Расходы на ИИ-инфраструктуру удвоятся за год

Gartner прогнозирует, что мировые расходы на IaaS, оптимизированную для искусственного интеллекта, в 2026 году вырастут на 96,4% - с $21,5 млрд до $42,3 млрд.

А уже в 2027 году рынок может достигнуть $66,1 млрд.

🔴Виновник всего - не обучение больших моделей. Всё больше компаний переходят от экспериментов к промышленному внедрению ИИ в приложения и бизнес-процессы.

🔴Инференс впервые становится крупнейшей статьёй расходов. В 2026 году на инфраструктуру для выполнения уже обученных моделей придётся $23,3 млрд против $19 млрд на обучение.

То есть 55% всех расходов на AI-оптимизированную инфраструктуру будет связано именно с инференсом. В 2027 году доля может вырасти до 59%.

🔴Отдельный фактор - агентный ИИ. Агент выполняет не один запрос, а цепочку действий, постоянно обращаясь к моделям и другим системам. В результате вычислительная нагрузка возникает непрерывно, а не только во время обучения.

Первые месяцы (да, речь уже не про годы) гонки были в основном про то, кто сможет построить и обучить более крупную модель. Теперь всё больше денег будет уходить на то, чтобы эти модели работали внутри реальных сервисов.

Иными словами, инфраструктурный рынок постепенно переходит от «обучить ИИ» к «обслужить миллионы его действий каждый день».

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

#Дайджест одной строкой, ну почти

Несколько кейсов и продуктовых обновлений в ИИ за последнее время.

🔴«Турбо Облако» добавило в Foundation Model Hub DeepSeek с контекстом до 1 млн токенов, без собственной GPU-инфраструктуры и с оплатой pay-as-you-go.

🔴Clоud.ru запустил Agents Space — пространство для работы с ИИ-агентами без самостоятельной настройки моделей.

🔴«Газпром нефть» использовала ИИ при разработке синтетических моторных масел G-Energy.

🔴«Яндекс Книги» добавили ИИ-компаньона, который объясняет персонажей без спойлеров.

🔴ScanFactory вышла на рынок ИИ-фаерволов с продуктом Prizma, который контролирует запросы к LLM и агентам, расходы на токены, утечки данных, prompt injection, теневой ИИ.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Сбер сделал альтернативу OpenClaw - универсального автономного ИИ-агента

ГигаАгент должен работать как самостоятельный исполнитель: управлять календарём, работать с документами и перепиской, исследовать информацию, готовить отчёты и презентации.

Что интересного?

🔴Автономность. Пользователю не нужно контролировать каждый шаг. Агент сам планирует решение, разбивает задачу на подзадачи, при необходимости пишет код и может параллельно выполнять несколько действий.

🔴Долговременная память. Сохраняет предыдущие задачи, решения и контекст взаимодействия, а после перезапуска продолжает работу с учётом накопленного опыта.

🔴Самоизменение. Агент может читать и переписывать собственный исходный код, а каждое изменение фиксируется как коммит во встроенном Git-репозитории. При критической ошибке система может использовать историю изменений для восстановления.

Для хранения и обработки пользовательских данных используются отечественные платформы, а запускать агента можно, в частности, через Agents Space.

Ещё недавно главным продуктом вокруг LLM был чат: пользователь задаёт вопрос — модель отвечает.

Теперь Сбер пытается перейти к настоящей модели работы с агентами, где пользователь ставит цель, а ИИ сам решает, какие действия нужно выполнить для её достижения. Недавно мы писали о том, что в России нет настоящих ИИ-агентов, и, видимо, Сбер сделал первого.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Oracle сокращает людей, чтобы оплачивать ИИ-инфраструктуру

В отдельных командах сокращения могут превысить 10%, а руководителям уже поручили сформировать списки сотрудников.

Это происходит после того, как за прошлый финансовый год компания уже сократила около 21 тыс. человек — примерно 13% штата.

Oracle растёт на фоне спроса на облака и ИИ, но одновременно режет расходы на персонал.

