DeepSeek R1 теперь можно запустить на относительно доступном оборудовании: революция в мире нейросетей
Исследователи из компании Unsloth, специализирующейся на обучении и файнтюнинге языковых моделей, совершили прорыв в области оптимизации нейронных сетей. Им удалось сжать языковую модель DeepSeek R1 на 80% от её оригинального размера, что открывает новые возможности для использования мощных ИИ-решений на более доступном оборудовании. Теперь модель занимает всего 131 ГБ вместо первоначальных 720 ГБ, что делает её доступной для запуска даже на относительно слабых устройствах. При этом производительность модели остаётся на достаточно высоком уровне, что делает этот подход особенно ценным.
Ключевым инструментом, позволившим достичь такого результата, стал метод динамической квантизации. Этот подход позволяет сохранить веса высокопроизводительных слоёв модели, в то время как менее значимые блоки сжимаются до 1,58 бита. Таким образом, удаётся минимизировать потери в точности и производительности, сохраняя при этом компактность модели.
Благодаря этому сжатую версию DeepSeek R1 теперь можно запустить даже на CPU с 20 ГБ оперативной памяти, что делает её доступной для использования на мощных домашних компьютерах или серверах начального уровня. Это особенно важно для исследователей, разработчиков и компаний, которые не имеют доступа к дорогостоящему оборудованию, но хотят использовать передовые технологии искусственного интеллекта.
Unsloth не только сжала модель, но и сделала её доступной для широкой аудитории. Сжатые версии DeepSeek R1 были опубликованы в публичном доступе, а также размещены подробные инструкции для их локального запуска. Это позволяет любому желающему, обладающему базовыми навыками работы с нейронными сетями, использовать модель для своих задач.
Сжатие модели позволяет экономить не только место на диске, но и вычислительные ресурсы. Это особенно важно для компаний, которые хотят минимизировать затраты на инфраструктуру. Несмотря на значительное сжатие, модель сохраняет высокий уровень производительности. Это делает её пригодной для решения сложных задач, таких как генерация текста, анализ данных и даже создание контента.
DeepSeek R1 — это одна из самых мощных языковых моделей, способная конкурировать с такими гигантами, как GPT-4 или Gemini. Её сжатие до 131 ГБ открывает новые горизонты для использования ИИ в различных сферах, включая образование, медицину, финансы и развлечения. Например, теперь небольшие компании или даже индивидуальные разработчики могут использовать DeepSeek R1 для создания собственных чат-ботов, анализа текстов или автоматизации бизнес-процессов.
Сжатие DeepSeek R1 до 131 ГБ — это настоящая революция в мире нейронных сетей. Она демонстрирует, что даже самые мощные модели можно адаптировать для использования на более доступном оборудовании без значительной потери производительности. Это открывает новые возможности для разработчиков, исследователей и бизнеса, делая передовые технологии ИИ доступными для всех.
#ai #ии #deepseek
Исследователи из компании Unsloth, специализирующейся на обучении и файнтюнинге языковых моделей, совершили прорыв в области оптимизации нейронных сетей. Им удалось сжать языковую модель DeepSeek R1 на 80% от её оригинального размера, что открывает новые возможности для использования мощных ИИ-решений на более доступном оборудовании. Теперь модель занимает всего 131 ГБ вместо первоначальных 720 ГБ, что делает её доступной для запуска даже на относительно слабых устройствах. При этом производительность модели остаётся на достаточно высоком уровне, что делает этот подход особенно ценным.
Ключевым инструментом, позволившим достичь такого результата, стал метод динамической квантизации. Этот подход позволяет сохранить веса высокопроизводительных слоёв модели, в то время как менее значимые блоки сжимаются до 1,58 бита. Таким образом, удаётся минимизировать потери в точности и производительности, сохраняя при этом компактность модели.
Благодаря этому сжатую версию DeepSeek R1 теперь можно запустить даже на CPU с 20 ГБ оперативной памяти, что делает её доступной для использования на мощных домашних компьютерах или серверах начального уровня. Это особенно важно для исследователей, разработчиков и компаний, которые не имеют доступа к дорогостоящему оборудованию, но хотят использовать передовые технологии искусственного интеллекта.
Unsloth не только сжала модель, но и сделала её доступной для широкой аудитории. Сжатые версии DeepSeek R1 были опубликованы в публичном доступе, а также размещены подробные инструкции для их локального запуска. Это позволяет любому желающему, обладающему базовыми навыками работы с нейронными сетями, использовать модель для своих задач.
Сжатие модели позволяет экономить не только место на диске, но и вычислительные ресурсы. Это особенно важно для компаний, которые хотят минимизировать затраты на инфраструктуру. Несмотря на значительное сжатие, модель сохраняет высокий уровень производительности. Это делает её пригодной для решения сложных задач, таких как генерация текста, анализ данных и даже создание контента.
DeepSeek R1 — это одна из самых мощных языковых моделей, способная конкурировать с такими гигантами, как GPT-4 или Gemini. Её сжатие до 131 ГБ открывает новые горизонты для использования ИИ в различных сферах, включая образование, медицину, финансы и развлечения. Например, теперь небольшие компании или даже индивидуальные разработчики могут использовать DeepSeek R1 для создания собственных чат-ботов, анализа текстов или автоматизации бизнес-процессов.
Сжатие DeepSeek R1 до 131 ГБ — это настоящая революция в мире нейронных сетей. Она демонстрирует, что даже самые мощные модели можно адаптировать для использования на более доступном оборудовании без значительной потери производительности. Это открывает новые возможности для разработчиков, исследователей и бизнеса, делая передовые технологии ИИ доступными для всех.
#ai #ии #deepseek
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Журналисты федеральных каналов "клюнули" на фейковую новость о том, что китайская нейросеть DeepSeek была разработана на основе советского кода 1985 года.
Шутку создал сатирический паблик "Панорама". Дословно в публикации сказано следующее:
"Разработчики DeepSeek рассказали, что основой для нейросети стал программный код, который был разработан советскими программистами ещё в 1985 году". Незадолго до этого там же было опубликовано несуществующее интервью главы DeepSeek, Лянь Вэньфэна, в котором он якобы рассказал, что в основе нейросети лежит советская "система ОГАС академика Глушкова".
Шутку на полном серьезе начали транслировать по федеральным телеканалам и СМИ, выдавая её за реальную историю.
Отметим, что советские учёные, действительно, достаточно плотно занимались исследованиям нейронных сетей. Ещё в 1963 году в Институте проблем передачи информации АН СССР проводились исследования моделей восприятия информации мозгом (так называемых перцептронов), на основе которых в 1967 году советский учёный Михаил Бонгард разработал теоретические основы распознавания образов.
В начале 1970-х нелинейные модели персептронов активно внедрялись в СССР в медицине, геологии, экологии. Однако основные алгоритмы современный нейронных сетей и их обучения были разработаны в 2006-2007 году в США и Канаде, и они основываются на рекуррентной нейронной сети Больцмана, разработанной, действительно, в 1985 году, однако не в СССР, а в ряде западных университетов.
#ai #ии #фейки #история
Шутку создал сатирический паблик "Панорама". Дословно в публикации сказано следующее:
"Разработчики DeepSeek рассказали, что основой для нейросети стал программный код, который был разработан советскими программистами ещё в 1985 году". Незадолго до этого там же было опубликовано несуществующее интервью главы DeepSeek, Лянь Вэньфэна, в котором он якобы рассказал, что в основе нейросети лежит советская "система ОГАС академика Глушкова".
Шутку на полном серьезе начали транслировать по федеральным телеканалам и СМИ, выдавая её за реальную историю.
Отметим, что советские учёные, действительно, достаточно плотно занимались исследованиям нейронных сетей. Ещё в 1963 году в Институте проблем передачи информации АН СССР проводились исследования моделей восприятия информации мозгом (так называемых перцептронов), на основе которых в 1967 году советский учёный Михаил Бонгард разработал теоретические основы распознавания образов.
