Weekly Data News: ЦОД замедляются, датасеты растут, ИИ идет в лаборатории

В 2025 году ввод новых мощностей в российских коммерческих ЦОД (colocation) может резко сократиться — до 4,6 тыс. стойко-мест против 10,9 тыс. в 2024-м. По данным iKS-Consulting, общая емкость вырастет лишь на 5,6%, до 85,8 тыс. стоек. Причины — сокращение иностранных инвестиций, высокая ключевая ставка и подорожание оборудования из-за санкций, а также дефицит площадок в Москве и Петербурге и нехватка электроэнергии. Многие проекты перенесены на 2026–2027 годы. В РТК-ЦОД считают текущего снижения ставки ЦБ недостаточным и ожидают удовлетворения спроса не ранее 2027–2028 годов, однако «Атомдата» прогнозирует возможный рекорд — около 20 тыс. новых стоек уже в 2026-м.

T-Банк опубликовал крупный кросс-доменный датасет для рекомендательных систем. Центр ИИ группы «Т-Технологии» выложил в открытый доступ T-ECD (T-Tech E-commerce Cross-Domain Dataset) — один из крупнейших в мире синтетических датасетов для e-commerce рекомендаций. Он основан на анонимизированных действиях 44 млн уникальных пользователей сервисов «Город: Шопинг» и «Супермаркеты», а также рекламной платформы Т-Банка, 30 млн товаров и свыше 135 млрд взаимодействий.

Страхование от утечек персональных данных: в России готовят механизм гарантированных выплат жертвам утечек. Операторов планируют обязать страховать риски или формировать компенсационные фонды; нарушения будет фиксировать Роскомнадзор, подать заявление на компенсацию можно будет через «Госуслуги». Всероссийский союз страховщиков предлагает определять круг пострадавших и установить фиксированные выплаты в зависимости от вида скомпрометированных данных (например, биометрия, специальные категории), а также закрепить ответственное ведомство и порядок возмещения.

Periodic Labs привлекла $300 млн на ИИ-лабораторию будущего: стартап вышел из стелс-режима и планирует построить систему, в которой роботы и ИИ заменят ручную работу ученых — искусственный интеллект сам будет планировать и ставить эксперименты, управлять оборудованием, собирать данные и тут же анализировать результаты. Первый фокус — поиск новых, более дешёвых и устойчивых сверхпроводников. По замыслу основателей, ИИ-лаборатории будут открывать десятки и сотни новых материалов не за годы, а за месяцы.

В числе инвесторов — a16z, DST, Nvidia, Accel, Elad Gil, Джефф Дин, Эрик Шмидт и Джефф Безос. Первые результаты обещаны в ближайшие месяцы; в случае успеха подход может ускорить R&D в фарме, химии и энергетике.