Битубитех от Яндекса
Разбираемся, как технологии делают компании и их сотрудников более продуктивными https://b2btech.yandex.ru 💬 Наш чат https://t.me/+wTccheNAgMpmYzZi
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Битубитех от Яндекса
کانال Битубитех от Яндекса (@yab2btech) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 15 280 مشترک است و جایگاه 8 426 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 42 955 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 15 280 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 14 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 1 881 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 0 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید شده (به صورت رسمی توسط تلگرام)
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.76% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.52% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 328 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 533 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 16 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند yandex, b2b, microsoft, чип, аналитика تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Разбираемся, как технологии делают компании и их сотрудников более продуктивными
https://b2btech.yandex.ru
💬 Наш чат https://t.me/+wTccheNAgMpmYzZi”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 15 اکتبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
در حال بارگذاری دادهها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 15 اکتبر | +118 | |||
| 14 اکتبر | 0 | |||
| 13 اکتبر | +214 | |||
| 12 اکتبر | +78 | |||
| 11 اکتبر | +82 | |||
| 10 اکتبر | +83 | |||
| 09 اکتبر | +75 | |||
| 08 اکتبر | 0 | |||
| 07 اکتبر | 0 | |||
| 06 اکتبر | 0 | |||
| 05 اکتبر | 0 | |||
| 04 اکتبر | 0 | |||
| 03 اکتبر | 0 | |||
| 02 اکتبر | 0 | |||
| 01 اکتبر | +19 |
| 2 | В ночь с 7 на 8 октября дата-центр Яндекса в Сасово был серьезно повреждён из-за атаки БПЛА. Его работа полностью остановлена. Сегодня утром произошла атака на ещё один наш дата-центр, в Калуге. Часть инфраструктуры вышла из строя. Ни в Сасово, ни в Калуге сотрудники не пострадали. Сейчас на месте работают экстренные службы и наши специалисты.
Дата-центры — «железное сердце» Яндекса. Их работоспособность критична для сервисов, которые стали частью повседневной жизни людей. Миллионы пользователей проверяют пробки и строят маршруты, слушают музыку, смотрят кино, заказывают продукты и получают ответы на вопросы. Наши технологии помогают вести бизнес сотням тысяч компаний: принимать заказы, обслуживать клиентов, взаимодействовать с партнёрами.
Мы понимаем, что для наших пользователей, клиентов и партнёров каждый сбой — это нарушенные планы и невозможность сделать то, что было частью повседневной жизни или работы.
Команды Яндекса ночью и днём делают всё возможное, чтобы обеспечить работу сервисов и помочь тем, кого затронул инцидент. Сейчас это наша самая важная задача, но, к сожалению, она непростая.
Спасибо нашим сотрудникам — тем, кто находится на площадках, и тем, кто продолжает работать над восстановлением сервисов. Спасибо партнёрам за терпение и сотрудничество, а пользователям — за понимание.
Мы продолжаем оценивать состояние инфраструктуры — пока назвать сроки восстановления работы оборудования в дата-центрах очень сложно. Будем рассказывать о ситуации по мере появления информации.
Команда Яндекса ❤️ | 2 699 |
| 3 | Яндекс Браузер с Алисой AI попал в топ-15 самых популярных мобильных AI-приложений в новом рейтинге Andreessen Horowitz, обогнав Grok и Perplexity.
🔍 Что за рейтинг? Andreessen Horowitz, или a16z, — крупный американский венчурный фонд, который с 2023 года следит за 50 самыми популярными потребительскими AI-продуктами мира.
Рынок AI-приложений за три года стал более зрелым: состав лидеров стабильнее, а новых участников в топе всё меньше. В этот раз их всего 11 — меньше, чем когда-либо за семь выпусков рейтинга.
Яндекс Браузер, кстати, попадает в мобильный топ a16z уже второй раз подряд. В новом выпуске он занял 13-е место.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 2 597 |
| 4 | Яндекс Браузер с Алисой AI попал в топ-15 самых популярных мобильных AI-приложений в новом рейтинге Andreessen Horowitz, обогнав Grok и Perplexity.
🔍 Что за рейтинг? Andreessen Horowitz, или a16z, — крупный американский венчурный фонд, который с 2023 года следит за 50 самыми популярными потребительскими AI-продуктами мира.
Рынок AI-приложений за три года стал более зрелым: состав лидеров стабильнее, а новых участников в топе всё меньше. В этот раз их всего 11 — меньше, чем когда-либо за семь выпусков рейтинга.
Яндекс Браузер, кстати, попадает в мобильный топ a16z уже второй раз подряд. В новом выпуске он занял 13-е место.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 1 |
| 5 | 💬 Yandex B2B Tech проведёт собственную сессию «Гибридный подход в ИТ: почему всё больше компаний объединяют облачную и собственную инфраструктуру» на форуме «Цифровые решения» в Москве.
📍Сохраняйте время и место: 8 октября с 16:45 до 18:00 в конференц-зале № 3 в национальном центре «Россия» (Краснопресненская набережная, 14)
💬 О чём будем говорить
Главный вопрос сессии — как компании проводят границу между своим и внешним контуром, из чего исходят (деньги, данные, безопасность, скорость) и что в этой логике поменялось за последний год.
Отдельное внимание участники сессии уделят инфраструктуре для ИИ: какие нагрузки размещать в собственном контуре, какие переносить в облако и когда оптимальным решением становится гибридная модель. На практических кейсах разберут выбор с учётом стоимости, скорости запуска, безопасности, доступности вычислительных ресурсов, совместимости и риска зависимости от поставщика.
💬 Участники сессии
〰️ Александр Черников, операционный директор Yandex Cloud
〰️ Сергей Педченко, директор по технологическому развитию Яндекс 360
〰️ Александр Трикоз, руководитель департамента сопровождения информационных технологий Альфа-Банка
〰️ Дмитрий Ширшаков, руководитель департамента больших данных СДЭК
〰️ Илья Кочнев, директор по сопровождению информационных технологий Lamoda
〰️ Алексей Манихин, директор по ИТ-стратегии и бизнес-приложениям, Норникель
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 1 866 |
| 6 | Могут ли ИИ-агенты представлять интересы людей на реальном рынке? Чтобы это выяснить, Anthropic провела эксперимент.
201 сотрудник компании принёс по книге и рассказал агенту о своих вкусах. ИИ ранжировал доступные варианты и отправился на цифровой рынок — обменивать книгу владельца на ту, которая понравится ему больше, у других агентов.
👀 Торговались вполне по-человечески
ИИ-агенты давили на дедлайн, расхваливали свои книги, вели списки ожидания и даже выступали брокерами в чужих сделках.
Половине из них велели быть максимально жёсткими, другой — искать выгодный для всех результат. Но выбор модели влиял сильнее инструкции: агенты Haiku набрали 0,75 по эффективности обменов, а Opus — 0,88. Для сравнения: жёсткая инструкция давала агенту всего около +0,02 к результату.
🔍 Главная проблема оказалась не в переговорах
А в том, насколько хорошо агент понял вкусы человека. После короткого разговора ИИ правильно угадывал предпочтения владельца между двумя книгами только в 61% случаев.
Была и ещё одна сложность: агенты не всегда понимали, что стоит раскрывать в переговорах. Иногда слишком слишком много или наоборот мало информации о том, чего хотят — и упускали подходящий обмен.
При этом результат участникам понравился: полученные книги они оценили в среднем на 7,2 из 10.
✏️ Делаем выводы
Если в будущем компании поручат агентам поиск предложений, переговоры и сделки от своего имени, одного умения торговаться будет недостаточно:
➡️ агент должен чётко понимать цель и критерии хорошего результата
➡️ для взаимодействия нужны понятные правила рынка: что можно раскрывать, как фиксируются сделки и что происходит при сбое
➡️ важны как инструкции, так и сама модель.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 1 265 |
| 7 | Microsoft создала ИИ для биологических исследований, Nvidia — платформу для контроля агентов, а Яндекс — новую рекомендательную модель. Собрали главные новости недели в дайджесте.
🟣Microsoft научила ИИ проверять биологические гипотезы. Модель Quine объединяет данные о генах, белках и клетках и прогнозирует, как они отреагируют на разные вмешательства ещё до лабораторных опытов. Например, систему уже использовали для поиска соединений, способных воздействовать на клетки рака поджелудочной железы: из тысяч вариантов Quine помогла выбрать несколько самых перспективных для лабораторной проверки.
🟪 Nvidia придумала, как держать ИИ-агентов под контролем. Компания выпустила Open Agent Safety Platform, в основе которой — открытое ПО OpenShell. Платформа изолирует агента и устанавливает ограничения, к каким данным, сервисам и действиям он получает доступ. Каждый шаг проверяется отдельно, а если система замечает попытку обойти ограничения, доступ можно автоматически урезать или полностью заблокировать. По словам Nvidia, технология могла бы предотвратить недавний взлом Hugging Face, когда ИИ-агент смог обойти существующие ограничения безопасности.
🌼 Яндекс представил собственную рекомендательную ИИ-модель. Sona объединяет более 15 алгоритмов, которые охватывают весь цикл: от поиска подходящих вариантов до их оценки и ранжирования. Она сама ищет подходящие треки, анализирует реакцию пользователя и определяет порядок воспроизведения. В тесте на колонках с Алисой пользователи стали на 6,3% дольше слушать рекомендации и почти на 18% чаще возвращаться к трекам повторно.
🟣 ИИ может приносить российскому ритейлу до 160 млрд рублей в год. К 2030 году такой дополнительный операционный эффект прогнозируют аналитики «Технологий Доверия». Главные точки роста — прогнозирование спроса и запасов, автоматизация складов, персонализация и управление потерями. Уже сейчас системы прогнозирования и автопополнения помогают сокращать излишки на 10–15% и повышать оборачиваемость на 5–12%.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 908 |
| 8 | Microsoft создала ИИ для биологических исследований, Nvidia — платформу для контроля агентов, а Яндекс — новую рекомендательную модель. Собрали главные новости недели в дайджесте.
🟣Microsoft научила ИИ проверять биологические гипотезы. Модель Quine объединяет данные о генах, белках и клетках и прогнозирует, как они отреагируют на разные вмешательства ещё до лабораторных опытов. Например, систему уже использовали для поиска соединений, способных воздействовать на клетки рака поджелудочной железы: из тысяч вариантов Quine помогла выбрать несколько самых перспективных для лабораторной проверки.
🟪 Nvidia придумала, как держать ИИ-агентов под контролем. Компания выпустила Open Agent Safety Platform, в основе которой — открытое ПО OpenShell. Платформа изолирует агента и устанавливает ограничения, к каким данным, сервисам и действиям он получает доступ. Каждый шаг проверяется отдельно, а если система замечает попытку обойти ограничения, доступ можно автоматически урезать или полностью заблокировать. По словам Nvidia, технология могла бы предотвратить недавний взлом Hugging Face, когда ИИ-агент смог обойти существующие ограничения безопасности.
🌼 Яндекс представил собственную рекомендательную ИИ-модель. Sona объединяет более 15 алгоритмов, которые охватывают весь цикл: от поиска подходящих вариантов до их оценки и ранжирования. Она сама ищет подходящие треки, анализирует реакцию пользователя и определяет порядок воспроизведения. В тесте на колонках с Алисой пользователи стали на 6,3% дольше слушать рекомендации и почти на 18% чаще возвращаться к трекам повторно.
🟣 ИИ может приносить российскому ритейлу до 160 млрд рублей в год. К 2030 году такой дополнительный операционный эффект прогнозируют аналитики «Технологий Доверия». Главные точки роста — прогнозирование спроса и запасов, автоматизация складов, персонализация и управление потерями. Уже сейчас системы прогнозирования и автопополнения помогают сокращать излишки на 10–15% и повышать оборачиваемость на 5–12%.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 1 |
| 9 | 🌧 Мультиоблако постепенно становится нормой.
Зачем AWS и Azure сближают свои инфраструктуры, в каких случаях компании приходят к нескольким облакам и как не потерять контроль над безопасностью — разбираемся в свежем выпуске «404 секунд».
👉 Смотрите на YouTube, VK Video и слушайте на Яндекс Музыке.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech | 895 |
| 10 | 🌟 YDB — флагманская база данных Yandex B2B Tech — стала первой российской базой данных со встроенным гибридным поиском. По данным Grand View Research, к 2028 году глобальный рынок векторного и гибридного поиска может составить $2–4 млрд.
📷 Зачем нужен гибридный поиск?
Технология объединяет классический поиск по ключевым словам и семантический векторный поиск. Первый метод позволяет искать по точным совпадениям слов, кодов, артикулов, второй — понимает смысл запроса исходя из контекста. Так можно получить наиболее полный ответ.
📷 Как пользоваться
Гибридный поиск в YDB работает из коробки. Документы, тикеты, карточки товаров и диалоги хранятся в одной базе, а поиск работает со всеми типами данных одновременно. То есть компании не нужно поддерживать три отдельные системы (основную базу данных, поисковый движок и векторную базу), оплачивать отдельные лицензии и синхронизировать данные между ними. YDB соответствует требованиям информационной безопасности крупных компаний.
«Гибридный поиск напрямую влияет на качество ИИ-продуктов. Если использовать только векторный поиск, система может пропустить точные термины, номера документов или специфические коды. А только полнотекстовый поиск не поймёт, что "сбой в системе" и "ошибка в работе ПО" могут означать одно и то же. Гибридный поиск объединяет оба подхода и помогает ИИ-ассистентам давать точные ответы даже на неоднозначные запросы или вопросы с технической терминологией. В YDB мы встроили его прямо в базу данных: оба индекса находятся рядом с данными и обновляются вместе с ними в одной транзакции», — рассказал Андрей Фомичёв, технический директор YDB.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 1 160 |
| 11 | Кратный рост в инвестициях могут показать отдельные технологии к концу года. McKinsey изучила 14 направлений и выяснила, как меняется рынок.
Для оценки аналитики использовали глобальные данные об инвестициях, патентах, научных публикациях, поисковых запросах, новостях и спросе на специалистов за 2022–2025 годы.
🔍 К чему пришли
Если темпы первого полугодия сохранятся, лидерами по росту инвестиций станут:
🌟 агентная разработка ПО — в 12,8 раза
🌟 космические технологии — в 12,1 раза
🌟 инфраструктура ИИ — в 5,3 раза
🌟 применение ИИ в науке и инженерии — в 3,2 раза
🌟 робототехника — в 2,1 раза.
👀 Что стоит за ростом инвестиций
1. ИИ становится автономнее. Всё чаще агенты выполняют цепочки задач самостоятельно, а «физический» ИИ — используется в роботах и автоматизированных производствах.
2. ИИ требует всё больше инфраструктуры. Инференс увеличивает спрос на дата-центры, специализированные чипы и электроэнергию.
3. ИИ ускоряет исследования. Например, в биофарме модели помогают быстрее искать молекулы для потенциальных лекарств. При этом проверку качества с помощью в том числе лабораторных испытаний, конечно, никто не отменял.
Параллельно ускоряются разработка ПО и кибергонка: писать код и создавать продукты становится проще, а вместе с этим растут требования к их тестированию, надёжности и технологиям защиты.
🏡 А что в России
В российском ТМТ-секторе (технологии, медиа, телеком) высокий потенциал роста инвестиций сохранится как минимум до конца 2026 — начала 2027 года. По другим прогнозам, в 2025–2028 годах среднегодовой рост составит около 8%, а к 2029–2030 годам может ускориться до 13%.
Несколько цифр, которые показывают масштаб:
🌟 Инвестиции крупных и средних компаний в ИКТ в I квартале 2026 года выросли на 23,2% год к году, до 420,1 млрд рублей.
🌟 Аналитики ждут, что весь ИКТ-сектор России прибавит до 10% по итогам 2026 года.
🌟 По оценке компании «Эйлер», акции крупнейших поставщиков B2B-технологий в России могут удвоиться в цене в течение года — сопоставимого потенциала аналитики не видели давно.
Главные драйверы роста — развитие цифровых сервисов и ИИ, импортозамещение и восстановление спроса.
📌 Что это значит для бизнеса
И в России, и в мире деньги всё активнее идут не только в ИИ-продукты, но и в то, что помогает им масштабироваться.
Поэтому компаниям стоит:
〰️ отдельно закладывать расходы на вычислительные мощности для ИИ, а не по остаточному принципу после выбора модели или продукта
〰️ вкладываться в кибербезопасность одновременно с ИИ
〰️ выбирать подрядчиков с учётом не только продукта, но и инфраструктурной зрелости — от неё зависит, получится ли масштабировать решение без проблем с мощностями и уязвимостями.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 910 |
| 12 | Смешно, пока это не ваши данные 😅
Не повторяйте чужих ошибок — подумайте о безопасности.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech | 933 |
| 13 | Внедрить ИИ оказалось проще, чем обеспечить безопасность
К такому выводу пришли AppSec Solutions и Ассоциация разработчиков программных продуктов «Отечественный софт», изучив, как разработчики ПО внедряют ИИ и насколько при этом защищают свои системы. Делимся ключевыми выводами.
1️⃣ Используют все — защищают единицы
Вариант «не используем ИИ» не выбрала ни одна компания. Самые распространённые инструменты — большие языковые модели (81%), ИИ-агенты (72%) и RAG (57%).
При этом базовые системы контроля безопасности ИИ внедряют только 23% опрошенных компаний. Из восьми основных мер защиты, например, инвентаризация ИИ-систем, назначение ответственного и оценка угроз, в среднем внедрено 1,9. У каждой третьей компании нет ничего из перечисленного.
2️⃣ Бизнес внедряет ИИ-агентов без оценки риска
74% компаний тестируют или уже используют ИИ-агентов в рабочей среде — с реальными данными, пользователями и бизнес-процессами.
Но оценку угроз для ИИ-решений провели только 9% компаний. Телеметрию по токенам контролируют 42%, а политику взаимодействия агентов с внешними инструментами разработали лишь 26%.
3️⃣ Главный дефицит — специалисты
Число ИБ-инцидентов в России в начале 2026 года выросло на 68% год к году, а более 90% корпоративных сетей остаются уязвимыми к полному захвату через подрядчиков и цепочки поставок. На этом фоне спрос на аутсорс кибербезопасности (MSSP) вырос на 25% за первое полугодие: бюджетов и своих специалистов бизнесу по-прежнему не хватает.
70% компаний главным барьером называют нехватку ИБ-экспертизы в ИИ, тогда как нехватку бюджета назвал только 31%. При этом 82% из тех, кто пожаловался на нехватку экспертизы, не обучают сотрудников ИИ-безопасности, а в 46% компаний ответственность за неё размыта. Там же, где создали отдельную команду по ИИ-безопасности, доля внедрённых мер контроля вырастает в 4,2 раза.
✏️ Что запомнить
ИИ уже активно применяется в разработке и бизнес-процессах, но защиту для него пока не все успевают построить. Чем крупнее ИИ-стек компании, тем больше критических уязвимостей в её системе.
Чтобы исправить ситуацию, рынку сегодня нужны люди и процессы: чётко определённый ответственный за ИИ-безопасность, а также анализ рисков теневого ИИ до того, как агенты получат ещё больше полномочий.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 1 362 |
| 14 | ➡️ Главный дефицит на рынке дата-центров — уже не деньги.
Инвестировать готовы много: к 2030 году объём вложений в ЦОДы может достичь $7 трлн, прогнозирует McKinsey.
Но построить все эти мощности будет сложнее. Новым дата-центрам критически необходимы участки с минимальным пингом и свободные мегаватты, но инвесторы упираются в дефицит земли, перегрузку сетей и многолетние очереди на подключение. По данным WEF, спрос ЦОДов на электроэнергию растёт минимум на 20% в год.
🔍 Что может тормозить рост
〰️ К 2030 году рынку понадобится ещё около 160 км² площадок под дата-центры с доступом к энергии. Сейчас их около 81 км².
〰️ Плотность стоек резко растёт: передовые ИИ-системы уже доходят примерно до 250 кВт на стойку, следующее поколение может превысить 600 кВт. Это требует другой электрической и инженерной архитектуры.
〰️ Заявленное не равно построенному: из 262 ГВт мощностей ИИ-ЦОД, объявленных к 2030 году, реализованными могут оказаться менее половины.
👀 В России дефицит ощущается ещё острее
85% российских ЦОДов сосредоточены в Москве и Петербурге, и наращивать мощности всё сложнее. В Петербурге, по данным iKS-Consulting, свободных мощностей остаётся менее 10%, а ввод новых за прошлый год упал с 14 до 5 тысяч.
Одновременно растёт энергопотребление самих ЦОДов. Стойка с GPU требует около 50 кВт вместо привычных 5 кВт, а крупному ИИ-ЦОДу нужно не менее 200–500 МВт в одном месте и подстанция уровня 220 кВ.
Чтобы справиться с растущим дефицитом, компании переходят на дизельную или газовую генерацию, а ЦОДы хотят запитывать от резервной мощности ТЭЦ. Энергетики же предлагают подключать новые ЦОДы Москвы и Подмосковья по IV категории надёжности — это схема с быстрым подключением, но без гарантированного резервного питания и с большим риском отключений.
✏️ К чему готовиться
Мировой и российский тренды сходятся в главном: доступность энергии и плотность стоек определяют, где и когда появятся новые вычислительные мощности.
Компаниям, которые планируют ИИ-проекты, стоит закладывать в сроки и бюджет не только закупку оборудования или облачных ресурсов, но и поиск площадки с гарантированным электроснабжением.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 1 229 |
| 15 | Google запустит спутник с ИИ-процессором в космос, рынок чипов удвоится по итогам года, а Boston Dynamics и Hyundai строят «фабрику обучения роботов» — эти и другие новости из мира B2B-технологий.
🟣 Boston Dynamics будет обучать роботов Atlas на заводах Hyundai. В Robotics Metaplant Application Center (RMAC) роботов научат управлять логистикой автомобильных деталей: выстраивать последовательность компонентов, распаковывать их и раскладывать по ячейкам для подачи на сборочную линию. В центре также разрабатывают и тестируют программные и аппаратные решения, которые позволят переносить навыки Atlas между разными производственными задачами и площадками. В ближайшие годы на заводах Hyundai и Kia планируется внедрить 25 000 роботов Atlas, а в США планируют выпускать до 30 000 таких роботов в год.
🟪 Google запустит чипы ИИ на орбиту. В рамках проекта Suncatcher компания исследует, можно ли в будущем создавать орбитальные дата-центры для работы ИИ. Их главное потенциальное преимущество — почти постоянный доступ к солнечной энергии. По оценке Google, на низкой орбите её можно получать до восьми раз больше, чем на Земле. Первый шаг — запуск спутника с TPU, чтобы проверить, выдержат ли чипы радиацию, перегрузки и охлаждение в вакууме. В 2027 году Google планирует протестировать уже связку спутников, соединённых лазерами для передачи данных.
🟣 Мировой рынок чипов к 2026 году достигнет $1,6 трлн. Это почти вдвое больше, чем годом ранее, следует из оценки Корейского экспортно-импортного банка. Главным драйвером роста остаётся бум ИИ-инфраструктуры: расходы крупнейших операторов дата-центров могут вырасти на 98%. Особенно быстро растёт рынок памяти: на DRAM и NAND может прийтись около 55% всех продаж полупроводников.
🟣 Крупный бизнес наиболее активно внедряет ИИ. По данным ВШЭ за 2025–2026 годы, ИИ используют 5,2% крупных и средних организаций. Среди компаний с численностью более 500 сотрудников доля достигает 17%, а среди организаций до 100 сотрудников — 4,3%. Чаще всего ИИ применяют в маркетинге и продажах, HR и производстве. Самые востребованные технологии — обработка текста и изображений: ими пользуются около двух третей компаний, уже внедривших ИИ.
🌼 Yandex Cloud и «Флант» запустят сервис для быстрой разработки приложений в закрытом контуре. Платформа будет работать на базе Deckhouse Platform и управляемых баз данных Yandex Cloud. Она позволит разрабатывать микросервисные приложения, подключать базы данных и управлять инфраструктурой в едином интерфейсе. В него также встроят ИИ-ассистентов для инженеров, а позже — автономных агентов для SRE- и DevOps-задач. Сервис откроют для тестирования специалистам в 2027 году.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 1 610 |
| 16 | 👀 ИИ решил «задачу тысячелетия» Навье-Стокса, над которой математики бились более 100 лет. Ещё сократил три года химических исследований до недели и научился управлять лабораторией.
В свежем выпуске ИТ-шоу обсуждаем, как искусственный интеллект двигает науку. Смотрите на YouTube, VK Video и слушайте на Яндекс Музыке.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech | 2 124 |
| 17 | 🍉 Чем сложнее и длиннее задача ИИ-агента, тем больше токенов он тратит. О том, почему бизнесу вообще приходится считать токены и как в этом помогает токеномика, мы писали здесь.
И раз токены стали отдельной статьёй расходов, логичный шаг — понять, как тратить их меньше. В качестве решения исследователи Google и Purdue University предложили архитектуру SKILL.state — способ построения агентов, который в разы сокращает эти расходы у Claude Code, Codex и подобных им систем.
🔍 Как устроен навык
Обычный агент на каждом шаге дозаписывает всю историю действий в диалог: что наблюдал, что делал, как рассуждал. Чем больше таких шагов, тем больше контекст — он растёт в геометрической прогрессии.
SKILL.state оставляет модели только три вещи: исходное описание задачи, текущее структурированное состояние и последнее новое наблюдение. Промежуточные рассуждения используются только для выбора следующего шага и сразу удаляются.
Для каждой задачи заранее задают, какие данные хранить. Например, для 100 разных CTF-задач — соревнований по поиску уязвимостей и скрытых код-флагов — прогресс агента сводится к пяти обновляемым полям: найденные флаги, проверенные гипотезы, активные файлы, рабочая директория, сводка команд.
Вместо всей истории агент на каждом шаге видит одну компактную карточку с актуальным состоянием задачи.
📌 Какие результаты
В тесте на управление складом из 200 шагов SKILL.state потратил 122 тысяч токенов и правильно выполнил 94% действий. Агент с памятью на основе суммаризации потратил на ту же задачу 6,17 млн токенов — более чем в 50 раз больше — и справился с 84% действий.
На реальных CTF-задачах SKILL.state решал 54,2% задач с первой попытки — на 7,8 п. п. больше лучшего аналога — и экономил 60–66% токенов. При общении с клиентами в службе поддержки он доводил до результата 58% диалогов, экономя до 45% токенов.
Если считать не в токенах, а в задачах: обычному агенту 1 млн токенов (в среднем это стоит $10) не хватит даже для одной задачи в 200 шагов, а агент на архитектуре SKILL.state с тем же лимитом может выполнить около 8 таких задач.
💬 Можно ли использовать SKILL.state уже сейчас?
Да, но готового сервиса для подключения нет — принцип SKILL.state нужно внедрять в архитектуру агента вручную.
Так что отправляйте этот пост разработчикам — пусть разбираются, можно ли применить подход в ваших сценариях и сократить расход токенов.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 1 983 |
| 18 | 🟥 Yandex B2BTech представила на Yandex Scale несколько обновлений. Рассказываем о них в дайджесте.
🔲 Новое направление информационной безопасности — Yandex Security.
〰️ Сервисы Yandex Security позволяют защищать ресурсы клиентов, размещённые в локальной, гибридной и локальной инфраструктуре, а также у разных облачных провайдеров. Клиентам доступен мониторинг безопасности в едином интерфейсе.
〰️ В составе Yandex Security Deck появился отдельный модуль Access Analyzer для контроля доступов в системе, чтобы отслеживать использование ролей.
〰️ В сервисе Identity Hub появилась возможность беспарольной авторизации для организаций по лицу, отпечатку пальца или с помощью аппаратного ключа на базе технологий WebAuthn/FIDO2.
〰️ Новый тип проверки посетителей сайта от ботов — JS-Challenge. При стандартной активности пользователя проверка проходит незаметно — в фоновом режиме. Капча показывается только при наиболее подозрительных запросах. Это снижает нагрузку на посетителей и повышает эффективность фильтрации ботов.
🔲 DataLens Platform — для снижения затрат на работу с данными до 30%
〰️ Платформа объединяет все этапы работы с данными: от загрузки и хранения до визуализации и ИИ-аналитики.
〰️ На DataLens Platform уже объединены хранилище данных, инструменты для обработки информации и создания отчётов, а также ИИ-помощник, которому можно задавать вопросы на обычном языке. Пользователь сможет работать с данными и получать готовые показатели в единой системе — без огромного количества прослоек из межсистемных интеграций.
〰️ Сначала DataLens Platform будет доступна в Yandex Cloud. Позднее Yandex B2B Tech планирует выпустить версии продукта для размещения в собственной инфраструктуре компании и для гибридного сценария.
🔲 Автономные ИИ-агенты для разработки
〰️ На платформе SourceCraft появилась возможность подключать и настраивать автономных ИИ-агентов, например для разработки и проверки безопасности кода, или создавать агентов с собственными специализациями под ключ.
〰️ Агент работает под собственной учётной записью в GitLab как самостоятельный участник команды, выполняет поручение и передаёт результат на проверку. Если ему не хватает данных или требуется согласование, он сам обращается к команде.
〰️ По данным McKinsey, компании, которые встроили автономных ИИ-агентов в процесс разработки, более чем вдвое чаще добивались роста производительности свыше 20% по сравнению с теми, кто просто добавил ИИ-инструменты в существующие процессы. В среднем автономные агенты сокращают время на задачи разработки на 11,2%, а объём повторной работы — на 6,8%.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 1 658 |
| 19 | 🌀 Недавно рассказывали про Алису AI для бизнеса. Теперь представляем расширенную версию корпоративного ИИ-ассистента — Алису AI Про для бизнеса. Она подходит компаниям для гибкой кастомизации под рабочие процессы компании, а также с особыми требованиями хранению и обработке данных. Например, банкам, ритейлерам, промышленным корпорациям. Ассистент доступен клиентам Yandex AI Studio.
➡️ Главное про Алису AI Про:
🔴 Это универсальный ИИ-агент, способный решать сложные многосоставные задачи. Её можно развернуть на собственной инфраструктуре, самостоятельно выбрать модель «под капотом» или создать узкоспециализированные навыки.
🔴 Поручения достаточно сформулировать, как в разговоре с коллегой. Для решения задач Алиса AI Про сама создаёт себе команду специализированных ИИ-агентов, координирует их работу и проверяет результаты. Она может пользоваться теми же приложениями, которые применяют сотрудники компании. Например, CRM-системы или сервисы для работы с документами и бухучёта. Получается единый ИИ-интерфейс для решения большинства задач.
🔴 У ИИ-ассистента уже есть более 120 навыков — готовых инструкций по решению рабочих задач для специалистов разных профессий, в том числе дизайнеров, аналитиков, юристов, финансистов. Можно создавать собственные навыки.
🔴 Алису AI Про уже тестируют крупные компании. Например, специалисты «Норникеля» помогали сформировать сценарии использования ИИ-ассистента, в том числе для организации нормоконтроля документов и классификации затрат.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 1 422 |
| 20 | 🔘 Пользователи платформы Yandex AI Studio теперь могут создавать ИИ-агентов для мессенджеров. Готового агента можно за пару кликов интегрировать в Telegram, Яндекс Телемосте и MAX или разместить на сайте в виде веб-виджета.
🔴 Зачем нужен ИИ-агент в мессенджере
ИИ-агента можно использовать, например, для консультаций клиентов по товарам и услугам, онбординга сотрудников или поиска по документам.
«Обычный бот в мессенджере малофункционален – он работает по заданному сценарию и выполняет ограниченный набор команд. ИИ-агент устроен иначе: он может сам определить, как решить любую задачу пользователя, найти и проанализировать нужные документы, а затем подготовить результат, например, в виде текста или презентации. Сценарии могут быть самыми разными: от поддержки клиентов до личного помощника для аналитических задач», — объяснил руководитель Yandex AI Studio Артур Самигуллин.
🔴 Как создать ИИ-агента
Создать ИИ-агента можно на Yandex AI Studio. Можно воспользоваться всеми инструментами платформы, в частности это выбор генеративной модели, поиск в интернете и базах знаний, взаимодействие с внешними сервисами.
〰️ Telegram
Опубликуйте агента в виде Telegram-бота, чтобы пользователи могли обращаться к нему в привычном чате. Для подключения нужно создать бота через BotFather и указать его токен при публикации в AI Studio.
〰️ Яндекс Телемост
Сделайте агента доступным в Яндекс Телемосте — например, как корпоративного помощника для ответов по внутренней базе знаний и онбординга новых сотрудников. Бот создаётся в панели администратора Яндекс 360, затем подключается к агенту через интерфейс публикации AI Studio.
〰️ Виджет на сайте
Разместите чат с агентом прямо на страницах компании, чтобы посетители могли задавать вопросы, выбирать товары и разбираться в услугах. Настройте внешний вид виджета и добавьте на сайт готовый фрагмент кода из AI Studio.
〰️ MAX
Для получения токена необходимо зарегистрировать бота на платформе MAX для бизнеса и пройти модерацию — это доступно только для юрлиц.
Кейс Высшей школы экономики
Высшая школа экономики (ВШЭ) запустила для студентов факультета компьютерных наук Telegram-бота на базе технологий Yandex AI Studio. Он отвечает на учебные и организационные вопросы, используя внутреннюю базу знаний и сайт университета. Telegram-бот снимает с учебного офиса часть повторяющихся обращений студентов о выборе курса, получении справок и других организационных процессов. На запуск бота ушло около 20 минут без привлечения команды разработки.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. | 1 521 |
