8320
Разбираемся, как технологии делают компании и их сотрудников более продуктивными https://b2btech.yandex.ru 💬 Наш чат https://t.me/+wTccheNAgMpmYzZi
По оценке Gartner, к 2028 году ИИ в ERP-системах позволит ускорить закрытие финансовых отчётов на 30%. Рассказываем, как работает синергия нейросетей и управленческого и бухгалтерского софта.
Как ИИ встраивается в ERP-системы
ERP-система — это единая цифровая система управления ключевыми ресурсами и процессами предприятия. Она объединяет финансы, закупки, склад, производство, продажи, логистику, кадры и другие функции.
ERP нужна для того, чтобы видеть бизнес целиком, быстрее принимать решения и снижать количество ручной работы и ошибок. Она помогает стандартизировать процессы, лучше контролировать затраты, запасы, исполнение заказов и финансовые результаты.
ИИ здесь с пользой можно применить на многих уровнях — автоматизировать ручные процессы и вытащить из данных максимум полезных сведений и советов.
Что уже работает?
💬 Автоматизация ввода и обработки счетов поставщиков через распознавание документов. ИИ считывает входящий счёт, извлекает реквизиты, заносит данные в ERP. Рекламщики Lamar Advertising реализовали это в Oracle Fusion Cloud ERP, в котором автоматизированы сканирование, загрузка, обработка и оплата счетов.
💬 Автоматическая сверка данных. ИИ сопоставляет транзакции, находит несовпадения и помогает их очищать. Бренд мебели Lifetime Products развернул такую систему на Microsoft Dynamics 365 для сравнения субсчетов с главной бухгалтерской книгой. Объём обработки заказов вырос на 95%, компания высвободила рабочие часы у 20% квалифицированного персонала.
💬 Прогнозирование продаж. ML-алгоритм предсказывает продажи продукции. Эти данные потом используют для планирования. Производитель питательных грунтов «Фаско+» внедрил сервис прогнозирования продаж на базе 1С:ERP. ML составляет прогноз, который возвращается в систему и используется для планов продаж, закупок и производства.Точность прогноза выросла на 8%, а скорость планирования снизилась с трёх дней до двух часов.
💬 Автоматическое сопоставление входящих платежей с выставленными счетами. EY создала решение PowerMatch, интегрированное с SAP ERP: ИИ извлекает сведения из платежей и уведомлений, а система автоматически сопоставляет и закрывает поступления. Доля автоматически обработанных и очищенных платежей выросла с 30% до 80%. Организация сэкономила 120 тысяч человекочасов в год.
💬 Автоматическое распределение входящих платежей по открытой дебиторской задолженности. Accenture использует для этого решение SAP Cash Application: алгоритм машинного обучения сопоставляет платежи со счетами. Так компания удвоила долю автоматического зачёта входящих платежей.
💬 ИИ-помощник для финансового анализа. В таких сценариях ИИ помогает человеку обрабатывать данные — ищет сведения, объясняет отклонения и ускоряет подготовку комментариев для управленческой отчётности. У Accenture ИИ-компонент добавлен в инструмент предварительного анализа отклонений перед закрытием — это позволило автоматически генерировать более 95% комментариев.
🌟 Yandex B2B Tech расширила линейку сервисов Яндекс 360, доступных в on-premises. В неё вошли Яндекс Диск и Яндекс Документы — теперь бизнес может развернуть эти сервисы во внутреннем контуре организации.
✏️ Диск позволяет организовать хранение и совместный доступ к рабочим файлам. Документы — это редакторы текстов и таблиц с функцией совместного редактирования. Оба сервиса внесены в Единый реестр российского программного обеспечения.
💬 Помимо Диска и Документов, в on-premises доступны и другие сервисы Яндекс 360 — Доски и Браузер для организаций.
🔄 До конца года к ним добавятся Мессенджер, Телемост, Почта, Календарь, Трекер, Вики и Формы.
Все решения Яндекс 360, распространяемые по модели on-premises, построены на единой платформе. У них централизованная архитектура и общий технологический стек. Это упрощает развёртывание, настройку и обновление.
«Выход Яндекс 360 в сегмент on-premises связан с растущим запросом крупного бизнеса на инфраструктурный контроль при сохранении скорости развития сервисов. На фоне этого компании всё чаще выбирают гибридные модели, сочетая облака и локальные контуры для работы с чувствительными данными.
В отличие от классического подхода с набором разрозненных решений, Яндекс 360 развивает единую платформу с набором ключевых сервисов, которые могут быть развёрнуты в контуре заказчика — на его серверах или в выбранном дата-центре», — комментирует технический директор on-premises Яндекс 360 Роман Акинфеев.
Yandex B2B Tech запустила платформу Yandex Cloud Stackland. Она пригодится для быстрого запуска и масштабирования ИТ-приложений, в том числе на базе искусственного интеллекта. С помощью платформы можно ускорить разработку цифровых продуктов в закрытом контуре компаний и снизить затраты на неё в среднем в 1,5 раза.
🔴 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.
🔴 На платформе доступны инструмент для речевой аналитики Yandex SpeechSense и BI-система Yandex DataLens. В ближайшее время на Stackland появится ещё несколько решений, в том числе флагманский продукт Яндекса для разработки ИИ-приложений и агентов Yandex AI Studio.
🌟 В закрытом режиме Stackland уже протестировали несколько компаний из сфер электронной коммерции, финтеха, ритейла и промышленности. Например, инвестиционная компания «Альфа-Капитал» и АО «Кириллица», которая развивает бизнес в нефтепромышленной, агропромышленной, ИТ-сферах и в области редкоземельных металлов. C тестированием, интеграцией и поддержкой Stackland уже помогают компании-партнёры, в их числе Hilbert Team, Neoflex, KTS, «Навикон» и «АБ Групп».
