5500
Разбираемся, как технологии делают компании и их сотрудников более продуктивными https://b2btech.yandex.ru
Сегодня прошла первая конференция Яндекса, посвящённая у ИИ в физическом мире. Делимся главными итогами Yandex Physical AI Conf 2025.
🟣 К концу 2027 года Яндекс выпустит 20 000 роботов-доставщиков четвертого поколения. Уже в следующем году роботы-доставщики впервые выйдут на улицы Санкт-Петербурга, Казани и других российских городов, а также расширят присутствие в районах Москвы.
Это первое поколение роботов, которое будет выпускаться серийно. Уже сейчас стоимость рободоставки меньше в 5 раз по сравнению с 2019 годом, а после выпуска нового, четвёртого поколения она будет обходиться бизнесу дешевле, чем доставка курьерами.
У новых роботов-доставщиков — обновлённая подвеска, которая обеспечивает высокую проходимость даже по сугробам и ямам, а также два грузовых отсека, что позволяет им доставлять два заказа за один рейс.
🟪 Недавно автономный автомобиль Яндекса совершил самостоятельную поездку в почти 400 км по маршруту Москва — Тула — Москва. Он справился со всеми ситуациями, возникшими на дороге, и водителю ни разу не пришлось вмешиваться в управление. Увидеть, как прошёл проезд, можно в этом посте.
В 2026 году Яндекс запустит роботакси и в новых районах Москвы. Перевозить пассажиров будут 200 автономных машин — их можно будет вызвать в приложении Яндекс Go. Первые испытания роботакси Яндекс провёл еще в 2023 году. Тогда за три месяца машины выполнили более 1700 поездок в районе Ясенево.
🟣 В 2026 году география грузовых рейсов автономного транспорта Яндекса расширится, а к 2027 году количество автономных тягачей вырастет до 1000.
С мая этого года автономные грузовики уже выполняют перевозки для сети «Магнит» из Коломны в Тулу и обратно. За это время они проехали больше 130 тысяч км и перевезли около 4 тысяч тонн грузов.
🔥 — если уже хотите прокатиться в роботакси
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
⚡️Началась Yandex Physical AI Conf — первая конференция Яндекса, посвящённая физическому ИИ.
К сожалению, по техническим причинам трансляция в нашем канале невозможна, но вы можете следить за происходящим на конференции по ссылке.
30 октября в кинотеатре «Каро 11 Октябрь» и онлайн Яндекс 360 проведёт вторую конференцию Yandex Connect.
В фокусе — предстоящие запуски Яндекс 360, практические кейсы крупных компаний и актуальные вызовы в сфере информационной безопасности.
Для кого?
Для владельцев бизнеса, руководителей IT и ИБ-направлений и всех, кто хочет знать о реальном опыте ведущих компаний страны и быть в курсе актуальных инструментов для совместной работы команды.
Что ждёт участников?
Три трека:
🙌 Кейсориум: практический опыт использования Яндекс 360 в работе крупных компаний
🔲 Дискуссия о подходах к защите данных в облачных решениях и on-premises
✔️ Инструменты внедрения сервисов Яндекс 360 в процессы малого и среднего бизнеса (только онлайн)
Среди приглашённых спикеров конференции — представители таких компаний, как «Ашан Тех», «Черкизово», «Брусника», ФК «Пульс», «Вкусно — и точка» и не только.
Интерактивные зоны, в которых можно будет протестировать новые возможности продуктов и пообщаться с разработчиками, тоже будут!
☀️ Участие в конференции бесплатное — регистрируйтесь на сайте.
И напоминаем, что 23 октября в канале будет прямая трансляция первой онлайн-конференции Яндекса, посвящённой физическому ИИ.
Такой вот насыщенный октябрь у Yandex B2B Tech.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Стартап TinyFish создал ИИ-агентов, которые имитируют поведение пользователей в сети, и привлёк $47 млн инвестициями. Японская компания NNT научила агентов работать в команде. А Yandex Cloud запустила линейку ИИ-ассистентов, которые могут создать репозиторий, оценить критичность инцидента и даже самостоятельно настроить облачную инфраструктуру.
Об ИИ-агентах и мультиагентности — в новом выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
С января по сентябрь этого года в мире было зафиксировано почти 1700 успешных кибератак на различные организации, при этом 20% из них были массовыми. Такое количество угроз превращает кибербезопасность из технической задачи в критически важную бизнес-функцию.
Мы продолжаем рассказывать о стартапах, за которыми интересно наблюдать с точки зрения технологий, продукта или бизнес-модели. Сегодня говорим о SECURITM — платформе для управления информационной безопасностью бизнеса.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
На Italian Tech Week Джефф Безос рассказал, что, по его мнению, сегодняшний бум инвестиций в ИИ напоминает рыночный пузырь. Из-за ажиотажа инвесторам сложно отличить хорошую идею от плохой. Следовательно, только части из них удастся увеличить прибыль или сократить издержки, а остальные просто потеряют деньги. «Но это не значит, что происходящее нереально. ИИ реален, и он изменит каждую отрасль», — утверждает Безос.
Это ещё одно напоминание для бизнеса: не стоит гнаться за хайпом и внедрять ИИ, потому что «все так делают». Применять инструменты лучше там, где можно получить максимальный эффект. Например, платформа Yandex AI Studio позволяет создавать ИИ-приложения и агентов под конкретные задачи бизнеса — вроде голосовых помощников в колл-центр или ботов для автоматической проверки контрагентов.
🌚 — если тоже считаете ИИ финансовым пузырем
😎— если используете ИИ эффективно, пока остальные просто хайпуют
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Сегмент IaaS становится одним из самых быстро развивающихся на российском рынке: среднегодовой темп роста за 2022–2024 годы составил около 29%.
Какие возможности бизнесу даст новый дата-центр Яндекса, зачем Nvidia строит ИИ-фабрики и как Япония пытается вернуть лидерство на рынке микропроцессоров — о IaaS и обо всём, что связано с инфраструктурой, в свежем выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
DevOps — это методология, которая объединяет разработчиков, тестировщиков и администраторов. Это позволяет наладить единый процесс создания и выпуска ПО, где коммуникация не прерывается, а обновления выходят вовремя. Сегодня DevOps стал нормой для большинства компаний.
Пару лет назад продолжением DevOps стал DevSecOps. Это подход, при котором безопасность встраивается во все этапы жизненного цикла продукта: от написания кода до эксплуатации.
Хотя многие компании начали внедрение новой методологии, результаты пока остаются неутешительными. Исследование среди 100 компаний, разрабатывающих ПО в IT, телекоме, финансах и нефтепереработке, показало:
🌟28% из них практически не использует инструменты безопасной разработки (DevSecOps) или только планирует их внедрять
🌟половина ограничивается быстрой проверкой кода
🌟лишь 23% полностью автоматизировали тестирование продуктов на безопасность.
Почему стоит задуматься?
Когда компании пренебрегают вопросами безопасности, цена ошибки становится слишком высокой. Как один из результатов, в 2024 году РКН зафиксировал рекордное количество утечек персональных данных — 710 млн записей. А в этом году уже половина российских компаний столкнулась с кибератаками. Совокупный ущерб за 8 месяцев 2025 года в корпоративном секторе может составить 1,5 трлн рублей.
Что мешает компаниям внедрять DevSecOps?
На практике внедрение подхода часто упирается в барьеры. Во‑первых, в 19% IT-компаний сотрудники плохо знают основы информационной безопасности. То есть проблема начинается ещё на уровне корпоративной культуры.
Во-вторых, DevSecOps — относительно новый тренд, и рынок AppSec/DevSecOps-инженеров в России пока ограничен. Компании часто пытаются «навалить» всё на IT-отдел или полагаются на случайные инициативы.
Кроме того, часто наблюдается разрыв ответственности, когда IT-отделы и ИБ работают отдельно, а единого подхода к управлению уязвимостями нет. Наконец, существует страх замедлить релизы: многие опасаются, что дополнительные проверки и процессы безопасности будут тормозить цикл разработки и снижать показатель time-to-market.
Что делать бизнесу?
Безопасность должна стать не отдельной задачей или финальной проверкой, а неотъемлемым элементом стратегии разработки: от сбора требований до эксплуатации. При этом важно выбирать качественные, проверенные инструменты, которые помогают защищать системы, не замедляя разработку.
Например, недавно Yandex Cloud обновил сервисы кибербезопасности для бизнеса и представил новый модуль Kubernetes Security Posture Management (KSPM) в Security Deck. Он предоставляет единое пространство разработчикам и ИБ‑командам для контроля безопасности, обнаруживает и защищает Kubernetes‑кластеры. Модуль также позволяет определять политику безопасности при развёртывании ПО и защищать его во время исполнения.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Понедельник — время битубитех-дайджеста.
🔹 37% критичных угроз российских компаний за год связаны с майнерами криптовалют
Это данные из отчёта компании F6 об угрозах «высокого уровня критичности» с 1 июля 2024 года по 30 июня 2025 года. Число атак шифровальщиков в 2024 году выросло более чем в полтора раза по сравнению с 2023 годом, а данные около 59% российских компаний уже оказались в даркнете. Среди основных направлений атак выделяют фишинговые рассылки, создание мошеннических ресурсов, Android-трояны и злоупотребление цепочками поставок.
В числе других популярных киберугроз также отмечают утечки персональных данных,
DDoS-атаки (выросли за I квартал 2025 года по сравнению с аналогичным периодом в 2024-м), целевой фишинг (+32% за I квартал) и программы-вымогатели (их количество увеличилось в полтора раза за год).
🔹 Число атак на цепочки поставок компаний увеличилось на 110%
за последние 8 месяцев по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Чаще всего жертвами атак становятся компании в промышленности (41%), ритейле (32%), энергетике (15%) и hi-tech (12%).
Доля инцидентов с участием третьих сторон достигла 30%. Эксперты связывают это с усложнением экосистем поставок, широким применением open-source-модулей и активным использованием ИИ-инструментов при разработке. Злоумышленники проникают через подрядчиков, облачные сервисы и другие партнёрские каналы, что даёт возможность многократного эффекта для всех участников цепочки.
В ответ на угрозы специалисты советуют вести инвентаризацию программных компонентов (SBOM), интегрировать телеметрию и данные о рисках от поставщиков в SOC/OT-системы, а также применять стратегии Zero Trust и микросегментацию внутри сети.
🔹 58% управленцев предсказывают полную автоматизацию административных процессов к 2030 году
Среди 855 опрошенных руководителей и HR-специалистов в России больше половины уверены, что через 5 лет документооборот, контроль исполнения и другие подобные задачи вместо людей будут выполнять специальные сервисы. При этом 50% считают, что цифровые инструменты дают больше контроля и помогают принимать решения быстрее и точнее, а 38% видят роль руководителя как модератора процессов. 26% предсказывают также автоматизацию маркетинга и продаж, 23% — финансов, 22% — HR.
🔹 «Искусственный интеллект исчерпал доступные для обучения данные», —
утверждает Нима Рафаэль, директор по данным и руководитель отдела разработки данных Goldman Sachs’. Он отметил, что разработчики уже переходят к использованию машинно-сгенерированных наборов данных, но предупредил об опасности «творческого плато» — когда модели учатся только на собственных результатах (не всегда корректных) и деградируют. Рафаэль считает, что резервами для развития ИИ могут стать закрытые данные компаний — история взаимодействий с клиентами, торговые потоки и прочее, — если их правильно нормировать и обработать.
Отчёт Neptune о состоянии обучения фундаментальных моделей показывает, что одна из главных проблем команд — именно подбор и управление данными как активом. При этом стоимость создания качественных тренировочных данных для LLM может существенно превышать затраты на саму модель, потому что включает человеческий труд, экспертную разметку и обеспечение разнообразия.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Согласно исследованию Microsoft, по всему миру в образовательном процессе ИИ используют уже 30% студентов, 36% преподавателей и 53% сотрудников на руководящих должностях.
Мы продолжаем рассказывать о стартапах, за которыми интересно наблюдать с точки зрения технологий, продукта или бизнес-модели. Сегодня говорим об Oboe — ИИ-сервисе, который за минуту генерирует персонализированный обучающий курс по заданной теме.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Понедельник — время битубитех-дайджеста!
Что вы могли упустить с конференции Yandex Neuro Scale 2025:
⭐️ В сервисах Yandex Cloud появились ИИ-ассистенты
Они берут на себя до 30% рутинных задач: помогают настраивать инфраструктуру по обычному текстовому запросу, анализируют инциденты в области кибербезопасности, обрабатывают диалоги клиентов, формируют SQL-запросы к базам данных и даже оптимизируют их для ускорения работы. Это позволит инженерам и администраторам быстрее и проще работать даже со сложными системами.