В начале 1970-х нелинейные модели персептронов активно внедрялись в СССР в медицине, геологии, экологии. Однако основные алгоритмы современный нейронных сетей и их обучения были разработаны в 2006-2007 году в США и Канаде, и они основываются на рекуррентной нейронной сети Больцмана, разработанной, действительно, в 1985 году, однако не в СССР, а в ряде западных университетов.
#ai #ии #фейки #история
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) в Китае достигло такого уровня, что власти США начали принимать экстренные меры для сдерживания китайской экспансии в этой сфере.
Одним из ключевых объектов внимания стал китайский ИИ-проект DeepSeek, который вызвал серьёзные опасения у американских властей. В ответ на растущую угрозу в США был разработан законопроект, направленный на ограничение доступа к китайским ИИ-технологиям и предотвращение их распространения на территории страны.
Согласно тексту документа, под запрет попадут все китайские ИИ-модели, созданные лабораториями, колледжами или компаниями, а также любой импорт технологий и интеллектуальной собственности в сфере ИИ, если они были разработаны в Китае.
Также будет запрещено распространять Open Source модели так, чтобы к ним могли получить доступ китайские пользователи и разработчики. За нарушение этого правила предусмотрено наказание в виде лишения свободы на срок до 20 лет.
Подробности:
https://vk.com/@sum_tech-ekstrennye-mery-ssha-protiv-kitaiskogo-ii
#ai #ии #deepseek
Одним из ключевых объектов внимания стал китайский ИИ-проект DeepSeek, который вызвал серьёзные опасения у американских властей. В ответ на растущую угрозу в США был разработан законопроект, направленный на ограничение доступа к китайским ИИ-технологиям и предотвращение их распространения на территории страны.
Согласно тексту документа, под запрет попадут все китайские ИИ-модели, созданные лабораториями, колледжами или компаниями, а также любой импорт технологий и интеллектуальной собственности в сфере ИИ, если они были разработаны в Китае.
Также будет запрещено распространять Open Source модели так, чтобы к ним могли получить доступ китайские пользователи и разработчики. За нарушение этого правила предусмотрено наказание в виде лишения свободы на срок до 20 лет.
Подробности:
https://vk.com/@sum_tech-ekstrennye-mery-ssha-protiv-kitaiskogo-ii
#ai #ии #deepseek
Hawley_Decoupling_Americas_Artificial_Intelligence_Capabilities.pdf
66.6 KB
ChatGPT наносит ответный удар китайскому DeepSeek
OpenAI объявила, что пользователи могут использовать ChatGPT Search без необходимости авторизации. Это означает, что любой человек, имеющий доступ к Интернету, может воспользоваться возможностями искусственного интеллекта для поиска информации без необходимости регистрации или входа в учетную запись.
ChatGPT Search предоставляет ответы на основе данных из Интернета, а также предлагает список источников, которые использовались при формировании ответа. Это делает систему более прозрачной и удобной для проверки информации, особенно в сравнении с традиционными поисковыми системами, которые не всегда раскрывают, на каких данных основаны их результаты.
Это обновление значительно расширяет аудиторию ChatGPT.
OpenAI впервые запустила свою поисковую систему для платных подписчиков ChatGPT в октябре прошлого года, а затем в декабре она стала доступна для всех пользователей. Теперь же, когда больше не требуется учетная запись, поиск ChatGPT становится прямым конкурентом таких гигантов, как Google и Bing. Это может существенно повлиять на рынок поисковых систем, так как миллионы пользователей получат возможность мгновенного поиска с помощью ИИ без необходимости привязывать свой аккаунт или вводить личные данные.
Одним из главных преимуществ ChatGPT Search является способность предоставлять развернутые, контекстуальные ответы на запросы пользователей, а не просто списки ссылок. В отличие от традиционных поисковиков, которые требуют от пользователей самостоятельного анализа и сравнения информации с разных сайтов, ChatGPT сразу предлагает структурированный и логически обоснованный ответ. Однако важно отметить, что, несмотря на свои преимущества, искусственный интеллект может допускать ошибки или интерпретировать информацию с некоторыми отклонениями.