Платформу можно развернуть на любых виртуальных, арендованных или собственных серверах.
Чтобы получить доступ к платформе, нужно заполнить заявку.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Yandex B2B Tech запустила Yandex AI Studio Boost — программу поддержки ИТ-компаний для разработки и внедрения ИИ в свои продукты. Участники могут получить грант до 1 млн рублей на разработку ИИ-агентов и других решений на платформе Yandex AI Studio. Всего планируется выделить 500 млн рублей
🔴 С помощью программы интегратор R77.ai планирует создать ИИ-систему строгой проверки документов для банков, страховых и девелоперов, которая сокращает время проверки до нескольких минут.
🔴 Компания Noumy.ai — запустить новые возможности на ИИ-платформе для рекрутеров, чтобы анализировать информацию о кандидате и его поведение во время собеседования.
🔴 Консалтинговая компания GO2AI — запустить ИИ-агентов для планирования и контроля исполнения стратегии компании: от анализа совещаний и постановки задач до контроля динамики и результатов. В рамках пилота с промышленным холдингом платформа уже сократила цикл принятия управленческих решений с нескольких дней до часа.
Сейчас на платформе Yandex AI Studio более 30 собственных и опенсорсных генеративных моделей, включая Alice AI LLM, DeepSeek V3.2 и Qwen3-235b, а также инструменты для создания ИИ-приложений.
✏️ Подать заявку на участие можно через форму на сайте программы.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Xiaomi представила флагманскую ИИ-модель, заканчивается прием заявок на премию Yandex B2B Tech Awards 2026, Visa показала инструмент, позволяющий ИИ-агентам платить картами, а Nvidia рассказала, какие компании внедряют её платформу для разработки автономных авто — эти и другие новости в понедельничном дайджесте.
🟣 Visa запускает инструмент, позволяющий ИИ-агентам самостоятельно совершать платежи картами
Командная строка Visa CLI — первый публичный продукт Visa Crypto Labs. Решение упрощает разработку платёжных приложений, так как устраняет необходимость в традиционных API-ключах и позволяет инициировать транзакции напрямую из терминала. В отличие от криптоориентированных конкурентов, Visa делает ставку на использование своей карточной сети, расширяя традиционные платёжные инструменты для программируемых транзакций.
⭐️ Заканчивается прием заявок на Yandex B2B Tech Awards 2026. Ждем до 1 апреля кейсы проектов с использованием технологий Yandex B2B Tech. Подробности — на сайте.
🟪 Samsung потратит $73 млрд на развитие чипов для ИИ
В 2026 году компания планирует инвестировать в расширение производства чипов и исследования и таким образом усилить свои позиции в глобальной полупроводниковой индустрии. Основной акцент — на развитии технологий для искусственного интеллекта, где спрос на память и вычислительные мощности стремительно растёт. Компания также рассматривает сделки M&A в смежных отраслях, включая робототехнику и автомобильную электронику, чтобы диверсифицировать бизнес.
🟣 Xiaomi представила модель с 1 трлн параметров
MiMo-V2-Pro — флагман среди ИИ-моделей нового поколения MiMo — сопоставима по качеству с ведущими западными разработками, но более доступна по стоимости. Модель ориентирована на работу с ИИ-агентами и сложными задачами, требующими минимального участия человека благодаря большому контекстному окну и продвинутым возможностям планирования. В линейку также вошли мультимодальная модель MiMo-V2-Omni и голосовая MiMo-V2-TTS. Вместе они формируют полноценную экосистему для автономных цифровых ассистентов.
🟣 Nvidia расширяет партнёрство с крупными автопроизводителями в области беспилотных автомобилей
На своей конференции GTC 2026 в Сан-Хосе компания объявила, что BYD, Geely, Nissan и Isuzu внедряют её платформу Drive Hyperion для разработки машин 4-го уровня бесплотности. Система объединяет вычислительные мощности, сенсоры, ПО и инструменты безопасности в единую архитектуру, что ускоряет разработку и масштабирование автономного транспорта. Сервисы Lyft, Bolt и Grab также используют платформу для проектов роботакси.
Uber вместе с Nvidia планирует запустить крупную сеть автономных автомобилей в 28 городах к 2028 году. На конференции компании представили дорожную карту проекта на базе платформы Nvidia DRIVE Hyperion и полнофункционального ПО DRIVE AV.
🟪 OpenAI запустит проект для продвижения корпоративных ИИ-решений.
Компания ведёт переговоры о партнёрстве с крупнейшими фондами прямых инвестиций, включая TPG, Advent, Bain Capital и Brookfield. Сам проект оценивают примерно в $10 млрд, из которых $4 млрд могут вложить инвесторы в обмен на доли и участие в управлении. Партнёрство позволит ускорить внедрение ИИ в портфельных компаниях фондов и расширить присутствие OpenAI в корпоративном сегменте. Сделка также даёт инвесторам ранний доступ к технологиям OpenAI и помогает защитить их активы от рисков, связанных с быстрым развитием ИИ. Инициатива разворачивается на фоне усиливающейся конкуренции с Anthropic, который реализует аналогичную стратегию взаимодействия с private equity — прямыми инвестициями в частные, непубличные компании для последующей продажи с высокой прибылью через 4–7 лет.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Дважды в месяц мы рассказываем о стартапах из России и за её пределами, за которыми интересно наблюдать с точки зрения технологий, продукта или бизнес‑модели.
🔘 Сегодня наш герой QuTwo — AI‑стартап, который пытается подготовить крупные компании к «квантовой эпохе».
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Рынок программного обеспечения в России переходит от фазы
бурного роста к этапу осмысленного развития. Недавно в исследовании мы подробно рассказывали о драйверах, которые, по прогнозу экспертов, приведут к двукратному увеличению объёма российского рынка software — до 1,7 трлн рублей — в ближайшие пять лет.
На вебинаре 25 марта аналитики облачного рынка вместе с Yandex Cloud будут рассказывать о тенденциях на рынке подробнее. В том числе речь пойдёт о наиболее устойчивых в сегодняшних условиях моделях развития инфраструктуры с использованием ИИ, об инструментах кибербезопасности, о ключевых игроках рынка.
💬 Зарегистрироваться на вебинар можно по ссылке.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Кто разработал архитектуру для суверенных ИИ-дата-центров, какой ИИ-чип вычисляет со скоростью света и как игра Pokémon Go помогает роботам-курьерам — эти и другие новости в понедельничном дайджесте.
🟣Учёные создали ИИ-чип, который вычисляет со скоростью света. Нанофотонный прототип использует свет вместо электричества. Такой подход значительно снижает энергопотребление и тепловыделение. Это одна из главных проблем современных вычислительных систем для ИИ. Исследователи отмечают, что нанофотонные структуры могут выполнять сложные операции машинного обучения напрямую на оптическом уровне, без промежуточного преобразования сигналов в электрические. Разработку уже рассматривают как основу для будущего поколения высокоскоростных и энергоэффективных аппаратных платформ искусственного интеллекта.
🟣Бигтех активно наращивает инвестиции в дата-центры для ИИ. Amazon, Microsoft, Alphabet, Oracle и Meta за последние месяцы увеличили затраты на аренду дата-центров в сумме на $662 млрд. Эти расходы связаны с долгосрочными договорами аренды и инфраструктурными проектами, запланированными на ближайшие годы. Рост таких инвестиций объясняется стремительным спросом на вычислительные мощности для обучения и работы ИИ-моделей.
Параллельно с этим Palantir и Nvidia представили совместно разработанную архитектуру для суверенных ИИ-дата-центров. Она предоставляет компаниям интегрированное, готовое к промышленной эксплуатации решение для ИИ-дата-центров — от закупки оборудования до развертывания приложений. Архитектура позволяет разворачивать ИИ-системы в локальных дата-центрах, на периферийных устройствах или в так называемых «суверенных облаках». Разработчики рассчитывают, что такая платформа ускорит внедрение искусственного интеллекта в критически важных отраслях, включая государственное управление, оборону и крупную промышленность.
🟣Tesla и xAI объединили усилия в рамках ИИ-проекта под названием Macrohard, или Digital Optimus. Речь о системе для автономного управления компьютерами и выполнения офисных задач в реальном времени. Tesla уже инвестировала в развитие ИИ-моделей xAI около $2 млрд в расчёте на то, что сможет использовать разработки в своих продуктах, включая автономное вождение и робототехнику.
🟣Компания Novabev Group внедрила роботов-инвентаризаторов от Yandex Robotics в крупнейшем распределительном центре в Москве. Роботы автономно перемещаются между стеллажами, сканируют товары и передают данные в систему управления складом, что позволяет автоматически сверять остатки и быстро выявлять несоответствия. Устройства оснащены лидарами, камерами и ультразвуковыми датчиками для навигации и безопасной работы на складе. Благодаря автоматизации скорость проверки одной складской аллеи выросла примерно в 60 раз: теперь на это уходит несколько минут — вместо часов при ручной инвентаризации.
🟣Данные, собранные в игре Pokémon Go, начали использовать для навигации роботов-курьеров. Компания Niantic — разработчик игры — применяет миллиарды фотографий и геоданных, собранных пользователями, чтобы создать подробные трёхмерные карты городов. Эти карты формируют визуальную систему позиционирования, позволяющую роботам определять своё местоположение с точностью до сантиметров даже там, где GPS работает плохо, например среди высотных зданий. Технологию уже тестирует стартап по доставке еды Coco Robotics.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
🌟«Техно на прокачку» — новое шоу Yandex Cloud. В нем наши специалисты вместе с Ярославом Обещаловым — мастером, которого играет комик Егор Кукса — помогают бизнесу справиться с задачами за счет оптимизиции и структурирования big data.
➡ Сеть быстрого питания ROSTIC'S обратилась сразу с несколькими запросами:
🔴оптимизация сбора и хранения данных для более 1200 заведений по всей России
🔴обработка обратной связи более 1,7 миллиона посетителей ежедневно
🔴консолидация данных из систем и приложений
🔴анализ и визуализация данных
Как работает RPS метрика? Какие возможности предоставляет платформа Greenplum? Как интегрировать Apache Spark и Apache Airflow в свой бизнес? А главное: сможет ли Ярослав Обещалов предложить что-то лучше флешки своего деверя?
Ответы на эти и другие вопросы — в шоу «Техно на прокачку». Его можно посмотреть «ВКонтакте», на YouTube или на «Кинопоиске».
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
💬 Citigroup повысила — с $8 трлн до $8,9 трлн — свои глобальные прогнозы по капитальным затратам на проекты в сфере ИИ. Речь идёт о периоде с 2026 по 2030 год.
Ожидается, что Amazon, Microsoft, Alphabet и Meta Platforms* в совокупности направят более $630 млрд на капитальные вложения в этом году.
💬 Прогноз по выручке от проектов в сфере ИИ на тот же пятилетний период также скорректирован: с $2,8 трлн до $3,3 трлн.
Корректировка прогноза связана с развитием технологий и растущим спросом, в том числе на корпоративные решения.
* Meta Platforms Inc. — организация признана экстремистской, её деятельность запрещена на территории РФ.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Как BI‑платформы помогают эффективнее принимать бизнес-решения, рассказывает Сергей Сошников, руководитель группы продаж Yandex DataLens.
