54% российских компаний внедрили решения на базе ГенИИ хотя бы в одну функцию в организации
Эксперты «Яков и Партнёры» изучили развитие генеративного искусственного интеллекта в странах, входящих в БРИКС, по состоянию на ноябрь 2024 года. Основная часть исследования посвящена ситуации в Бразилии, России, Индии, Китае, ЮАР, ОАЭ и Саудовской Аравии (находится в процессе интеграции в объединение).
Ключевые выводы:
• реализованный экономический эффект от внедрения генеративного ИИ в странах БРИКС+ (основываясь на Китае, России, ОАЭ, Саудовской Аравии, Индии, Бразилии и ЮАР) в 2030 году может достичь $350–600 млрд;
• при этом почти 70% эффекта придется на шесть ключевых отраслей: банковский сектор, розничную торговлю, машиностроение, энергетику, электронику и ИТ;
• все анализируемые страны имеют собственные базовые модели. В Китае более 240 таких моделей, в России, ОАЭ, Саудовской Аравии и Индии также есть по несколько моделей, конкурирующих на локальных языках с лучшими западными решениями;
• 54% российских компаний внедрили решения на базе генеративного ИИ хотя бы в одну функцию в организации. Более трети моделей, используемых в решениях на базе генеративного ИИ в российских компаниях, созданы в России;
• опрос СТО показал, что к лету 2024 года 57% компаний в объединении уже внедрили в бизнес хотя бы одно решение на базе генеративного ИИ, а 6% масштабируют эти решения и продают их на внешнем рынке;
• большинство рассматриваемых стран, за исключением ЮАР, обладают мощностями в тысячи видеокарт, достаточными для обучения больших моделей;
• по мнению авторов документа, кадровый баланс в БРИКС+ скорее отрицательный из-за оттока специалистов в западные страны, преимущественно в США. При этом в объединении есть как центры развития специалистов с сильными образовательными системами (Китай, Россия и Индия), так и центры притяжения кадров с привлекательными условиями для иностранных сотрудников (Саудовская Аравия и ОАЭ).
Ознакомиться с исследованием → (132 стр.)
#госрегулирование #инвестиции #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Эксперты «Яков и Партнёры» изучили развитие генеративного искусственного интеллекта в странах, входящих в БРИКС, по состоянию на ноябрь 2024 года. Основная часть исследования посвящена ситуации в Бразилии, России, Индии, Китае, ЮАР, ОАЭ и Саудовской Аравии (находится в процессе интеграции в объединение).
Ключевые выводы:
• реализованный экономический эффект от внедрения генеративного ИИ в странах БРИКС+ (основываясь на Китае, России, ОАЭ, Саудовской Аравии, Индии, Бразилии и ЮАР) в 2030 году может достичь $350–600 млрд;
• при этом почти 70% эффекта придется на шесть ключевых отраслей: банковский сектор, розничную торговлю, машиностроение, энергетику, электронику и ИТ;
• все анализируемые страны имеют собственные базовые модели. В Китае более 240 таких моделей, в России, ОАЭ, Саудовской Аравии и Индии также есть по несколько моделей, конкурирующих на локальных языках с лучшими западными решениями;
• 54% российских компаний внедрили решения на базе генеративного ИИ хотя бы в одну функцию в организации. Более трети моделей, используемых в решениях на базе генеративного ИИ в российских компаниях, созданы в России;
• опрос СТО показал, что к лету 2024 года 57% компаний в объединении уже внедрили в бизнес хотя бы одно решение на базе генеративного ИИ, а 6% масштабируют эти решения и продают их на внешнем рынке;
• большинство рассматриваемых стран, за исключением ЮАР, обладают мощностями в тысячи видеокарт, достаточными для обучения больших моделей;
• по мнению авторов документа, кадровый баланс в БРИКС+ скорее отрицательный из-за оттока специалистов в западные страны, преимущественно в США. При этом в объединении есть как центры развития специалистов с сильными образовательными системами (Китай, Россия и Индия), так и центры притяжения кадров с привлекательными условиями для иностранных сотрудников (Саудовская Аравия и ОАЭ).
Ознакомиться с исследованием → (132 стр.)
#госрегулирование #инвестиции #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Нейросети занимают лидирующую позицию в мировой повестке развития технологий и шестую — в российской
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ определил с помощью инструментов анализа больших данных ключевые направления развития технологий, которые формируют глобальную и национальную повестки цифровой трансформации экономики и общественной жизни.
Расчеты велись на основе массива из более 25 млн документов на русском и английском языках, опубликованных в период с 2018 по 2023 год. Источниками послужили научные статьи, патенты, документы отраслевой рыночной аналитики и профессиональных СМИ.