Кроме того, обновленный интерфейс ChatGPT стал более похож на привычные поисковики. Теперь он удобнее в использовании, а также поддерживает дополнительные функции, такие как уточнение запроса, интерактивные ответы и возможность получать ссылки на оригинальные источники. Это делает поиск более интуитивно понятным и эффективным.
Безусловно, к открытию собственной поисковой системы OpenAI подтолкнуло появление бесплатной и крайне эффективной китайской нейросети DeepSeek и недавний скандал с ней, когда выяснилось, что DeepSeek в некоторых ситуациях значительно превосходит ChatGPT.
Эксперты полагают, что такой шаг OpenAI может стать значительным вызовом для традиционных поисковых систем. Уже сейчас технологии ИИ внедряются в поисковые алгоритмы Google и Microsoft, но OpenAI идет дальше, предлагая пользователям полноценную альтернативу. Тем не менее, ключевым вопросом остается монетизация и устойчивость модели – если сервис остается бесплатным, каким образом OpenAI планирует его поддерживать в долгосрочной перспективе? Возможны интеграции с рекламными платформами или модели подписок для расширенного функционала.
Таким образом, отказ от обязательной регистрации делает ChatGPT Search более доступным, а его интеллектуальный анализ данных может изменить привычный способ поиска информации в Интернете. В ближайшие месяцы можно ожидать дальнейшего развития сервиса и появления новых функций, направленных на улучшение пользовательского опыта.
#ai #chatgpt #openai #ии
OpenAI объявила, что пользователи могут использовать ChatGPT Search без необходимости авторизации. Это означает, что любой человек, имеющий доступ к Интернету, может воспользоваться возможностями искусственного интеллекта для поиска информации без необходимости регистрации или входа в учетную запись.
ChatGPT Search предоставляет ответы на основе данных из Интернета, а также предлагает список источников, которые использовались при формировании ответа. Это делает систему более прозрачной и удобной для проверки информации, особенно в сравнении с традиционными поисковыми системами, которые не всегда раскрывают, на каких данных основаны их результаты.
Это обновление значительно расширяет аудиторию ChatGPT.
OpenAI впервые запустила свою поисковую систему для платных подписчиков ChatGPT в октябре прошлого года, а затем в декабре она стала доступна для всех пользователей. Теперь же, когда больше не требуется учетная запись, поиск ChatGPT становится прямым конкурентом таких гигантов, как Google и Bing. Это может существенно повлиять на рынок поисковых систем, так как миллионы пользователей получат возможность мгновенного поиска с помощью ИИ без необходимости привязывать свой аккаунт или вводить личные данные.
Одним из главных преимуществ ChatGPT Search является способность предоставлять развернутые, контекстуальные ответы на запросы пользователей, а не просто списки ссылок. В отличие от традиционных поисковиков, которые требуют от пользователей самостоятельного анализа и сравнения информации с разных сайтов, ChatGPT сразу предлагает структурированный и логически обоснованный ответ. Однако важно отметить, что, несмотря на свои преимущества, искусственный интеллект может допускать ошибки или интерпретировать информацию с некоторыми отклонениями.
Кроме того, обновленный интерфейс ChatGPT стал более похож на привычные поисковики. Теперь он удобнее в использовании, а также поддерживает дополнительные функции, такие как уточнение запроса, интерактивные ответы и возможность получать ссылки на оригинальные источники. Это делает поиск более интуитивно понятным и эффективным.
Безусловно, к открытию собственной поисковой системы OpenAI подтолкнуло появление бесплатной и крайне эффективной китайской нейросети DeepSeek и недавний скандал с ней, когда выяснилось, что DeepSeek в некоторых ситуациях значительно превосходит ChatGPT.
Эксперты полагают, что такой шаг OpenAI может стать значительным вызовом для традиционных поисковых систем. Уже сейчас технологии ИИ внедряются в поисковые алгоритмы Google и Microsoft, но OpenAI идет дальше, предлагая пользователям полноценную альтернативу. Тем не менее, ключевым вопросом остается монетизация и устойчивость модели – если сервис остается бесплатным, каким образом OpenAI планирует его поддерживать в долгосрочной перспективе? Возможны интеграции с рекламными платформами или модели подписок для расширенного функционала.
Таким образом, отказ от обязательной регистрации делает ChatGPT Search более доступным, а его интеллектуальный анализ данных может изменить привычный способ поиска информации в Интернете. В ближайшие месяцы можно ожидать дальнейшего развития сервиса и появления новых функций, направленных на улучшение пользовательского опыта.
#ai #chatgpt #openai #ии
Печальная правда: ИИ и психология азарта
Современные технологии стремительно меняют нашу жизнь, но не всегда в лучшую сторону. Один из наиболее тревожных фактов – применение цифровых психологов и искусственного интеллекта в индустрии онлайн-гемблинга. Если раньше игровые автоматы, известные как "однорукие бандиты", полагались исключительно на случайность, то сегодня онлайн-казино используют сложные алгоритмы для анализа поведения игроков и манипуляции их решениями. Автоматы становятся хитрее, а значит, опаснее.
ИИ в онлайн-казино анализирует поведение игроков, учитывая множество параметров: возраст, пол, историю ставок, средний размер вложений, частоту выигрышей и проигрышей, а также даже время суток, когда пользователь активен. На основе этих данных алгоритм подстраивает игру таким образом, чтобы игроку было сложнее остановиться. Например, если система замечает, что пользователь склонен повышать ставки после серии неудач, она может давать ему мелкие выигрыши, чтобы поддерживать азарт. Или же наоборот – подталкивать к риску, создавая иллюзию "вот-вот случится удача". Если раньше игрок мог просто "закрыть вкладку", то теперь алгоритмы активно работают над тем, чтобы вернуть его обратно, предлагая персонализированные бонусы, уведомления и другие стимулы.
Но на этом цифровая манипуляция не заканчивается. Искусственный интеллект способен анализировать даже эмоциональное состояние игроков. К примеру, некоторые платформы могут отслеживать поведенческие паттерны: скорость нажатий, частоту возврата в приложение, длительность сессий. Если человек проводит в игре больше времени ночью, когда его самоконтроль ослаблен, система может предлагать специальные бонусы именно в этот период. В результате пользователь незаметно для себя втягивается в бесконечный цикл ставок.
Все это превращает казино в мощную психологическую ловушку, где у человека все меньше шансов выйти победителем. В отличие от традиционных "одноруких бандитов", современные азартные игры больше напоминают интеллектуальную дуэль с искусственным интеллектом, в которой у игрока нет шансов на победу.
По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), игровая зависимость признана психическим расстройством, и использование ИИ в казино только усугубляет эту проблему.
Сегодня ИИ активно внедряется в медицину, образование, искусство, и многие надеются, что он приблизит человечество к процветанию. Но пока что реальность оказывается гораздо мрачнее. Алгоритмы, которые могли бы помогать людям бороться с зависимостями, используются для того, чтобы их усиливать.
Как же обмануть этот расчетливый искусственный разум? Единственный способ – не играть с ним вовсе.
#ai #ии #игры
Современные технологии стремительно меняют нашу жизнь, но не всегда в лучшую сторону. Один из наиболее тревожных фактов – применение цифровых психологов и искусственного интеллекта в индустрии онлайн-гемблинга. Если раньше игровые автоматы, известные как "однорукие бандиты", полагались исключительно на случайность, то сегодня онлайн-казино используют сложные алгоритмы для анализа поведения игроков и манипуляции их решениями. Автоматы становятся хитрее, а значит, опаснее.
ИИ в онлайн-казино анализирует поведение игроков, учитывая множество параметров: возраст, пол, историю ставок, средний размер вложений, частоту выигрышей и проигрышей, а также даже время суток, когда пользователь активен. На основе этих данных алгоритм подстраивает игру таким образом, чтобы игроку было сложнее остановиться. Например, если система замечает, что пользователь склонен повышать ставки после серии неудач, она может давать ему мелкие выигрыши, чтобы поддерживать азарт. Или же наоборот – подталкивать к риску, создавая иллюзию "вот-вот случится удача". Если раньше игрок мог просто "закрыть вкладку", то теперь алгоритмы активно работают над тем, чтобы вернуть его обратно, предлагая персонализированные бонусы, уведомления и другие стимулы.
Но на этом цифровая манипуляция не заканчивается. Искусственный интеллект способен анализировать даже эмоциональное состояние игроков. К примеру, некоторые платформы могут отслеживать поведенческие паттерны: скорость нажатий, частоту возврата в приложение, длительность сессий. Если человек проводит в игре больше времени ночью, когда его самоконтроль ослаблен, система может предлагать специальные бонусы именно в этот период. В результате пользователь незаметно для себя втягивается в бесконечный цикл ставок.
Все это превращает казино в мощную психологическую ловушку, где у человека все меньше шансов выйти победителем. В отличие от традиционных "одноруких бандитов", современные азартные игры больше напоминают интеллектуальную дуэль с искусственным интеллектом, в которой у игрока нет шансов на победу.
По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), игровая зависимость признана психическим расстройством, и использование ИИ в казино только усугубляет эту проблему.
Сегодня ИИ активно внедряется в медицину, образование, искусство, и многие надеются, что он приблизит человечество к процветанию. Но пока что реальность оказывается гораздо мрачнее. Алгоритмы, которые могли бы помогать людям бороться с зависимостями, используются для того, чтобы их усиливать.
Как же обмануть этот расчетливый искусственный разум? Единственный способ – не играть с ним вовсе.
#ai #ии #игры
"HR-Paradise" в российском ИТ превращается в тыкву
Продолжается распад недолгого периода в российском ИТ-бизнесе, называемый «HR-Paradise», когда даже человека с минимальными познаниями в компьютерных технологиях охотно принимали на работу, с профессионалами заключались бессрочные контракты, а зарплаты ИТ-специалистов били все рекорды. Этот всплеск спроса был вызван рядом факторов: острой цифровизацией бизнеса, пандемией, ростом удалённой работы и государственными программами поддержки технологических компаний.
Однако к 2025 году ситуация резко изменилась. Российские компании экстренно избавляются от айтишников, особенно от тех, чья ценность для бизнеса сомнительна. Организации стали гораздо более избирательны в подборе кадров, отказавшись от политики массового найма, которая наблюдалась в 2020–2024 годах. Тогда низкие ставки по кредитам и надежда на окупаемость ИТ-инвестиций создавали иллюзию бесконечного роста. Сейчас же экономическая реальность диктует другие условия.
Чтобы оптимизировать расходы, компании сократили количество стажировок, минимизировали набор новых сотрудников и сосредоточились на удержании ключевых специалистов. Бессрочные контракты уходят в прошлое, а вместо них вводятся краткосрочные договоры, что позволяет работодателям гибко регулировать численность персонала. Бюджеты на каждый проект теперь строго контролируются, а требования к специалистам значительно возросли. При этом высококвалифицированные сотрудники, обладающие редкими компетенциями (например, в области кибербезопасности, машинного обучения и высоконагруженных систем), по-прежнему востребованы.
Причиной подобной ситуации стал типичный эффект «пузыря». В разгар цифровой трансформации рынок был чрезмерно переоценён, а предложение специалистов — перенасыщено. Многие ИТ-компании переоценили потенциал роста, нанимая персонал впрок, не имея для него реальных задач. Однако выяснилось, что даже опытные ИТ-специалисты не всегда соответствуют ожиданиям работодателей. Они стали известны своей требовательностью, неуживчивостью и завышенными финансовыми аппетитами, что в условиях экономического спада стало серьёзной проблемой.
Кроме того, существенное влияние на рынок труда оказал рост популярности фриланса. Многие компании осознали, что разовые проекты выгоднее передавать внештатным сотрудникам, чем содержать штатных специалистов с фиксированной зарплатой и социальными гарантиями. Фрилансеры могут выполнять задачи не менее качественно, при этом обходятся на порядок дешевле, а компании не несут обязательств по выплате отпускных, больничных и налогов за них.