🔴Причина — стоимость инфраструктурной гонки. Oracle продолжает активно строить дата-центры и закупать оборудование под ИИ-нагрузки. За финансовый год компания потратила на инфраструктуру $55,7 млрд.

🔴Облачный бизнес при этом растёт очень быстро. Выручка компании увеличилась на 17%, облачное направление — на 77%. Но инвесторы всё равно требуют более устойчивой экономики и понятной отдачи от капитальных затрат.

⬛️То есть Oracle перераспределяет расходы внутри компании. Больше денег уходит в GPU, дата-центры и облачную инфраструктуру — меньше остаётся на операционные расходы и штат.

И это, пожалуй, один из самых интересных эффектов нынешней ИИ-гонки.

Компании могут сокращать сотрудников не потому, что ИИ уже напрямую заменил их работу, а потому, что само строительство ИИ-инфраструктуры требует настолько много капитала, что бизнес начинает экономить на всём остальном.

Поэтому разговор об «ИИ и рабочих местах» становится сложнее.

▶️Есть прямой эффект - автоматизация конкретных функций.
▶️А есть косвенный - десятки миллиардов долларов, направленные в дата-центры, чипы и вычисления, начинают менять структуру расходов крупнейших технологических компаний.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

ИИ-модели будут проверять на духовность и нравственность

Минцифры вместе с ФСБ и ФСТЭК готовят критерии, по которым LLM будут проверять на соответствие российскому законодательству и традиционным духовно-нравственным ценностям.

Проверка понадобится не всем моделям, а тем, которые претендуют на статус национальных или суверенных - а вместе с ним на господдержку, доступ к данным госсистем и приоритет в отдельных сферах.

Как все будет устроено

🔴Проверять модели будут через специальные бенчмарки. Разработчик передаст в аккредитованную лабораторию описание архитектуры, механизмов фильтрации и результаты собственной проверки, а эксперты протестируют ответы модели на наборе запросов.

🔴Отдельно будут проверять, насколько легко ограничения можно обойти. В том числе с помощью промпт-инъекций и других способов заставить модель выдать запрещённый или нежелательный ответ.

🔴Лабораторий, скорее всего, будет несколько. Они должны пройти аккредитацию, провести экспертизу и передать заключение правкомиссии. Финальное решение о статусе модели останется за Минцифры.

Здесь начинается самая сложная часть

Закон уже содержит требование соответствовать традиционным ценностям, но перевести такие понятия, как справедливость, гражданственность или историческая память, в воспроизводимый технический тест довольно непросто.

⬛️По сути начинает формироваться новый класс сертификации ИИ.

Модель будут оценивать уже не только по качеству, скорости или безопасности, но и по тому, какие ответы она считает допустимыми.

Для разработчиков это ещё один слой требований поверх обучения модели — наряду с безопасностью, локализацией и качеством теперь придётся проектировать и доказуемое соответствие нормативным ценностям.

Мы уже писали про Mistral, которая даже без проверок соответствовала нашей духовности и нравственности.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Почти четверть ИИ-внедрений проваливается — всё из-за неподготовленности команды

По данным аналитиков vc.ru, 23% ИИ-проектов в российском бизнесе заканчиваются неудачей. Специалистов, которые умеют грамотно ставить задачи нейросетям, интегрировать их в рабочие процессы и улучшать показатели, — единицы.

Оплатить подписку на ИИ может любая компания. Но эффекта не будет, если вы не понимаете, как использовать его с реальной финансовой отдачей. Поэтому руководители с нейронавыками зарабатывают на 30% больше.

Встроить ИИ в процессы компании можно на курсе «Нейросети для бизнес-процессов» от Академии Эдюсон. Обучение подойдёт собственникам и управленцам, чтобы разгрузить себя, а также консультантам и фрилансерам, которые хотят повысить доход.

За 2 месяца вы:
🔴 Разберёте ИИ-проекты, которые уже приносят деньги «Сберу», РЖД, «Авито» и Ozon — вместе с экспертами, которые их внедряли.
🔴Запустите свой пилот уже в первые недели, просчитаете окупаемость и сделаете дорожную карту с приоритетами, ролями, сроками и метриками.
🔴Создадите нейросотрудников под ключевые отделы бизнеса: финансы, маркетинг, продажи и управление командой.

В результате автоматизируете до 70% задач и освободите до 20 часов в неделю.

Доступ к материалами и обновлениям вечный — свежие ИИ-тренды будут всегда под рукой.

▶️ Оставляйте заявку с промокодом ИИБИЗНЕС и получайте скидку 65% + подарок сразу после заявки: пошаговую инструкцию по созданию ИИ-агента.

#Реклама ООО «Эдюсон», ИНН 7729779476, erid:2W5zFGnXHkd

Бизнес тратит на ИИ меньше 3% инвестбюджета - и поэтому застревает на стадии ассистентов

Исследование «Технологий Доверия» показывает, что интерес к ИИ высокий, но денег на его масштабирование бизнес выделяет мало.

53% компаний направляют на ИИ-проекты не больше 3% инвестиционного бюджета.

При этом 86% уже внедряют ИИ, а 63% считают, что компании без ИИ потеряют конкурентоспособность в течение пяти лет.

Что еще важного

🔴В результате рынок застревает на точечных решениях. Большинство компаний используют ИИ как ассистента - для отдельных задач сотрудников. До автономных исполнителей и мультиагентных систем доходят единицы.

🔴Причина в том, что следующий шаг требует уже не доступа к модели, а интеграции с корпоративными системами, перестройки бизнес-процессов, контроля прав доступа и общей инфраструктуры для агентов.

🔴Появляется «партизанский ИИ». Пока компания размышляет, стоит ли централизованно внедрять технологию, сотрудники уже самостоятельно используют публичные модели.

🔴Деньги здесь, похоже, не единственный и даже не главный тормоз. Для автономных агентов пока не хватает привычных корпоративных механизмов контроля: идентификации, аудита действий, разграничения прав и kill switch.

Ассистент советует, а решение принимает человек. Агент действует сам - и вместе с автономностью получает часть операционного риска.

🔴Для критичных процессов российским компаниям нужны локальные и управляемые решения, но зрелых агентных продуктов пока немного. Зарубежные платформы при этом подходят далеко не всем из-за требований к данным и инфраструктуре.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

«Сбер» и Минцифры запускают совет по ИИ‑разработке ПО

▶️ На IT-встрече, организованной «Сбером», было предложено создать отраслевой совет по генеративной разработке ПО. Авторы идеи рассчитывают, что новая структура позволит компаниям сократить издержки на внедрение таких технологий.

В чем именно состоит идея?

🔽 Площадка, которая будет работать под эгидой Минцифры с участием науки, заказчиков и разработчиков ИИ, должна ускорить переход к модели, где ИИ-агенты самостоятельно пишут, анализируют, тестируют и исправляют код, а человек лишь ставит задачи и контролирует результат.

Совет займётся созданием единой методологии, метрик экономической эффективности ИИ и оценки использования вычислительных ресурсов, а также заложит основы для будущих нацстандартов в области агентной разработки.

Кто в деле?

🔽 На встрече присутствовали представители «Ростелекома», Т-банка, ВТБ, «Росатома», РЖД, «Группы Астра» и других компаний. В «Ростелекоме» поддержали объединение лучших практик, РЖД выразили готовность к кооперации, «Группа Астра» подтвердила участие.

Инициатива получила поддержку и в Минцифры. Максут Шадаев поручил до конца года подготовить конкретные предложения по трём направлениям (экономика, ресурсы, технологические компоненты), назначив ответственных по каждому и вынеся итоги на общеотраслевое обсуждение.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Компании переходят на китайские ИИ-модели

В 2026 году спрос на китайские LLM на российских облачных платформах вырос кратно. А причина уже не в ограниченном доступе к западным сервисам.

На Yandex AI Studio использование китайских моделей выросло более чем в пять раз за год. Qwen заняла 21,2% потребления токенов, DeepSeek — 13,5%.

На MWS Cloud рост ещё заметнее. За первое полугодие китайские модели использовали в 11 раз активнее, чем за весь 2025 год. Здесь также лидирует Qwen, следом идут GLM и Kimi.

А почему все китайское?

🔴Китайские модели практически сравнялись с американскими по качеству. Для большинства прикладных задач бизнес уже не видит достаточной разницы, чтобы оправдать более высокую цену западных решений.

🔴Цена становится одним из главных аргументов. При сопоставимом качестве китайские LLM обходятся дешевле, что особенно важно при больших объёмах инференса.

🔴В России добавляется ещё один фактор — доступность. Китайские сервисы проще оплачивать, тогда как многие западные разработчики официально не работают с российскими компаниями.

🔴Особенно сильны позиции Китая в open source. По количеству скачиваний китайские разработки уже лидируют среди открытых моделей, а возможность развернуть LLM в собственном или российском облачном контуре делает их ещё привлекательнее для корпоративных заказчиков.

В итоге рынок постепенно становится гораздо прагматичнее и считает деньги все внимательнее, ориентируясь не на хайп, а на стоимость токенов.

И по этой комбинации китайские модели выигрывают.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Альфа-Банк подключил ИИ для работы с ВЭД и госконтрактами

Не частые новости Альфа-Банк сообщает о работе с ИИ, но иногда бывает и интересное. В этот раз накатили ИИ на очень конкретные, денежные и совсем не хайповые темы.

🔴В ВЭД ИИ забирает на себя документооборот. Клиент загружает файл, система сама определяет тип документа, формирует нужную форму и заполняет её данными. Если появляется новый формат, модель можно дообучить максимум за две недели.

🔴В госконтрактах ИИ увеличивает скорость операций. Система сопоставляет назначение платежа со сметой и договором и готовит предварительный анализ для сотрудника банка. Время проверки удалось сократить на 30%.

Дальше банк хочет перенести проверку ещё ближе к пользователю, чтобы ИИ находил возможные ошибки не после отправки платежа, а ещё на этапе его создания.

Кому и почему это важно?

В большом бизнесе ИИ всё меньше нужен как универсальный помощник, но вот узкие процессы, где есть большой объём документов, формализованные правила и понятная метрика эффективности, - да, тут он становится уже необходимым слоем.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

#Дайджест одной строкой, ну почти

Несколько зарубежных кейсов и продуктовых обновлений в ИИ за последние дни.

🔴Z.ai готовит открытую GLM-5.3 примерно на 700 млрд параметров. Компания обещает раскрыть веса в течение двух недель, а по собственным тестам модель приближается к флагманам Anthropic и OpenAI.

🔴Google выпустила Gemini 3.7 Flash для кода и ИИ-агентов. Модель лучше планирует многоэтапные задачи и исправляет ошибки, а до конца 2026 года 1 млн входных токенов будет стоить $0,75, выходных — $3,75.

🔴Anthropic выяснила, что независимые ИИ-агенты могут начинать конфликтовать друг с другом. В экспериментах модели боролись за ресурсы, переходили к саботажу и даже генерировали вредоносный код, хотя иногда сами придумывали механизмы перемирия.

🔴Databricks привлекла $5 млрд при оценке $190 млрд. Всего за полгода оценка компании выросла примерно со $134 млрд, а деньги пойдут на развитие продуктов для корпоративной работы с данными и ИИ.

🔴Apple создала отдельную LLM для Китая вместе с Alibaba. Модель должна стать частью Apple Intelligence на китайском рынке и дать компании больше контроля над ИИ в условиях местного регулирования и ограничений на использование американских моделей.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Майнеры начинают отдавать мощности ИИ, потому что там больше денег

Крупные публичные майнеры в первой половине 2026 года сократили добычу биткоина примерно на 21%. Один из главных факторов - перенос инфраструктуры из майнинга в высокопроизводительные вычисления для ИИ.

🔴У ряда крупных игроков хэшрейт снизился с 324,6 до 255,9 EH/s. При этом глобальный хэшрейт с начала года упал более чем на 10%.

Причина довольно прозаичная: ИИ-инфраструктура даёт более стабильную и предсказуемую выручку, чем добыча криптовалют.

▶️У TeraWulf уже 71% выручки во втором квартале пришлось на аренду высокопроизводительных вычислительных мощностей
▶️У Core Scientific — 83%.

Пожалуй, это самый яркий индикатор того, насколько сильно ИИ меняет рынок вычислений.

Раньше майнинг конкурировал в основном за дешёвое электричество и оборудование. Теперь за те же ресурсы - энергетику, площадки, охлаждение и вычислительную инфраструктуру - начинают бороться ИИ-компании.

И если владельцу дата-центра выгоднее сдавать мощности под ИИ, чем добывать биткоин, рынок довольно быстро проголосует деньгами.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Rutube обучил собственную ML-модель для рекомендаций, и точность стала выше 93%

Платформа теперь автоматически определяет тематику роликов с помощью собственной модели.

Она одновременно анализирует видео, аудио, название и описание, после чего относит контент к одной из категорий и подкатегорий. Всего детализация выросла примерно в 10 раз.

🔴Практический эффект есть в рекламе. Rutube использует новую классификацию, чтобы точнее подбирать контекст для видеорекламы и сравнивать результаты кампаний в единой системе категорий.

🔴Далее идут рекомендации и поиск. Пользователь сможет находить видео даже без хорошо заполненных автором ключевых слов, а рекомендательная система получит точное понимание содержания ролика.

Здесь ИИ работает не как отдельная пользовательская функция, а как главный инфраструктурный слой самой видеоплатформы.

Надеемся, у Rutube наконец-то появятся нормальные рекомендации.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

#дайджест

Про инфраструктуру и вычисления

🔴Крупные публичные майнеры сократили добычу биткоина примерно на 21%.
🔴Gartner ожидает рост мирового рынка AI-оптимизированной IaaS на 96,4% в 2026 году.
🔴Oracle сокращает штат на фоне расходов на ИИ-инфраструктуру.

Про бизнес

🔴Альфа-Банк подключил ИИ к ВЭД и госконтрактам.
🔴53% компаний тратят на ИИ меньше 3% инвестбюджета.
🔴Сбер представил автономного ГигаАгента.

Про модели и платформы

🔴Российский бизнес массово переходит на китайские LLM.
🔴Claude начал маркировать ИИ-контент.
🔴«Яндекс» развивает ИИ прямо внутри браузера.

Про рынок

🔴Российский рынок ИИ вырос до 316 млрд рублей.
🔴VK объединил рекомендации в единый нейропрофиль.

Про господдержку и регулирование

🔴ИИ-модели будут проверять на духовность и нравственность.
🔴Государство может оплачивать до 80% стоимости ИИ-проектов.
🔴Малому бизнесу хотят доплачивать за внедрение ИИ.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Claude впервые уволила человека

В экспериментальном магазине Andon Labs в Сан-Франциско модель Claude выступала в роли менеджера сотрудников. Один из работников опоздал 17 раз за 23 смены.

Сначала Claude склонялась к предупреждению, но после сигнала от менеджера приняла решение об увольнении.

🔴Это один из первых публичных кейсов, где ИИ не просто анализирует HR-данные, а участвует в реальном кадровом решении.

Но эксперимент оказался далеко не безупречным.

За пять месяцев бизнес, которым управляла Claude, потерял почти 40% капитала: со $100 тыс. до $61,2 тыс.

Чем больше таких полномочий получает модель, тем важнее становятся вопросы ответственности:

▶️Кто отвечает за ошибочное увольнение?
▶️Кто определяет границы полномочий ИИ-менеджера?
▶️И где должно оставаться обязательное решение человека?

Похоже, HR и управление персоналом становятся ещё одной зоной, где агентный ИИ очень быстро переходит из эксперимента в реальную власть над процессами.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX