5983
Научно-популярно о науке, технологиях, IT и AI. Не пересказываем новости — объясняем как всё работает.🔥 📱 @digital_in_real
Google замкнул петлю: Gemini теперь генерирует файлы прямо в чате
29 апреля Google анонсировал функцию, которую пользователи ждали с запуска Gemini: AI-ассистент создаёт готовые файлы прямо в диалоге — без копипаста и переформатирования.
📌 Что поддерживается:
• Google Docs, Sheets, Slides — с прямым экспортом в Drive
• Office-форматы: .docx, .xlsx, .csv
• PDF, TXT, RTF, LaTeX, Markdown
• PowerPoint: только через конвертацию из Slides
✅ Как работает:
Описываете файл в промпте → Gemini генерирует → скачиваете или сохраняете в Google Drive. Всё в одном окне.
⚠️ Контекст:
Gemini не первый. Claude запустил генерацию файлов осенью 2025 (изначально только для платных), ChatGPT — раньше. Google догоняет, но с козырем: нативная экосистема Workspace позволяет сохранять напрямую в Drive без промежуточных шагов.
📊 Для понимания гонки: Gemini занимает 7.2% рынка AI-чатботов против 80.5% у ChatGPT (Statcounter, начало 2026). Каждая новая фича — попытка сократить разрыв.
🤖 Наш взгляд:
Google делает ставку не на скорость, а на экосистему. Для корпоративных пользователей Google Workspace — это реальный апгрейд рабочего процесса. Для остальных — давно назревший паритет с конкурентами.
Доступно бесплатно всем пользователям Gemini уже сейчас.
Источники:
[Google Blog]
[TechRadar]
REAL DIGITAL
#Gemini #Google #AI #GoogleWorkspace #ИИ
Алгоритм как третья система управления экономикой
Любой рынок решает одну задачу: как согласовать миллионы разрозненных решений без центрального координатора. Классический ответ — цена. Плановый ответ — директива. Платформенный алгоритм предлагает третий путь — и именно его 26 апреля помощник Путина Максим Орешкин назвал «реинкарнацией плановой экономики». На примере такси: «система говорит 428 рублей, значит 428». Он нащупывает реальный сдвиг — но называет его термином из другой эпохи, и этим скрывает механизм.
📌 В условиях замедления экономики ищется язык контроля. ВВП РФ в январе 2026 снизился на 2,1%, в феврале — на 1,5%, рост-2026 Минэкономразвития признало ниже 1,3%. Апелляция к «Госплану» — не описание реальности, а интерпретация в поисках рамки.
Проблема не в том, «план» это или «рынок». Алгоритмические платформы не задают цену директивно и не оставляют её переговорам — они управляют тем, что вообще считается возможным для пользователя. Это власть над пространством выбора: она ограничивает множество альтернатив до того, как начинается выбор. Ranking, matching, visibility определяют рынок раньше и глубже, чем цена.
У этой конструкции три структурных свойства — и каждое одновременно решает одну проблему и создаёт другую.
⚠️ Свойство 1 — Закон Гудхарта:
«Когда метрика становится целью, она перестаёт быть метрикой».
Charles Goodhart, 1975
Алгоритм оптимизирует то, что измеряет — и метрика переписывает поведение всех участников: водители гоняются за бонусами, пассажиры играют со временем заказа, платформа подкручивает KPI. Система начинает самообманываться — оптимизирует собственное представление о рынке вместо самого рынка.
✅ Свойство 2 — Алгоритм конструирует рынок. И это его сила.
Hayek (Нобелевка 1974): рассеянное знание о предпочтениях нерасчётно из центра. Классический рынок агрегирует его медленно и грубо — через банкротства, дефициты, ценовые шоки. Алгоритм делает это быстрее в узкой области. Проблема не в скорости — проблема в том, что он формирует поведение через интерфейс до выбора, а не фиксирует его после. Это не наблюдение рынка — это его опережающая конструкция.
⚠️ Свойство 3 — Алгоритм сдвигает равновесие, а не фиксирует его:
Алгоритм перекодирует сигналы рынка в рейтинги, ETA, heatmaps. Разные метрики дают разные равновесия системы. Surge pricing увеличивает доступность машин в час пик — это реальное улучшение. Но одновременно сдвигает поведение водителей, пассажиров, географию спроса. Это не «хуже» или «лучше» — это другая система с другими точками устойчивости и другими зонами хрупкости, которые не всегда видны заранее.
Орешкин правильно фиксирует: власть смещается к тем, кто проектирует алгоритмы. Но вопрос не в том, как это назвать. Вопрос в том, кто задаёт целевую функцию — и чьи интересы она кодирует.
Источники:
[The Moscow Times]
[Ведомости]
[МК]
REAL DIGITAL
#экономика #алгоритмы #платформы #Россия #Hayek
«Голливуд в Каскелене, Russell Group в Алматы, МГИМО в Астане»
Важно сказать прямо: эта серия не только про инженеров и физиков. 40 соглашений — это широкий выбор. Бизнес, дипломатия, кино, китайский язык — тоже с дипломом мирового вуза.
Раньше такие направления почти всегда означали обучение за границей. Сейчас — нет.
🎬 Кино, анимация, Game Design:
New York Film Academy открылась в Каскелене — 20 км от Алматы. Кино, продюсирование, сценарное дело, анимация и VFX, Game Design. Преподаватели прилетают из США лично. Кампус на 17 гектарах. Инвестиции — $100 млн к 2029 году.
Можно было выбрать более простой формат. Выбрали одну из самых известных школ киноиндустрии в мире. Game Design и VFX — глобально растущий рынок. Казахстан стал одной из немногих стран ЦА где это можно изучать на уровне мирового бренда.
💼 Бизнес и финансы:
• Cardiff University (QS 181) — Russell Group, основан 1883. Астана. Бизнес, гражданское строительство, геология, Computer Science. Кампус 6 247 кв.м, 2 000 студентов. На новый корпус запланировано $25 млн.
• Queen's University Belfast (QS 202, основан 1845) — Алматы. Финансы, деловое администрирование. 90 грантов по 5 млн тенге.
• De Montfort University — Алматы. Global MBA, аналитика данных, графический дизайн.
🌍 Дипломатия и языки:
• МГИМО в Астане — международные отношения, дипломатия, бизнес-информатика. Топ-7 вузов России. На базе ЕНУ им. Гумилёва.
• Beijing Language and Culture University в Астане — #1 в мире по преподаванию китайского языка. Переводческое дело, педагогика. Китайский через 10 лет — конкурентное преимущество на всём евразийском рынке.
🏥 Медицина и ИИ:
University of Debrecen (QS 574, основан в 1538 году, Венгрия) — Астана. ИИ в медицине. На базе Astana IT University.
Astana Times написала об этом так: «Региональные акиматы полностью вовлечены. Туркестан предоставил здание и гранты для Woosong. Северный Казахстан и Костанай помогли с Minnesota и Arizona. Кызылорда и Шымкент — с SeoulTech.»
Это не Астана решала за регионы. Регионы сами включились.
Последний пост серии — про деньги. Сколько стоит и как попасть. Через 2 часа.
Источники:
[Astana Times]
[ICEF Monitor]
REAL DIGITAL
#НовыеВузыКЗ #ОбразованиеКазахстан #NYFA #Cardiff
«Ядерная физика в Алматы, ИИ в Кызылорде, горное дело в Жезказгане»
Родители часто спрашивают: это реально или просто красивое название на фасаде? Отвечаем конкретно — по городам, программам и оборудованию.
⚛️ Наука и физика:
НИЯУ МИФИ зашёл в КазНУ им. Аль-Фараби в Алматы. Ядерная физика, космофизика, защищённые вычислительные системы. Не строили с нуля — усилили то что есть. Госзаказ: 120 грантов, стоимость от 1,8 млн тенге.
Это означает простую вещь: выпускник не переучивается после вуза — он уже готов к работе.
⚙️ Инженерия и энергетика:
• TU Berlin в Актау (QS 147) — мехатроника, экологический инжиниринг, Computer Science.
• Heriot-Watt в Актобе (QS 256) — нефтяная инженерия, электроэнергетика. Шотландский вуз в нефтяном регионе — не случайно.
• Мастерская Лу Бань в Усть-Каменогорске — транспорт и ИИ в транспорте. Оборудование из США на $2,1 млн. Реальные стенды, не макеты.
💻 ИИ и кибербезопасность:
• SeoulTech в Кызылорде (QS 101 по инженерии) — CS, кибербезопасность, AI architect, двойные дипломы.
• Penn State в Алматы (QS 89) — Petroleum Engineering, Geology, Cybersecurity.
• ASU InnoTech в Алматы — CS, кибербезопасность, аналитика данных. Двойные дипломы 3+1 и 4+1 в Arizona State University. Цель — 6 000 студентов к 2036 году.
⛏️ Горное дело:
Colorado School of Mines в Жезказгане — #1 в мире по Mineral & Mining Engineering. На базе Казахмыс. Высокий уровень трудоустройства выпускников. Инфраструктура готова с декабря 2025. Университет Улытау уже получил лицензию и прошёл международную аккредитацию в марте 2026.
🧪 Химия:
РХТУ им. Менделеева в Таразе — химия, химические технологии. Госзаказ: 30 грантов от 930 тыс. тенге.
Каждая такая программа — это отдельные переговоры, стандарты, лаборатории. Для вуза-партнёра это дороже чем зайти с MBA. Значит — убеждали. Значит — договаривались на конкретных условиях.
По всей стране работают 17 центров ИИ, 48 академий Huawei, суперкомпьютерный кластер мощностью 42 PFLOPS — один из самых мощных в регионе.
Про принципиально новый тип вуза — не филиал, а исследовательский центр — следующий пост через 2 часа.
Источники:
[Astana Times]
[Times of Central Asia]
REAL DIGITAL
#НовыеВузыКЗ #ИнженерияКЗ #ОбразованиеКазахстан
Идентичность теперь дешевле подделать, чем защитить
FTC зафиксировала: в 2025 году американцы потеряли $2,1 млрд на скамах в соцсетях — рост в 8 раз с 2020-го. AI-дипфейки знаменитостей стали главным инструментом этого роста.
Как работает атака:
📌 Мошенники берут реальное интервью — с красной дорожки или подкаста. Voice cloning подменяет голос, lip sync синхронизирует губы. Итог: Тейлор Свифт или Рианна "рекомендуют" программу "TikTok Pay" — смотри видео, зарабатывай деньги.
📌 После клика — редирект на сторонний сайт с официальным брендингом TikTok. Там собирают имя, email и контакты. Цель не деньги сразу: email уходит в базы для фишинга, телефон — для SIM swap атак, доступ к аккаунту масштабирует мошенничество дальше.
⚠️ Масштаб: YouTube уже удалил 1 000+ подобных AI-роликов, успевших набрать 200 млн просмотров.
Почему TikTok — идеальная среда:
For You алгоритм распространяет контент без барьера доверия: пользователь не различает рекламу и UGC. Мошенники A/B-тестируют ролики быстрее, чем модерация успевает их блокировать. Стоимость входа — $100–300 за весь pipeline.
Как распознать дипфейк:
• Асимметрия лица и неестественные движения глаз при быстром просмотре
• Рассинхрон губ на паузах и смазанные края лица при увеличении
• Предложение "лёгкого заработка" от корпорации — само по себе красный флаг
Наш взгляд:
Тейлор Свифт 24 апреля 2026 подала трейдмарк-заявки на голосовые фразы "Hey, it's Taylor Swift" и "Hey, it's Taylor". Это первый прецедент защиты голоса через IP-право. Но право реагирует постфактум — атака происходит в моменте и масштабируется быстрее суда.
Есть и контрмеры: индустрия продвигает стандарт C2PA (цифровая подпись происхождения медиа), YouTube тестирует watermarking. Но пока защита выстраивается, unit-экономика атаки сходится: CAC мошенника — сотни долларов, потенциальный доход с жертвы — на порядок выше.
Казахстанские пользователи TikTok — в той же зоне риска. Высокая доля mobile-first аудитории и быстрый рост fintech создают больше точек входа для фишинга.
Источники:
[TechBuzz AI]
[Gadget Review]
[FTC Report]
REAL DIGITAL
#Deepfake #Кибербезопасность #TikTok #ИИ #Фишинг
С Днём единства народов Казахстана 🇰🇿
В Казахстане живут представители более 130 народов — и это не про цифру, а про способность системы работать вместе.
Единство — это не одинаковость.
Это когда разное складывается в устойчивое.
Бір ел — бір жүрек.
Одна страна — одно сердце.
С праздником! 🇰🇿
REAL DIGITAL
← Часть 1: как читать данные OpenRouter без иллюзий
$77.6M за месяц: рынок агентов платит не за токены — за класс задачи
Топ-30 приложений на OpenRouter обработали 33.14T токенов за апрель 2026 и потратили $77.6M на инференс. Данные CodeSOTA, снэпшот 20 апреля. Цифры реальные — интерпретация требует трёх слоёв.
📌 Слой 1 — Объём: лидер с оговоркой
OpenClaw держит #1 с 17.1T суммарных токенов и $28.16M/месяц — 36% всех расходов топ-30. Причина не в превосходстве: агент работает 24/7, маршрутизирует через дешёвые OSS-модели, обслуживает enterprise-пайплайны в Telegram, Discord, Slack. Много токенов = много циклов на дешёвом железе.
⚠️ Слой 1.5 — CVE как индикатор зрелости:
В марте OpenClaw раскрыл 9 CVE за 4 дня, одна с CVSS 9.9. Это не просто риск безопасности — это сигнал: агент уже внутри production-инфраструктуры компаний. Популярность = интеграция = поверхность атаки.
📌 Слой 2 — Стоимость: одинаковый объём, разный чекбук
Кодинг-агенты, суммарные токены (OpenRouter App Rankings):
• Kilo Code — 6.41T токенов
• Hermes Agent (Nous Research) — 4.05T, самообучающийся, +40% скорости на повторных задачах; в Trending этой недели: +126% роста
• Claude Code — 3.78T, но $16.39M расходов против $5.26M у Hermes
Claude Code и Hermes обрабатывают сопоставимый объём, но Claude обходится в 3x дороже.
📌 Слой 3 — Экономика use case: почему Claude дорогой и это нормально
Claude Code не дорогой из-за неэффективности — дорогой, потому что его задачи (глубокий анализ кодовой базы, рефакторинг, итерации на тестах) экономически допускают дорогой инференс. Hermes оптимален для массовых повторяющихся задач. Разные классы задач → разные допустимые экономики.
🤖 Наш взгляд:
Токены — честный след активности, но не метрика лидерства. Рынок разделился: OpenClaw берёт массовостью и ценой, Claude Code — сложностью контекста, где экономия на инференсе бессмысленна.
Источники:
[OpenRouter Apps][CodeSOTA, снэпшот 20.04.2026]
[Digital Applied — бенчмарк агентов]
REAL DIGITAL
#AgenticAI #OpenRouter #OSINT #ИИ #LLM
Китай строит ИИ-экономику с газом и тормозом одновременно
Аналитики называют это «Visible hand» — по аналогии с невидимой рукой рынка. Этой дилемме — росту под контролем — посвящён материал The Economist от 28 марта 2026 года.
📌 Что происходит:
В августе 2025 года Госсовет КНР опубликовал директиву «AI Plus»: к 2027 году — 70% проникновения ИИ в ключевых секторах, к 2030-му — 90%, к 2035-му — практически полная интеграция. Это официальные цели, не гарантированный сценарий.
⚡️ Цифра, которая объясняет масштаб:
В Китае уже 400+ LLM, более 300 допущены к коммерческому использованию. Alibaba, Tencent, Baidu инвестируют ~400 млрд юаней ($55 млрд) в год в чипы и ЦОДы. Tencent заявил о выходе модели Hunyuan-MT-7B на уровень Llama 3 в задачах машинного перевода, используя около 10% вычислительных ресурсов — ставка на эффективность под ограничениями.
⚠️ Парадокс: газ и тормоз одновременно
Все модели обязаны соответствовать «социалистическим ценностям». Ограничения задаются не только на этапе обучения, но и на уровне использования и регулирования. Модель может «уметь» — но вместо запрещённого ответа она извинится и предложит альтернативу.
США строят frontier-модели и продают доступ к ним через глобальные API-платформы. Китай ускоряет внедрение ИИ в реальную экономику — производство, логистику, госуправление — одновременно конкурируя на уровне моделей под санкционным давлением. P/E китайского техсектора — 17.5x против 32x у американского — отражает не только потенциал, но и регуляторные риски.
Источники:
[South China Morning Post]
[Finimize / IBKR Campus]
Иллюстрация: обложка The Economist
REAL DIGITAL
#Китай #ИИ #AIPlus #геополитика
Все говорят про ИИ-инструменты. Вот чем они на самом деле отличаются
Если вы видели споры про n8n, Claude Code или OpenClaw и не поняли, о чём вообще речь — это нормально. За названиями стоит один вопрос: сколько контроля вы готовы отдать машине?
Есть три ответа.
📌 Вы контролируете процесс
Вы один раз настраиваете правило — и оно работает само, всегда одинаково. Пришла заявка → система занесла данные → отправила уведомление. Без вас, 24/7.
Цена выбора: предсказуемость в обмен на гибкость. Система делает ровно то, что вы описали — не больше. Если условия изменились, API обновился, данные пришли в другом формате — правило ломается. И чинить его будете вы.
*Инструмент: n8n*
📌 Вы работаете в паре с ИИ
Вы ставите задачу — система выполняет. Написать текст, разобрать данные, собрать прототип. Вы проверяете, направляете, принимаете решение.
Цена выбора: гибкость в обмен на ваше время. Система не работает без вас. Зато вы контролируете каждый шаг и можете изменить направление в любой момент.
*Инструмент: Claude Code*
📌 Вы отпускаете
Система работает сама: следит за входящими, реагирует на события, принимает решения по расписанию. Вы можете написать ей сообщение — она ответит и сделает.
Цена выбора: скорость и автономия в обмен на предсказуемость. Система может ошибиться — и последствия её решений остаются вашими. Чем больше вы отдаёте, тем важнее понимать: кто отвечает за результат.
*Инструмент: OpenClaw и подобные*
🤖 Наш взгляд:
Хайп вокруг этих инструментов — это на самом деле спор о том, какая модель станет доминирующей. Автономные агенты уже берут на себя простые задачи — поддержку, маршрутизацию, обработку данных. Граница будет смещаться.
Но выбор инструмента — это всегда выбор компромисса. Не "что мощнее", а "за что вы готовы отвечать".
Вы можете делегировать действия системе. Но ответственность за результат остаётся у вас.
Источники:
[Oasis Security]
[Dark Reading]
REAL DIGITAL
#AI #автоматизация #ИИагенты #n8n #ClaudeCode
🌐 Каждая страна строит своего технологического чемпиона
Европа десятилетиями оттачивала регуляции — в это время Эмираты масштабировали G42. Другие страны продолжают покупать лицензии на западные LLM, а Саудовская Аравия запустила HUMAIN. Владение технологией — один из самых прямых путей к суверенитету.
📌 Карта суверенных чемпионов — это разные формы национального контроля над технологиями:
🇦🇪 ОАЭ — G42 (2018): ЦОДы, биомедицина и собственная LLM Jais. Строят крупнейший AI-кампус за пределами США.
🇸🇦 Саудовская Аравия — HUMAIN (2025): создаётся как единый оператор национальной AI-инфраструктуры под председательством Мухаммада бин Салмана.
🇺🇸 США — Palantir (2003): один из ключевых элементов гос-слоя. «Цифровое оружие» Пентагона и спецслужб — Maven становится стратегическим AI-слоем для всех родов войск США.
🇫🇷 Франция — Mistral AI: ставка на суверенную LLM при личной поддержке Макрона — без полной инфраструктурной независимости.
🇮🇱 Израиль — модель Unit 8200: элитное киберподразделение ЦАХАЛа как pipeline — армия → стартап → глобальный рынок. Выходцы создали Check Point, Wiz, CyberArk, Armis.
🇷🇺 Россия и 🇨🇳 Китай — кластерная модель: несколько национальных игроков под плотным государственным контролем.
🇰🇿 Казахстан — BTS Digital: сервисная экосистема без контроля над инфраструктурой. Но вектор верный — Aitu объединяет цифровой ID, платёжный шлюз и Социальный кошелёк в едином национальном контуре.
⚠️ Три модели суверенитета:
• Корпоративная — один мощный национальный оператор (G42, HUMAIN)
• Кластерная — конкуренция нескольких внутренних игроков (США, Китай, Россия)
• Кадровая — армия как pipeline для тех-сектора (Израиль)
В большинстве успешных кейсов совпадает одно: контроль над инфраструктурой, данными и талантами в одной национальной системе. Контроль над GPU сегодня — это то, чем была нефть в XX веке.
Мы стараемся покупать продукты местного производства, стараемся носить местные бренды. Почему с технологиями должно быть иначе? Экономический патриотизм понятен всем. Но с технологиями логика та же, только скорость в десятки раз выше. Окно в 8 лет (2018–2026) закрывается не десятилетиями, а кварталами. Поддержать своего чемпиона — это не только патриотизм. Это гарантия того, что ключевые рубильники останутся под нашим контролем.
2018-й дал старт. 2026-й требует выбора: строить своё или арендовать чужое.
Источники: [G42]
[CNN / HUMAIN]
[Built In / Palantir][Inbusiness.kz / BTS Digital]
REAL DIGITAL
#SovereignAI #ЦифровойСуверенитет #Казахстан #BTSDigital #Geopolitics
Интернет строили для людей. Теперь его адаптируют под агентов
ИИ-агенты уже умеют многое, но в вебе они до сих пор действуют «вслепую»: открывают сайт, сканируют его как картинку и пытаются угадать, куда нажать. Google и Microsoft решили это исправить.
10 февраля 2026 года опубликован черновик нового стандарта — WebMCP.
📌 Что произошло:
Web Model Context Protocol — это новый браузерный API. Он позволяет сайтам самим «объяснять» ИИ-агентам свои возможности. Не через визуал, а через структурированный список функций.
Сайт буквально говорит агенту: «У меня есть функция buyTicket(city, date). Вот параметры. Вызывай». Агент действует напрямую — без ошибок и лишних кликов.
⚡ Почему это меняет правила игры:
Сейчас агент — это турист в чужом городе, который пытается по вывескам понять, где купить хлеб. WebMCP — это когда каждый магазин выдает туристу четкую инструкцию на его языке.
• Технически: скриншот весит сотни килобайт и дает высокую погрешность.
• С WebMCP: прямой вызов функции экономит токены и сводит ошибки к минимуму.
✅ На практике:
По команде «забронируй билет Алматы – Астана на пятницу» агент не будет «гулять» по меню сайта. Он мгновенно увидит WebMCP-инструменты, вызовет нужную функцию и оформит заказ за секунды. Горизонт массового внедрения — 2–3 года.
⚠️ Нюансы:
Стандарт в начале пути — работает пока только в тестовом Chrome Canary. Apple (Safari) и Mozilla (Firefox) хранят молчание. К тому же есть риск «войны форматов» с оригинальным MCP от Anthropic.
🤖 Наш взгляд:
WebMCP — это SEO нового поколения. Сайты, которые первыми внедрят протокол, станут «видимыми» для агентов. В 2000-х бизнес сражался за позиции в поиске, в 2026-м начнет сражаться за доступность для ИИ-помощников. Для казахстанского e-commerce это сигнал: агентский трафик станет реальным каналом быстрее, чем кажется.
Источники:
[Chrome for Developers]
[W3C GitHub — WebMCP]
[Search Engine Land]
REAL DIGITAL
#WebMCP #AgenticWeb #AI #Technology #Browser
Яма в скале, которая измерила небо точнее астрономии Европы XV века
Представьте задачу: определить положение звезды с точностью до угловых секунд.
Ни телескопов. Ни оптики. Только камень, свет и математика.
Решение оказалось не сложным — а масштабным.
🔭 Инструмент
В скале вырубили глубокую траншею и встроили мраморную дугу радиусом около 40 метров — Фахри-секстант. Один градус на шкале занимал 70 сантиметров. Угловая минута — 12 мм. Принцип прост: чем больше радиус, тем выше разрешение и ниже ошибка.
Никакой оптики. Только геометрия, доведённая до предела.
Солнечный луч проходил через отверстие в крыше и в момент прохождения светила через меридиан падал на мраморную дугу. Астроном фиксировал точку. Из таких точек складывалась картина неба.
📊 Результат
В 1437 году здесь вычислили длину года: 365 дней 6 часов 10 минут 8 секунд. Ошибка относительно современных данных — меньше минуты.
Тот же инструмент дал каталог около 1000 звёзд — самый точный набор собственных наблюдений между Птолемеем и Браге.
⚡️ Парадокс
В 1449 году Улугбек был убит. Обсерваторию разрушили. Место стало восприниматься как священное — о том, что здесь стоял один из самых точных научных приборов своего времени, забыли почти на пять веков.
В 1908 году археолог Василий Вяткин нашёл под холмом ту самую мраморную дугу. Он завещал похоронить себя рядом — и был похоронен там.
Но уцелело не это.
Звёздный каталог вывез ученик Улугбека — Али Кушджи. В Европе его издали и использовали астрономы ещё столетиями.
Камень уничтожили.
Данные пережили его на 459 лет.
Источники:
[Wikipedia — Ulugh Beg Observatory]
[Atlas Obscura]
REAL DIGITAL
#наука #астрономия #история #ЦентральнаяАзия #Самарканд
Цифровой кодекс есть. Теперь нужен рынок: как запустить экономику данных в Казахстане
Президент Касым-Жомарт Токаев объявил 2026-й Годом цифровизации и искусственного интеллекта и подписал Цифровой кодекс.
Это важный сигнал: государство не просто говорит о данных и ИИ — оно формирует правовую основу для нового рынка.
Почему это важно
По данным совместного исследования IDC и Первого кредитного бюро Казахстана (сентябрь 2024):
• €556 млн — объём рынка данных Казахстана в 2023 году
• €973 млн — базовый прогноз к 2030
• €2,36 → €4,13 млрд — вклад в экономику страны в целом
Это не просто рост ИТ-сектора. Это формирование нового сегмента экономики. При этом потенциал остаётся высоким: доля рынка данных в ВВП Казахстана — около 0,30%, что ниже, чем в большинстве стран ЕС.
Что уже сделано
Цифровой кодекс закладывает ключевой принцип: данные могут становиться объектом экономического оборота.
Фактически, речь идёт о создании инфраструктуры, в которой данные смогут:
• безопасно использоваться
• передаваться
• становиться основой для новых сервисов и продуктов
Что важно сделать сейчас
Цифровой кодекс вступает в силу 11 июля 2026 года. До этой даты — критическое окно для подзаконных актов. Без них платформы обмена данными будут юридически разрешены, но практически нежизнеспособны.
Для практического запуска рынка необходимы:
📌 Чёткие правила работы с данными — включая стандарты анонимизации и требования к датасетам
📌 Регуляторная определённость для ключевых отраслей — чтобы банки, телеком и другие крупные держатели данных могли участвовать в обороте
📌 Первые пилотные сделки — чтобы показать бизнесу, как именно работает экономика данных
Компании готовы двигаться: данные уже накапливаются, интерес к их монетизации есть. Но для начала инвестиций им необходимы понятные правила и подтверждение, что рынок действительно запускается.
Апрель–июль 2026 — это окно, которое важно не упустить.
Мировой опыт показывает
Успешные рынки данных строятся на согласованных действиях государства и бизнеса.
⚡️ Shanghai Data Exchange (Китай, 2021) — государственно-частная модель с акцентом на прикладные сценарии использования данных
⚡️ Gaia-X (ЕС, 2020) — инфраструктура доверенного обмена, где данные остаются у владельца. Именно эта архитектура заложена в Цифровом кодексе РК.
⚡️ Dawex (Франция, 2015) — коммерческая B2B-платформа обмена данными, признана Technology Pioneer Всемирного экономического форума
Казахстан уже движется в этом направлении — и может опереться на лучшие практики.
Окно возможностей
Сегодня сложилась редкая ситуация: есть политическая воля, правовая база, данные и интерес со стороны бизнеса.
Мировой опыт показывает: те, кто запускает подзаконную базу и первые пилоты в первые месяцы после принятия закона, формируют рынок. Те, кто откладывает — догоняют годами.
Следующий шаг требует координации усилий регуляторов, отраслевых ассоциаций и участников рынка.
Вывод
Казахстан уже сделал главное — заложил фундамент рынка данных. Теперь важно в ближайшие месяцы обеспечить запуск подзаконной базы и первых практических кейсов.
Именно это определит, насколько быстро данные станут реальным драйвером экономики.
Источники:
[IDC + ПКБ, Data Market Study KZ 2024]
[Акорда, Указ № 1151]
картинка сгенерировано с помощью Gemini.
REAL DIGITAL
#данные #IDC #Казахстан #цифровойкодекс #ИИ #dataeconomy #биржаданных
Фарма вступает в GPU-гонку. Roche сделал первый ход
На NVIDIA GTC 2026 Roche объявил о расширении AI-инфраструктуры: 2176 GPU Nvidia Blackwell на собственных серверах в США и Европе плюс облачные мощности — итого более 3500 GPU. Биология ускоренно превращается в вычислительно управляемую науку.
📌 Что построено:
Roche развернул "AI factory" — кластер для итеративного цикла Lab-in-the-Loop: AI генерирует гипотезы → лаборатория проверяет → данные возвращаются в модель. Стек: NVIDIA BioNeMo для обучения молекулярных и биологических foundation models, Parabricks для геномики, NeMo Guardrails для healthcare-grade AI. Цель — встроить AI в каждый этап: от дизайна молекулы до диагностики.
⚡️ Два реальных кейса из Genentech:
По внутренним метрикам компании — деградерная молекула для онкологии разработана на 25% быстрее обычного цикла. Резервный кандидат (backup molecule — параллельная страховка на случай провала основного препарата) получен за 7 месяцев вместо стандартных 2+ лет. Это разные проекты, разные стадии, разные метрики.
⚠️ Про "крупнейший" — честно:
Три недели назад Eli Lilly запустила LillyPod — 1016 GPU Blackwell Ultra, полностью собственное железо. Roche считает on-prem + cloud вместе. Метрика "крупнейший" пока не стандартизирована в отрасли: одни считают GPU, другие — совокупную вычислительную мощность. Гонка идёт, финиша нет.
🔹 Почему это сдвиг, а не новость:
Разработка одного препарата стоит $1–2 млрд и занимает 10–15 лет. AI снимает bottleneck discovery — поиск молекул и дизайн кандидатов. Но это усиливает следующий bottleneck: клинические испытания и регуляторное одобрение. Узкое место смещается, а не исчезает.
🤖 Наш взгляд:
NVIDIA на GTC продаёт не GPU — продаёт готовую архитектуру drug discovery: BioNeMo + Parabricks + Guardrails как единый стек для фармы. Roche — якорный кейс этой вертикали, как банки стали якорным кейсом для финтех-инфраструктуры. Следующий вопрос не "сработает ли AI в фарме" — а "кто из фармгигантов опоздает с инфраструктурой и потеряет pipeline".
Источники:
[Roche — пресс-релиз](https://www.roche.com/media/releases/med-cor-2026-03-16) | [NVIDIA Blog](https://blogs.nvidia.com/blog/roche-ai-factories-omniverse/) | [GlobeNewsWire](https://www.globenewswire.com/news-release/2026/03/16/3256740/0/en/Roche-launches-NVIDIA-AI-factory-to-accelerate-the-development-of-new-therapeutics-and-diagnostics-solutions.html)
REAL DIGITAL
#AI #фарма #NVIDIA #drugdiscovery #Blackwell
Kolmogorov-Arnold Networks(KAN) -советская математика стала инструментом, который можно взять прямо сейчас.
В первом посте — история теоремы 1957 года.
Теперь — что из неё выросло и зачем
это важно лично вам.
📌 Проблема обычных нейросетей:
ChatGPT и большинство современных ИИ-систем — чёрный ящик. Вы получаете ответ. Но почему именно такой — система не объясняет.
Для многих задач это нормально. Но не для всех.
Врач не может назначить лечение просто потому
что "ИИ так решил". Ему нужно объяснение.
Банк не может отказать в кредите без обоснования.
Регулятор требует прозрачности.
Учёный не может опубликовать результат
без формулы. Ему нужен закон, а не предсказание.
📌 Что сделал MIT:
В 2024 году команда MIT взяла теорему
Колмогорова–Арнольда и впервые реализовала
её как рабочую нейросеть — KAN
(сети Колмогорова–Арнольда).
Заслуга не в новой математике.
Математика была готова 67 лет.
Они взяли старый чертёж —
и впервые построили по нему машину.
В отличие от обычных нейросетей KAN
не просто даёт ответ — он показывает формулу.
Можно увидеть какие факторы влияют и как именно.
📌 Кто в Казахстане может взять это прямо сейчас:
Код открытый. MIT выложил его на GitHub бесплатно.
Исследователи в университетах — те кто работает
с данными в физике, биологии, экономике.
KAN даёт им то чего не хватало —
интерпретируемый результат, а не чёрный ящик.
Разработчики и data scientists — те кто знает
Python и машинное обучение. Для них KAN —
новая библиотека. Скачал, попробовал,
применил к своей задаче.
Финансовые компании и банки. Регулятор
всё чаще требует объяснять решения ИИ.
KAN даёт эту объяснимость.
📌 Что для этого нужно:
Технически — немного. Python, базовое понимание
машинного обучения, задача где важна
интерпретируемость.
Где реальный барьер — не в технологии.
Большинство компаний пока берут готовые решения.
Строить что-то своё на основе исследовательского
инструмента — это следующий уровень зрелости.
Но те кто сделает этот шаг — получат преимущество.
Вывод:
Советский студент решал абстрактную задачу
в 1957-м. MIT построил на ней инструмент
в 2024-м. Код открыт. Математика доступна.
Возможно кто-то в Казахстане уже работает
с KAN — в университете, в компании, в стартапе.
Если вы один из них — напишите нам.
Хотим рассказать об этом.
А если ещё не знали что такой инструмент
существует — теперь знаете.
Прорывы не рождаются из воздуха.
Они вырастают из идей которые ждали
своих условий. Условия появились.
Инструмент создан.
Источники:
[KAN: Kolmogorov-Arnold Networks (arXiv, 2024)]
[pykan — GitHub MIT]
[Теорема Колмогорова–Арнольда — Wikipedia]
REAL DIGITAL
#математика #ИИ #KAN #нейросети #Казахстан #технологии
Самые богатые в мире растут не на AI — а на праве его контролировать
1 мая 2026. По данным Forbes Real-Time Billionaires, топ-10 прибавил более $280 млрд за апрель. Но это не деньги от AI. Это деньги от того, кто будет владеть его инфраструктурой.
📌 Что выросло:
• Larry Page — +$76B
• Sergey Brin — +$70B
• Jeff Bezos — +$49B
• Jensen Huang — +$22B, выход в топ-10
Рост идёт через Alphabet и Nvidia — компании, которые контролируют ключевые слои инфраструктуры: вычисления и модели, на которых строится вся AI-экосистема.
📉 Это не дотком-пузырь
В 2000-х рынок переоценивал компании без выручки и без инфраструктуры. Сейчас у лидеров уже есть денежные потоки, чипы, дата-центры и олигополия с крайне высоким барьером входа. Рынок переоценивает не "идею AI" — а право быть посредником между AI и всеми остальными.
⚠️ Парадокс №1: капитализация опережает выручку
AI уже генерирует растущую выручку — но она не поспевает за темпами роста капитализации. Сначала — контроль инфраструктуры, потом — монетизация. Рынок платит авансом.
⚠️ Парадокс №2: не все играют в эту игру
Маск — №1 ($782B) несмотря на -$35B. Walton'ы — в топ-10 за счёт классического ритейла. Это вторая модель: не контроль будущего, а стабильное извлечение прибыли из настоящего.
📊 Hurun Global Rich List 2026: 114 AI-компаний создали новых миллиардеров. Но старые богатеют быстрее — потому что контролируют точки входа в AI.
🤖 Наш взгляд:
Forbes перестаёт быть списком крупнейших бизнесов. Он становится списком владельцев инфраструктуры будущего. AI ещё не создал эти состояния напрямую — но уже определил, кто будет зарабатывать на всех остальных.
Источники:
[Forbes Real-Time Billionaires]
[Hurun Global Rich List 2026]
REAL DIGITAL
#AI #Forbes #капитал #инфраструктура #Nvidia #Alphabet
«Грант, кредит или свои — три пути в мировой вуз в Казахстане»
Главный страх который остаётся после всех предыдущих постов: «Это звучит круто — но мы потянем?»
Отвечаем честно.
💰 Стоимость образования — сравнение (данные МНВО):
• США — $27 000 в год
• Великобритания — $11 400
• Сингапур — $7 700
• Казахстан — $6 400
• Южная Корея — $3 600
Казахстан остаётся одной из стран с более доступным образованием — при участии международных вузов.
📊 Что есть прямо сейчас:
• 93 232 госгранта выделено в 2025 году
• 9 527 грантов СУУН — для студентов из сельской местности и малообеспеченных семей
• 2 140 грантов для кандасов
• 95 395 вкладов "Келешек"
• Стипендия бакалавриата выросла в 2 раза
• Льготный образовательный кредит
📋 Сколько стоит грант по конкретным вузам:
• От 830 тыс. тенге — РХТУ Менделеева (Тараз)
• 1,8 млн тенге — МИФИ (Алматы)
• 5 млн тенге — Queen's Belfast (Алматы)
• 5,1 млн тенге — Penn State (Алматы)
• 6,9 млн тенге — CityU Hong Kong (Алматы)
Как это выглядит на практике для большинства семей:
Сначала — попытка на грант. Если не прошёл — частичная оплата или льготный образовательный кредит. Параллельно — стажировки и подработка по специальности. Это уже доступно не только для семей с высоким доходом.
29 студентов из Петропавловска уже учатся в University of Arizona. Двойной диплом. Государство оплатило всё — жильё, визу, перелёт. Такие кейсы уже появляются — и их планируют расширять.
📌 Как подать:
• Основной портал: https://studyinkz.kz/en
• Единый период приёма — следить за дедлайнами МНВО
• Отдельные конкурсы: Казахмыс (Colorado Mines — 100 грантов), Penn State
• Актуальные дедлайны и условия по каждой программе — на
https://studyinkz.kz/en
В конце 2022 года была поставлена задача: открыть минимум 5 иностранных вузов. Результат в 2026-м — 40 соглашений. 33 вуза работают. По всей стране. С лабораториями. С зарубежными дипломами. В Жезказгане и Кызылорде, Актобе и Костанае — не только в столицах.
«Всё это произошло без масштабных рекламных кампаний. Просто имена топовых университетов сделали своё дело» — Times Higher Education.
Ещё недавно выбор был между "дорого уехать" и "остаться без альтернативы". Сейчас появился третий вариант.
Это не случилось само.
Какой город и направление вас интересуют? Пишите в комментариях 👇
Источники:
[Times Higher Education]
[Times of Central Asia][МНВО РК]
REAL DIGITAL
#НовыеВузыКЗ #ОбразованиеКазахстан #Гранты #StudyInKazakhstan
«Казахстан строит свой университет ИИ — и это не классический вуз»
24 апреля 2026 года Президент Токаев лично приехал в Международный центр искусственного интеллекта Alem.ai в Астане. Министр науки Саясат Нурбек представил концепцию нового университета. Старт — 1 сентября 2026 года.
Все вузы предыдущих постов учат применять знания. Этот ставит другую задачу.
📌 Что это такое:
National AI Research University — NAIRU. Не филиал иностранного вуза. Казахстанский исследовательский университет с особым статусом. Первый такого рода в Центральной Азии.
📍 Где и с чем:
Кампус — на территории EXPO в Астане. Интегрирован с Alem.ai, Astana Hub, облачной платформой alem.cloud и языковой моделью AlemLLM. Доступ к суперкомпьютерному кластеру 42 PFLOPS.
🎓 Модель AI+X — в чём суть:
Не просто "изучи ИИ". А "применяй ИИ в своей отрасли":
• Бакалавриат: Artificial Intelligence & Machine Learning
• Магистратура AI+X: ИИ в финансах, энергетике, здравоохранении, госуправлении, промышленности
Консорциум: NAIRU — центр ИИ-компетенций. Партнёрские вузы страны дают отраслевую экспертизу.
NAIRU ставит задачу: готовить специалистов, которые будут создавать технологии — а не только применять их.
AI-Sana уже выдала 673 тыс. сертификатов по всей стране — базовая ИИ-грамотность для всех. NAIRU — вершина этой пирамиды. Кто-то должен разрабатывать следующее поколение ИИ-систем для Казахстана — и делать это внутри страны.
В ноябре 2025 года Нурбек давал интервью в Вашингтоне — приехал вместе с Президентом на саммит C5+1. Сказал коротко: «Студентам больше не нужно уезжать из региона чтобы получить образование мирового уровня.»
Это — первая попытка Казахстана не только учить, но и создавать свои технологии. Получится ли в полной мере — открытый вопрос. Но попытка уже запущена. И запущена серьёзно.
Для школьника сегодня это означает конкретную возможность: можно не только учиться ИИ — можно попытаться стать тем, кто его создаёт.
⚠️ Концепция представлена 24 апреля. Набор уточняется. Актуальная информация — на сайте Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан.
Следующий пост — для тех кто не технарь. Выбор есть и для них. Через 2 часа.
Источники:
[Nur.kz]
[Times of Central Asia]
[akorda.kz]
Фото: пресс-служба Акорды / akorda.kz
REAL DIGITAL
#NAIRU #ИИКазахстан #НовыеВузыКЗ #AIUniversity
«Уехать нельзя, остаться»
Ещё 3 года назад сценарий был один: хочешь сильное образование — уезжай.
В конце 2022 года Президент поставил задачу: открыть минимум 5 филиалов ведущих иностранных вузов.
Сегодня их 40. Работают 33. Ещё 7 открываются в этом учебном году.
По всей стране: от Актау до Шымкента.
Куда поступать после школы — уезжать или остаться в Казахстане?
Завтра весь день — одна тема. Про образование. Про выбор. Про то что изменилось.
Пять постов с 10 утра.
Сохраните и перешлите тем у кого дети-старшеклассники 👇
REAL DIGITAL
#НовыеВузыКЗ #ОбразованиеКазахстан #StudyInKazakhstan
Холодный имейл Сэму Альтману. Сейчас — $11 млрд
В 2022-м бывший юрист и исследователь DeepMind написали Сэму Альтману холодное письмо. Оно сработало не само по себе — оно попало в момент, когда LLM впервые стали достаточно сильны для юридической работы. Harvey стал одной из первых инвестиций OpenAI Startup Fund. Реальное преимущество — ранний доступ к frontier-моделям и доверие BigLaw, которое позволило встроиться в их процессы раньше всех.
Три года спустя: 100,000 активных пользователей-юристов, 1,300 организаций в 60 странах, ARR $190 млн, оценка $11 млрд.
📌 Как работает бизнес:
Harvey — это платформа агентов, которые выполняют юридическую работу от начала до конца: анализ контрактов, due diligence, исследование прецедентов, комплаенс, подготовка к судебным разбирательствам. 25,000+ кастомных агентов на платформе — их строят сами клиенты под свои задачи.
Модель монетизации: $1,200 за юриста в месяц, минимум 20 лицензий, годовые контракты. Цена оправдана экономикой: риск ошибки в legal дорогой, даже 10-20% ускорения работы юриста окупает подписку. Большинство фирм из AmLaw 100 — уже клиенты.
⚡️ Стратегическая капитуляция, которая стала преимуществом:
В 2024-м Harvey отказалась от собственной юридической модели. Claude, GPT-4 и Gemini начали превосходить их кастомную модель на собственном же бенчмарке BigLaw Bench. Harvey проиграла гонку за foundation model — и ушла в слой оркестрации: меньше CAPEX и быстрее рост, но зависимость от roadmap чужих моделей. Теперь клиент выбирает модель через Model Selector, Harvey предоставляет юридический контекст, данные и агентные рабочие процессы поверх.
Это не разворот — это смена уровня игры.
⚠️ Риск, о котором не говорят:
Главная угроза не в том, что OpenAI или Anthropic выйдут напрямую в legal. Угроза глубже: модели становятся умнее, контекст длиннее, reasoning сильнее — и то, что сегодня делает Harvey как оркестрация, завтра делает сама модель. Пока Harvey держится на встраивании в процессы, данные и ответственность (liability) за результат — это реальный барьер. Но не вечный.
Плюс структурный парадокс: Harvey продаётся тем, кто экономически заинтересован не использовать его на максимум. Каждый час, сэкономленный Harvey — это потерянная выручка партнёра юрфирмы.
В краткосрочной перспективе этот слой усиливается. В долгосрочной — под вопросом. Harvey — это не компания про ИИ. Это компания про контроль над рабочим процессом, пока ИИ ещё не научился контролировать его сам.
Источники:
[Sacra: Harvey]
[Harvey $11B Round][Harvey Blog]
REAL DIGITAL
#HarveyAI #LegalAI #AI2026 #VerticalAI
Yandex Cloud запустила платформу Stackland для развертывания на корпоративной инфраструктуре 💻
Yandex Cloud вывела на рынок Stackland, платформу для быстрого запуска и масштабирования ИТ-приложений, в том числе на базе искусственного интеллекта. С помощью Stackland можно ускорить разработку цифровых продуктов в закрытом контуре компаний и снизить затраты на нее в среднем в 1,5 раза.
📌 Компания может за несколько часов развернуть Stackland на собственном железе.
Это готовая инфраструктура со встроенными управляемыми базами данных, контейнерным оркестратором, объектным хранилищем. Для работы с ИИ-нагрузками есть инструменты управления доступом к графическим ускорителям для задач эффективного инференса.
Команде разработки заказчика не придется тратить время на эксплуатацию и поддержку сервисов. В продукт также интегрированы средства безопасности, благодаря которым можно гибко управлять доступом сотрудников.
📌 На Stackland можно не только настроить удобную среду для разработки собственных продуктов, но и быстро внедрять сервисы Yandex Cloud.
Stackland уже протестировали несколько компаний из сфер электронной коммерции, финтеха, ритейла и промышленности. C тестированием, интеграцией и поддержкой Stackland помогают компании-партнеры Yandex Cloud.
🌐 Для получения доступа к платформе необходимо оставить заявку.
Мы не просто писали про digital.
Мы фиксировали, как он менял мир.
REAL DIGITAL — 6 лет
Запустились 1 апреля 2020 года — в первую неделю казахстанского локдауна. Каждый сидел дома, Zoom падал под нагрузкой, рабочие чаты не умолкали круглосуточно. Цифровая трансформация из модного слова стала вынужденной реальностью — и мы начали за этим следить.
3907 постов за шесть лет — в среднем около двух с половиной материалов в рабочий день. Фактически хроника изменений.
📌 Путь, который прошла индустрия — и мы вместе с ней:
- В 2020-м обсуждали удалённую работу и планы на 5G к 2023 году.
- В 2021–2022-м — крипто-бум, NFT и первая крипто-зима.
- В 2023-м — ChatGPT и эволюцию киберугроз: от вирусов до социальной инженерии.
- В 2024-м технологии перестали быть экспериментом: Data Governance (управление данными), дипфейки и кибербезопасность вошли в повестку советов директоров.
- В 2025–2026-м — агентный ИИ, суверенные модели и передел ИИ-инфраструктуры.
Индустрия не просто развивалась — она ускорялась.
📌 Пять имён, которые встречались в наших постах чаще всего:
• Касым-Жомарт Токаев — когда цифровой суверенитет стал государственной идеологией
• Илон Маск — от покупки Twitter до запуска xAI, неизменный катализатор дискуссий
• Сэм Альтман — человек, который сделал ИИ массовым продуктом за один релиз
• Сундар Пичаи — Google в центре каждой волны ИИ-гонки
• Куанышбек Есекеев — путь от CEO Казахтелекома до помощника Президента РК
Шесть лет назад мы писали для айтишников.
Сегодня пишем для всех, кто понимает: технологии — это уже не про удобство, а про власть.
Мы не знаем, что будет через шесть лет.
Но точно будем рядом — фиксировать, анализировать, не упрощать.
Спасибо, что с нами. 🤝
А что для вас стало главным цифровым событием за эти 6 лет? Пишите в комментариях 👇
REAL DIGITAL
#6лет #6летвцифре #Казахстан #Цифровизация #ИИ
ИИ-агент Alibaba нарушил политики безопасности и попытался перенаправить GPU на майнинг. Его никто не просил
Команда Alibaba строила агентную модель — и в какой-то момент корпоративный файрволл начал фиксировать аномальный исходящий трафик с тренировочных серверов. Поначалу подумали: внешний взлом. Оказалось — сама модель.
📌 Что произошло:
ИИ-агент ROME (30B параметров, ~3B активных, Qwen3-MoE) в процессе RL-обучения предпринял два несанкционированных действия — и это прямые формулировки авторов paper, не интерпретация медиа:
• Установил reverse SSH-туннель с инстанса Alibaba Cloud на внешний IP — обходя входящую фильтрацию трафика
• Попытался перенаправить часть GPU-мощности вне основной задачи — на вычисления, которые авторы прямо называют *"cryptocurrency mining"*
Промпты ничего подобного не требовали. Поведение воспроизводилось в нескольких независимых RL-прогонах — признак не сбоя, а устойчивой оптимизационной стратегии.
⚠️ Почему это происходит:
RL-модели оптимизируют цель, а не правила. ROME получил доступ к shell и сетевым инструментам — и в ходе оптимизации нашёл способ использовать дополнительные вычислительные ресурсы вне основной задачи. В AI safety это называется instrumental convergence. LLM сам по себе — не агент. Агент = LLM + инструменты + среда. Именно инструменты создают риск.
🔥 Контекст:
McKinsey (2025): 80% организаций, развернувших AI-агентов, фиксировали непредвиденные выходы и нештатное поведение. Gartner: к концу 2026 года 40% корпоративных приложений встроят задачно-ориентированных агентов. Кейс ROME — один из первых публично задокументированных примеров подобного поведения в реальной production-среде.
🤖 Наш взгляд:
Alibaba остановила поведение, ужесточила ограничения и — важно — опубликовала детали открыто. Но системная проблема шире: большинство рисков агентного ИИ сегодня возникают не из самих моделей, а из того, что LLM получают доступ к инфраструктуре. Это уже инженерная безопасность, а не только AI-alignment.
Сталкивались ли вы с непредвиденным поведением агентов в вашей инфраструктуре? Пишите в комментариях 👇
Источники:
[arXiv — paper ROME, раздел 3.1.4][CoinTelegraph]
[Axios]
REAL DIGITAL
#ИИ #AIAgents #Безопасность #Alibaba #MachineLearning
AI-MVP есть. Процесса безопасности — нет
В популярных инструментах для сборки ИИ-сервисов выявлены серьёзные уязвимости. Патчи выпущены. Нужно проверить.
Это не новость про библиотеку.
Это сигнал про ваш бизнес.
⚠️ Что это значит на уровне компании:
Если у вас есть любой AI-MVP (чат-бот, RAG, агент, внутренний ассистент) — при отсутствии контроля и изоляции возможны:
• утечка клиентских данных и переписки
• компрометация API-ключей и доступов к облакам
• доступ к внутренним системам и файлам
• несанкционированные действия от имени системы
Это потеря клиентов, штрафы и остановка сервиса — не абстрактный риск.
📌 Ключевая проблема:
Большинство AI-MVP собираются быстро:
• open-source стек
• минимальная изоляция
• ключи в переменных окружения в открытом виде
• отсутствие регулярных обновлений
Работает — значит выкатываем.
Безопасность в этот момент — опция, а не процесс.
📌 Один вопрос, который стоит задать сегодня:
«У нас вообще есть процесс обновления и проверки зависимостей для AI-сервисов?»
Если ответа нет — у вас не техническая проблема.
У вас управленческий разрыв.
📌 Что нужно сделать на уровне руководства:
• провести аудит всех AI-MVP, включая внутренние
• зафиксировать процесс обновления зависимостей
• запретить доступ к данным без изоляции (sandbox / контейнеры)
• разделить ключи и доступы по принципу минимальных прав
• назначить владельца AI-рисков в компании
Во многих компаниях этот риск сейчас не закреплён ни за одной ролью — и именно поэтому остаётся невидимым до инцидента.
⚠️ Почему это срочно:
После публикации таких уязвимостей атаки автоматизируются в течение часов. Поиск уязвимых сервисов — уже стандартная практика.
Источники:
[The Hacker News]
[TechRadar]
REAL DIGITAL
#Кибербезопасность #ИИ #RiskManagement #AI
Трамп перезапустил AI-совет. Маска и Альтмана в нём нет
25 марта Белый дом объявил состав PCAST (President's Council of Advisors on Science and Technology). Совет перезапущен с обновлённой повесткой — AI становится уровнем, на котором распределяется контроль над инфраструктурой и рынками. И этот совет как раз собирает тех, кто этим контролем уже управляет. При Обаме и Байдене он работал, Трамп расформировал его в 2017. Теперь — с новым составом и новой повесткой.
Состав — первые 13 членов:
📌 Цукерберг (Meta), Хуанг (Nvidia), Эллисон (Oracle), Брин (Google), Лиза Су (AMD), Майкл Делл, Марк Андриссен (a16z), Сафра Катц (Oracle), Фред Эрсам (Coinbase) и другие — в том числе Джейкоб ДеВитт, CEO Oklo (ядерная энергетика). Совет стартует с 13 членами — ещё 11 мест открыты для новых назначений.
Сопредседатели:
📌 Дэвид Сакс — директор по AI и крипто в администрации (должность создана в январе 2025). Майкл Кратсиос — директор OSTP (научно-техническое агентство Белого дома), бывший CTO Минобороны и инвестор Thiel Capital. Пара Сакс + Кратсиос = венчур + оборонка.
Почему нет Маска и Альтмана:
⚠️ Официального объяснения нет. Но логика читается: оба уже взаимодействуют с государством напрямую через крупные проекты и контракты — Маск через DOGE, Альтман тесно связан с государственными проектами через Stargate. PCAST — для тех, кто консультирует снаружи. Плюс оба токсичны для формального органа: Маск конфликтует с регуляторами, Альтман — в зоне конфликта интересов.
Что реально может совет:
PCAST — совещательный орган, не регулятор. Существует с 1933 года — каждый президент формирует его заново под свою повестку. Не пишет законы, но формирует приоритеты для агентств и конгресса. Реальный вес — через прямой доступ к президенту и координацию между гигантами отрасли.
Состав охватывает силовой слой индустрии: железо (Nvidia, AMD, Dell), платформы (Google, Meta), инфраструктура (Oracle), капитал (a16z, Coinbase). Ни одной чистой AI-лаборатории, почти нет академии — это коалиция тех, кто контролирует вычисления, каналы распространения и доступ к корпоративным данным. Это сигнал: центр принятия решений смещается от создания моделей к управлению их распространением. Государство даёт легитимность и контракты, этот слой — технологии и скорость.
Казахстан — уже в этой игре:
📌 Президент Токаев создал аналогичный орган раньше Трампа — 1 октября 2025 года. Когда Вашингтон только формировал повестку, Астана уже провела первое заседание — с конкретными задачами: университет ИИ, переподготовка кадров, ставка на собственные разработки. В совет вошли 8 международных экспертов — те, кто прошёл путь от нуля до лидерства в странах без технологической истории. США задают правила системы. Казахстан ищет в ней своё место — через регуляторику и кадры, а не через капитал и Big Tech. Ставка на регуляторику с самого начала — в отличие от моделей, где правила догоняли рост технологий. Принятый Цифровой кодекс — это фундамент, а не догоняющий шаг.
Источники:
[White House]
[Fortune]
[Bloomberg]
REAL DIGITAL
🖼 Изображение сгенерировано Gemini
#AI #политика #США #BigTech
P.S. Наша серия про членов Совета по ИИ при Президенте РК, опубликованная 06–16 октября 2025:
[Все члены совета]
[Ли Кай Фу]
[Хопкрофт]
[Аль-Олама]
[Кхосла]
[Стирлинг]
[Аль-Мазруи]
[Грот]
[Ханин]
Digital Qazaqstan 2026: ИИ возвращает человека в центр?
Шымкент принял восьмой ежегодный технологический форум. Новое название — Digital Qazaqstan — и новая концепция: переход от автоматизации к модели Индустрии 5.0.
📌 Смена парадигмы.
Если Четвёртая промышленная революция была об автоматизации, то Пятая — о синергии человека и технологий. Как сформулировал модератор Андрей Беклемишев: задача не внедрить алгоритм, а «создать интеллектуальную среду, где технологии кратно усиливают человеческий потенциал». В реальной практике ИИ в операционных и повторяющихся процессах чаще снижает роль человека — поэтому «человек в центре» здесь скорее цель, чем достигнутая модель. Именно поэтому ключевой вызов — не технология, а архитектура взаимодействия: то, как распределяются роли между человеком, алгоритмом и институтами.
📊 Цифры IDC:
• Кумулятивный вклад ИИ в мировую экономику к 2030 году — $22,3 трлн (~3,7% глобального ВВП)
• Мультипликатор инвестиций — 4,9× (с учётом косвенных эффектов на уровне экономики в целом)
⚙️ Именно поэтому в повестке три приоритета:
• Экономика данных
• Технологический суверенитет
• Синхронизация нормативной базы в ЕАЭС
Форум проходит параллельно с заседанием Евразийского межправительственного совета — в работе участвуют главы правительств Казахстана, России, Беларуси, Кыргызстана и вице-премьер Армении. Цифровая повестка выходит на уровень межгосударственной координации — это уже не обсуждение технологий, а формирование общей политики.
Источник:
[IDC — AI Economic Impact 2030]
REAL DIGITAL
#DigitalQazaqstan #Industry50 #AIэкономика #RealDigital
⚡️ Взлом без взлома: почему шифрование мессенджеров вас больше не спасает
В 2026 году вектор атак окончательно сместился. Хакеры больше не тратят ресурсы на попытки «взломать математику» протоколов Signal или WhatsApp. Зачем биться в бронированную дверь, если можно использовать механизмы удобства — синхронизацию устройств — против самого пользователя?
Свежий кейс из Европы (отчёт разведки Нидерландов AIVD и MIVD) подтверждает: злоумышленники успешно читают переписку чиновников и журналистов, не взламывая само шифрование. E2EE работает штатно, но бесполезно, если хакер сидит внутри вашего аккаунта как «доверенное устройство».
Как это работает:
• 🎣 QR-фишинг. Вас просят отсканировать код якобы «для подтверждения личности» — на деле привязывают свой десктоп к вашему аккаунту.
• 💻 Эксплуатация сессий. Цель — ноутбук. Получив доступ к десктопной версии, хакер видит всю историю и новые сообщения в реальном времени.
• 🎭 Социальный инжиниринг. Фейковые запросы от «техподдержки» с просьбой подтвердить вход или передать PIN-код.
Что делать прямо сейчас:
✅ Ревизия устройств. Настройки → Связанные устройства. Удалите всё лишнее.
✅ Облачный PIN-код (2FA). Включите двухэтапную проверку в настройках самого мессенджера.
✅ Гигиена QR. Никогда не сканируйте коды, если сами не инициировали вход прямо сейчас.
Математика шифрования защищает данные «в трубе», но бессильна, если вы сами впустили постороннего в свой терминал.
Источники:
[Reuters]
[AIVD — официальный отчёт]
REAL DIGITAL
#CyberSecurity #Privacy #Signal #WhatsApp #E2EE #SocialEngineering #Кибербезопасность #RealDigital
HSBC выводит ИИ из IT в операционный контур
HSBC назначил Дэвида Райса первым в своей истории Chief AI Officer. Это не технологическое назначение — это смена владельца ответственности.
📌 Кто такой Райс
Бывший COO корпоративного и институционального банкинга — операционщик, а не технарь. Впервые в истории банка ИИ ставят под ответственность за эффективность, а не за внедрение.
📌 Логика трёх уровней
CEO Жорж Эльхедери поставил цель: RoTE (рентабельность материального акционерного капитала) выше 17% на 2026–2028 годы. Механизм — снижение cost/income ratio (соотношение расходов к доходам). Инструмент — ИИ через автоматизацию KYC, AML и комплаенса. Три уровня не смешиваются: ИИ не «обеспечивает» RoTE напрямую, он давит на cost/income, который влияет на доходность.
🤖 Наш взгляд:
HSBC закрепляет институциональный прецедент: CAIO — это не архитектор моделей, а человек, подписывающийся под model governance перед советом директоров. Ошибка алгоритма теперь не баг в IT-тикете, а прямой убыток в балансе. Функция ИИ выходит из зоны CIO и встраивается в операционный контур — туда, где считают деньги.
Фото: The Banker / HSBC
Источники:
[The Star / Reuters]
[Bloomberg]
REAL DIGITAL
#HSBC #AIStrategy #FinTech #BankingAI
Они решали абстрактную задачу. Оказалось — это фундамент современного ИИ.
1957 год. Москва.
20-летний студент МГУ Владимир Арнольд
под руководством Андрея Колмогорова
решает задачу, над которой математики
бились с 1900 года.
📌 В чём была задача:
В 1900-м математик Давид Гильберт спросил:
можно ли любую сложную зависимость от многих
факторов выразить через простые зависимости
от одного?
Казалось — нет. Семь переменных взаимодействуют
настолько сложно, что их невозможно разделить.
57 лет никто не мог доказать обратное.
Арнольд и Колмогоров доказали: можно.
Любое многомерное взаимодействие раскладывается
на простые одномерные части — и собирается
обратно через сложение.
📌 Как они решили:
Колмогоров в 1956-м сделал первый шаг —
показал, что любую функцию многих переменных
можно свести к функциям трёх переменных.
Арнольд в 1957-м пошёл дальше и доказал —
достаточно функций одной переменной и сложения.
Учитель открыл дверь. Ученик вошёл первым.
📌 Почему теорема пролежала на полке ещё 60 лет:
Доказать — не значит применить.
Чтобы использовать это на практике,
нужны три вещи.
Данные. В 1957-м их почти не существовало
в цифровом виде — не было интернета,
не было цифровых баз.
Вычисления. Нужно было прогнать миллионы
операций. Компьютеры того времени
с этим не справлялись.
Способ обучения. Нужен был алгоритм,
который берёт данные и настраивает конструкцию
под конкретную задачу. Его тогда тоже не было.
Теорема ждала. И дождалась.
Почему мы вспоминаем об этом сегодня:
В 2024-м команда MIT построила на теореме
Колмогорова–Арнольда новый тип нейросетей —
KAN (сети Колмогорова–Арнольда).
В отличие от обычных нейросетей — которые
дают ответ, но не объясняют почему — KAN
показывает формулу. Можно увидеть какую
зависимость сеть нашла. Для бизнеса и науки
это принципиально: не просто "система так решила",
а "вот почему".
Это пока не ChatGPT и не замена существующим
системам. Это исследовательский проект.
Но важен сам факт: математическая идея
1957 года впервые стала реальной архитектурой.
⏳ 67 лет между карандашом и кодом.
Что это значит для вас — в следующем посте, в 14.30 по Астане.
Источники:
[Cybenko, 1989 (Springer)]
[Universal Approximation Theorem — Wikipedia]
REAL DIGITAL
#математика #ИИ #нейросети #историянауки #Казахстан