Рекордные $97 млрд выручки от DRAM-памяти за квартал, 5 млрд рублей от внедрения ИИ в X5 за год и первая 100% открытая модель для физического ИИ — эти и другие новости из мира технологий для бизнеса в еженедельном дайджесте.

🟣 Nvidia представила первую в мире полностью открытую омнимодель для физического ИИ 
Cosmos 3 — открытая базовая модель для физического ИИ. Она предназначена для разработки роботов, автономного транспорта и других систем, взаимодействующих с реальным миром. В основе Cosmos 3 — архитектура Mixture-of-Transformers, когда большая модель строится из нескольких специализированных подмоделей-трансформеров и система каждый раз выбирает, какие из них лучше подходят для конкретного запроса. Модель обучена на одном из крупнейших мультимодальных наборов данных, включающем миллиарды образцов текста, изображений, видео, звука и траекторий действий. Она объединяет визуальное рассуждение, моделирование окружающей среды и прогнозирование действий в единой системе, позволяя сократить циклы обучения и тестирования систем физического ИИ с нескольких месяцев до нескольких дней.

🟪 Мировая выручка от DRAM-памяти достигла рекордных $97 млрд
Такие данные приводит TrendForce за I квартал 2026 года. Во II квартале, по прогнозам, контрактные цены на традиционную DRAM (Dynamic Random Access Memory), тип динамической оперативной памяти, которая временно хранит активные данные и команды, вырастут ещё на 58–63%. А на используемую в качестве основной в смартфонах и флешках NAND Flash, высокоскоростную энергонезависимую флеш-память, сохраняющую данные даже при отключении питания, — на 70–75%. Главная причина — продолжающийся спрос на ИИ-серверы и дата-центры, из-за которого производители перераспределяют мощности в пользу серверной памяти и высокомаржинальных продуктов. 

🌼 Yandex B2B Tech и консалтинговая компания Axenix договорились о стратегическом партнёрстве
В рамках соглашения компании будут развивать проекты в области ИИ для бизнеса, помогая выстроить комплексный маршрут ИИ-трансформации — от анализа текущих процессов до внедрения и масштабирования. Axenix отвечает за консалтинг, управление программами и системную интеграцию, а Yandex B2B Tech — за технологическую часть и внедрение ИИ-решений в инфраструктуру заказчиков. Отдельное внимание уделяется платформе Yandex AI Studio, которая используется для разработки ИИ-агентов и их настройки под конкретные бизнес-сценарии.

🟣 Yandex Infrastructure разработала сервис Dev Cluster для ускорения ИИ-экспериментов 
Решение предназначено для динамического распределения GPU-ресурсов, когда мощные видеокарты (GPU) для обучения ИИ-моделей не закреплены за одной задачей, а автоматически подаются туда, где они сейчас нужны. Сервис позволяет ML-разработчикам за несколько кликов получать необходимую конфигурацию — контейнер с GPU — для обучения моделей и тестирования гипотез без сложной настройки инфраструктуры. Это помогает снизить простои и неэффективное использование GPU, а также избавляет от необходимости вручную управлять их загрузкой, предоставляя ресурсы за секунды.

🟣 Благодаря ИИ-решениям Х5 заработала около 5 млрд рублей за 2025 год
В прошлом году компания начала применять ИИ в ключевых направлениях бизнеса — коммерции, логистике, клиентском опыте и корпоративных функциях. Технологической основой масштабирования стал контур AI Core X5, который объединяет инфраструктуру, инструменты управления моделями, тестирование и работу с ИИ-агентами и сервисами на базе языковых моделей. С корпоративным сервисом CoPilot X5 работали более 32 тысяч сотрудников, а на базе платформы AgentOps было создано свыше 2,3 тысячи ИИ-агентов. Основной вклад в финансовый результат обеспечили модели прогнозирования спроса, ценообразования, управления ассортиментом и рекомендательные системы, а также автоматизация операционных процессов и цифровых сервисов. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.