МашТех

Сначала три миллиарда, потом еще полтора: арифметика собственной ERP-системы

▶️ В новом выпуске «Промкаста» мы говорим с генеральным директором компании «Галактика» Алексеем Телковым о том, почему в условиях высокой ключевой ставки рынок становится гораздо осторожнее с долгосрочными инвестициями в разработку ERP-систем и других сложных ИТ-продуктов.

Кто-то готов сейчас, при текущей ставке, вложить два-три миллиарда, подождать два года, а через два года ему скажут, что надо ещё полтора. Почему полтора? Потому что если в год сжигают полтора, значит, нужно ещё полтора. И, может быть, через три года будет первое внедрение — а живые деньги с этого внедрения ты увидишь ещё через год. Поэтому особенность нынешней ситуации с высокой ставкой в том и состоит, что желающих вкладываться в R&D со сроком три-четыре года не так уж много.

А еще обсудили, как после ухода SAP меняется рынок корпоративного ПО в России. Какие задачи уже сегодня выполняют ИИ-агенты, где они действительно помогают бизнесу, а где пока остаются скорее маркетинговым трендом.

⭐️ Полную версию «Промкаста» опубликуем на канале в субботу, 18 июля.

™ МашТех в Telegram | в MAX

Некогда бесполезным робопсам нашли применение. Опять бесполезное.

▶️ Робопёс Spot от Boston Dynamics теперь сможет доставлять посылки прямо до двери. Почему пять метров с посылкой не может пройти водитель, который её привёз, - вообще непонятно, но в компании уверены, что нашли новую полезную работу для своих железяк. Не будем их расстраивать.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

У «Ростеха» заканчиваются деньги на новые проекты

▶️ Глава «Ростеха» Сергей Чемезов на встрече с премьер-министром Михаилом Мишустиным заявил о нехватке средств на новые инвестпроекты. И это несмотря на серьезный рост выручки - она увеличилась на 25%. Чистая прибыль компании в 2025 году снизилась на 42%.

К сожалению, у нас снижается чистая прибыль, несмотря на то что выручка растет. В 2025-м по сравнению с 2024 годом выручка выросла на 25 процентов, а чистая прибыль снизилась на 42 процента и составила всего 76,4 миллиарда. То есть своих денег, к сожалению, у нас не так много, для того чтобы запускать какие-то инвестиционные проекты

По словам Чемезова, основная часть выручки «Ростеха» традиционно приходится на второе полугодие, поскольку в этот период завершаются контракты по гособоронзаказу и гражданским направлениям. Выручка от гражданской продукции по итогам года может вырасти примерно на 20%.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Продолжение.

Доступ к государственным данным может стать полезным дополнением, но основой промышленного ИИ все равно останутся данные самих предприятий. Об этом говорил генеральный директор ГК «Цифра» Михаил Аронсон, отвечая на вопросы МашТеха о будущем и настоящем промышленного ИИ.

⏺️ Какие отраслевые датасеты сегодня являются наиболее дефицитными для развития промышленного ИИ, и изменит ли ситуацию возможный регулируемый доступ к государственным данным?

На мой взгляд, наиболее дефицитны два типа данных.
Первый - редкие плохие события: реальные отказы, близкие к аварийным режимы, скрытый брак. Учить модель только на штатной работе - всё равно что учить врача только на здоровых людях.

Второй - контекст принятых решений. Наиболее дефицитны те данные, которые предприятия пока не собирают или не привыкли структурированно хранить: почему было принято то или иное решение, какие факторы на него повлияли и к чему оно привело.

Именно такие данные помогают модели не просто распознавать события, а понимать причины и учиться на накопленном опыте. На современном производстве сравнительно нетрудно получить факт производства и технологические метрики.

Можно проанализировать аномалии и построить предиктивную аналитику. Но чтобы усилить этот прогноз или снизить повторяемость ошибок, модели нужен исторический контекст: как раньше «наступали на грабли» и какие выводы сделали.

Доступ к государственным данным может стать полезным дополнением - для стандартов, классификаторов, технических регламентов, статистики инцидентов, погоды.

Но государственная система не знает, как ведёт себя конкретный насос при конкретном сырье на конкретной смене. Так что основой промышленного ИИ все равно останутся данные самих предприятий.

⏺️ Через пять лет рынок промышленного ИИ, вероятно, будет конкурировать уже не только технологиями, но и степенью соответствия требованиям государства. Какие компетенции станут главным конкурентным преимуществом?

Через пять лет соответствие государственным требованиям будет обязательным условием работы на промышленном рынке. Но конкурентным преимуществом оно уже не окажется - это будет своего рода гигиенический фактор.

Цифровая платформа - база, но, если выбирать один пункт из списка, я бы выбрал воспроизводимость всего жизненного цикла, в широком смысле. Это «зонтик», под которым находится платформа с отраслевыми данными, интеграция, модели, информационная безопасность и ответственность.

Базовую модель можно заменить, а цифровая нервная система предприятия должна остаться.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

«Учить модель только на штатной работе — как учить врача на здоровых»: ГК «Цифра» о том, чего не хватает промышленному ИИ.

Без доступа разработчиков к промышленным данным для обучения мы не сможем получить сильные отечественные ИИ-модели. Такое #мнение выразил генеральный директор ГК «Цифра» Михаил Аронсон, отвечая на вопросы МашТеха о новом законе «О поддержке развития технологий ИИ».

⏺️ Как, по вашему мнению, изменятся требования заказчиков к промышленным AI-платформам после появления статусов «суверенной» и «национальной» модели? Станет ли происхождение модели столь же важным фактором выбора, как надёжность или функциональность?

Я не думаю, что происхождение модели станет главным критерием выбора. Для промышленности оно, скорее, превратится в обязательное условие допуска, особенно если речь идёт об объектах критической инфраструктуры. Но дальше всё будет зависеть от того, насколько решение надёжно, управляемо и эффективно в реальной эксплуатации.

У заказчика появятся два чек-листа: к базовой модели - происхождение, локализация, безопасность; к промышленному решению - точность, отказоустойчивость и стоимость владения. Ведь у насоса нет политических предпочтений - зато простой у него вполне денежный.

Важно отметить и то, что суверенность должна создавать не только новые требования, но и новые возможности для развития технологий.

В частности, если мы хотим получить сильные отечественные модели, разработчикам нужно дать доступ к реальным промышленным данным для обучения - в обезличенном или синтетическом виде. Только так отечественные модели смогут развиваться быстрее и становиться действительно конкурентоспособными в промышленном применении.

⏺️ Во многих проектах используются одновременно собственные алгоритмы, специализированные модели и большие языковые модели. Как изменится архитектура таких решений, если часть предприятий сможет использовать только отечественные foundation-модели? Где сегодня находится главный технологический риск?

Ограничение на использование отечественных foundation-моделей не должно заставлять перестраивать весь завод. Если замена одной LLM тянет за собой переписывание интеграций с АСУ ТП, MES и архивом, значит, проблема была не в законе, а в архитектуре.

Зрелая схема - слоистая. На нижнем уровне работают датчики, контроллеры, edge-сервисы. Выше - платформа промышленных данных: временные ряды, события, объектная модель, документы и права доступа. Затем - специализированные ML-модели.

Сегодня это одна отечественная модель, завтра другая - производственный контур при этом не переделывается. Так, на ФосАгро ГигаЧат был интегрирован в уже работающую ZIIoT-платформу - не вместо промышленного контура, а поверх.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Фонд Потанина вложил еще 100 млн рублей в проект сверхлёгкой ракеты

▶️ Фонд «Восход» (якорный инвестор - «Интеррос» Владимира Потанина) второй раз вложился в проект сверхлёгкой ракеты-носителя «Воронеж», пополнив бюджет разработчика на 100 млн рублей. Предыдущие транши составили 120 млн рублей от самого «Восхода» в 2023 году и 60 млн рублей от фонда ФСТ НТИ в 2025-м.

Соответственно, нарастил фонд Потанина и долю в компании «3Д Исследования и разработки», которая занимается разработкой ракеты:

⏺️ у УК «Восход» доля выросла с 44,58% до 48,33%, у ООО «Спутник - управление активами НТИ» (совместное предприятие «Корпорации Попов Радио» и Фонда НТИ) - с 9,01% до 9,77%.
⏺️ остальные участники потеряли в долях: Алексей Мазалов - с 22,75% до 20,54%, ООО «Кузница Поволжье» и гендиректор Николай Дзись-Войнаровский - каждый с 11,83% до 10,68%.

Ракета относится к сверхлёгкому классу и создаётся в рамках космического ракетного комплекса (КРК) «Восход». Носитель рассчитан на вывод малых космических аппаратов массой до 350 кг на низкую околоземную орбиту высотой порядка 500 км. Стартовая масса конструкции - около 35 тонн.

🔼 Основное предназначение «Воронежа» - запуск спутников ДЗЗ, связи и навигации. Ключевая миссия ракеты - оперативное восполнение орбитальных группировок: сейчас вышедшие из строя аппараты приходится запускать попутной нагрузкой на тяжёлых носителях, что неэффективно с точки зрения сроков и стоимости.

Что уже сделано:

⏺️ изготовлен полноразмерный (1:1) конструкторский макет второй ступени ракеты;
⏺️ ведутся стендовые испытания компонентов бортовой электроники;
⏺️ запущена разработка рабочей конструкторской документации на отдельные агрегаты и системы.

Партнёром по созданию двигательной установки выступает ПАО «ОДК-Кузнецов», что добавляет проекту весомый промышленный ресурс. В целом «Воронеж» рассматривается как перспективное решение для динамично растущего сегмента малых спутников, особенно в части быстрого реагирования на потребности орбитальных сервисов.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

«Техприбор» оцифровал всё: от гайки на складе до пайки платы

▶️ «РТ-Техприемка» (Ростех) модернизировала производство петербургского «Техприбора» (КРЭТ), внедрив три взаимосвязанных цифровых решения: интеллектуальное видеонаблюдение, автоматизированную систему хранения и роботизированные комплексы.

На производстве появился умный склад-карусель, сам подающий продукцию, 60 камер наблюдения, проверяющих наличие спецодежды у сотрудников, и четыре роботизированных комплекса. Все это объединили в общую цифровую среду и связали с ERP-системой.

Что изменилось.

🔽 Как рассказал гендиректор «РТ-Техприемки» Владлен Шорин, раньше учёт вёлся вручную, что создавало риски потерь дорогостоящей оснастки и не позволяло быстро выявлять сбои. Теперь же простои сокращаются, а потери исключены.

А по словам гендиректора КРЭТ Александра Пана, комплексный подход к модернизации, объединяющий роботизацию, «умное» хранение и интеллектуальный видеоконтроль, сформировал единую цифровую производственную среду и выводит предприятие на новый уровень эффективности.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

«Голодная нейросеть»: главная причина провала ИИ прячется не в алгоритмах

▶️ В погоне за ИИ компании штампуют пилоты, рапортуют о «внедрении» и рисуют красивые слайды. Но когда решение пытаются запустить в промышленную эксплуатацию, оно перестаёт работать. Причина не в алгоритмах и не в качестве обучения.

Она лежит гораздо ниже - на уровне того, как данные вообще попадают в систему. Такое мнение выразил руководитель продукта «Интеграционная платформа» (Digital Q.Integration) компании «Диасофт» Виктор Овчинников.

Сейчас ИИ - тренд, в него идут практически поголовно, и почти всегда по одному сценарию. Команда делает пилот: разбирается, какие данные нужны под конкретную задачу, один раз наполняет ими хранилище, модель на этих данных считает, прогнозирует, заказчику нравится. Все выглядит убедительно. А потом решение пытаются поставить на поток - и оно встаёт. Причина простая: на пилоте данные загрузили однократно и прогнали по ним тестовые сценарии, а в реальной работе те же самые данные должны обновляться постоянно, в идеале в ту же секунду, как они изменились в системе-источнике.

Именно на этом переходе - от разового наполнения к непрерывному потоку - спотыкается большинство проектов. Модель получает запрос, а нужных данных в контуре ещё нет, они физически не доехали. И даже самая совершенная нейросеть остаётся «голодной».

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Власти обсуждают налоговые льготы для разработчиков и потребителей ИИ

▶️ Власти и крупнейшие игроки рынка — «Сбер» и «Яндекс» обсуждают пакет мер поддержки для создателей и пользователей искусственного интеллекта.

Что предлагают:

🔽 Введение повышающих коэффициентов для расходов на создание и внедрение ИИ (включая закупку оборудования), а также специальный коэффициент для ускоренной амортизации основных средств, задействованных в ИИ-проектах.

Для юрлиц, входящих в группы владельцев национальных ИИ-моделей и имеющих собственные ЦОД (кроме банков), предлагается распространить льготы, аналогичные ИТ-отрасли: нулевые или пониженные ставки налога на прибыль и страховых взносов.

Также рассматриваются:

⏺️ пониженная ставка НДС (с вычетом входящего налога) на услуги для ИИ-разработок и удалённый доступ к ИИ-платформам;
⏺️ освобождение от налога на имущество для объектов ЦОД;
⏺️ распространение ИТ-льгот на компании, внедряющие ИИ.

«Сберу» и «Яндексу» поручено до 6 июля представить свои поправки в Налоговый кодекс. Минцифры вместе с АНО «Цифровая экономика» должны разработать критерии для включения ИИ-решений в реестр отечественного ПО и предложения по льготам для упрощённой системы налогообложения.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Бывший президент «Аквариуса» стал советником: как новый владелец перекроил компанию.

▶️ После появления информации о том, что контрольный пакет «Аквариуса» приобрёл холдинг S8 Capital, у производителя отечественной вычислительной техники и ИТ-решений сменилась практически вся управленческая команда. Перестановки шли в 2025-2026 годах, затронув ключевые должности.

Новое руководство:

⏺️ гендиректор - Олег Копицын, работавший в «Ситроникс ИТ» и ГК «Максима»
⏺️ коммерческий директор - Аркадий Соколов, более 16 лет проработавший в Huawei
⏺️ директор по продуктам - Константин Нахимовский, тоже работавший в Huawei, а также в Yadro
⏺️ финансовый директор - Дмитрий Пирожков («Еаптека», PepsiCo, Schneider Electric, «Петровакс Фарм»)
⏺️ директор дизайн‑центра (разработки) - Виктория Рассомагина (Росатом, РТ‑Информ, «Булат»)
⏺️ HR‑директор - Татьяна Лючева, работавшая в BP, «Сибинтек», ДИТ Москвы, «Дом.РФ»

В компании заявляют, что обновление ускорит трансформацию бизнеса. При этом сменились не все - Владимир Степанов, ранее президент «Аквариуса», остался в ГК. Теперь он советник гендиректора и руководитель направления спецпроектов.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Продолжение.

Данные - критический ресурс, данных не хватает и пока нет способа получить их быстро. Об этом рассказал технический директор «Цифровая платформа КАМАЗ» Витольд Коморовский, отвечая на вопросы о будущем и настоящем промышленного искусственного интеллекта в контексте нового закона об ИИ.

⏺️ Документ фактически превращает данные в стратегический ресурс для обучения промышленных моделей. Какие отраслевые датасеты сегодня являются наиболее дефицитными, и изменит ли ситуацию возможный регулируемый доступ к госданным?

Данные - это стратегический ресурс, безусловно, и сам закон тут ни при чём. Одним из основных барьеров для развития Physical AI является отсутствие достаточного объема качественных данных для обучения ИИ.

Большие языковые модели научили на огромном массиве текстов. Сопоставимых по объему данных для обучения киберфизических систем просто не существует. Для обучения бытовых роботов сейчас создают целые «фабрики», где люди на камеру делают обыденные вещи: складывают полотенца, вытирают пролитую воду и т.п.

Для промышленных данных такой подход к сбору датасетов, скорее всего, не подойдет или будет чрезмерно дорог. Так что те, кто научится относительно просто и дешево собирать данные для Physical AI (действия оператора, телеметрия роботов, неуспешные операции и сценарии восстановления и т.п.), получат значимое преимущество.

И ценность, в том числе промышленных роботов, будет в возможности собирать данные для Physical AI. Будет ли регулируемый доступ к государственным данным помощью или препятствием - зависит от реализации инициативы.

⏺️ Через пять лет рынок промышленного ИИ, вероятно, будет конкурировать уже не только технологиями, но и степенью соответствия требованиям государства. Какие компетенции станут главным конкурентным преимуществом?

Прочность цепи определяется всеми её звеньями, так что если у нас будут хорошие интеграции при слабых моделях или отличная модель и плохой harness - успеха не достичь. Но, как уже было сказано, данные для промышленного ИИ - критический ресурс сейчас, данных не хватает и пока нет способа их получить быстро.

Качественные промышленные датасеты практически нельзя купить, они формируются долго и в реальных производственных условиях.

Именно способность системно собирать, размечать и использовать такие данные, а затем воспроизводимо обучать и сопровождать модели на протяжении всего их жизненного цикла, на мой взгляд, станет главным фактором конкурентоспособности через пару лет.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

«Данные важнее моделей»: техдиректор «Цифровая платформа КАМАЗ» о слабом звене промышленного ИИ.

Сегодня промышленный ИИ постепенно перестает быть прикладным инструментом и становится частью критической инфраструктуры предприятия. Мы узнали #мнение технического директора «Цифровая платформа КАМАЗ» Витольда Коморовского о том, как изменится рынок после принятия нового закона о поддержке развития ИИ.

⏺️ Как, по вашему мнению, изменятся требования заказчиков к промышленным AI-платформам после появления статусов «суверенной» и «национальной» модели? Станет ли происхождение модели столь же важным фактором выбора, как надежность или функциональность?

На мой взгляд, надежность и функциональность моделей останутся определяющим фактором, что может послужить стимулом для развития отечественных моделей в нужном направлении.

Т.е. если на объекты критической инфраструктуры вход для иностранных и даже open source моделей будет закрыт, заказчики будут требовать от разработчиков суверенных решений соответствующего уровня качества.

Если получится подкрепить эти требования нужным уровнем поддержки и инвестиций - то мы сможем получить отечественные решения, сопоставимые с "недружественными" аналогами.

В любом случае, уже сейчас одним из важнейших критериев при выборе ИИ-решения является возможность развернуть его локально, в инфраструктуре предприятия. Еще одним ценным свойством, без оглядки на новый закон, является возможность дообучения моделей.

⏺️ Во многих проектах промышленного ИИ используются одновременно собственные алгоритмы, специализированные модели и большие языковые модели. Как изменится архитектура решений, если часть предприятий сможет использовать только отечественные модели? Где находится главный технологический риск?

Здесь сразу два вопроса - как изменится архитектура и в чем главный технологический риск. Ответ на вопрос про архитектуру довольно очевиден, будет то же, что с импортозамещением обычного ПО.

Где есть хорошая отечественная альтернатива - перейдут на нее, где есть open source решение и можно open source - возьмут это. Где альтернативы нет, будут сидеть на том, что есть до последней возможности. В любом случае, переход с одного решения на другое - это время, сложность, специалисты (которых не хватает) и деньги (которых тоже не хватает).

В целом, архитектуры будут стремиться к большей модульности, чтобы можно было заменять одни компоненты другими безболезненно. Что касается технологических рисков - они потихоньку реализуются и так, без помощи новых законов.

Доступ к передовым моделям уже ограничивают сами разработчики, интеграция была, есть и будет сложной задачей. Но я бы выделил еще один технологический риск, а именно кибербезопасность ИИ в широком смысле.

Векторы атак на ИИ, кажется, возникают быстрее, чем способы защиты и даже осознание возможных опасностей. Это, в целом, новая область в информационной безопасности.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

ЕВРАЗ заработал 23 млрд на цифровых решениях: как алгоритмы плавят прибыль

▶️ За последние пять лет совокупный прирост EBITDA, обеспеченный цифровыми решениями и технологиями искусственного интеллекта в ЕВРАЗе, превысил 23 миллиарда рублей. В 2025 году годовой вклад таких проектов в этот показатель составил 3,6 миллиарда.

Что приносит деньги.

🔽 Ключевыми драйверами эффекта стали системы машинного обучения, оптимизационные алгоритмы, математические модели, интегрированные с базовой автоматизацией, а также компьютерное зрение, которое применяется для контроля качества продукции и повышения безопасности.

Среди реализованных инициатив особо выделяются несколько, заложивших основу для нового этапа цифровизации компании:

⏺️ ситуационно-аналитический на ЕВРАЗ НТМК центр круглосуточно мониторит >100 агрегатов, выявляя сбои на ранних стадиях.
⏺️ в колесобандажном цехе установлено свыше 200 датчиков для удалённой диагностики оборудования.
⏺️ цифровой помощник сталевара анализирует более 100 параметров плавки и даёт рекомендации по добавкам.

Проект «Прогноз» на ЕВРАЗ ЗСМК охватывает всю производственную цепочку от переработки руды до выпуска готового проката. По числу переменных, параметров и масштабу охвата он считается одним из крупнейших в России.

Что дальше?

🔼 По словам вице-президента по ИТ ЕВРАЗа Артёма Натрусова, задача компании сейчас - создать среду, где ИИ-агенты и люди работают в едином контуре, а генеративные модели помогают принимать решения быстрее и качественнее.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Wildberries взял себя в руки. Китайские.

▶️ Wildberries провёл тендер на закупку высокотехнологичных комплектующих для роботов-гуманоидов ‐ компания приобрела несколько манипуляторов, максимально приближенных по строению и функциям к кисти человека, а также системы технического зрения.

Что заказал маркетплейс?

Как сообщается, закуплены четыре модели роботизированных кистей, по 2 шт. каждой, конструктивно повторяющих анатомию руки: пять пальцев, естественные степени свободы, тактильная чувствительность. Все соответствуют единым требованиям:

⏺️ раскрытие ≥180°
⏺️ усилие сжатия 5-30 Н
⏺️ тактильные датчики на каждом пальце и ладони
⏺️ частота обновления от 100 Гц
⏺️ диапазон измерений 0-50 Н.

Что за руки?

⏺️ Inspire Hand RH56DFTP. Точность позиционирования — ±0,2 мм. Шесть сервоприводов с датчиками силы, тактильная обратная связь как у нервных окончаний.
⏺️ Dexterous Hand RH56DFX. 87% успешных захватов для 300 разных объектов. Есть открытый контроллер на GitHub, легко интегрируется с гуманоидами.
⏺️ OmniHand Pro 2025. Специально для работы с разнородными товарами (SKU). Тактильные датчики определяют тип упаковки и адаптируют усилие, чтобы не повредить товар.
⏺️ XHAND1. Ориентирована на надёжный захват и удержание без деформации упаковки.

И глаза тоже.

Для трёхмерного восприятия склада Wildberries приобрела RGB-D камеры. Как пишет Сnews, в базовый набор вошли Intel RealSense D435f (для классификации габаритов), Luxonis OAK-D Lite и OAK-D Pro (со встроенными нейропроцессорами), Orbbec Gemini 335Lg (с лазерной подсветкой) и Stereolabs ZED X Mini (для навигации).

🔼 Для точного позиционирования схвата на малых расстояниях выбраны Intel RealSense D405 (детектирует ориентацию штрих-кодов) и Orbbec Gemini 305 / 305g (компактная модель для работ в ограниченном пространстве).

Зачем это Wildberries?

🔽 Маркетплейс уже тестирует промышленные манипуляторы на складе в Коледино и планирует строить полностью автоматизированные центры. Рынок человекоподобных роботов растёт, и Wildberries выбирает проверенные китайские решения, чтобы не изобретать велосипед.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

В ТПП захотели создать карту барьеров цифровизации промышленности.

▶️ На заседании Комитета ТПП РФ по энергетической стратегии и развитию ТЭК прозвучало предложение создать межотраслевую карту барьеров, мешающих внедрению цифровых технологий и ИИ на российских предприятиях. Она должна помочь перейти от разрозненных пилотов к полноценному промышленному тиражированию решений.

Сейчас много говорят о количестве разработок, но промышленность оценивает технологии по результату - сокращению простоев, повышению надёжности, снижению энергозатрат. А этого часто нет. Существует несколько типовых препятствий, мешающих цифровизации:

⏺️ сложности с постановкой задачи
⏺️ недостаток и низкое качество данных
⏺️ проблемы интеграции с действующими системами
⏺️ требования промышленной и информбезопасности
⏺️ неочевидная экономика проекта
⏺️ отсутствие механизмов тиражирования

Для реального распространения удачных практик недостаточно изучать только положительные кейсы - не менее важно разбирать причины, по которым перспективные проекты застревают между стадией эксперимента и серийной эксплуатацией.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

Продолжение.

Консорциумы станут наиболее эффективной моделью идеального поставщика. Такое #мнение выразил заместитель генерального директора по обеспечению деятельности ЕвроХима Денис Самохвалов, отвечая на наши вопросы о будущем промышленного ИИ в России.

⏺️ Сегодня цифровые двойники, предиктивная аналитика и интеллектуальное управление производством требуют обмена огромными объемами технологических данных. Какие ограничения в части локализации инфраструктуры и хранения данных вы считаете оправданными, а какие могут замедлить цифровую трансформацию промышленности?

Для критически важных производств требования к локализации данных и вычислительной инфраструктуры вполне оправданы. Они повышают уровень информационной безопасности и снижают зависимость от внешних поставщиков технологий.

При этом важно, чтобы регулирование не ограничивало развитие современных распределенных архитектур, гибридных облаков и механизмов безопасного обмена промышленными данными между участниками производственных цепочек.

Оптимальным представляется риск-ориентированный подход, при котором уровень требований определяется критичностью данных и конкретного производственного процесса.

⏺️ Если через несколько лет отечественные модели станут обязательными для значительной части промышленности, каким вы видите идеального поставщика промышленного ИИ: разработчика собственной модели, интегратора, поставщика цифровой платформы или консорциум нескольких игроков? Какая модель сотрудничества наиболее устойчива для крупных производственных предприятий?

Наиболее устойчивой моделью представляется экосистема, объединяющая нескольких участников.

Разработка фундаментальных моделей требует одних компетенций, создание отраслевых решений – других, а внедрение на производстве невозможно без глубокого понимания технологических процессов предприятия.

Поэтому наиболее эффективной выглядит модель консорциума, где разработчики моделей, поставщики цифровых платформ, интеграторы и отраслевые эксперты работают совместно.

Это позволяет быстрее внедрять инновации, снижать зависимость от одного поставщика и обеспечивать долгосрочное развитие решений.

Для крупных промышленных предприятий особенно важны открытая архитектура, совместимость с существующими информационными системами и возможность поэтапного развития ИИ-инфраструктуры без необходимости полного пересмотра уже реализованных цифровых проектов.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

ЕвроХим: идеальный промышленный ИИ — это не один поставщик, а сильная экосистема

Закон о поддержке развития искусственного интеллекта в России уже стал одной из самых обсуждаемых инициатив последних месяцев, и мы решили узнать #мнение представителей отраслей о том, как он изменит промышленность в ближайшее время. Сегодня на наши вопросы ответил заместитель генерального директора по обеспечению деятельности ЕвроХима Денис Самохвалов.

⏺️ При выборе промышленной ИИ-платформы что сегодня становится определяющим фактором: экономический эффект, зрелость технологии или способность поставщика соответствовать новым требованиям регулирования? Изменится ли этот баланс после вступления закона в силу?

Для промышленности главным критерием остается измеримый экономический эффект: снижение издержек, рост производительности, повышение качества продукции и сокращение простоев.

Однако получить этот эффект можно только при наличии зрелой технологии, способной работать в сложной производственной среде. Поэтому сегодня эти два фактора тесно взаимосвязаны.

Регуляторные требования становятся третьим важным элементом. После вступления закона в силу соответствие требованиям по безопасности, прозрачности и происхождению моделей станет обязательным условием участия в крупных промышленных проектах.

При этом заказчики по-прежнему будут выбирать решения, которые обеспечивают понятную окупаемость и минимальные риски.

⏺️ Переходный период до 2032 года дает предприятиям возможность постепенно адаптировать уже внедренные ИИ-системы. Планируете ли вы использовать это время для модернизации существующих решений или будете сразу переходить на новые платформы, построенные на отечественных foundation-моделях?

Для большинства крупных предприятий наиболее рациональным сценарием станет поэтапная модернизация.

За последние годы промышленность инвестировала значительные средства в цифровые платформы, аналитические системы и специализированные модели, поэтому их одномоментная замена экономически неоправданна.

Переходный период позволяет постепенно обновлять архитектуру, интегрировать отечественные foundation-модели там, где они дают дополнительные преимущества, и при этом сохранять непрерывность производственных процессов. Такой подход снижает технологические и финансовые риски.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

#цифры

▶️ Совокупная выручка российских разработчиков ПО в 2026 году вырастет на 17% до 3,3 трлн рублей, однако более 20% участников рынка могут завершить год со снижением доходов. По данным исследования «Руссофт», это происходит на фоне замедления отрасли.

Выглядело это следующим образом:

⏺️ в 2025 году оборот увеличился лишь на 14% (2,8 трлн)
⏺️ в 2024-м рост составлял 25% (2,46 трлн)
⏺️ а в 2023-м – 20% (1,98 трлн).

Оптимизм компаний часто расходится с реальностью: при опросе в 2025 году снижение выручки в следующем году ожидали только 3,8%, а по факту падение зафиксировано у 25,5%. Число банкротств среди разработчиков, особенно в сегменте МСП, в 2026 году может заметно возрасти.

Среди тех, кто уже потерял доходы в прошлом году:

⏺️ 40,5% рассчитывают на рост в 2026-м
⏺️ 16,5% – на сохранение уровня
⏺️ 43% ждут дальнейшего спада.

По словам президента ассоциации «Руссофт» Валентина Макарова, прогнозируемый прирост выручки достигается главным образом за счёт вынужденного повышения цен на продукты и услуги – это компенсирует резкий рост налоговой нагрузки (с 5% до 30% от выручки по оценкам).

🔼 Сокращать зарплаты без увольнений почти невозможно. Прирост более 10% возможен только через тарифы, но для этого нужен спрос хотя бы на прежнем уровне, что в условиях высокой ставки ЦБ и переохлаждения экономики маловероятно.

Где деньги?

🔽 По экспорту «Руссофт» прогнозирует рост выручки на 9% до 572 млрд рублей (в 2025-м – +0,2% до 524 млрд). Но классическая модель продажи готовых продуктов работает всё хуже – заказчики из дружественных стран теперь интересуются российским опытом построения суверенной цифровой инфраструктуры.

Востребован формат партнёрства – от объединения команд до совместных предприятий, позволяющих локализовать разработку и развивать локальную экспертизу. Это требует больше инвестиций и времени, но даёт более устойчивый результат, чем традиционное вендорское присутствие.

™️ МашТех в Telegram | в MAX

▶️ В Воронеже начали тестировать беспилотное такси Яндекса.

Но сейчас больше пригодилось бы безбензиновое.

™️ МашТех в Telegram | в MAX