🟥 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