Генеративный ИИ

MWS Cloud проанализировала требования к вычислительной инфраструктуре для запуска ведущих мировых и российских больших языковых моделей. Согласно оценкам, средняя стоимость минимального набора ускорителей Nvidia для запуска одной модели выросла с 13,7 млн руб. в 2025 году до 38,8 млн руб. в 2026 году – в 2,8 раз.

Невидимые цифровые метки SynthID и соответствующие метаданные в сгенерированном контенте по-прежнему будут сохраняться.

MWS Cloud проанализировала потребление китайских больших языковых моделей российскими компаниями. В первом полугодии 2026 года объем потребления более чем в 11 раз превысил показатель за весь 2025 год.

ГК «Солар» проанализировала практику использования публичных ИИ-сервисов в крупных российских компаниях. В 38% случаев взаимодействие с ними содержало конфиденциальную информацию: исходный код и конфигурации, персональные и финансовые данные, интеллектуальную собственность.

Корпоративный сектор переориентируется на эффективность ИИ, стоимость решений и требует измеримых бизнес-результатов.

Исследователи из лаборатории научных исследований Т-Технологий разработали единый подход к оценке методов дообучения языковых моделей.

Не имея ничего против ИИ, не надо забывать про здравый смысл как основу всего, что происходит в компаниях и в обществе, чтобы хотя бы изредка к нему обращаться. А пока мы фактически мчимся по шоссе со скоростью 200 км в час на автономном автомобиле без ремней безопасности и фар. Посмотрим, куда приедем, правда, как бы не оказалось, что ИИ станет последним открытием человечества.

Объявлено о запуске полномасштабной «ИИ-трансформации» и внедрении передовых сервисов мировых технологических гигантов.

В Москве прошла итоговая конференция конкурса «BPM-проект-года’2026».

«Салют для бизнеса» (входит в группу «Сбер») проанализировал запросы российского бизнеса на разработку ИИ-агентов.

На сессии «ИИ без иллюзий. Технологии для реального сектора», состоявшейся в рамках ЦИПР-2026, обсудили реальные преимущества, риски и барьеры для использования генеративного искусственного интеллекта в производственных компаниях.

Искусственный интеллект стал повседневным инструментом финтеха – крупнейшие банки внедряют его в кредитный скоринг, клиентский сервис и антифрод, а ИТ-команды – в разработку и тестирование. Однако вместе с ростом продуктивности растет и риск снижения когнитивной нагрузки на человека и, как следствие, эрозии его мыслительных навыков.

Основные проблемы и ограничения современных больших языковых моделей и возможные пути дальнейшего технологического развития в этой сфере стали одной из главных тем дискуссии в ходе ежегодной конференции Data Fusion.

Юбилейный форум «Данные + ИИ», организованный издательством «Открытые системы», был посвящен обсуждению проблем перехода от экспериментов в ИИ к работающим решениям.

Даниил Потапов, руководитель Лаборатории искусственного интеллекта Департамента больших данных РСХБ, — о создании платформы RAISA, объединяющей в себе унифицированный инструментарий для исследования данных, отработки гипотез, прототипирования, обучения и промышленного мониторинга моделей ИИ.

Данные стали сегодня главным препятствием на пути проектов ИИ. Классический Data Governance, усиленный подходом AI Governance, позволит компаниям выстроить системный подход к внедрению ИИ и превратить инвестиции в ИИ в доход, а не в убыток.

Олег Конорев, директор департамента развития машинного обучения и искусственного интеллекта Билайн Big Data & AI и Алексей Жданов, директор продукта Smart Platform компании red_mad_robot, — о создании DCD Design — тиражируемого подхода и продуктовой архитектуры работы с корпоративными данными и знаниями для ИИ-агентов.

Даниил Наумов, директор по инновационному развитию искусственного интеллекта MOEX, — о создании корпоративного ИИ-ассистента для работы с информацией, направленного на построение единой платформы по управлению внутрикорпоративными данными.

Антон Свиридов, руководитель ИИ-проектов «Национальной Лотереи», — создана корпоративная среда «Экосистема ИИ», направленная на рост доходности продуктов и каналов с использованием технологий искусственного интеллекта.

Антон Гонов, начальник управления развития решений на базе ИИ АО «Апатит», — создания корпоративной GPT-платформы «Ясень», ставшей интерфейсом к знаниям компании.