Битубитех от Яндекса

💬 Глава Nvidia Дженсен Хуанг в свежем выпуске подкаста Лекса Фридмана заявил, что «мы уже достигли AGI» — общего искусственного интеллекта. Под этим термином он имеет в виду системы, способные автономно запускать, развивать и управлять технологической компанией стоимостью более $1 млрд. По словам Хуанга, такие системы уже возможны благодаря текущим агентным моделям.

В качестве примера СЕО Nvidia привёл платформу автономных ИИ-агентов типа OpenClaw, которые дают пользователям инструменты для планирования, создания под-агентов и выполнения сложных задач, которые могут привести к коммерческим успехам в краткосрочной перспективе. Он также отметил, что в скоро будущем «каждый плотник сможет стать разработчиком, а с ИИ и архитектором», что позволит повысить качество работы и принесёт дополнительную ценность для бизнеса.

Об AGI уже давно говорят как о самом ценном технологическом активе, поэтому рынок на слова Хуанга отреагировал бурным ростом. Однако техническое и научное сообщество настроено более скептично: многие считают нынешние системы на базе ИИ по-прежнему узконаправленными и далёкими от истинного AGI.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

BI‑платформы помогают эффективнее принимать бизнес-решения. Yandex B2B Tech выяснила: каждый пятый пользователь DataLens применяет ИИ-агента в ежедневной работе. В 73% случаев Нейроаналитика просят написать формулы для расчёта бизнес-метрик, а в 50% — объяснить графики, проверить гипотезы или найти аномалии. 

Пользователи задают вопросы к графикам на естественном языке, например «Почему упали продажи в марте?», и получают текстовый анализ причин вместо ручной настройки фильтров.

↗️Число компаний, использующих ИИ-агента в сервисе Yandex DataLens для анализа данных, выросло за три месяца его работы более чем в три раза — с 1500 до 5000 — и продолжает расти.

🙌 Быстрее всего ИИ-аналитику осваивают технологические компании (40% аудитории) и организации из сферы торговли (25%). В топ-5 отраслей-лидеров по использованию также вошли банки и финтех (10%), транспорт и логистика (5%), здравоохранение и фармацевтика (4%).

🔴 Сервис постоянно совершенствуется.

«Мы тестируем новую версию агента, которая умеет не просто анализировать дашборды, но и самостоятельно “нырять” в датасеты. В будущем пользователю достаточно будет задать вопрос в чате, а ИИ сам найдёт данные, подберёт параметры  и сгенерирует график в ответ. Аналитика станет такой же простой, как общение в мессенджере», — рассказал Сергей Сошников, директор по развитию сервиса Yandex DataLens.

🙌 По оценкам Лондонской школы экономики, ИИ в рутинных задачах экономит сотруднику 7,5 часа в неделю (около $18 000 на одного сотрудника в год). Совместное исследование MIT и Стэнфорда показало: ИИ-ассистенты ускоряют подготовку отчетности на 7,5 дня и позволяют обслуживать на 55% больше клиентов.

«Без ИИ аналитик готовит пару отчётов в месяц — сколько успевает. Из-за трудоёмкости у него нет времени перестраивать отчёт, даже если выясняется, что исходный запрос был неточен. Нейросети позволяют бизнесу запрашивать десятки срезов мгновенно. В результате появляется возможность исследовать в разы больше скрытых закономерностей и точек роста.

Например, в розничной сети с оборотом 10 млрд рублей задержка в выявлении падения маржинальности на 5 дней может стоить 15–20 млн потерь. ИИ-агенты, которые следят за метриками в реальном времени и сообщают об аномалиях, сокращают это время до нескольких часов», — говорит Василий Пименов, руководитель программы исследований российского рынка Apple Hills Digital.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

По оценке Gartner, к 2028 году ИИ в ERP-системах позволит ускорить закрытие финансовых отчётов на 30%. Рассказываем, как работает синергия нейросетей и управленческого и бухгалтерского софта. 

Как ИИ встраивается в ERP-системы

ERP-система — это единая цифровая система управления ключевыми ресурсами и процессами предприятия. Она объединяет финансы, закупки, склад, производство, продажи, логистику, кадры и другие функции.

ERP нужна для того, чтобы видеть бизнес целиком, быстрее принимать решения и снижать количество ручной работы и ошибок. Она помогает стандартизировать процессы, лучше контролировать затраты, запасы, исполнение заказов и финансовые результаты.

ИИ здесь с пользой можно применить на многих уровнях — автоматизировать ручные процессы и вытащить из данных максимум полезных сведений и советов.

Что уже работает?

💬 Автоматизация ввода и обработки счетов поставщиков через распознавание документов. ИИ считывает входящий счёт, извлекает реквизиты, заносит данные в ERP. Рекламщики Lamar Advertising реализовали это в Oracle Fusion Cloud ERP, в котором автоматизированы сканирование, загрузка, обработка и оплата счетов. 

💬 Автоматическая сверка данных. ИИ сопоставляет транзакции, находит несовпадения и помогает их очищать. Бренд мебели Lifetime Products развернул такую систему на Microsoft Dynamics 365 для сравнения субсчетов с главной бухгалтерской книгой. Объём обработки заказов вырос на 95%, компания высвободила рабочие часы у 20% квалифицированного персонала.

💬 Прогнозирование продаж. ML-алгоритм предсказывает продажи продукции. Эти данные потом используют для планирования. Производитель питательных грунтов «Фаско+» внедрил сервис прогнозирования продаж на базе 1С:ERP. ML составляет прогноз, который возвращается в систему и используется для планов продаж, закупок и производства.Точность прогноза выросла на 8%, а скорость планирования снизилась с трёх дней до двух часов.

💬 Автоматическое сопоставление входящих платежей с выставленными счетами. EY создала решение PowerMatch, интегрированное с SAP ERP: ИИ извлекает сведения из платежей и уведомлений, а система автоматически сопоставляет и закрывает поступления. Доля автоматически обработанных и очищенных платежей выросла с 30% до 80%. Организация сэкономила 120 тысяч человекочасов в год. 

💬 Автоматическое распределение входящих платежей по открытой дебиторской задолженности. Accenture использует для этого решение SAP Cash Application: алгоритм машинного обучения сопоставляет платежи со счетами. Так компания удвоила долю автоматического зачёта входящих платежей. 

💬 ИИ-помощник для финансового анализа. В таких сценариях ИИ помогает человеку обрабатывать данные — ищет сведения, объясняет отклонения и ускоряет подготовку комментариев для управленческой отчётности. У Accenture ИИ-компонент добавлен в инструмент предварительного анализа отклонений перед закрытием — это позволило автоматически генерировать более 95% комментариев.

Как всё это реализовать

В Yandex AI Studio можно создавать ИИ-агентов для любых задач, в том числе для бухгалтерских функций или работы с ERP. 

Так, компания может разработать агента, который подключается к ERP, подтягивает обороты, остатки, движения по статьям, данные по дебиторке и кредиторке, а затем собирает черновик квартального отчёта и пояснений к нему.

Другого агента можно использовать для проверки документов. Он может проанализировать договор, счёт, акт или заявку на оплату, найти нетипичные условия, сверить реквизиты, проверить комплектность документов и подсветить рискованные операции до того, как бухгалтерия или казначейство их проведут.

Ещё один сценарий — мультиагентная система для связки спроса, закупок и запасов. Первый агент забирает данные продаж и остатков, второй формирует рекомендации по закупкам, а ERP остаётся системой исполнения — создаёт заявки, резервирует бюджеты и обновляет план. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Рост числа DDoS-атак на российские компании, программы разработки собственных ИИ-чипов и новые партнёрства Яндекса — эти и другие новости в дайджесте новостей из мира технологий для бизнеса.

🟣 Мировые расходы на облачные сервисы в IV квартале выросли на 29% — до $110,9 млрд 
Затраты на облака растут более чем на 20% шестой квартал подряд. Крупнейшие провайдеры — Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud — наращивают инвестиции, чтобы перейти от стадии экспериментов с корпоративным ИИ к реальному применению. Облачные платформы становятся базовой инфраструктурой для развёртывания ИИ-нагрузок, расширяя вычислительные, сетевые и хранилищные мощности — особенно на фоне дефицита чипов. 

🟪 Google, Amazon, Meta* и Microsoft наращивают производство собственных ИИ-чипов 
Nvidia по-прежнему лидирует в области аппаратного обеспечения для ИИ благодаря мощным графическим процессорам и развитой экосистеме, но её доминирование становится уязвимым. Растущий спрос на более дешёвые и энергоэффективные решения для инференса (то есть применения уже обученных моделей для конкретных задач) вынуждает крупные компании ускорять программы разработки собственных чипов для этих целей. 

🔴 У Google это TPU (Tensor Processing Units) — специализированные процессоры для ускорения обучения и инференса LLM для сложных задач в физических дата-центрах или облаке. 

🔴 Amazon Web Services расширяет собственные линейки Trainium для обучения моделей и Inferentia для инференса, оптимизированные под рабочие нагрузки AWS.

🔴 Microsoft разрабатывает и внедряет собственные ИИ-акселераторы Maia для повышения производительности при запуске моделей на облачной платформе Azure. 

🔴 Meta* строит серию собственных MTIA-чипов (Meta Training and Inference Accelerators), фокусируясь на инференсе и внутренних ИИ-задачах — например, рекомендациях и обработке данных.  

🟣 Число DDoS-атак на российские компании выросло на 11% в 2025 году — до 665 тысяч 
По данным ГК «Солар», на каждую организацию в среднем приходилось около 1000 атак за год. При этом хакеры всё чаще используют комбинированные стратегии, нацеливаясь на критичные сектора экономики и приложения крупных компаний. Растут не только разовые атаки, но и многоэтапные взломы от профессиональных хакерских группировок. Они могут длиться от шести месяцев и дольше, поэтому обнаружить и устранить их гораздо сложнее. Наиболее уязвимыми остаются промышленные предприятия, государственные органы и финансовый сектор.

🟣 Яндекс и UserGate объявили о совместной разработке нового решения по киберзащите
Решение объединяет «Яндекс Браузер для организаций» и шлюз веб-безопасности UserGate SWG для защиты корпоративных сетей. В основе лежит архитектура сетевого доверия, при которой каждая пользовательская сессия, браузер и устройство проверяются на соответствие политикам безопасности перед доступом к важным ресурсам. Это позволяет значительно уменьшить риски проникновения злоумышленников, утечки логинов и паролей, а также компрометации данных сотрудников, работающих через браузер. Интеграция продуктов создаёт программно-определяемый периметр безопасности, который заменяет дорогостоящие VPN-, VDI- и MDM-решения для компаний с фокусом на digital. 

❤️ «Айтеко» и Yandex B2B Tech расширяют партнёрство в сфере ИИ-решений 
Ранее компании уже сотрудничали в области инфраструктурных и платформенных сервисов Yandex Cloud, а сейчас акцент смещается на интеллектуальные, такие как обработка документов, создание корпоративных баз знаний, аналитика речи и ИИ-агентов. Теперь «Айтеко» сможет предоставлять полный спектр услуг по внедрению и сопровождению ИИ-решений на базе Yandex AI Studio для корпоративных клиентов в промышленности, финансах и госсекторе, а также адаптировать, масштабировать и поддерживать эти технологии. Yandex B2B Tech будет отвечать за технологический стек и продвигать корпоративные сценарии использования. 

* Meta Platforms Inc. признана экстремистской, её деятельность запрещена на территории России.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

🌟 Yandex B2B Tech расширила линейку сервисов Яндекс 360, доступных в on-premises. В неё вошли Яндекс Диск и Яндекс Документы — теперь бизнес может развернуть эти сервисы во внутреннем контуре организации.

✏️ Диск позволяет организовать хранение и совместный доступ к рабочим файлам. Документы — это редакторы текстов и таблиц с функцией совместного редактирования. Оба сервиса внесены в Единый реестр российского программного обеспечения.

💬 Помимо Диска и Документов, в on-premises доступны и другие сервисы Яндекс 360 — Доски и Браузер для организаций.

🔄 До конца года к ним добавятся Мессенджер, Телемост, Почта, Календарь, Трекер, Вики и Формы.

Все решения Яндекс 360, распространяемые по модели on-premises, построены на единой платформе. У них централизованная архитектура и общий технологический стек. Это упрощает развёртывание, настройку и обновление.

«Выход Яндекс 360 в сегмент on-premises связан с растущим запросом крупного бизнеса на инфраструктурный контроль при сохранении скорости развития сервисов. На фоне этого компании всё чаще выбирают гибридные модели, сочетая облака и локальные контуры для работы с чувствительными данными.

В отличие от классического подхода с набором разрозненных решений, Яндекс 360 развивает единую платформу с набором ключевых сервисов, которые могут быть развёрнуты в контуре заказчика — на его серверах или в выбранном дата-центре», — комментирует технический директор on-premises Яндекс 360 Роман Акинфеев.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Из-за усталости от уведомлений в системах мониторинга специалисты пропускают в среднем 13% предупреждений о проблемах с безопасностью.

На этом фоне в системы мониторинга и наблюдаемости всё чаще интегрируются ИИ-агенты, а на рынке появляются новые инструменты. Например, Yandex Cloud открыла для внешнего использования Monium — платформу, которая помогает бизнесу отслеживать состояние цифровых продуктов, приложений и ИИ-агентов.

О других новостях и трендах наблюдаемости и мониторинга — в свежем выпуске ИТ-шоу «404 секунды» на VK Video, YouTube и Яндекс Музыке.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Yandex B2B Tech запустила платформу Yandex Cloud Stackland. Она пригодится для быстрого запуска и масштабирования ИТ-приложений, в том числе на базе искусственного интеллекта. С помощью платформы можно ускорить разработку цифровых продуктов в закрытом контуре компаний и снизить затраты на неё в среднем в 1,5 раза.

🔴 Это готовая инфраструктура со встроенными управляемыми базами данных, контейнерным оркестратором, объектным хранилищем. Для работы с ИИ-нагрузками есть инструменты управления доступом к графическим ускорителям для задач эффективного инференса.

🔴 На платформе доступны инструмент для речевой аналитики Yandex SpeechSense и BI-система Yandex DataLens. В ближайшее время на Stackland появится ещё несколько решений, в том числе флагманский продукт Яндекса для разработки ИИ-приложений и агентов Yandex AI Studio.

🌟 В закрытом режиме Stackland уже протестировали несколько компаний из сфер электронной коммерции, финтеха, ритейла и промышленности. Например, инвестиционная компания «Альфа-Капитал» и АО «Кириллица», которая развивает бизнес в нефтепромышленной, агропромышленной, ИТ-сферах и в области редкоземельных металлов. C тестированием, интеграцией и поддержкой Stackland уже помогают компании-партнёры, в их числе Hilbert Team, Neoflex, KTS, «Навикон» и «АБ Групп».

Платформу можно развернуть на любых виртуальных, арендованных или собственных серверах.

Чтобы получить доступ к платформе, нужно заполнить заявку.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Никита Ражев, руководитель направления стартап-программ и новых коммерческих инициатив в Yandex Cloud, о программе Yandex AI Studio Boost:

Yandex B2B Tech запустила Yandex AI Studio Boost — программу поддержки ИТ-компаний для разработки и внедрения ИИ в свои продукты. Участники могут получить грант до 1 млн рублей на разработку ИИ-агентов и других решений на платформе Yandex AI Studio. Всего планируется выделить 500 млн рублей

🔴 С помощью программы интегратор R77.ai планирует создать ИИ-систему строгой проверки документов для банков, страховых и девелоперов, которая сокращает время проверки до нескольких минут.

🔴 Компания Noumy.ai — запустить новые возможности на ИИ-платформе для рекрутеров, чтобы анализировать информацию о кандидате и его поведение во время собеседования.

🔴 Консалтинговая компания GO2AI — запустить ИИ-агентов для планирования и контроля исполнения стратегии компании: от анализа совещаний и постановки задач до контроля динамики и результатов. В рамках пилота с промышленным холдингом платформа уже сократила цикл принятия управленческих решений с нескольких дней до часа.

Сейчас на платформе Yandex AI Studio более 30 собственных и опенсорсных генеративных моделей, включая Alice AI LLM, DeepSeek V3.2 и Qwen3-235b, а также инструменты для создания ИИ-приложений.

✏️ Подать заявку на участие можно через форму на сайте программы.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

🔘 Что общего между мониторингом активностей зрителей в Netflix и системой наблюдения за промплощадками в Северстали? Они обе построены на платформе Apache Kafka. 

Эта проверенная система позволяет компаниям без сбоев обрабатывать огромные потоки данных. Если вам нужна аналитика событий в реальном времени, то без Apache Kafka, скорее всего, не обойтись. Рассказываем, как она работает и как помогает компаниям. 

🔍 Как устроена платформа

Apache Kafka — опенсорс-платформа потоковой передачи данных в реальном времени. Через нее приложения могут обмениваться информацией о событиях, хранить сведения и обрабатывать их. 

События — любые действия в цифровой системе: платёж пользователя, смена статуса доставки, изменение состояния оборудования, зафиксированное датчиком, и так далее. На Apache Kafka создают системы, которые обрабатывают триллионы событий в день.

Платформа устроена как распределённая группа серверов. Данные о событиях внутри разбиваются на тематические каналы, и каждый делится на несколько частей. Сообщения автоматически распределяются между этими частями, и несколько сервисов могут одновременно их обрабатывать, не мешая друг другу. При этом копии данных хранятся на разных серверах, поэтому при сбое одного из них информация не теряется, а система продолжает работать.

Это позволяет распределять нагрузку между разными машинами и наращивать мощность системы по мере роста объёма данных.

✏️ Как бизнес может использовать

Apache Kafka позволяет перейти к аналитике и управлению в реальном времени. 

К примеру, пользователь делает заказ в интернет-магазине. Системе не нужно вызывать склад, логистику, CRM и аналитику. Она просто публикует событие «заказ создан». Остальные системы сами подписываются на этот поток и реагируют. 

Это делает возможной аналитику в реальном времени. Данные поступают в обработку сразу после того, как происходит событие, — не нужно ждать выгрузок данных в хранилище.

Ещё одно преимущество — Kafka может стать основой для автоматизации и ИИ. Потоки событий могут сразу направить данные в ML-модели. Благодаря этому можно развернуть множество умных систем, например динамическое ценообразование, персонализацию рекомендаций или прогнозирование спроса.

😏 Как работает Apache Kafka в Yandex Cloud

У Yandex Cloud есть Yandex Managed Service for Apache Kafka. Это облачный сервис, который предоставляет готовый к использованию кластер Apache Kafka без необходимости возиться с серверами. 

Он подойдёт для компаний, которым нужна потоковая обработка данных в реальном времени. Например, для интеграции микросервисов, онлайн-аналитики, антифрода, логирования или передачи событий в ИИ-модели.

👀 Кто использует

ФНЦ им. И. В. Мичурина и биофак МГУ развернули через Yandex Managed Service for Apache Kafka систему сбора данных с «полей». Система собирает и анализирует в реальном времени данные о погоде, состоянии почвы и растений. Это позволяет оперативно принимать решения, например по изменению модели полива или корректировке агротехнологии.

EdTech-платформа MAXIMUM Education связала с помощью Kafka свои CRM, учебную платформу и биллинговую систему. Все ключевые события — записи учеников, оплата, изменение статусов занятий — сразу передаются через Kafka и становятся доступны другим системам. Потоковая шина обрабатывает около 100 ТБ сырых данных. Это позволяет синхронизировать процессы в реальном времени и упростить масштабирование экосистемы при росте числа студентов. 

А медиагруппа «Виасат» с помощью Kafka собирает данные о действиях пользователей на стриминге viju. Система передаёт сведения о просмотрах, кликах, действиях в интерфейсе в аналитическую систему на базе ClickHouse. Благодаря миграции на Kafka посещаемость стриминга выросла на 87%, трафик событий и логов — на 150% в год, а объём раздаваемого видео — в полтора раза.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Xiaomi представила флагманскую ИИ-модель, заканчивается прием заявок на премию Yandex B2B Tech Awards 2026, Visa показала инструмент, позволяющий ИИ-агентам платить картами, а Nvidia рассказала, какие компании внедряют её платформу для разработки автономных авто —  эти и другие новости в понедельничном дайджесте.

🟣 Visa запускает инструмент, позволяющий ИИ-агентам самостоятельно совершать платежи картами 
Командная строка Visa CLI — первый публичный продукт Visa Crypto Labs. Решение упрощает разработку платёжных приложений, так как устраняет необходимость в традиционных API-ключах и позволяет инициировать транзакции напрямую из терминала. В отличие от криптоориентированных конкурентов, Visa делает ставку на использование своей карточной сети, расширяя традиционные платёжные инструменты для программируемых транзакций.

⭐️ Заканчивается прием заявок на Yandex B2B Tech Awards 2026. Ждем до 1 апреля кейсы проектов с использованием технологий Yandex B2B Tech. Подробности — на сайте.

🟪 Samsung потратит $73 млрд на развитие чипов для ИИ
В 2026 году компания планирует инвестировать в расширение производства чипов и исследования и таким образом усилить свои позиции в глобальной полупроводниковой индустрии. Основной акцент — на развитии технологий для искусственного интеллекта, где спрос на память и вычислительные мощности стремительно растёт. Компания также рассматривает сделки M&A в смежных отраслях, включая робототехнику и автомобильную электронику, чтобы диверсифицировать бизнес. 

🟣 Xiaomi представила модель с 1 трлн параметров
MiMo-V2-Pro — флагман среди ИИ-моделей нового поколения MiMo — сопоставима по качеству с ведущими западными разработками, но более доступна по стоимости. Модель ориентирована на работу с ИИ-агентами и сложными задачами, требующими минимального участия человека благодаря большому контекстному окну и продвинутым возможностям планирования. В линейку также вошли мультимодальная модель MiMo-V2-Omni и голосовая MiMo-V2-TTS. Вместе они формируют полноценную экосистему для автономных цифровых ассистентов. 

🟣 Nvidia расширяет партнёрство с крупными автопроизводителями в области беспилотных автомобилей 
На своей конференции GTC 2026 в Сан-Хосе компания объявила, что BYD, Geely, Nissan и Isuzu внедряют её платформу Drive Hyperion для разработки машин 4-го уровня бесплотности. Система объединяет вычислительные мощности, сенсоры, ПО и инструменты безопасности в единую архитектуру, что ускоряет разработку и масштабирование автономного транспорта. Сервисы Lyft, Bolt и Grab также используют платформу для проектов роботакси. 

Uber вместе с Nvidia планирует запустить крупную сеть автономных автомобилей в 28 городах к 2028 году. На конференции компании представили дорожную карту проекта на базе платформы Nvidia DRIVE Hyperion и полнофункционального ПО DRIVE AV. 

🟪 OpenAI запустит проект для продвижения корпоративных ИИ-решений.
Компания ведёт переговоры о партнёрстве с крупнейшими фондами прямых инвестиций, включая TPG, Advent, Bain Capital и Brookfield. Сам проект оценивают примерно в $10 млрд, из которых $4 млрд могут вложить инвесторы в обмен на доли и участие в управлении. Партнёрство позволит ускорить внедрение ИИ в портфельных компаниях фондов и расширить присутствие OpenAI в корпоративном сегменте. Сделка также даёт инвесторам ранний доступ к технологиям OpenAI и помогает защитить их активы от рисков, связанных с быстрым развитием ИИ. Инициатива разворачивается на фоне усиливающейся конкуренции с Anthropic, который реализует аналогичную стратегию взаимодействия с private equity — прямыми инвестициями в частные, непубличные компании для последующей продажи с высокой прибылью через 4–7 лет.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

↗️ Рынок кибербезопасности в России быстро растет и является одним из быстроразвивающихся сегментов Infrastructure Software.

Какие отрасли привлекают киберпреступников, как в компании AstraZeneca усилили свою безопасность (спойлер: они подключили YCDR от Yandex Cloud) и как снизить риски ИБ — в свежем выпуске ИТ-шоу «404 секунды» на VK Video, YouTube, а теперь ещё и Яндекс Музыке.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Дважды в месяц мы рассказываем о стартапах из России и за её пределами, за которыми интересно наблюдать с точки зрения технологий, продукта или бизнес‑модели.

🔘 Сегодня наш герой QuTwo — AI‑стартап, который пытается подготовить крупные компании к «квантовой эпохе».

Подписывайтесь 👉 @yab2btech 

🔴 Сэм Альтман на инфраструктурном саммите 2026 в Вашингтоне сравнил ИИ с коммунальными услугами. Он объяснил, что основным бизнесом OpenAI, как и других разработчиков ИИ-моделей, вскоре станет продажа токенов — единиц текста или данных, на которые нейросеть разбивает запросы пользователей для последующего анализа и генерации ответов.

По мнению Альтмана, такой подход позволит эффективнее управлять ограниченными вычислительными ресурсами в периоды высокого спроса.​​ Компании или частные пользователи смогут сами решать, сколько они готовы потратить на доступ к свермощным моделям и платить только тогда, когда действительно ими пользуются, а не по подписке, как сейчас. «Мы хотим наводнить мир интеллектом. Мы хотим, чтобы люди использовали его для всего», — признался он.

У этих заявлений нашлось немало критиков, которые сравнили OpenAI с корпорациями из сериала-антиутопии «Чёрное зеркало». Но есть и те, кто реагирует прагматично, считая, что это позволит прийти к разумному потреблению ИИ-сервисов — по аналогии с водой и электричеством. Особенно если учесть, что ИИ-вычисления требуют всё больше ресурсов, приводят к дефициту и росту цен на чипы, а вслед за ними — на смартфоны и ноутбуки.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech