На ICT.Moscow опубликовано исследование Databricks
Состояние данных и искусственного интеллекта в 2023 году
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #большие_данные #машинное_обучение #NLP #open_source #Databricks
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Состояние данных и искусственного интеллекта в 2023 году
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #большие_данные #машинное_обучение #NLP #open_source #Databricks
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование Б1
ИИ в современном мире — потенциал, применение и риски
#генеративный_ИИ #искусственный_интеллект #open_source #Б1
Подписаться на канал ICT.Moscow →
ИИ в современном мире — потенциал, применение и риски
#генеративный_ИИ #искусственный_интеллект #open_source #Б1
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование Ассоциация ФинТех
Финтех-радар. Выпуск 4
#open_source #разработка #информационная_безопасность #Ассоциация_ФинТех
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Финтех-радар. Выпуск 4
#open_source #разработка #информационная_безопасность #Ассоциация_ФинТех
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование Центр стратегических разработок
Рынок систем управления и обработки данных в России
#open_source #облачные_технологии #хранение_данных #базы_данных #ПО #импортозамещение #Центр_стратегических_разработок
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Рынок систем управления и обработки данных в России
#open_source #облачные_технологии #хранение_данных #базы_данных #ПО #импортозамещение #Центр_стратегических_разработок
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование Forrester
Прогнозы на 2024 год
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #open_source #цифровая_трансформация #микроэлектроника #разработка #Forrester
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Прогнозы на 2024 год
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #open_source #цифровая_трансформация #микроэлектроника #разработка #Forrester
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование VK
Состояние Kubernetes
#облачные_технологии #open_source #разработка #PaaS #VK
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Состояние Kubernetes
#облачные_технологии #open_source #разработка #PaaS #VK
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование TAdviser
Рейтинг российских платформ для интеграции данных и приложений
#интернет_вещей #open_source #ПО #импортозамещение #TAdviser
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Рейтинг российских платформ для интеграции данных и приложений
#интернет_вещей #open_source #ПО #импортозамещение #TAdviser
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование ИИМР
Коммерческий Open Source в России: темпы внедрения и перспективы 2023 — 2025
#open_source #ПО #импортозамещение #информационная_безопасность #ИИМР
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Коммерческий Open Source в России: темпы внедрения и перспективы 2023 — 2025
#open_source #ПО #импортозамещение #информационная_безопасность #ИИМР
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование J'son & Partners Consulting
Российский рынок офисного ПО: итоги 2023 года и прогноз до 2030 года
Компания J’son & Partners Consulting подготовила результаты регулярного исследования российского рынка офисного программного обеспечения за 2023 год. Подробнее
#open_source #ПО #импортозамещение
🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования» →
Российский рынок офисного ПО: итоги 2023 года и прогноз до 2030 года
Компания J’son & Partners Consulting подготовила результаты регулярного исследования российского рынка офисного программного обеспечения за 2023 год. Подробнее
#open_source #ПО #импортозамещение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В России около 6% компаний, применяющих искусственный интеллект, используют российские ИИ-системы кибербезопасности
НИУ ВШЭ представил обзор трендов применения решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) для цифровой безопасности, а также изучил их использование среди российских организаций. Отдельно были рассмотрены компании, которые применяют ИИ-решения более трех лет, и те, которые начали их внедрять менее трех лет назад.
Ключевые выводы:
• наиболее популярными ИИ-инструментами обеспечения цифровой безопасности эксперты назвали системы прогнозирования новых угроз; поведенческую аналитику сотрудников; ИИ-решения для блокировки ботов на основе анализа их активности; генеративные модели для анализа уязвимостей кода, сбора расширенного контекста событий ИБ, генерации пояснений по обнаруженным угрозам, выявления неявных связей в системе; обнаружение фишинговых сообщений через анализ текста;
• отечественные инструменты ИИ в целом более востребованы у организаций, использующих такие технологии менее трех лет — 63,5% против 42,9% для компаний с более продолжительным опытом применения ИИ;
• вдвое чаще «новички» используют российские ИИ-системы кибербезопасности (5,9% против 2,1%) и системы биометрии (12,7% против 6,8%). У зарубежных вендоров эти два класса решений приобретаются существенно реже (1,4% и 2,1% против 1% и 1,4% соответственно);
• решения на основе открытого кода крайне ограниченно востребованы в системах кибербезопасности и биометрии (0,4 и 1% организаций, использующих ИИ менее трех лет, и 0,2 и 0,6% — среди пользователей с опытом более трех лет соответственно);
• среди компаний, использующих ИИ, каждая вторая планирует расширить уровень применения ИИ-решений и примерно каждая шестая намерена шире использовать как системы кибербезопасности, так и более понятные для бизнеса биометрические системы идентификации и аутентификации (16,3 и 16,5% соответственно).
Изучить исследование →
#информационная_безопасность #кибербезопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #биометрия #open_source
НИУ ВШЭ представил обзор трендов применения решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) для цифровой безопасности, а также изучил их использование среди российских организаций. Отдельно были рассмотрены компании, которые применяют ИИ-решения более трех лет, и те, которые начали их внедрять менее трех лет назад.
Ключевые выводы:
• наиболее популярными ИИ-инструментами обеспечения цифровой безопасности эксперты назвали системы прогнозирования новых угроз; поведенческую аналитику сотрудников; ИИ-решения для блокировки ботов на основе анализа их активности; генеративные модели для анализа уязвимостей кода, сбора расширенного контекста событий ИБ, генерации пояснений по обнаруженным угрозам, выявления неявных связей в системе; обнаружение фишинговых сообщений через анализ текста;
• отечественные инструменты ИИ в целом более востребованы у организаций, использующих такие технологии менее трех лет — 63,5% против 42,9% для компаний с более продолжительным опытом применения ИИ;
• вдвое чаще «новички» используют российские ИИ-системы кибербезопасности (5,9% против 2,1%) и системы биометрии (12,7% против 6,8%). У зарубежных вендоров эти два класса решений приобретаются существенно реже (1,4% и 2,1% против 1% и 1,4% соответственно);
• решения на основе открытого кода крайне ограниченно востребованы в системах кибербезопасности и биометрии (0,4 и 1% организаций, использующих ИИ менее трех лет, и 0,2 и 0,6% — среди пользователей с опытом более трех лет соответственно);
• среди компаний, использующих ИИ, каждая вторая планирует расширить уровень применения ИИ-решений и примерно каждая шестая намерена шире использовать как системы кибербезопасности, так и более понятные для бизнеса биометрические системы идентификации и аутентификации (16,3 и 16,5% соответственно).
Изучить исследование →
#информационная_безопасность #кибербезопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #биометрия #open_source
37% компаний находятся в процессе замещения западных решений, большинство сталкивалось с проблемами
«К2Тех» и «Технологии Доверия» изучили состояние и тренды российского ИТ-рынка. Для этого были опрошены 115 ИТ-директоров и руководителей ИТ-инфраструктуры крупных компаний из разных отраслей с выручкой более 2 млрд руб., а также 7 руководителей российских компаний-производителей. Глубинные интервью проводились в период с июля по август 2024 года.
Ключевые выводы:
• госсектор закономерно оказался самой замещенной отраслью (43% инфраструктуры опрошенных компаний — на российских решениях), при этом компании отстают от плана;
• замещением вендоров ИТ-инфраструктуры помимо госсектора активно занимаются компании из отраслей промышленность и ТЭК, финансового сектора и ритейла (текущая доля российских вендоров в их инфраструктуре составила 31%, 27% и 21% соответственно);
• наименее замещены транспортная отрасль (16%) и строительство (14%);
• 37% компаний находятся в процессе замещения западных решений. Из них 25% — на этапе внедрения. 22% респондентов не планируют замещать ИТ-инфраструктуру или собираются заменить только некоторые софтовые решения;
• 77% респондентов сталкивались с проблемами при использовании решений, замещающих западные;
• 41% ИТ-руководителей верит, что к 2030 году искусственный интеллект будет управлять инфраструктурой в компаниях.
Изучить исследование →
#импортозамещение #инфраструктура #ПО
#искусственный_интеллект #open_source
«К2Тех» и «Технологии Доверия» изучили состояние и тренды российского ИТ-рынка. Для этого были опрошены 115 ИТ-директоров и руководителей ИТ-инфраструктуры крупных компаний из разных отраслей с выручкой более 2 млрд руб., а также 7 руководителей российских компаний-производителей. Глубинные интервью проводились в период с июля по август 2024 года.
Ключевые выводы:
• госсектор закономерно оказался самой замещенной отраслью (43% инфраструктуры опрошенных компаний — на российских решениях), при этом компании отстают от плана;
• замещением вендоров ИТ-инфраструктуры помимо госсектора активно занимаются компании из отраслей промышленность и ТЭК, финансового сектора и ритейла (текущая доля российских вендоров в их инфраструктуре составила 31%, 27% и 21% соответственно);
• наименее замещены транспортная отрасль (16%) и строительство (14%);
• 37% компаний находятся в процессе замещения западных решений. Из них 25% — на этапе внедрения. 22% респондентов не планируют замещать ИТ-инфраструктуру или собираются заменить только некоторые софтовые решения;
• 77% респондентов сталкивались с проблемами при использовании решений, замещающих западные;
• 41% ИТ-руководителей верит, что к 2030 году искусственный интеллект будет управлять инфраструктурой в компаниях.
Изучить исследование →
#импортозамещение #инфраструктура #ПО
#искусственный_интеллект #open_source
«Яндекс», «Сбер» и Т-Банк вошли в топ- 3 российских разработчиков Open Source в сфере Data/ML
Сотрудники центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО изучили применение программного обеспечения с открытым исходным кодом (Open Source) в областях искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (ML) и Data Science.
Ключевые выводы:
• в топ-10 российских разработчиков собственных открытых решений и участников других разработок Open Source (в сфере Data/ML) по результатам опроса экспертов и анализа открытых данных вошли «Яндекс», «Сбер», Т-Банк, Postgres Pro, VK, Avito, Evrone, МТС, Selectel, университеты и институты;
• ключевыми игроками Open Source в России среди академической среды названы ИТМО, «Сколтех», ВШЭ и AIRI;
• сохраняется международность Open Source (как в России, так и во всем мире), обусловленная связностью внутри сообщества и «эффектом масштаба» — чем больше у проекта потенциальных пользователей, тем выше его шанс на успешное развитие. Но создаются и региональные площадки и платформы;
• Open Source в сфере ИИ не ограничивается кодом. Публикации моделей, данных и бенчмарков тоже важны. Многие активно используемые датасеты создаются российскими компаниями;
• почти все используемые в России инструменты ML — это решения Open Source. Среди них авторы выделяют реализации конкретных моделей машинного обучения (например, SciKit Learn) или фреймворки для «сборки» своих моделей ― например, PyTorch и Tensorflow в случае нейронных сетей;
• эксперты возлагают большие надежды на мультиагентные подходы на основе LLM, вплоть до замены части команды разработки на ИИ-агентов. При этом общая постановка задач остается человеку. С практической точки зрения это означает рост запроса на инструменты из сферы LLMOpts и AutoML.
Изучить исследование →
#open_source #искусственный_интеллект #машинное_обучение
Сотрудники центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО изучили применение программного обеспечения с открытым исходным кодом (Open Source) в областях искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (ML) и Data Science.
Ключевые выводы:
• в топ-10 российских разработчиков собственных открытых решений и участников других разработок Open Source (в сфере Data/ML) по результатам опроса экспертов и анализа открытых данных вошли «Яндекс», «Сбер», Т-Банк, Postgres Pro, VK, Avito, Evrone, МТС, Selectel, университеты и институты;
• ключевыми игроками Open Source в России среди академической среды названы ИТМО, «Сколтех», ВШЭ и AIRI;
• сохраняется международность Open Source (как в России, так и во всем мире), обусловленная связностью внутри сообщества и «эффектом масштаба» — чем больше у проекта потенциальных пользователей, тем выше его шанс на успешное развитие. Но создаются и региональные площадки и платформы;
• Open Source в сфере ИИ не ограничивается кодом. Публикации моделей, данных и бенчмарков тоже важны. Многие активно используемые датасеты создаются российскими компаниями;
• почти все используемые в России инструменты ML — это решения Open Source. Среди них авторы выделяют реализации конкретных моделей машинного обучения (например, SciKit Learn) или фреймворки для «сборки» своих моделей ― например, PyTorch и Tensorflow в случае нейронных сетей;
• эксперты возлагают большие надежды на мультиагентные подходы на основе LLM, вплоть до замены части команды разработки на ИИ-агентов. При этом общая постановка задач остается человеку. С практической точки зрения это означает рост запроса на инструменты из сферы LLMOpts и AutoML.
Изучить исследование →
#open_source #искусственный_интеллект #машинное_обучение
Python обогнал JavaScript как самый популярный язык на GitHub
Платформа GitHub опубликовала ежегодный отчет-исследование, в котором рассмотрено глобальное сообщество ее пользователей и динамика его роста, оценивается проникновение генеративного искусственного интеллекта, а также выделены ключевые тренды 2024 года.
Ключевые выводы:
• в 2024 году к платформе присоединились 1,4 млн разработчиков. Было создано 108 млн новых репозиториев (+25%). Пользователи внесли более 5,2 млрд контрибьютов (вкладов в код) в более чем 518 млн проектов. Более 1 млрд контрибьютов сделано в публичные проекты и проекты с открытым кодом;
• в настоящее время больше всего разработчиков находится в США, но сообщества из Бразилии, Индии и Нигерии показывают быстрый рост. В сравнении с 2023 годом пятерка лидеров не изменилась, в нее входят США, Индия, Китай, Бразилия, Великобритания. Россия занимает шестое место, опередив Германию, Индонезию, Японию и Канаду;
• в 2024 году разработчики на GitHub создали более 70 тыс. новых публичных и открытых проектов в сфере генеративного ИИ — это на 98% больше, чем в прошлом году. Они также внесли почти на 60% больше контрибьютов во все с проекты генеративного ИИ;
• отмечается, что среди разработчиков растет потребность в небольших моделях ИИ с хорошей производительностью и меньшими затратами на вычисления, что обусловлено стремлением к их встроенному использованию в смартфонах;
• на 92% увеличилось применение Jupyter Notebooks, что свидетельствует о том, что специалисты в области Data Science, ИИ, ML и в академических кругах чаще стали использовать GitHub.
Смотреть другие графики и наблюдения → (ENG)
#open_source #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Платформа GitHub опубликовала ежегодный отчет-исследование, в котором рассмотрено глобальное сообщество ее пользователей и динамика его роста, оценивается проникновение генеративного искусственного интеллекта, а также выделены ключевые тренды 2024 года.
Ключевые выводы:
• в 2024 году к платформе присоединились 1,4 млн разработчиков. Было создано 108 млн новых репозиториев (+25%). Пользователи внесли более 5,2 млрд контрибьютов (вкладов в код) в более чем 518 млн проектов. Более 1 млрд контрибьютов сделано в публичные проекты и проекты с открытым кодом;
• в настоящее время больше всего разработчиков находится в США, но сообщества из Бразилии, Индии и Нигерии показывают быстрый рост. В сравнении с 2023 годом пятерка лидеров не изменилась, в нее входят США, Индия, Китай, Бразилия, Великобритания. Россия занимает шестое место, опередив Германию, Индонезию, Японию и Канаду;
• в 2024 году разработчики на GitHub создали более 70 тыс. новых публичных и открытых проектов в сфере генеративного ИИ — это на 98% больше, чем в прошлом году. Они также внесли почти на 60% больше контрибьютов во все с проекты генеративного ИИ;
• отмечается, что среди разработчиков растет потребность в небольших моделях ИИ с хорошей производительностью и меньшими затратами на вычисления, что обусловлено стремлением к их встроенному использованию в смартфонах;
• на 92% увеличилось применение Jupyter Notebooks, что свидетельствует о том, что специалисты в области Data Science, ИИ, ML и в академических кругах чаще стали использовать GitHub.
Смотреть другие графики и наблюдения → (ENG)
#open_source #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Открытое ПО становится основой рынка ИТ-услуг и драйвером развития информационных технологий по всему миру, в том числе и в России
К таким выводам пришли аналитики из Б1 изучив мнения 150 экспертов в области ИТ.
По данным исследования, 83% российских компаний используют или планируют использовать программное обеспечение с открытым исходным кодом.
77% всех респондентов используют российское программное обеспечение с открытым исходным кодом.
Преимущественно оно нужно для организации ИТ-инфраструктуры (56%) и управления базами данных (53%), а в крупных компаниях — и для бизнес-приложений (55%).
Почти все представители крупного бизнеса (90%) отметили, что используют ПО с открытым исходным кодом.
Среди целей перехода на открытое программное обеспечение были выбраны: безопасность (52%), экономия (50%), а также возможность кастомизации (39%);
67% компаний не смогли полностью достичь целей перехода на открытое программное обеспечение. Области, где были необходимы изменения, связаны с переподготовкой сотрудников (46%), информационной безопасностью (45%) и интеграцией (39%).
Подавляющее большинство опрошенных экспертов (96%), которые переходили с иностранного программного обеспечения, указали, что российские компании в той или иной степени смогли заменить иностранный софт, использование которого стало невозможным, на открытое ПО, а 47% отметили, что им удалось это сделать с полным сохранением функционала.
Наиболее частыми проблемами при использовании открытого программного обеспечения стали: интеграция с существующими системами (39%), проблемы с настройкой и администрированием (30%) и неудовлетворительный уровень функционала (29%).
34% внедряют и поддерживают продукты и сервисы на основе открытого программного обеспечения за счет внутренних ресурсов, 52% привлекают подрядчиков, и лишь 14% полностью передают им внедрение и поддержку.
25% респондентов имели опыт отказа от использования открытого программного обеспечения.
Большие языковые модели стимулируют адаптацию программного обеспечения с открытым исходным кодом. Крупные компании применяют их для анализа больших объемов данных (60%), управления знаниями (40%), поддержки сотрудников и клиентов при помощи чат-ботов (45%).
Смотреть весь отчет → (24 стр.)
#ПО #open_source #искусственный_интеллект
К таким выводам пришли аналитики из Б1 изучив мнения 150 экспертов в области ИТ.
По данным исследования, 83% российских компаний используют или планируют использовать программное обеспечение с открытым исходным кодом.
77% всех респондентов используют российское программное обеспечение с открытым исходным кодом.
Преимущественно оно нужно для организации ИТ-инфраструктуры (56%) и управления базами данных (53%), а в крупных компаниях — и для бизнес-приложений (55%).
Почти все представители крупного бизнеса (90%) отметили, что используют ПО с открытым исходным кодом.
Среди целей перехода на открытое программное обеспечение были выбраны: безопасность (52%), экономия (50%), а также возможность кастомизации (39%);
67% компаний не смогли полностью достичь целей перехода на открытое программное обеспечение. Области, где были необходимы изменения, связаны с переподготовкой сотрудников (46%), информационной безопасностью (45%) и интеграцией (39%).
Подавляющее большинство опрошенных экспертов (96%), которые переходили с иностранного программного обеспечения, указали, что российские компании в той или иной степени смогли заменить иностранный софт, использование которого стало невозможным, на открытое ПО, а 47% отметили, что им удалось это сделать с полным сохранением функционала.
Наиболее частыми проблемами при использовании открытого программного обеспечения стали: интеграция с существующими системами (39%), проблемы с настройкой и администрированием (30%) и неудовлетворительный уровень функционала (29%).
34% внедряют и поддерживают продукты и сервисы на основе открытого программного обеспечения за счет внутренних ресурсов, 52% привлекают подрядчиков, и лишь 14% полностью передают им внедрение и поддержку.
25% респондентов имели опыт отказа от использования открытого программного обеспечения.
Большие языковые модели стимулируют адаптацию программного обеспечения с открытым исходным кодом. Крупные компании применяют их для анализа больших объемов данных (60%), управления знаниями (40%), поддержки сотрудников и клиентов при помощи чат-ботов (45%).
Смотреть весь отчет → (24 стр.)
#ПО #open_source #искусственный_интеллект
18 самых перспективных динамично развивающихся отраслей
Консалтинговая компания McКinsey составила список из 18 сфер или отраслей, которые демонстрируют наибольшую динамику развития и способны изменить глобальную экономику. Авторы документа называют их «аренами». По оценке экспертов, их совокупная выручка к 2040 году будет составлять от $29 трлн до $48 трлн.
Большинство названных сфер связаны с цифровыми технологиями, особое место среди них аналитики отводят искусственному интеллекту. Список дополнительно разделен на три группы: отрасли, продолжающие развитие (Continuing Arenas), ответвления отраслей (Spin-off Arenas) и новые отрасли (Emergent Arenas).
Наиболее перспективные технологические сферы:
• к перспективным отраслям, продолжающим свое развитие, аналитики отнесли E-commerce, электрический транспорт, облачные сервисы, полупроводники;
• к отраслям-ответвлениям отнесены сферы ИИ-софта и ИИ-сервисов (AI Software and Services) как спин-офф области производства ПО, не включающий оборудование, цифровая реклама как ответвление области потребительского интернета, а также стриминг как производная от мультимедийных развлечений;
• в число новых перспективных отраслей вошли 11 направлений. Из них к ИТ можно отнести шеринг автономного транспорта, кибербезопасность, видеоигры, робототехнику.
Некоторые выводы по отдельным технологическим сферам:
• для сферы ИИ- софта и сервисов факторами динамики названы масштабные инвестиции, позволяющие нескольким крупным игрокам развивать передовые фундаментальные модели (Foundation Models), а также фрагментация в сегменте специализированного ПО для конкретных задач;
• к факторам, которые могут оказать влияние на сферы, связанные с ИИ, аналитики отнесли обеспечение полупроводниками и вычислительными мощностями, фрагментацию рынка по причине геополитических событий, изменения в цепочке добавленной стоимости, а также развитие открытых моделей (Open Source);
• в сфере облачных сервисов, вероятно, будут сохраняться несколько крупных игроков, но возможны сдвиги из-за появления региональных конкурентов и роста сегмента облачных сервисов для генеративного ИИ;
• на сферу облачных сервисов могут оказать влияние регулирование «суверенитета данных», внедрение генеративного искусственного интеллекта, затраты на миграцию в облако, реагирование на киберинциденты.
Изучить все перспективные сферы → (ENG, 213 стр.)
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #облачный_сервис #беспилотники #open_source #информационная_безопасность #кибербезопасность #e_commerce #транспорт #робототехника #медиа
Консалтинговая компания McКinsey составила список из 18 сфер или отраслей, которые демонстрируют наибольшую динамику развития и способны изменить глобальную экономику. Авторы документа называют их «аренами». По оценке экспертов, их совокупная выручка к 2040 году будет составлять от $29 трлн до $48 трлн.
Большинство названных сфер связаны с цифровыми технологиями, особое место среди них аналитики отводят искусственному интеллекту. Список дополнительно разделен на три группы: отрасли, продолжающие развитие (Continuing Arenas), ответвления отраслей (Spin-off Arenas) и новые отрасли (Emergent Arenas).
Наиболее перспективные технологические сферы:
• к перспективным отраслям, продолжающим свое развитие, аналитики отнесли E-commerce, электрический транспорт, облачные сервисы, полупроводники;
• к отраслям-ответвлениям отнесены сферы ИИ-софта и ИИ-сервисов (AI Software and Services) как спин-офф области производства ПО, не включающий оборудование, цифровая реклама как ответвление области потребительского интернета, а также стриминг как производная от мультимедийных развлечений;
• в число новых перспективных отраслей вошли 11 направлений. Из них к ИТ можно отнести шеринг автономного транспорта, кибербезопасность, видеоигры, робототехнику.
Некоторые выводы по отдельным технологическим сферам:
• для сферы ИИ- софта и сервисов факторами динамики названы масштабные инвестиции, позволяющие нескольким крупным игрокам развивать передовые фундаментальные модели (Foundation Models), а также фрагментация в сегменте специализированного ПО для конкретных задач;
• к факторам, которые могут оказать влияние на сферы, связанные с ИИ, аналитики отнесли обеспечение полупроводниками и вычислительными мощностями, фрагментацию рынка по причине геополитических событий, изменения в цепочке добавленной стоимости, а также развитие открытых моделей (Open Source);
• в сфере облачных сервисов, вероятно, будут сохраняться несколько крупных игроков, но возможны сдвиги из-за появления региональных конкурентов и роста сегмента облачных сервисов для генеративного ИИ;
• на сферу облачных сервисов могут оказать влияние регулирование «суверенитета данных», внедрение генеративного искусственного интеллекта, затраты на миграцию в облако, реагирование на киберинциденты.
Изучить все перспективные сферы → (ENG, 213 стр.)
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #облачный_сервис #беспилотники #open_source #информационная_безопасность #кибербезопасность #e_commerce #транспорт #робототехника #медиа
22 нейросети запустили или обновили российские экосистемы за два года
ICT.Moscow проанализировал публичную активность пяти российских цифровых экосистем — «Яндекса», «Сбера», VK, МТС и Т-Банка («Т-Технологии») — в области искусственного интеллекта с января 2023 года по декабрь 2024 года.
Всего рассмотрено 236 публикаций, которые разделены на два условных уровня: 1) ресурсный, который объединяет публикации о крупных ИИ-моделях данных экосистем, о технологической инфраструктуре, а также об открытых разработках для рынка; 2) операционный, который иллюстрирует практику применения ИИ-разработок экосистемами в собственных продуктах, а также в сторонних — в рамках сотрудничеств. Операционный уровень показывает специфику продвижения и монетизации таких проектов.
🖍️Некоторые выводы:
• из 22 обнаруженных нейросетей половина (11 разработок) приходится на «Сбер». Вместе с «Яндексом» они являются единственными компаниями, имеющими собственные большие языковые модели, созданные с нуля;
• в части ИИ-сервисов, в основе которых лежит применение нейросетей, наибольшее разнообразие в информационном поле у компании МТС (17 публичных решений). В области ИИ-решений с открытым исходным кодом наиболее заметны «Сбер» и Т-Банк;
• публичная деятельность «Яндекса» наиболее сконцентрирована на категории нейросетей (22% от числа упоминаний разработок компании), МТС — на ИИ-сервисах, включая и собственные, и совместные проекты (78%), Т-Банк — на открытых продуктах для разработчиков (47%), VK — на инфраструктуре (25%);
• тесты и применения открытых ИИ-продуктов экосистемы сторонними организациями встречались только у решений «Сбера»;
• за последние два года только две экосистемы («Сбер» и «Т-Технологии») публиковали новости по теме ИИ-лабораторий, и все они были про открытие новых центров.
Изучить все выводы →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети #бенчмарк #open_source #экосистема
ICT.Moscow проанализировал публичную активность пяти российских цифровых экосистем — «Яндекса», «Сбера», VK, МТС и Т-Банка («Т-Технологии») — в области искусственного интеллекта с января 2023 года по декабрь 2024 года.
Всего рассмотрено 236 публикаций, которые разделены на два условных уровня: 1) ресурсный, который объединяет публикации о крупных ИИ-моделях данных экосистем, о технологической инфраструктуре, а также об открытых разработках для рынка; 2) операционный, который иллюстрирует практику применения ИИ-разработок экосистемами в собственных продуктах, а также в сторонних — в рамках сотрудничеств. Операционный уровень показывает специфику продвижения и монетизации таких проектов.
🖍️Некоторые выводы:
• из 22 обнаруженных нейросетей половина (11 разработок) приходится на «Сбер». Вместе с «Яндексом» они являются единственными компаниями, имеющими собственные большие языковые модели, созданные с нуля;
• в части ИИ-сервисов, в основе которых лежит применение нейросетей, наибольшее разнообразие в информационном поле у компании МТС (17 публичных решений). В области ИИ-решений с открытым исходным кодом наиболее заметны «Сбер» и Т-Банк;
• публичная деятельность «Яндекса» наиболее сконцентрирована на категории нейросетей (22% от числа упоминаний разработок компании), МТС — на ИИ-сервисах, включая и собственные, и совместные проекты (78%), Т-Банк — на открытых продуктах для разработчиков (47%), VK — на инфраструктуре (25%);
• тесты и применения открытых ИИ-продуктов экосистемы сторонними организациями встречались только у решений «Сбера»;
• за последние два года только две экосистемы («Сбер» и «Т-Технологии») публиковали новости по теме ИИ-лабораторий, и все они были про открытие новых центров.
Изучить все выводы →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети #бенчмарк #open_source #экосистема