Аналитиками выделены пять технологических кластеров: «Искусственный интеллект», «Киберфизические технологии», «Цифровая инфраструктура», «Цифровые финансы», «Индустрия 4.0». Для России и для мира определены по 10 ключевых цифровых технологий.
Ключевые выводы:
• для России актуальны шесть из десяти наиболее значимых на глобальном уровне цифровых технологий;
• если в глобальной повестке доминирует кластер цифровых решений на основе ИИ, то в российской — все больший вес приобретают прорывные разработки на стыке физического и виртуального миров, а также решения в сегменте цифровой инфраструктуры;
• лидирующую позицию в мировой повестке и шестую — в российской занимают нейронные сети. К кластеру «Искусственный интеллект» относятся также обработка естественного языка (№ 10 в мире), обработка изображений (№ 6 в мире), распознавание лиц (№ 9 в России и мире);
• к кластеру «Киберфизические технологии» отнесены беспилотные летательные аппараты (№ 2 в мире, № 1 в России), интернет вещей (№ 7 в мире, № 3 в России), виртуальная реальность (№ 7 в России);
• к кластеру «Цифровая инфраструктура» относятся технологии для кибербезопасности (№ 8 в мире, № 5 в России), а также решения на базе облачных сервисов (№ 8 в России);
• в кластере «Цифровые финансы» расположились технологии создания и управления цифровыми активами (№ 4 в мире, № 2 в России), смарт-контракты (№ 5 в мире) и блокчейн (№ 4 в России);
• наконец, в кластере «Индустрия 4.0» на третьей строчке в мире расположились аддитивные технологии, а на 10-м месте в России — цифровые двойники.
Изучить тренды →
#кибербезопасность #финтех #ЦФА #беспилотники #облачные_вычисления #искусственный_интеллект #нейросети #NLP #компьютерное_зрение #биометрия #цифровые_двойники #блокчейн #интернет_вещей #VR
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ определил с помощью инструментов анализа больших данных ключевые направления развития технологий, которые формируют глобальную и национальную повестки цифровой трансформации экономики и общественной жизни.
Расчеты велись на основе массива из более 25 млн документов на русском и английском языках, опубликованных в период с 2018 по 2023 год. Источниками послужили научные статьи, патенты, документы отраслевой рыночной аналитики и профессиональных СМИ.
Аналитиками выделены пять технологических кластеров: «Искусственный интеллект», «Киберфизические технологии», «Цифровая инфраструктура», «Цифровые финансы», «Индустрия 4.0». Для России и для мира определены по 10 ключевых цифровых технологий.
Ключевые выводы:
• для России актуальны шесть из десяти наиболее значимых на глобальном уровне цифровых технологий;
• если в глобальной повестке доминирует кластер цифровых решений на основе ИИ, то в российской — все больший вес приобретают прорывные разработки на стыке физического и виртуального миров, а также решения в сегменте цифровой инфраструктуры;
• лидирующую позицию в мировой повестке и шестую — в российской занимают нейронные сети. К кластеру «Искусственный интеллект» относятся также обработка естественного языка (№ 10 в мире), обработка изображений (№ 6 в мире), распознавание лиц (№ 9 в России и мире);
• к кластеру «Киберфизические технологии» отнесены беспилотные летательные аппараты (№ 2 в мире, № 1 в России), интернет вещей (№ 7 в мире, № 3 в России), виртуальная реальность (№ 7 в России);
• к кластеру «Цифровая инфраструктура» относятся технологии для кибербезопасности (№ 8 в мире, № 5 в России), а также решения на базе облачных сервисов (№ 8 в России);
• в кластере «Цифровые финансы» расположились технологии создания и управления цифровыми активами (№ 4 в мире, № 2 в России), смарт-контракты (№ 5 в мире) и блокчейн (№ 4 в России);
• наконец, в кластере «Индустрия 4.0» на третьей строчке в мире расположились аддитивные технологии, а на 10-м месте в России — цифровые двойники.
Изучить тренды →
#кибербезопасность #финтех #ЦФА #беспилотники #облачные_вычисления #искусственный_интеллект #нейросети #NLP #компьютерное_зрение #биометрия #цифровые_двойники #блокчейн #интернет_вещей #VR
Россия занимает 3-е место по индексу Global Fintech Adoption после Китая и Индии
Аналитики акселератора ФРИИ и акселератора ВТБ показали результаты исследования «ДНК Финтеха». В него включены более 200 российских стартапов, чья годовая выручка составляет более 500 млн руб.
Исследование опирается на анализ данных ЦБ, Росстата, венчурных баз данных, пресс-релизов и СМИ, на консалтинговые отчеты, экспертные мнения, а также другие источники.
Ключевые выводы:
• Россия занимает 3-е место по индексу Global Fintech Adoption (82%) после Китая и Индии (по 87%). Количество физлиц, дистанционно открывших счета в 2024 году, выросло на 6,5% по сравнению с предыдущим годом, до 381,2 тыс. Доля безналичных платежей в ритейле за тот же период увеличилась с 78,1% до 83,4%;
• в 2024 году среди взрослого населения России 78,7% имеют мгновенный доступ к финансовым приложениям. В 2021 году этот показатель составлял 76,2%;
• выручка 100 крупнейших FinTech-компаний в 2023 году увеличилась на 19,8% по сравнению с 2022 годом, до 223,8 млрд руб.;
• по объему инвестиций в России FinTech находится на 4-м месте среди других рыночных ниш по итогам 2023 года, сумма вложений — $6 млн;
• ключевыми трендами и вызовами для FinTech-сегмента на 2025–2027 годы станут: датацентричный мир (экосистемы идентификации и открытые API), цифровизация активов (цифровой рубль, цифровые финансовые активы) и революция банковских услуг (ИИ как трансформатор банковского сектора, кибербезопасность, финансовые платформы и др.).
Посмотреть документ → (70 стр.)
#финтех #кибербезопасность #искусственный_интеллект
Аналитики акселератора ФРИИ и акселератора ВТБ показали результаты исследования «ДНК Финтеха». В него включены более 200 российских стартапов, чья годовая выручка составляет более 500 млн руб.
Исследование опирается на анализ данных ЦБ, Росстата, венчурных баз данных, пресс-релизов и СМИ, на консалтинговые отчеты, экспертные мнения, а также другие источники.
Ключевые выводы:
• Россия занимает 3-е место по индексу Global Fintech Adoption (82%) после Китая и Индии (по 87%). Количество физлиц, дистанционно открывших счета в 2024 году, выросло на 6,5% по сравнению с предыдущим годом, до 381,2 тыс. Доля безналичных платежей в ритейле за тот же период увеличилась с 78,1% до 83,4%;
• в 2024 году среди взрослого населения России 78,7% имеют мгновенный доступ к финансовым приложениям. В 2021 году этот показатель составлял 76,2%;
• выручка 100 крупнейших FinTech-компаний в 2023 году увеличилась на 19,8% по сравнению с 2022 годом, до 223,8 млрд руб.;
• по объему инвестиций в России FinTech находится на 4-м месте среди других рыночных ниш по итогам 2023 года, сумма вложений — $6 млн;
• ключевыми трендами и вызовами для FinTech-сегмента на 2025–2027 годы станут: датацентричный мир (экосистемы идентификации и открытые API), цифровизация активов (цифровой рубль, цифровые финансовые активы) и революция банковских услуг (ИИ как трансформатор банковского сектора, кибербезопасность, финансовые платформы и др.).
Посмотреть документ → (70 стр.)
#финтех #кибербезопасность #искусственный_интеллект
92% представителей бизнеса видят реальную угрозу в спуфинге и дипфейках
MTS AI и Группа компаний Б1 изучили отношение бизнеса к угрозам спуфинга и дипфейков — кибератак с цифровой подменой личности и созданных с помощью искусственного интеллекта видеороликов или изображений. Для этого был проведен опрос 39 представителей бизнеса.
Ключевые выводы:
• 92% опрошенных считают, что спуфинг и дипфейки несут реальную угрозу для бизнеса. Среди них 38% полагают, что эта угроза может быть существенной;
• наиболее уязвимыми каналами для спуфинга респонденты считают мессенджеры (97%), электронную почту (55%) и социальные сети (45%);
• 21% респондентов указал, что сталкивался со случаями спуфинга и дипфейк-атаками, но ущерб был незначительным. При этом 33% опрошенных не стали комментировать этот вопрос;
• в абсолютной защите своей компании от угроз уверены лишь 3% респондентов;
• 67% участников исследования готовы инвестировать в решения для защиты от спуфинга и дипфейков. Но лишь 13% планируют бюджет на эти нужды уже сейчас.
Ознакомиться с исследованием →
#информационная_безопасность #кибербезопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
MTS AI и Группа компаний Б1 изучили отношение бизнеса к угрозам спуфинга и дипфейков — кибератак с цифровой подменой личности и созданных с помощью искусственного интеллекта видеороликов или изображений. Для этого был проведен опрос 39 представителей бизнеса.
Ключевые выводы:
• 92% опрошенных считают, что спуфинг и дипфейки несут реальную угрозу для бизнеса. Среди них 38% полагают, что эта угроза может быть существенной;
• наиболее уязвимыми каналами для спуфинга респонденты считают мессенджеры (97%), электронную почту (55%) и социальные сети (45%);
• 21% респондентов указал, что сталкивался со случаями спуфинга и дипфейк-атаками, но ущерб был незначительным. При этом 33% опрошенных не стали комментировать этот вопрос;
• в абсолютной защите своей компании от угроз уверены лишь 3% респондентов;
• 67% участников исследования готовы инвестировать в решения для защиты от спуфинга и дипфейков. Но лишь 13% планируют бюджет на эти нужды уже сейчас.
Ознакомиться с исследованием →
#информационная_безопасность #кибербезопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
В топе трендов промышленной робототехники — коботы, интеграция ИИ, цифровые двойники и другие направления
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ определил ключевые направления развития промышленной робототехники, которые будут актуальны в ближайшее десятилетие. Расчеты для составления списка велись на основе более 21 тыс. англоязычных источников за 2020–2024 годы, отражающих актуальную повестку науки и бизнеса.
Ключевые выводы:
• первое место в рейтинге заняли коботы, способные выполнять те же операции, что и классические промышленные роботы, но более безопасные, что позволяет применять их в одном пространстве с людьми и напрямую взаимодействовать с ними;
• вторым драйвером спроса названа интеграция ИИ-решений, то есть возможность интеллектуализации промышленных роботов, чтобы сделать их более умными, автономными и маневренными;
• третью строчку заняли цифровые двойники. Применение виртуальных моделей физических роботов позволяет тестировать и оптимизировать системы. Цифровые копии помогают прогнозировать поведение оборудования и оперативно вносить изменения в производственные линии без остановки реального производства;
• на четвертом месте расположились автономные мобильные роботы, которые в отличие от коботов обладают высоким уровнем самостоятельности и не требуют постоянного контроля оператора. Благодаря этому значительно упрощаются логистика и другие процессы в промышленности, в т. ч. за счет функции планирования траектории движения на основе обучения с подкреплением. Робот автономно взаимодействует с внешней средой, которая может быть не определена заранее;
• пятым трендом названы виртуальная и дополненная реальность (VR/AR), которые применяются преимущественно для дистанционного управления, тестирования и корректировки программы роботов в виртуальной среде до их реального внедрения на производство;
• также в топ-10 вошли мобильные манипуляторы (MoMas), высокоточные роботы, роевой интеллект, роботы с повышенной грузоподъемностью и роботы для освоения космоса.
Посмотреть все тренды →
#робототехника #искусственный_интеллект #цифровые_двойники #VR #AR
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ определил ключевые направления развития промышленной робототехники, которые будут актуальны в ближайшее десятилетие. Расчеты для составления списка велись на основе более 21 тыс. англоязычных источников за 2020–2024 годы, отражающих актуальную повестку науки и бизнеса.
Ключевые выводы:
• первое место в рейтинге заняли коботы, способные выполнять те же операции, что и классические промышленные роботы, но более безопасные, что позволяет применять их в одном пространстве с людьми и напрямую взаимодействовать с ними;
• вторым драйвером спроса названа интеграция ИИ-решений, то есть возможность интеллектуализации промышленных роботов, чтобы сделать их более умными, автономными и маневренными;
• третью строчку заняли цифровые двойники. Применение виртуальных моделей физических роботов позволяет тестировать и оптимизировать системы. Цифровые копии помогают прогнозировать поведение оборудования и оперативно вносить изменения в производственные линии без остановки реального производства;
• на четвертом месте расположились автономные мобильные роботы, которые в отличие от коботов обладают высоким уровнем самостоятельности и не требуют постоянного контроля оператора. Благодаря этому значительно упрощаются логистика и другие процессы в промышленности, в т. ч. за счет функции планирования траектории движения на основе обучения с подкреплением. Робот автономно взаимодействует с внешней средой, которая может быть не определена заранее;
• пятым трендом названы виртуальная и дополненная реальность (VR/AR), которые применяются преимущественно для дистанционного управления, тестирования и корректировки программы роботов в виртуальной среде до их реального внедрения на производство;
• также в топ-10 вошли мобильные манипуляторы (MoMas), высокоточные роботы, роевой интеллект, роботы с повышенной грузоподъемностью и роботы для освоения космоса.
Посмотреть все тренды →
#робототехника #искусственный_интеллект #цифровые_двойники #VR #AR
45% компаний в отрасли логистики и транспорта планируют в перспективе 2–3 лет использовать ИИ, включая генеративный
Аналитики Strategy Partners представили обзор технологических трендов в сфере российской логистики, основанный на опросе 143 экспертов и исследовании открытых источников.
Ключевые выводы:
• ключевые технологические тренды в транспорте и логистике России связаны с развитием технологий (искусственный интеллект, автоматизация), распространением новых бизнес-моделей (платформизация), повышением прозрачности цепочек поставок и развитием ESG-повестки;
• приоритетными бизнес-процессами для цифровизации в российских компаниях считают: логистическое планирование (об этом заявили 54% респондентов); доставку грузов (33%); обслуживание клиентов (25%); ИТ-обеспечение (17%); финансы (16%);
• интенсивность изменений сильно зависит от отрасли компании. Например, в сфере воздушного транспорта доля компаний с полноценной стратегией цифровой трансформации (ЦТ) составляет 100%, в водном транспорте — 50%, а в железнодорожных перевозках — 42%. В большинстве компаний ЦТ началась недавно — 63% респондентов заявили, что их компании занимаются ей не более двух лет;
• наиболее приоритетными технологическими направлениями для транспорта и логистики в ближайшие 2-3 года участники опроса считают развитие электронного документооборота (его отметили 48% респондентов), ИИ без учета генеративного (29%), облачные сервисы (26%), цифровые платформы для грузоперевозок (23%) и большие данные (22%);
• 29% транспортно-логистических компаний планируют начать использовать искусственный интеллект (за исключением генеративных моделей) в ближайшие 2-3 года. 6% компаний уже внедряют генеративный ИИ, а 16% планируют сделать это в течение 2-3 лет;
• 76% компаний из числа опрошенных, осуществляющих цифровую трансформацию, тратят на нее до 5% оборота, при этом не ожидается значительного роста затрат на цифровизацию.
Посмотреть обзор → (35 стр.)
#транспорт #логистика #автоматизация #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Аналитики Strategy Partners представили обзор технологических трендов в сфере российской логистики, основанный на опросе 143 экспертов и исследовании открытых источников.
Ключевые выводы:
• ключевые технологические тренды в транспорте и логистике России связаны с развитием технологий (искусственный интеллект, автоматизация), распространением новых бизнес-моделей (платформизация), повышением прозрачности цепочек поставок и развитием ESG-повестки;
• приоритетными бизнес-процессами для цифровизации в российских компаниях считают: логистическое планирование (об этом заявили 54% респондентов); доставку грузов (33%); обслуживание клиентов (25%); ИТ-обеспечение (17%); финансы (16%);
• интенсивность изменений сильно зависит от отрасли компании. Например, в сфере воздушного транспорта доля компаний с полноценной стратегией цифровой трансформации (ЦТ) составляет 100%, в водном транспорте — 50%, а в железнодорожных перевозках — 42%. В большинстве компаний ЦТ началась недавно — 63% респондентов заявили, что их компании занимаются ей не более двух лет;
• наиболее приоритетными технологическими направлениями для транспорта и логистики в ближайшие 2-3 года участники опроса считают развитие электронного документооборота (его отметили 48% респондентов), ИИ без учета генеративного (29%), облачные сервисы (26%), цифровые платформы для грузоперевозок (23%) и большие данные (22%);
• 29% транспортно-логистических компаний планируют начать использовать искусственный интеллект (за исключением генеративных моделей) в ближайшие 2-3 года. 6% компаний уже внедряют генеративный ИИ, а 16% планируют сделать это в течение 2-3 лет;
• 76% компаний из числа опрошенных, осуществляющих цифровую трансформацию, тратят на нее до 5% оборота, при этом не ожидается значительного роста затрат на цифровизацию.
Посмотреть обзор → (35 стр.)
#транспорт #логистика #автоматизация #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
30% российских компаний планируют увеличить инвестиции в развитие проектов Big Data
K2 Cloud (подразделение компании «К2Тех») совместно с компанией Arenadata провели исследование уровня зрелости проектов в сфере больших данных. Документ опирается на результаты опроса, в котором приняли участие более 200 представителей крупного и среднего бизнеса (CIO, CTO, CDTO, CDO, директора по цифровизации).
Ключевые выводы:
• большинство компаний работают с базовыми решениями Big Data не менее 8 лет. Более продвинутые инструменты, например ML, используют около 3 лет;
• 19% респондентов используют ИИ-инструменты для работы с большими данными, хотя большинство (81%) не делают этого. Но многие заинтересованы в этой теме и активно анализируют и тестируют существующие решения;
• компании, которые уже используют ИИ, применяют нейронные сети и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования популярных товаров, отслеживания цен конкурентов и сегментирования. Активнее всего анализируют и используют ИИ-инструменты для аналитики данных компании из ритейла и ИТ;
• отечественные решения Big Data используют большинство респондентов (36%). Равное количество опрошенных (по 28%) выбирают зарубежные продукты и Open Source. Однако опрос подразумевал множественный выбор, и 40% респондентов используют комбинации разных решений. В ответах категории «Другое» в основном упоминались решения собственной разработки;
• 30% респондентов планировали увеличение затрат на проекты Big Data в 2024—2025 годах. Рост затрат обосновывают развитием существующих платформ, продолжением процесса миграции, а также ежегодным органическим ростом как самой компании, так и объема ее данных;
• 39% участников исследования используют облачные решения для работы с большими данными. Среди тех, кто пока не пользуются облачными решениями, 65% планируют начать это делать в ближайшее время.
Посмотреть детали →
#большие_данные #облачные_технологии #искусственный_интеллект #машинное_обучение #open_source
K2 Cloud (подразделение компании «К2Тех») совместно с компанией Arenadata провели исследование уровня зрелости проектов в сфере больших данных. Документ опирается на результаты опроса, в котором приняли участие более 200 представителей крупного и среднего бизнеса (CIO, CTO, CDTO, CDO, директора по цифровизации).
Ключевые выводы:
• большинство компаний работают с базовыми решениями Big Data не менее 8 лет. Более продвинутые инструменты, например ML, используют около 3 лет;
• 19% респондентов используют ИИ-инструменты для работы с большими данными, хотя большинство (81%) не делают этого. Но многие заинтересованы в этой теме и активно анализируют и тестируют существующие решения;
• компании, которые уже используют ИИ, применяют нейронные сети и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования популярных товаров, отслеживания цен конкурентов и сегментирования. Активнее всего анализируют и используют ИИ-инструменты для аналитики данных компании из ритейла и ИТ;
• отечественные решения Big Data используют большинство респондентов (36%). Равное количество опрошенных (по 28%) выбирают зарубежные продукты и Open Source. Однако опрос подразумевал множественный выбор, и 40% респондентов используют комбинации разных решений. В ответах категории «Другое» в основном упоминались решения собственной разработки;
• 30% респондентов планировали увеличение затрат на проекты Big Data в 2024—2025 годах. Рост затрат обосновывают развитием существующих платформ, продолжением процесса миграции, а также ежегодным органическим ростом как самой компании, так и объема ее данных;
• 39% участников исследования используют облачные решения для работы с большими данными. Среди тех, кто пока не пользуются облачными решениями, 65% планируют начать это делать в ближайшее время.
Посмотреть детали →
#большие_данные #облачные_технологии #искусственный_интеллект #машинное_обучение #open_source
На карте российских разработчиков ГенИИ самыми узкими сферами оказались сервисы для генерации кода, картинок и видео
Эксперты компании «Технократия» составили карту российских разработчиков решений на основе генеративного искусственного интеллекта, а также сопутствующих инструментов.
Все элементы на карте распределены по 13 категориям: большие языковые модели (LLM), ИИ-агенты, голосовые помощники, генераторы кода, генераторы изображений, генераторы видео, генераторы аудио, облачная инфраструктура для ИИ, кибербезопасность, бенчмарки и др. В некоторых категориях указаны компании, а в других — названия непосредственно решений.
Ключевые выводы:
• активнее всего на карте представлены компании из сфер автоматизации технической поддержки и разработки ИИ-агентов. Наиболее узкими сферами являются сервисы для генерации кода, изображений и видео;
• среди разработчиков больших языковых моделей составители карты выделяют «Яндекс» и «Сбер», которые представлены на рынке решениями YandexGPT и GigaChat. Отдельно отмечены решения Open Source Saiga LLM и «Вихрь LLM» (Vikhr), которые адаптировали под русский язык иностранные LLM;
• разработчиков ИИ-агентов авторы карты разделяют на поставщиков решений White Label на основе собственных продуктов (JustAI, «Битрикс CoPilot», Sistemma и др.) и разработчиков кастомных ИИ-агентов (R77AI, Napoleon IT, Naumen и др.);
• сервисы для генерации изображений, видео и кода также в основном представлены решениями от «Яндекса» и «Сбера», однако компанию им составил сервис для генерации кода от МТС (Kodify);
• в качестве поставщиков облачной инфраструктуры для ИИ были представлены компании, которые сдают в аренду вычислительные мощности с GPU. Среди таких компаний авторы выделили Selectel и «Рег.ру», которые могут поставлять видеокарты NVIDIA A100;
• эксперты также отмечают, что широко представлен рынок бенчмарков для русскоязычных LLM;
• компании из сферы кибербезопасности давно и активно используют ИИ в своих продуктах. Лидерами в этой сфере можно считать «Лабораторию Касперского» и Positive Technologies.
Рассмотреть карту →
#информационная_безопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #бенчмарк #NLP
Эксперты компании «Технократия» составили карту российских разработчиков решений на основе генеративного искусственного интеллекта, а также сопутствующих инструментов.
Все элементы на карте распределены по 13 категориям: большие языковые модели (LLM), ИИ-агенты, голосовые помощники, генераторы кода, генераторы изображений, генераторы видео, генераторы аудио, облачная инфраструктура для ИИ, кибербезопасность, бенчмарки и др. В некоторых категориях указаны компании, а в других — названия непосредственно решений.
Ключевые выводы:
• активнее всего на карте представлены компании из сфер автоматизации технической поддержки и разработки ИИ-агентов. Наиболее узкими сферами являются сервисы для генерации кода, изображений и видео;
• среди разработчиков больших языковых моделей составители карты выделяют «Яндекс» и «Сбер», которые представлены на рынке решениями YandexGPT и GigaChat. Отдельно отмечены решения Open Source Saiga LLM и «Вихрь LLM» (Vikhr), которые адаптировали под русский язык иностранные LLM;
• разработчиков ИИ-агентов авторы карты разделяют на поставщиков решений White Label на основе собственных продуктов (JustAI, «Битрикс CoPilot», Sistemma и др.) и разработчиков кастомных ИИ-агентов (R77AI, Napoleon IT, Naumen и др.);
• сервисы для генерации изображений, видео и кода также в основном представлены решениями от «Яндекса» и «Сбера», однако компанию им составил сервис для генерации кода от МТС (Kodify);
• в качестве поставщиков облачной инфраструктуры для ИИ были представлены компании, которые сдают в аренду вычислительные мощности с GPU. Среди таких компаний авторы выделили Selectel и «Рег.ру», которые могут поставлять видеокарты NVIDIA A100;
• эксперты также отмечают, что широко представлен рынок бенчмарков для русскоязычных LLM;
• компании из сферы кибербезопасности давно и активно используют ИИ в своих продуктах. Лидерами в этой сфере можно считать «Лабораторию Касперского» и Positive Technologies.
Рассмотреть карту →
#информационная_безопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #бенчмарк #NLP
Рейтинг ВКС-сервисов с ИИ возглавили «МТС Линк», «VK Звонки» и IVA MCU
Аналитики агентства TelecomDaily провели онлайн-опрос среди российских бизнес-пользователей сервисов видео-конференц-связи (ВКС), чтобы изучить востребованность и получить данные о качестве реализаций доступных функций искусственного интеллекта (ИИ).
Исследование проводилось в январе 2025 года. Всего обработано более 450 анкет. В ходе работы изучено 9 отечественных сервисов ВКС со встроенным ИИ-функционалом и составлен их рейтинг.
Ключевые выводы:
• B2B-потребители видео-конференц-связи (ВКС) в 2024 году стали значительно больше использовать сервисы с искусственным интеллектом, чем годом ранее;
• в ближайшие три года количество сервисов на базе искусственного интеллекта, используемых одним абонентом, вырастет более чем в два раза;
• максимальную оценку получили «МТС Линк», «VK Звонки» и IVA MCU.
Изучить результаты →
#телеком #видеоконференции #искусственный_интеллект
Аналитики агентства TelecomDaily провели онлайн-опрос среди российских бизнес-пользователей сервисов видео-конференц-связи (ВКС), чтобы изучить востребованность и получить данные о качестве реализаций доступных функций искусственного интеллекта (ИИ).
Исследование проводилось в январе 2025 года. Всего обработано более 450 анкет. В ходе работы изучено 9 отечественных сервисов ВКС со встроенным ИИ-функционалом и составлен их рейтинг.
Ключевые выводы:
• B2B-потребители видео-конференц-связи (ВКС) в 2024 году стали значительно больше использовать сервисы с искусственным интеллектом, чем годом ранее;
• в ближайшие три года количество сервисов на базе искусственного интеллекта, используемых одним абонентом, вырастет более чем в два раза;
• максимальную оценку получили «МТС Линк», «VK Звонки» и IVA MCU.
Изучить результаты →
#телеком #видеоконференции #искусственный_интеллект
В 2035 году емкость глобального рынка квантовых вычислений может составить $50 млрд
В аналитическом докладе, подготовленном «Сбером» и Российским квантовым центром, приводится оценка стадии развития квантовых вычислений в России и мире, рынка квантовых технологий и новых материалов, а также инвестиционного ландшафта. Дается обзор перспективных направлений в квантовых вычислениях, кейсы применения таких технологий для решения задач по проектированию новых материалов, представлена карта квантовых алгоритмов для материаловедения, информация о наиболее мощных квантовых вычислителях.
Ключевые выводы:
• за прошедший год заявлено о создании двух прототипов квантовых процессоров с тысячами кубитов: квантового процессора с 1121 кубитом на сверхпроводниках от IBM и 1180-кубитного процессора на нейтральных атомах от Atom Computing. Пока сочетания количества кубитов и качества операций недостаточно для обеспечения преимущества при решении практических задач. Однако вышеуказанные примеры демонстрируют возможности дальнейшего масштабирования квантовых вычислительных устройств;
• для ускорения процесса перехода на квантовые вычисления продолжаются разработки и пилотирование программных и аппаратно-ускоренных эмуляторов квантовых процессоров, в частности реализованных компаниями Fujitsu, NVIDIA и Toshiba. Такие системы позволяют в ряде случаев добиваться более эффективного решения задач по сравнению с существующими алгоритмами, а также полезны как переходный этап подготовки к полномасштабному внедрению квантовых вычислений в промышленность;
• насчитывается более десяти облачных платформ квантовых вычислений, крупнейшей из которых является сервис компании Amazon. Значительно увеличилось количество библиотек индустриальных квантовых алгоритмов;
• в России в рамках дорожной карты высокотехнологичной области «Квантовые вычисления» развивается 4 основных архитектуры квантовых процессоров: ионная, фотонная, на нейтральных атомах и на сверхпроводниках. ФИАН в 2024 году представил ионный квантовый компьютер на 50 кубитов. Запущена первая образовательная платформа квантового программирования «Телеквант»;
• в мире продано около 50 квантовых компьютеров и дан старт продаж специализированных образовательных квантовых компьютеров с 2-3 кубитами — в них заинтересованы университеты и исследовательские центры;
• по данным публичных аналитических отчетов, в 2035 году емкость глобального рынка квантовых вычислений может составить $50 млрд, а экономический эффект от их внедрения превысит $1 трлн;
• область анализа и разработки новых материалов является одной из самых перспективных областей применения квантовых вычислений;
• прогнозируется значительное развитие рынка новых материалов с одной стороны и развитие методов искусственного интеллекта и квантовых вычислений с другой. Синергия данных технологий может позволить создать новые рынки.
Ознакомиться с документом → (68 стр.)
#квантовый_компьютер #квантовые_технологии #квантовые_вычисления #искусственный_интеллект
В аналитическом докладе, подготовленном «Сбером» и Российским квантовым центром, приводится оценка стадии развития квантовых вычислений в России и мире, рынка квантовых технологий и новых материалов, а также инвестиционного ландшафта. Дается обзор перспективных направлений в квантовых вычислениях, кейсы применения таких технологий для решения задач по проектированию новых материалов, представлена карта квантовых алгоритмов для материаловедения, информация о наиболее мощных квантовых вычислителях.
Ключевые выводы:
• за прошедший год заявлено о создании двух прототипов квантовых процессоров с тысячами кубитов: квантового процессора с 1121 кубитом на сверхпроводниках от IBM и 1180-кубитного процессора на нейтральных атомах от Atom Computing. Пока сочетания количества кубитов и качества операций недостаточно для обеспечения преимущества при решении практических задач. Однако вышеуказанные примеры демонстрируют возможности дальнейшего масштабирования квантовых вычислительных устройств;
• для ускорения процесса перехода на квантовые вычисления продолжаются разработки и пилотирование программных и аппаратно-ускоренных эмуляторов квантовых процессоров, в частности реализованных компаниями Fujitsu, NVIDIA и Toshiba. Такие системы позволяют в ряде случаев добиваться более эффективного решения задач по сравнению с существующими алгоритмами, а также полезны как переходный этап подготовки к полномасштабному внедрению квантовых вычислений в промышленность;
• насчитывается более десяти облачных платформ квантовых вычислений, крупнейшей из которых является сервис компании Amazon. Значительно увеличилось количество библиотек индустриальных квантовых алгоритмов;
• в России в рамках дорожной карты высокотехнологичной области «Квантовые вычисления» развивается 4 основных архитектуры квантовых процессоров: ионная, фотонная, на нейтральных атомах и на сверхпроводниках. ФИАН в 2024 году представил ионный квантовый компьютер на 50 кубитов. Запущена первая образовательная платформа квантового программирования «Телеквант»;
• в мире продано около 50 квантовых компьютеров и дан старт продаж специализированных образовательных квантовых компьютеров с 2-3 кубитами — в них заинтересованы университеты и исследовательские центры;
• по данным публичных аналитических отчетов, в 2035 году емкость глобального рынка квантовых вычислений может составить $50 млрд, а экономический эффект от их внедрения превысит $1 трлн;
• область анализа и разработки новых материалов является одной из самых перспективных областей применения квантовых вычислений;
• прогнозируется значительное развитие рынка новых материалов с одной стороны и развитие методов искусственного интеллекта и квантовых вычислений с другой. Синергия данных технологий может позволить создать новые рынки.
Ознакомиться с документом → (68 стр.)
#квантовый_компьютер #квантовые_технологии #квантовые_вычисления #искусственный_интеллект