Но, пожалуй, самый сокрушительный удар по рынку ИТ-специалистов нанесли нейросети. Искусственный интеллект достиг такого уровня, что способен автоматизировать значительную часть задач, ранее выполняемых программистами. Уже сейчас ИИ может генерировать код, тестировать программное обеспечение и даже разрабатывать архитектурные решения. В результате необходимость в большом количестве рядовых разработчиков постепенно исчезает. Теперь главная ценность — это те, кто умеет грамотно ставить задачи и интегрировать нейросетевые решения в рабочие процессы.
Скорее всего, в ближайшие годы российский ИТ-рынок будет продолжать адаптироваться к новым условиям. Специалисты, которые не смогут предложить уникальные компетенции, столкнутся с жёсткой конкуренцией, а рынок труда в этой сфере станет более жестким и предсказуемым. В выигрыше останутся только те, кто сможет приспособиться к новой реальности.
#hr #it #ит #ai #ии
Продолжается распад недолгого периода в российском ИТ-бизнесе, называемый «HR-Paradise», когда даже человека с минимальными познаниями в компьютерных технологиях охотно принимали на работу, с профессионалами заключались бессрочные контракты, а зарплаты ИТ-специалистов били все рекорды. Этот всплеск спроса был вызван рядом факторов: острой цифровизацией бизнеса, пандемией, ростом удалённой работы и государственными программами поддержки технологических компаний.
Однако к 2025 году ситуация резко изменилась. Российские компании экстренно избавляются от айтишников, особенно от тех, чья ценность для бизнеса сомнительна. Организации стали гораздо более избирательны в подборе кадров, отказавшись от политики массового найма, которая наблюдалась в 2020–2024 годах. Тогда низкие ставки по кредитам и надежда на окупаемость ИТ-инвестиций создавали иллюзию бесконечного роста. Сейчас же экономическая реальность диктует другие условия.
Чтобы оптимизировать расходы, компании сократили количество стажировок, минимизировали набор новых сотрудников и сосредоточились на удержании ключевых специалистов. Бессрочные контракты уходят в прошлое, а вместо них вводятся краткосрочные договоры, что позволяет работодателям гибко регулировать численность персонала. Бюджеты на каждый проект теперь строго контролируются, а требования к специалистам значительно возросли. При этом высококвалифицированные сотрудники, обладающие редкими компетенциями (например, в области кибербезопасности, машинного обучения и высоконагруженных систем), по-прежнему востребованы.
Причиной подобной ситуации стал типичный эффект «пузыря». В разгар цифровой трансформации рынок был чрезмерно переоценён, а предложение специалистов — перенасыщено. Многие ИТ-компании переоценили потенциал роста, нанимая персонал впрок, не имея для него реальных задач. Однако выяснилось, что даже опытные ИТ-специалисты не всегда соответствуют ожиданиям работодателей. Они стали известны своей требовательностью, неуживчивостью и завышенными финансовыми аппетитами, что в условиях экономического спада стало серьёзной проблемой.
Кроме того, существенное влияние на рынок труда оказал рост популярности фриланса. Многие компании осознали, что разовые проекты выгоднее передавать внештатным сотрудникам, чем содержать штатных специалистов с фиксированной зарплатой и социальными гарантиями. Фрилансеры могут выполнять задачи не менее качественно, при этом обходятся на порядок дешевле, а компании не несут обязательств по выплате отпускных, больничных и налогов за них.
Но, пожалуй, самый сокрушительный удар по рынку ИТ-специалистов нанесли нейросети. Искусственный интеллект достиг такого уровня, что способен автоматизировать значительную часть задач, ранее выполняемых программистами. Уже сейчас ИИ может генерировать код, тестировать программное обеспечение и даже разрабатывать архитектурные решения. В результате необходимость в большом количестве рядовых разработчиков постепенно исчезает. Теперь главная ценность — это те, кто умеет грамотно ставить задачи и интегрировать нейросетевые решения в рабочие процессы.
Скорее всего, в ближайшие годы российский ИТ-рынок будет продолжать адаптироваться к новым условиям. Специалисты, которые не смогут предложить уникальные компетенции, столкнутся с жёсткой конкуренцией, а рынок труда в этой сфере станет более жестким и предсказуемым. В выигрыше останутся только те, кто сможет приспособиться к новой реальности.
#hr #it #ит #ai #ии