💬 Диалог с данными вместо дашбордов
Аналитика — не привилегия специалистов, а повседневный инструмент для всех. Чтобы система так работала, важно настроить диалоговые интерфейсы с учётом вопросов, с которыми ваша команда обычно обращается к аналитикам.
💬 Озеро данных для быстрых решений
Стандартом становится Data Lake (озеро данных): данные из всех систем сгружаются в исходном виде в облачное хранилище, а структура и связи накладываются на них только в момент запроса.
💬 Встроенная аналитика: данные там, где вы работаете
Сотрудники получают инсайты непосредственно внутри бизнес‑приложений, которыми они пользуются ежедневно, — CRM, ERP, системы управления складом. Как это работает: менеджер открывает карточку клиента в CRM и рядом видит динамику его покупок за полгода, сравнение с другими клиентами его сегмента, риск оттока, рекомендацию, что предложить, чтобы его удержать.
💬 Прогнозирование: видеть будущее, а не анализировать прошлое
Фокус смещается на предиктивные модели, которые не просто фиксируют убытки, а предупреждают о них. Вместо реактивных отчётов система сообщает: «Через месяц продажи снизятся на 10%, если не скорректировать цены в категории X». Это позволяет бизнесу действовать на опережение, предотвращая дефицит товара, отток клиентов или простои оборудования.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
В начале недели мы уже писали, как после обсуждений вайб-кодинга эксперты прогнозируют эру вайб-воркинга. Погрузиться в эту тему глубже можно вместе с ИТ-шоу «404 секунды».
Как кодовый ассистент помогает программистам на платформе Яндекса SourceCraft, почему разработка с ИИ меняет экономику проектов и из-за чего Сэм Альтман разозлился на Anthropic — в свежем выпуске на VK Video, YouTube, а теперь ещё и Яндекс Музыке.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
🌸 Редизайн Yandex Cloud: что изменилось
Yandex Cloud превратилась из набора облачных решений в универсальную платформу для создания ИТ-продуктов. Сейчас она объединяет более 75 сервисов. Их использование помогает решать бизнес-задачи от развёртывания облачной инфраструктуры до создания ИИ-агентов и обеспечения кибербезопасности.
В ответ на изменения был разработан новый логотип и новый визуальный стиль. В основу новой айдентики легло представление о Yandex Cloud как о конструкторе. Его детали — сервисы и инструменты — формируют общий технологический ландшафт.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Yandex B2B Tech запустил Monium, observability-платформу собственной разработки для анализа работы ИТ-систем в реальном времени. С её помощью компании могут отслеживать состояние цифровых продуктов, приложений, ИИ-агентов в облачной или собственной инфраструктуре (on-premises).
Платформа поддерживает Prometheus и OpenTelemetry (OTEL) как основной стандарт сбора телеметрии. Это позволяет использовать единый подход к сбору метрик, логов и трассировок без привязки к конкретным вендорам. Monium соответствует требованиям международных и российских стандартов безопасности, в том числе ISO, PCI DSS и ГОСТ Р 57580.
Изначально Monium использовали для мониторинга критических сервисов внутри Яндекса. Сейчас с ней ежемесячно работают 16 тысяч сотрудников Яндекса. В систему ежесекундно записывается 3 миллиарда семплов метрик, 44 миллиона спанов и 60 гигабайт логов. Из внешних компаний платформу уже тестирует ОТП Банк.
ИИ на Олимпиаде, статистика кибератак, новости из мира беспилотных авто — в дайджесте новостей из мира технологий для бизнеса за неделю.
🟣 Alibaba Cloud внедрила интеллектуальную экосистему во время зимних Олимпийских игр в Милане
Компания обеспечивала цифровую инфраструктуру на базе ИИ и облачных технологий для организаторов и олимпийского комитета. Она включала инструменты мониторинга энергопотребления и выбросов в реальном времени, а также решения для координации логистики и сервисов для участников и болельщиков. Технологии облачного вещания и аналитики на базе ИИ помогли улучшить трансляции и судейство, включая продвинутые системы повторов и анализа соревнований.
🟪 Кибератаки с использованием ИИ за год выросли на 89%
Такие данные компания CrowdStrike приводит в своём отчёте 2026 Global Threat Report. Эксперты предупреждают, что ИИ-сервисы теперь не только помогают атаковать быстрее и незаметнее, но и сами по себе становятся целями для хакеров. Среднее время от первичного проникновения до дальнейшего продвижения по сети сократилось до 29 минут, а самое быстрое произошло всего за 30 секунд. Это сильно затрудняет киберзащиту, требуя от ИБ-специалистов ещё более оперативных и автоматизированных ответных мер.
🟣 Nvidia выпустила открытую модель физического мира для роботов, обученную на 44 000 часов видео с людьми
DreamDojo помогает роботам быстрее учиться взаимодействовать с физическим миром, наблюдая за действиями живых людей, снятыми от первого лица. Выученные закономерности после дополнительного обучения переносят на реальные роботизированные платформы. Этот шаг укрепляет позиции производителя чипов во главе обостряющейся гонки за разработку универсальной ИИ-основы для роботов общего назначения.
🟣 Британский стартап Wayve по разработке беспилотных автомобилей привлёк $1,5 млрд при оценке в $8,6 млрд
Раунд прошёл при участии стратегических инвесторов, среди которых Mercedes-Benz, Stellantis, Nissan, Uber, Microsoft и Nvidia. Компания планирует провести первые коммерческие испытания роботакси в Лондоне в партнёрстве с Uber уже в этом году. В планах также внедрить своё ПО на базе ИИ в серийные автомобили по всему миру.
🟪 Яндекс разработал первый в России стандарт интеграции интернет-магазинов с искусственным интеллектом
Yandex Commerce Protocol (YCP) позволит ритейлерам принимать заказы в чате с Алисой AI или в поисковой выдаче по товарам. Протокол предусматривает четыре формата подключения, включая автоматическую интеграцию для магазинов на Яндекс KIT, модуль для платформы 1С-Битрикс и подключение по API для площадок на собственных CMS, а часть заказов может обрабатываться через Яндекс Маркет. При этом продавцом остаётся сам интернет-магазин, он же получает все данные о заказе. Возможностью продажи товаров через Алису AI уже воспользовались около 3500 магазинов, а теперь ритейлеры могут подать заявку на участие в бета-тестировании API-интеграции.
🟣 Samsung объявил о переходе к AI-Driven Factories к 2030 году
В рамках новой стратегии компания планирует сделать свои фабрики полностью автономными — под управлением ИИ. Для этого будут использовать цифровых двойников и специализированных ИИ-агентов для анализа данных в реальном времени, оптимизации процессов и повышения качества продукции. Отдельное внимание уделят промышленной безопасности: интеллектуальные системы будут выявлять потенциальные риски и предотвращать инциденты. Кроме того, на фабриках поэтапно внедрят гуманоидных роботов и другие роботизированные решения, чтобы управлять производственными линиями и внутренней логистикой.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Рост числа DDoS-атак на российские компании, программы разработки собственных ИИ-чипов и новые партнёрства Яндекса — эти и другие новости в дайджесте новостей из мира технологий для бизнеса.
🟣 Мировые расходы на облачные сервисы в IV квартале выросли на 29% — до $110,9 млрд
Затраты на облака растут более чем на 20% шестой квартал подряд. Крупнейшие провайдеры — Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud — наращивают инвестиции, чтобы перейти от стадии экспериментов с корпоративным ИИ к реальному применению. Облачные платформы становятся базовой инфраструктурой для развёртывания ИИ-нагрузок, расширяя вычислительные, сетевые и хранилищные мощности — особенно на фоне дефицита чипов.
🟪 Google, Amazon, Meta* и Microsoft наращивают производство собственных ИИ-чипов
Nvidia по-прежнему лидирует в области аппаратного обеспечения для ИИ благодаря мощным графическим процессорам и развитой экосистеме, но её доминирование становится уязвимым. Растущий спрос на более дешёвые и энергоэффективные решения для инференса (то есть применения уже обученных моделей для конкретных задач) вынуждает крупные компании ускорять программы разработки собственных чипов для этих целей.
🔴 У Google это TPU (Tensor Processing Units) — специализированные процессоры для ускорения обучения и инференса LLM для сложных задач в физических дата-центрах или облаке.
🔴 Amazon Web Services расширяет собственные линейки Trainium для обучения моделей и Inferentia для инференса, оптимизированные под рабочие нагрузки AWS.
🔴 Microsoft разрабатывает и внедряет собственные ИИ-акселераторы Maia для повышения производительности при запуске моделей на облачной платформе Azure.
🔴 Meta* строит серию собственных MTIA-чипов (Meta Training and Inference Accelerators), фокусируясь на инференсе и внутренних ИИ-задачах — например, рекомендациях и обработке данных.
Из-за усталости от уведомлений в системах мониторинга специалисты пропускают в среднем 13% предупреждений о проблемах с безопасностью.
На этом фоне в системы мониторинга и наблюдаемости всё чаще интегрируются ИИ-агенты, а на рынке появляются новые инструменты. Например, Yandex Cloud открыла для внешнего использования Monium — платформу, которая помогает бизнесу отслеживать состояние цифровых продуктов, приложений и ИИ-агентов.
О других новостях и трендах наблюдаемости и мониторинга — в свежем выпуске ИТ-шоу «404 секунды» на VK Video, YouTube и Яндекс Музыке.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Никита Ражев, руководитель направления стартап-программ и новых коммерческих инициатив в Yandex Cloud, о программе Yandex AI Studio Boost:
Читать полностью…
🔘 Что общего между мониторингом активностей зрителей в Netflix и системой наблюдения за промплощадками в Северстали? Они обе построены на платформе Apache Kafka.
Эта проверенная система позволяет компаниям без сбоев обрабатывать огромные потоки данных. Если вам нужна аналитика событий в реальном времени, то без Apache Kafka, скорее всего, не обойтись. Рассказываем, как она работает и как помогает компаниям.
🔍 Как устроена платформа
Apache Kafka — опенсорс-платформа потоковой передачи данных в реальном времени. Через нее приложения могут обмениваться информацией о событиях, хранить сведения и обрабатывать их.
События — любые действия в цифровой системе: платёж пользователя, смена статуса доставки, изменение состояния оборудования, зафиксированное датчиком, и так далее. На Apache Kafka создают системы, которые обрабатывают триллионы событий в день.
Платформа устроена как распределённая группа серверов. Данные о событиях внутри разбиваются на тематические каналы, и каждый делится на несколько частей. Сообщения автоматически распределяются между этими частями, и несколько сервисов могут одновременно их обрабатывать, не мешая друг другу. При этом копии данных хранятся на разных серверах, поэтому при сбое одного из них информация не теряется, а система продолжает работать.
Это позволяет распределять нагрузку между разными машинами и наращивать мощность системы по мере роста объёма данных.
Apache Kafka позволяет перейти к аналитике и управлению в реальном времени.
К примеру, пользователь делает заказ в интернет-магазине. Системе не нужно вызывать склад, логистику, CRM и аналитику. Она просто публикует событие «заказ создан». Остальные системы сами подписываются на этот поток и реагируют.
Это делает возможной аналитику в реальном времени. Данные поступают в обработку сразу после того, как происходит событие, — не нужно ждать выгрузок данных в хранилище.
Ещё одно преимущество — Kafka может стать основой для автоматизации и ИИ. Потоки событий могут сразу направить данные в ML-модели. Благодаря этому можно развернуть множество умных систем, например динамическое ценообразование, персонализацию рекомендаций или прогнозирование спроса.
У Yandex Cloud есть Yandex Managed Service for Apache Kafka. Это облачный сервис, который предоставляет готовый к использованию кластер Apache Kafka без необходимости возиться с серверами.
Он подойдёт для компаний, которым нужна потоковая обработка данных в реальном времени. Например, для интеграции микросервисов, онлайн-аналитики, антифрода, логирования или передачи событий в ИИ-модели.
ФНЦ им. И. В. Мичурина и биофак МГУ развернули через Yandex Managed Service for Apache Kafka систему сбора данных с «полей». Система собирает и анализирует в реальном времени данные о погоде, состоянии почвы и растений. Это позволяет оперативно принимать решения, например по изменению модели полива или корректировке агротехнологии.
EdTech-платформа MAXIMUM Education связала с помощью Kafka свои CRM, учебную платформу и биллинговую систему. Все ключевые события — записи учеников, оплата, изменение статусов занятий — сразу передаются через Kafka и становятся доступны другим системам. Потоковая шина обрабатывает около 100 ТБ сырых данных. Это позволяет синхронизировать процессы в реальном времени и упростить масштабирование экосистемы при росте числа студентов.
А медиагруппа «Виасат» с помощью Kafka собирает данные о действиях пользователей на стриминге viju. Система передаёт сведения о просмотрах, кликах, действиях в интерфейсе в аналитическую систему на базе ClickHouse. Благодаря миграции на Kafka посещаемость стриминга выросла на 87%, трафик событий и логов — на 150% в год, а объём раздаваемого видео — в полтора раза.
↗️ Рынок кибербезопасности в России быстро растет и является одним из быстроразвивающихся сегментов Infrastructure Software.
Какие отрасли привлекают киберпреступников, как в компании AstraZeneca усилили свою безопасность (спойлер: они подключили YCDR от Yandex Cloud) и как снизить риски ИБ — в свежем выпуске ИТ-шоу «404 секунды» на VK Video, YouTube, а теперь ещё и Яндекс Музыке.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
🔴 Сэм Альтман на инфраструктурном саммите 2026 в Вашингтоне сравнил ИИ с коммунальными услугами. Он объяснил, что основным бизнесом OpenAI, как и других разработчиков ИИ-моделей, вскоре станет продажа токенов — единиц текста или данных, на которые нейросеть разбивает запросы пользователей для последующего анализа и генерации ответов.
По мнению Альтмана, такой подход позволит эффективнее управлять ограниченными вычислительными ресурсами в периоды высокого спроса. Компании или частные пользователи смогут сами решать, сколько они готовы потратить на доступ к свермощным моделям и платить только тогда, когда действительно ими пользуются, а не по подписке, как сейчас. «Мы хотим наводнить мир интеллектом. Мы хотим, чтобы люди использовали его для всего», — признался он.
У этих заявлений нашлось немало критиков, которые сравнили OpenAI с корпорациями из сериала-антиутопии «Чёрное зеркало». Но есть и те, кто реагирует прагматично, считая, что это позволит прийти к разумному потреблению ИИ-сервисов — по аналогии с водой и электричеством. Особенно если учесть, что ИИ-вычисления требуют всё больше ресурсов, приводят к дефициту и росту цен на чипы, а вслед за ними — на смартфоны и ноутбуки.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
🔲 ИИ-агенты начинают радикально менять корпоративные закупки уже сегодня, считают в Gartner. Всё чаще компании используют нейросети для подбора и сравнения поставщиков — это простой и действенный сценарий, которым можно пользоваться и без сложного корпоративного ИИ-софта. Меньше чем через три года такие инструменты будут использоваться в 90% закупок.
Поставщикам в B2B-секторе важно подготовиться к переменам, считают в Gartner. Ключ к успеху — переход от традиционной SEO-оптимизации и контекстной рекламе к оптимизации, ориентированной на машиночитаемые форматы и ИИ-агентов.
❤️ — если уже доверяете ИИ выбор подрядчиков
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Глобальный рынок ИИ в сферах продуктов торгового питания и e-com будет расти более чем на 30% в год и достигнет $13,4 млрд к концу 2030 года. Да, даже за хлебом без ИИ теперь не сходишь.
Какие умные системы самообслуживания существуют в ритейле, как дата-сет PackEat, созданный при участии специалистов Яндекса, помогает эти системы обучать, и зачем OpenAI и Google пытаются превратить своих чат-ботов в магазины — всё об ИИ в ритейле в свежем выпуске ИТ-шоу «404 секунды» на VK Video, YouTube, а теперь ещё и на Яндекс Музыке.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Yandex B2B Tech объявляет финансовые результаты по МСФО за 2025 год по двум направлениям: платформа для создания ИТ-продуктов Yandex Cloud и виртуальный офис Яндекс 360.
🔴Их совокупная выручка составила 48,2 млрд рублей. За год она увеличилась на 48%. По оценке Яндекса, Yandex B2B Tech растёт в 1,9 раза быстрее российского рынка корпоративных ИТ-решений.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Как создать ИИ-агента, который поможет систематизировать работу более 50 команд разработки, что может облегчить онбординг сотрудников — партнёры Yandex B2B Tech делятся опытом применения технологичных решений.
🔲 Финансы: много требований на разрабатываемый софт
«В группе компаний “АльфаСтрахование” более 50 команд разработки. При таком количестве команд важен архитектурный контроль разрабатываемого ПО.
Специфика бизнеса накладывает много дополнительных требований на разрабатываемый софт. Архитектурный контроль для нас — трудоёмкий и сложно масштабируемый процесс, так как с ростом количества команд усложняется коммуникация, нужно больше архитекторов, а хорошие архитекторы — это дорогие и редкие специалисты.
В ходе пилота с АФТ мы создали прототип ИИ-агента на основе платформы Yandex AI Studio, который трансформирует архитектурные требования в конкретные проверки для сервисов, автоматически контролирует соответствие софта архитектурным принципам и эскалирует проблемы.
Мне нравится работать с Yandex AI Studio, потому что, по сути, это как большой конструктор Lego с современными компонентами и технологиями. Из такого конструктора я могу быстро собирать масштабируемые бизнес-продукты без начальных инвестиций.
В дальнейших планах развития решения — полная интерпретация архитектурных правил на уровне enterprise-архитектуры в действия по проверке, а также чат-интерфейс для разъяснения архитектурных принципов и планов развития», — комментирует Антон Исанин, директор по разработке «АльфаСтрахование».
«Сегодня в составе ГК “Рики” две анимационные студии “Петербург” и “Аэроплан”, мультибрендовое лицензионное агентство “Мармелад Медиа”, дизайн-студия, студия по производству детского игрового контента и другие компании. Всего в штате более 500 человек. Ежегодно команда пополняется новыми кадрами, и для облегчения их интеграции в рабочий процесс, при взаимодействии технического отдела и HR-службы, был создан ИИ-помощник, базирующийся на Responses API от Yandex Cloud.
Удобно, что в Yandex AI Studio для разработки ИИ-агентов всё собрано в одном месте: модели, инструменты для RAG, голос и текст, интеграции с сервисами. Можно быстро собрать прототип и так же быстро вывести в прод, без сложной инфраструктуры.
При разработке нашего ИИ-помощника использовалась собственная база знаний и RAG-подход. Ассистент помогает отвечать на разные вопросы, такие как «Как оформить договор с лицензиатом?» или «Как создать новую анимационную сцену?». В ответах сотрудник получает не только текстовые инструкции, но и изображения.
Такой подход помог значительно сократить частоту обращений в поддержку и облегчить процесс адаптации новых сотрудников. AI-ассистент от Yandex Cloud постоянно обучается и совершенствуется на основе обратной связи от пользователей и анализа новых вопросов», — Олег Муранов, CTO студии анимации «Петербург».
Исследование Anthropic об изменениях на рынке труда, индекс влияния ИИ, лидеры по внедрению автономных грузоперевозок и другие новости этого понедельника.
🟣 ИИ может частично заменить 49% сотрудников в США
По данным компании Anthropic, нейросети и агенты уже сегодня способны выполнять четверть задач почти половины живых сотрудников (год назад их было 36%). Для анализа влияния ИИ на рынок труда Anthropic предлагает новую метрику — observed exposure («наблюдаемое воздействие»). Она учитывает как теоретические возможности языковых моделей, так и их реальное применение в рабочих задачах. Анализ показывает, что фактическое внедрение ИИ пока значительно отстаёт от его потенциальных возможностей, поэтому масштабных изменений на рынке труда ещё не наблюдается. В зоне риска — профессии, связанные с интеллектуальной обработкой информации (программирование, клиентская поддержка и ввод данных), тогда как физический труд или сфера услуг почти не затронуты автоматизацией.
Anthropic также запустил AI Exposure Index — индекс влияния ИИ, отслеживающий риски автоматизации офисных профессий. Он показал, что наиболее уязвимы сегодня программисты: примерно 75% их задач может выполнять ИИ. В целом авторы исследований делают вывод, что генеративный ИИ пока скорее трансформирует структуру рабочих задач и повышает производительность, чем напрямую приводит к массовому сокращению рабочих мест.
🟪 Учёные Института искусственного интеллекта AIRI (Москва) разработали инструмент для снижения стоимости вычислений при разработке ИИ-систем. Фреймворк KernelEvo позволяет автоматически генерировать и оптимизировать GPU-ядра — специализированные программы для графических ускорителей, которые отвечают за ключевые операции ИИ, включая умножение матриц, нормализацию и свёртки. Обычно их оптимизация требует длительной ручной работы инженеров и может занимать до нескольких недель, тогда как новая система автоматически генерирует различные версии кода, тестирует их, анализирует производительность и повторяет цикл улучшения. Хорошо оптимизированные GPU-ядра способны ускорять вычисления на десятки процентов, что в крупных ИИ-проектах означает экономию тысяч GPU-часов и существенное снижение затрат на обучение и эксплуатацию моделей.
🟣 Ритейл и e-commerce — лидеры по внедрению автономных грузоперевозок.
По данным аналитического отчёта «ЭвоКарго», компании-производителя беспилотных грузовиков, в 2025 году её машины перевезли более 400 тысяч тонн грузов (для сравнения: в 2024-м — всего 120 тысяч тонн). В ряде компаний из сфер розничной и онлайн-торговли автономный транспорт уже заменил традиционные автомобили для внутренних перевозок на территории предприятий. Переход на полностью цифровую модель логистики обычно занимает до шести месяцев. Он позволяет повысить эффективность поставок и ускорить обработку товаров на складах примерно на 20%.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Облачные системы помогают принимать решения в режиме реального времени в условиях высокой нагрузки.
💬 Один из примеров — Формула-1. Команда Mercedes-AMG Petronas расширяет использование облачной инфраструктуры в преддверии сезона этого года. Согласно сообщению Windows Central, облачные сервисы Microsoft Azure и ИИ будут обрабатывать большие объёмы данных, связанные с производительностью автомобиля, инженерными решениями и условиями гонки, такими как анализ погоды и поведение соперников.
Команды могут отправлять данные в облако, запускать масштабные симуляции и передавать результаты инженерам и стратегам. Ценность заключается не только в скорости, но и в возможности быстрее тестировать больше сценариев, используя общие данные из разных мест.
💬 Похожий опыт есть у студенческой гоночной команды МГТУ им. Н. Э. Баумана. Она (одна из первых в России) проектирует беспилотные гоночные автомобили для международных соревнований Formula Student, используя технологии Yandex Cloud. В этом сезоне студенты работают над созданием симулятора, с помощью которого можно одновременно просчитывать разные сценарии гонки.
«Целевая аудитория таких технологий — компании, которые пользуются on-premise решениями, а также компании со своей внутренней разработкой, создающие цифровые продукты (внутренние или внешние).
Например, компании сегмента FMCG могут использовать решения реального времени — для аналитики торгового зала и покупательского поведения в реальном времени.
Компании сферы промышленности могут использовать подобные решения в гибридном варианте, когда облако используется для ускорения аналитики, а наиболее чувствительные данные не покидают периметра компании.
Для компаний в регулируемых отраслях fintech, промышленности, медицины важны не только скорость разработки цифровых продуктов, но и необходимость обеспечивать конфиденциальность и защиту пользовательских данных. Для таких компаний использование гибридной инфраструктуры, где on-premises решения подключены к облачным сервисам, позволяет достичь требуемых бизнесом показателей производительности и масштабируемости решения без ущерба для безопасности и с соблюдением всех регуляторных требований», — говорит Александр Власов, директор инфраструктурных продуктов Yandex Cloud.
🔴 В Yandex AI Studio — платформе для разработки ИИ-приложений — произошло обновление.
🔴 Теперь бизнес может создавать рассуждающих ИИ-агентов для сложных поручений с использованием модели DeepSeek-V3.2. Она способна удерживать длинный контекст и делать последовательные выводы.
Например, такие ИИ-агенты могут сравнить тендерные предложения поставщиков, помочь в разборе технических инцидентов или усовершенствовать работу с кодом: запустить автотесты, создать репозиторий, развернуть из него приложения.
🔴 Ещё одно обновление связано с кибербезопасностью. Теперь к Yandex AI Studio можно подключаться по выделенному безопасному соединению. Это особенно актуально для крупного бизнеса, так как позволяет использовать ИИ-агентов внутри корпоративной сети, без выхода в открытый интернет. Запросы никак не логируются, а значит, вся информация остаётся внутри компании.
🔴 Yandex AI Studio стала полностью доступна в формате on-premises. Клиенты получили возможность развернуть платформу на своей инфраструктуре или работать с нейросетями по гибридной модели: обрабатывать конфиденциальные данные внутри компании, а часть ресурсозатратных ИИ-задач решать в облаке — через безопасное соединение.
«Мы не только добавили в Yandex AI Studio новые возможности, но и доработали всю инфраструктуру платформы. Теперь она лучше работает с длинным контекстом, поддерживает многошаговость и учитывает повторные обращения к модели. Всё это обеспечивает быструю и бесперебойную работу ИИ-агентов даже при высоких нагрузках», — говорит руководитель Yandex AI Studio Артур Самигуллин.
Мы уже писали про вайб-кодинг — слово года по версии словаря Collins. Теперь СЕО Anthropic и Microsoft объявили о наступлении эры вайб-воркинга. Вместо помощника, который пишет или редактирует код, ИИ становится практически коллегой — теперь ему можно делегировать целые рабочие процессы.
🔍 Как это выглядит?
Вайб-воркинг (vibe-working) — это когда ключевые рабочие процессы строятся на взаимодействии человека и ИИ. При этом последний становится полноценным партнёром: помогает организовывать работу, генерировать содержимое, анализировать данные и готовить документы. Структура таких процессов тоже меняется: если раньше задачи были строго структурированными и последовательными, то вайб-воркинг предполагает гибкость и итеративность.
При таком подходе ИИ как бы подхватывает идеи и задачи, превращая их в реальные бизнес-результаты, будь то юридический анализ или стратегия продаж. Например, Microsoft интегрирует концепцию вайб-воркинга в Word и Excel, где ИИ преобразует запросы в сложные формулы, документы и таблицы. При этом наличие технических навыков у сотрудника отходит на второй план, а сам он может сфокусироваться на креативе и стратегических решениях. В корпоративных чат-ботах ИИ генерирует черновики отчётов или сводки по базам данных по запросу — как личный аналитик или junior-специалист на подхвате у более опытного.
Компания Genspark благодаря вайб-воркингу почти втрое увеличила ежегодный доход от повторных покупок и выпустила множество продуктов за более короткие сроки.
В Яндексе в тренде вайб-воркинга — Нейроаналитик.
«ИИ-агент Нейроаналитик в Yandex DataLens помогает быстро понять, что происходит с ключевыми показателями, например с выручкой или конверсией: по запросу на естественном языке он подбирает подходящие отчёты и графики и акцентирует главное. В результате вместо ручного перебора дашбордов команда быстрее видит, как меняются метрики, и может сфокусироваться на решениях, а не на поиске цифр», — Сергей Сошников, руководитель группы продаж DataLens.
По данным Fortune Business Insights, рынок речевой аналитики в прошлом году оценивался в $5 млн, а к 2034-му он может увеличиться до $15 млн. Такие темпы роста объясняются огромным потенциалом технологии для бизнеса и науки. Речевая аналитика больше не ограничивается колл-центрами — её используют для анализа спроса и продукта, налаживания бизнес-процессов и даже для сохранения культурного наследия.
Как ИИ помог восстановить гимн Вавилона, какие новые возможности появились в SpeechSense от Yandex B2B Tech и сможем ли мы управлять корпорациями голосом — всё об ИИ и речевой аналитике в свежем выпуске ИТ-шоу «404 секунды» на VK Video, YouTube, а теперь ещё и Яндекс Музыке.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech