системы.

Аргументы за, они очевидны:
1. Снижение внешней зависимости
Локальные платформы быстрее адаптируются к изменениям логистики, платежей и локального спроса.
2. Укрепление экономического суверенитета
Прибыль и технологии остаются в Казахстане — в IT, логистике, данных, рабочих местах.
3. Повышение устойчивости рынка
Два инфраструктурных игрока создают “подстраховку” друг для друга, что особенно важно в периоды турбулентности.
4. Новые возможности для продавцов
Конкуренция среди локальных экосистем улучшает условия, снижает комиссии и расширяет выбор инструментов продвижения.
5. Развитие локального производства
Казахстанские маркетплейсы чаще фокусируются на интеграции местных производителей и поставщиков.

Какие модели возможны?

Второй игрок не обязан быть копией Kaspi. Это может быть:
• Отраслевой (fashion/electronics/FMCG) маркетплейс
• Объединённая платформа региональных ритейлеров
• Логистическая экосистема с фулфилментом и доставкой
• Платёжно-логистический гибрид на базе банка или группы компаний
• Гибрид онлайн+офлайн (быстрая доставка из сети магазинов)

Ключевой фактор — не ассортимент, а способность строить собственную инфраструктуру, а не зависеть от зарубежной.

Вывод
Чтобы рынок развивался сбалансированно, а экономика не зависела от внешних центров инфраструктуры, второй крупный локальный маркетплейс — не вопрос конкуренции, а вопрос устойчивости и развития.

Поддержка локальных проектов, развитие независимой логистики, технологические платформы, кооперация ритейлеров — это долгосрочная инвестиция в цифровой суверенитет Казахстана и новые возможности для бизнеса.

REAL DIGITAL

#ecommerceKZ #маркетплейсы #KazakhstanDigital #Kaspi #Wildberries #Ozon #Temu #локальныйбизнес #инфраструктура #RealDigital

ГосСервисы Казахстана: цифровой рост есть, а архитектура — слоистая. Что с этим делать?

В первом посте мы разбирали, как сбой Airbus показал архитектурную сегрегацию зрелых систем — когда старые и новые поколения перестают стыковаться.
Теперь — про госсервисы Казахстана. Здесь логика похожа, но с важными нюансами.

За последние 10–12 лет в стране появился один из самых быстрых цифровых слоёв в регионе: eGov, eOtinish, НАП, ЦКС, современные API, единые шины данных.
Это новое поколение архитектуры, которое развивается очень быстро.

Но важно признать честно: этот слой растёт поверх платформ и реестров, созданных 15–25 лет назад.
И здесь начинает проявляться архитектурное расслоение — та же проблема, что мы видим в энергетике, авиации, промышленности.

1. Новая архитектура движется быстро, но упирается в легаси

Новые сервисы сталкиваются с ограничениями старых систем.
Это проявляется в четырёх типичных симптомах:
• реестры, где невозможно ввести строгие схемы данных;
• справочники, которые ломают современные API;
• монолиты без версионирования, которые нельзя изменить изнутри;
• разные стандарты безопасности, которые невозможно привести к единому уровню.

Простой пример: новый сервис запрашивает данные из старого реестра, а тот возвращает поля без типизации — и приходится писать адаптеры, которые замедляют всю цепочку.

Это и есть архитектурный зазор — момент, когда старое и новое уже не стыкуются.

2. Почему нельзя просто переписать всё с нуля

Полное обновление всех госсистем невозможно: слишком дорого, долго и рискованно.

Мировой опыт показывает: правильный подход не в том, чтобы уничтожить легаси, а в том, чтобы поставить его под контроль.

И для этого нужна двухконтурная архитектура.

3. Контур №1 — команда нового технологического слоя

Их задача — строить будущее, не оглядываясь на ограничения прошлого.

Что они делают:
• современные API и события,
• единые модели данных,
• шины и интеграционные стандарты,
• безопасность нового поколения,
• AI-сервисы,
• отказ от монолитов в новых проектах.

Этот слой должен развиваться быстро и независимо, иначе страна теряет темп.

4. Контур №2 — команда адаптации легаси

Их задача — сделать так, чтобы старые системы не мешали новым.

Что они делают:
• обеспечивают безопасный обмен данными,
• адаптируют старые форматы к современным,
• подключают легаси к шине,
• делают старые системы предсказуемыми,
• не дают им стать источником рисков.

Это управление жизненным циклом — старый слой работает, но под контролем.

5. Почему эта модель нужна Казахстану именно сейчас

Страна входит в фазу, где старые архитектурные ограничения станут главным тормозом:
• внедрение AI-сервисов упрётся в качество данных старых реестров;
• переход к единому дата-слою потребует унификации форматов;
• усиление требований по кибербезопасности выявит слабые звенья легаси;
• интеграция ведомственных платформ покажет несовместимости.

Архитектура становится фактором развития, а не технической деталью.

Итог

Казахстан построил мощный цифровой слой, но его скорость уже ограничивается глубиной старых систем.
Решение — разделить развитие на два потока: новый слой растёт, старый слой управляется и не мешает будущему.

Это зрелый подход крупнейших отраслей мира.
И чем раньше он появится в госсервисах Казахстана, тем меньше архитектурных тормозов будет у новых проектов.

Источники:
- Martin Fowler, “Strangler Fig Application” — базовая концепция постепенной замены монолитов
- Microsoft Azure Architecture Center, “Strangler Fig Pattern” — практическое руководство по применению
- U.S. Government Accountability Office (GAO), “Information Technology: Agencies Need to Continue Addressing Critical Legacy Systems”, 2023
- IBM Center for The Business of Government, “Digital Modernization for Government: An Implementation Framework”

REAL DIGITAL

#цифровизация #архитектура #госсервисы #легаси #Казахстан #технологии #RealDigital​​​​​​​​​​​

OpenAI показала, как на самом деле используют ИИ. И это меняет рынок 2026–2027

OpenAI опубликовала данные за май 2024 — июнь 2025, разобрав 1,1 млн диалогов.
Получившаяся карта использования сильно отличается от того, что обычно обсуждается в медиа.

Важно учитывать: в отчёте выделены крупные категории, а множество мелких вынесены в фоновые группы.
Поэтому если кто-то решит «сложить все цифры», в итоге не будет ровно 100%.
Это особенность структуры самого исследования.

I. Что видно по реальным данным

Три категории занимают ≈ 78,3% всех обращений:
1. практическая помощь и обучение,
2. поиск информации,
3. текстовые задачи.

Это основа использования ИИ — повседневные, практичные, частотные сценарии.
Именно они формируют реальный спрос, а не демонстрационные эффекты.

II. Три направления, которые будут расти быстрее остальных

1. Practical Guidance AI — 28.5%

Сюда входит всё, что связано с объяснениями, инструкциями, разбором материалов.

Рост формируют:
• обучение сотрудников,
• анализ документации,
• онбординг,
• отраслевые решения в профессиональных сферах.

2. Information Retrieval AI — 21.7%

Здесь ключевую роль играет доступ к актуальным данным.

Будут расти:
• архитектуры с приоритетом поиска,
• агенты, работающие с корпоративными системами,
• интеграции с внешними источниками данных.

3. Writing & Editing AI — 28.1%

Один из самых востребованных и недооценённых сегментов:
• деловая переписка,
• отчёты,
• ТЭО,
• внутренняя документация.

Повторяемость задач здесь максимальная — идеальная основа для автоматизации.

III. Что остаётся на периферии

Несмотря на медийный шум, доли остаются небольшими:
• программирование — 4.2%,
• математика — 3%,
• генерация изображений — 4.2%.

Эти категории присутствуют, но они не определяют структуру поведения пользователей.
К ним добавляются десятки мелких направлений (самовыражение, ролевые сценарии, бытовые вопросы и т. д.), которые в отчёте идут как «прочее».

Итог

Рынок ИИ ближайших лет будет строиться вокруг самых простых и массовых задач.
Публикация OpenAI фиксирует это чётко:
экономика ИИ — это инструментальность, а не демонстрации и не редкие спецсценарии.

Источник: OpenAI Research Report, November 2025, Figure 9
(анализ 1,1 млн диалогов, распределение по крупным и мелким категориям)

REAL DIGITAL

#RealDigital #AI2026 #AIEconomy #OpenAI

Китайские AI-чипы: The Economist предупреждает — 2026 станет переломным

Главная битва в ИИ в 2026 пройдёт не в моделях, а в кремнии. И именно здесь Китай начинает сокращать разрыв, который считался непреодолимым.

1. Триггер — DeepSeek (2025)

В январе DeepSeek выкатил модель уровня топовых LLM, натренированную на урезанных Nvidia H800 — тех самых чипах, которые США ещё разрешают поставлять в Китай. Команда закрыла часть разрыва за счёт софт-оптимизаций, распределённого обучения и глубоких переработок инфрастека.

Это был первый сигнал: прорыв идёт не только через «мозги модели», но через эффективность работы с ограниченным железом.

2. 2026: скачок в кремнии

По данным Bernstein, китайские AI-ускорители стремительно догоняют американские решения среднего уровня, всё ещё легальные для экспорта.

Если нормировать так, как делает The Economist (Nvidia B300 = 100):
• Nvidia B200 — ~60
• Huawei Ascend 910C, Hygon BW1000, Biren BR106B — ~20–30
• Nvidia H20 — в том же диапазоне

Разрыв сокращается с ×6–7 до ×2–3. Пропасть меняется на дистанцию, которую уже можно преодолевать итерационно — даже если до флагманов уровня B200/B300 ещё далеко.

3. Что изменится к концу 2026

Китай впервые сможет закрывать значительную часть собственного спроса на AI-чипы. Это запускает цепную реакцию:
• снижение зависимости от Nvidia/AMD
• рост дата-центров на локальном железе
• изменение иерархии поставщиков в пользу Huawei, Biren, Hygon, Cambricon
• ускоренная перестройка внутренней экосистемы

Экспорт-контроль замедлил Китай на несколько кварталов, но ускорил на несколько лет в импортозамещении.

4. Контраргументы: где остаются ограничения

Чтобы не создавать ложного ощущения «рывка без тормозов»:
• производство: SMIC ограничен техпроцессами 5–7 нм без EUV
• экосистема: Nvidia удерживает рынок за счёт CUDA
• глобальный спрос: локальные ускорители пока конкурентны в основном внутри Китая

Но даже с этими ограничениями рынок смещается: 2025–2026 — годы чипов, а не моделей.

Главное, что вытекает из этой тенденции

Если Китай действительно закроет внутренний спрос на AI-ускорители, то впервые за десятилетие может измениться сама архитектура мировой ИИ-инфраструктуры.
И это будет касаться всех — от Nvidia и TSMC до стран, полностью зависящих от импорта дата-центрового железа.

REAL DIGITAL

Источники:
• The Economist — China’s chip industry will surprise the world (12 Nov 2025)
• Bernstein — оценки производительности китайских AI-чипов
• Материалы о DeepSeek и китайских LLM