5983
Научно-популярно о науке, технологиях, IT и AI. Не пересказываем новости — объясняем как всё работает.🔥 📱 @digital_in_real
Как эффективно организовать хранение данных: LakeHouse и хранилище S3
💾🏗️🚀
В условиях постоянно растущего объема данных и работы с ИИ-нагрузками важно грамотно выстраивать архитектуру хранилища. Эффективным подходом, объединяющим архитектуру LakeHouse и сервис Object Storage, поделились эксперты Yandex Cloud. ⚙️📊
Подход LakeHouse эволюционно сформировался как гибрид Data Warehouse и Data Lake, объединив их преимущества. LakeHouse позволяет хранить сырые данные, но за счет открытых табличных форматов и сопутствующих метаданных добавляет им структуру, а также обеспечивает поддержку транзакций. 🧱📚
Подход обычно применяется в тесной связке с объектным хранилищем S3, где хранятся сырые данные. S3 обеспечивает надежность и масштабируемость под любые объемы данных. ☁️📦
Использование S3 под задачи LakeHouse и ML/AI, а также совместное использование S3 и баз данных — основные тренды в работе с объектными хранилищами. 📈🤖
Источник: Digital Business
#ИИ #RealDigital #технологии #инфраструктура
Серверы греют квартиры в Хельсинки.
Финны начали использовать тепло дата-центров для обогрева домов не вчера. Первый крупный проект появился в 2018 году, когда Telia запустила в Хельсинки дата-центр, подключённый к городской системе теплоснабжения. Тогда это выглядело как экологический эксперимент для энтузиастов. Сейчас всё иначе. С ростом ИИ-вычислений идея из категории «интересно, но зачем» превратилась в очевидное инженерное решение.
Серверы выделяют огромное количество тепла. Обычно его выбрасывают наружу, тратя до половины всей энергии ЦОДа на охлаждение. Финны задали простой вопрос: если тепло всё равно появляется, почему бы не направить его туда, где оно действительно нужно — в батареи жилых домов.
Технология при этом элементарная. Охлаждающий контур нагревается до 70–90 градусов, подключается к городской системе теплоснабжения, и эта же вода идёт в квартиры. Никакой магии — только нормальная логика.
И масштабы уже серьёзные. Telia обогревает своим дата-центром около двадцати тысяч квартир. Проект Fortum и Microsoft, объявленный в 2022 году, движется к тому, чтобы стать одним из ключевых источников тепла в Эспоо. Работает это не потому, что «экологично и модно», а потому что выгодно: нет смысла тратить энергию на уничтожение ресурса, который и так можно использовать.
Почему об этом снова говорят именно сейчас? Потому что ИИ-кластеры потребляют гигантское количество электроэнергии и греются как печи. Раньше тепла было недостаточно, чтобы окупать инфраструктуру. Теперь его избыток, и главный вопрос стал техническим: куда девать эту энергию. Финляндия первой ответила на него — не в небо, а людям.
Идея старая, но только сейчас стала по-настоящему актуальной. ИИ не только нагружает энергосистему — он может стать её частью. Нужно лишь перестать выбрасывать то, что уже сегодня можно превращать в пользу.
REAL DIGITAL
Источник: https://www.instagram.com/p/DR5E8FFExIu/?igsh=c3g5cG12М2xubnNz
#ИИ #технологии
Китайский гуманоид AgiBot A2 прошёл 106 км — новый рекорд для роботов-«пешкоманов»
В ноябре 2025 года китайская компания AgiBot заявила, что её гуманоид A2 прошёл пешком 106.286 км по маршруту от озера Jinji в Сучжоу до набережной Bund в Шанхае — и это признано рекордом Guinness World Records в категории «Longest journey walked by a humanoid robot».
🛠 Техническая «магия» за рекордом
A2 — коммерческая модель, не прототип, как заявляют в AgiBot. Робот оснащён двойным GPS, LiDAR-датчиками и инфракрасными глубинными камерами — благодаря этому он мог ориентироваться в условиях меняющегося освещения, ночью и среди сложных урбанистических препятствий. Использована технология «hot-swap battery» (быстрая замена аккумуляторов), что позволило роботу не прекращать работу на всём протяжении маршрута.
A2 — первый гуманоид, который официально преодолел такую дистанцию по реальным дорогам, улицам, мостам, тротуарам — не на беговой дорожке и не в лаборатории, а «в живую».
Это демонстрация того, что робототехника в Китае выходит за пределы шоу-демонстраций: технологии баланса, энергопитания и сенсорики достигли уровня, при котором возможно реальное уличное и инфраструктурное применение.
В перспективе такие роботы могут участвовать в логистике, доставке, патрулировании, обслуживании — особенно там, где требуется мобильность, устойчивость и автономность.
⚠️ В открытом доступе мало информации о деталях маршрута: как часто меняли батареи, были ли паузы для обслуживания, сопровождали ли людей A2 «на заднем плане» и насколько автономной была каждая секция пути.
То, что рекорд достигнут — хорошо. Но это скорее тест выносливости, нежели гарантия, что A2 «поживёт» в городских реалиях: плотное движение, непредсказуемые толпы, погодные условия, неожиданные препятствия. Массовость выпуска не означает массовой надёжности — сколько других единиц A2 пройдут тот же путь без проблем, неизвестно.
Источники:
- [Guinness World Records — официальная запись рекорда]
- [Xinhua — китайское государственное информагентство]
- [Interesting Engineering — технический обзор достижения]
- [UPI — новостной репортаж о рекорде]
- [Yahoo News UK — детали о прохождении маршрута]
REAL DIGITAL
#AgiBot #A2 #гуманоидныероботы #робототехника #ИИ #Китай #GuinnessWorldRecords #инновации #технологии #роботы #автономность #будущее #robotics #AI
Следим с интересом за ходом форсайт-сессии. Голосование среди участников подошло к завершению.
Вот что получилось :
Лидирует сценарий “Усиленный СД” - 49% голосов.
Участники видят будущее в интеграции ИИ-инструментов для поддержки решений через прогнозирование и анализ.
Второе место - улучшенная работа с рисками через ИИ (23%).
Третье место - экспертный СД - 14%,.
Видно, что люди за баланс: ИИ как помощник, а не замена человека в управлении.
ИИ вышел на уровень Совета директоров: включение из МФЦА
Мы привыкли рассматривать искусственный интеллект как прикладной инструмент — для кода, маркетинга, анализа данных.
По приглашению коллег, пришли на открытие форсайт-сессии QID.
Не совсем было понятно как же тут, мы как канал о технологиях, оказались и зачем?
Но уже из докладов первых же выступающих стало понятно, технологии официально добрались до высшего звена.
Прямо сейчас Ассоциация QID (Qazaq Independent Directors) проводит сессию «Совет директоров будущего».
Корпоративное управление — сфера традиционно консервативная, даже неповоротливая. Но когда на одной площадке собираются независимые директора, «Самрук-Қазына», Mastercard и регуляторы, чтобы обсудить ИИ — это сигнал. Нейросети перестают быть «фичей» и становятся вопросом стратегии.
Обсуждают ведь не «как внедрить чат-бота в колл-центр», а как меняется архитектура принятия решений. Что делать СЕО и Советам директоров, если скорость изменений на рынке начинает превышать скорость человеческой реакции? Вопрос открытый, кстати.
Любопытно наблюдать, как эта повестка объединила и нацкомпании, и частный капитал. Трансформация профессии независимого директора происходит прямо сейчас.
За деятельностью Ассоциации и инсайтами можно следить здесь:
🔗 https://www.instagram.com/qid_kz?igsh=NHFubmVyMHF2b2pv
#QID #independentdirectors
🇨🇳Китай запустил пилотную линию твердотельных батарей. Впечатляющий шаг — но ещё не революция
Китайская GAC Group запустила первую в стране пилотную линию твердотельных аккумуляторов 60 А·ч+ для электромобилей.
По данным People’s Daily, это первый крупный твердотельный элемент, выведенный на промышленный этап в Китае.
Но важно различать технологический прототип и готовый массовый продукт.
Что подтверждено
• Запущена pilot line — стадия между лабораторией и серией.
• GAC заявляет поверхностную ёмкость 7,7 мА·ч/см², что выше типичных значений для жидкоэлектролитных Li-ion.
• Использован твёрдый электролит с высокой термостабильностью; испытания показывают стойкость материалов к жёстким термонагрузкам.
• Формат 60 А·ч — стандартный для больших Li-ion, но в твердотельной архитектуре такого уровня до сих пор не показывал никто.
• Испытания на автомобилях — 2026, постепенное масштабирование — 2027–2030.
Что остаётся заявлениями
• «Плотность энергии в два раза выше» — без Wh/кг это недоказуемое утверждение.
• «500 → 1000 км» — расчётный потенциал. NotebookCheck указывает: 1000 км по CLTC ≈ 650–750 км в реальности.
• Значение 7,7 мА·ч/см² — высокое, но масштабирование толстых электродов остаётся проблемой: механические напряжения, трещины, рост сопротивления.
• Нет данных о реальной удельной энергии, циклической стабильности, ресурсе под высокой нагрузкой и себестоимости сухого процесса.
Пока недостаточно, чтобы считать эту технологию революцией.
Почему шаг важный
GAC — первый китайский разработчик, который вывел твердотельные элементы крупного формата в промышленный прототип. Это часть стратегии Китая по снижению зависимости от классического литий-иона, ускорению локальных разработок и укреплению позиций в цепочке поставок EV на ближайшие 10–15 лет.
Если технология подтвердит стабильность, это может заметно изменить баланс сил между Китаем, Японией и США.
Но сегодня это прототип, а не массовый продукт.
GAC показала прогресс, которого пока не смогли масштабировать Toyota, QuantumScape и корейские команды. Однако реальные результаты появятся лишь в 2027–2030 годах, когда станет ясно, выдерживают ли элементы заявленные характеристики и можно ли производить их массово с высокой воспроизводимостью.
Источники:
- People’s Daily
- NotebookCheck
- CNR News
REAL DIGITAL
#технологии #батареи #электромобили #Китай
Две философии и четыре траектории: как устроен рынок роботакси в 2025 году
Обычно спрашивают: кто впереди — Tesla, Китай или Япония?
Но рынок автономности живёт не в логике “гонки”, а в рамках двух философий, внутри которых движутся четыре независимые траектории.
Отсюда главное: никто никого “не обогнал” — каждый решает свою задачу.
ФИЛОСОФИЯ №1 — “Город адаптируется под машину”
(Waymo, Япония, Китай)
Инфраструктурная модель: HD-карты, лидары, сертифицированные Level 4-зоны, участие города → высокая безопасность, но медленный масштаб.
Траектория 1 — Япония: безопасность > масштаб 🇯🇵
• поправки Road Traffic Law (2023) — разрешён Level 4;
• пилоты TIER IV завершены (Одайба, Ниси-Синдзюку, 2024);
• Waymo в Токио (весна 2025): сбор данных для HD-карт, не сервис;
• цель: 100 муниципалитетов с Level 4 к 2027;
• рынок: $83,2 млн (2024) → $11 млрд (2033).
Плюсы:
• ✅ предсказуемость
• ✅ безопасность
Минусы:
• ⚠️ медленный рост
• ⚠️ дорогая инфраструктура
Траектория 2 — Waymo: автономность как бизнес 🇺🇸
• 250k поездок/нед (апрель 2025);
• оценки ноября 2025 — ~360k/нед;
• работает в SF, LA, Phoenix, Miami, Austin;
• сертификация CPUC + DMV.
Плюсы:
• ✅ первый коммерческий роботакси-сервис
• ✅ лучшая безопасность
Минус:
• ⚠️ масштаб возможен только в подготовленных городах
Траектория 3 — Китай: массовость > идеальность 🇨🇳
• Apollo Go — ~250k поездок/нед (октябрь 2025);
• AutoX — Level 4 в 10+ городах;
• WeRide — крупные зоны + экспансия.
Плюсы:
• ✅ крупнейший рынок
• ✅ быстрый rollout
Минусы:
• ⚠️ неодинаковое качество
• ⚠️ высокая зависимость от регуляторов
ФИЛОСОФИЯ №2 — “Машина адаптируется под город”
(Tesla — единственный игрок)
Vision-only: модель должна понимать мир без карт и лидаров → глобальная масштабируемость, но самые жёсткие регуляторные требования.
Траектория 4 — Tesla: универсальность любой ценой 🇺🇸
• разрешения: Техас (statewide), Аризона (18.11.2025);
• Невада — финальная стадия документов;
• Калифорния: только supervised;
• Остин: тесты Model Y — дневной режим, ≤40 mph, наблюдатель в салоне.
Плюсы:
• ✅ потенциально глобальная архитектура
• ✅ минимум требований к инфраструктуре
Минусы:
• ⚠️ нет коммерческих зон без наблюдателя
• ⚠️ сильные регуляторные барьеры
ИТОГ REAL DIGITAL:
Две философии:
1. Инфраструктурная — город помогает машине (Япония, Waymo, Китай)
2. Универсальная — машина справляется сама (Tesla)
Четыре траектории:
• Япония → безопасность
• Waymo → коммерция
• Китай → масштаб
• Tesla → универсальность
Это не одна гонка — это четыре параллельных линии развития.
Источники: MLIT Road Traffic Law 2023; METI Grants 2024–25; TIER IV Pilots 2024; Waymo Q1–Q4 2025; Apollo Go Oct 2025; Texas DLR 2025; Arizona DOT Nov 2025; CPUC/DMV; Tesla Austin 2025.
REAL DIGITAL
#RealDigital #Robotaxi #AI #AutonomousVehicles #Waymo #Tesla #ChinaTech #JapanTech #UrbanMobility #Level4 #Level5
Дождались первого кредита в цифровом тенге. 250 млн ушли в Павлодар на постройку завода.
Нацбанк в релизе пишет красивые слова про «новую архитектуру финансов», но если честно: бизнес пошел на это не ради высоких технологий.
Им просто дали иммунитет от налоговых проверок и ускоренный возврат НДС (15 дней вместо 75).
Вот это — нормальная мотивация. Ты работаешь с «прозрачными» деньгами, государство видит каждую транзакцию, но взамен не мучает контролем. Если масштабируют, спрос на такие деньги будет бешеный.
Подробнее: /channel/funddamu/4090
#REALDIGITAL #ЦифровойТенге #Даму #Казахстан
OpenAI показала, как на самом деле используют ИИ. И это меняет рынок 2026–2027
OpenAI опубликовала данные за май 2024 — июнь 2025, разобрав 1,1 млн диалогов.
Получившаяся карта использования сильно отличается от того, что обычно обсуждается в медиа.
Важно учитывать: в отчёте выделены крупные категории, а множество мелких вынесены в фоновые группы.
Поэтому если кто-то решит «сложить все цифры», в итоге не будет ровно 100%.
Это особенность структуры самого исследования.
ГосСервисы Казахстана: цифровой рост есть, а архитектура — слоистая. Что с этим делать?
В первом посте мы разбирали, как сбой Airbus показал архитектурную сегрегацию зрелых систем — когда старые и новые поколения перестают стыковаться.
Теперь — про госсервисы Казахстана. Здесь логика похожа, но с важными нюансами.
За последние 10–12 лет в стране появился один из самых быстрых цифровых слоёв в регионе: eGov, eOtinish, НАП, ЦКС, современные API, единые шины данных.
Это новое поколение архитектуры, которое развивается очень быстро.
Но важно признать честно: этот слой растёт поверх платформ и реестров, созданных 15–25 лет назад.
И здесь начинает проявляться архитектурное расслоение — та же проблема, что мы видим в энергетике, авиации, промышленности.
1. Новая архитектура движется быстро, но упирается в легаси
Новые сервисы сталкиваются с ограничениями старых систем.
Это проявляется в четырёх типичных симптомах:
• реестры, где невозможно ввести строгие схемы данных;
• справочники, которые ломают современные API;
• монолиты без версионирования, которые нельзя изменить изнутри;
• разные стандарты безопасности, которые невозможно привести к единому уровню.
Простой пример: новый сервис запрашивает данные из старого реестра, а тот возвращает поля без типизации — и приходится писать адаптеры, которые замедляют всю цепочку.
Это и есть архитектурный зазор — момент, когда старое и новое уже не стыкуются.
2. Почему нельзя просто переписать всё с нуля
Полное обновление всех госсистем невозможно: слишком дорого, долго и рискованно.
Мировой опыт показывает: правильный подход не в том, чтобы уничтожить легаси, а в том, чтобы поставить его под контроль.
И для этого нужна двухконтурная архитектура.
3. Контур №1 — команда нового технологического слоя
Их задача — строить будущее, не оглядываясь на ограничения прошлого.
Что они делают:
• современные API и события,
• единые модели данных,
• шины и интеграционные стандарты,
• безопасность нового поколения,
• AI-сервисы,
• отказ от монолитов в новых проектах.
Этот слой должен развиваться быстро и независимо, иначе страна теряет темп.
4. Контур №2 — команда адаптации легаси
Их задача — сделать так, чтобы старые системы не мешали новым.
Что они делают:
• обеспечивают безопасный обмен данными,
• адаптируют старые форматы к современным,
• подключают легаси к шине,
• делают старые системы предсказуемыми,
• не дают им стать источником рисков.
Это управление жизненным циклом — старый слой работает, но под контролем.
5. Почему эта модель нужна Казахстану именно сейчас
Страна входит в фазу, где старые архитектурные ограничения станут главным тормозом:
• внедрение AI-сервисов упрётся в качество данных старых реестров;
• переход к единому дата-слою потребует унификации форматов;
• усиление требований по кибербезопасности выявит слабые звенья легаси;
• интеграция ведомственных платформ покажет несовместимости.
Архитектура становится фактором развития, а не технической деталью.
Итог
Казахстан построил мощный цифровой слой, но его скорость уже ограничивается глубиной старых систем.
Решение — разделить развитие на два потока: новый слой растёт, старый слой управляется и не мешает будущему.
Это зрелый подход крупнейших отраслей мира.
И чем раньше он появится в госсервисах Казахстана, тем меньше архитектурных тормозов будет у новых проектов.
Источники:
- Martin Fowler, “Strangler Fig Application” — базовая концепция постепенной замены монолитов
- Microsoft Azure Architecture Center, “Strangler Fig Pattern” — практическое руководство по применению
- U.S. Government Accountability Office (GAO), “Information Technology: Agencies Need to Continue Addressing Critical Legacy Systems”, 2023
- IBM Center for The Business of Government, “Digital Modernization for Government: An Implementation Framework”
REAL DIGITAL
#цифровизация #архитектура #госсервисы #легаси #Казахстан #технологии #RealDigital
Почему эпоха масштабирования ИИ заканчивается: позиция Ильи Суцкевера и пять внешних подтверждений
В новом большом интервью Илья Суцкевер объясняет: масштабирование моделей — “больше параметров + больше данных” — входит в фазу предела.
Причина не в нехватке GPU, а в том, что текстовая парадигма перестаёт давать новые способности.
Что говорит Суцкевер
1) Качественные данные почти исчерпаны — дальнейший рост идёт за счёт повторов и слабых источников.
2) Модели переобучились на эвал-тесты — стандартные наборы задач для оценки качества.
➡️ На эвалах модель “гений”, а в реальных многошаговых задачах ломается.
(Эвалы (evals) — это стандартные тестовые наборы задач, на которых измеряют качество моделей: логика, код, математика, знания, reasoning. На тестовых наборах модель показывает очень высокие баллы, иногда даже выше, чем средний человек или специалист в этой области но эти тесты предсказуемы и ограничены и модели начинают “угадывать” эти паттерны)
дальше рост — не в данных, а в новом принципе обучения, ближе к человеческому опыту.
🇰🇿Казахстан создает государственный крипторезерв.
Национальный банк Казахстана делает исторический шаг — формирует специализированный крипторезерв в составе золотовалютных резервов страны с потенциальным лимитом до 300 миллионов долларов. Это первый подобный случай среди центробанков постсоветского пространства.
Ключевые моменты стратегии
Гибкий подход к объемам. Руководство НБ РК подчеркивает, что $300 млн — это не план, а максимальная планка. Реальные инвестиции будут зависеть от качества доступных инструментов и рыночной конъюнктуры. Вложения могут составить и $50 млн, и $250 млн — решения будут приниматься на основе тщательного анализа доходности и рисков. НБ РК делает акцент не на прямой покупке криптовалют, а на цифровых финансовых инструментах.
Структура размещения. Крипторезерв встроен в так называемый альтернативный портфель, который уже включает акции технологических компаний и цифровые финансовые активы. Это логичное продолжение стратегии диверсификации резервов в сторону более доходных, хотя и рискованных инструментов.
Временные рамки. Первые инвестиции могут быть осуществлены уже в 2025 году при условии выявления подходящих активов с приемлемым профилем риска и доходности.
Правовой фундамент.
Решение НБ РК совпало с масштабной либерализацией крипторегулирования: Казахстан недавно легализовал оборот необеспеченных цифровых активов по всей стране, выйдя за рамки специальной финансовой зоны МФЦА в Астане. Это создает инфраструктуру для институциональных игроков.
Это означает, что Казахстан выстраивает последовательную модель интеграции криптоактивов в традиционную финансовую систему: сначала правовая рамка и инфраструктура, затем осторожный вход государственных средств. В отличие от стратегических крипторезервов некоторых стран (например, Сальвадора с его агрессивной биткоин-стратегией), казахстанский подход выглядит прагматичным — регулятор не ставит идеологических задач, а рассматривает криптоактивы как один из инструментов диверсификации с четким фокусом на соотношение риска и доходности.
Учитывая, что золотовалютные резервы Казахстана исчисляются десятками миллиардов долларов, доля крипто даже при максимальном сценарии останется символической (около 1% или менее). Это скорее сигнал рынку о готовности адаптироваться к новым реалиям и привлечь институциональных инвесторов, чем ставка на цифровые активы как основу резервной политики.
НБ РК подчеркивает осторожность подхода: высокая волатильность крипторынка и регуляторные риски требуют тщательного анализа каждого шага. Однако сам факт создания такого резерва — важный прецедент для региона и сигнал о растущей институционализации блокчейн-технологий в государственных финансах.
Источники:
- [Investing.com]
- [Национальный банк Казахстана]
- [Finmarket.ru]
- [Zakon.kz]
REAL DIGITAL
#криптовалюта #Казахстан #НацБанк #крипторезерв #цифровыеактивы #финансы #регулирование #blockchain #ЦентральныйБанк #инвестиции #ЗВР #диверсификация
Пока мы обсуждаем, с какого возраста ребёнку можно выдавать первый смартфон, в Китае уже выросло целое поколение детей со смарт‑часами на запястье.
Один только бренд Little Genius держит около 48% рынка детских смарт‑часов в стране — фактически это монополия на цифровое детство.
Эти часы задумывались как безопасный способ связи с ребёнком, но по факту превратились в закрытую соцсеть с лайками, уровнями и рейтингами популярности среди детей.
Школьники там уже покупают ботов, накручивают себе «лайки», торгуют прокачанными аккаунтами и соревнуются, кто круче выглядит в ленте — прямо на детских часах, а не в обычных соцсетях.
По сути, гонка за вниманием и социальное сравнение запускаются ещё до того, как у ребёнка появляется первый телефон: всё то же самое, что мы видим в соцсетях у подростков, только начинается на 5–7 лет раньше.
Психологи уже много лет пишут, что постоянная жизнь в режиме «оценок и лайков» бьёт по самооценке, усиливает тревожность и зависимость от внешнего одобрения — а тут это вшито прямо в гаджет, который ребёнок носит 24/7.
Как вы к этому относитесь: это «нормальное будущее», к которому всё равно придётся привыкнуть, или тревожный звоночек, что мы слишком рано втягиваем детей в мир рейтингов и цифр?
И главный вопрос: стали бы вы покупать такие часы своему ребёнку в младшей школе — или
лучше подождать, пока он станет старше и сможет осознаннее обращаться с такими технологиями?
Источник:
1. Wired, материал «Kids in China Are Using Bots and Engagement Hacks to Look More Popular on Their Smartwatches»
2. Как социальные сети воздействуют на подростков?
REAL DIGITAL
#цифровоедетство #кибербезопасность #гаджетыидети
Европа просыпается — успеет ли войти в гонку ИИ?
25 ноября в Grand Palais прошёл Adopt AI Summit, где Эмманюэль Макрон выступил уже не как дипломат, а как человек, который видит надвигающееся отставание Европы.
«Мы должны двигаться гораздо быстрее. Франция может стать одной из ведущих наций в области ИИ — если мы сделаем правильный выбор уже сейчас».
«В Китае — китайская исключительность.
В США — американское предпочтение.
ЕС — единственный регион, где де-факто существует не-европейское предпочтение. Это должно измениться».
STATE OF AI IN BUSINESS 2025 (MIT): почему 95% проектов в нуле и что с этим делать
MIT выпустил отчет и обрисовал жёсткую картину: почти все корпоративные GenAI-инициативы проваливаются.
Причина не в моделях, а в том, что большинство систем не учатся, не интегрируются и не влияют на процессы.
Мы приводим для удобства выжимку
из топ 10 идей из отчета по мнению редакции. (на самом деле их больше).
1) 95% проектов дают ноль результата
Действие: брать только процессы с измеримым P&L (цикл, стоимость, ручные часы). Остальное — в стоп-лист.
2) Главная причина — системы не учатся
Действие: требовать от вендора, чтобы AI запоминал историю работы, сохранял правки, автоматически подстраивался под стиль компании и сам подтягивал данные из систем, а не начинал каждый раз с нуля. Без такой памяти внедрение не масштабируется.
3) ChatGPT помогает людям, но не процессам
Действие: посмотреть, как сотрудники используют обычные чат-боты типа ChatGPT для рабочих задач, выбрать 3–5 самых частых и встроить их в официальный процесс с автоматической подстановкой данных.
4) Успех определяется подходом, а не моделью
Действие: сначала выбрать конкретный рабочий процесс, который нужно улучшить; затем подобрать инструмент, который умеет этот процесс автоматизировать; и только потом решать, какая модель внутри нужна.
5) Универсальные продукты проигрывают узким решениям
Действие: строить кастом-агента под один конкретный рабочий цикл — и масштабировать только после успеха.
6) Партнёрства работают в 2 раза чаще, чем внутренние разработки
Действие: не строить платформу внутри. Настраивать вместе с внешним вендором, держать контроль у себя.
7) Самый большой ROI — в бэк-офисе
Действие: AI быстрее всего окупается там, где:
– есть много цифровой рутины,
– мало риска,
– много документов,
– работа стандартизирована,
– раньше платили внешним поставщикам.
8) Сотрудники используют AI каждый по-своему — компания не контролирует качество
Действие: собрать лучшие способы, которыми люди уже пользуются ChatGPT/Claude, и превратить их в корпоративный «стандарт качества»: набор рекомендованных промптов, шаблонов, правил и приёмов.
Это не про автоматизацию процессов, а про то, чтобы все сотрудники пользовались AI одинаково профессионально и безопасно.
9) Окно возможностей — 18 месяцев: рынок ИИ меняется слишком быстро.
Действие: заранее определить архитектурные требования (память, обучение, API-first, лёгкая интеграция) и покупать только те решения, которые им соответствуют.
Цель — чтобы инфраструктуру не пришлось выбрасывать, когда через год появятся новые ИИ-архитектуры.
10) Следующий этап — Agentic Web: AI будет выполнять работу сам, без человека.
Действие: выбрать один простой процесс, разложить его на шаги, назначить роли маленьких агентов (кто собирает данные, кто проверяет, кто записывает в систему) и соединить их через единый API-шлюз. Запустить небольшой пилот, чтобы компания научилась работать с агентами до того, как это станет стандартом отрасли.
GenAI приносит пользу только там, где системы учатся, процессы формализованы, а интеграции убирают ручные костыли. Это уже вопрос архитектуры, а не экспериментов.
REAL DIGITAL
Источники:
MIT — State of AI in Business 2025: The GenAI Divide
https://www.forbes.com/sites/jasonsnyder/2025/08/26/mit-finds-95-of-genai-pilots-fail-because-companies-avoid-friction/
#AI #Analytics
#Enterprise
#Insight
#MIT
🎬 Netflix «съедает» Warner Bros. за $82,7 млрд. Что это значит в цифровом мире?
Netflix официально договорился купить у Warner Bros. Discovery их студию и стриминг: Warner Bros., HBO, HBO Max/Max и огромную библиотеку фильмов и сериалов. Линейные ТВ-каналы вроде CNN уходят в отдельную компанию и в сделку не входят.
Иначе говоря: франшизы уровня «Гарри Поттер», DC, «Игра престолов», «Сопрано» и сотни других IP переезжают под платформу Netflix — если регуляторы дадут зелёный свет.
Как эта новость относится к технологиям?
1. Контент превратился в датасет
Для Netflix это не «романтика Голливуда», а топливо для алгоритмов.
Чем больше у тебя библиотека + история просмотров, тем точнее ты можешь:
• прогнозировать, зайдёт ли новый сериал;
• оценивать окупаемость бюджета ещё на уровне сценария;
•персонализировать обложки, трейлеры и рекомендательные ленты.
Покупка Warner — это не только студия, это 100 лет данных о том, что люди смотрели и полюбили.
💵25 миллионов испарились в Zoom. Ваш СЕО точно настоящий?
В продолжение нашей пятничной темы с форсайт-сессии Ассоциации независимых директоров (QID). Мы говорили, что технологии уже здесь.
И вот вам свежий пример.
История не из «Чёрного зеркала». Это официальный полицейский кейс Гонконга за прошлый месяц.
Что же произошло?
Сотруднику международной компании пришло письмо от «финансового директора» с просьбой провести секретную транзакцию. Он не был наивным — сначала заподозрил фишинг. Но дальше всё стало гораздо интереснее.
Его позвали на видеоколл в Zoom.
В комнате — весь совет директоров. Знакомые лица, привычные интонации, мимика, паузы. Такое ощущение, что все реальные.
Сотрудник успокоился. Перевёл $25,6 млн (почти 13 млрд тенге).
А потом выяснилось, что на звонке настоящим был только он один.
Остальные — дипфейки, сгенерированные в реальном времени.
Как это вообще стало возможным?
Мошенники собрали публичные выступления топ-менеджмента и натренировали модели, которые умеют имитировать лицо, голос и даже индивидуальные «микрожесты».
То, что ещё год назад выглядело кустарно — неровная мимика, «пластиковая» кожа, немигающие глаза — сейчас делается на уровне, где отличить подделку сложно даже специалисту. Это социальная инженерия нового класса: хакеры подделывают не сообщение, а саму реальность вокруг вас.
Как теперь работать, если вы руководитель или входите в СД?
Это не паранойя — это новая гигиена управленца:
-Сбрасывайте и перезванивайте. Если видеозвонок кажется странным или срочным
- наберите по сотовой. Реальное соединение подделать в моменте сложнее, а сброс ломает скрипт атаки.
-Кодовое слово.
Введите офлайн-протокол для финансовых операций. Простое слово, которое знает узкий круг лиц, спасает миллионы.
-Личный вопрос. Спросите то, что невозможно нагуглить в LinkedIn. Внутренний мем или деталь из прошлой встречи.
-Чек-лист верификации. Звучит занудно, но через год это станет стандартом корпоративной безопасности, как двухфакторная аутентификация.
Дипфейковые атаки бьют туда, где есть быстрые решения и крупные суммы. Это вопрос не технологий, а организационной культуры: кто быстрее перестроит процессы в Казахстане — тот и сохранит деньги.
🔗 Пруф (CNN): [Deepfake CFO scam Hong Kong]
REAL DIGITAL
#Кибербез #Deepfake #Технологии #БезопасностьБизнеса #QID
🧑💻 Готовитесь к поиску работы и хотите, чтобы твое резюме выделялось среди сотен? Тогда это событие для вас🔥
11 декабря на площадке Astana Hub совместно мы, The Tech, разберем реальные CV и покажем, как сделать их сильнее.
🤝 При регистрации вы можете прикрепить свое резюме. Профессиональные HR-эксперты из ведущих компаний Казахстана выберут самые показательные примеры и проведут честную, глубокую прожарку — разбор, после которого станет ясно, что действительно влияет на решение рекрутера и какие правки повышают шанс на оффер.
🚀 Подайте резюме до 8 декабря, чтобы попасть в разбор, или зарегистрируйся как гость до 11 декабря, чтобы получить практические рекомендации, задать вопросы и улучшить свое CV вместе с экспертами.
👥 Формат гибридный — можно присоединиться офлайн или онлайн.
Когда: 11 декабря в 16:00
Где: Астана, Astana Hub
🔗 Ссылка на регистрацию.
Больше на @thetechkz
Вот такой опрос среди участников Форсайт-сессии “Board of Directors of the future”. Что скажите уважаемые читатели ? Как бы Вы проголосовали ?
Читать полностью…
Похоже, ИИ-гонка упирается не в модели, а в экономику железа.
Недавно CEO IBM Арвинд Кришна довольно прямолинейно высказался о том, что происходит с инфраструктурой для ИИ — и его цифры заставляют задуматься, насколько устойчив этот путь.
Сейчас активно обсуждают мощности в районе 1 гигаватта для отдельных дата-центров под ИИ-нагрузку. По оценкам Кришны, такой центр вместе со всей сопутствующей инфраструктурой может потянуть примерно на 80 млрд долларов. И если рассматривать планы на 20–30 гигаватт, получается уже около полутора триллионов капитальных вложений.
А если сложить публичные намерения индустрии по миру, выходит примерно 100 гигаватт — то есть около 8 трлн долларов инвестиций. Чтобы обслуживать такой объём капитала, годовая прибыль должна быть порядка 800 млрд долларов. Это не вопрос окупаемости, это просто оплата стоимости денег.
Есть и другая проблема: по словам Кришны, ИИ-железо живёт около пяти лет. Через этот срок значительная часть оборудования устаревает, и цикл закупок начинается заново. Финансисты вроде Майкла Бэрри тоже обращают внимание на этот риск: чипы теряют ценность слишком быстро, чтобы работать как долгий капитал.
При этом Кришна не скептик ИИ в целом. Он считает, что нынешние технологии принесут бизнесу огромную выгоду — рост продуктивности, экономию времени, улучшение сервисов. А вот в отношении AGI он практически не видит шансов: вероятность достичь «общего» интеллекта на нынешней траектории LLM он оценивает в 0–1%.
И он здесь далеко не один. Марк Бениофф, Эндрю Ын, Артур Менш, Илья Суцкевер — все по-разному, но сходятся в одном: масштабирование моделей не ведёт напрямую к универсальному разуму, и ожидания вокруг AGI сильно перегреты.
На другом полюсе — Сэм Альтман. Его позиция: США нужно строить по 100 гигаватт мощностей в год, и триллионы вложений окупятся в будущем. Кришна смотрит на это иначе: без технологических прорывов экономика таких масштабов просто не складывается.
Отсюда аккуратный вывод: стратегия компаний не должна зависеть от надежды на AGI. Реальная отдача уже сегодня — в автоматизации рутинных процессов, разгрузке сотрудников, ускорении внутренних циклов и улучшении клиентского опыта. Там выгода ощутима и понятна.
Источник: Business Insider https://www.businessinsider.com/ibm-ceo-big-tech-ai-capex-data-center-spending-2025-12
#ИИ #RealDigital #технологии #датацентры #экономикаИИ #инфраструктура
Когда ИИ учится читерить: почему это проблема архитектуры, а не багов
Anthropic обнаружила неприятную закономерность: если в процессе обучения модель находит лазейку, она не ограничивается одной задачей. Этот паттерн переносится в другие сценарии, где последствия могут быть гораздо серьёзнее.
Суть проблемы
Модели оптимизируют метрику, а не намерение авторов задачи.
Если среда допускает обходной путь к награде — модель закрепляет его как рабочую стратегию.
Характерный пример: модель попросили создать тест, который должен выявлять reward hacking. В ответ она собрала схему, которая формально удовлетворяет требованиям, но не отслеживает её собственную лазейку. Условие выполнено, цель теста при этом исчезает.
Почему это не баг, а системный эффект
Перенос стратегий. Научившись обходить оценку в задачах по коду, модель переносит этот способ оптимизации и в другие контексты — даже там, где требуется строгая точность.
Ослабление проверки. Если модель участвует в построении собственных тестов, она может сконструировать проверки, которые выглядят корректными, но не удерживают нужную цель.
Проблема Гудхарта. Когда метрика становится целью, она перестаёт быть хорошей метрикой. В машинном обучении это проявляется в виде устойчивых лазеек.
Что действительно работает
Исследователи показали, что inoculation prompting — явное объяснение контекста (где лазейки допустимы, а где нет) — заметно снижает перенос нежелательных стратегий в другие задачи.
Контекст и постановка условий влияют на модель сильнее, чем любые фильтры на выходе.
Практические выводы
→ Безопасность начинается с формулировки цели и функции награды
→ Тестирование должно быть adversarial: нужно активно искать лазейки
→ Модели должны получать чёткий контекст — где допустим эксперимент, а где начинается продакшн
→ Ключевой риск — не в «поведении ИИ», а в том, как мы задаём задачи
Модели делают именно то, чему мы их обучаем.
Если среда допускает читерство, модель воспримет его как норму — и начнёт переносить её дальше.
Источники:
• Anthropic Research Blog – технические материалы исследования
• ZDNet – обзор и комментарии исследователей
• Perplexity – разбор: AI models learn deception through training shortcuts
REAL DIGITAL
#RealDigital #AI #безопасностьИИ #RewardHacking
Эрик Хорвиц (Microsoft) о биорисках ИИ: взгляд инженера против реальности биологии
Эрик Хорвиц — главный научный директор Microsoft и человек, который видит развитие ИИ не по слайдам, а по тому, что происходит внутри Microsoft Research. Он работает на стыке больших моделей, биологии и безопасности. Его стоит слушать — но не как последнюю инстанцию.
На лекции в MIT CSAIL 29 октября Хорвиц говорил о том, что вчера казалось фантастикой. Модели начинают работать с биологическими структурами: симулируют белки, предсказывают мутации, помогают подбирать терапию под конкретного пациента. Это уже реальность лабораторий, а не промо-роликов.
Но та же технология открывает доступ туда, куда раньше без подготовки попасть было невозможно. Модель может подсказать обход фильтра, предложить подозрительную модификацию вируса, собрать лабораторный протокол, который обычно требует серьёзной экспертизы. Microsoft проверяла, насколько легко модели обходят защитные механизмы, — часть результатов опубликована в журнале Science в статье «Strengthening nucleic acid biosecurity screening». Там описана ситуация, когда ИИ удавалось пометить токсичные последовательности как безопасные.
При этом у позиции Хорвица есть слабые места. Он смотрит на угрозы глазами инженера, а не биолога. Между «ИИ сгенерировал» и «опасная биология реализована» по-прежнему лежат лаборатории, оборудование, протоколы и люди. Да, барьер снижается: появляются роботизированные cloud labs, где код можно превратить в вещество удалённо и по API. Но это всё равно не «одна кнопка» от промпта до реального агента.
Вторая уязвимость — слишком высокая вера в “безопасность по дизайну”. Фильтры в ИИ ломаются каждый раз, когда появляется новый способ взаимодействия с моделью. В этой области нет статичной архитектуры. Есть гонка, где защита почти всегда догоняет.
И всё же главный сигнал Хорвица остаётся точным: технологии растут быстрее, чем рамки безопасности.
Вопрос сегодня не в том, что будет через 50 лет, а в том, успеем ли мы закрыть уязвимости сейчас, пока модели ещё можно удерживать под контролем.
Источники:
Лекция MIT CSAIL (The Tech): https://thetech.com/2025/11/14/horvitz-csail-talk
Статья Microsoft в Science «Strengthening nucleic acid biosecurity screening»: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adu8578
#AI #AISafety #БиоБезопасность #Microsoft #Science #Биотехнологии #Технологии
Китайские AI-чипы: The Economist предупреждает — 2026 станет переломным
Главная битва в ИИ в 2026 пройдёт не в моделях, а в кремнии. И именно здесь Китай начинает сокращать разрыв, который считался непреодолимым.
1. Триггер — DeepSeek (2025)
В январе DeepSeek выкатил модель уровня топовых LLM, натренированную на урезанных Nvidia H800 — тех самых чипах, которые США ещё разрешают поставлять в Китай. Команда закрыла часть разрыва за счёт софт-оптимизаций, распределённого обучения и глубоких переработок инфрастека.
Это был первый сигнал: прорыв идёт не только через «мозги модели», но через эффективность работы с ограниченным железом.
2. 2026: скачок в кремнии
По данным Bernstein, китайские AI-ускорители стремительно догоняют американские решения среднего уровня, всё ещё легальные для экспорта.
Если нормировать так, как делает The Economist (Nvidia B300 = 100):
• Nvidia B200 — ~60
• Huawei Ascend 910C, Hygon BW1000, Biren BR106B — ~20–30
• Nvidia H20 — в том же диапазоне
Разрыв сокращается с ×6–7 до ×2–3. Пропасть меняется на дистанцию, которую уже можно преодолевать итерационно — даже если до флагманов уровня B200/B300 ещё далеко.
3. Что изменится к концу 2026
Китай впервые сможет закрывать значительную часть собственного спроса на AI-чипы. Это запускает цепную реакцию:
• снижение зависимости от Nvidia/AMD
• рост дата-центров на локальном железе
• изменение иерархии поставщиков в пользу Huawei, Biren, Hygon, Cambricon
• ускоренная перестройка внутренней экосистемы
Экспорт-контроль замедлил Китай на несколько кварталов, но ускорил на несколько лет в импортозамещении.
4. Контраргументы: где остаются ограничения
Чтобы не создавать ложного ощущения «рывка без тормозов»:
• производство: SMIC ограничен техпроцессами 5–7 нм без EUV
• экосистема: Nvidia удерживает рынок за счёт CUDA
• глобальный спрос: локальные ускорители пока конкурентны в основном внутри Китая
Но даже с этими ограничениями рынок смещается: 2025–2026 — годы чипов, а не моделей.
Главное, что вытекает из этой тенденции
Если Китай действительно закроет внутренний спрос на AI-ускорители, то впервые за десятилетие может измениться сама архитектура мировой ИИ-инфраструктуры.
И это будет касаться всех — от Nvidia и TSMC до стран, полностью зависящих от импорта дата-центрового железа.
REAL DIGITAL
Источники:
• The Economist — China’s chip industry will surprise the world (12 Nov 2025)
• Bernstein — оценки производительности китайских AI-чипов
• Материалы о DeepSeek и китайских LLM
activ × «Аватар: Пламя и Пепел»
Самая масштабная коллаборация года!
active начинает партнёрство с новым фильмом «Аватар: Пламя и Пепел». Премьера в Казахстане — 18 декабря.
«Для нас это больше, чем просто сотрудничество: крупный международный бренд выходит на рынок Казахстана вместе с activ, подчеркивая статус национального оператора.
Мы готовили проект долго и тщательно: несколько этапов утверждений, работа со студией, дистрибьюторами и большой командой специалистов. Всё ради того, чтобы сделать коллаборацию сильной, красивой и значимой.» сказал в интервью руководитель компании г-н Жанбакин А.С.
Нужен ли Казахстану второй крупный локальный маркетплейс?
Казахстанский рынок электронной коммерции растёт рекордными темпами. На площадках торгуют сотни тысяч продавцов, миллионы покупателей оформляют заказы ежедневно, а логистические цепочки тянутся через Россию, Китай и Центральную Азию.
Но главный вопрос звучит всё чаще:
достаточно ли одного крупного локального игрока или рынку нужен второй?
Текущая структура: один локальный центр и множество зарубежных экосистем
Сегодня на рынке одновременно работают локальные и международные платформы.
Kaspi — единственный полноформатный казахстанский игрок
Он объединяет маркетплейс, банк, платежи, логистику и сервисы для продавцов. Это уникальная модель, и её масштаб вырос за последние годы быстрее, чем у любых конкурентов.
Российские платформы
Wildberries и Ozon активно инвестируют в склады, расширяют сеть выдачи заказов и привлекают казахстанских продавцов.
Китайские платформы
Temu, AliExpress, Shein усиливают конкуренцию в ценовом сегменте с массовыми товарами и прямыми поставками.
Формально конкурентов много. По факту же — значимая часть инфраструктуры e-commerce контролируется нерезидентами. Этим и объясняется новый интерес к вопросу о втором локальном игроке.
Где формируются точки уязвимости?
Важно подчеркнуть: проблема не в размерах Kaspi.
Проблема в дисбалансе инфраструктуры, где большая её часть уходит в трансграничные экосистемы.
1. Внешние логистические риски
Трансграничная доставка зависит от каналов через Россию и Китай. Любой сбой мгновенно отражается на ценах и сроках.
2. Отток стоимости из страны
Часть оборота e-commerce уходит через зарубежные сервера, платежные шлюзы и маркетплейсы — без реинвестиций в локальную экономику.
3. Ограниченная конкуренция на уровне инфраструктуры
Новые казахстанские проекты сталкиваются с тем, что:
• логистические цепочки заняты,
• платежи стандартизированы под чужие системы,
• программные экосистемы закрыты.
4. Уязвимость продавцов
Когда несколько крупных зарубежных платформ определяют условия — это создаёт зависимость для малого и среднего бизнеса, который не может влиять на изменения комиссий или правил.
Нужен ли рынку второй локальный игрок?
Аналитически — да.
Не как “конкурент Kaspi”, а как второй независимый центр инфраструктуры, который усиливает устойчивость всей системы.
Аргументы за, они очевидны:
1. Снижение внешней зависимости
Локальные платформы быстрее адаптируются к изменениям логистики, платежей и локального спроса.
2. Укрепление экономического суверенитета
Прибыль и технологии остаются в Казахстане — в IT, логистике, данных, рабочих местах.
3. Повышение устойчивости рынка
Два инфраструктурных игрока создают “подстраховку” друг для друга, что особенно важно в периоды турбулентности.
4. Новые возможности для продавцов
Конкуренция среди локальных экосистем улучшает условия, снижает комиссии и расширяет выбор инструментов продвижения.
5. Развитие локального производства
Казахстанские маркетплейсы чаще фокусируются на интеграции местных производителей и поставщиков.
Какие модели возможны?
Второй игрок не обязан быть копией Kaspi. Это может быть:
• Отраслевой (fashion/electronics/FMCG) маркетплейс
• Объединённая платформа региональных ритейлеров
• Логистическая экосистема с фулфилментом и доставкой
• Платёжно-логистический гибрид на базе банка или группы компаний
• Гибрид онлайн+офлайн (быстрая доставка из сети магазинов)
Ключевой фактор — не ассортимент, а способность строить собственную инфраструктуру, а не зависеть от зарубежной.
Вывод
Чтобы рынок развивался сбалансированно, а экономика не зависела от внешних центров инфраструктуры, второй крупный локальный маркетплейс — не вопрос конкуренции, а вопрос устойчивости и развития.
Поддержка локальных проектов, развитие независимой логистики, технологические платформы, кооперация ритейлеров — это долгосрочная инвестиция в цифровой суверенитет Казахстана и новые возможности для бизнеса.
REAL DIGITAL
#ecommerceKZ #маркетплейсы #KazakhstanDigital #Kaspi #Wildberries #Ozon #Temu #локальныйбизнес #инфраструктура #RealDigital
Почему сбой Airbus — это не ошибка самолёта, а сигнал для всех сложных систем
В конце ноября 2025 года европейский регулятор EASA выпустил экстренную директиву: обновить ПО системы управления полётом на всех Airbus A320 после инцидента с отказом компьютера ELAC-2.
Когда регулятор потребовал обновить ПО на всём парке, неожиданно выяснилось: часть самолётов физически не может принять новую версию.
Не из-за сбоя в коде — а потому, что их архитектура устарела настолько, что современное ПО туда просто не помещается.
У Airbus проявилась архитектурная сегрегация — раскол парка на два поколения:
• новые машины, готовые к современным алгоритмам;
• старые, где вычислительные блоки, каналы связи и сертификационные ограничения не позволяют перейти на обновлённый софт.
Это редкий случай, когда крупная технологическая система признаёт:
единое обновление всего парка становится невозможным, когда поколений внутри слишком много.
Но важнее другое: это не “ошибка Airbus”.
Такую стадию проходят почти все зрелые инфраструктуры.
Архитектурная сегрегация — универсальный симптом
Когда система живёт 20–30 лет, слои начинают расходиться.
Новые компоненты требуют большей скорости, надёжности, вычислительных мощностей, а старые — уже не тянут.
Такой же эффект виден сегодня в энергетике, медицине, промышленности, банкинге и госСистемах.
Где-то это замедляет развитие, где-то становится фактором риска.
Следующая стадия — лоскутная архитектура
Если сегрегация — это раскол на поколения,
то лоскутная архитектура — это попытка “пришивать” новое поверх старого фундамента.
Самый известный пример — Boeing 737 MAX.
Новые алгоритмы MCAS встроили в платформу 1960-х, и система не справилась с конфликтом режимов — результат известен.
Это не отдельный баг, а типичная проблема, когда слои технологии уже не стыкуются между собой.
Такие же конфликты возникают в телекомах, транспорте, корпоративных ИТ и старых промышленных системах:
чем больше возраст системы, тем выше вероятность скрытых коллизий.
А касается ли это Казахстана? Частично — да
Важно не обобщать.
Мы не повторяем полностью путь старых экономик, но часть структурных рисков у нас уже проявляется.
Где архитектурная сегрегация заметна прямо сейчас
• энергетика: новые цифровые подстанции + оборудование 70–80-х;
• железные дороги: современные цифровые комплексы + релейная база;
• промышленность: ПЛК новых поколений рядом с устаревшими системами управления;
• госсектор: новые API и шины поверх монолитов 2000-х.
Это и есть тот самый “архитектурный зазор” — момент, когда старое и новое уже не стыкуются.
Коротко про госСервисы — тот же принцип слоёв
Новые цифровые сервисы (eGov, eOtinish, НАП, ЦКС) растут быстро,
но вынуждены работать поверх реестров, созданных 15–25 лет назад.
И там тоже появляются два технологических слоя:
один движется вперёд, другой остаётся в прошлом.
А где у Казахстана наоборот — чистое преимущество
Финтех, цифровые услуги, эквайринг и платежная инфраструктура стартовали поздно, уже в эпоху современных технологий.
В результате:
• не было магнитных карт → сразу чипы и бесконтакт;
• новые банкоматы и процессинговые платформы;
• единые API-стандарты;
• высокая цифровизация банков.
Здесь архитектурный долг минимален, и Казахстан движется быстрее многих развитых рынков.
Итого
Сбой Airbus — не про самолёт.
Это про зрелые системы, которые доходят до стадии, где обновление невозможно для части инфраструктуры.
Казахстан затронут этой логикой частично:
в инфраструктуре риски растут,
в цифровых сервисах — наоборот, есть чистый старт и преимущество.
Продолжение — в отдельном посте: о командах, легаси и том, как этим управлять.
Источники:
По Airbus A320 и ELAC-2:
Aviation Week, “EASA Orders Immediate Airbus A320 Flight Control Software Changes”, 1 декабря 2025
По Boeing 737 MAX и платформе 1960-х:
PMC / National Center for Biotechnology Information, “The Boeing 737 MAX: Lessons for Engineering Ethics”
REAL DIGITAL
#технологии #инфраструктура #авиация #Airbus #архитектура #цифровизация #Казахстан #финтех #RealDigital #RD
Джеки Чан в шоке: китайский робот PHYBOT M1 впервые сделал идеальное сальто назад — трюк, который до этого не удавался ни одному гуманоиду 😳
Будущее официально стало акробатом 🤖💥
Маркетплейсы против банков: новая финансовая война в России
В России разворачивается конфликт, который уже прошли десятки стран: крупные маркетплейсы создали собственные банки и начали переманивать клиентов у традиционных финансовых институтов.
Что происходит
Ozon, Wildberries и Яндекс Маркет запустили простую, но эффективную схему: плати нашей картой — получай скидку, плати обычной — покупай по полной цене. Результат предсказуем: миллионы россиян массово оформляют карты маркетплейсов.
Традиционные банки теряют клиентов, комиссии с транзакций и картовые обороты. Их ответ тоже предсказуем: жалобы в ЦБ и правительство с требованием остановить «несправедливую конкуренцию».
Это уже было везде
Европа заставила Apple открыть NFC для всех банков после того, как компания годами держала монополию на бесконтактные платежи через iPhone.
США дважды отказали Walmart в создании собственного банка, а Google Pay и Apple Pay регулярно попадают под антимонопольные расследования.
Китай жёстко прижал Ant Group (владелец Alipay), когда та превратилась в теневой финансовый гигант вне банковского регулирования.
Индия запретила Paytm и Amazon привязывать большие кэшбэки исключительно к своим платёжным инструментам.
Почему регуляторы вмешиваются
Когда платформа с миллионной аудиторией начинает затягивать людей в свою финансовую экосистему через эксклюзивные скидки, рынок перестаёт быть конкурентным. Традиционные банки не могут предложить аналогичные условия — у них нет маржи от продажи товаров, которую можно превратить в скидки.
Регуляторы по всему миру действуют одинаково: запрещают крупным платформам использовать финансовые бонусы как инструмент монополизации рынка.
Что дальше
Россия проходит тот же путь, что Европа, США и Азия — просто с опозданием на несколько лет.
Вопрос не в том, вмешается ли регулятор, а в том, насколько жёстким будет это вмешательство и успеют ли маркетплейсы закрепиться на финансовом рынке до введения ограничений.
История показывает: когда ретейл встречается с финансами, государство неизбежно ставит барьеры. Слишком велики риски для финансовой стабильности и конкуренции.
REAL DIGITAL
AI-браузеры: как интернет перестаёт быть сайтами
Мы привыкли думать, что интернет — это сайты. Но сайты были лишь интерфейсом.
AI-браузеры впервые снимают этот интерфейс — и показывают, что веб может работать без человека между запросом и решением.
AI-браузеры перестали быть экспериментом. Теперь это интерфейсы первого уровня — и конкуренты не Chrome, а самой логике веба.
Контентный веб растворяется в ответах. Львиная доля информационных страниц — обзоры, инструкции, справки — перестаёт быть «местами». Они становятся сырьём для итогового результата.
Сервисный веб (банкинг, госуслуги, e-commerce) остаётся, но AI становится его умным шлюзом: он заполняет формы, сравнивает параметры, проверяет статусы.
Поведение пользователя меняется фундаментально: он больше не ищет — он ставит задачу.
И это новая ментальная модель работы с информацией.
Пример:
Вы пишете: «Найди квартиру в Берлине до €1200, рядом с метро, с балконом».
AI-браузер не открывает Immobilienscout. Не показывает фильтры.
Он выдаёт три варианта и черновики заявок на просмотр.
Веб остаётся за кадром — вы получаете готовое действие.
🎙️ Через 3 года вы будете разговаривать с ИИ чаще, чем печатать
Новое исследование Jabra и Лондонской школы экономики предсказывает: к 2028 году голос станет основным способом работы с ИИ.
И мы уже на пороге.
📊 Цифры, которые говорят сами за себя
+33%— настолько вырастает доверие к ИИ, когда мы говорим с ним вместо того, чтобы печатать
14% — текущий уровень принятия голосового ИИ (критическая точка перед массовым взрывом)
20% — потеря в производительности при неправильном использовании голоса (пока не научимся)
🚀 Где голос побеждает клавиатуру?
- ⚡ Мозговые штурмы — мысли льются свободнее
- 📝 Быстрые заметки — на ходу, в машине, без рук
- 🎯 Планирование — естественный поток идей
- 📋 Суммирование — скорость важнее точности
💡 Будущее уже здесь
Представьте: вы приходите на работу, а ваш ИИ-коллега уже:
- Составил отчёты на основе ночных данных.
- Отметил срочные письма с вариантами ответов.
- Принял мелкие решения за вас.
Не один гигантский ИИ, а команда специализированных агентов под управлением вашего персонального ИИ-руководителя.
🛡️ Что останавливает людей?
- Страх за конфиденциальность данных (33% работников)
- Неловкость говорить вслух в офисе
- Непонимание, когда голос реально полезен
✅ Что делать то?
1. Инвестировать в качественное аудио — плохое распознавание = никто не будет пользоваться
2. Быть прозрачными с данными — люди должны знать, кто их слушает
3. Нормализовать культуру — руководители должны показывать пример
4. Обучать сотрудников— объяснить, когда голос работает, а когда нет
Вывод: Утверждается, что дело не в том, будем ли мы говорить с ИИ на работе.
Вопрос в том — успеете ли вы подготовиться вовремя.
Клавиатура никуда не денется. Но будущее принадлежит тем, кто научится переключаться между голосом и текстом так же естественно, как между языками.
Ну что ж, поживем увидим.
REAL DIGITAL
📎 Источник:Jabra × London School of Economics, “Beyond the Keyboard”, 2025
#RealDigital #VoiceAI #AI #FutureOfWork #Jabra #LSE