В России рынок кибербезопасности вырастет с 374 млрд рублей в 2025 году до 968 млрд рублей к 2030-му, по прогнозу Центра стратегических разработок, что соответствует мировым тенденциям. 

Развитие и масштабирование облачных технологий для бизнеса стимулирует рост CNAPP- и CSPM-решений.

🌀 В Yandex Cloud рассказали, что на CNAPP-платформах можно:
〰️ автоматизировать задачи по обеспечению безопасности данных
〰️ централизованно управлять системой без рисков утечки данных
〰️ предотвращать многие типы угроз и минимизировать последствия инцидентов.

На базе Security Deck объединены модули. DSPM обеспечивает контроль данных и помогает предотвратить утечки данных. Модуль CSPM отвечает за проверку конфигураций облака, KSPM — за безопасность Kubernetes-кластеров. ИИ-ассистента можно использовать во время онбординга для объяснения новым сотрудникам, как работать в системе.

🌀 Если у вас есть опыт использования Security Deck или вы работали со схожими продуктами безопасности, вы можете помочь улучшить сервис. Для этого команда предлагает пройти короткое интервью по Zoom до 60 минут, все подробности — в канале «Безопасно говоря».

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

🟥 В 2025 году корпоративные расходы на облачную инфраструктуру впервые превысили $400 млрд. А ежеквартальный рост составил 160%, говорится в исследовании Synergy Research Group.

Ключевой драйвер — спрос на мощности для обучения и запуска ИИ-моделей. Весь рынок вырос на 25% за год, но сегмент GenAI — в 6 раз быстрее.

Сейчас объем российского рынка генеративного ИИ оценивается в 58 млрд рублей. К 2030 году он может увеличиться до 778 млрд рублей со среднегодовыми темпами роста на уровне 68,1%. Многое будет зависеть от масштабирования и успешного внедрения B2B-решений.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Продолжаем серию о том, что формирует будущее ИИ. После вычислительных мощностей логично поговорить о дата-центрах — самой масштабной части ИИ-экосистемы, от которой напрямую зависят масштабируемость и темпы развития технологии. 

💬 В 2025 году инвестиции в дата‑центры достигли рекордных $61 млрд, а к 2030-му около 70% мощностей будет выделено под ИИ‑задачи. OpenAI, Oracle и SoftBank планируют в США совместный проект Stargate из пяти дата-центров стоимостью $500 млрд и мощностью около 7 гигаватт. Amazon инвестирует более $11 млрд в свой ЦОД Project Rainier в Индиане для обучения моделей Anthropic. А Google открыл новый дата-центр в Великобритании в рамках £5 млрд ($6,7 млрд) инвестиций в ИИ-экономику.

💬 Компании также стремятся сократить энергетические издержки. Например, размещая дата-центры в космосе, чтобы использовать солнечную энергию и уйти от ограничений наземных сетей. Параллельно развивается концепция «зелёных» дата-центров с использованием возобновляемых источников энергии, жидкостного охлаждения и систем рекуперации тепла. Это снижает углеродный след и уменьшает затраты на эксплуатацию.

В Китае крупные операторы внедряют инновационные энергетические и охлаждающие системы для ИИ-ЦОДов. Например, Chindata представила интегрированную архитектуру питания и охлаждения, ориентированную на максимальные нагрузки. 

Также продвигаются проекты с подводными и прибрежными дата-центрами, которые используют естественное охлаждение морской водой и возобновляемые источники энергии. Такие решения могут уменьшить энергопотребление на охлаждение до 30–90% по сравнению с традиционными наземными.

«Яндекс сегодня строит самые энергоэффективные ЦОДы в России на технологии прямого воздушного фрикулинга. Сейчас у нас в работе сразу несколько направлений дальнейшего развития наших технологий.

🔴 Первое — это установка высоконагруженных (до 80–120 кВт) стоек с GPU с локальными стоечными системами охлаждения в существующие ДЦ и интеграция решений на уровне стоек с работой всего ДЦ на фрикулинге.

🔴 Второе — разработка принципиально новых дизайнов дата-центров, но с теми же инженерными подходами.

🪜 Цель — сделать энергоэффективное решение с высокой степенью надёжности и отказоустойчивости как логическое развитие концепции ЦОДов Яндекса, так как для нас важно в больших кластерах ДЦ уметь органично совмещать разные технологические решения», — рассказал Сергей Крупин, руководитель дата-центров Яндекса. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

В ИИ-индустрии стали всё чаще говорить о переизбытке возможностей (Capability Overhang). Это разрыв между тем, на что уже способны современные ИИ-системы, и тем, в какой мере люди, компании превращают это в практическую ценность. 

👀 Что это значит?

Модели умеют автоматизировать сложные задачи, писать код, анализировать данные и участвовать в принятии решений. Но большая часть компаний и обычных пользователей всё ещё использует их в ограниченных, часто самых простых сценариях.

Условный продвинутый пользователь применяет ИИ в семь раз глубже и разнообразнее, чем средний, и получает намного бóльший эффект, подсчитали в OpenAI.

🔍 Переизбыток возможностей происходит только с ИИ?

Проблема переизбытка возможностей существовала всегда. Персональные компьютеры 1980–1990-х могли решать широкий спектр задач, но для большинства сводились к играм и простым офисным функциям. Однако отдельные пользователи с их помощью автоматизировали бухгалтерию и научные исследования. 

При этом технология становится ценным активом только тогда, когда люди и бизнес умеют глубоко интегрировать её в самые разные процессы. С ИИ эта пропасть становится глубже, потому что он значительно мощнее, а ожидания от него — выше. 

📷 Насколько это распространённое явление?

По данным McKinsey, 88% организаций используют ИИ для какой-то одной функциино лишь 39% с его помощью смогли повлиять на прибыль. Остальные — на уровне экспериментов и пилотов. К зрелым компаниям в плане интеграции ИИ в бизнес-процессы пока можно отнести всего 1%. 

PwC заявил, что 56% компаний вообще не получают измеримых выгод от инвестиций в ИИ — из-за отсутствия подготовки и необходимых структурных изменений. По другим данным, около 70–80% ИИ-проектов в компаниях терпят фиаско — по тем же причинам.

🔴 Например, в клиентской поддержке для ритейла и e-commerce 80% компаний используют чат-ботов или планируют это делать, а в страховании они уже обрабатывают около 42% обращений. Однако ИИ-инструменты почти не задействуют
при прогнозировании оттока клиентов, оптимизации SLA в реальном времени или выявлении скрытых причин часто возникающих проблем.

🔴 В продажах ИИ применяют 47% команд, но лишь 25% компаний выделяют на это существенные бюджеты. В итоге использование ограничивается персонализацией контактов или прогнозов покупок вместо полной автоматизации всей цепочки лидов и принятия решений в реальном времени.

🔴 В ИТ-разработке ИИ-ассистенты ускоряют написание кода, но пока не влияют на ключевые процессы, такие как DevOps или управление проектами.

✏️ Что ещё влияет на переизбыток возможностей?

Помимо огромной разницы между технологиями и компаниями, есть ещё и внутренний разрыв между ролями.
По данным компании Dayforce, ИИ регулярно применяют в работе 87% руководителей и лишь 27% подчинённых.
Другой опрос показал, что 74% сотрудников используют ИИ, но лишь 33% прошли соответствующее обучение, что снижает эффективность и безопасность применения.

В результате одни быстро получают максимум преимущества от ИИ, а другим он нужен только для самых рутинных операций.

Настоящее ограничение ИИ — не в мощности моделей, а в способности извлекать из технологии максимум пользы на практике. Чем быстрее компании совершат этот переход, тем раньше они получат реальные экономические, социальные и репутационные профиты. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Миллионы спутников для решения задач ИИ, 50 000 автономных автомобилей от Hyundai Motor и $1,7 трлн на дата-центры — эти и другие цифры в нашем понедельничном дайджесте новостей.

🔘 Расходы на дата-центры достигнут $1,7 трлн к 2030 году — благодаря развитию ИИ. Согласно прогнозу Dell’Oro Group, значительная часть затрат придётся на крупнейших облачных провайдеров и облачные сервисы на базе ИИ, ещё две трети — на ускоренные серверы для обучения моделей. К началу 2026-го совокупные расходы бигтеха уже приблизились к $600 млрд, что значительно опережает прогнозы и отражает ускоренное строительство ИИ-кластеров, сетевой инфраструктуры и систем хранения данных. При этом сами ИТ-корпорации заявляют о высокой загрузке мощностей и полной окупаемости инвестиций за счёт растущего спроса на ИИ-сервисы.

🔘 SpaceX планирует развернуть группировку из 1 млн спутников на околоземной орбите, которые станут солнечными орбитальными дата-центрами для задач ИИ. Компания уже набирает инженеров для проекта, а выводить аппараты на орбиту планируют с помощью ракет Starship. Маск прогнозирует, что космос станет наиболее экономичным местом для размещения дата-центров в течение трёх лет. Это позволит сократить зависимость от наземной энергетики и затрат на охлаждение, а также значительно сократить углеродный след — по сравнению с традиционными дата-центрами. 

🔘 Hyundai Motor поставит 50 000 автономных автомобилей IONIQ 5 для Waymo к 2028 году. В рамках проекта в электромобили интегрируют систему автономного вождения Waymo Driver шестого поколения. Waymo уже предоставляет услуги такси без водителя в нескольких городах США и планирует расширить присутствие более чем в 20 городах. Проект может стать одним из крупнейших коммерческих заказов в сфере автономного транспорта: его оценивают в $2,5 млрд. 

🔘 Pony.ai и Toyota Motor запустили совместное производство автономных роботакси. Первый серийный автомобиль bZ4X уже сошёл с конвейера, а всего в 2026 году планируют произвести более 1000 машин. Роботакси оснащены системой автономного вождения седьмого поколения (Gen-7) от Pony.ai, что позволило снизить стоимость ключевых комплектующих примерно на 70% по сравнению с предыдущей версией. Их будут постепенно вводить в коммерческую эксплуатацию в крупных городах Китая, включая Пекин, Шанхай, Гуанчжоу и Шэньчжэнь.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech