Геймификация в бизнесе — это внедрение игровых механик (баллы, рейтинги, квесты, ачивки) в неигровые процессы для решения бизнес-задач. Сегодня мы разберем несколько самых качественных примеров с российского рынка.

Achivx https://achivx.com/ru/
Инфраструктурная open-source платформа Web3-лояльности, созданная для построения гибких программ мотивации, цифровых вознаграждений и геймификации.

📝 Функционал: сотрудники могут набирать опыт, и чем больше опыта, тем больше доступных функций и возможностей. Также сотрудники могут получать достижения, которые открывают доступ к корпоративным бонусам.

Gamification Lab https://gamificationlab.com/
Цифровая среда, в которой объединены корпоративный портал, обучение и управление сотрудниками для устойчивого роста и развития всей компании.

📝 Функционал:
📍Магазин — обмен корпоративной валюты на призы, мерч и нематериальные поощрения.
📍Каталог настраивается компанией.
📍Задания — постановка задач с проверкой, материалами и тестами. Подходит для обучения и адаптации, снижает ручной контроль.
📍Дарительные очки — сотрудники благодарят друг друга, не тратя собственный баланс. Формирует культуру признания внутри команды.
📍Достижения — ачивки за ключевые успехи: обучение, задачи, активность. Отображаются в профиле и формируют внутреннюю репутацию.

Work and Play https://workandplay.ru/
BI-платформа и сервис для геймификации рабочих процессов.

📝 Функционал: позволяет автоматизировать расчет баллов, определение победителей, вручение наград и призов. Можно проводить личные и командные соревнования и конкурсы.

Пряники https://pryaniky.com/
Геймифицированная HR-платформа для внутренних коммуникаций, мотивации персонала и управления идеями. Система объединяет функции корпоративной социальной сети, учебного портала и программы лояльности, позволяя повысить вовлеченность сотрудников.

📝 Функционал: механики геймификации могут быть фоново встроены в коммуникации, обучение, сбор идей и обратной связи сотрудников, а могут быть основой мощных мотивационных проектов – соревнований в стиле яхтенной гонки, космического путешествия, авторалли, комплексной экономики заслуг для повышения вовлеченности и удержания талантов в стиле кругосветного путешествия, строительства города будущего или в другом стиле.

Quiz Lab https://quizlab.pro/
Платформа для интерактивного корпоративного обучения, использующая элементы геймификации и микрообучения.

📝 Функционал:
📍Уроки в микроформате: короткие и ясные, их легко пройти в свободную минуту на смартфоне — как уровень в игре.
📍Интерактивные и диалоговые тренажёры помогают активно участвовать в обучении, применять знания на практике.
📍Турниры добавляют элемент соперничества: так удовольствия от процесса больше, а материал запоминается лучше.
📍Командные соревнования и битвы побуждают возвращаться к обучению, потому что социальное взаимодействие бесценно.
📍Рейтинги и достижения — как прокачка героя в игре: отличный способ отслеживать прогресс и мотивировать себя не бросать начатое.

Исследования показывают, что внедрение игровых механик увеличивает общую эффективность персонала на 60%, а вовлеченность сотрудников возрастает на 100–150% по сравнению с традиционными методами, отмечают в StriveCloud, платформе для повышения вовлеченности пользователей и интеграции элементов геймификации в мобильные приложения и B2C-сервисы (https://www.strivecloud.io/blog/how-gamification-drives-engagement).

Гейб Зиккерман в своей книге “Геймификация в бизнесе” говорит, что “в бизнесе ваш успех зависит от привлечения и удержания внимания как ваших клиентов, так и ваших сотрудников” и рекомендует использовать геймификацию на два фронта.

🔔 Делитесь в комментариях, считаете ли вы геймификацию эффективным инструментом повышения вовлечения? Использовали ее уже в своей организации или планируете внедрить эти приемы?

Российские ритейлеры в 2026 году завершают переход от точечных ИИ‑экспериментов к масштабным стратегическим партнёрствам и построению собственных платформ данных. Подтверждение этому мы увидели в обзоре Yandex Cloud, а также в исследованиях ГК Softline и аналитиков Альфа‑Банка.

Согласно данным исследований, в 2026 году 91% компаний в ритейле уже используют или оценивают потенциал ИИ, а 58% активно внедряют его. При этом 89% компаний фиксируют рост выручки, а 95% — снижение затрат. Рынок перешел из фазы пилотов в фазу масштабирования: от экспериментов — к бизнес‑результату.

За последние два года традиционный офлайн‑ритейл потерял 20% потенциальных оборотов из‑за конкуренции с маркетплейсами. Операционная маржа крупнейших сетей снижается до исторического минимума 1,7–1,9%. Чтобы выжить, бизнес вынужден автоматизировать рутину, выстраивать омниканальность и заменять ценовую конкуренцию глубоким партнерством с клиентом.

Ключевые зоны внедрения инноваций:

Агентный ИИ в клиентском сервисе. Переход от генеративного ИИ, отвечающего на вопросы, к агентному, который автономно выполняет цепочки задач: сравнивает поставщиков, управляет ценообразованием, разбирает технические инциденты.
👉 Эффект: персонализация уровня «один к одному» без роста штата.

Платформы данных и предиктивная аналитика. Единые платформы данных позволяют обрабатывать петабайты информации в реальном времени: от прогноза спроса до оптимизации цепочек поставок.
👉 Эффект: ускорение аналитики и запуска технологических проектов.

Омниканальность и фиджитал‑магазины. Стирание границ между онлайном и оффлайном: магазин становится шоурумом, а онлайн дополняет физическую точку продаж.
👉 Эффект: бесшовный клиентский путь и рост конверсии.

Роботизация складов и логистики. Автоматизация складских операций с помощью роботов‑инвентаризаторов и систем компьютерного зрения.
👉 Эффект: кратное ускорение операций и снижение ошибок.

На российском рынке уже есть успешные кейсы внедрения инноваций в ритейле:

🍷 «ВинЛаб» заключила стратегическое партнерство с Yandex Cloud для совместного развития решений в области электронной коммерции и финтеха. Это новая модель взаимодействия ритейлера и технологической платформы: не просто закупка облачных мощностей, а совместная разработка решений с доступом к экспертизе в ИИ и данных.
🚀 Результат: ускорение вывода продуктов на рынок и улучшение клиентского опыта за счёт использования передовых технологий ИИ.

☕ Дринкит запустил нейробариста — ИИ‑агента «Дринкит Лаб», который помогает посетителям создавать уникальные напитки под настроение и вкусовые предпочтения. Гость описывает желаемый кофе своими словами в мобильном приложении, а нейробариста предлагает рецепт из реально доступных ингредиентов в конкретной кофейне.
🎯 Результат: персонализированный клиентский опыт, увеличение среднего чека и вовлеченности гостей за счет интерактивного взаимодействия с ИИ.

🍗 ROSTIC'S построил единую платформу данных для более чем 1,2 тыс. ресторанов. Система обрабатывает данные 1,7 млн гостей в день и 3 тыс. кассовых серверов, разделив горячее и холодное хранение: оперативные запросы идут в Greenplum, историческая аналитика — в ClickHouse.
📊 Результат: централизованное хранилище на 20 ТБ, аналитика стала в 2 раза быстрее, а запуск технологических проектов ускорился в 3 раза.

Больше кейсов и их подробности по ссылке: https://yandex.cloud/ru/blog/retail-trends-2026
Исследование ГК Softline «Цифровизация ритейла: тренды 2026»: https://softline.ru/about/blog/tsifrovizatsiya-riteyla-trendy-2026
Аналитика Альфа‑Банка «Российский ретейл: вызовы и тренды»: https://kurs.alfabank.ru/articles/rossijskij-retejl-vyzovy-i-trendy-kotorye-menyayut-rynok/

⚡ Гибкие дата-центры: ответ ИИ-индустрии на энергодефицит
MIT Technology Review разбирает, возможно, главную инфраструктурную проблему ИИ-бума — нехватку электроэнергии для дата-центров.

🔋 Цифровой двойник сети: первый успешный кейс
Стартап GridCare с помощью ИИ ищет свободную мощность в энергосетях: он загружает всю энергосистему — электростанции, линии передачи, подстанции, дома — в генеративную AI-модель, создавая «цифровой двойник» сети. Система предлагает варианты, которые высвобождают дополнительную мощность без ущерба надёжности, а затем проверяет их реалистичность с помощью второй модели, обученной на физике электрических компонентов. Первый клиент нашёлся в Silicon Forest на северо-западе США: местной энергокомпании Portland General Electric (PGE) требовалась дополнительная мощность для растущего числа дата-центров. В 2024 году оператор дата-центров Aligned Data Centers обратился к PGE с запросом на расширение в Хиллсборо, Орегон, и PGE последовала рекомендации GridCare. Aligned установит батарею на 31 мегаватт (ввод — май 2027 года), которая будет снижать потребление компании на эту величину в периоды перегрузки сети. В сочетании с другими мерами гибкости это позволило PGE увеличить доступную мощность для Aligned и других операторов в районе на 80 мегаватт — без строительства новых электростанций.

🔌 Google и Voltus: перенос нагрузки и виртуальные электростанции
Google с 2023 года переносит вычислительные нагрузки из перегруженных регионов в менее напряженные локации и подписала соглашения с пятью энергокомпаниями (включая Tennessee Valley Authority и Indiana Michigan Power), которые в сумме добавляют до 1 гигаватта гибкости. Voltus, один из крупнейших операторов виртуальных электростанций (VPP — пулов потребителей и генераторов, которые вместе действуют на энергорынке как одна электростанция) в США и Канаде, развивает программу «bring your own capacity»: компания, управляющая дата-центром, финансирует такую виртуальную электростанцию поблизости, а сетевой оператор использует её, чтобы снижать спрос в пиковые периоды. В июне Voltus заключил первую такую сделку с дата-центром — трехлетний план, по которому Google профинансирует VPP в сети PJM, регионального оператора энергосистемы на востоке США.

🧠 Emerald AI: дата-центр, который подстраивается под сеть
Самый амбициозный подход — у Emerald AI: компания учит не сеть подстраиваться под дата-центр, а дата-центр — под сеть. ПО Conductor основано на исследованиях главного научного сотрудника компании Айше Джошкун, которая еще в 2013 году в Бостонском университете показала, что дата-центр может отслеживать состояние сети и помогать сглаживать колебания от солнечной и ветровой генерации. В 2025 году Emerald AI начала тестировать технологию в партнерстве с Data Center Flexible Load Initiative — коллаборацией с участием Google, Nvidia, Duke Energy и PJM. Первый тест прошёл в Финиксе: Conductor получил контроль над стойками с 256 чипами Nvidia A100 — графическими процессорами (GPU), на которых обучают и запускают ИИ-модели и которые потребляют основную часть электроэнергии дата-центра. Их совокупное энергопотребление — на уровне 170 американских домов. При симуляции перегруженной сети Conductor на 3 часа снизил мощность, подаваемую на чипы, на 25%.

🇷🇺 Россия: другой путь
В России дефицит острее: совокупная мощность ЦОДов и майнинг-ферм достигла 4,2 ГВт (+33% за год) — но основной вклад в эту цифру вносит майнинг, а не дата-центры. Более 75% мощности сосредоточено в Москве, где сети уже отказывают в подключении новых объектов. Россия делает ставку на перенос мощностей в профицитные регионы (Ленобласть, Поволжье, Урал) — в марте 2026 года эту логику закрепили в виде особых энергетических зон в проекте закона об ИИ.

Источники: https://www.technologyreview.com/2026/06/16/1138591/data-center-online-quickly-electric-grid-flex/
https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%AD%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B3%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%B0%D0%B1%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B0-%D1%86%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B2

Параллельно с развитием GenAI одним из мировых трендов в финтехе являются криптовалюты и блокчейн. Долгое время криптовалюты находились в серой зоне в РФ, но очень скоро они станут официальным финансовым продуктом и инструментом в связи с подготовкой законодательной базы.

✅ Одним из перспективных направлений в криптовалютах является RWA tokenization (Real World Assets) - процесс токенизации активов из реального мира на блокчейне с привязкой к криптовалютам. В РФ и Беларуси уже появляются сервисы, связанные с такими активами и работой с ними. Некоторые банки в РФ забирают такие стартапы себе, например:

📍Т-Банк и «Атомайз» — первая с исторической точки зрения в России блокчейн-платформа для выпуска и торговли цифровыми финансовыми активами (ЦФА) и невзаимозаменяемыми токенами (NFT). Она позволяет бизнесу токенизировать различные активы для быстрого привлечения финансирования, а инвесторам — приобретать цифровые права на металлы, дебиторскую задолженность, квадратные метры или предметы искусства.

📍ПСБ и Токеон - полноценный конкурент «Атомайз», но с чуть упрощенным функционалом, так, например, там нет выпуска NFT. При этом платформа также позволяет бизнесу привлекать финансирование, выпуская цифровые права на свои активы (выручку, долги, продукты), а инвесторам — вкладывать средства в новые проекты с фиксированной или плавающей доходностью.

Список компаний, которые позволяют создавать RWA-активы или торговать ими в РФ и Беларуси, постепенно расширяется, но «Атомайз» выглядит абсолютным лидером с точки зрения позиционирования, удобства и функционала.

✅ Помимо RWA в индустрии криптовалют есть и другие перспективные направления, такие как цифровые (горячие) и физические (холодные) криптокошельки, децентрализованные финансы, стейблкоины и GameFI.

В РФ уже есть ряд стартапов в разных направлениях, и в ближайшее время количество компаний явно начнет расти. Например:

📍Стейблкоины: A7A5 - первый в истории официальный стейблкоин, привязанный к рублю.

📍Криптокомплаенс: BitOK — это профессиональный IT-сервис и аналитическая онлайн-платформа, созданная для контроля, учета, аналитики и проверки криптовалютных активов. Сервис ориентирован как на частных инвесторов и трейдеров, так и на финансовые организации.

📍Криптокошельки: Tangem (у проекта отдельное юр лицо в РФ и официальные продажи, фаундеры русские)— это аппаратный криптокошелек с самостоятельным хранением (self-custody) в формате пластиковой смарт-карты, который позволяет безопасно хранить, покупать, продавать и обменивать тысячи криптовалют и токенов. Он работает без проводов и встроенных аккумуляторов, связываясь со смартфоном по технологии NFC.

По мере развития регулирования и роста интереса со стороны финансовых организаций можно ожидать ускорения появления новых игроков, усиления конкуренции и более активного участия банков в развитии криптоинфраструктуры — как через партнерства со стартапами, так и через приобретение наиболее перспективных решений. В среднесрочной перспективе криптотехнологии и цифровые финансовые активы могут стать одним из ключевых направлений трансформации финансового рынка России, открывая новые возможности для бизнеса, инвесторов и банковского сектора.

Подробнее изучить феномен RWA можно по ссылке: https://www.binance.com/en/square/post/35669884779914

Финтех переходит от чат-ботов, которые отвечают на вопросы, к агентам, которые выполняют задачи. Три свежих кейса — Revolut, Perplexity + Plaid и Stripe + OpenAI — показывают три разные модели: универсальный ассистент внутри банка, аналитик поверх подключенных счетов и платежная инфраструктура, которая позволяет внешнему AI-агенту завершать покупки.

✈️ Revolut: AIR и Swifty — от управления деньгами к бронированию путешествий

9 апреля 2026 года Revolut запустил AIR (AI by Revolut) — встроенного в приложение AI-ассистента. Он уже умеет анализировать расходы, подписки и инвестиции, рассчитывать бюджет поездки, блокировать потерянную карту, менять настройки карт и покупать eSIM — всё в диалоге, без блужданий по меню. Revolut подчёркивает приватность: сторонние AI-провайдеры работают в режиме нулевого хранения данных, а ассистент видит только ту информацию, которая и так доступна клиенту в приложении.

Интереснее контекст: ещё 14 октября 2025 года Revolut приобрёл Swifty — берлинского AI-турагента, выращенного в инновационном подразделении авиагруппы Lufthansa. Агент Swifty подбирает авиабилеты и отели, проводит оплату и оформляет документы прямо в переписке. Revolut, у которого на момент сделки было более 65 млн клиентов, сообщил, что технологии Swifty планируется интегрировать в программу лояльности и лайфстайл-сервисы банка.

📊 Perplexity + Plaid: персональный финансовый аналитик

9 апреля 2026 года Perplexity и Plaid — инфраструктурный сервис, соединяющий приложения с данными более чем 12 000 банков и брокеров, — расширили интеграцию. Теперь пользователь может подключить банковские счета, кредитные карты, кредиты и инвестиции, а затем спросить: на что ушли деньги за последние три месяца, какие подписки стоит отключить, как быстрее выплатить долги, как изменилась стоимость активов и какой финансовый сценарий выглядит разумнее. Perplexity сводит данные из разных источников и выдаёт персонализированный ответ или план действий. Спрос очевиден: по данным самой Perplexity, более 75% её пользователей ежемесячно задают финансовые вопросы.

🛒 Stripe и ChatGPT Instant Checkout: покупка внутри диалога

29 сентября 2025 года Stripe и OpenAI представили Instant Checkout — возможность совершать покупки прямо в ChatGPT. Пользователь описывает нужный товар, ChatGPT помогает подобрать вариант и оформляет заказ, не выходя из чата. На старте функция работала с американскими продавцами Etsy и поддерживала покупку одного товара за раз; следующим этапом анонсировано подключение более миллиона магазинов Shopify — включая Glossier, Vuori, Spanx и SKIMS.

В основе — Agentic Commerce Protocol (ACP), открытый стандарт, который Stripe разработал вместе с OpenAI и выложил в открытый доступ. Агент передаёт продавцу заказ через ACP, а для оплаты создаётся защищённый платёжный токен, действующий только для конкретного продавца и конкретной суммы, — его использование программно контролируется и логируется. Продавец остаётся официальной стороной сделки (merchant of record): подтверждает заказ и отвечает за налоги, доставку и возвраты.

Речевая аналитика давно перестала быть просто инструментом для расшифровки звонков. Современные платформы помогают анализировать 100% коммуникаций, выявлять причины потери клиентов, контролировать соблюдение скриптов, автоматически заполнять CRM и обучать менеджеров на основе реальных разговоров. Сегодня рынок постепенно переходит от поиска ключевых слов к LLM-моделям, которые понимают контекст диалога, а не отдельные фразы.

Собрали несколько популярных решений российского рынка:

SalesAI https://salesai.ru/
Платформа нового поколения с использованием LLM. Помимо анализа разговоров автоматически определяет этап сделки, выявляет возражения, заполняет CRM и формирует рекомендации для менеджеров. Подходит компаниям, которые хотят использовать речевую аналитику как инструмент роста продаж, а не только контроля качества.

Yandex SpeechSense https://aistudio.yandex.ru/ru/solutions/speechsense
Решение от Яндекса для анализа звонков и клиентских коммуникаций. Позволяет автоматически оценивать качество обслуживания, искать проблемные диалоги, анализировать темы обращений и интегрируется с экосистемой Yandex Cloud. Хороший выбор для компаний, уже использующих сервисы Яндекса.

Mango Office https://www.mango-office.ru/
Облачная телефония с встроенной речевой аналитикой. Контролирует соблюдение скриптов, отслеживает ключевые фразы и помогает оценивать качество работы операторов. Подходит малому и среднему бизнесу, которому нужна аналитика без сложного внедрения.

Imot.io https://imot.io/
Омниканальная платформа, анализирующая звонки, чаты и другие каналы коммуникации. Часто используется крупными компаниями и контакт-центрами благодаря широким возможностям настройки и масштабирования.

BeWise.ai https://bewise.ai/
Платформа Revenue Intelligence, ориентированная на повышение эффективности продаж. Анализирует переговоры, формирует рекомендации для менеджеров и помогает выявлять закономерности успешных сделок.

SpeechAnalytics.ru https://speechanalytics.ru/
Классическое решение для контроля качества звонков и оценки соблюдения корпоративных стандартов. Подходит компаниям, которым важно автоматизировать мониторинг работы контакт-центра.

На что обратить внимание при выборе системы в свой бизнес?
☑️ Использует ли сервис LLM и понимает ли смысл разговора, а не только ключевые слова.
☑️ Есть ли интеграции с вашей CRM, телефонией и BI-системами.
☑️ Может ли автоматически заполнять карточки клиентов и формировать рекомендации менеджерам.
☑️ Какие доступны отчёты, дашборды и инструменты обучения сотрудников.
☑️ Подходит ли модель развертывания (облако или on-premise) под требования вашей компании.

Подробнее изучить феномен речевой аналитики можно по ссылке: https://exolve.ru/blog/rechevaya-analitika-v-2025-godu-tendentsii-rynka/

В 2026 году антифрод в банках и финтехе меняется системно. Исследование Oz Forensics показывает, что мошенничество стало индустриализированным: вместо ручной социальной инженерии — автоматизированные алгоритмические атаки, вместо точечных схем — масштабируемые цепочки с использованием GenAI и agentic AI. Исследование Ассоциации ФинТех и Positive Technologies дополняет картину: киберугрозы становятся более каскадными, комбинированными и нацеленными не на один продукт, а на целые экосистемы организаций.

🎯 Главный тренд — фрод стал индустрией.
Oz Forensics пишет, что в 2026 году мошенники всё чаще используют enterprise-grade automation, GenAI и agentic AI. То есть атаки масштабируются почти как обычный цифровой продукт: быстро, дешево и массово.
Это подтверждает и статистика. F6 — российский разработчик технологий для борьбы с киберугрозами — оценила ущерб от финансового мошенничества в цифровых каналах за 2025–2026 годы более чем в 600 млрд рублей. При этом более 94% инцидентов по-прежнему связаны с социальной инженерией.

👁️‍🗨️ Второй сдвиг — проверять нужно не только человека, но и сессию.
В 2026 году антифрод должен понимать, не скомпрометирована ли сама сессия. В зоне риска — deepfake, face-swapping, biometric harvesting malware и injection attacks.
Свежий пример — Сбер. В июне 2026 года его служба безопасности на Дальнем Востоке предотвратила хищение более 350 млн рублей у двух клиентов: мошенники использовали аудиодипфейки и схему с “сотрудниками ФСБ” и “безопасными счетами”.

🕸️ Третий сдвиг — защита должна работать не только внутри банка, но и по всей экосистеме.
В исследовании АФТ и Positive Technologies подчёркивается рост каскадных атак: злоумышленники бьют не только по банку, но и по подрядчикам, дочерним структурам и внешним сервисам.
Хороший пример — Toppan Next Tech - компания, которая печатает и персонализирует клиентские документы для финансовых организаций, включая DBS и Bank of China. В 2025 году она стала жертвой ransomware-атаки, и под угрозой оказались данные более 11 000 клиентов.

🛡️ Четвертый сдвиг — от “блокировать всё” к киберустойчивости.
Важно, насколько быстро компания может восстановиться после инцидента и сохранить работу критичных процессов. По данным Банка России, в 2025 году банки предотвратили почти вдвое больше мошеннических операций, чем годом ранее, а в I квартале 2026 года отразили 16,8 млн попыток мошенничества и сохранили 1,8 трлн рублей.

🤖 Что это меняет для банков
• Антифрод-логика должна учитывать не только транзакции, но и поведение, устройство, сеть связей и качество сессии.
• Нужны графовые модели для поиска мошеннических колец и транзитных схем.
• Нужна интеграция с внешними антифрод-инфраструктурами и обмен сигналами в реальном времени.
• Нужны платформенные решения, которые можно быстро масштабировать на новые каналы, сервисы и продукты.

В 2026 году антифрод — это комбинация поведенческой аналитики, графового ИИ, защиты сессии и межсекторного обмена данными. И именно те банки и финтех-компании, которые перейдут от точечных сценариев к платформенной и сетевой защите, смогут лучше выдерживать рост индустриализированного fraud.

Источники:
https://www.ozforensics.com/blog
https://www.fintechru.org/press-center/news

Sensor Tower — компания, которая отслеживает рынки мобильных приложений, цифровой рекламы и веб-трафика, — выпустила Digital Market Index за 2 квартал 2026 года. Главный сюжет квартала: аудитория вышла на плато, а выручка продолжает расти.

💰 Установки замерли, деньги растут
Выручка от покупок внутри приложений (подписки, платные загрузки и встроенные покупки в App Store и Google Play) составила $43,6 млрд — на 5,3% больше, чем год назад. Скачиваний при этом 36,8 млрд, на 0,3% меньше: 3 года подряд рынок держится в коридоре 36–38 млрд установок за квартал.

Весь прирост дают неигровые приложения — рекордные $24,4 млрд (+14,6%). Игры, наоборот, теряют: $19,2 млрд (−4,5%), впервые ниже $20 млрд после 9 кварталов выше этой отметки, и минус 12% по загрузкам. Из крупных жанров в плюсе только головоломки — плюс 17% выручки.

Лучше всего смену модели видно по утилитам — служебным приложениям вроде браузеров и файловых менеджеров: скачиваний у них на 7% меньше, а выручки на 33% больше. Издатели перестали гнаться за объёмом установок и переключились на подписки. По той же причине Google Play растёт втрое быстрее App Store (+9,7% против +3,2%), хотя в абсолютных числах вдвое отстаёт: $14,3 млрд против $29,3 млрд.

🤖 ИИ-приложения удвоили выручку за год
Категория генеративного ИИ выросла на 108%. ChatGPT удерживает около 60% её выручки: $1,4 млрд за квартал (+82%) и 2 млрд накопленных скачиваний. При этом установки у него три квартала подряд держатся на уровне около 250 млн против пика в 300+ млн годом ранее — приложение перешло от захвата аудитории к её монетизации.

Конкуренты растут кратно с низкой базы: Claude, Grok и Gemini увеличили выручку минимум в 7 раз за год. Claude поднялся с 7-го на 2-е место в категории и впервые вошёл в топ-10 самых прибыльных неигровых приложений мира, прибавив 34 позиции за квартал.

🌍 Прирост по выручке уходит в Европу и Китай
Американский рынок ушёл в минус: −3% выручки, доля в мировых расходах снизилась на два пункта до 44%. Прирост переехал на другие рынки — Китай добавил $519 млн (данные только по iOS), Великобритания $216 млн, Германия, Мексика и Франция — примерно по $140 млн каждая.

Мексика прибавила 30% благодаря чемпионату мира: в июне выручка стриминговых видеосервисов подскочила на 45% за месяц, а официальный вещатель ViX заработал втрое больше, чем в мае. По скачиваниям рынок тянет Индия — плюс 251 млн установок и лучший квартал за три года.

📺 Реклама и веб
Расходы на цифровую рекламу в США выросли до $49,4 млрд (+15%). Самый быстрорастущий канал снова Reddit (+35%) — за счёт софтверных (+90%) и финансовых (+63%) рекламодателей. Ритейл разгонялся под чемпионат мира: Home Depot увеличил бюджет на 69% к предыдущему кварталу, Dick's Sporting Goods — на 93%. При этом ChatGPT уже сам стал рекламной площадкой: треть показов рекламы внутри него приходится на ритейлеров.

В вебе трафик, приходящий с сервисов генеративного ИИ, вырос на 10% за квартал до 15 млрд визитов. Это всего 0,8% мирового трафика, но в США, Великобритании, Германии и Италии это единственный канал, который вообще прибавил.

🇷🇺 Россия
Плюс 39 млн установок за квартал (+4%) — 5-е место в мире по приросту скачиваний. В рейтингах по выручке Россия не фигурирует. Важная оговорка: Sensor Tower считает только App Store и Google Play и не учитывает сторонние Android-магазины, поэтому реальный объём российского рынка эти цифры занижают.

Вывод. Рынок окончательно перешёл от роста аудитории к росту выручки с той же аудитории. Выигрывают те, кто умеет превращать имеющегося пользователя в подписчика, а не те, кто наращивает воронку сверху.

Исследование доступно по ссылке: https://sensortower.com/report/q2-2026-digital-market-index

Внедрение ИИ перестало быть автоматическим гарантом роста продуктивности. В 2026 году компании сталкиваются с новым парадоксом: инструменты работают, модели успешно выводятся в production, а измеримая бизнес-отдача стагнирует.

Разобрали два свежих исследования - ActivTrak и Domino Data Lab, чтобы понять, где именно ломается цепочка «технология → результат».

🤖 ИИ не заменяет работу — он её умножает
По данным ActivTrak, 80% сотрудников уже используют AI-инструменты, а время в них выросло в 8 раз. Но вместо разгрузки — обратный эффект: время в почте у AI-пользователей выросло на 104%, в чатах — на 145%. Рабочий день стал короче, но намного плотнее. Фокус-эффективность упала до 60% (трехлетний минимум), а средняя непрерывная сессия работы сократилась до 13 минут. Компании используют в среднем 7+ AI-инструментов, что создает фрагментацию и потерю концентрации.

📉 Скрытая проблема: «золотая зона» есть, но в неё никто не попадает
ActivTrak выявил четкий «sweet spot»: максимальный рост продуктивности (95%) показывают сотрудники, тратящие на ИИ ровно 7–10% рабочего времени. Но в эту зону попадают лишь 3% пользователей! 57% используют нейросети менее 1% времени — то есть поверхностно, без реального влияния на процессы. Компании измеряют adoption rate, но не видят, как ИИ меняет реальную работу — это и есть «AI Measurement Gap».

👁️‍🗨️ Разрыв «последней мили»: модели в production, но не в бизнесе
Domino Data Lab показывает другую сторону проблемы: 93% компаний научились выводить ИИ в production, но 57% признают, что ROI не поспевает за инвестициями. Причина — успех измеряют техническим деплоем, а не влиянием на решения. В каждой десятой компании бизнес-пользователи вообще не имеют прямого доступа к AI-инсайтам. Вместо интеграции в процессы результаты «зашиты» в отчеты и дашборды. Модель работает, но бизнес её не использует.

⚡ Парадокс governance: контроль ускоряет, а не тормозит
Пока 41% компаний масштабируют агентный ИИ без выстроенного управления, лидеры показывают обратное: 75% организаций со зрелым AI-governance внедряют решения быстрее и безопаснее. Строгий контроль, аудит и compliance — не барьер, а фундамент для масштабирования. Особенно это видно в финсекторе, где регуляторика стимулирует выстраивать правильные процессы.

✅ Что делать бизнесу:

Сменить метрики: измерять не «выданные лицензии», а глубину интеграции ИИ в процессы и влияние на решения.
Управлять фокусом: помогать командам попадать в «золотую зону» 7–10% времени в AI и защищать время для глубокой работы.
Закрывать last-mile gap: встраивать AI-инсайты напрямую в интерфейсы принятия решений, убирать посредников.
Внедрять governance с начала: контроль и аудит — это не бюрократия, а условие безопасного масштабирования.

💡 Вывод: В 2026 году конкурентное преимущество дает не факт наличия ИИ, а операционная дисциплина — умение превратить технологический потенциал в измеримые результаты, не потеряв фокус и вовлеченность команды.

Источники:
ActivTrak, State of the Workplace 2026: https://www.activtrak.com/resources/state-of-the-workplace/
Domino Data Lab, Enterprise AI Report: https://domino.ai/enterprise-ai-report

Если посмотреть на крупнейшие венчурные сделки августа, становится заметно: деньги продолжают идти в AI, но уже совсем не так, как год-два назад. Инвесторов все больше интересует не очередной AI-продукт, а компании, которые контролируют инфраструктуру, вычисления, энергию, безопасность, физические процессы или рабочие процессы с помощью AI или для AI.

Вот несколько показательных сделок последних недель:
⚛️ Valar Atomics — $1 млрд, Series B
Компания разрабатывает модульные ядерные реакторы, которые можно массово производить и использовать для энергоснабжения дата-центров. Главный инвестор — Sequoia Capital.
Сделка особенно показательна: AI-революция превращается в энергетическую проблему, и венчурный капитал начинает финансировать не только AI-модели, но и энергетику, необходимую для их работы.

💡 Base Power — $1 млрд, Series B
Еще одна ставка на энергетическую инфраструктуру — производство систем хранения энергии. Причина та же: рост AI увеличивает нагрузку на энергосистемы, а значит, инфраструктура вокруг дата-центров становится самостоятельным инвестиционным рынком.

🔬 OLIX — $312 млн, Series B
Британский стартап разрабатывает фотонные чипы для AI-инференс процессов.
Это уже следующий уровень AI Infrastructure: инвесторы ищут способы сделать работу моделей с конечными пользователями быстрее, дешевле и эффективнее, не полагаясь исключительно на традиционные GPU.

🛡 Horizon3.ai — $250 млн, Series E
Компания автоматизирует имитации хакерских атак с помощью AI. То есть AI становится не только инструментом атаки, но и самостоятельным агентом защиты корпоративной инфраструктуры.

🤖 HappyRobot — $150 млн, Series C
Компания создает AI-агентов для автоматизации цепочек поставок и логистики.
Это хороший пример перехода от «AI-ассистента» к AI-работникам, где агенты начинают выполнять реальные операционные функции бизнеса.

🔐 Zenity — $125 млн, Series C
Один из наиболее интересных раундов с точки зрения agentic AI. Zenity создает слой киберзащиты для корпоративных AI-агентов: управление идентификацией, политиками и автономными workflow. По мере распространения AI-агентов появляется новый рынок — AI Agent Security.

🛩 Neros Technologies — $250 млн, Series C
Стартап развивает автономные дроны для оборонного применения. Здесь особенно хорошо виден тренд Physical AI + Defense: капитал идет в системы, где AI взаимодействует уже не с экраном, а с физическим миром.

🤖XPeng - $900 млн, Series A
24 августа 2026 робототехническое подразделение XPeng привлекло более $900 млн в первом внешнем раунде при оценке свыше $6,3 млрд. Раунд возглавил IDG Capital, также участвовали Tencent, Alibaba и Gaorong Ventures.
Деньги пойдут на хардварные и софтверные части для роботов, обучение физических AI-моделей, сбор данных, создание мощностей массового производства и международную экспансию.
XPeng планирует довести производство своего передового гуманоидного робота IRON до 1 000 единиц в месяц к концу 2026 года, а коммерческие поставки начать в 2027-м.

🏗 Gravis Robotics — $200 млн, Series B
Компания переносит автономность на тяжелую строительную технику — экскаваторы и другие машины.

🎬 Higgsfield — $400 млн, Series B
AI-сгенерированный медиа-контент остается огромным рынком. Higgsfield заявляет о $700 млн годовой выручки и более 30 млн пользователей.

⚡ Groq — $350 млн, Series E
Groq привлекает капитал для развития AI-инференс облака. То есть борьба идет уже не только за создание моделей, но и за инфраструктуру, на которой эти модели будут работать.

🎙 Wispr — $280 млн, Series B
Компания делает ставку на голосовой ввод— превращение голоса в основной интерфейс взаимодействия с компьютером. Если этот сценарий закрепится, мы можем увидеть новый слой AI-интерфейсов поверх традиционных и привычных нам операционных систем.

Изучить сделки подробнее можно в разделе Venture Capital & Startup Funding Roundup издания TechStartups https://techstartups.com//?s=Venture+Capital+%26+Startup+Funding+Roundup

Coursera выпустила ежегодный отчет о самых быстрорастущих навыках. Он построен на данных 6 млн корпоративных слушателей из почти 7 000 организаций: компаний, университетов и госструктур. Сравнивались два годовых периода — с октября 2023 по сентябрь 2024 и с октября 2024 по сентябрь 2025. Главная цифра: запись на курсы по генеративному ИИ выросла на 234% год к году, сейчас на них записываются 14 человек в минуту против 8 годом ранее. Но самый показательный рост отчет фиксирует у навыка, который модель не заменит.

🧠 Критическое мышление: человек становится валидатором
Рост зафиксирован во всех четырех направлениях отчета: данные +168%, разработка ПО и продуктов +101%, IT +91%, GenAI +185%. Авторы называют это, пожалуй, самой показательной статистикой исследования. Чем больше задач ИИ берёт на себя целиком, тем важнее человек, который проверяет результат. В сфере данных то же видно по смежным навыкам: качество данных +108%, очистка данных +103%, принятие решений на основе данных +126%.
Разработчики подтверждают проблему. По данным Stack Overflow, 46% не доверяют точности ИИ-инструментов, а 66% главным раздражителем называют решения, которые «почти верны, но не совсем» и требуют долгой отладки. Lightcast добавляет: в вакансиях с явным требованием ИИ-навыков восемь из десяти самых востребованных компетенций — человеческие, включая коммуникацию и решение проблем.

💻 ИИ-слой поверх базовых технологий
В сфере данных первое место занимают мультимодальные промпты, то есть умение ставить задачу ИИ через комбинацию текста и изображений; в топ-10 также промпт-инжиниринг и NLP. По прогнозу Gartner, к 2027 году 40% решений на базе генеративного ИИ будут мультимодальными против 1% в 2023-м. В IT на первом месте JSON, SQL на седьмом: базовые технологии остаются мостом между legacy-системами и ИИ-приложениями, но шесть из десяти самых быстрорастущих IT-навыков напрямую связаны с ИИ. В разработке граница между программистом и ML-инженером размывается — первые четыре места занимают обучение без учителя, обучение с учителем, нейросети и архитектуры генеративных моделей. Число вакансий GenAI-инженеров за 2022–2024 годы выросло в 7 раз, при этом лишь 24% разработчиков считают себя экспертами в генеративном ИИ.

Кейс Siemens показывает масштаб: из 240 000 сотрудников более 35 000 прошли базовый модуль по генеративному ИИ, в сумме 229 420 часов обучения. Компания заявляет ROI 553% на лицензии Coursera и на 53% более высокое удержание среди тех, кто учится на платформе.

🤖 GenAI выходит за пределы IT
По данным Lightcast, в 2024 году больше половины вакансий с требованием ИИ-навыков были вне IT и Computer Science. Среди слушателей GenAI-курсов лидируют создание контента, персонализация с помощью ИИ и генеративные ИИ-агенты. Рост интереса к агентам авторы считают опережающим индикатором: ИИ перестаёт быть инструментом и становится автономным исполнителем. По опросу McKinsey, 62% организаций как минимум экспериментируют с агентами, 23% уже их масштабируют. По данным PwC, среди компаний с ИИ-агентами больше половины применяют или планируют применять их в клиентском сервисе (57%) и продажах (54%).

Moderna открыла доступ к курсам по GenAI всем 5 600+ сотрудникам: за первые 20 месяцев учиться начали более 2 000 человек, слушатели создали свыше 300 кастомизированных GPT для работы с данными.

Главный барьер оказывается не в технологиях, а в навыках. По исследованию Coursera, 88% руководителей считают, что их инвестиции в ИИ провалятся без параллельных вложений в обучение. Сотрудники это подтверждают: 48% называют обучение главным фактором успеха, но почти половина получает в лучшем случае умеренную поддержку.

📄 Полный отчёт: https://www.coursera.org/skills-reports/job-skills/get-report

Промышленность уже не ищет ответ на вопрос, нужен ли ей ИИ. Компании запускают проекты для контроля качества, предиктивного обслуживания, планирования производства и управления цепочками поставок. Но до промышленного масштаба доходит лишь небольшая часть решений.
По данным Deloitte AI in Manufacturing 2026, 84% производителей уже видят измеримый эффект от ИИ, но только около 20% use cases масштабированы за пределы первоначального внедрения.
Исследование Grant Thornton показывает: 48% производителей всё ещё находятся на стадии пилотирования ИИ, а 62% фокусируются на операционных задачах — производстве, качестве, оборудовании и цепочках поставок. При этом только 7% имеют проверенный план действий на случай ИИ-инцидента.

Почему пилоты останавливаются?
⚙️ Данные не готовы к масштабированию. На одной линии модель может работать хорошо, но при переносе на другой участок появляются иные датчики, режимы оборудования и форматы данных.
🔗 ИИ не интегрирован в производство. Прогноз или рекомендация должны попадать в MES, ERP, QMS или систему технического обслуживания. Иначе сотрудник продолжает работать по старой инструкции.
💰 Не доказана экономика. Эффект пилота — например, меньше дефектов или простоев — не всегда компенсирует стоимость интеграции, оборудования, вычислений и сопровождения.
👥 Нет владельца результата. ИТ запускает проект, производство ждёт эффекта, а служба качества или эксплуатации не всегда готова менять процессы.
🛡 Масштабирование увеличивает риски. Ошибка на одном участке может стать системной проблемой, если ту же модель запустить на десятках линий.

При этом отдельные кейсы уже показывают потенциал промышленного ИИ.
🔍 Контроль качества Rockwell Automation
В 2026 году Rockwell Automation интегрировала компьютерное зрение FactoryTalk Analytics VisionAI с системой управления качеством Plex QMS. ИИ не только выявляет дефекты, но и передаёт данные в производственный контур и систему прослеживаемости.

🛠 Предиктивное обслуживание BlueScope
BlueScope использует Industrial AI и цифровые двойники Siemens для мониторинга оборудования. По данным Siemens, решение помогло предотвратить почти 2 000 часов незапланированных простоев.

🧩 Цифровые двойники PepsiCo
PepsiCo вместе с Siemens и NVIDIA моделирует производственные и логистические процессы до внесения физических изменений. Это позволяет оценивать загрузку площадок, движение материалов и последствия новой конфигурации.

Главный вывод: промышленный ИИ застрял между доказательством технологии и доказательством масштабируемой бизнес-модели. Пилоты уже показывают, что ИИ может находить дефекты, предсказывать отказы и оптимизировать производство. Но пока предприятия не решат вопросы данных, интеграции, ответственности и экономики, успешный пилот будет оставаться отдельным проектом, а не частью промышленного стандарта.
Именно поэтому следующий рынок будет строиться не только вокруг ИИ-моделей. Спрос сместится к платформам промышленных данных, цифровым двойникам, интеграции с MES/ERP, MLOps, мониторингу моделей и решениям, которые помогают довести ИИ от демонстрации до стабильной эксплуатации.

TIME посвятил спецвыпуск «100 Health Innovations» — ста самым влиятельным людям в мировом здравоохранении. Редакция несколько месяцев опрашивала экспертов по всему миру. Ниже собрали самые интересные кейсы:

💊 Препараты для похудения теперь в таблетках
В январе датская Novo Nordisk, производитель Ozempic и Wegovy, вывела на рынок первую таблетку для похудения из класса GLP-1. По данным компании, ежедневная таблетка работает как еженедельный укол — до 16–17% снижения веса, — а производить её дешевле. По соглашению с Белым домом на старте продаж месячный курс начальной дозы стоил $149, высоких — $299. Это цены для тех, кто платит сам или застрахован государством; с частной страховкой — от $25 в месяц. Главный конкурент — Eli Lilly: её Zepbound обычно снижает вес сильнее, а в апреле FDA (американский регулятор лекарств) одобрило и её таблетку Foundayo. Novo ответила уколами Wegovy HD с повышенной дозой — около 21% снижения веса. По оценке гендиректора Novo Майка Доустдара, препараты от диабета и ожирения нужны 2 млрд человек.

🧬 Одна процедура вместо пожизненного лечения
KJ Мулдун родился в августе 2024 года с мутацией, из-за которой организм не вырабатывал фермент для переработки белка; обычно таким детям пересаживают печень. В полгода он получил первую в мире персонализированную генную терапию на основе CRISPR — технологии редактирования генов. Её разработали под его мутацию и ввели в три приёма. Мальчику уже исполнился год, и, по словам врача, терапия, судя по всему, уберегла его от тяжёлых последствий болезни.
Vertex пересадила 12 пациентам с диабетом 1-го типа клетки поджелудочной железы, выращенные из стволовых. Через год после единственной процедуры 10 из них обходятся без инсулина, остальным двоим его нужно меньше. У пациентов, получивших высокую дозу генной терапии uniQure, болезнь Хантингтона — наследственное заболевание нервной системы — за три года прогрессировала на 75% медленнее, чем у похожих больных без лечения. Компания уже подала в FDA заявку на ускоренное одобрение.

🤖 ИИ-агенты в здравоохранении
Стартап Claimable с помощью ИИ оспаривает отказы страховых компаний. По словам сооснователя, американские страховщики ежегодно отклоняют около 850 млн заявлений на выплату, а обжалуют меньше 1% отказов. Апелляция стоит пациенту около $50; по оценке компании, успешны 80% из них, а всего пациентам вернули больше $30 млн. Спрос огромен: по данным OpenAI, о здоровье ChatGPT каждый день спрашивают более 40 млн человек.

💰Увеличение финансирования Healthcare и новые финансовые модели
Китайская Hengrui Pharma — один из крупнейших в мире спонсоров клинических исследований: в разработке больше 100 препаратов. За один 2025 год британская GSK заплатила ей $500 млн авансом по лицензионной сделке стоимостью до $12 млрд, а американская Merck — $200 млн за права на кардиологический препарат. Ещё почти $1,3 млрд компания привлекла на IPO в Гонконге.
Появляются и новые финансовые модели: в 2025 году Future Family запустила первую в США общенациональную страховку на ЭКО — в среднем $3 тыс. сразу и затем по $999 в месяц в течение пяти месяцев. Если после двух циклов (каждый, по оценке властей США, стоит до $25 тыс.) ребёнок не родился, деньги возвращают.

Все эти истории объединяет одно: новые подходы уже помогают пациентам и уже приносят деньги. Для тех, кто ищет технологии и партнёров, список TIME — готовый ориентир: в нём собраны направления, у которых есть клинические данные, а у некоторых — и первые продажи.

Crunchbase каждую неделю публикует десятку крупнейших раундов американских стартапов. Собрали и проанализировали самые интересные сделки за сентябрь 2026.

Большинство крупных чеков получили ИИ-компании, причём не только разработчики моделей. Инвесторы охотно вкладываются в инфраструктуру, данные и безопасность.

🤖 ИИ-сервисы: молодые и дорогие Крупнейшая сделка периода — $1 млрд для Instinct, разработчика персонального ИИ-ассистента для повседневных задач. В раунде серии C участвовали Sequoia Capital, Benchmark и Coatue. Компанию оценили в $10 млрд, хотя ей всего около года. 

EliseAI делает ИИ-решения для рынка арендного жилья. Она привлекла $350 млн при оценке $4 млрд и теперь выходит в здравоохранение. 

Factory, которая создаёт ИИ-инструменты для корпоративной разработки, получила $200 млн при оценке $5 млрд. 

Profound продаёт маркетинговый сервис, который помогает клиентам чаще попадать в ответы нейросетей. Компания привлекла $180 млн при оценке $1,8 млрд.

🖥 Инфраструктура и данные для ИИ Temporal Technologies разрабатывает открытую платформу для ИИ-агентов, которые выполняют длительные задачи. Компания привлекла $550 млн при оценке $12,55 млрд — это самая высокая оценка за три недели. GMI Cloud сдаёт в аренду облачные мощности на графических процессорах (GPU), на которых обучают и запускают модели. Она получила $223 млн в серии B и ещё $445 млн в виде долга; в раунде участвовала Nvidia. CScale, разработчик оптических соединений для ИИ-дата-центров, вышла из тени сразу с раундом серии C на $145 млн. Деньги получают и поставщики данных для обучения моделей. Snorkel AI привлекла $350 млн при оценке $3,2 млрд, и её годовая регулярная выручка (ARR) уже превышает $375 млн. По данным Forbes, Micro1, которая поставляет данные крупным ИИ-лабораториям, привлекла более $100 млн при оценке $4 млрд.

🛡 Кибербезопасность: два чека по $400 млн Island разрабатывает инструменты, которые защищают цифровую работу компаний. Она привлекла $400 млн при оценке $6,4 млрд, и это вдвое с лишним больше, чем в 2024 году. Столько же получила Cyera: она защищает корпоративные данные и контролирует доступ к ним как сотрудников, так и ИИ-агентов. Всего компания привлекла $2,7 млрд. Оба раунда возглавил фонд Evolution Equity Partners. Armadin строит системы автономной кибербезопасности на базе ИИ. Она получила $255,5 млн при оценке более $2,5 млрд, и ей тоже около года.

🦾 Физический ИИ General Intuition учит модели на видео и в виртуальных средах, чтобы потом они справлялись с задачами в реальном мире. Компания привлекла $220 млн при оценке $6,2 млрд. SiMa.ai, чья платформа помогает масштабировать приложения физического ИИ, получила $150 млн при оценке $1,45 млрд.

🚀 Не только ИИ: космос, нейроинтерфейсы, погода Impulse Space строит аппараты для перевозки грузов между орбитами. Она добрала $308 млн, и раунд серии D вырос до $808 млн. Hubble Network, чья спутниковая сеть даёт связь Bluetooth-устройствам, привлекла $200 млн при оценке $1,6 млрд. Precision Neuroscience, разработчик интерфейсов «мозг — компьютер», получила $250 млн. Самый необычный кейс — Rainmaker: компания привлекла $100 млн и засевает облака, чтобы получать пресную воду.

💼 Кто вкладывает Некоторые фонды участвуют сразу в нескольких крупных сделках. Atreides Management и Valor Equity Partners вели раунды General Intuition и CScale. Вместе с Mubadala Capital они же вели раунд девелопера дата-центров Crusoe на сумму более $3 млрд. Andreessen Horowitz возглавил раунды EliseAI и Armadin. Insight Partners возглавил раунды Snorkel AI и Numeral, сервиса для расчёта налога с продаж. В некоторых сделках есть и заёмные деньги. Помимо GMI Cloud, это Homeward, сервис для покупки и продажи жилья: он привлёк $120 млн в капитал и ещё $330 млн в виде долга.

Итог: инвесторы вкладываются не только в сами нейросети, но и во всё, без чего они не работают. Это агентные платформы, облачные мощности, сети для дата-центров, данные для обучения и безопасность, включая контроль за ИИ-агентами. При этом компании, которым всего год, получают оценки в миллиарды долларов.