⭐️ Yandex B2B Tech обновил опенсорс-платформу SourceCraft
На платформе появился режим ИИ-агента, который автоматизирует весь цикл работы — от создания репозитория и написания кода до автотестов, проверки безопасности и развёртывания приложения в Yandex Cloud. Также появились новые инструменты защиты, расширенная кодонавигация с поддержкой языков C# и Kotlin и интеграция с облаком и CI/CD.
⭐️ Новые инструменты киберзащиты в Yandex Security Desk
Сервис Yandex Security Deck получил сразу несколько новых модулей: KSPM для защиты Kubernetes-кластеров, CSPM для контроля конфигураций всей облачной инфраструктуры и Threat Detection для мониторинга угроз в реальном времени. Модуль DSPM теперь интегрирован с Яндекс 360 и позволяет находить конфиденциальные данные на Диске. Кроме того, в Yandex Smart Web Security появился ML WAF — инструмент на базе машинного обучения, который без настройки блокирует веб-атаки, не распознаваемые сигнатурными правилами.
Новости технологий для бизнеса, которые мы не могли упустить:
Alibaba и OpenAI заключили крупные сделки с Nvidia
Alibaba заключила партнёрство с Nvidia для интеграции её чипов в свои ИИ-решения. С конца осени акции компании выросли примерно на 77%, чему способствовали разработки в области ИИ и облачных технологий. В первую очередь — запуск большой языковой модели Qwen3-Max. Таким образом китайские техногиганты всё активнее включаются в ИИ-гонку и усиливают конкуренцию с США, в том числе за счёт доступа к мощным вычислительным ресурсам.
А Nvidia и OpenAI договорились о стратегическом партнёрстве, в рамках которого будут построены дата-центры мощностью от 10 ГВт. Nvidia намерена инвестировать в OpenAI до $100 млрд.
Автономный робот-медсестра появился в больнице Тайваня
Nurabot, разработанный компаниями Foxconn и Kawasaki Heavy Industries, возьмёт на себя до 30% рутинной нагрузки медперсонала. Работает на базе чипов Nvidia. Робот уверенно ориентируется в пространстве и умеет общаться с людьми. Актуальность таких решений растёт: по прогнозам ВОЗ, к 2030 году глобальная нехватка медсестёр достигнет 4,5 млн человек, а число пожилых людей, которым требуется регулярный уход, вырастет на 40%.
Выручка технологических стартапов в России увеличилась на 39% в 2024 году
Активнее всего росли разработчики ПО. Средняя выручка одного стартапа составила около 75 млн рублей, при этом лидеры сегмента уже выходят на сотни миллионов и даже миллиарды оборота. Ключевые драйверы роста — развитие ИИ, облачных сервисов и кибербезопасности, а также запрос на локальные решения со стороны крупного бизнеса.
Только 27% промышленных предприятий в мире ежемесячно проводят пентесты и поиск уязвимостей
Такие данные приводятся в исследовании «Лаборатории Касперского» и VDC Research. 48% организаций проверяют системы раз в несколько месяцев, 17% — не больше двух раз в год, а 7% — только по необходимости. Причины таких низких показателей в том, что многие предприятия не могут останавливать производство для установки обновлений. При этом 40% опрошенных считают своевременное устранение уязвимостей одной из главных проблем в промышленной кибербезопасности.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Строительство — консервативная отрасль, где, по оценкам Strategy Partners, на цифровизацию пока тратится лишь около 1% выручки. Тем не менее индустрия не стоит на месте. Аналитики ожидают, что уже в следующем году цифровизация строительства перейдёт от экспериментов к массовому внедрению. А российский объём рынка строительного ПО, который сейчас оценивают в 8 млрд рублей, к 2028 году вырастет в четыре раза. Рассказываем, какие цифровые инновации российские девелоперы и строители внедряют уже сегодня.
ТИМ-системы
Ключевая цифровая инновация последних лет для строительной индустрии — BIM/ТИМ-системы. Это трёхмерные цифровые модели здания и инфраструктуры. В отличие от CAD, предыдущей технологии 3D-моделирования, в ТИМ-модели учитывают не только саму конструкцию, но и множество других данных — от затрат энергии на освещение до прочности материалов.
ТИМ-системы позволяют заранее выявлять коллизии и ошибки в проекте, что снижает перерасход материалов и затрат на переделки. Они автоматизируют планирование и координацию работ, сокращая сроки проектирования и строительства на десятки процентов.
В результате они сокращают ошибки при проектировании на 50–60%, а затраты на работы по исправлению ошибок — на 40–50%. Издержки, связанные с коммуникацией, например с долгим согласованием действий, снижаются на 80%. Общая экономия расходов на строительство и эксплуатацию достигает 30%.
Так, застройщик «Голос Девелопмент» внедрил российские ТИМ-решения Signal DOCS и Tangl Control. Компания создала решение, которое с их помощью позволяет оформлять закупки прямо из 3D-модели. Данные автоматических расчётов поступают в ERP-систему, где формируются тендеры и закупки. А ИИ-модуль помогает строителям проверять документацию и рассчитывать металлоёмкость за день — вместо недели.
ИИ-решения
По оценке Сколково, в том или ином виде ИИ уже используют около трети российских строительных компаний — отрасль не в лидерах, но и не в аутсайдерах. Сценариев использования ИИ в строительстве множество — от предсказания спроса на жильё с помощью прогностических алгоритмов до компьютерного зрения для контроля за соблюдением правил безопасности на стройке.
ДОМ.РФ запустил ИИ-сервис для оценки ликвидности новостроек и прогноза стоимости жилья. Инструмент помогает девелоперам выбирать перспективные локации, анализировать динамику цен и планировать ввод объектов. В компании ожидают, что решение способно снизить себестоимость строительства на 7–10%.
На строительстве Чебоксарского завода силовых агрегатов внедрили систему контроля компании Skyeer, сочетающую дроны и нейросети. Беспилотники облетали площадку и собирали фото- и видеоданные, а ИИ определял отклонения от графика, фиксировал качество земляных работ и монтажных операций. Данные агрегрировались на цифровой платформе и были доступны заказчику и подрядчикам в режиме реального времени. Решение снизило риски сорвать сроки и повысило прозрачность строительства. Заказчик получил инструмент для контроля подрядчиков, а сами строители — возможность быстрее устранять ошибки.
Промышленный интернет вещей (IIoT)
IIoT — это сеть датчиков и устройств, которые в реальном времени собирают данные о состоянии техники, материалов и среды. Он повышает безопасность и позволяет экономить за счёт предиктивного обслуживания оборудования и точного контроля ресурсов.
Благодаря этой технологии все процессы становятся прозрачными, их проще оптимизировать, а любое отклонение сразу замечает менеджер. К примеру, IIoT-системы помогут оптимизировать маршруты техники, чтобы сэкономить топливо для строительной техники, а также пресекать хищения.
Крупнейший застройщик Тулы ГК «ОСТ» внедрил на стройплощадках каски с IIOT-датчиками от российской компании Proteqta. Они позволяют контролировать, носят ли рабочие средства защиты, отслеживать их передвижения и оперативно замечать аномальные события, например падения или уход из зоны работы.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
На Yandex Neuro Scale 2025, главной конференции Yandex Cloud, команда рассказала о запуске новой AI Studio. Это платформа для создания, внедрения и масштабирования приложений для бизнеса на базе ИИ.
Теперь на ней можно запустить ИИ-агента всего за несколько часов и без навыков разработки на базе уже развёрнутых в облаке ML-моделей, например YandexGPT или Qwen3.
Автоматизация процессов с помощью ИИ-агентов будет особенно востребована у банков, ритейла, промышленных и других крупных компаний. Например, можно создать агента для проверки комплаенс-рисков или голосового помощника для общения с клиентами. Low-code инструменты позволяют настроить сценарий взаимодействия нескольких агентов для совместной работой над целью.
Как работает AI Studio
Под капотом AI Studio сразу несколько новых решений:
▪️Agent Atelier для сборки ИИ-агента по API, SDK или в визуальном конструкторе
▪️Workflows для составления сценария работы агентов друг с другом и внешними приложениями
▪️AI Search для корпоративного поиска информации по картинкам, таблицам и другим документам
▪️Realtime API для создания голосовых агентов, которые смогут генерировать ответ в режиме реального времени
▪️Model Gallery для выбора генеративной модели, на базе которой будет работать агент. Это могут быть как модели Яндекса, так и опенсорсные нейросети.
Есть и линейка готовых ИИ-агентов. Например, Нейроюрист даёт заключения со ссылками на актуальные правовые нормы, учитывая контекст документов пользователя.
Интеграция с другими сервисами
ИИ-агента можно быстро подключить по МСР-протоколу к сервисам партнёров Yandex Cloud через MCP Hub. В нём уже можно интегрировать своих агентов с системами amoCRM и Контур.Фокус. Вскоре в нём появится возможность для подключения Вики, Трекера и других корпоративных сервисов Яндекса.
Что это даёт бизнесу
Российские компании тратят на функции техподдержки, юрслужбы, бухгалтерии и HR более 3 трлн рублей ежегодно, но продолжают сталкиваться с дефицитом кадров. ИИ-агенты помогут сотрудникам автоматизировать рутинные процессы и повысить продуктивность отделов.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Как всегда по понедельникам, собрали всё интересное из мира технологий для бизнеса.
Объём рынка киберстрахования в России почти достиг 1 млрд рублей
С 2022 по 2024 год объём этого рынка в России удвоился, показывая устойчивый рост — до этого он рос на 10–15% в 2023–2024-м и на 30% ранее. Этому способствовали локализация страховых договоров по киберрискам для дочерних фирм иностранных компаний и увеличение числа атак по всем секторам экономики. В 2024 году МВД зарегистрировало почти 765 тысяч кибератак, но лишь 25% из них раскрываются.
Китайская инвестиционная компания Tencent привлекла $1,27 млрд
Это произошло благодаря первому за последние четыре года выпуску офшорных облигаций в юанях. Выручка Tencent во втором квартале выросла на 15% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года — в основном благодаря игровому подразделению и инвестициям в ИИ.
Tencent — один из крупнейших китайских технологигантов. Ключевые проекты компании включают мессенджер и суперприложение WeChat, игровые студии и платформы, а также Tencent Cloud и ИИ. Успешная эмиссия облигаций поддерживает конкурентоспособность Tencent на фоне глобальных IT-гигантов.
За год число запросов к ChatGPT выросло в 5 раз
OpenAI опубликовала данные на основе анализа логов 1,5 млн пользователей ChatGPT с мая 2024 по июнь 2025-го. Выяснилось, что 28,3% обращаются к нейросети за практическими советами, 24% и 4,2% — за помощью в написании текстов и кода соответственно. На рабочие задачи приходится 27%: в основном они сводятся к сбору информации и принятию решений.
Nvidia запустила ИИ-автопилота
Проект Robotaxi направлен на создание нового поколения автопилотов по модели end-to-end — когда все задачи решаются одним нейросетевым модулем. Он обучается на симуляциях «мировых моделей» — это виртуальные симуляторы реальности внутри ИИ, которые получают данные от сенсоров, учатся строить компактное описание среды и предсказывать, как поведут себя окружающие объекты. Уже сейчас на базе платформы DRIVE AGX Thor с Nvidia работают такие автопроизводители, как BYD, GAC, Li Auto, Xiaomi, Volvo, IM Motors и Zeekr.
Яндекс и «Перекрёсток» запускают проект масштабной роботизации
100 роботов будут собирать заказы в распределительном центре для супермаркетов в Санкт-Петербурге и области. Они также возьмут на себя до 90% операций с охлаждёнными и скоропортящимися товарами. После внедрения системы заказы будут собирать в 2,5 раза быстрее: до 300 коробов в час против 130 при ручной сборке. Это позволит обслуживать на 30 магазинов больше — без расширения площадей. Проект станет одной из крупнейших автоматизаций в российском ритейле и может послужить примером для других сетей, учитывая прогноз Х5 о частичной автоматизации до 30% операций к 2028 году.
Huawei анонсировала «самую мощную в мире» компьютерную систему для ИИ
Компания заверяет, что вычислительная мощность новой Atlas 950 SuperCluster будет в 6,7 раза выше, чем у системы Nvidia NVL144, запуск которой также запланирован на 2026 год. Кроме того, Huawei планирует выпуск Ascend 970 в 2028 году и намерена ежегодно удваивать вычислительную мощность. Это позволит компании возглавить гонку за супермощные ИИ-системы, в которой участвует и xAI Илона Маска.
Kaspersky: хакеры атакуют отели для кражи данных с банковских карт гостей
Хакерская группа RevengeHotels проводит фишинговые атаки на гостиницы, рассылая письма с ложными запросами о бронировании или предложениями работы. Письма содержат ссылки на вредоносные сайты, через которые в систему отелей внедряется троян VenomRAT. С его помощью злоумышленники получают удалённый доступ к внутренней сети отеля, чтобы похищать данные банковских карт гостей и другую конфиденциальную информацию.
RevengeHotels использует большую языковую модель (LLM) при разработке вредоносного ПО, что указывает на активное применение ИИ в кибератаках. В России число таких фишинговых атак выросло на 53% с начала года.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Бизнес входит в эру ИИ-агентов. В BCG уже фиксируют случаи, где агенты снижают издержки на отдельные бизнес-функции на 90–95%. Но агентский рынок хаотичный и бессистемный, поэтому управление ими может стать для компаний непосильной задачей. Gartner прогнозирует, что уже к 2027 году 40% корпоративных проектов по внедрению агентского ИИ будут закрыты из-за сложностей внедрения и неочевидной коммерческой выгоды.
Решение есть — подход «инфраструктура как платформа» (Infrastructure-as-a-Platform, IaaP). Он поможет подготовить корпоративную инфраструктуру к агентской эре и интегрировать их с максимумом понимания и минимумом издержек. Рассказываем, как это работает.
🐼 Что такое «зоопарк агентов»
Рынок агентского ИИ только зарождается, но уже очень фрагментирован. Одни вендоры предлагают агентов для HR-функций, другие — для службы поддержки, третьи — для юридического отдела или управления цепочками поставок. У них нет никаких единых стандартов и нормативов — каждое решение уникально и требует индивидуального подхода.
Каждый агент может принести пользу. Но управление ими может стать для компании головной болью — и вот почему.
🔸Для контроля за работой каждого агента придётся подбирать уникальные метрики и модели трассировки.
🔸Каждый агент требует доступа к данным, иногда с избыточными правами — это создаёт риски безопасности.
🔸Агенты могут ошибаться, и кто-то должен нести ответственность за их работу. Но если агентов много, ответственность размывается.
🔸Агенты могут дублировать функции друг друга, выполнять одни и те же действия.
🔸Рано или поздно агентам придётся начать взаимодействовать между собой. Эти процессы требуют особого контроля.
Ситуацию, когда издержки от этих проблем превосходят пользу от использования агентов, и называют «зоопарком». Защитить себя от такого сценария можно, системно подготовив инфраструктуру компании.
🛠 Как должна работать инфраструктура как сервис
Корпоративная инфраструктура для внедрения агентов должна быть прежде всего гибкой и способной быстро адаптироваться к изменениям, но при этом целостной и единообразной. Вот как это достигается в IaaS-подходе.
Всё как код
В классической IT-модели инфраструктура настраивается вручную: администраторы конфигурируют серверы, сети, доступы. В модели IaaP всё описывается в виде кода, например через Terraform или Ansible. Если нужно запустить нового агента, достаточно изменить файл: система сама развернёт сервер, настроит сеть и подключит сервисы. В виде кода хранятся и конфигурации доступа к данным для каждого агента.
Доступ к инфраструктуре через API
Инфраструктура должна стать динамической платформой, все обращения к которой происходят через API, в том числе со стороны агентов. Практическая опора такого подхода — ПО для оркестровки приложений Kubernetes. Все операции и коммуникации между компонентами в нём — это вызовы REST API через API-сервер.
Автоматическое управление ресурсами
Все изменения в инфраструктуру переносятся в автоматизированные конвейеры, такие как CI/CD и GitOps, где они сперва проходят через заданные шаги контроля (ревью, тесты, политики).
Единый слой наблюдаемости
Для контроля за агентами компания создаёт единый центр мониторинга: собирает логи, метрики, трассировки. Это даёт полную картину — какой агент сколько ресурсов потребляет, где замедления, какие данные используются. Кроме того, компания ведёт единый реестр агентов и единый пайплайн проверки каждого агента, например на утечки персональных данных и соответствие GDPR.
Платформенный подход к управлению командой
На уровне всей компании за интеграцию агентов должна отвечать отдельная команда, стремящаяся к тому, чтобы создать единую агентскую платформу. При этом ответственность за деятельность агентов по бизнес-функциям разделена между IT-отделом и конкретной командой. К примеру, за качество работы агента, который помогает юристам обрабатывать входящую документацию, отвечают глава IT и руководитель юротдела.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
На сцене Yandex Physical AI Conf Арслан Урташев объявил, что автономный автомобиль Яндекса совершил самостоятельную поездку в почти 400 км по маршруту Москва — Тула — Москва.
Смотрите, как машина прошла дорожные развязки, регулируемые и нерегулируемые перекрестки, городские заторы и самостоятельно подстраивалась под плотность потока на разных участках пути.
Весь путь автономного автомобиля без склеек и монтажа смотрите на YouTube-канале @techno_yandex и в VK Видео.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
64% российских разработчиков уже интегрировали в работу вайбкодинг — пишут код с использованием ИИ-агентов. Такие результаты показал опрос, проведённый ICT.Moscow.
76% опрошенных хотя бы раз не писали код сами, а направляли ИИ-агента, и почти две трети используют метод на постоянной основе. Сознательно отказываются от него лишь 21% разработчиков, а еще 4% специалистов пользоваться методом не позволяют условия работы.
У Яндекса есть несколько ИИ-решений для задач разработки. SourceCraft Code Assistant — плагин для VS Code и JetBrains с автодополнением, режимом чат-бота и агентскими сценариями прямо из IDE. А Yandex AI Studio позволяет разрабатывать собственных ИИ-агентов без кодинга.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Сегодня в новостях, завтра — в офисах.
🟣 В России создадут некоммерческую Ассоциацию облачно-ориентированных технологий
В неё войдут Yandex Cloud, VK Cloud, «Флант» и другие. Участником АОТ сможет стать любая компания или разработчик, использующие облачные сервисы и заинтересованные в развитии cloud-native подходов. Цель ассоциации — объединить участников российского облачного рынка, продвигать архитектуры cloud-native и стандарты, а также развивать экосистему облачных технологий независимо от конкретного вендора. Это поможет повысить масштабируемость, гибкость и снизить издержки для бизнеса при использовании облачных решений, таких как Kubernetes и их аналоги.
🟪 Anthropic в 2026 году планирует заработать до $26 млрд за счёт корпоративных клиентов
По итогам 2025-го бизнес-сегмент принёс разработчику Claude около $9 млрд. Компания планирует многократно увеличить эту цифру за счёт специализированных тарифов и более дешёвых и производительных моделей, таких как новая Haiku 4.5, которая стоит в три раза дешевле модели Sonnet 4 и в 15 раз дешевле флагманской Opus. При этом её производительность сопоставима или даже превосходит Sonnet 4, включая задачи по программированию. Решение ориентировано на традиционные компании за пределами Кремниевой долины, которые хотят внедрять ИИ в масштабах всего бизнеса без высоких затрат.
🟣 23% топ-менеджеров планируют масштабные внедрения ИИ в ближайшее время
Опрос платформы hh.ru показал, что 10% руководителей уже активно используют генеративный ИИ в работе, а ещё 37% регулярно экспериментируют с популярными инструментами, такими как ChatGPT, Midjourney и др. Среди функций наиболее продвинутыми в использовании ИИ оказались IT-подразделения: 15% активно используют ИИ, ещё 39% пробуют. А в HR-сфере и производстве доли значительно ниже.
🟪 Более 70% сделок с европейскими ИИ-стартапами приходится на американских инвесторов
Европейские стартапы в области ИИ всё чаще обращаются к рынку США за финансированием — там больше средств, быстрее сделки и более риск-толерантная среда. Сейчас американские инвесторы закрывают более 70% от всех сделок, тогда как в прошлом году этот показатель был около 57,5%. Разрыв в привлечённых средствах между США и Европой огромен: американские ИИ-стартапы за первые девять месяцев года собрали более $160 млрд, в то время как европейские — около $20 млрд.
Европейские компании жалуются, что на родине они сталкиваются с более медленным циклом принятия решений, скромными суммами и строгим регулированием в области ИИ, что стимулирует их регистрировать компании в США или переезжать туда физически. Хотя уровень технических кадров в Европе гораздо выше, а ИИ-разработки обходятся дешевле, глобальный успех в этой сфере сейчас требует доступа к большому капиталу и благоприятной среде для роста — и именно это они находят в США.
🟣 Команда Т-Банка роботизировала тестирование ПО банкоматов и экономит более 100 часов работы команды QA в месяц
Раньше в рамках тестирования ПО банкоматов в Т-Банке QA-инженеры вручную повторяли сотни однотипных действий на АТМ. Команда научила коллаборативного робота выполнять тест-кейсы вместо человека.
Система разработана на базе кобота и управляется ПО на C#. Код взаимодействует с роботом через его API. Внедрение open-source фреймворка ROS2 и Movelt2 вместо SDK производителя дало роботу возможность динамично реагировать на окружение и корректировать маршрут под конкретную модель банкомата. С помощью роборуки команда проводит около 200 тестов на 5 моделях банкоматов в месяц.
🟪 На господдержку роботизации российской промышленности выделят около 43 млрд рублей
В 2025 году объём финансирования этой сферы составит менее 2,5 млрд рублей, но уже в 2026–2028 годах он вырастет до 9, 11 и почти 23 млрд соответственно. Минпромторг ставит задачу увеличить уровень роботизации к 2030 году до 145 роботов на 10 тысяч работников (против 29 в 2024-м), а для госкорпораций — до 230. Это должно вывести Россию на 25-е место в мире по уровню роботизации, улучшив позицию с текущего 41-го.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Когда бизнес задумывается о внедрении автономного транспорта, например для доставки товаров клиентам или перевозки грузов внутри складского комплекса, возникает закономерный вопрос: как долго система будет изучать территорию?
Рассказываем.
Симуляции помогают обучить алгоритмы за считанные дни
ИИ-модель автономного вождения Яндекса обучаются не только в реальном мире, но и в виртуальном — с помощью собственного симулятора. Это позволяет модели за короткое время «прокатать» сотни тысяч сценариев: от внезапно выезжающего погрузчика на территории склада до сложных погодных условий в городе.
Как работает симулятор
Чтобы автономные авто и роботы-доставщики могли безопасно ездить по городу, они должны учиться решать четыре основные задачи.
🔘 Локализация — понимать, где именно находится машина.
🔘 Восприятие — распознавать объекты вокруг: здания или полки склада, другую технику, людей.
🔘 Предсказание — оценивать, куда поедут другие машины и куда пойдут пешеходы.
🔘 Планирование — прокладывать собственный маршрут так, чтобы он был безопасным и удобным.
В симуляциях используют два подхода.
🔴 Open Loop — берутся реальные данные с камер, лидаров и радаров и «прокручивается» через систему. Машина их анализирует, но её действия не влияют на дальнейший ход событий. Это похоже на просмотр записи: удобно для проверки локализации, распознавания и предсказаний.
🔴 Closed Loop — здесь появляется обратная связь. Симулятор строит виртуальную сцену, где вокруг движутся машины, пешеходы, меняется среда. Автопилот принимает решения, и эти решения меняют ход симуляции. Это позволяет проверить, как работает планирование движения.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
23 октября в 12:00 пройдёт первая конференция Яндекса, посвящённая физическому ИИ — технологиям, которые соединяют искусственный интеллект с реальным миром.
🟣 Расскажем о новых технологичных решениях, делающих наши автономные системы надёжными, безопасными и готовыми к масштабированию.
🟪 Представим наш актуальный автономный флот и поделимся планами по его применению.
🟣 Покажем, как ИИ выходит за пределы экранов и взаимодействует с физическим миром.
Подключайтесь к прямой трансляции нашего канала или смотрите конференцию по ссылке. Она будет активна с 10:00 23 октября.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Дайджест новостей из мира технологий для бизнеса.
🟨 Toyota инвестирует $1,5 млрд в технологические стартапы
В компании создали дочернюю Toyota Invention Partners и расширили свой венчурный фонд Woven Capital, чтобы вкладываться в стартапы на всех стадиях развития — от первоначальных идей до зрелых проектов. В числе первых кандидатов — Electroflow с инновационными технологиями для аккумуляторов электрокаров и Flai, разработчик ИИ-решений для оптимизации процессов в автосалонах, включая продажи, обслуживание и коммуникацию с клиентами.
Это подтверждает амбиции Toyota стать ведущей технологической компанией, наряду с Google, Apple и Amazon, развивая стартап-экосистему как стратегический актив и конкурентное преимущество. Тренд поддерживают и другие крупнейшие автоконцерны. BMW развивает собственный венчурный фонд BMW i Ventures, который инвестирует в стартапы, связанные с мобильностью, автономным вождением и электротранспортом. Ford одним из первых вложил сотни миллионов долларов в стартап Argo AI, разрабатывающий системы автопилота. Porsche активно инвестирует в стартапы, фокусируясь на цифровых сервисах, ИИ и новых форматах мобильности через подразделение Porsche Ventures.
🟨 Банки и страховщики вложили в ИИ почти 60 млрд рублей за год
При помощи ИИ финтех и страховые компании стремятся повысить эффективность операций и снизить издержки. Инвестиции охватили самые разные направления, включая автоматизацию, аналитические платформы и клиентские сервисы.
При этом компании вкладывают не только в покупку готовых систем, но и в развитие собственных проектов внутри отрасли. В число других отраслей, больше всех инвестирующих в ИИ, вошли нефтегазовая индустрия (2,9 млрд рублей) и транспорт и логистика (1,9 млрд рублей). Это значит, что банки и страховые компании переходят от экспериментальных пилотов к масштабным внедрениям ИИ-решений.
🟨 Yandex B2B Tech и К2Тех запустят совместные ИИ-решения для бизнеса
Компании заключили соглашение о совместной разработке с фокусом на финансовый сектор, ритейл и промышленность. В рамках сотрудничества К2Тех интегрирует Yandex AI Studio в свою платформу ПАК-AI с инструментами для создания ИИ-агентов, распознавания речи, синтеза и аналитики. Кроме этого, партнёрство предполагает внедрение СУБД YDB и аналитической платформы DataLens от Yandex в решения К2Тех.
🟨 Вышла новая карта российских компаний сервисной робототехники
Проект создан RoboJobs совместно с НАУРР и PRO Роботов при поддержке и участии Яндекс Роботикс, Таск Рус, ИНЕЛСО и Корпорации роботов. В исследовании собраны все игроки, причастные к развитию робототехники сегодня.
Всего на карте 2025 года 563 компании, работающих в сегменте сервисной робототехники, — на 119 больше, чем год назад. Все они распределены по 21 направлению. Из них 56,5% занимаются разработкой роботов, 20,4% — дистрибуцией и развитием роботизированных решений, а 23,1% — научными исследованиями и образованием. Быстрее всего растут компании в сегментах складской логистики (с 39 до 67 за год), уборки и дезинфекции (с 15 до 28) и сельского хозяйства (с 16 до 29).
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Любая компания накапливает массивы данных, которые могут стать источниками полезных инсайтов. Но от 40 до 90% корпоративных данных остаются «тёмными» — собираются, но не используются. Всё потому, что часто они хранятся разрозненно и никто не управляет ими как единым активом. Тот, кто мог бы извлечь из массива данных пользу, может даже не знать о его существовании.
Решить проблему может Data Fabric — подход, превращающий разрозненные данные компании в единый материал.
Что такое Data Fabric
Data Fabric — архитектура и набор технологий, которые объединяют разнородные источники данных и делают их доступными так, будто они хранятся в одном месте. Через неё любой авторизованный пользователь может получить доступ к нужной информации.
Data Fabric работает как инфраструктурная надстройка над существующими облаками, «озёрами данных», базами данных SQL и другими источниками, связывая их.
В чем плюсы такого подхода?
🔴Сокращает время на аналитику. Data Fabric позволяет запрашивать данные из разных систем без предварительного копирования — через data virtualization и федерацию запросов.
🔴Упрощает развёртывание ИИ и ML-решений. Подход обеспечивает им чистые данные и единые политики доступа.
🔴Вписывает данные в широкий контекст через knowledge graph. Этот инструмент описывает сущности и связи между ними, вплетая данные в контекст. Разрозненные факты превращаются в единую картину.
🔴Сокращает дублирование разработки. Часто, если данные хранятся разрозненно, отделы нередко повторяют одни и те же действия для работы с ними. Например, дублируют очистку или фильтрацию данных. С Data Fabric этого не происходит.
🔴Повышает безопасность данных. Data Fabric позволяет внедрить сквозные политики безопасности и в автоматическом режиме осуществлять их.
Как внедрить?
Data Fabric можно собрать на Yandex Cloud.
Так, для хранения и обработки инфрмации подойдут сервисы Платформы данных, а аналитику и визуализацию данных обеспечивает Yandex DataLens, который подключается к различным источникам, создаёт модели данных и дашборды без копирования данных.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
ИИ-технологии доказали свою реальную пользу для бизнеса, причём не только в бигтехе. Мы регулярно рассказываем, как они упрощают работу и автоматизируют процессы в самых разных отраслях: в банковской сфере, HR, ритейле, строительстве, фэшн-индустрии, медицине, туризме и даже сельском хозяйстве.
Читать полностью…
Сегодня у ИИ есть тысячи кейсов применения, и каждая компания интегрирует модели с внешними системами по-своему, что усложняет разработку и поддержку. Но уже появляются первые стандарты, которые обещают упорядочить этот процесс. Главный тренд — Model Context Protocol — открытый протокол прикладного уровня для взаимодействия языковых моделей с внешними инструментами.
Как работает MCP и кто его внедряет, что изменилось на опенсорс-платформе SourceCraft после появления поддержки MCP и как обеспечить безопасность при работе с новым стандартом — в свежем выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
По оценке Gartner, к 2030 году 70% крупных компаний будут использовать ИИ для прогнозирования спроса. Многие компании развивают такие инструменты уже сегодня, в том числе и в России.
ИИ переводит процесс в автоматический режим. ML-модели, способные обрабатывать тысячи видов данных, в режиме реального времени находят сложные паттерны и закономерности спроса. Руководителям остаётся лишь сделать выводы.
На российском рынке такие решения развиты лучше всего в крупном ритейле, но их потенциал на этом не заканчивается. Планирование спроса служит фундаментом и тактического, и стратегического бизнес-планирования для любой компании — от фармацевтического гиганта до мясного магазина.
Нажмите на цитаты, чтобы посмотреть кейсы 👇
🔹 X5: двухуровневое ИИ-прогнозирование спроса
«Пятёрочка» и «Перекрёсток» прогнозируют с помощью ИИ выручку и количество чеков по магазинам. Это помогает точнее управлять логистикой, остатками и сводить к минимуму порчу продуктов. С 2020 года компания использует прогностическую ML-модель. Она учитывает около 200 параметров, таких как ценовая эластичность, рекламные активности и остатки товара.
Недавно X5 Tech внедрил ещё один уровень ИИ-аналитики — модель Temporal Fusion Transformer (TFT). Она анализирует данные базовой модели, находит ошибки и корректирует с помощью ещё большего числа источников данных, таких как погода или магазины конкурентов поблизости. Точность базовой модели составляла 70% — TFT увеличила её на 7%.
🔹 «Лемана Про»: алгоритм для предсказания спроса на мастеров
Строительный ритейлер внедрил ML-систему для прогнозирования спроса не на товары, а на услуги своих мастеров. Решение было разработано вместе с IT-компанией GlowByte. Алгоритм анализирует более 350 категорий данных, включая данные программы лояльности, проектные продажи, замеры, конверсию, геоаналитику.
Проект охватывает более 110 магазинов и 90 категорий услуг. При этом прогноз создаётся отдельно для каждой пары услуга-магазин. Прогнозы строятся на 1, 2 и 3 месяца отдельными оптимизированными моделями. Решение повысило точность прогнозов спроса на 15%, а также увеличило GVM (валовую стоимость товара) на 2% за счёт сокращения показателя отказов.
🔹 Производитель бытовой химии Grass: экономия на логистических издержках
Этим летом компания Grass перевела планирование спроса и запасов на платформу Novo Forecast Enterprise. Она позволяет прогнозировать спрос на разные товары и по разным регионам, а также предсказывать эффективность маркетинговых активностей.
Решение использует более 3 000 различных алгоритмов, которые подбирает для анализа разных типов товара. Оно интегрируется с ERP/1С и цепочкой поставок: прогноз → заказ/запасы → логистика. Уже на старте проекта логистические издержки снизились на 5–10%.
🔹 Takeda: облачный сервис прогнозирования продаж брендов
Фармацевтическая компания Takeda Россия вместе с «КОРУС Консалтинг» разработала облачную ИИ-систему прогнозирования спроса в Azure. Она использует историю продаж по брендам и другие факторы, например календарные и рыночные события, влияющие на будущие продажи.
Система даёт точные недельные и месячные прогнозы по брендам и территориям с учётом внешних факторов и настраиваемые сценарии спроса. На основе этих данных компания строит планирование по брендам на будущий финансовый год и корректирует действия отдела продаж.
🔹 «Павловская курочка» (агрохолдинг «Русское поле»): автозаказ на базе ИИ-прогноза
Сеть магазинов курицы из 110 точек модернизировала систему автозаказа, внедрив облачный сервис Datanomics Demand Forecast — SaaS-партнера Yandex Cloud. Прогноз строится по каждой паре магазин-тип товара на дневном уровне с недельным горизонтом и учитывает промо-активности, сезонность и календарные эффекты. Прогнозы интегрированы в контур автозаказа и используются для ежедневного пополнения запасов.
Результат: +40% к точности прогноза относительно прежней системы прогнозирования, и снижение эксплуатационных расходов за счет переноса инфраструктуры из Azure в Yandex Cloud.
В этом году объём мирового рынка ИИ в здравоохранении уже составляет $21,6 млрд, а к 2030-му может достичь $110,6 млрд.
Может ли ИИ диагностировать сердечные заболевания за 15 секунд, зачем РАН и Сеченовский университет объединяют датасеты и как нейросеть Yandex Cloud и Школы анализа данных помогает выявлять заболевания нервной системы у детей — в новом выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
В России сегодня работают 194 дата-центра, и больше 3/4 мощностей сосредоточено в Москве и Петербурге. В этих городах свободных стоек почти не осталось, а обновлять инфраструктуру обходится всё дороже.
В этих условиях спрос клиентов Yandex Cloud на виртуальные процессоры в первом полугодии 2025 года вырос на 29,6% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Чтобы отвечать на запрос рынка и обеспечивать клиентов надёжной инфраструктурой, Яндекс инвестирует в новые дата-центры.
Новый дата-центр во Владимирской области
На Yandex NeuroScale 2025 команда Yandex Cloud поделилась планами: в следующем году запускается новая зона доступности — она создана на базе нового дата-центра Яндекса мощностью более 40 МВт.
Характеристики зоны доступности
▪️ Задержка между соседними зонами — менее 1 мс
▪️ Пропускная способность каналов — до 25,6 Тб/с
Каналы связи между зонами независимы друг от друга, что обеспечивает дополнительную отказоустойчивость систем. Такие характеристики особенно важны для банков, ритейла и любых компаний, где критичны скорость и бесперебойность процессов — транзакций, бронирований и работы с базами данных.
Энергоэффективность дата-центра достигает 1,1 PUE — это на 27% ниже среднего мирового уровня. Всё благодаря технологии фрикулинга, при которой серверные стойки охлаждаются уличным воздухом круглый год.
Насколько для вашего бизнеса критична задержка обработки данных?
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Генеративный ИИ проникает даже в такие консервативные отрасли, как строительство и промышленность, и помогает инженерам экономить до 80% времени на проектировании. Подход универсален — можно спроектировать и небольшую деталь, и салон самолёта, и многоэтажный жилой комплекс.
Что такое генеративное проектирование
Это метод разработки продуктов и конструкций с участием генеративного ИИ. Инженер или дизайнер задаёт исходные параметры: материалы, допустимую стоимость, размеры, требования к прочности или весу. Алгоритм предлагает подходящие варианты за считанные минуты.
Как правило, генеративное проектирование происходит в CAD, CAE или BIM-решениях и других симуляционных движках со встроенными или внешними ИИ-модулями. Они сочетают разные типы нейросетей — одни для генерации форм, другие для предсказания свойств моделей, третьи — для ускорения или учёта дополнительных параметров.
Кто занимается генеративным проектированием
На мировом рынке лидируют крупные разработчики промышленного ПО: Autodesk, Siemens, Dassault. Они добавляют инструменты генеративного проектирования в свои цифровые среды. Появляются и новые разработчики, например ParaMatters и Diabatix.
В России генеративное проектирование продвигают Сколково и ИТМО. Среди вендоров такие инструменты развивают Сайберфизикс, Rubius, Rocket Group.
По оценке Сколково, на генеративное проектирование приходится около 15% сценариев применения генеративного ИИ в российских промышленных компаниях. Активнее всего инструменты развиваются в строительной отрасли.
В карточках делимся примерами и говорим о выгодах для бизнеса.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Несмотря на то, что гибрид и удалёнка стали нормой, 31% сотрудников крупных компаний всё ещё сталкиваются с трудностями в совместной работе из-за неэффективных цифровых инструментов.
Сколько часов можно сэкономить на встречах с помощью ИИ, возможен ли мгновенный перевод языков прямо на планёрке, как компании используют VR для совместной работы и что изменилось в Яндекс Документах — в новом выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Дважды в месяц мы рассказываем о стартапах, за которыми интересно наблюдать с точки зрения технологий, продукта или бизнес-модели. Сегодня говорим о «Кампусе» — супераппе для студентов.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech