// Искусственный интеллект

В рамках Петербургского международного экономического форума (ПМЭФ-2026) лидеры телекоммуникационного и строительного секторов объявили о начале стратегического сотрудничества. Президент «Ростелекома» Михаил Осеевский и генеральный директор «ДОМ.РФ» Виталий Мутко подписали соглашение, которое предполагает глубокую интеграцию передовых ИТ-сервисов в экосистему финансового института развития в жилищной сфере. Ключевым направлением партнерства станет использование мощностей дочерней компании РТК-ЦОД для создания защищенной цифровой среды. Облачная инфраструктура и безопасность данных Основой технологического взаимодействия станет предоставление аттестованной облачной инфраструктуры от сервис-провайдера РТК-ЦОД. Данная площадка соответствует строгим государственным стандартам безопасности, что критически важно для обработки больших массивов данных в финансовом и строительном секторах. Использование высокопроизводительных вычислительных ресурсов для нужд жилищного рынка.Развертывание комплексных ИТ-сервисов на базе отечественных центров обработки данных (ЦОД).Совместное развитие технологий хранения и анализа информации с использованием экспертных знаний обеих сторон. Внедрение искусственного интеллекта через «Нейрошлюз» Особое внимание в соглашении уделено инновационным разработкам в области машинного обучения. Проект подразумевает пилотную апробацию программного продукта «Нейрошлюз», разработанного специалистами «Ростелекома». Этот ИИ-инструмент призван оптимизировать внутренние процессы «ДОМ.РФ» и повысить эффективность взаимодействия с клиентами и партнерами. «Это партнерство создаст надежную цифровую среду для развития жилищного рынка», — подчеркнул Виталий Мутко в ходе церемонии подписания. Перспективы технологического союза Сотрудничество между ИТ-гигантом и институтом развития имеет стратегическое значение для всей отрасли. Объединение экспертизы в области связи и строительства позволит ускорить темпы цифровой трансформации в стране. Реализация намеченных планов по развитию вычислительной инфраструктуры ЦОД обеспечит необходимый фундамент для масштабирования новых государственных и коммерческих сервисов, делая процессы на рынке недвижимости более прозрачными и технологичными.

В сентябре 2026 года в образовательный процесс российских школ будет интегрирован инновационный цифровой видеокурс по химии, разработанный с применением технологий искусственного интеллекта. Совместный проект нефтехимического холдинга СИБУР и издательства «Просвещение» призван модернизировать стандартную учебную программу, сделав изучение сложных естественнонаучных дисциплин более доступным и наглядным для учащихся. Интеграция высоких технологий в школьное образование Разработка представляет собой интерактивное дополнение к существующим учебным материалам. Ключевой особенностью курса является использование искусственного интеллекта для визуализации микропроцессов и моделирования химических реакций, которые трудно воспроизвести в условиях обычного школьного кабинета. В создании контента принимали участие не только методисты, но и действующие инженеры, а также научные сотрудники исследовательских центров СИБУРа. Первые модули появятся на образовательной платформе Lecta уже в начале нового учебного года.Программа ориентирована на учеников средних и старших классов.Контент прошел проверку на соответствие государственным образовательным стандартам. Связь академической теории и промышленного производства Основная цель инициативы заключается в преодолении разрыва между теоретическими знаниями и их практическим применением на реальных объектах нефтехимии. По мнению разработчиков, демонстрация производственных циклов через призму школьных формул поможет сформировать у учащихся понимание значимости предмета для современной экономики. Новый формат позволит повысить интерес к химии и наглядно продемонстрирует связь школьных тем с реальными технологиями и масштабным производством. Перспективы цифровизации профильного обучения Запуск ИИ-курса станет важным этапом в создании единой цифровой образовательной среды. Ожидается, что использование мультимедийных инструментов снизит когнитивную нагрузку при изучении наиболее трудных разделов химии, таких как органический синтез или термодинамика. В долгосрочной перспективе проект может стать базой для подготовки кадрового резерва технологических компаний, начиная со школьной скамьи. Внедрение подобных решений подтверждает тренд на сближение крупного бизнеса и системы общего образования. Опыт использования искусственного интеллекта в курсе химии в дальнейшем может быть масштабирован на другие дисциплины естественнонаучного цикла, что обеспечит комплексную цифровую трансформацию школьного обучения в России.

Группа из 16 ведущих экспертов опубликовала «Лейденскую декларацию об ИИ и математике» — 11-страничный документ, призывающий к осторожности при внедрении технологий машинного обучения в фундаментальную науку. Математическое сообщество выразило серьезную обеспокоенность тем, что неконтролируемая автоматизация может девальвировать традиционные исследовательские методы и поставить под угрозу фундаментальные ценности дисциплины. Риски для научной чистоты и рецензирования Авторы документа указывают на то, что математика является прежде всего «человеческим начинанием», в основе которого лежат творческий поиск, интуиция и глубокое межличностное сотрудничество. Массовое использование нейросетей для генерации научных текстов создает ряд критических рисков: Наводнение научной среды статьями, сгенерированными ИИ, что ведет к снижению качества системы рецензирования.Трудности с верификацией доказательств и определением реального авторства работ.Риск утраты понимания внутренней логики математических процессов в угоду формальным результатам. Принципы ответственного использования технологий Декларация не призывает к полному отказу от технологий, но предлагает четкие принципы их интеграции. Эксперты настаивают на сохранении прозрачности при использовании алгоритмов и подчеркивают, что искусственный интеллект должен выступать исключительно в роли вспомогательного инструмента, а не замены исследователю. Математика — это деятельность, основанная на человеческом понимании, и этот аспект не может быть полностью делегирован машинам, — отмечается в тексте декларации. Инициатива уже получила официальное одобрение со стороны Международного математического союза (IMU), что придает документу статус важного регуляторного ориентира для мирового научного сообщества. Принятие Лейденской декларации знаменует собой начало новой фазы в дискуссии о границах применения ИИ в науке. Ожидается, что предложенные математиками принципы станут фундаментом для разработки этических норм и стандартов публикации в эпоху стремительного развития генеративных моделей.

Российский сектор обрабатывающей промышленности сталкивается с масштабным вызовом в области кадрового обеспечения. Согласно заявлению первого вице-премьера Дениса Мантурова, сделанному в ходе Петербургского международного экономического форума (ПМЭФ), к 2030 году общая потребность отраслей в квалифицированных кадрах достигнет 4 миллионов человек. Данный прогноз обусловлен интенсивной модернизацией производственных мощностей и необходимостью достижения технологического суверенитета. Трансформация профессий: на стыке ИТ и производства Современная промышленность отходит от традиционных моделей эксплуатации труда, смещая фокус в сторону высокотехнологичных решений. Основной спрос будет сосредоточен на специалистах, способных работать с передовыми цифровыми инструментами. Это потребует масштабного пересмотра образовательных программ и системы переподготовки кадров. Среди наиболее востребованных направлений Денис Мантуров выделил: Интеграция систем машинного зрения для контроля качества и автоматизации линий;Внедрение алгоритмов искусственного интеллекта в процессы предиктивной аналитики и управления;Оптимизация цифровой логистики и цепочек поставок;Роботизация сложных производственных участков. Роль цифровизации в кадровой стратегии Озвученные цифры подчеркивают дефицит специалистов именно в высокотехнологичных сегментах. Проблема нехватки рабочих рук планируется купировать не только за счет привлечения новых сотрудников, но и через существенное повышение производительности труда. Речь идет о новых профессиях на стыке технологий и производства, включая машинное зрение, искусственный интеллект и логистику Промышленный сектор сегодня становится главным заказчиком для ИТ-индустрии. Разработка отечественного софта для промышленного дизайна (PLM/CAD) и систем управления предприятием (ERP) требует тесного взаимодействия между инженерами и программистами, что формирует совершенно новый пласт междисциплинарных компетенций. Успешное выполнение плана по привлечению 4 миллионов работников к началу следующего десятилетия станет определяющим фактором для темпов экономического роста. Государство и бизнес намерены сосредоточиться на создании привлекательных условий труда в обрабатывающем секторе, где технологическая оснащенность рабочих мест будет соответствовать лучшим мировым стандартам. Можно ожидать, что в ближайшие годы инвестиции в EdTech-проекты для промышленности и корпоративные университеты станут приоритетными.

Генеральный директор компании OpenAI Сэм Альтман раскрыл актуальные данные о масштабах использования нейросетевых моделей внутри организации. Согласно предоставленной информации, на начало июня 2026 года самый активный внутренний пользователь потребляет около 100 миллиардов токенов ежемесячно. Этот показатель наглядно демонстрирует экспоненциальный рост сложности задач, решаемых с помощью искусственного интеллекта, и общую динамику развития отрасли. Эволюция потребления: от тысяч до миллиардов Для оценки масштабов прогресса руководство OpenAI привело историческую справку. Всего шесть с половиной лет назад максимальный показатель потребления составлял лишь 100 000 токенов в месяц. Сегодня такой объем стал «среднемировым уровнем на душу населения», что свидетельствует о глубоком проникновении технологий ИИ в повседневную жизнь и рабочие процессы. Существуют и внешние пользователи, чьи показатели потребления ресурсов превышают текущий внутренний рекорд компании. Такой рост нагрузки на инфраструктуру обусловлен несколькими факторами: Появлением мультимодальных моделей, способных обрабатывать текст, изображения и видео одновременно.Автоматизацией сложных циклов разработки программного обеспечения.Увеличением контекстного окна моделей, позволяющим анализировать огромные массивы данных за один запрос. Стратегия оптимизации и перспективы Несмотря на колоссальные объемы используемых мощностей, OpenAI ставит перед собой задачу не просто наращивать масштабы, но и повышать эффективность каждой операции. По словам Сэма Альтмана, компания намерена продолжать итеративное улучшение моделей, внедряя методы, которые позволят снижать затраты для конечных потребителей при одновременном повышении ценности предоставляемых услуг. В условиях растущего спроса на вычислительные ресурсы OpenAI фокусируется на разработке архитектур, способных выполнять сложные когнитивные задачи с меньшими затратами токенов. Это критически важно для поддержания темпов технологического развития и обеспечения доступности передовых инструментов искусственного интеллекта для глобального рынка.

Мобильный оператор Т2 и Фонд «Сколково» официально объявили о начале стратегического партнерства в сфере разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта. Стороны подписали соглашение в рамках Петербургского международного экономического форума (ПМЭФ), заложив основу для создания высокотехнологичных систем, направленных на автоматизацию управления сетевой инфраструктурой и повышение качества связи для абонентов. Инновации в мониторинге и катастрофоустойчивости Основным вектором сотрудничества станет разработка программных решений для комплексного анализа состояния сети в режиме реального времени. Партнерство предполагает создание систем катастрофоустойчивого мониторинга, которые смогут функционировать в условиях повышенных нагрузок или внешних сбоев. Использование алгоритмов машинного обучения позволит оператору перейти от реактивной модели обслуживания к проактивной. Ключевые направления совместной деятельности включают: Системы предиктивной аналитики для раннего обнаружения потенциальных аппаратных и программных сбоев.Алгоритмы автоматического устранения инцидентов без прямого участия технического персонала.Механизмы смарт-управления, оптимизирующие распределение ресурсов сети в зависимости от трафика. Эффективность предиктивного анализа Внедрение ИИ-решений позволит Т2 значительно повысить отказоустойчивость своей критической инфраструктуры. Инновационные инструменты смогут не только фиксировать текущие аномалии, но и прогнозировать их возникновение, что минимизирует риски прерывания сервисов. Подобные технологии становятся стандартом для крупных телекоммуникационных компаний, стремящихся к снижению операционных затрат и повышению лояльности клиентов. Сотрудничество с Фондом «Сколково» открывает доступ к экспертизе ведущих российских разработчиков и стартапов, что ускорит интеграцию передовых ИТ-решений в промышленную эксплуатацию. Ожидается, что совместные проекты станут важным шагом в цифровой трансформации телеком-отрасли, обеспечивая стабильную работу связи даже в самых сложных условиях эксплуатации.

Компания Apple приняла решение значительно расширить технологическую базу для своего голосового ассистента, задействовав мощности Google Cloud и новейшие графические процессоры Nvidia Blackwell B200. Этот шаг направлен на качественную модернизацию Siri, позволяя системе обрабатывать сложные запросы с использованием сверхмасштабных моделей искусственного интеллекта. Переход на стороннюю инфраструктуру знаменует собой важный этап в развитии ИИ-стратегии корпорации, ориентированной на повышение производительности облачных вычислений. Архитектура Blackwell и вычислительные мощности Основой обновленной инфраструктуры стали чипы Nvidia Blackwell B200, которые спроектированы специально для обучения и развертывания генеративных моделей ИИ. Использование платформы Blackwell позволяет существенно ускорить обработку данных по сравнению с решениями предыдущих поколений. Архитектура Nvidia Blackwell позиционируется производителем как наиболее эффективная среда для работы с триллионами параметров в реальном времени. Привлечение ресурсов Google Cloud обеспечивает Apple необходимую масштабируемость, которую сложно реализовать исключительно на собственных серверах компании в краткосрочной перспективе. Безопасность и конфиденциальные вычисления Особое внимание в рамках партнерства уделено защите пользовательской информации. Apple активирует технологию Confidential Computing от Nvidia, которая обеспечивает беспрецедентный уровень приватности. Данная аппаратная функция позволяет: Шифровать данные непосредственно во время их обработки графическим процессором (GPU);Создавать изолированные среды выполнения, недоступные для внешнего вмешательства;Минимизировать риски утечки чувствительной информации при работе в публичном облаке. Смена корпоративной стратегии Эксперты отмечают, что решение использовать компоненты Nvidia и инфраструктуру Google противоречит давней стратегии Apple, направленной на полный контроль над программным и аппаратным обеспечением своих продуктов. Ранее компания стремилась максимально локализовать все процессы в рамках собственной экосистемы. Однако растущие требования к вычислительным мощностям для функционирования современного ИИ заставляют технологических гигантов идти на коллаборации. Использование передовых чипов Blackwell B200 и механизмов аппаратного шифрования свидетельствует о стремлении Apple сохранить баланс между высокой скоростью работы Siri и строгими стандартами конфиденциальности. В долгосрочной перспективе этот опыт может стать фундаментом для создания гибридных моделей ИИ, сочетающих локальные вычисления на устройствах с мощной облачной поддержкой.

На Петербургском международном экономическом форуме (ПМЭФ) эксперты обсудили влияние высоких технологий на рыночную оценку бизнеса. Заместитель председателя правления Сбера Тарас Скворцов подчеркнул, что внедрение искусственного интеллекта (ИИ) сегодня является одним из наиболее значимых факторов, определяющих долгосрочный рост капитализации. По мнению топ-менеджера, современный инвестиционный ландшафт требует от компаний не только стабильной прибыли, но и цифровой трансформации. Инвестиционная привлекательность и технологический стек Согласно заявлению представителя Сбера, при анализе активов инвесторы все чаще ориентируются на потенциал масштабируемости бизнеса, который напрямую зависит от уровня автоматизации. Интеграция нейросетевых моделей в производственные и управленческие циклы позволяет существенно сократить операционные издержки и повысить скорость принятия решений. Инвесторы оценивают не только текущие показатели бизнеса, но и его способность к росту в будущем. В Сбере считают, что компании, внедряющие ИИ в ключевые процессы, получают преимущество в эффективности и инвестиционной привлекательности. Преимущества интеграции ИИ в бизнес-модели Компании, которые делают ставку на Data Science и машинное обучение, формируют новую ценность для акционеров. Основные направления, влияющие на рыночную стоимость, включают: Оптимизация внутренних ресурсов и снижение человеческого фактора в рутинных операциях.Персонализация клиентского опыта, что ведет к росту лояльности и LTV (Lifetime Value).Прогнозная аналитика, позволяющая минимизировать финансовые риски. Под капитализацией в данном контексте понимается совокупная рыночная стоимость акций компании, отражающая ожидания участников рынка относительно её будущих денежных потоков. В ближайшей перспективе технологическая оснащенность станет обязательным критерием для вхождения компаний в число лидеров фондового рынка. Рост интереса к генеративному ИИ и автономным системам управления подтверждает, что технологический суверенитет и цифровая зрелость становятся фундаментом для устойчивого экономического развития в глобальном масштабе.

На Петербургском международном экономическом форуме (ПМЭФ-2026) компания «Сбер» продемонстрировала инновационный платежный терминал нового поколения под названием «НЕО». Устройство со встроенным искусственным интеллектом призвано упростить процесс бесконтактной оплаты и сделать взаимодействие с банковской инфраструктурой более интуитивным для пользователей. Технологические особенности и возможности ИИ Ключевым отличием «НЕО» от классических POS-терминалов стала интеграция ToF-камеры (Time-of-Flight) и специализированных нейросетей. Благодаря этой связке устройство способно в реальном времени анализировать положение пользователя в пространстве. Терминал автоматически регулирует угол наклона экрана, чтобы обеспечить оптимальный ракурс для распознавания лица. Это позволяет стабильно проводить оплату улыбкой даже в условиях сложного или недостаточного освещения. Динамический наклон дисплея под рост и положение клиента.Высокая точность биометрической идентификации за счет ToF-сенсоров.Адаптация интерфейса под внешние факторы освещенности. Перспективы внедрения в ритейл По заявлению представителей финансовой организации, до конца 2026 года планируется интегрировать несколько тысяч подобных устройств в кассовые зоны крупных торговых сетей. Первый зампред правления Сбера Кирилл Царёв подчеркнул стратегическую важность перехода на технологии, которые адаптируются под физические параметры человека, а не наоборот. На данный момент на официальном сайте банка уже открыта возможность оформления предзаказа для представителей бизнеса. «НЕО» — это новое поколение платёжных устройств, где технологии подстраиваются под человека. Для бизнеса это не только удобный способ приёма платежей, но и инструмент роста продаж и улучшения клиентского опыта. Такие решения станут новым стандартом платёжной инфраструктуры в ближайшие годы Ожидается, что массовое внедрение терминалов с искусственным интеллектом позволит значительно сократить время обслуживания на кассах и повысить лояльность покупателей. Успех «НЕО» на рынке может задать долгосрочный тренд на роботизацию торгового оборудования и повсеместное использование биометрии в качестве основного платежного инструмента в России.

Компания Google официально расширила семейство открытых моделей, представив мультимодальную нейросеть Gemma 4 12B. Новинка спроектирована специально для работы на стандартных потребительских устройствах, обеспечивая высокую производительность искусственного интеллекта без необходимости обращения к облачным серверам. Выпуск данной версии стал важным этапом в демократизации доступа к мощным ИИ-инструментам для разработчиков и рядовых пользователей. Технические особенности и эффективность Gemma 4 12B Ключевым преимуществом новой модели с 12 миллиардами параметров является её оптимизация под аппаратные возможности современных ноутбуков. Разработчикам удалось достичь показателей эффективности, сопоставимых с более крупной версией 26B, при этом потребление оперативной памяти сократилось более чем в два раза. Это позволяет запускать сложные мультимодальные процессы рассуждения, не перегружая систему. В состав обновленной линейки, анонсированной в апреле 2026 года, уже входят несколько специализированных решений: Effective 2B (E2B) и 4B (E4B) — сверхлегкие модели для мобильных и периферийных устройств;26B Mixture of Experts (MoE) — архитектура с использованием «смеси экспертов» для рабочих станций;31B Dense — наиболее ресурсоемкая и мощная вариация для профессиональных вычислений. Локальные агенты и мультимодальные возможности Основное предназначение Gemma 4 12B заключается в создании автономных интеллектуальных агентов, способных функционировать в офлайн-режиме. Благодаря мультимодальности, нейросеть может одновременно обрабатывать различные типы данных, включая текст и изображения. Это открывает новые перспективы для автоматизации рабочих процессов, где важна конфиденциальность и высокая скорость отклика. Новая модель 12B специально разработана для обычных ноутбуков, позволяя использовать локальные интеллектуальные агенты и мультимодальные рабочие процессы рассуждения прямо на устройстве пользователя. Релиз Gemma 4 12B подтверждает стремление технологических гигантов к переносу вычислений на «край» (edge computing). Снижение зависимости от облачной инфраструктуры не только уменьшает задержки при обработке запросов, но и повышает уровень безопасности данных. В ближайшей перспективе можно ожидать появления широкого спектра прикладного ПО, использующего потенциал 12-миллиардной модели для решения повседневных задач пользователей.