В своей колонке СЕО Microsoft AI рассуждает о том, к чему движется индустрия на фоне бума ИИ-ассистентов. Если коротко, то, по прогнозу Сулеймана, ИИ-модели эволюционируют из простых чат-ассистентов в более сложные агентные системы, способные действовать самостоятельно в течение длительного времени и выполнять всё более сложные задачи — от программирования до управления проектами.

При этом для Сулеймана AGI или «сверхинтеллект» не является целью сам по себе, и основная задача индустрии — создавать ИИ как партнёра и усилителя возможностей человека, а не полностью автономную сущность. Вместо этого он предлагает сфокусироваться на безопасности, социальной ответственности и выравнивании (AI Alignment). То есть цели, решения и поведение систем ИИ нужно привести в соответствие с человеческими ценностями, этикой и намерениями.

О чём задуматься бизнесу?

Компании, инвестирующие в этичные, человеко-ориентированные ИИ-решения, создают среду, где технологии расширяют возможности людей, а не конкурируют с ними.

К примеру, ИИ-ассистент Patty в Burger King через наушники поддерживает сотрудников в реальном времени: подсказывает меню, помогает с инвентаризацией, предлагает тактики обслуживания. Он не применяется для контроля или оценки персонала, а служит полноценным помощником.

В одной из крупнейших сетей товаров для дома ИИ-ассистент Mylow тоже используется для поддержки персонала и покупателей. Он помогает новым сотрудникам быстрее осваивать знания о продукте, упрощает коммуникацию с клиентами. С момента внедрения Mylow уже удвоил конверсию и повысил удовлетворённость покупателей. 

Вы за какой сценарий использования ИИ?

😎— автоматизировать задачи
🤩— расширять возможности сотрудников

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Компании всё чаще используют serverless-модель облачных услуг. По данным Datadog, такую модель применяют 65% клиентов AWS, 70% клиентов Google Cloud и 56% клиентов Azure. Рассказываем, как это работает и почему позволяет экономить. 

Что такое serverless?

Название сбивает с толку — серверы на самом деле есть, но ответственность за них лежит на облачной платформе. Компания запускает код, контейнеры, базы данных и прикладные сценарии в облаке, но ей не нужно вручную управлять инфраструктурой и планировать вычислительные мощности. 

А ещё компания платит лишь за фактически задействованные облачные мощности и не должна держать включённые серверы про запас. Так, немецкая медиагруппа Seven.One Entertainment Group перевела свою платформу с локальной инфраструктуры на бессерверную архитектуру AWS для работы с неравномерным событийным трафиком — и затраты снизились на 60%. 

За счёт этого serverless-решения нередко оказываются дешевле и on-premise, и стандартных облачных. К примеру, университет ИТМО развернул приложение с персонализированным расписанием для 9000 студентов по serverless-схеме в Yandex Cloud. Оно оказалось в 11 раз дешевле, чем когда было развёрнуто на инфраструктуре вуза. 

Как технологически организован serverless-доступ? 

В случае простых задач точкой входа служат облачные функции — они запускают выполнение кода в управляемой среде по запросу или событию. 

В более сложных сценариях работают контейнеры — приложения, упакованные для работы с облачным сервером. Компания собирает образ контейнера, хранит его в реестре контейнеров и задаёт настройки запуска. Через этот образ облако и запускает контейнер в ответ на запрос. 

Данные хранятся в serverless-базе данных — компания просто загружает в неё информацию, а объёмом вычислительных ресурсов под неё управляет облачная платформа. 

В результате команде не нужно поднимать и поддерживать серверы. Она тратит меньше времени и трудовых ресурсов на инфраструктурную подготовку и больше — на сам продукт. 

Кому serverless нужнее всего? 

Такая модель больше всего подойдёт:

командам, которые выносят в облако несложные функции

компаниям с сильными скачками загрузки, например, где трафик сильно зависит от времени суток или сезона

командам, которым важно быстро проводить эксперименты и запускать пилоты. 

Serverless будет не таким удобным вариантом, если в компании:

есть тяжёлые монолитные приложения — переносить их в serverless может быть дорого и неоправданно сложно

высокая и постоянная нагрузка — тогда serverless теряет экономическое преимущество, потому что главный выигрыш этой модели в том, чтобы не держать ресурсы про запас под пиковые нагрузки

реализуются долгоживущие процессы, которые плохо укладываются в модель коротких или ограниченных по времени вызовов

есть потребность в тонком управлении облачным окружением. 

Serverless подходит бизнесам разных масштабов. Крупные нередко используют подход для отдельных функций. Так, Fix Price применяет облачные функции для обработки файлов из объектного хранилища и передачи их в управляемый Managed Service for ClickHouse. За счёт этого время загрузки данных в витрины сократилось в 10 раз. 

Как развернуть serverless?

Компания может развернуть serverless в Yandex Cloud через набор serverless-интеграций, где центральную роль играет Yandex Workflows.

Обычно это выглядит так: через API Gateway или облачные функции принимается запрос. Workflows оркестрирует шаги, при необходимости обращается к хранилищам, базам данных или другим сервисам, а результат возвращается дальше по цепочке. Такой подход подходит для автоматизации бизнес-процессов, обработки документов и других сценариев.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Мировые расходы на облачные сервисы в 2026 году превысят $1 трлн и вырастут более чем на 21% год к году, по данным IDC. К 2029 году рынок, по прогнозу, удвоится. Главная категория — по-прежнему SaaS: на неё придётся больше половины всех расходов. А самый быстрый рост покажет PaaS — более 37%, во многом из-за спроса на AI-платформы, data-платформы и cloud-native разработку.

Контекст хорошо видно в финансовых результатах Big Tech. Wall Street Journal пишет, что Microsoft, Alphabet, Meta (признана экстремистской организацией и запрещена на территории РФ) и Amazon уже получают заметную выручку от AI и облаков, но платят за это резким ростом капитальных затрат на дата-центры, чипы и инфраструктуру. То есть облако становится не просто способ сократить ИТ-расходы, а базовой платформой для новой волны корпоративного софта и ИИ-сервисов.

Тенденции в России аналогичны. По данным SaaS Rating за 2025 год, рынок SaaS вырос на 24% и достиг 91,1 млрд рублей, а лидером стал Яндекс 360 с выручкой 18,4 млрд рублей. При этом рост уже не такой взрывной, как в предыдущие годы: рынок продолжает расширяться, но переходит в более зрелую фазу.

Главный вывод рейтинга

Дальше выигрывать будут не только те, кто быстро растёт, но и те, кто умеет удерживать клиентов, допродавать существующей базе и строить устойчивую экономику продукта.

Рынок укрупняется: семь компаний с выручкой более 3 млрд рублей формируют 53% совокупной выручки рейтинга.

А в 2026–2027 годах ожидается замедление темпов роста SaaS до 15–20%, что делает масштаб, специализацию и качество продукта ещё важнее.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Облака пробили отметку в $500 млрд за год, а в OpenAI ИИ пишет уже 80% кода — эти и другие новости в нашем понедельничном дайджесте. 

ИИ теперь пишет 80% кода в OpenAI
Об этом сообщил президент компании Грег Брокман. Для сравнения: ещё в декабре 2025-го доля сгенерированного кода в OpenAI составляла лишь 20%. Брокман также заявил, что разработка ПО переживает ренессанс благодаря современным ИИ-инструментам. Что касается стратегии OpenAI, то компания отказалась от генерации видео, делая ставку на текстовые модели и создание супераппа, в котором объединятся чат, генератор кода и ИИ-браузер. 

Рынок облачных услуг превысил $500 млрд за год
По данным исследования Synergy Research Group, только за I квартал 2026 года суммарные расходы бизнеса на облака выросли на 35% по сравнению с годом ранее — до $128,6 млрд. Рост продолжается девятый квартал подряд. Ведущие поставщики, среди которых Amazon Web Services, Microsoft и Google, контролируют около двух третей рынка, при этом на AWS приходится около 28% и самый быстрый рост за последние 15 кварталов. Главный драйвер спроса на облачные сервисы — развитие ИИ, которое требует всё больше вычислительных ресурсов. 

Техногиганты планируют потратить на ИИ $725 млрд 
Alphabet, запрещённая в РФ Meta, Microsoft и Amazon опубликовали финансовые отчёты. В них совокупные затраты на ИИ-инфраструктуру на 2026 год оказались на десятки миллиардов долларов больше и на 77% выше, чем в прошлом году. Например, в Microsoft и Alphabet заложены расходы в $190 млрд. Эта динамика отражает растущую роль ИИ-инфраструктуры в стратегиях крупнейших технологических компаний и её влияние на все ключевые рынки. 

Yandex Cloud запатентовала новый подход к управлению облаками
Новая технология обеспечивает безопасное и удобное администрирование облачных серверов в разных регионах. Она позволяет объединять мультирегиональные облачные инфраструктуры, соблюдая требования по локализации данных и снижению рисков киберугроз. Решение сочетает централизованное управление с изолированностью региональных сегментов, что упрощает работу компаний с распределённой ИТ-средой. Такой подход уже применяется для корпоративных клиентов России и Казахстана.
 
VisionLabs разработала решение для более точной видеоаналитики автономного транспорта
Технология применяется в системе Luna Cars, улучшая распознавание автомобилей на закрытых территориях и сокращая слепые зоны. Новые алгоритмы позволяют корректно определять движение по полосам, даже если камера расположена сбоку. Система также научилась различать движение передним и задним ходом. Применять планируют для контроля за перемещением грузовиков и спецтехники в промышленности и на стройплощадках. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

В 2024 году объём российского рынка больших данных составлял 433 млрд рублей — на треть больше, чем годом ранее. До 2030-го, по оценкам экспертов, он продолжит расти более чем на 20% ежегодно. Такие темпы говорят о том, что для бизнеса данные — это ключевой ресурс, который напрямую влияет на прибыль. Значимую роль в их анализе играет BI.

Насколько Нейроаналитик от Yandex B2B Tech ускоряет обработку данных, какие BI-решения действительно работают и как ClickHouse и DataLens помогли хоккейному клубу «Авангард» лучше понять болельщиков — смотрите в ИТ-шоу «404 секунды». Свежий выпуск уже на YouTube, VK Video и Яндекс Музыке. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Аналитики Яндекса изучили данные об активности пользователей Трекера — сервиса компании для управления проектами — за несколько лет. В том числе они проанализировали активность пользователей в праздничные и предпраздничные дни.

В прошлом году 30 апреля перед выходными рабочая активность значительно снизилась — на 27%. А вот между майскими количество комментариев, взаимодействий с полями задач и других действий в Трекере уменьшилось не так существенно — только на 8%.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Расходы капитального и операционного характера Яндекса на ИИ за 2025 год составили 55 млрд рублей. В интервью Forbes Дмитрий Масюк, руководитель бизнес-группы «Поисковых сервисов и ИИ» Яндекса, говорит о тенденциях по своим направлениям, в том числе для бизнеса.

Про ситуацию в экономике

Мы ожидаем потепления макроэкономической среды и видим осторожное ускорение бизнес-активности. И прогнозы по году мы строим с аккуратным оптимизмом. Надеемся, что самое сложное для российской экономики время позади и мы вслед за ней вернёмся к хорошему двузначному росту.

Про работу с Поиском и ИИ-ассистентами

У нас были прогнозы, что будет переток использования Поиска в ИИ-ассистентов, но на реальных данных они не подтверждаются. Люди в чате с Алисой AI и другими ассистентами в основном задают другие запросы — не те, с которыми шли в Поиск, а более сложные.

Про транзакционный ИИ

Важно развивать направление транзакционного ИИ. Чтобы прямо в чате с Алисой можно было бы услуги оформить, забронировать путешествие, купить билеты в театр и заказать товары. По нашим оценкам, к 2030 году рынок онлайн-транзакций превысит 30 трлн рублей. Из них по меньшей мере 10% придутся на покупки внутри ИИ-ассистентов.

Про влияние нейросетей на поведение покупателей

Человек при помощи нейросети получает значительно более близкий к решению конечной задачи ответ. Да, казалось бы, возможность прорекламироваться в объёмном выражении становится меньше, но каждая из этих возможностей будет просто эффективнее для бизнеса. Она будет дороже стоить, но и давать будет рекламодателю гораздо больше. Грубо говоря, человек не просто перейдёт на один из предложенных сайтов, а с гораздо большей вероятностью сделает какую-то покупку.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Цены на чипы памяти растут слишком быстро

Дефицит 2-нм чипов TSMC вынуждает производителей смартфонов переходить на менее мощные процессоры. Производители электроники, такие как Sony и Nintendo, переносят запуск консолей и смартфонов и повышают цены.

Корпорации вроде Tesla, Microsoft, Google, Amazon и Alibaba планируют запустить собственное производство памяти и заключить долгосрочные предоплаченные контракты с производителями, чтобы гарантировать доступ к необходимым объёмам.

Похоже на структурный тренд

Да, это он. Его называют RAMmageddon, или кризис памяти: дефицит чипов из-за взрывного роста ИИ-вычислений приводит к постоянному увеличению цен. 

В начале года аналитическое агентство TrendForce резко пересмотрело прогноз цен на чипы. По его оценке, DRAM (Dynamic Random Access Memory, тип энергозависимой оперативной памяти, которую используют в качестве основной в компьютерах, смартфонах и серверах) подорожают на +90–95% квартал к кварталу, а NAND Flash (тип перезаписываемой памяти, которая сохраняет данные без питания) — до +55–60% в первом квартале 2026 года.

В I квартале 2026 года цены на DRAM и SSD уже выросли более чем вдвое и спровоцировали ажиотажный спрос на ПК. 

Это надолго? 

Аналитики TrendForce считают, что кризис затянется минимум до конца 2027 года.

С ними согласен гендиректор крупного производителя чипов Micron Technology Санджай Мехротра: «Мы способны поставлять около 50–66%, или две трети потребностей наших ключевых клиентов».

Другой крупный поставщик — корейская корпорация SK Group — предупреждает, что дефицит DRAM может затянуться до 2030 года, поскольку предложение будет отставать от спроса на HBM и другие ИИ-ориентированные продукты. 

Почему так происходит? 

Дата-центры для ИИ потребляют до 70% всей выпускаемой памяти, из-за чего для ПК, смартфонов и корпоративного сегмента остаётся меньше объёмов.

Производители переключают мощности на HBM (High Bandwidth Memory, тип высокопроизводительной оперативной памяти для мощных видеокарт, ИИ-ускорителей и суперкомпьютеров) и серверную память для ИИ, а выпуск обычных DRAM и NAND для массовых устройств растёт медленно.

Крупные заказчики (CSP, OEM) конкурируют за ограниченные объёмы серверной памяти, а производители NAND дополнительно сокращают выпуск, перенаправляя ресурсы на DRAM.

Быстро нарастить производство сложно: запуск новых фабрик занимает годы. 

Почему это важно для бизнеса?

Операционный директор OpenAI Брэд Лайткэп назвал дефицит чипов памяти самым узким местом для расширения ИИ-инфраструктуры. Раньше главным барьером считали недостаток электроэнергии.

Руководители ИТ-корпораций предупреждают о глобальном кризисе памяти, который «бьёт по прибыли, срывает планы и раздувает ценники на всё — от ноутбуков до автомобилей». 

Рост цен на память уже вынуждает производителей повышать цены на смартфоны и ПК или оптимизировать производство. Это касается не только классических устройств, но и тех, что использует бизнес, например для IoT или облачных серверов. 

Что запомнить?

Подорожание DRAM и NAND в 2026 году — это средне- и долгосрочный тренд. Производители чипов и крупнейшие потребители в корне меняют стратегии, вплоть до запуска собственных производств.

Такое уже было во времена гиперинфляции, когда поставщикам было выгоднее придержать продукцию, чтобы потом продать подороже. Разница в том, что текущий RAMmageddon рано или поздно затронет все бизнесы, связанные с ИТ и электроникой. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Исследователи Квиннипэкского университета в штате Коннектикут опросили почти 1 500 американцев. Оказалось, что 15% из них уже согласны работать под руководством ИИ-программы, которая составляла бы график, ставила и принимала задачи. 80% высказались уверенно против.

Похожий опрос проводили и в России, причём целых два(!) года назад: из 2000 россиян, на ИИ готовы работать 35%.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Аудитория Yandex Cloud и Яндекс 360 увеличивается, флот роботов-доставщиков и роботраков растёт, идет подготовка к масштабированию роботакси — в первом квартале 2026 года выручка Yandex B2B Tech выросла на 36% год к году, до 13,6 млрд рублей. Рассказываем главные итоги в карточках.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Знакомьтесь, это Трясунчик из 1960-х. Благодаря ему у нас есть ИИ, автономный транспорт и роботы-пылесосы.

В 1966-м Трясунчика, или Shakey, разработали в Центре искусственного интеллекта Стэнфордского научно-исследовательского института (признан в РФ нежелательной организацией). Он был первым роботом, который рассуждал над своими действиями, анализировал команды и дробил их на части.

Трясунчик умел строить 2D-карты помещений, избегать препятствий, убирать их с дороги и даже открывать двери. Для 1960-х это была настоящая фантастика.








Сейчас Трясунчик кажется медленным и неуклюжим, но он помог сделать прорыв, определив развитие технологий, которые сегодня используют в чат-ботах, автономном транспорте, VR, компьютерных играх и не только.

Когда попросите Алису включить робот-пылесос, вспомните о Трясунчике.

Хотите больше таких историй? Поддержите наш канал по ссылке.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech